用模糊数学综合评价法对水质进行评价

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综合指数法和模糊综合法在地下水水质评价中的对比

综合指数法和模糊综合法在地下水水质评价中的对比

综合指数法和模糊综合法在地下水水质评价中的对比摘要:以地下水实测资料为例,选用NH4+、KMnO4、F、NO3-、Mn、Fe、SO42-、总硬度、TDS、NO2-共10个评价指标,分别运用综合指数法和模糊综合评价法进行地下水水质评价,并比较两种方法的结果。

结果表明:研究区域地下水水质总体上较好,超Ⅲ类的占22.3%;模糊综合评价法在评价中考虑了所有评价指标对地下水水质的影响,并量化了所有评价指标的影响权重,使结果更精确。

关键词:综合指数法;模糊综合评价;地下水;水质评价中图分类号:X824 文献标志码:A地下水水质评价是以水质分析的结果,结合不同地区水文水资源情况,采用合适的方法进行分析评价[1],目前综合指数法和模糊综合评价法在地下水水质评价中应用最为广泛。

综合指数法评价结果可以定量的描述水质质量,基本上反映污染程度和性质,具有评价过程简便,运算简单等优点[2],《地下水质量标准》(GB/T 14848—2017)[3]采取了此种评价方法。

模糊综合评价法能综合考虑每个评价因子对综合评价结果的贡献,并把贡献权重进行分配,弥补了综合指数法未考虑权重的缺陷[2],可以直观地判断水质的优劣情况,并从总体上对地下水所属质量类别作出综合判断[4]。

为了更好的了解两种方法在地下水水质评价中的应用情况,以获取研究区域的地下水资料为例,分别进行评价比较结果,并得到该区域地下水水质状况,为该地区的地下水资源利用、地下水污染防止提供依据和技术手段。

1评价方法1.1综合指数法根据《地下水标准》(GB/T 14848—2017),首先进行各单项组分评价,划分组分所属质量类别,然后按表1分别确定各单项组分的评价分值F i 。

表1 单项组分评价取值类别 I 类 II 类 III 类 Ⅳ类 Ⅴ类F i 0 1 3 6 10按下式计算综合评价分值式中:为各单项组分评价分值的平均值;n 为项数;为单项组分评价分值中的最大值。

根据值,参照表2划分地下水质量级别。

改进模糊综合评价法在水质评价中的应用

改进模糊综合评价法在水质评价中的应用

模糊综合评价法是一种评价方法,它利用模糊数学理论来处理语言模糊、概念模糊和可能发生的误差,具有计算简易、结果易于解释和能
够直接得到综合识别结果等优点,近年来已经在水质评价中得到广泛
应用,并取得良好成效。

首先,模糊综合评价法在水质评价中能够充分发挥出评价指标的优势,把多个支持参数进行比较,以实现对水质的整体评价,从而加强治理
的针对性。

其次,模糊综合评价法能够加强水质评价的准确性,通过
设定不同的权重,计算机可以帮助人们根据实际情况做出更加合理的
评价结论,使水质评价在自然环境中更准确地反映出实际状况。

再次,模糊综合评价法具有易于操作和节约空间的优势,可以大大缩短水质
评价所需要的时间和空间,使其更适合于紧张的环境条件。

总之,模糊综合评价法在水质评价中得到广泛应用,具有良好的效果。

为了进一步提高水质评价的准确性和可靠性,应当持续完善和开发未
来的水质评价算法,不断优化和改进模糊综合评价法的成果,以更好
地反映水体环境的实际状况,用技术支持水资源保护。

2.水质评价与模糊综合评价法

2.水质评价与模糊综合评价法
12


5)迄今没有一个被大家公认通用的、具有可比性的水 质综合评价数学模型。各地各部门在进行水质评价时, 选用模型的任意性很强,评价的结果不便于与其它地区 水质状况进行比较,因而也不能准确反映本地的相对污 染状态,国家难以全面掌握水环境污染的时空分布态势, 其结果难以被公众接受,达不到水质评价的目的。1999 年12 月在广州召开的全国综合评价技术研讨会提出, 要把水环境综合评价方法的统一和改进问题作为目前 需要重点解决的问题之一。 6)缺乏比较客观的确定环境因子权重的量化方法。除 人工神经网络评价法外,其它各种方法的评价结果无疑 都受权重影响很大,权重的研究是一个重要的课题。在 多因子的水质综合评价中, 各因子对环境污染的贡献 是不同的,而目前缺乏统一的客观的定权方法,这对评 价结果的可比性影响较大。
8
吕兰军、徐祖信、李俊莉运用各种指数法进行 水环境质量评价,并提出改进意见和一种全新 的河流指数评价方法,它既可以比较分析同一 类水质指标在同一级别中的差异,又可以在不 同类别水质指标中比较分析水质的污染程度; 汪家权、沈时兴把多种评价方法相结合,构建 新的评价模型应用于水质评价中,李如忠对水 质评价模型进行了综述;宋军继分析了城市环 境与水的关系以及城市水环境面临的问题,在 此基础上提出了城市水环境发展的应对策略。 由上可见我国关于河流、湖泊水环境质量评价 和水质评价方法的研究相当活跃,使得水环境 质量评价研究进入快速发展时期。
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3.灰色评价法
水质的监测数据都是在有限的时间和空间范围内获得的,因 而信息是不完全或不确切的,故可将水环境系统视为一个灰 色系统,即部分信息已知,部分信息未知或不确知的系统, 这一原理应用于水质综合评价中的基本思路是:计算水体水 质中各因子的实测浓度与各级水质标准的关联度,然后根据 关联度大小确定水体水质的级别。对处于同类水质的不同水 体可通过其与该类标准水体的关联度大小进行优劣比较。 灰色评价法主要有灰色聚类法、灰色关联法、灰色模式识别 法、等斜率灰色聚类法、区域灰色决策法、加权灰色局势决 策法、梯形灰色聚类分析法、灰色局势决策法、灰色贴近 度法等。

基于模糊数学的金波湖水质评价

基于模糊数学的金波湖水质评价

环境科学科技创新导报 Science and Technology Innovation Herald105DOI:10.16660/ki.1674-098X.2017.27.105基于模糊数学的金波湖水质评价①贾涛1 刘鹏2 吴瑜2(1.吴忠市科信环境检测有限公司 宁夏吴忠 751100;2.宁夏大学资源环境学院 宁夏银川 750021)摘 要:本文运用模糊数学方法对金波湖的水质进行评价,评价结果为Ⅳ类水,符合对景观水面水质的要求,但在北部局部地区湖水污染较为严重,为Ⅴ类水,水质较差。

金波湖作为宁夏大学的观赏湖,是宁夏大学师生最喜爱的休闲观光场所之一,其水质状况对宁夏大学师生的生活环境有重要影响。

通过分析水质状况能为金波湖水质评价以及水质治理提供理论基础和科学依据。

关键词:模糊数学 水质评价 金波湖中图分类号:F406.3 文献标识码:A 文章编号:1674-098X(2017)09(c)-0105-03Abstract : This paper uses fuzzy mathematics method assessing the water quality of Jinbo Lake, and the results is Ⅳ which illustrated the water of Jinbo Lake met the requirements of landscape water quality. But in the northern part of Lake, the water pollution is serious. Jinbo Lake plays a important role in Ningxia University, is one of the teachers and students of Ningxia University's favorite leisure sightseeing places, Jinbo Lake have an important impact of the living environment of the teachers and students of Ningxia University. The analysis of water quality can provide a theoretical basis and scientific basis for water quality evaluation and water quality control of Jinbo Lake.Key Words : Fuzzy mathematics; Water quality assessment; Jinbo Lake①作者简介:贾涛(1987—),男,宁夏吴忠人,本科,主要从事环境检测研究。

模糊综合评价法在水环境质量评价中的应用

模糊综合评价法在水环境质量评价中的应用

模糊综合评价法在水环境质量评价中的应用摘要:为提升水环境质量评价的客观性、真实性与准确性,响应生态文明建设要求、推进生态环保进程,本文研究模糊综合评价法在水环境质量评价中的应用。

介绍了模糊综合评价法的概念及应用原理;以某公园水体为例,分析模糊综合评价法在水环境质量评价中的应用,从准备工作、综合评价、结果分析三角度出发,列举应用策略,结合评价结果,提出相应的治理建议。

期望本文能够为相关工作者带来一定的参考作用。

关键词:模糊综合评价法;水环境;质量评价。

一、模糊综合评价法介绍在生态文明建设日益推进的时代背景下,水环境保护越发受到社会公众的一致重视。

目前看来,相关工作者多会采用模糊综合评价法,评估水环境的具体质量,具体而言,它是一种基于模糊数学模型的评价方法,其应用原理为结合模糊数学的隶属度,将定性评价转化为定量评价,进而准确评估得出水环境的具体质量,为环境保护工作提供一定的参考依据[1]。

在实际应用中,工作人员通常会采用此种方式,搜集与水环境质量变化的连续性、分级界限的模糊性有关的数据信息,在综合考虑多种因素的基础上,评估水环境的实际情况,实践证明,该方法有着较好的应用效果,得出的数据信息清晰、真实、可靠,同时具有较强的系统性,工作人员可借助该方法得出的数据,解决一些难以量化的生态环保问题,保障环境治理工作的顺利开展。

二、水环境质量评价应用模糊综合评价法的具体策略(一)准备工作通常情况下,在水环境质量评价中,工作人员应统筹考虑如下几点因素:感官性因素、氧平衡因素、营养盐类因子、毒物因子、微生物因子。

本文选择某一位于郊野公园的水体进行研究,该水体具有较强观赏性,因此开始正式的评估前,工作人员需参照《特征水质参数表》中对生活娱乐设施水体提出的要求,设计水环境质量评价因素集合。

本文设计了如下几类集合:PH、总磷、总氮、溶解氧、高锰酸盐指数。

毋庸置疑,实际应用中,水环境的优劣具有较强的模糊性,在测定水环境遭受污染的具体程度时,工作人员很难把控好受污染的实际界限,这些均属于水环境质量评价中的模糊现象,需借助模糊综合评价法来解决,具体的处理步骤一般如下:确定评价因素集合、确定评语集合、建立隶属函数、确定评价因子对评语集合隶属度、构建模糊矩阵、确立权重集合、得出综合评价结果[2]。

水质监测数学建模[整理版]

水质监测数学建模[整理版]

水质检测与等级评判摘要本文主要探讨地表水的污染问题。

在对地表水信息进行统计分析的基础上,对某村的四口水井的水质情况作出综合评价。

模型中用到了线性加权综合法和逼近理想点(TOPSIS)的排序方法,根据所给的数据对四口水井的水质进行排序。

由于水质评价中包含一些不明确的方面,因此模糊数学在水质综合评价中得到广泛应用,另外借助于稳态条件的一维水质模型和质量守恒定律得到了主要污染指标的分布区域`。

应用模糊数学综合评价法根据商丘市某村四口水井水质评价的特点,选取溶解氧、化学需氧量、总磷和氨氮作为评价因子,建立模糊关系矩阵,根据模糊数学最大隶属度原则评定水质的等级。

首先运用线性加权综合法,通过用均方差法计算权重系数,再运用线性加权综合模型计算调查项目的加权综合评价值,最后进行排序。

用均方差法所求得的权值在逼近理想点法中同样有效。

因此,在A模型权重确定后,我们运用逼近理想点法引入一个虚拟的正理想解和一个负理想解,他们分别是所有评价对象中该指标的最好的、最差的,这样,就可以求出各评价对象与正理想解和负理想解的距离。

然后计算各个评价对象对理想解的相对接近度,进而评价各评价对象的优劣序。

在操作过程中,我们采用A型的权重系数,因此可以利用原始数据信息排序,信息损失小,比较精确。

由于在本题对水质的研究中存在一些不确定的因素,因此对于问题二运用模糊综合评判方法。

在模糊评判法中构造变权函数算得权重矩阵,对水质等级进行判断。

关键词:水质、综合评价、模糊数学、评价因子、隶属函数一、 问题重述某村内有各相距500米以上的四口水井,分别位于村东、村西、村南和村北,由于农业和生活排放废物使地下浅表水遇到污染,水质监测资料如附件1所示.请完成以下问题:(1)请用2种以上的数学方法对该村的四个井水的水质进行排序,并比较是否由于方法的不同导致存在着异,以及差异产生的原因。

(2)请对该村的四个井的地表水分别进行水质等级判断。

(水质分级标准参考附件2,或自己查有关资料)二、 问题分析2.1问题背景分析自工业革命以来,各国工业的迅速发展给各国的经济带来了很大的收益,人民的生活水平日益提高。

基于模糊数学法的清水河水质评价

基于模糊数学法的清水河水质评价

模糊数学是美国的一位 自 动控制家 Zdh ae 教授【 l 1 在 16 年 提 出的 , 95 在许 多 领域 得 到 了广 泛 运 用 , 在
水 质 评 价 中也 有较 好 的研 究 成果 [ 2 1 水 环境 质 量 。在 评 价 中 , 污染 的程度 就 是一 个 很模 糊 的概 念 。 因 水 此 , 以利用模 糊数学综合评 价方法来 评价水质 。 可
项评价因子组成因素集 , f 即 溶解氧 , 高锰酸盐指
数 、 化需 氧 量 、 生 氨氮 、 总汞 、 总铅 、 化物 、 发 酚 、 氰 挥
石 油类 1 。
评 价 集 是 指 对 评 判 对 象 可 能 作 出 的各 种 评 判 结果 所组 成 的集 合 , 通常 用 表示 , : l v 即 =f , 3 V ,

婷, 焦树林 , 易旭敏 , 林
凯: 基于模糊数学法的清水河水质评价
级别嘲 。最后再 对 B进行 归一 化处理 。
R=
3 清水河水质评价
31 隶属度 距 阵 .
根 据 贵 阳市 清水 河 20 08年 3个 断 面 的水质 监
其中, 表示第 i r 个评价因子对第. 『 级评价等级
… …
l在 水环 境质 量评价 中一 般采 用 5个评 价等 。
1 概 况
清 水 河 , 段 称 南 明河 , 乌 江 右 岸 的一 级 支 上 是
级 , V { , Ⅲ , V t 即 _ I Ⅱ, I l。 - V, 3 J
22 确 定隶属 函数 .
流, 发源于苗岭山脉北麓平坝县玉龙乡。清水河集 水面积约 660 k 2 0 m , 天然落差约 70 m, 4 平均坡 降 约 3 4 。流域地处贵州省中部社会 、 .% , 4 经济 、 文化中 心地 带 。清 水河西 南 部 以苗 岭 山脉花 溪 县林 卡乡 东 南 山峰 、 龙里县羊场乡云雾 山与蒙江分水 ; 东部以

模糊综合评价法在黄河小北干流水质中的应用

模糊综合评价法在黄河小北干流水质中的应用

模糊综合评价法在黄河小北干流水质中的应用利用水质模糊综合评价法,对“十二五”期间,黄河小北干流潼关断面枯水期、平水期、丰水期的溶解氧、高锰酸盐指数、五日生化需氧量、氨氮、挥发酚、汞、铅等7项指标的水质监测资料进行了评价,获得了满意结果。

标签:模糊综合评价法;水质;黄河小北干流doi:10.19311/ki.1672-3198.2016.32.0951 前言黄河小北干流即禹门口至潼关河段,全长132.5km,河道总面积为1107.67km2。

该河段属于宽浅游荡性河道,地域广阔,河段内大量滩地为低洼易涝的盐碱地。

由于经济发展和社会进步,城镇规模的扩大,用水量不断增加,加上两岸工矿业废水和生活污水直接排入河中,使水体受到严重污染,水环境承载能力大大降低。

该河段水质状况直接关系到周边民生问题,适时进行水质现状分析评价,具有很重要的现实意义。

为了掌握黄河小北干流水体状况及多年变化趋势,本文采用模糊综合评价法,对“十二五”期间黄河小北干流枯水期、平水期和丰水期水质状况进行评价。

2 水质模糊综合评价法概述水质模糊综合评价法:是利用模糊数学原理进行水环境质量综合评价的方法,它是通过确定污染指标的浓度和水质质量标准序列间的隶属度,来确定水质级别。

该方法考虑了参评指标在总体中的地位,为其配以适当的权重,确定隶属函数,再经过模糊矩阵复合运算,求得综合隶属度,根据隶属度来划分水质类别,进而得到综合评价结果。

2.1 建立评价对象的因子集3.4 水质模糊综合评价以2011年枯水期为例,进行模糊矩阵的复合运算。

由3.3节表3中得知:A=(a1,a2,…,am)=(0.105,0.192,0.127,0.511,0.021,0.044,0.000),由3.2节中求出的模糊关系矩阵R,采用“相乘相加法”进行复合运算,计算得:B =A·R =(0.253,0.037,0.199,0.000,0.511)。

根据最大隶属度原则得:2011年枯水期的水质级别为Ⅴ级。

模糊数学在水质评价中的应用

模糊数学在水质评价中的应用

好的实际效 果。
模糊 数学在水 质评价 中的应 用分 为模糊聚类 分析法和模 糊综合评判法。模糊综合评判法是通 过 函数关 系 .把反 映各 种水 质污 染 问题 的实 测 值 ,转化 为反 映水质 质量优 劣程度 的质量值 , 它 是以隶属度来描述 模糊 的水质分级界线 的。本 文 采用此种方 法对水 质进行 评价 。
【 , , …, 。 , … 啦,
丰 养 牧 5 息门 . 7 5
水 长坨 子
期 兴隆 山
4 舳
03 08 8 0 . 7 . . 0 8 6
10 7 3
具 有一 定的 合理性 和 可靠性 。
[ 关键词] 模糊数学; 模糊综合评价 ; 水质评价 [ 中图分 类号]X84 2
[ 文献标识码 ] A
r1 r1 1 2 … r1

由于水环境质量实际是受多种 因素综合影 响 的结果 , 水污染 评价 中“ 污染程度 ” 的界线是模糊
的 。因此水体 质 量 的综 合评价 存 在一 定 的模 糊
性。对于这样的模糊问题可以用模糊 数学方法对
其 进 行 分 析 。 而 使 评 价 结 果尽 量 客 观 并 取 得 更 从
rl 2 R =

r^ 1
r^ 2



R=( , ∈【,】R 为 单 因 素 评 判 矩 阵 , ) 0 1,
维普资讯
20 年第 7 ( 2 卷 2 6 ) 07 期 第 5 7期
[ 文章编号 】 0 2 0 2 ( 0 7 0 —05 —0 10 - 6 4 20 ) 7 0 5 2
东北水利水电

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模糊数学在水质评价中的应用

模糊数学法在给水管网水质评价中的应用

模糊数学法在给水管网水质评价中的应用

准值的隶属度。
对 于 鼍≤ , , % 者 取 ㈨ = , 1其余 ㈨ : ; 0 对于 施 者, 移 = , ≥ 取 1其余脚㈨ = 。 O 然后通过隶属度 函数求出各个单项指标对各分
级标 准 的隶属 度 。m个 评价 因子与 n个 不 同级 别 的

20 年的监测数据为例 , 08 进行水质模糊评价 。两监
型。 利用该评价法对某市部分给水管网的监测水质 进行了评 价。评价结果表 明, 综合模糊数学评价法具有评价准确性好、 操作 简单 的优点 。 关键词 : 水质评价 ; 模糊数学 ; 管网水 质
中图分类号: 2 X84 文献标识码 : A 文章编号 :G)o 4 (0 0)4 4 _ 3 ( 10 5 2 1 o ’ 7 o
式 中, 麓为第 i 个评价因子的监测值。
为第 i 个评价 因子所对应 的第 j 级的评价标 准值。 为第 i 个评价 因子所对应的第 j 的评价标 级
4 模 糊数 学 评价 法在 某 市 给水 管 网水质 评 价 中的
应 用
41 南方某市给水管网水质基本情况及数据 .
根据某市 自来水水厂对管网水质的监测数据 , 对其给水管网水质进行评价 。选用细菌总数 、 浊度 、 色度、 锰、 铁、 余氯 、 臭和味 、 大肠杆菌 8 个指标作为 评价指标。以某市 B 和 B 8 1 1 1 两个给水管网监测点

J2 , I
M M
在未检测出大肠杆菌的水质中, 再以细菌总数、 浊度 、 色度、 锰 、 铁、 余氯 、 臭和味 7 个指标建立因素
铁㈣ 一 一 一
量 似叭

再根据专家打分得 出的各水质指标 的分值 , 算 出各指标的权重集 B {1 : b ) = 6, , ,在得到模糊关 6 A, 系矩 阵 R和权 重矩 阵 B后 , 可求 得矩 阵 B乘 以矩 阵

改进的模糊数学评价法在德州市地下水水质评价中的应用

改进的模糊数学评价法在德州市地下水水质评价中的应用

【 关键词】 地下水 水质评价 模糊综合评价 加权平均
1 改进 的模 糊数 学评 价方 法简 介
地 下 水 水 质 评 价 是 地 下 水 资 源 评 价 的 一 项 重 要 内容 ,
④按式 ( ) 2计算综合评价分值 F 1 和( ) 。
厂= = — 一
分析研究地下水水质的时空分布状况和水质类别。可为地

i i
式 中: x
第 i 因素 的实测值 , /; 种 mg L
a . s ∑S _ =
X ≤s
在模糊综合评价 中,权向量 A中的元素 a本质上是 因 ;
y A (.SJ) {.X-I ) ( 扎
i 0
s< iSj X< iI () +
X≥s 】 . + 】
() 3
素 U对模糊子集{ l 对被评事 物重要 的因素 l 的隶属度 , 本文采 用污染物指数法 , 以污染物超标情况决定权重, 计算式如下:
F:
1 v / 毕
∑F
‘ ‘ i= 1
( 1 )
() 2
下水 资源 的开发利用 、 规划和管理提供科学依据。 目前水质

评价数学模 型较多 , 如综 合指数法 、 糊数学法 、 模 灰色聚类
法等 。但这些传统方法并没有很好地解决评价 因子与水质
等级 间复杂的非线性关 系, 评价过程 中的效用函数 、 权重需
从而提高模糊综合评判结果的准确性 。 此外 , 模糊综合评价
中常用的取大取小算法 , 信息丢失很多 , 常常 出现结果 不易 分辨( 即模型失效 ) 的情况 。本文在对模糊综合评价结 果进 行分析时 , 对常用的最大隶属度原则方法进行 了改进 , 采用

应用模糊数学方法评价水环境质量

应用模糊数学方法评价水环境质量

Abs r t Fu z o r h n iee au to sba e ne au to rtraa dgie h a u e au s atrt efz yta fr t n,r ame t tac : zyc mp e e sv v lai ni s do v l ainc i i n v nt eme s r dv l e , fe h u z rnso mai te t n e o

0: )
Vi + 1一 'i ( l k Vk
- . v < < 舭
12 建 立模糊综 合评 价法 . 1 . 建 立评 价 集 由于 水 体 污染 程 度 是 一个 模 糊 概念 ,所 以评 .1 2
价 污染 程 度 的 分级 标 准 也具 有 模 糊 的特 征 。根 据地 表 水 环 境质 量

构成 一 个 综合 评 判 模 型 。根 据 模糊 关 系 的定 义 r表示 第 i 评 价 i . 个 因 子对 第 i 价 等级 的隶 属度 。因 此模 糊 关 系矩 阵 R 中 的第 i 评 行 R' _ ,… ) = ,, 实 际上 代 表 了第 i 因子 对 各级 环 境 质量 ( .r ,il. .i .m . 个 标 准 的隶 属 度 ;而模 糊 关 系 中的 第 j R r r,,. = ,,则 列 ( 2.r ,j1. i_ ) . .n . 代表 了各 个 因子对第 j 环境 质量 标准 的隶 属性 ] 级 。隶属 度可 通过 隶 属 函数 的计算 求得 ,u属 于第 j 水 质 的隶 属 函数 为 : ; 级

J vtl il ( ,薯 时+ 【 1

标 准 ( B 8 82 0 G 3 3— 02),把锦 州市 地表 水分 为 5个等 级 ( 表 2) 见 。 0 -"f I <Ym 1 i 即评 价 集为 :v fI, Ⅱ, Ⅲ ,Ⅳ ,V } = 。 1 . 建 立评 价 因子 集 { 选 取六 个 参数 作 为 评 价 因 子 ,即 u f .2 2 2 1 = (= ) ) v( 1 i I m 高 锰酸 盐指 数 ,生 化需 氧量 ,石 油类 ,氨 氮 ,总磷 ,氟 化物 1 ≥ 1 . 建 立隶 属 函数 在 u和 v给 定之 后 ,对 u上 的每个 单 项指 .3 2 即通 过 隶属 函数 求 出单项 污 染 因子 对 各分 级 标 准 的隶属 度 矩 标 进 行评 价 ,评 价 因子 ( 环境 因素 ) 各 与评 价 集 ( 评 价标 准 ) 各 之 阵R 间 的模糊 关 系可 用模 糊矩 阵 R来 表示 。 1 . 计算权重 用 因子污染贡献率计算法求出大凌河个断面的 .4 2 I r1 2 … 因子权重 ,并将各单 项权重归一化 ,由此得 到权重模糊矩 阵: f 2 … R: A [ lo. ,a ;计算 方 法如 下 : =a ,2. . o oa ,, . j . .

模糊综合评价法在水环境质量评价中的应用

模糊综合评价法在水环境质量评价中的应用

模糊综合评价法在水环境质量评价中的应用作者:陈国福来源:《城市建设理论研究》2013年第31期摘要:水环境质量评价就是对水环境品质的忧劣给以定量或定性的描述,它是人们认识水环境质量,找出水环境质量存在的主要问题所必不可少的手段和工具。

水环境污染程度与水质分级相互联系存在模糊性,水质变化是连续的,而模糊评价法较好地体现了水环境中客观存在的模糊性和不确定性。

关键词:水环境质量评价;评价方法;模糊综合评价中图分类号:X-651文献标识码: A引言水环境质量评价是进行环境管理的重要手段之一。

通过水环境质量评价可以了解环境质量的过去、现在和将来发展趋势及其变化规律,制定综合防治措施与方案;水环境质量评价的方法有很多种,其中模糊综合评价法是通过建立隶属函数、计算模糊关系矩阵、计算权重系数以及计算模糊综合指数等一系列过程,并最终根据模糊综合指数来判断水质级别的一种数学方法。

1 水环境质量评价及模糊综合评价法的原理水环境质量评价是按照评价目标选择相应的水质参数、水质标准和计算方法,对水的利用价值及水的处理要求做出评定。

水环境质量评价必须以监测资料为基础,经过数理统计得出统计量及环境的各种代表值,然后依据水环境质量评价方法及水环境质量分级分类标准进行环境质量评价。

模糊综合评价法是一种基于模糊数学的综合评标方法。

该综合评价法根据模糊数学的隶属度理论把定性评价转化为定量评价,用模糊数学对受到多种因素制约的事物或对象做出一个总体的评价。

2水环境质量的环境指数2.1权重公式环境质量指数标准式为:Ii=Ci/Si;其中Ci—第i种因子在环境中的检测值;Si—第i种因子的评价标准。

2.2归一化权重公式用超标污染贡献率来计算权重,超标越多,权重越大。

Wi=(Ci/Si)/∑(Ci/Si);其中Ci—第i 种因子的实测值(mgPL)。

Si—第i种因子的标准,其数值为该因子各等级标准的平均值(mgPL)。

n—评价因子的个数。

Wi—第i种因子的权重。

模糊综合评价模型在巴南区花溪河水质评价中的应用研究

模糊综合评价模型在巴南区花溪河水质评价中的应用研究

模糊综合评价模型在巴南区花溪河水质评价中的应用研究作者:刘勇胡爽来源:《绿色科技》2012年第12期摘要:以2011年花溪河南湖出口断面、石龙桥断面水质监测结果为例,构建了模糊数学综合评价模型评价花溪河水质,结果表明:南湖出口水质较好,总体水质达II类,2月份水质最好,为I类,影响水质的主要因子为高锰酸盐指数与溶解氧;中下游监测断面石龙桥评价结果均为V类,水质较差,主要污染因子为氨氮和总磷。

评价结果与实际情况相符。

关键词:花溪河;水质;模糊综合评价;隶属度中图分类号:X824文献标识码:A文章编号:1674-9944(2012)12-0015-021引言花溪河是长江干流在巴南区境内主要次级河流之一,源起巴南区南彭镇碑垭,天台山北麓,流经南湖、南彭镇、界石镇、南泉镇,在李家沱汇入长江。

干流全长63.63km,流域面积268.46km2。

随着工业发展和城镇人口的增加,花溪河水质受工业源、生活源、农业源污染严重,污染事故时有发生,更严重地威胁了河流水质,迫切需要建立合理的水质评价模型对水质进行综合评价,并以此为据开展有针对性的次级河流综合整治行动。

为此,笔者运用模糊数学方法对花溪河水质进行综合评价[1],以期为治理花溪河流域水污染现状提供理论依据。

4结语模糊数学法综合评价水质结果表明,2011年花溪河上游监测断面南湖出口水质较好,总体水质达Ⅱ类,2月份水质最好,为Ⅰ类,影响水质的主要因子为高锰酸盐指数与溶解氧。

中下游监测断面石龙桥评价结果均为Ⅴ类,水质较差,主要污染因子为氨氮和总磷。

引起河段水质变化的主要因素包括沿岸工业废水输入、城镇生活污水散排、农业面源污染。

花溪河水质污染严重,评价结果与实际情况相符,说明模糊综合评价方法具有对污染物超标反应灵敏的特点,能全面、客观地反映出水体的整体水质现状,可用于地表水水质的综合评价。

参考文献:[1]李奇珍,何俊仕.水质综合评价方法探讨[J阿.人民黄河,2007,29(1):50~52.[2]何锦峰,刘艳艳,舒兰,等.模糊综合评价模型在水质整体质量评价中的应用[J].重庆工商大学学报:自然科学版,2009,26(2):190~193.[3]宋丽艳,张志旭.松花江水质评价数学模型[J].佳木斯大学学报:自然科学版,2007,25(1):122~123.[4]庄志伟,万荣荣,董雅文. 对近年太湖出湖河道断面的水质评价[J].污染防治技术,2008,21(3):34~36.[5]蔡展航,黎海珊.模糊数学对水源地水质进行分析的应用实例[J].江苏环境科技,2007,20(2):54~63.收稿日期:2012-11-20作者简介:孙建亮(1973—),男,山东潍坊人,高级工程师,主要从事报废汽车回收利用研究。

基于模糊数学的水质评价研究

基于模糊数学的水质评价研究

基于模糊数学的水质评价研究水是人类生活的必要资源,水的质量直接影响着人们的生产和生活。

水的污染是当代社会面临的重大环境问题之一。

因此,对于水质的评价和监测显得尤为重要。

对水质的评价目前有很多种方法,其中基于模糊数学的水质评价方法受到了广泛的关注和研究。

本文将对基于模糊数学的水质评价进行介绍和探讨。

一、模糊数学简介模糊数学是国际上研究人员在20世纪60年代发明的,其用于描述不确定性或模糊性问题。

模糊数学通过模糊集合论、模糊关系论、模糊逻辑等理论对不确定性问题进行数学建模,以便于解决决策、分类、控制、指导等问题。

二、模糊数学在水质评价中的应用水质评价中,通常使用指标综合评价法评价水质。

传统的指标综合评价法通常使用明确的数字来表示指标的取值,然而实际情况中,由于不同指标的权重和取值的误差,导致评价结果不够准确。

而模糊数学方法可以充分考虑各项指标之间相互关联和权重影响,更准确地评价水质。

通常情况下,水质评价包含多个指标,如COD、NH3-N、TP、PH等。

其中每个指标的测定值称为指标值,一般情况下,每个指标的指标值可以根据标准对水质进行判定,如pH值低于5表示酸性,而COD值高于30 mg/L表示有机物含量较高。

然而,在实际使用中,往往存在指标值重叠、相互影响等情况,这就需要使用模糊数学的模糊集合论进行处理。

例如,当COD值高于30 mg/L时,我们无法判断水中COD含量是否过高,因为30 mg/L并不是一个确定的边界。

因此,我们可以采用模糊数学的模糊集合论,将COD的取值范围进行模糊化,如将COD的取值范围划分为不高、较高和高三个模糊集合。

这样,当COD值超过30mg/L时,PCM(Min)原理可用于算出”COD高“的概率,该值可作为评定水质的指标。

三、基于模糊数学的水质评价方法基于模糊数学的水质评价方法主要分为两种,一是模糊综合评价法,二是模糊神经网络评价法。

1. 模糊综合评价法模糊综合评价法通过建立模糊数学模型,将多个指标融合为一个评价指标,从而减小指标间的重复性和重叠性。

黄河三门峡河段基于模糊数学方法的水质评价

黄河三门峡河段基于模糊数学方法的水质评价


要: 水体质量受多种 因素的影响 , 水质评价是对 多种 因素的综合评 价, 环境 污染及其 程度 的轻重属 于模 水
糊概念 , 水质分级 实质是水体影响 因素论 域上的模糊子集 , 因此采 用模糊综合评价方 法对 水质进 行评价较 为合 适。介 绍 了模 糊综合评价方法及 步骤 , 并且针对在 利用模糊数 学方法评价水 质时各 个影 响 因子权 重难 以确 定 的状况 , 用了解相关模糊方程法来确定权重 , 采 有效地避 免 了主观 因素的干扰 , 最后 , 据《 依 地表水 环境质量 标
Ab t a t W ae u l y i fe td b u e ff co s u l y e a u t n o e v ro sf co o r h n i e e a u t n s r c : tr q a i s a ce y a n mb r t r ,q a i v l a i f h a u a t r c mp e e sv v l ai t o a t o t i s o

d tr n h e g t ft e st ai n,u i g f z y u d rt n i g o e r l v n q a in meh d t e e i e t e w i h s f c e emi e t e w i hs o i t h u o sn z n e a d n ft ee a te u t t o o d t r n h e g t ,e e — u s h o m
T eE au t no trQ a t o ame xaR ahB sdo uz t h vlai f e uly f n n i ec ae nF zyMa o Wa i S h
Ch ng W a i LiYi n , o Fu i ,Ch n n a g e nl , f g Ha q n a e g Yi h n

基于模糊数学的水环境质量综合评价研究

基于模糊数学的水环境质量综合评价研究

基于模糊数学的水环境质量综合评价研究摘要:本文将模糊数学的基本原理引入到湿地水质评价中。

参照《地面水环境质量标准》把水质的污染程度分为5个级别,正确地选择了隶属函数和各参评因子的权重,在此基础上构建了湿地水质模糊综合评判模型,并以扎龙湿地为例进行了实例计算与分析,同时结合以往多年数据,对其水质变迁做出阐释,并对其进行必要推断,进一步对湿地水环境质量的过去、现在和将来发展趋势及其变化规律作以初步探讨。

关键词:水环境质量模糊数学评价水是湿地的血液,滋润着湿地的土壤,哺育着湿地中种类繁多的生物,从而构成一个丰富多彩的湿地生态系统。

因此对湿地的水环境质量进行监测和评价显得尤为重要。

湿地水质评价问题具有以下特征:评判客体在概念上具有模糊性,没有明确的外延;评判主体的思维方法上具有多样性;评判结果在表达上具有口语化的特征。

因此,不能用一个简单的“是”或“否”,“非此即彼”来回答。

对于这种界限(边界)不分明的事物,需要有一种能对事物渐变过程中的不分明性加以描述的数学形式,模糊数学中的模糊综合评判法是处理这类外延边界“模糊不清”问题的最好方法。

本文即用这种方法对扎龙湿地水环境质量进行评价。

1 建立水质模糊综合评判数学模型1.1 确定评价因子和水质分级标准评价因子和水质分级标准以国家规定的《地面水环境质量标准》为依据。

水质共分为5个评价等级,见表1。

各评价因子的标准值也以《地面水环境质量标准》中的分类值为依据。

1.2 隶属函数的确定隶属函数是各单项水质指标模糊评价的依据,各单项指标的评价又是多因素模糊综合评价的基础。

因此确定各因素对各级的隶属函数是问题的关键。

求隶属函数的方法很多,其中有中值法以及按函数分布形态曲线求隶属函数等。

较为成熟的是用降半梯形分布函数确定某种元素的隶属函数。

分别用降半梯形和升半梯形隶属函数求两端等级的隶属度,用对称山型隶属函数求中间等级隶属度。

1.3 建立评判因子的权重矩阵在综合模糊评判中应考虑到各指标高低有所不同,在总的污染中所起的作用亦有所差别。

熵权模糊数学方法在水质评价中的应用

熵权模糊数学方法在水质评价中的应用



, _I J
1 对原始数据矩 阵进 行标准化得到 : )
R = (q × r ) 。
合隶属 度 , 确定水 质级别 。在模糊 综合评 价 中 , 重计算是 一项 权 重要的 内容 , 评价的结果有重要影 响。 目前最 为常用 的一种赋 对
权方法是根据各单项指标对环境 污染 的贡献 不 同, 采用 离差权法
之, 若某项指标 的值 相差越小 , 熵值较 大 , 明该指标提供 的信息 说
量较小 , 该指标 的权重也应较小 。当各被评 价对象在 某项指标 上
2 1 建 立评 价 因子 集 .
按照一定 的原则 , 20 年上 海市长江 口 6个监测 断面的监 从 05
测指标 中选取具 有代表性 的 I 0 ] , 0 , ( , - H , P 3 ( 0, D 0 吣 B ] N N 3T 的值完全相 同时 , 熵值 达 到最大 , 意味 着该 指标未 向决 策提 供 这 六个指标 作评 价因子 , 组成评 价因子集 U: 任何有用 的信息 , 以考虑从评价 指标体 系中去 除[ 可 引。在水质模
之一 。同时用熵还可 以度量信息 量 的多 少。因此 , 以用熵 来确 可

i= 1
其 中, ≤ 叫 1 叫 = 1。 0 ≤ ,
=1
定权重。当评 价对象 在某 项指标 上 的值相 差较 大时 , 熵值 较 小 , 2 长江 口水 质模 糊综 合评 价 说明该指标 提供的有效 信息 量较 大 , 该指 标 的权重 也应较 大 ; 反
熵 权模 糊 数 学 方 法 在 水 质 评 价 中 的应 用
王铁 风 潘孝辉
摘 要 : 利用长江 口6个监 测断面的水质监测数据 , 比较 了利用熵权法赋权 与传 统的评价 因子赋权 的差异 , 结果表 明 , 当 涉及 多个评价对象 时, 采用熵权法对各评价 因子进行赋权 , 只需 1次计算即可 , 需对每个 监测点进行权 重计算。 无

水质评价---3模糊综合评价法

水质评价---3模糊综合评价法

⽔质评价---3模糊综合评价法所谓模糊评判 ,就是根据给出的评价标准和实测值 ,经过模糊变换对事物作出评价的⼀种⽅法。

⼀个事物往往具有多种属性 ,故评价事物必须同时考虑各种因素 ,但很多问题往往难以⽤⼀个简单的数值表⽰ ,即常常带有模糊性 ,这时就应该采⽤模糊综合评价。

根据评价因素的数量 ,模糊数学综合评价的类型⼜可分为单因素评价和综合评价 (多因素评价)两种⽅法。

模糊综合评价法的核⼼在于确定⾪属度函数,该⽅法以模糊数学为理论基础,对评价对象定量分析,然后按照指标实测值和标准评价类别,通过矩阵变换,针对评价对象分析计算出⼀个评价结果。

在模糊综合评价法的基础上发展了许多基于模糊理论的⽅法,并在各领域上都运⽤得极为⼴泛。

考虑到⽔环境的复杂性和模糊性,将模糊理论和其它⽔质评价⽅法相结合应⽤于⽔质评价已成为热门研究⽅向。

模糊综合评价法进⾏⽔质评价的流程如下图所⽰:应⽤模糊综合评价⼀般可归纳为以下⼏步:1) 建⽴污染物各单因⼦指标的集合 u= {u1, u2 , …… , u n} , 元素 u i ( I= 1, 2,…… , n)为影响环境质量的各污染的实测值。

2) 建⽴⽔质分级标准集合, K= { k1, k2,…… , k m }, 其中 ,元素 k j= ( 1, 2,…… , m)为各个污染物所对应的⽔质分级标准值。

3) 建⽴模糊关系矩阵R。

即 R= [r ij] 模糊关系矩阵在⽔质评价中 ,是反映评价因⼦对各级⽔⾪属度的⼀种转化关系。

如果采⽤“降半梯形” 计算⾪属度 r ij( 0< r ij < 1) ,即⾪属度的解析式为:式中: s j , s j+1代表相邻两级⽔质的标准值; c i 代表⽔样品中某评价因⼦的实测值。

依次计算 ,即可得模糊关系矩阵 R :4)建⽴权重模糊矩阵W。

A是由各污染因⼦对环境污染的贡献 ,以及多因⼦间的相互协同、颉颃作⽤对环境污染的影响,做出权数分配构成的⼀个n维⾏向量 (或称⾏矩阵 ) ,即: W = [W1, W2 ,… , W n ]其中 ,利⽤污染物浓度超标加权法计算各污染因⼦的权重:W i =C i /S i式中: C i为第i 种污染物实测浓度; S i为第i 种污染物各级⽔质标准值的算术平均值。

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用模糊数学综合评价法对水质进行评价
付智娟
(中山市环境保护科学研究所,中山 542803)
摘 要:综合评价法作为模糊数学的一种具体应用方法,在很多领域中得到了广泛的运用。

由于综合评价法的数学模型简单、容易掌握,更适合于对多因素、多层次的复杂问题的评价。

将其应用于对水质的评价能更客观、科学地反映水质情况。

关键词:模糊数学 ;综合评价法;水质评价法
Abstract:As the praxis of fuzzy mathematics,comprehensive evaluation is prevalent used in many fields ,Because it is a simple mathematical model and easy to use,comprehensive evaalution has advantage to solve the complex problem that have more different ing it to evaluate the quality of water can get an objective and scientific result.
Key words: fuzzy mathematics; comprehensive evaluation; evaluate the quality of water
模糊数学理论是近年来发展起来的科学,水质的好坏具有模糊的概念,因此也可以用它来评价水质,对水质进行综合评价,打破以往仅用一个确定性的指标来评价水质的方法,并可以弥补其中的不足,更客观、科学地对水质进行评价。

现引用对某水质进行评价的例子来说明模糊数学综合评价在水质评价中的运用。

1. 基本概念 1. 1隶属度
以往的水质分级中多用一个简单的数学指标为界限,造成界限两边分为截然不同的等级.例如参数DO , I 级水的指标为7mg/L,则7.1mg/L 为I 级水,但DO 若为6.9mg/L 就的定为II 级水。

事实上,由于水质的污染程度属于模糊概念,所以这里用隶属概念来描述模糊的水质分级界限。

所谓隶属度系指某事物所属某种标准的程度:如:DO=7.1mg/L 时,隶属I 级水的程度为100%;6.9mg/L 时,隶属I 级水的程度达95%。

隶属度可用隶属函数表示。

为方便起见,取线性函数:
010X X X X --或0
11
X X X
X --,(X 0<X<X 1)
=Y 1(对应于X 1所属的那一等级),(X ≥X 1)
0(对应于X 1所属的那一等级),(X ≤X 0)
式中:
Y ——对应于X 0或X 1所规定的那一级水的隶属度; X ——实测值;
X 0、X 1——某项参数相邻的两级水质标准值。

1. 2权重及归一化运算
根据各参数超标情况进行加权,超标越多,加权越大。

权重值为:
i
i
i S C W =
式中:Wi ――第i 种污染物以平均标准为基准的超标指数,即为权重;
Ci ——第i 种污染物实测浓度;
Si ——第i 种污染物各级标准值的算术平均值。

为进行模糊运算,将各单项权重再进行归一化运算:
∑==
m
i i
i
i
i
i S C
S C V 1
式中:Vi ――第i 种污染物的归一化权重;
Ci ——同上; Si ——同上。

1. 3模糊矩阵的复合运算
在进行综合评价时,会用到两个模糊矩阵的复合运算。

这种运算同一般矩阵乘法相似,不同的是两数相乘“· ”改为“∧”,并取其中小者为“积”;两数相加“+”改为“∨”,并取其中大者为“和”。

2. 评价算法描述
设用污水等级标准对T(T 表示被评价水质的某个参数)项目进行评价,标准中等级数为
k G ,k=1,2,3,…,s,即有s 个等级.假设某水质有m 个评价因素(参数)j u ,j=1,2,3, …,m 。

每个评
价参数有n 个定性的评价等级i V =1,2,3, …,n 。

这些等级按评价要求具体划分,可以定为I 、II 、 III 、IV 、V …等级别。

对照标准,可以确定某水质的每个评价参数j u 所在的评价等级标准,记为mn R ,得到的评价表格如表1。

表1 评价表
参数
等 级
1V 2V … i V … n V 1u
11R 12R … i R 1 … n R 1 2u
21R
22R
… i R 2
… n R 2



… …
… …
j u
1j R
2j R
… ji R
… jn R



… …
… …
,m u 1m R 2m R …
mi R …
mn R
表1反映了各单项参数与等级之间的关系,这种关系用隶属度表示称作模糊关系。

表2中ji R 表示被评价水质的第j 个因素(参数)u 可能为等级i V 的概率(即隶属度)。

用模糊矩阵R 表示。

由于评价参数中各个等级标准在某水质评价中的地位不同,由此要求对评价参数赋予权值,其和为1。

用矩阵A 表示为A=(a 1,a 2, … ,a m ),其中
11
=∑=m
j j
a。

设被评价水质地参数评价矩阵为B ,则R A B ⋅= .即
B=(a 1,a 2, … ,a m )
A 与
B 是两个模糊矩阵,所以以上的矩阵的运算遵循模糊矩阵的复合运算法。

得B=(b 1,b 2, …,b n )。

B 矩阵表示水质中的某评价中属于1V 等级的程度(比例)是b 1,属于2V 等级的程度是b 2, … ,依次类推。

根据矩阵B 可以综合评价水质所属的等级。

3. 计算评价结果
取三个参数来评价:砷(As );汞(Hg );铬(Cr )。

水质分为五个等级,其标准值假设为表2中所列数值。

表2假设的水质分级标准 项目 污水等级标准
监测浓度 I II III IV V As 20 50 100 200 400 38 Hg 0.5 1.0 2.0 5.0 10.0 0.7 Cr
50
100
200
500
1000
14
浓度单位:ppb
3.1用隶属度刻画水质分级界限
以Hg 为例,监测值为:X=0.7,其相邻地两级水质标准值为:X 0=0.5(I 级),X 1=1.0(II 级)。

对I 级水的隶属度为:Y I =
6.05.00.17
.00.1=--
对II 级水的隶属度为: Y II =4.05
.00.15
.07.0=--
即有60%可能划为I 级水,40%可能划为II 级水。

很明显,就Hg 这单项污染物而言,该水质不可能划为III 、 IV 、V 级,故它们地隶属度为零。

同样可得砷(As )和铬(Cr )对各等
3.2计算权重
计算权重并赋予各参数:对上述集合中U 中m 项参数给予权重,组成一个1×m 矩阵A :
对As 污染物各级标准值的算术平均值为:
1545
400
2001005020=++++=
As S
此值介于III 、IV 级之间,同样可得Hg 和Cr 的各级标准值的算术平均值S Hg =3.7、S Cr =370。

对As 污染物的超标指数,即权重:
25.0154
38
==
=
As
As As S C W 同样可得Hg 和Cr 的权重分别为W Hg =0.19、W Cr =0.04。

对As 污染物的归一化权重V As :
52.048
.025
.01
==
=
∑=m
i i
As
As W
W V 同样可得Hg 和Cr 的归一化权重分别为V Hg =0.40、V Cr =0.08。

表3 各污染物归一化权重计算表 项目 I II III IV V Ci Si Wi Vi As 20 50 100 200 400 38 154 0.25 0.52 Hg 0.5 1.0 2.0 5.0 10.0 0.7 3.7 0.19 0.40 Cr
50
100
200
500
1000
14
370
0.04
0.08
表中:Ci ——同上;
Si ——同上,本例为五级标准的平均值。

由此算出的各污染物的权重,构成一个1×3的行矩阵A=(0.52,0.40,0.08)。

3.3模糊矩阵复合运算及评价结果
为了进行综合评价,将上述A 和R 矩阵进行复合运算。

通过经复合运算后得出的结果4. 结语
此方法与其它方法相比的优点是:1)用隶属函数描述水质分级界限,注意到实际上存在的界限模糊性,使评价结果更接近客观;2)对各单项参数(污染物)进行了评价;3)考虑了各项参数在总体污染中的作用,给予不同的权重。

通过以上三点可以看出模糊综合评价法对水质的评价更客观、科学。

参考文献:
【1】 高荣松等,环境影响评价原理和方法【M 】四川:四川科学技术出版社,1989。

【2】 欧阳泉,徐宏云,模糊数学综合评价算法实现,2004.32(4):9~11。

作者简介:付智娟,女,1982年12月— ,硕士学位,初级职称,中山市环境保护科学研究所。

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