属性识别理论模型在地下水水质评价中的应用

屈卫军，王 暄

(新疆巴州水利水电勘测设计院，新疆 库尔勒 841000)

属性识别理论模型在地下水水质评价中的应用

屈卫军，王 暄

(新疆巴州水利水电勘测设计院，新疆 库尔勒 841000)

运用属性识别理论的基本原理，以某市为例，研究属性识别理论在地下水水质评价中的应用。结果与投影寻踪法、主成分分析法基本一致，较符合实际情况。表明该方法在水质评价应用中具有可行性和合理性，同时该方法简单、易懂，更适合于有标准的系统质量评价问题。

属性识别理论;水质评价;地下水

地下水水质评价是地下水资源评价的一项重要内容，它的主要任务是根据地下水的主要物质成份和给定的水质标准，分析地下水水质的时空分布状况，为地下水资源的开发利用、规划和管理提供科学依据［1］。描述地下水水质的指标是多方面的［2］。我国在 1993年制定了 GB/T14848－93《地下水质量标准》。根据地下水水质现状、人体健康基准值及地下水质量保护目标，并参照了生活饮用水、工业、农业用水水质要求，将地下水质量划分为5类［3］。

目前评价方法有单项因子评价法和综合评价法，其中综合评价法有模糊评判法、灰色关联度法、物元分析法及人工神经网络法等多种评价方法［4］。它们各具特色，有各自的适用范围和局限性。本文将属性识别理论应用于该方面的综合评价中，并以某市地下水水质的综合评价为例，验证了该方法在水质综合评价中的可行性和合理性。

1 属性识别理论模型

1.1 属性空间矩阵的建立［4－7］

在评价对象空间X中取得n个样本，对于每一个样本有m 个评价指标 I1，I2，…，Im，第 i个样本 xi的第 j个指标 Ij的测量值为xij，因此，第 i个样本xi可以表示为一个 m维向量，即 xi=(xi1，xi2，…，xim)，(i=1，2，…，n)。设 F 为上某类属性空间，C1，C2，…，Ck，为属性空间 F的有序分割类，且满足C1＞C2＞…＞Ck。每一个评价指标 Ij均有其相应的评价等级分类标准{zj1，zj2，…，zjk}，(U=1，2，…，m)，写成分类标准矩阵为:

其中:zjk满足 zj1＜zj2＜…＜zjk或zj1＞zj2＞…＞zjk。

1.2 样本属性测度的计算

当 xij≤zj1时，取 μij1=1，μij2=… = μijk=0

当 xij≥zjk时，取 μijk=1，μij1= … = μijk－1=0

按(2)式计算得单指标属性测度矩阵:

按式(4)计算得到综合属性测度矩阵:

1.3 评判准则

通过上述方法，计算得出各评价指标权重系数和各样本属性测度，在此基础上，就可以进行待测样本的属性识别。

按照置信度准则［6］，对置信度 λ(一般取 0.5＜ λ≤1)计算:当满足(6)式时，则认为 xi属于 Cki类，即对样本作出了评价。

按照评分准则，计算:

则可根据qxi的大小对xi进行比较评价和排序。

2 模型的应用

2.1样本空间矩阵与属性分类标准矩阵的确定

本文以某市的4个地下水监测点为评价对象，选取总硬度、硫酸盐、氯化物、硝酸盐、溶解性总固体、氟化物6个评价指标(具体参数见表1)。地下水水质评价标准分级见表2。

表1 某市地下水水质监测数据 mg/L

表2 地下水水质评价标准分级 mg/L

从而确定出评价样本空间矩阵:

属性空间矩阵:

2.2 指标权重的确定［8，9］

在模型权重系数的确定过程中，为了避免人为主观因素的干扰，拟选用熵权的方法，从实测数据指标入手，充分利用数据自身信息，客观地确定出指标权重。在计算权重之前，先对样本进行归一化处理，具体操作如下:

从而得到新评价样本矩阵:

再设第i个评价指标下第j个待评价监测点的评价指标值比重为:

第i个评价指标的熵为:

则得第i个评价指标的权重为:

由(10)－(14)式计算各评价指标的权重，结果见表3。

表3 评价指标权重计算结果

2.3 属性测度计算

利用公式(2)至(5)计算出各样本的综合属性测度矩阵为:

2.4 属性识别

取置信度λ=0.7进行属性识别，由(6)式和(15)式可得水质评价结果。此结果与投影寻踪法、主成分分析法计算结果比较，具体情况见表4。

表4 水质综合评价结果比较

从表4可以看出，属性识别理论所得出的结果与投影寻踪法、主成分分析法所得的评价结果基本 一致。可见，属性识别理论模型应用于地下水质评价具有可行性和合理性，并且该方法简单易懂，是一种适用的评价方法。

3 结语

1)通过对某市地下水水质的6个评价因子的综合评价，反映了4个监测点的地下水质状况。其结果与投影寻踪法、主成分分析法计算结果一致，与实际情况基本相符，评价结果是客观可信的。说明应用属性识别法进行地下水质评价，能够做到水质评价的准确性、合理性，是行之有效的。

2)属性识别理论与熵权法相结合，进行地下水水质评价，评价过程简单易懂、方法简便，适合于有标准的系统质量评价问题。

［1］倪深海，白玉慧.BP神经网络模型在地下水水质评价中的应用［J］.系统工程理论与实践.2000(8):124 －127.

［2］邹同庆.地下水水质的物元评价方法及应用［J］.常德师范学院学报(自然科学版).2001，13(4):31 －34.

［3］GB/T14848－93.地下水质量标准［S］.

［4］陈会秋，门宝辉.属性识别理论在黄前水库水质评价中的应用［J］.东北水利水电.2003，21(2):27 －28.

［5］刘燕，吴文玲，胡安焱.基于熵权的属性识别水质评价模型［J］.人民黄河.2005，27(7):18 －19.

［6］程乾生.属性识别理论模型及其应用［J］.北京大学学报(自然科学版).1997，33(1):12 －20.

［7］孔健健，张江山.属性识别理论模型在湖泊水质富营养化评价中的应用［J］.环境工程.2004，22(5):39－42.

［8］张先起，梁川，刘慧卿.基于熵权的属性识别模型在地下水水质综合评价中的应用［J］.四川大学学报(工程科学版).2005，37(3):28－30.

［9］时光新，尹成信.基于熵的小流域综合治理效益评价模型及其应用［J］.水土保持通报.1999，(10):30－32.

Application of Attribute Recognition Theory to Groundwater Quality Evaluation

QU Wei－ Jun，WANG Xuan
(Bazhou Exploration Design Institute of Hydro－power and Water Resources，Kurle 841000，China)

The theory of attribute recognition is introduced. Taking certain city as an example，the application of attribute recognition theory for groundwater quality assessment is studied.The evaluation results are identical with projection pursuit method and principal component analysis method，the results are consist with practical situation. The case study proves that the method is reliable and that the results are reasonable. The model is simple，easy to understand and is propitious to systemic quality assessment according to the criterion.

Attribute recognition theory，water quality evaluation and groundwater

X824

A

1004－1184(2012)05－0044－02

2012－05－18

屈卫军(1976－)男，新疆库尔勒人，工程师，主要从事水利工程规划设计工作。