基于单因子污染指数地下水质量评价灰色模型
基于中心点三角白化权函数的灰色评估法在地下水水质评价中的应用(一)
基于中心点三角白化权函数的灰色评估法在地下水水质评价中的应用(一)基于中心点三角白化权函数的灰色评估法在地下水水质评价中的应用背景介绍地下水作为一种重要的淡水资源,在农业、工业、生活等领域都得到了广泛的应用。
然而,由于人类活动的影响,地下水的水质问题也越来越严重。
因此,对于地下水水质的评估和监测就显得尤为重要。
研究现状目前,地下水水质评估的研究方法比较多,常用的包括传统的统计方法、神经网络方法、模糊综合评价方法等。
然而,这些方法在实际应用中存在较大的局限性,如对数据的要求较高、计算量大、结果不够直观等。
研究内容本研究采用了基于中心点三角白化权函数的灰色评估法对地下水水质进行评价,主要包括以下几个步骤:1.数据收集和处理:收集地下水样品的数据,并进行预处理,包括异常值的处理、缺失数据的填补等。
2.灰色预测模型的建立:利用灰色预测模型,对地下水水质进行评估,并得到预测值。
3.模型评价和结果分析:对模型的预测结果进行评价,并进行结果分析。
研究意义本研究采用基于中心点三角白化权函数的灰色评估法,具有计算简便、公式简单、结果直观等优点,能够更好的对地下水水质进行评估,为地下水水质的监测和保护提供了参考和支撑。
结论基于中心点三角白化权函数的灰色评估法在地下水水质评价中的应用,能够获得较好的评估结果,具有一定的实用性和应用前景。
然而,在实际应用中还需要进一步验证和优化。
讨论基于中心点三角白化权函数的灰色评估法与传统方法相比,具有计算简单、结果直观等优点。
相对于统计方法,该方法对数据的要求较低;相对于神经网络方法,该方法计算量较小,结果不会因网络结构而有大的差异。
因此,该方法在地下水水质评估中具有较大优势和应用前景。
然而,也需要注意该方法存在的局限性。
该方法解决的是灰色模型中的不确定型问题,不适用于解决传统的统计方法无法解决的非线性问题。
因此,在实际应用中,需要根据不同的情况选择合适的方法。
结语地下水水质评估是一个复杂的问题,需要综合考虑多种因素,采用多种方法进行评价。
基于单因子污染指数地下水质量评价灰色模型
第2 5卷 第 5期
20 0 2年 1 月 O
合 肥 工 业 大 学 学 报( 自然科学版)
J OU RN AL F HEFEIU NI ERS TY O V I OF TECH NO LOGY
V O .2 1 5 NO. 5 Oc . 02 t 20
基 于 单 因 子 污 染 指 数 地 下 水 质 量 评 价 灰 色 模 型
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(. 肥 工业大 学 资源与 环境 工程学 院 , 徽 合肥 1合 安 北 2 0 0 ;2 北 京 兴 创 泰 得 环 保 工 程 有 限 公 司 , 京 3 09 120 ) 0 6 0
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Abs r c : t a t Bas d o t e ys e he y, e s e s e t mode oundwa e e n he gr y s t m t or a gr y a s s m n lofgr t r qua iy i itby lt s bu l c om bi n t e hod ofgr y r a i ni g he m t e el tona a n ys san he m e hod ofs ngl a t r c t lgr de a al i d t t i e f c o on ami anti n n— de x. The i e v l o oundwa e nt r a f gr t r qua i y s a ar t e ol i c f i i nt』 a he de e mi aton lt t nd d, he r s uton oe fc e D nd t t r n i m e ho o e ght a e t ken i o a c un . An a t d f w i r a nt c o t pplc to xa pl s i a i n e m e i pr s t d, e en e whih hows t t t c s ha he m od l ha om pa a lt e s c r biiy.By u i he gr y a s s m e o l a c s ng t e s e s nt m de , ompr he i va ua i es t c n e nson e l ton r ul a be o a n d nd t i f m a i bout t a n c t bt i e a he n or ton a he m i on ami a a t s an t c ur t c n nt f c or d he a c a e ont ami ton na i de e he gr gr e oft oundwa e a ov de t r c n be pr i d. Ke r y wo ds: oundwa e gr t r;q ualt s es m e iy a s s nt;g e e a i r y r l tona a lgr de;s ngl a t o ami nti de i e f c or c nt na n x
基于指标分类的地下水水质评价模型及其应用
基于指标分类的地下水水质评价模型及其应用
基于指标分类的地下水水质评价模型及其应用
为反映主要污染物在水体中的分布特征,表征相应级别环境容量的地下水承载污染物的程度.揭示地下水水体受人类活动的影响程度,根据不同的指标对水质的影响不同而将它们分成3类,并用类间综合的方法确定了各类指标的单项评价指数和综合评价指数,建立了新的地下水水质评价模型.将该模型和灰色聚类法进行比较,本模型的评价结果既反映了水体中主要污染物的分布特征,又揭示了水质受人类活动的影响程度.
作者:曾玉超戴韵刘娜姜宇杨潇瀛岳莹 ZENG Yu-chao DAI Yun LIU Na JIANG Yu YANG Xiao-ying YUE Ying 作者单位:吉林大学,环境与资源学院,长春,130026 刊名:世界地质 ISTIC 英文刊名:GLOBAL GEOLOGY 年,卷(期): 2008 27(3) 分类号: P641.8 关键词:地下水水质评价指标分类污染物。
地下水环境质量评价——基于粗糙集理论和灰色关联系数矩阵的TOPSIS模型
地下水环境质量评价——基于粗糙集理论和灰色关联系数矩阵的TOPSIS模型许峰;秦成【摘要】提出用粗糙集(RS)理论的属性约简筛选地下水环境质量评价指标,通过主客观组合赋权确定各评价指标的权重,再利用理想解法(TOPSIS)和灰色关联度相结合的方法确定各样本的相对贴近度,从而建立了地下水环境质量评价的RS-TOPSIS 模型.将RS-TOPSIS模型应用于淮河流域某研究区的地下水环境质量评价,结果表明,13个采样点中水质为Ⅰ类、Ⅱ类、Ⅲ类的采样点各有两个,其余各采样点为Ⅳ类,与未约简指标通过理想解法和灰色关联度相结合的评价模型得出的结果是一致的.【期刊名称】《南水北调与水利科技》【年(卷),期】2015(013)006【总页数】5页(P1097-1100,1109)【关键词】粗糙集;理想解法;灰色关联度;水质评价;淮河流域【作者】许峰;秦成【作者单位】中煤科工集团西安研究院有限公司,西安710054;中煤科工集团重庆研究院有限公司,重庆400039【正文语种】中文【中图分类】P641作为地下水环境保护和治理的一项基础性工作,地下水环境质量评价是进行地下水环境管理的重要手段之一。
随着测试手段和计算技术的发展,水质评价的方法也在日益增多,如:灰色关联法、模糊评判法、层次分析法、人工神经网络法[1-6]。
然而由于地下水环境质量评价指标繁多而带来的评价工作量大、计算复杂、评价主观性强;水质指标信息的如何最大利用以及水质评价中权重的确定,这些都是水质评价工作过程中所要面临和解决的问题。
针对上述问题,本文拟首先利用粗糙集理论中的属性约简方法对评价指标进行筛选,其次利用约简后的指标构成最初的评价矩阵并构造多指标问题的理想解,计算各方案与理想方案的灰色关联系数矩阵,以灰色关联系数矩阵作为新的决策矩阵,再利用TIOSIS法进行方案排序[7-12]。
通过对淮河流域某研究区进行实证研究,得出了比较合理的评价结果。
1.1约简思路水环境质量评价中多指标会导致评价工作的繁杂,因此需要在不影响评价结果的基础上,采用粗糙集理论对水质评价指标进行约简。
水环境质量评价灰色模式识别模型及应用_史晓新
第17卷 第2期1997年4月 中国环境科学C HIN A EN V I RO N M EN T A L SCIEN CE V o l.17No.2Apr.1997水环境质量评价灰色模式识别模型及应用*史晓新 夏 军(武汉水利电力大学河流工程系,武汉430072)文 摘 在灰色关联度的基础上,以定义的关联差异度为测度,并结合水质综合指数,构造一种新的水环境质量评价灰色模式识别模型。
该模型克服了灰色关联度分析方法评价结果趋于均化而分辨率低的缺点,同时评价结果具有连续性和可比性,能够更精确地反映水体污染程度的状况。
关键词 水质评价,关联差异度,灰色从属度,综合指数。
将处理系统不确定性问题的灰色系统理论应用于水环境质量评价是一个新的发展方向。
杨继东、夏军等分别提出了水环境质量灰色关联度评价方法(1~3)。
但用灰色关联度确定水质级别存在以下不足:一是由于受关联系数两级级差的影响,灰色关联度评价值趋于均化,分辨率较低,不易区分两级别间的差异;二是划归同一水质级别的不同水体样本污染程度的高低难以精确地区分。
为此,本文在灰色关联度的基础上,以定义的关联差异度为测度,并结合水质综合指数,构造一种新的水环境质量评价灰色模式识别模型,为水环境质量评价提供一条新途径。
1 水环境质量评价灰色模式识别模型设有待分级评价的n个水质监测样本,每个样本有m项污染指标监测值x,根据国家规定的m项指标评价等级数c和水质标准浓度值s,有c 级国家水质标准浓度矩阵(1)和水质监测浓度矩阵(2):S m×c=(s it)m×c(1)X m×n=(X ij)m×n(2)式中:i=1,2,……m;t=1,2,……c;j=1,2,……n。
在实际工作中,考虑到各种水质指标的量级可能不完全相同,各个水质指标的单位也不尽一样,因此在评价之前,有必要将标准矩阵(1)和样本矩阵(2)中的元素归一化,转变为[0,1]区间内取值数。
基于因子分析法和GM灰度预测的北京市水资源短缺风险评级模型
基于因子分析法和GM灰度预测的北京市水资源短缺风险评级模型摘 要本文通过《北京市2009统计年鉴》及题目附表数据分析了北京市水资源短缺现状,结合水资源短缺影响因子历年数据的特点选用因子分析法得到了北京市水资源短缺的四个影响因子:农业用水总量、工业用水总量、第三产业及生活等其它用水及降雨量;并以此为变量,以总需水量和缺水量作为表现缺水程度的量,获得多元线性回归方程,定量表征缺水因子与缺水程度之间的关系;再依据GM模型预测了北京市未来三年的水资源短缺风险,通过总用水量与缺水量定义缺水率,以此为基础进行风险评级。
预测结果显示:2009~2011年北京市水资源形势严峻,缺水率超过20%,属重度缺水;模型得出三年缺水量预测值为13.09亿立方米、13.70亿立方米和14.40亿立方米,与官方预测的13.51亿立方米、16.15亿立方米和17.76亿立方米非常接近[1][2]。
以此说明模型的准确性。
最后,本文将建模分析所得结果结合实际,向北京市水政相关主管部门提出了改进灌溉技术、促进工业产业结构升级、设置工业企业家庭用水定额等措施以缓解北京市水资源短缺压力。
关键词:水资源;因子分析法;多元线性回归;GM灰色预测;风险评级341. 问题重述水资源短缺风险,泛指在特定的时空环境条件下,由于来水和用水两方面存在不确定性,使区域水资源系统发生供水短缺的可能性以及由此产生的损失。
北京是世界上水资源严重缺乏的大都市之一,其人均水资源占有量不足300m 3,为全国人均的1/8,世界人均的1/30,属重度缺水地区。
北京市水资源短缺已经成为影响和制约首都社会和经济发展、人民生活水平以及环境质量的主要因素。
尽管南水北调工程建设,建立污水处理厂,产业结构调整等措施在一定程度上缓解了水资源的短缺。
但是由于气候变化和经济社会不断发展,水资源短缺风险始终存在。
通过对往年数据的分析,识别出影响水资源短缺的主要风险因子,建立出合适的数学模型,对风险造成的危害等级进行划分,对不同风险因子采取相应的有效措施规避风险或减少其造成的危害,这对社会经济的稳定、可持续发展战略的实施具有重要的意义。
地下水水质灰色关联评价方法
地下水水质灰色关联评价方法
地下水水质灰色关联评价方法是一种综合评价方法,它基于灰色系统理论,将各项评价指标的数据转化为灰色关联度值,并结合其专业经验和知识对其进行研判。
该方法的具体步骤如下:
1. 确定评价指标:选择与地下水水质有关的因素或指标,如水温、pH值、溶解氧、COD等。
2. 获取数据:利用监测站点对评价指标进行采样和监测,获得各项指标的观测数据。
3. 数据预处理:对数据进行筛选、去除异常值、归一化处理。
将各项指标数据归一化到[0,1]之间,以便进行比较和分析。
4. 灰色关联度分析:将各项指标数据转换为灰色关联度值,计算各项指标之间的相似程度,从而确定其重要性和贡献度。
在实际应用中,需要注意以下几点:
1. 灰色关联度值具有一定主观性,需要对其进行合理的评价和解释。
2. 评价指标的选择和数据的获取要客观准确,以保证评价结果的可靠性和准确性。
3. 在评价过程中,应加强对于评价结果的解释和推理,以确保评价的合理性和有效性。
综上所述,地下水水质灰色关联评价方法是一种有效的综合评价方法,它能够综合考虑各项指标的权重和贡献度,为地下水水质的评价和管理提供参考和指导。
用灰色聚类方法综合评价地下水水质
瓜 , 为 指标 属 于 j 类 的 标 准 白化 值
。
第四步
,
求聚类 系数
第 i 个 聚 类 对象
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灰 色 系 统理 论
,
中 的 灰 色 聚 类 是 将 聚 类 对象 对 于 不 同 聚 类指
对 于 第 j个 灰 类 的 聚 类 系 数 用 下 式 计 算
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标 所 拥 有 的 白化数 按 几 个 灰类进 行 归 纳 判 断 该 聚 类 对 象类 属 的 一 种 方 法 观 实际
、
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见 表 1和 表
相
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在 地 下 水 水 质 污 染 评 价 中的 应 用
为 便 于 比较 该 方 法 的 评价 结果
,
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。
5
+
+
基于灰色预测模型的水资源利用趋势探究
收稿日期:2019-02-09 基金项目:国家自然科学基金项目(11901009);国家大学生创新创业项目(20—-378338). 第一作者简介:郭 磊(1990 -),女,山西吕梁人,在读本科,研究方向为金融学.
56
22—年间集雨供水量有较大幅度的上升,与有效的水资源保护措施有关.其他水源工程除集雨外,还有海水 淡化.海水利用情况,目前仅限于沿海省份,面对严峻的水资源形式,需要加快海水淡化开发步伐.
第9卷第2期 Voi■ 2 No. 2
•环境经济学研究•
吕梁学院学报 Journal of LuPadg University
20—年4月 Apn 2019
基于灰色预测模型的水资源利用趋势探究
郭 磊9,陈震元2,陶新皖9,朱家明3
(9.安徽财经大学金融学院,安徽蚌埠233000;2.安徽财经大学管理科学与工程学院,安徽蚌埠233600; 3.安徽财经大学统计与应用数学院,安徽蚌埠233000)
持续发展.
关键词:水资源开发利用;主成分分析;灰色预测;MATLAB;SPSS
中图分类号:F062.9
文献标识码:A
文章编号:2095 -185X(20—)02 -0056 -05
水资源关乎国计民生、生态安全•近年来,我国的水资源开发、利用、保护和管理工作虽然取得了显著成 绩,但是我国的基本国情和水情是人多水少、水资源时空分布不均.目前,水资源短缺、水污染严重、水生态恶 化等问题已成为制约经济社会可持续发展的主要瓶颈•随着经济的发展,我国将面临更为严峻的水资源形 势•《全国水资源综合规划(20——2030)》提出的2030年水资源管理目标作为“三条红线”(水资源开发利用 控制、用水效率控制和水功能区限制)控制指标,即到2030年全国用水总量控制在0 000亿m5以内;用水效 率达到或接近世界先进水平,万元工业增加值用水量降低到40 m5以下,农田灌溉水有效利用系数提高到 0.4以上;主要污染物入河湖总量控制在水功能区纳污能力范围之内,水功能区水质达标率提高到95%以 上•因此,探究我国水资源利用现状以及未来发展趋势具有重大的现实意义,本文将基于水资源公报相关数 据,分析我国水资源开发利用现状,对比分析与未来目标差距,建立合理的数学模型计算目标指标值并预测 我国水资源利用发展趋势,最终总结分析现阶段存在的问题,并提出合理化建议.
地下水水质灰色关联评价方法
地下水水质灰色关联评价方法
地下水是人类生活中不可或缺的重要水源之一,但由于人类活动和自然因素的影响,地下水水质受到了严重的污染。
为了评价地下水水质的灰色关联程度,我们可以采用灰色关联评价方法。
灰色关联评价方法是一种基于灰色系统理论的评价方法,它可以用来评价不确定性较大的系统。
在地下水水质评价中,我们可以将地下水水质的各项指标作为评价因素,通过计算各项指标之间的灰色关联度,来评价地下水水质的综合状况。
具体来说,我们可以先将地下水水质的各项指标进行标准化处理,然后计算各项指标之间的灰色关联度。
灰色关联度是指两个序列之间的相似程度,它可以用来评价两个序列之间的关联程度。
在地下水水质评价中,我们可以将各项指标的序列作为评价因素,通过计算各项指标之间的灰色关联度,来评价地下水水质的综合状况。
通过灰色关联评价方法,我们可以得到地下水水质的灰色关联度矩阵,从而评价地下水水质的综合状况。
在实际应用中,我们可以将地下水水质的灰色关联度矩阵与标准矩阵进行比较,从而评价地下水水质的优劣程度。
灰色关联评价方法是一种有效的地下水水质评价方法,它可以用来评价地下水水质的综合状况,为地下水水质保护和管理提供科学依据。
基于分类指标灰色聚类分析的张集水源地水质综合评价
基于分类指标灰色聚类分析的张集水源地水质综合评价以张集地下水水质监测资料为基础,依据《地下水环境质量标准》(GB/T 14848—2007),对张集水源地各采样点指标细化分类,确定白化函数并计算出灰色聚类权,得到聚类系数。
运用基于分类指标的灰色聚类法采用由部分到整体的思路对水质进行评价。
结果显示各检测点中,水质都达到Ⅱ类水标准及以上。
研究结果比较客观地反映了水源地地下水质量的类别,可为地下水的科学合理的开发利用与保护提供依据。
标签:灰色聚类法;分类指标;张集;水质评价地下水作为人类自然资源的一部分,为全球的绝大部分人口提供着宝贵的水源,支持着农业种植和工业生产活动,是社会、经济与环境可持续发展的基础条件。
水质评价是水资源保护和治理的一项基础性工作,可以为水资源开发利用提供决策依据。
我国地下水水质评价常用的方法有水质单因子评价指数法,模糊数学综合评价法,神经网络综合评价法,灰色系统理论法等。
其中灰色聚类法充分考虑各项指标对水质的影响信息利用率较高,评价结果更客观,更趋于合理,近年来在水质评价中有着较多的应用。
但是同时也存在着一定的缺陷,首先是难以得出影响区域地下水质量的指标类别和主要组分,再者是对超标指标重视不够,聚类权重的确定不够合理,使评价结果级别容易偏低,在对张集水源地的实际水质评价工作中,针对选取的七个采样点的评价结果均为Ⅰ类水,显然不符合客观实际。
主要是由于评价指标中大部分为痕量指标,用传统方法计算聚类权值,造成了聚类系数在Ⅰ类水处聚集,导致评价结果失真。
鉴此,作者将所采集样品的检测指标按化学性质进行分类,各指标在所处类别中计算聚类权重,对分类指标分别进行灰色聚类评价,最终将评价结果进行综合分析得出水质类别。
改进后的方法能够更合理地确定聚类权,掌握区域地下水质量的基础信息。
1、基于分类指标灰色聚类分析原理灰色聚类评价法的基本思路就是以灰数的白化函数生成为基础,将收集的聚类对象观测值的分散信息,按照灰类进行归纳,计算水体水质中各因子的实测浓度与各级水质标准的灰度(关联度),然后根据灰度大小确定水体水质的级别。
灰色GM(1,1)模型在地下水位动态预测中的应用
区地 下 水 位 埋 深 将 达 到 5 0 m, 严 重 威 胁 到 下游 人 畜 的饮 水 问题 。
[ 关键词 ] 灰 色系统 ; G M( 1, 1 )
[ 文献标识码 ] B
[ 文章编号 ] 1 0 0 4—1 1 8 4 ( 2 0 1 4 ) 0 1 — 0 0 7 9— 0 1
从 原 始 数 据 中 找 到 某 种 内在 的 规 律 , 因 此 在 建 立 灰 色 预 测 模 型 之前 , 通常需要对原始 时间序 列进 行数据 处理 4 J , 灰 色系 统 中
( 7 ) 对一次 累加生成数列 的预测值进行 一次累减生成 ( 1一 A G O), 得 到原始 数据的还原预值 : ‘ 。 ( t +1 )= ‘ ( t +1 )一
2 0 1 4年 1月
地 下水
Gr o un d wa t e r
J a n ., 2 0 1 4
Vo 1 . 3 6 N0 . 1
鱼鲞
第1 期
灰色 G M( 1 , 1 ) 模 型在 地 下 水 位 动 态 预 测 中的应 用
富 飞
( 中铁第一勘察设计 院集 团有 限公 司 , 陕西 西安 7 1 0 0 4 3 ) [ 摘 要 ] 运用灰 色系统理论建立 G M( 1 , 1 ) 预测模 型 , 以1 9 9 0—2 0 0 7年 民勤盆地 地下水 位下 降最为严 重的下 游湖
灰色评价和模糊评价在地表水环境中的应用
灰色评价和模糊评价在地表水环境中的应用摘要 本文主要介绍了灰色聚类评价、灰色局势决策评价和一级模糊评价方法的原理和步骤,引用了2008年七里海湿地5个监测断面的水质监测数据,并用以上三种方法对七里海的水质进行了评价。
并根据评价结果指出了主要污染因子,同时分析了主要污染原因。
关键词 灰色聚类评价 灰色局势决策评价 一级模糊评价 七里海湿地 地表水环境水质评价是水资源保护和治理的一项基础性工作,也是特别重要的工作,它可以为水资源开发利用提供决策依据。
水质评价有两大类,一类是以水质的物理化学参数的实测值为依据的评价方法;另一类是以水生物种群与水质的关系为依据的生物学评价方法。
目前,水质评价的方法很多,主要有指数评价法、物元分析评价法、模糊评价法、灰色评价法等。
其中,单指标评价法,过于严格;层次分析法权重系数的确定性主观性强;污染指数法不能给出不同断面不同水质类别之间的序关系信息;模糊数学法,计算方法较复杂,概念也不够直观。
而灰色关联分析法基于水质评价中的灰色及不确定性,对样本多少和有无规律都无限定,不会出现量化结果与定性分析结果不符的情况。
【1】1.灰色聚类评价 1.1灰色聚类评价原理灰色聚类是普通聚类方法的一种拓广及处理问题技巧的创新,它是在聚类分析中引进灰色理论的白化函数而形成,是将聚类对象对不同聚类指标所拥有的白化值,按几个灰类进行归纳,提出了以灰数的白化函数生成为基础的新的聚类方法。
将灰色聚类分析引入环境质量评价,便产生了灰色聚类评价,其聚类对象即为评价对象,聚类指标即为评价因子,灰类即为评价标准的等级。
灰色聚类是根据聚类系数的大小来判断所属的类别。
在聚类系数矩阵A 的行向量中,聚类系数最大者所对应的灰类即是该评价对象所属的类别,然后将各个对象同属的灰类进行归类,便是灰色聚类的结果,已是评价的结果。
1.2灰色聚类分析步骤设有t 个评价对象,n 个评价因子(指标),每个评价因子有m 个灰类,在进行灰色聚类评价时,一般按以下六个步骤:第一步:给出聚类的化数矩阵C =(c ik )n ×tc ik 为第k 个评价对象(样本)的第i 评价指标的实测值。
基于指标规范值的灰色聚类法的地下水质评价
2 基 于 指 标 规 范 值 的 灰 色 聚 类 法
灰 色 聚 类 是 在 普 通 聚 类 分 析 方 法 中 引 进 灰 色
收 稿 日期 :0 0 0 — 5 2 1 — 9 1 基金项 目: 国家 自然 科 学 基 金 资 助 项 目(0 70 2;5 7 9 0 ) 57 94 ) (0 3 0 2
作者简介 :¥ Z(9 3 )男 , f ̄ i 1 8 一 , 四川威远人 , 硕士 , 助理工程师 , 研究方向为环境信 息分析 。E ma quuj n @13em - i igiag 6 . h i o
法步 骤如 下 : 确定 聚类 白化数 ; 数 据 的标准 化 ① ② 处 理 ; 确定 白化 函数 ; 求 聚类权 ; 求 聚类 系 ③ ④ ⑤ 数 ; 聚类 。 ⑥
21 地 下水指 标参 照值 和规范 变换 式 .
依 据[ 1 1 。根 据 对地 下水 水 质 现状 及 水质 保 护 目标 等 要 求 , 我 国在 1 9 9 3年 制 定 了 《 下 水 质 量 标 准 ( B 地 G / T 4 4 — 3 》 ] 常用 于地 下 水 环 境 质 量 评 价 的方 法 188 9 )[ 2 。 有 单 因子 指 数 法 、 糊 数 学 法 、 合 污 染 指 数 法 、 模 综 内 罗 门指 数 法 、 元 分 析 法 、 影 寻 踪 法 、 工 神 经 网 物 投 人 络 法 及 其他 方 法【“。它 们 各 具 特 色 , 有 各 自的适 3] - 亦
第3卷第4 1 期 2 1年 8 01 月
水 文
J OURNA HI L OF C NA HYDR0L Y 0G
Vo. 1 O4 】 N . 3 Au . 2 1 g, 01
基于单因子污染指数地下水质量评价灰色模型
基于单因子污染指数地下水质量评价灰色模型
汪家权;刘万茹;钱家忠;孙世群
【期刊名称】《合肥工业大学学报(自然科学版)》
【年(卷),期】2002(025)005
【摘要】以灰色系统理论为基础,把灰色关联度分析方法和单因子污染指数法相结合,构造了一种适合于评价地下水质量的灰色模型.该模型考虑地下水质量标准的区间形式,对分辨系数()的取值进行了探讨,根据地下水体的特点,提出了权重的确定方法.经实例验证,该模型具有可比性,不仅可给出综合评价结果,还能给出主要污染因子及其超标倍数的直观信息,更精确地反映了地下水体的污染状况.
【总页数】6页(P697-702)
【作者】汪家权;刘万茹;钱家忠;孙世群
【作者单位】合肥工业大学资源与环境工程学院,安徽,合肥,230009;北京兴创泰得环保工程有限公司,北京,102600;合肥工业大学资源与环境工程学院,安徽,合
肥,230009;合肥工业大学资源与环境工程学院,安徽,合肥,230009
【正文语种】中文
【中图分类】X523;X824
【相关文献】
1.基于层次灰色模型的住宅小区设计质量评价 [J], 宋永发;李占盛
2.基于MATLAB的灰色模型对秦皇岛市区地下水水位的预测 [J], 郝文辉;任改娟;贡长青
3.基于遗传算法的灰色模型在预测地下水动态变化中的应用 [J], 李晓秋;张学俭
4.基于MATLAB的灰色模型对秦皇岛市区地下水水位的预测 [J], 郝文辉;任改娟;贡长青
5.基于改进的灰色模型 GM(1,1)的地下水温度预测 [J], 朱红玉;杜少少;许泽润;雒桓瑶
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基于单因子污染指数地下水质量评价灰色模型
(1. Schoo l of R esou rces and Environm en t, H efei U n iversity of T echno logy, H efei 230009, Ch ina; 2. Bejing X ingchuang T aide Environ 2 m en tal Eng ineen ing L td. Inc. , Beijing 102600, Ch ina)
20 世纪 90 年代以来, 水环境质量评价的方法发展很快, 但大多数方法都是用来评价地表水的, 真
正适合评价地下水质量的方法很少。 文献 [ 1 ] 虽然给出了评价方法, 但此方法需要同时监测至少 20 项指 标作为评价指标体系。而对于有些地下水水质评价, 是不需要如此多指标的。模糊综合评判法可用于评 价地下水, 但该方法在建立单因素隶属函数时, 需要同时对每一级别逐一建立隶属函数, 过程较繁; 由于 其复合过程的基本运算规则是取小取大, 强调极值的作用, 丢失信息较多, 且评价结果主要受控于个别 参数, 往往出现误判。 单因子污染指数也常用于评价地下水, 但它对水质信息综合程度不足。
2Ε ∃。 其中, Ε ∃ = ∃ Μ ∃m ax , ∃ Μ为所有差值绝对值的均值, 即
∃ Μ=
1. 1. 4 求关联度 r i
1
n m
6 6 6
n k= 1
m
n
x 0 (k ) -
x i (k )
( 3)
i= 1 k = 1
ri =
w i (k ) Ν i (k )
. 25 N o. 5 Vol O ct. 2002
基于单因子污染指数地下水质量评价灰色模型
汪家权1 , 刘万茹2 , 钱家忠1 , 孙世群1
基于灰色聚类法的洮河干流水环境质量综合评价
基于灰色聚类法的洮河干流水环境质量综合评价杨晓妮;杨浩【摘要】[目的] 为更科学、全面、真实地反映洮河干流水环境的污染状况,解决水质评价过程中存在的不确定性.[方法] 应用单因子评价法和灰色类聚法,于2014年对黄河上游的最大的支流洮河的12个监测断面和5个污染因子进行了水质评价.[结果] 采用单因子评价法评价洮河干流水质,在调研的12个取样断面中,有9个断面综合水质劣于Ⅳ类水.通过应用灰色聚类法对洮河干流水质进行评价,洮河干流12个监测断面中9个监测断面综合水质类别为Ⅲ类,只有碌曲县上游、勒秀乡下游2个断面综合水质类别为Ⅴ类水,岷县洮珠村下游综合水质类别为Ⅳ类.TP、 TN的权重较大,说明氨氮和磷已成为造成洮河干流水环境恶化的最大影响因素.[结论] 与单因子评价法相比,灰色聚类法考虑了各个水质监测值的程度和各污染因子的聚类权重,能更全面、科学地反映洮河干流水环境污染程度.【期刊名称】《甘肃农业大学学报》【年(卷),期】2017(052)003【总页数】7页(P95-101)【关键词】灰色聚类法;洮河干流;水质综合评价【作者】杨晓妮;杨浩【作者单位】甘肃农业大学资源与环境学院,甘肃兰州 730070;兰州交通大学环境与市政工程学院,甘肃兰州 730070;城市雨水系统与水环境省部共建教育部重点实验室,北京 100044【正文语种】中文【中图分类】X52洮河发源于青海省海南州蒙古族自治县境内的西倾山东麓勒尔当,向东流经碌曲、临潭、卓尼,至岷县茶埠急转向西北,穿九甸峡与海甸峡后,经临洮盆地,于永靖县刘家峡水库坝上2 km处汇入黄河.2013年临洮水文监测局采用单指标评价法,以Ⅲ类地表水标准值作为水体是否超标的判定值,对洮河干流及12条支流设立水质监测断面,进行了监测分析与评价.洮河地表水现状评价显示,洮河干流全年期平均Ⅰ类水质河段长为120 km,占17.8%;Ⅱ类水质河段长为454.1 km,占67.5%;Ⅲ水质河段长为11 km,占1.6%;Ⅳ类水质河段长88 km,占13.1%.洮河流域水功能区划目标水质与现状水质存在一定的差距,有的甚至与水功能区划水质目标差距较大[1].若不采取有效的水污染防治对策和措施,洮河干流及主要支流将会变成没有鱼类的“死河”,洮河流域将会因水环境的长期严重污染而产生一系列的生态环境问题和人群健康问题[1].水质评价是水环境整治的一项基础性工作.水质评价的方法很多,主要有单因子评价法、分级加权平均法、综合污染指数法、模糊数学法、集对分析法、层次分析法和灰色系统评价法等[2-9].从文献查阅可知,目前对洮河流域水环境的研究多见径流量季节性变化方面的研究,也有关于水环境水质质量评价的研究,但多采用单因子评价方法[10-13].单因子评价法,其基本思想是一票否决原则,这种评价方法简单直观,但就综合水质评价而言,其所采用的一票否决原则表现为过保护,不能科学合理地评判水体的综合水质类别,值得商榷[14].目前灰色系统理论的灰色关联度分析法、灰色聚类分析法、灰色局势决策法已经多次成功地运用于环境质量评价中[15-19].本文在对洮河流域进行一年的监测的基础上,并借鉴相关河流水质综合评价研究的结果及洮河水环境污染的现状,选取了具代表性的5个水质指标因子,利用灰色聚类法对其流域水质进行综合评价,以期望为洮河流域水环境治理提供借鉴.1.1 灰色聚类法原理灰色聚类其方法是将每个评价样本对各个灰色的聚类系数组成聚类行向量,在行向量中聚类系数最大的所对应的灰类即是这个评价样本所属的类别.1.2 评价方法1.2.1 确定聚类白化数若样本(监测断面)有l个,且每个断面有i个水质指标(i=1,2,…,n),每项指标有j个灰类(水质类别,j=1,2,…,m),则由l个样本n 项指标的白化数构成矩阵,见公式(1).式中Cki为第k个(k=1,2,...,l)聚类样本第i 个聚类指标的白化值(水质指标浓度值).1.2.2 数据的标准化处理数据的标准化处理包括样本指标白化值的标准化处理和灰类的标准化处理.采用污染指数法进行样本指标白化值的标准化处理,计算公式见公式(2).式中xki 为第k个样本(监测点)第i项指标的标准化值, Soi为第i项指标的白化值标准化参考标准,其取值视聚类对象所在水域的环境目标而确定,可取上限值、下限值、平均值或某一水质标准值.灰类的标准化处理是建立白化函数的必要条件,计算公式如公式(3).式中rij为第i 项指标第j个灰类的标准化处理值;Sij为灰类值,即第i项指标第j个灰类的浓度限值.1.2.3 确定白化函数根据《地表水环境质量标准(GB3838-2002)》的规定地表水环境质量评价应根据应实现的水域功能类别,选取相应类别标准,进行评价.本文参考国家地表水环境质量标准及功能分级(表1),确定白化函数.对于溶解氧指标,浓度值越大,水质越好.第i项指标的灰类1的白化函数见公式(4).第i项指标的灰类j(j=2,3,4)的白化函数见公式(5),第i项指标的灰类5的白化函数见公式(6).对于非溶解氧指标,浓度值越大,水质越差.灰类1的白化函数见公式(7),灰类j(j=2,3,4)的白化函数见公式(8),灰类5的白化函数见公式(9).1.2.4 求聚类权聚类权是衡量各个指标对同一灰类的权重,计算公式见(10)(11).式中,j为灰类数,j=5,ωij为某监测断面第i项指标j个灰类的权重值,ηij为某监测断面第i项指标j个灰类的聚类权.2.1 采样点布设2014年每个月对洮河流域采样点进行采样.图1为洮河流域示意图,根据水质调研情况,在以下断面设点取样:碌曲县上游→合作市勒秀乡上游→合作市勒秀乡下游→卓尼县达盖贡村→卓尼县县城→岷县洮珠村上游→岷县洮珠村下游→康乐县常家→海甸峡库区→临洮县上杨家庄上游→临洮县五里铺上游→临洮县五里铺下游.采用瓶式采样器在水下0.5 m处进行采样,现场测定溶解氧(DO)和水温(t).将水样带回到实验室,测定其他指标.2.2 水质监测指标化学需养量(CODMn):利用酸性高锰酸钾法测定;溶解氧(DO):上海雷磁JPST-605F型溶解氧测定仪测定;总磷(TP):钼酸盐分光光度法测定;氨氮(NH3-N):纳氏分光光度法测定;五日生化需氧量(BOD5):五日生化培养法测定.3.1 洮河干流水质监测现状及评价由表2可知,洮河流域溶解氧含量的变化范围在6.5~9.3 mg/L之间,平均值为8.0 mg/L.氨氮含量的变化范围在0.11~1.68 mg/L之间,平均值为0.70 mg/L;总磷含量的变化范围在0.04~0.12mg/L之间,平均值为0.076 mg/L;CODMn 含量的变化范围为2.28~16.63 mg/L之间,平均值为8.14 mg/L;总氮含量的变化范围在1.01~4.68 mg/L之间,平均值为2.17 mg/L.根据我国颁布的《地表水环境质量标准》(GB3838-2002)中规定的单因子评价法,碌曲县上游、合作市勒秀乡上游、合作市勒秀乡下游、岷县洮珠村上游4个取样断面由于总氮指标劣于Ⅴ类水,故4个取样断面综合水质为劣Ⅴ类;卓尼县达盖贡村、卓尼县县城、临洮县五里铺上游、临洮县五里铺下游、岷县洮珠村下游5个取样断面中,前4个断面由于总氮指标介于Ⅳ-Ⅴ类水之间,故前4个取样断面综合水质为Ⅳ-Ⅴ类,岷县洮珠村下游取样断面CODMn高达13.86,故该取样断面综合水质为Ⅳ-Ⅴ类;康乐县常家、海甸峡库区、临洮县上杨家3个取样断面,由于总氮指标介于Ⅲ-Ⅳ类水之间,故3个取样断面综合水质为Ⅲ-Ⅳ类.由以上分析,可知在本次调研的12个取样断面中,就有9个断面综合水质劣于Ⅳ类水.3.2 数据标准化处理3.2.1 样本指标白化值的标准化处理根据公式(2)对评价数据进行标准化处理,结果见表3.3.2.2 灰类的标准化及无量纲化处理根据《地表水环境质量标准》(GB3838-2002),构建地表水环境质量的5个灰类,结果见表4.根据公式(3)对地表水环境质量标准灰类限值进行无量钢化处理,结果见表5.3.2.3 计算聚类权根据公式(10)和(11)计算出各评价指标的聚类权,结果见表6. 3.2.4 计算聚类系数首先根据白化函数,计算各评价指标对于各灰类的白化系数,结果见表7.根据公式(5-12),计算出各断面综合水质对各灰类的聚类系数,并将所有断面综合水质对各灰类的聚类系数汇总,评价得出所有评价样本的综合水质类别,结果见表8.由表8可以看出,通过应用灰色聚类法对洮河干流水质进行评价,洮河干流12个监测断面中9个监测断面综合水质类别为Ⅲ类,只有碌曲县上游、勒秀乡下游2个断面综合水质类别为Ⅴ类水,岷县洮珠村下游综合水质类别为Ⅳ类.这与采用我国颁布的《地表水环境质量标准》(GB3838-2002)中规定的单因子评价法评价结果相比,其综合水质评价结果较好.1) 采用我国颁布的《地表水环境质量标准》(GB3838-2002)中规定的单因子评价法评价洮河干流水质,调研的12个取样断面中,有9个断面综合水质劣于Ⅳ类水.通过应用灰色聚类法对洮河干流水质进行评价,洮河干流12个监测断面中9个监测断面综合水质类别为Ⅲ类,只有碌曲县上游、勒秀乡下游2个断面综合水质类别为Ⅴ类水,岷县洮珠村下游综合水质类别为Ⅳ类,总磷和总氮、TN的权重较大,说明氨氮和磷已成为造成洮河干流水环境恶化的最大影响因素.2) 与《地表水环境质量标准》(GB3838-2002)中规定的单因子评价法相比,灰色聚类法引入灰色系统概念,考虑了各个水质监测值的程度和各污染因子的聚类权重,能更全面、合理地反映水质污染程度的真实情况,更好地解决水质评价过程中存在的不确定性问题.3) 考虑到洮河流域水功能区划水质目标达标及流域水生态良性循环发展,在洮河干流水质改善过程中,除了要提高沿岸截污力度和点源排放达标率,还应不断发展环境友好的农业、牧业生产技术,通过技术层面与政策层面的结合,削减入河污染物排放量.【相关文献】[1] 林彦和.洮河流域水环境现状评价及入河排污口调查分析[J].甘肃水利水电技术,2013,49(11):9-13.[2] 童英伟,刘志斌,常欢.集对分析法在河流水质评价中的应用[J].安全与环境学报,2008,8(6):84-86.[3] 侯保灯,李佳蕾,潘妮,等.基于改进熵权的灰色关联模型在湿地水质综合评价中的应用[J].安全与环境学报,2008,8(6):80-83.[4] 郝庆杰,江长胜.模糊综合评价法在江安河水质评价中的应用[J].西南师范大学学报(自然科学版),2010,35(2):136-141.[5] 张旭,江长胜,郝庆菊.灰色聚类法在重庆北碚区境内支流河流水质评价中的应用[J].中国农学通报,2010,26(2):241-245.[6] 庞振凌,常红军,李玉英,等.层次分析法对南水北调中线水源区的水质评价[J].生态学报,2008,28(4):1180-1189.[7] 邱林,冯晓波,冯丽云,等.集对分析法在湖泊水质富营养化评价中的应用[J].人民长江,2008,39(5):52-54.[8] 邹志红,云逸,王惠文.两阶段模糊法在海河水系水质评价中的应用[J].环境科学学报,2008,28(4):799-803.[9] 何晓群.现代统计分析方法与应用[M].北京:中国人民大学出版社,1998:316-332.[10] 林彦和.洮河流域水环境现状评价及入河排污口调查分析[J].甘肃水利水电技术,2013,49(11):9-13.[11] 刘晓黎,黄强,吕玉洁,等.洮河流域径流变化特征分析[J].干旱区资源与环境,2008,22(9):97-101.[12] 朱佳君,张钰,汤颖丰,等.洮河流域径流变化特征分析[J].人民黄河,2012,34(1):27-30.[13] 张国珍,李娜,武福平,等.洮河干流水质特性分析[J].人民黄河,2013,35(12):80-82.[14] 徐祖信,尹海龙.城市水环境管理中的综合水质分析与评价[M].北京:中国水利水电出版社,2012.[15] 郝庆杰.灰色聚类法在汇河水质评价中的应[J].西南师范大学学报:自然科学版,2011,36(4):115-122.[16] 邓聚龙.灰理论基础[M].武汉:华中科技大学出版社,2002:210-313.[17] 魏颖,张江山,陈庆华.灰色聚类法在闽江闽清段水质评价中的应用[J].安全与环境工程,2011,18(5):53-56.[18] 李祚泳,丁晶,彭荔红.环境质量评价原理与方法[M].北京:化学工业出版社,2004:117-160.[19] 张旭,江长胜,郝庆菊.灰色聚类法在重庆北碚区境内支流河流水质评价中的应用[J].中国农学通报,2010,26(2):241-245.。
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1 地下水质量评价灰色模型
1. 1 由灰色关联度分析方法确定水质级别 1. 1. 1 数据归一化
污染指标监测数据作为参考数列 X 0 = {x 0 ( k ) k = 1, 2, …, n }, 评价标准作为比较数列 X i = {x i ( k ) k = 1, 2, …, n , i = 1, 2, …, m }。 水质标准采用区间的形式, 即 x i ( k ) = [ a i ( k ) , bi ( k ) ], a i ( k ) 、 bi ( k ) 分别为 某一级水质标准的上限和下限。 对第 级水质标准而言, 只有上限 a i (k ) , 无下限 bi ( k ) 。 对监测数据与水 质标准进行归一化处理。 1. 1. 2 求关联系数 Ν i (k ) Ν i (k ) =
(1. 合肥工业大学 资源与环境工程学院, 安徽 合肥 230009; 2. 北京兴创泰得环保工程有限公司, 北京 102600)
摘 要: 以灰色系统理论为基础, 把灰色关联度分析方法和单因子污染指数法相结合, 构造了一种适合于评价地下水质量的 灰色模型。 该模型考虑地下水质量标准的区间形式, 对分辨系数 Θ的取值进行了探讨, 根据地下水体的特点, 提出了权重的 确定方法。经实例验证, 该模型具有可比性, 不仅可给出综合评价结果, 还能给出主要污染因子及其超标倍数的直观信息, 更 精确地反映了地下水体的污染状况。 关键词: 地下水; 质量评价; 灰色关联度; 单因子污染指数 中图分类号: X523; X824 文献标识码: A 文章编号: 100325060 (2002) 0520697206
20 世纪 90 年代以来, 水环境质量评价的方法发展很快, 但大多数方法都是用来评价地表水的, 真
正适合评价地下水质量的方法很少。 文献 [ 1 ] 虽然给出了评价方法, 但此方法需要同时监测至少 20 项指 标作为评价指标体系。而对于有些地下水水质评价, 是不需要如此多指标的。模糊综合评判法可用于评 价地下水, 但该方法在建立单因素隶属函数时, 需要同时对每一级别逐一建立隶属函数, 过程较繁; 由于 其复合过程的基本运算规则是取小取大, 强调极值的作用, 丢失信息较多, 且评价结果主要受控于个别 参数, 往往出现误判。 单因子污染指数也常用于评价地下水, 但它对水质信息综合程度不足。
[6 ~ 8]
, 其中灰色关联度分析方法是最
活跃的一种 , 但它只能给出综合评价结果, 却不能给出主要污染因子及其超标倍数的直观信息。 基 于此, 本文根据地下水的特点, 把灰色关联度分析方法和单因子污染指数法相结合, 构造了一种适用于 评价地下水的灰色模型。 该模型考虑地下水质量标准的区间形式, 对分辨系数的取值进行了探讨, 根据 地下水的特点, 提出了权重的确定方法, 既拓宽了灰色系统理论的应用领域, 也为地下水质量评价提供 了一条新的途径。
据 ( 1) 式可求出 x 0 ( k ) 与 x i ( k ) 对应的关联系数。
1. 1. 3 分辨系数 Θ的取值规则
分辨系数 Θ ∈ [ 0, 1 ], 按常规取 0. 5。但从 ( 1) 式可见, ∃m ax 的存在, 使 Ν i ( k ) 的值不仅取决于参考序列 因此 ∃m ax 使关联度间接 x 0 和比较序列 x i , 而且间接地取决于所有其它比较 序列 x j , j = 1, 2, …, m , j ≠ i。 体现了系统的整体性, 而 Θ是 ∃m ax 的系数, 它的取值大小, 在主观上体现了研究者对 ∃m ax 的重视程度, 在 客观上则反映系统的各个因子对关联度的间接影响程度。 若在某时刻系统某个因子受到强烈干扰, 导致 ,使Θ ∃m ax 很大, 若选取 Θ ∃m ax > > ∃ i (k ) , 则系统中各因子的关联度主要由 Θ ∃m ax 决定, 都接近于 1, 虽然也 可排出关联序, 但由于各关联度值很接近, 使分析结果的可信度降低, 在这种情况下, Θ应取较小的值, 以削弱异常值的影响, 避免出现 Θ 同理, 若系统因子无异常值, Θ应取较大的值, 防 ∃m ax > > ∃ i (k ) 的情形。 止Θ ∃m ax < < ∃ i ( k ) 。 由于本文在对地下水质量评价时, 对质量标准采用的是区间的形式, 出现异常值的几率较大。 结合 文献 [ 9 ], 分辨系数 Θ为: 0< Θ ≤2 Ε ≤1. 5Ε ≤ ∃ , 且满足: ① ∃m ax > 3 ∃ Μ时, 0< Θ ∃; ② ∃m ax ≤3 ∃ Μ时, 1. 5 Ε ∃< Θ
699
其中, w i ( k ) 为各污染指标对各级水质标准的权重。 地下水水质评价各指标权重的确定方法应既能反映
[ 10 ] 评价指标值的波动性, 又具有简便性、 稳定性, 同时还应保证评价指标的一致性 ( 因为评价指标的一 致性是各测井水质横向比较的基础) 。 另外, 为了体现 “谁污染大, 谁权重大” , 避免某些成分在某一测井
6
nБайду номын сангаас
I i (k )
( 6)
k= 1
其中, c ( k ) 为各污染指标监测值, bi ( k ) 为各污染指标对应的水质标准下限 ( 对第 由此求得各测井对水质标准的关联度。
1. 1. 5 按关联度大小排序
级标准, 则为上限) 。
对同一测井, 求得关联度后, 按关联度最大原则, 得出其水质级别。 对不同测井, 按各测井的关联度及其水质级别横向比较, 以确定各测井水质的优劣次序。 同级别水 质, 可比较其邻级较劣级别的关联度 r i , 小的先排。 不同级别水质, 较劣的后排。
第 25 卷第 5 期
2002 年 10 月
合 肥 工 业 大 学 学 报 ( 自然科学版)
JOU RNAL O F H EFE I U N I V ER S IT Y O F T ECHNOLO GY
. 25 N o. 5 Vol O ct. 2002
基于单因子污染指数地下水质量评价灰色模型
汪家权1 , 刘万茹2 , 钱家忠1 , 孙世群1
1. 2 确定主要污染因子
根据当地地下水的使用用途, 确定某一水质标准为基准, 来进行单因子污染指数评价, 由单因子污 染指数法找出主要的污染因子及超标倍数的直观信息。 设 p i 为各污染指标的污染指数, bi 为确定的某 一级水质标准下限 ( 对第 级标准为上限) , c i 为各污染指标监测值, 则 p i = c i bi。 由 p i 值可得出各测井 何种污染物超标和超标倍数, 以及哪一测井的污染物超标最严重。
Grey m odel of groundwa ter qua l ity a ssessm en t ba sed on s ingle factor con tam inan t index
1 2 1 1 W AN G J ia 2quan , L I U W an 2ru , Q I AN J ia 2zhong , SU N Sh i2qun
(1. Schoo l of R esou rces and Environm en t, H efei U n iversity of T echno logy, H efei 230009, Ch ina; 2. Bejing X ingchuang T aide Environ 2 m en tal Eng ineen ing L td. Inc. , Beijing 102600, Ch ina)
2 实例应用
为了对比, 引用地下水井点监测数据
[1 ] [ 11 ]
, 见表 1 所列。 并对其 1# 测井用本文提出的灰色模型进行计
算。其监测数据与水质标准 见表 2 所列。各指标的归一化结果见表 3 所列。各指标的绝对差计算结果 见表 4 所列。
表 1 地下水现状监测数据表 监测项目 溶解性总固体
m in m in ∃ i ( k ) + Θm ax m ax ∃ i ( k )
i
∃ i ( k ) + Θm ax m ax ∃ i ( k ) i k
k
i
k
=
∃m in + Θ ∃m ax ∃ i (k ) + Θ ∃m ax
( 1)
其中, Θ为分辨系数, ∃ i ( k ) 为第 k 个污染指标的实测值与标准值的绝对差, ∃m in = m in m in ∃ i ( k ) , ∃m ax = i k
2Ε ∃。 其中, Ε ∃ = ∃ Μ ∃m ax , ∃ Μ为所有差值绝对值的均值, 即
∃ Μ=
1. 1. 4 求关联度 r i
1
n m
6 6 6
n k= 1
m
n
x 0 (k ) -
x i (k )
( 3)
i= 1 k = 1
ri =
w i (k ) Ν i (k )
( 4)
第 5 期 汪家权, 等: 基于单因子污染指数地下水质量评价灰色模型
检出量很小, 按常规方法其权重几乎为零, 以致泯灭这些指标在评价中作用的缺陷, 本文结合地下水水 质标准的区间形式, 提出如下确定权重的方法: 1. 0 c ( k ) < bi ( k ) ( 5) I i (k ) = c ( k ) b i ( k ) c ( k ) ≥ bi ( k )
w i (k ) = I i (k )
Abstract: B a sed on the g rey system theo ry, a g rey a ssessm en t m odel of g roundw a ter qua lity is bu ilt by com b in ing the m ethod of g rey rela t iona l g rade ana lysis and the m ethod of sing le facto r con tam inan t in 2 dex. T he in terva l of g roundw a ter qua lity standa rd, the reso lu t ion coefficien t Θand the determ ina t ion m ethod of w eigh t a re taken in to accoun t. A n app lica t ion exam p le is p resen ted, w h ich show s tha t the m odel ha s com p a rab ility. B y u sing the g rey a ssessm en t m odel, a com p rehen sion eva lua t ion resu lt can be ob ta ined and the info rm a t ion abou t the m a in con tam inan t facto rs and the accu ra te con tam ina t ion deg ree of the g roundw a ter can be p rovided. Key words: g roundw a ter; qua lity a ssessm en t; g rey rela t iona l g rade; sing le facto r con tam inan t index