三种水环境质量评价方法比较分析

王丽娟,潘 俊,杨 鑫 ,韩春阳

(辽宁沈阳建筑大学市政与环境工程学院,辽宁沈阳 110168)

水环境质量评价作为环境质量评价之一,是环境污染综合防治的基础,更是改善区域水环境质量目前迫切需要解决的问题。近年来,对水环境质量评价方法的研究相当广泛,各种方法的研究都是为了更客观、更准确地反映水体水质的实际情况。因而本文就目前运用较多、评价结果较准确的 3种方法,即B-P人工神经网络法、模糊综合评价法和灰色关联分析法进行探讨,并以沈阳市南运河水环境质量评价为例,试图找出其在水质综合评价中的适用范围,旨在为水质评价方法的改进和应用研究积累资料。

1 三种水环境质量评价方法的特点

1.1 人工神经网络法

人工神经网络是一种模仿人脑结构,具有很强的非线性映射能力和自适应、自组织、自学习能力的非线性信息系统,本文选用误差反向传播人工神经网络模型(简称 B-P网络),实践已证明,BP网络有很强的映射能力,在模式识别领域有着越来越广泛的应用[1,2]。

人工神经网络具有学习、联想、容错和抗干扰功能,具有客观性。用于水质评价有下述优点：(1)具有全息联想功能,整个过程类似人脑的思维过程,因而可模拟人脑解决某些有模糊性和不确定性的问题;(2)可允许有大量供调节参数;(3)运算速度快;(4)具有自组织、自学习、自适应和容错能力。

1.2 模糊综合评价法

模糊综合评价法通过确定实测样本序列与各级标准序列间的隶属度来确定水质级别的方法。该方法考虑参加评价的各项因子在总体中的地位,利用因子贡献率的方法给出权重,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[3-5]。

在水环境质量综合评价中,模糊综合评价法充分地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,具有一定的合理性。

1.3 灰色关联分析法

灰色关联分析是在灰色系统理论基础上发展起来的一种新的分析方法。采用灰色关联分析进行环境质量综合评价,主要是用关联度大小的次序描述,按关联度最大将所评价的样本归在相应的级别之中[6,7]。

灰色关联分析评价法由于体现了水环境系统的不确定性,注重的是水质样本对于评价级别的整体关联性,满足水环境质量评价的基本要求,是可行的,并且具有简单、可比的优点。

2 南运河水环境质量评价

2.1 监测数据和评价指标

本文根据 2010年实际数据,选择 4月份作为非汛期代表月份,以 8月份作为汛期代表月份。确定评价因子为 DO、CODMn、COD、BOD、NH4+-N、TP、和 TN,以 《地表水 环境质量标准》(GB3838-2002)为评价标准。本文评价断面为东塔桥、庆和桥、万泉桥、万柳桥、五爱桥、青年桥、三经桥、鲁园、和平桥、龙王庙十个监测断面。监测数据见表 1,2。

表1 2010年 4月监测数据 mg/L

表2 2010年 8月监测数据 mg/L

2.2 评价时间及评价断面选取

本文基于 DPS平台采用了 B-P神经网络法、模糊综合评价法、灰色关联分析法三种方法进行水质综合评价。综合评价结果见表3 、表 4。

表3 各种评价方法水质综合评价结果(枯水期)

表4 各种评价方法水质综合评价结果(丰水期)

3 结果比较与分析

(1)针对 B-P神经网络法对南运河枯水期的两个河段的评价结果存在偏差,分析原因是因为给定样本的个数有限导致评价结果偏差,建议利用 B-P神经网络法进行水质综合评价时除利用现有的分级标准外可以多给出其他的学习样本。

(2)利用灰色关联分析法评价南运河水质,其结果异于其他两种方法。灰色关联分析法进行水质综合评价,注重的是水质样本对于评价级别的整体关联性,虽然本文对原始数据已均值化处理,但是没有考虑所有污染物对南运河环境污染的贡献大小,故灰色关联分析法评价的结果是不准确的。建议利用灰色关联分析法进行水质综合评价时除对原始数据预处理外,还要考虑到某些污染物对环境污染的贡献大小,对数据进行加权处理。

(3)分析南运河水质综合评价结果表明,可见应用 B-P神经网络、模糊综合评价法两种方法进行南运河水质综合评价结果基本相符,南运河水系枯、丰水期水质均属于Ⅴ类水。

4 结语

综上所述：3种方法中,模糊综合评价法的结果与实际水体质量具有较高的一致性,较其它两种方法更适合用于评价南运河的水环境质量。另两种方法出现偏差的原因在于：采用 B-P神经网络法时需要更多的学习样本以减小误差;采用灰色关联分析法时所有污染物对环境污染的贡献大小,建议以后进行水环境质量评价时,应充分地分析水质数据,选择合适的水质评价方法。

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