水环境质量评价方法

合集下载
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

污染指数评价法
❖简单叠加指数
▪ 选定若干评价参数, 将各参数的实际浓度Ci和其 相应地评价标准浓度( Coi) 相比,求出各参数的 分指数, 然后将各分指数加和
优点:综合反映出各种污染物对 水质的影响
缺点:结果受评价参数多少的影响 ;无法区别不同污染物的影响;可 比性不高。
污染指数评价法
❖算术平均值指数
模糊评价法
❖确定各评价因子的权重矩阵A={a1,a2,…am}
❖建立水质评价模型
▪ 水环境质量模糊综合评价模型为:
B = A*R
模糊综合指数B0=max{bi};i= 1,2,3,…,n。
模糊评价法
❖ 优点:
▪ 能够得出评价因子被评为每一个质量级别的可能,反 映了水体的模糊性
▪ 综合各个评价因子对水质进行评价
▪ 可以判别河流水体是否黑臭
❖缺点
▪ 每项评价因子的权重是相等的 ▪ 计算量较大
水体富营养化评价方法
❖ 水体富营养化评价是对水体富营养化发展过程中某一阶段 营养状况的定量描述,通过对具有水体富营养化代表性指 标的调查, 判断该水体的营养状态及预测其发展趋势。
❖ 水体富营养化评价涉及到相当多的状态变量, 要挑选能反 映生态系统中影响富营养化状态主要因子: 包括物理、化 学、生物等环境要素进行综合的评价。
缺点
不能很好地与国家统一的水质 功能类别相一致,没有完善统一 的环境质量分级系统。 不同的指数之间、指数分级与 环境质量标准之间都缺乏可比性 权重取值不同会对评判结果带 来影响。
模糊评价法
❖ 水环境污染程度与水质分级相互联系并存在模糊 性,而水质变化是连续的,模糊评价法较好体现 了水环境中客观存在的模糊性和不确定性,符合 客观规律,具有较强的合理性。
灰色评价法
❖灰色系统原理应用于水质综合评价中的基 本思路
▪ 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水质优劣的比较
▪ 灰色系统理论进行水质综合评价的方法主要有 灰色关联评价法、灰色聚类法、灰色贴近度分 析法、灰色决策评价法等
水质评价按评 价的时间划分, 有回顾评价、现 状评价和影响评 价。
水环境质量评价概述
❖ 水质评价结果的合理性取决于监测数据的准确性 和评价方法的科学性。根据评价方法采用的数学 方法不同,主要有以下几种方法
单因子评价法
灰色评价法
污染指数评价法
人工神经网络法
模糊评价法
水质指数法
评价方法分析
单因子评价法
▪ 准确性:评价结果科学合理。 ▪ 可比性:评价结果的水质类别要符合国家水质控制标
准的要求,与国家水质控制标准有可比性;同一类别 中的水体可以进行比较,能够说明地表水的质量和功 能。 ▪ 可行性:评价方法应该简单实用,便于在实际的评价 工作中推广;评价模型中的参数应该既全面准确,又 不至于难于获取。
❖发展方向
▪ 解决权重的合理分配 ▪ 提高评价结果的可比性
灰色评价法
❖水环境系统是一个多因素、多层次的复杂 系统。
❖水环境监测数据是在有限时空范围内获得 的,它提供的信息是不完全、不具体的, 且评价标准分级之间的界限也不是绝对的 。
❖可将水环境系统视为一个灰色系统,应用 灰色理论进行评价具有合理性。
❖ 基本思路:首先将水质标准作为“学习样本”, 经过自适应、自组织的多次训练后,网络具有了 对学习样本的记忆联想能力,然后将实测资料输 入网络系统,由已掌握知识信息的网络对它们进 行评价
❖ 应用较广泛人工神经网络模型B-P网络模型和 Hopfield模型
人工神经网络法
❖优点
▪ 客观性:权重的获得摈弃了主观影响, 使评价 结果更具客观性,精度也更高

, Σ1Wi1=1, Σ2Wi2=1
优点:运用客观赋权法,具有一定的 合理性;强调了超标指数的影响。
缺点:当超标指数过大或超标项多 时,评价结果会明显增大。
污染指数评价法
-优点
对整体水质作出定量描述,按 照一定的分级标准对水质作出 定性评价。 计算简便,便于进行水体之间 或同一水体时间序列上的基本 污染状况和变化的比较
❖ 评价方法有特征法、参数法、生物指标参数法、营养状况 指数法、数学评价法等。
水体富营养化评价方法
❖特征法
▪ 特征法是根据湖泊富营养化的生态环境 因子特征来评价湖泊营养状况的方法
水体富营养化评价方法
❖参数法
▪ 采用水体中营养物质氮、磷的浓度, 水体透明 度, 藻类的种类、数量、指示种、叶绿素a, 生 物多样性指数及水质综合污染指数等生物和生 态学指标对湖库进行评价。
❖ 随着模糊评价法的应用和改进,模糊评价法中主 要有模糊综合评价法、模糊模式识别法、模糊聚 类法等。
模糊评价法
❖模糊综合评价法的基本思路是
▪ 由监测数据建立各评价因子对各级标准的隶属 度集,形成隶属度矩阵
▪ 把因子的权重集与隶属度矩阵相乘,获得一个综 合评判集,表明评价水体水质对各级标准水质的 隶属程度
水体富营养化评价方法
❖生物指标参数法
▪ 运用水体中的生物指标评价富营养化程度,包 括运用藻类污染指示种、生物多样性指数和浮 游植物等作为评价因子。
❖营养状况指数法
▪ 运用TN、TP、透明度、叶绿素a、CODMn等 反映湖库营养状况的指标,通过加权的方式得 到综合评价指数,并对富营养化程度进行分级 。
▪ 取隶属程度大的水质类别作为水体的类别,反 映了综合水质级别的模糊性
模糊评价法
❖ 建立单因子评价矩阵:每个评价因子与每级评价标准之间的模糊关系 可用模糊矩阵R表示。监测值为X的污染因子对各个水体级别的隶属度 rij,即可以被评为i类环境质量的可能;n水体质量级别数, i= 1, 2, 3,…, n;m表示水体评价因子数,j= 1,2,3,…,m 。
水质指数法
❖综合水质标识指数由整数位和三位或四位 小数位组成,结构为: Iwq = X1·X2X3X4
▪ X1·X2由计算获得。X1为水体总体的水质类别 ;X2为水质在X1类水质变化区间内所处位置, 从而实现在同类水质中进行优劣比较。
▪ X3和X4根据比较结果得到。X3为参与水质评价 的评价因子中,劣于水环境功能区目标的单项 指标个数; X4为水质类别与水体功能区类别的 比较结果。
❖ 缺点
▪ 大都根据各污染因子的超标程度确定权重,不利于不 同水样之间评价结果的比较
▪ 不能确定主要污染因子 ▪ 经常出现评价结果分类不明显、分辨性差的缺点 ▪ 评价过程较为复杂,可操作性差
模糊评价法
❖适用范围
▪ 水质模糊评价的出发点是体现不同评价因子对 水质的综合影响
▪ 模糊评价法主要适用于各个评价因子超标情况 接近的情况
水环境质量评价方法
主要内容
水环境质量评价概述 评价方法分析 评价方法应具备的特点 评价方法的发展趋势
水环境质量评价概述
水环境质量 评价概述
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。
评价的目的主要是准 确地反映目前的水体质 量和污染状况,弄清水 体质量变化发展的规律 ,找出流域的主要污染 问题,为水污染治理、 水功能区划以及水环境 管理提供依据。
水体富营养化评价方法
❖数学评价法
▪ 运用模糊评价模式和人工神经网络等数学方法 对评价指标进行计算。
❖指标测定法
▪ 运用光合作用强度与呼吸作用强度的比值、藻 类生产潜在能力的测定、光合作用产氧能力的 测定来判断水体的富营养程度。
评价方法应具备的特点
评价方法应具备的特点
❖ 环境监测和环境评价要为环境管理服务,从这一角 度出发, 一个好的水质评价方法应满足准确性、 可比性和可行性等特点。
❖各评价参数之间互不 联系,不能全面反映水 体污染的综合情况
污染指数评价法
❖ 污染指数评价法是用水体各监测项目的监测结果 与其评价标准之比作为该项目的污染分指数,然后 通过各种数学手段将各项目的分指数综合而得到 该水体的污染指数,以此代表水体的污染程度。
❖ 对分指数的处理不同,使水质评价污染指数存在 着不同的形式,包括简单叠加指数、算术平均值 指数、均方根指数、最大值指数、内梅罗指数等 。
❖ 现行的《地表水环境质量标准》(GB3838-2002) 中明确规定:“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,进行单 因子评价” 。
优点
操作最为简单 可直接了解水质状况 与评价标准之间的关系 对水体水质从严要求 ,能够确保水体安全
缺点
❖有时会由于过于严格 的要求把水域使用功能 评价得偏低
评价方法发展趋势
评价方法发Байду номын сангаас趋势
❖ 随着计算机、通讯和自动监测技术的发展,运用 地理信息系统(GIS)实现评价模型查询和运算的自 动化,以及评价结果的可视化,是水质评价模型 的发展方向
❖ GIS技术应用于水环境质量评价与管理方面,可以 在数据采集、空间查询、空间分析与模型分析等 方面提供服务
❖ 尤其是在水质预测预警方面,将GIS技术结合水环 境预测模型,运用模型准确、直观地预测水环境 质量变化趋势,并且将可能造成的环境风险可视 化
灰色评价法
❖优点:
▪ 灰色评价法突破了传统精确数学严格的约束, 体现了水环境系统的不确定性
▪ 可根据关联度的大小对同类水体的水质进行比 较,所以具有排序明确和可比性较好等优点。
❖缺点:
▪ 存在均值化,计算复杂等问题,可以通过进一步 完善来克服这些缺点。
人工神经网络法
❖ 一种由大量处理单元组成的非线性自适应的系统 ,可模拟人脑解决具有模糊性和不确定性的问题 。
▪ 计算原理与比值法相同, 将分指数和除以参加 评价的项数(n)
优点:结果不受评价参数项数的 影响
缺点:可能掩盖高浓度参数或污染 参数的影响
污染指数评价法
❖最大值指数
▪ 亦称内梅罗指数,该方法特点是在计算式中含 有评价参数中最大的分指数项
优点:充分重视某污染物出现的 最大浓度值的影响
缺点:在污染物波动大时,可能出 现一个由最大值决定的高峰,反映 不出其他污染指数的贡献。
▪ 通用性:可以运用训练好的权重对不属于训练 样本的实测样本进行评价,具有通用性,特别 适合区域的综合评价
❖缺点:
▪ 评价结果易出现均值化现象 ▪ 原理和计算过程复杂
水质指数法
❖同济大学的徐祖信于2005年在单因子水质 标识指数法基础上,提出综合水质标识指 数法
❖综合指数评价法是对各污染指标的相对污 染指综合水质标识指数,可以表达河流总 体的综合水质信息
污染指数评价法
❖加权平均指数
▪ 根据污染物对环境影响作用的不同, 人为地引 入加权值Wi
优点:考虑了不同污染物对水质 影响的不同,构思合理。
缺点:结果低于最大分指数,当超 标严重时,会掩盖污染问题;准确 而客观的权重值难以获取。
污染指数评价法
❖混合加权模式
▪ Ii为分指数,Σ1为诸Ii>1求和, Σ2为所有Ii求和;
结语
❖随着环境评价方法的日益成熟和水质评价 工作的不断深入,水质评价模型的发展会 更加符合水环境的特征,评价结果将更加 趋于实际和易于比较。
❖随着计算机技术和GIS技术的发展,水质评 价模拟的自动化水平将更高,计算结果更 加精准、可靠,模拟过程将会向可视化、 动态化、直观化方面发展。
水质指数法
❖ X1·X2的计算公式如下:
▪ 式中: m为参加综合水质评价的水质单项因子的数目; Pi为第i个评价因子的单因子水质标识指数。
水质指数法
❖优点:
▪ 综合水质标识指数法结合了国家标准规定的水 质类别,可以对水质类别进行定性评价
▪ 考虑了水质污染程度的比较,可以在同一类水 的水质指标中进行定量比较
相关文档
最新文档