模糊综合评价法在水质评价作业中的应用——以泽曲河为例

李秀娟 申志新 李柯懋

（1青海省渔业环境监测站 青海西宁 810012 2青海省高原水生生物及生态环境重点实验室 青海西宁 810012）

1 泽曲河基本情况

泽曲河位于青海省黄南藏族自治州境内，为黄河右岸一级支流。通过对泽曲河水质评价，可以了解和掌握水质变化趋势，准确反映水体污染状况和程度，为水资源利用、保护、规划和管理提供科学依据。

2 水质评价

2.1 水质监测

本文评价分析的数据以青海省渔业环境监测站6年来对河南县泽曲河监测的数据为基础，设立监测断面4个，分别设在泽曲河优干宁桥、泽曲河尕麻沟、泽曲河尕孔电站库区、泽曲河尕孔电站尾水，监测频次为每年两次，年评价数据采用两次测定值的平均值，分析项目包括《地表水环境质量标准》（GB3838-2002）所规定的地表水环境质量标准基本项目：pH值、溶解氧、总氮、总磷、非离子氨、石油类、挥发酚、高锰酸盐指数、铜、锌、铅、镉、汞、砷、氨氮、六价铬。

2.2 评价因子的选取

评价时选用的参数越多,越能反映环境的综合质量,但工作量和经费也随之增加。因此,选择参数多少,除了视评价目的和监测条件外，要考虑评价对象的污染性质、污染类型和环境条件等因素。此外，还要考虑选择参数的针对性和监测资料的代表性，因此,结合本地区水质特点和环境监测工作情况选取溶解氧、总磷、总氮、氨氮、高锰酸盐指数、铜、六价铬等7项指标作为评价指标。

3 模糊综合评价模型的建立

3.1 建立评价因子集

在水质监测的若干监测指标中根据一定的原则，选择若干个指标作为评价因子,建立因子集。设评价因子集中共设置m个评价因子,所选中的评价因子为Xi,则建立的评价因子集U满足:U={X1,X2,X3,…，Xm}

3.2 建立评价集

根据地表水环境质量标准(GB3838-2002)中地表水水域功能和保护目标,将地表水水质分成了五类,故确定评价集为:V={Ⅰ，Ⅱ，Ⅲ，Ⅳ，Ⅴ}

3.3 建立模糊关系矩阵[R]

假设参与水质评价的评价因子有m个,水质评价标准由n个级别组成。由于水质污染程度和水质分级标准都是模糊的,故用隶属度来刻画分级界限比较合理。设rij表示第i种污染物的环境质量数值可以被评价为第j类环境质量的可能性(即i对j的隶属度,它们的关系即为隶属函数),这样就构成了水质评价因子与水质类别的模糊关系矩阵[R]。

式中m：代表评价因子数i=1,2,…m;n:代表水质类别即j=1,2,3,4,5。

隶属度可以通过对隶属函数的计算来确定,隶属函数一般采用降半梯形分布来描述。根据《地表水环境质量标准》(GB3838-2002),对各水质类别的隶属度rij按下式计算:

式中sj为评价因子Xi的第j类水质标准值;ci为评价的因子Xi的监测值。

由于DO不是污染物，其浓度越大表明水质越好，因此在运用隶属度函数求解DO隶属度的时候，须将上式中的大于改为小于，小于改为大于。

3.4 权重向量的计算

权重是衡量评价因子集中某一因子对水质污染程度影响相对大小的量,权重系数越大,则该因子对水质的影响程度越大。可以用评价因子贡献率的方法确定权重向量,通过计算超标比来计算权重值。对于一般的偏小型分布指标,其计算式一般定义为:

式中Ii无量纲数,表示某评价因子的实际监测值相对于水质标准超标的倍数；

Ci：评价因子Xi的监测值；

Si：评价因子Xi各类水质标准限值的均值；

但是对于偏大型分布指标如DO,其计算式应为：

各项含义同上式。

当每个评价指标的超标比都计算完之后，将其进行归一化处理，便能算出每个评价指标的权重：

由此即得到了权重集:W={w1,w2...,wm}

3.5 建立模糊综合评价模型

确定了模糊评价矩阵[R]和权重集W后,可以得到如下的模糊综合评价模型:

建立了模糊综合评价模型之后可以根据最大隶属度原则,若bj=max(b1,b2,...,bn)则待评价对象的水质级别应该为第j类。

4 评价因子集和评价集的建立

根据泽曲河及其周边的水环境条件，利用已有的监测数据，选择溶解氧（DO）、总磷（TP）、总氮（TN）、氨氮(NH3-N)、高锰酸盐指数(CODmn)、铜（Cu）、六价铬（Cr6+）等7项代表性较强的指标作为评价因子，即得到了评价因子集：

U=｛X1,X2,X3…,X8｝=｛DO、TP、TN、NH3-N、CODmn、Cu、Cr6+｝

依据（GB3838-2002）标准，地表水水质分为5类水体，因此确定评价集为：V｛Ⅰ,Ⅱ,Ⅲ,Ⅳ,Ⅴ｝评价中使用的各指标为地表水环境质量标准的最低限制，如表1所示。

表1 模糊综合评价中各项指标标准值 mg/L

4.1 模糊关系矩阵［R］的建立

研究所用数据是从2008年至2013年泽曲河的4个监测断面获得，如表2所示：

表2 泽曲河水质评价指标 mg/L

按3.3节描述的方法建立2006至2008年泽曲河的模糊关系矩阵：

4.2 权重值的计算

按3.4节描述的方法，根据各评价因子的超标比可计算出每年的评价因子的权重值，进行归一化处理后所得结果如表3所示：

表3 评价因子权重值归一化结果

4.3 水质模糊综合评价

将4.1节所得的各单因素模糊关系矩阵[R]和4.2节所得到的权重集W代入3.5节建立的模糊综合评价模型中进行计算，即可以得到模糊综合评价集B。泽曲河2006至2013年的模糊综合评价结果如表4所示。

表4 泽曲河2008 至2013 年模糊综合评价结果

对泽曲河进行模糊综合评价的结果表明，2010年泽曲河水质状况较好，达到了Ⅰ级，2008年、2012年和2013年水质状况良好，水质级别为Ⅱ级，2009年和2011年水质状况为Ⅲ级。在影响泽曲河的各指标中，通过对权重的计算可以看出DO和TN对水质的影响程度相对较大，2008-2013年两个监测项目的权重值分别为DO（0.258、0.214、0.192、0.246、0.213、0.223） 和TN（0.290、0.393、0.408、0.406、0.375、0.367），两者的权重和2008年（55%）、2009年（61%）、2010年（60%）、2011年（65%）、2012年（59%）、2013年（59%）在6年中均超过了55%，DO和TN为影响泽曲河水质的主要因子，这与泽曲河的水环境质量状况基本一致。

5 结语

模糊综合评价模型克服了传统的综合评价模型的缺点，充分体现了其系统性和综合性的特点。通过引入权重和隶属度的概念，充分考虑了多个因子对水体的影响，在一定程度上避免了水质污染程度的模糊性带来的人为主观判断，能客观全面的反映出多种因子复合影响下的水质状况，又能确定主要污染物和主要污染类型，为制定环保政策、项目开发和污染防治措施的制定提供了科学依据。

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