内梅罗水质指数污染等级划分标准

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表1 内梅罗水质指数污染等级划分标准

P<11~22~33~5>5

水质等级清洁轻污染污染重污染严重污染

表2 地表水环境质量标准(GB3838—2002)单位:mg/L 序号项目V类标准值1水温(℃)—

2PH值(无量纲)6—9

3溶解氧≥2

4高锰酸盐指数≤15

5化学需氧量≤40

6五日生化需氧量≤10

7氨氮≤ 2.0

8总磷≤0.4

9总氮≤ 2.0

10铜≤ 1.0

11锌≤ 2.0

12氟化物≤ 1.5

13硒≤0.02

14砷≤0.1

15汞≤0.001

镉≤0.01

1

6

17铬(六价)≤0.1

18铅≤0.1

19氰化物≤0.2

20挥发酚≤0.1

21石油类≤ 1.0

22硫化物≤ 1.0

23粪大肠菌群(个/L)≤40000

单因子污染指数

P i = C i / S i

C i——第i项污染物的监测值;

S i——第i项污染物评价标准值;溶

C f ——对应温度T时的饱和溶解

氧浓度;

C i ——溶解氧浓度监测值;

S i ——溶解氧评价标准值;

pH

pH i—— pH监测值;

pH S,min——评价标准值的下限;

pH S,max ——评价标准值的上限;

污染

物超标倍数C i ——第i项污染物的监测值;C0 ——第i项污染物评价标准值;

梅罗指数

Pmax ——单因子污染指数的最高

值;

Pi ——第i项污染物的污染指数;

n ——参与评价污染物的项数;

S,,min

表3 水质评价计算方法

常用的客观赋权法之一:熵值法

熵是信息论中测度一个系统不确定性的量。信息量越大,不确定性就越小,熵也越小,反之,信息量越小,不确定性就越大,熵也越大。熵值法主要是依据各指标值所包含的信息量的大小,利用指标的熵值来确定指标权重的。熵值法的一般步骤为:

(1)、对决策矩阵n m ij x X ⨯=)(作标准化处理,得到标准化矩阵n m ij y Y ⨯=)(,并进行归一化处理得:)1,1(1

n j m i y

y p m

i ij

ij ij ≤≤≤≤=∑=

(2)、计算第j 个指标的熵值:)1(ln 1

n j p p k e ij m

i ij j ≤≤⋅-=∑=。

其中0,0≥>j e k 。 (3)、计算第j 个指标的差异系数。对于第j 个指标,指标值的差异越大,对方案评价的作用越大,熵值越小,反之,差异越小,对方案评价的作用越小,熵值就越大。因此,定义差异系数为:)1(1n j e g j j ≤≤-=。

(4)、确定指标权重。第j 个指标的权重为:)1(1

n j g

g w n

j j

j j ≤≤=∑=。

效益型和成本型指标的标准化方法

对于效益型(正向)指标和成本型(逆向)指标,由于这两者是最常见并且使用最广泛的指标,所以,对这两种指标标准化处理的方法也最多,一般的处理方法有[50]: 1. 极差变换法

该方法即在决策矩阵n m ij x X ⨯=)(中,对于效益型指标[51]j f ,令

ij y =

)1,1(,min max min n j m i x x x x ij

i

ij i

ij

i

ij ≤≤≤≤--

对于成本型指标j f ,令

ij y =

)1,1(,min max max n j m i x x x x ij

i

ij i

ij

ij i

≤≤≤≤--

则得到的矩阵n m ij y Y ⨯=)(称为极差变换标准化矩阵。其优点为经过极差变换后,均有10≤≤ij y ,且各指标下最好结果的属性值1=ij y ,最坏结果的属性值0=ij y 。该方法的缺点是变换前后的各指标值不成比例。 2. 线性比例变换法

即在决策矩阵n m ij x X ⨯=)(中,对于效益型指标,令

ij

y =

)

1,1,0max (max n j m i x x x ij i

ij

i

ij ≤≤≤≤≠

对成本型指标,令

ij y =

)1,1(min n j m i x x ij

ij

i

≤≤≤≤

ij y =)1,1,0max (max 1n j m i x x x ij i

ij

i

ij ≤≤≤≤≠-

则矩阵n m ij y Y ⨯=)(称为线性比例标准化矩阵。该方法的优点是这些变换方式是线性的,且变化前后的属性值成比例。但对任一指标来说,变换后的1=ij y 和

0=ij y 不一定同时出现。

3. 向量归一化法

即在决策矩阵n m ij x X ⨯=)(中,对于效益型指标,令

ij y )1,1(1

2n j m i x

x m

i ij

ij

≤≤≤≤=

∑=

对于成本型指标,令

ij

y )

1,1(1

2n j m i x

x m

i ij

ij

≤≤≤≤-

=∑=

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