周林飞,张明含,王鹤翔,张 静
(1. 沈阳农业大学水利学院,沈阳 110866;2. 辽宁省供水局,沈阳110003)
随着我国矿业的飞速发展,由于矿产资源的不尽合理开发与利用,在进行矿业活动时不可避免产生大量的矿业污染物,矿业污染物主要来源于矿坑水,选矿、冶炼废水及尾矿池水等。其中煤矿、各种金属、非金属矿业的废水以酸性为主,并含有大量的重金属及有毒、有害元素,如铜、铅、锌、砷、镉、六价铬、汞、氟化物、氰化物以及CODCr、BOD5、悬浮物等[1]。在某些地区,矿业废水在未经达标处理的情况下就任意排放,导致矿山及其周边的江河湖海等受到严重污染[2],随之出现了一系列处理矿业水污染问题的新方法与新技术,其中,人工湿地是一种典型的对水污染进行生态净化处理的新方法。人工湿地系统是模拟自然湿地的生态系统,利用植物等对污水进行处理的生态系统[3]。人工湿地从入口到出口水质的变化是衡量其对污染物净化效果的直接体现,所以,为了验证人工湿地对其上游矿业活动所产生的矿业污染物是否具有明显的净化效果,本文通过选取矿业活动所产生的矿业污染物作为评价因子,评价标准采用《地表水环境质量标准》(GB3838-2002),对湿地入口、中间和出口的水质变化情况进行评价,并对评价结果进行分析,以明确人工湿地对矿业污染物的净化效果。人工湿地对矿业污染物净化效果的评价,主要是评价流经人工湿地水体的水质等级的变化情况。目前,国内外有许多水质评价方法,如灰色类聚法[4]、层次分析法[5]、多元统计分析法[6]、模糊综合评价法[7-9]等。水污染及其污染程度大小属于模糊概念范畴[10],而模糊模式识别法能较好地反映水环境中客观存在的模糊性和不确定性,故用该方法对水质进行评价具有较强的合理性[11],而且级别特征值的变化可以反映水体中的污染物变化情况,即可得出人工湿地是否对矿业活动产生的矿业污染物具有明显的净化效果。本文采用模糊模式识别法,以石佛寺人工湿地为研究背景,对湿地进口、中间和出口的水质进行综合评价,能够较客观地反映水体流经湿地的水质状况及矿业污染变化情况。
设X为由n个样本组成的集合,每个样本有m项评价指标的实测特征值,则有评价指标的实测值矩阵X=(xij)m×n,其中xij是样本j的第i个评价指标的实测值,mg/L,i=1,2,…,m,j=1,2,…,n。若湿地的水质级别共分c级,则m项评价指标分c级评价标准所对应的标准值为yih,则指标的标准特征值矩阵为Y=(yih)m×c。
通常可将指标分为递增型和递减型.递增型。级别随着指标标准值的增大而增大时,按式(1)和式(2)进行计算;递减型:级别随着指标标准值的减小而增大时,按式(3)和式(4)进行计算,最终得到分别与X、Y所对应的相对隶属度矩阵R和S,见式(5)和式(6)。
(4)
R=(rij)m×n
(5)
S=(sih)m×c
(6)
式中:rij为样本j指标i的特征值对模糊集的相对隶属度;sih为级别h指标i的标准特征值对模糊集的相对隶属度;yi1、yic为指标i所对应的第1级和第c级的标准特征值,mg/L;R为与X所对应的相对隶属度矩阵;S为与Y所对应的相对隶属度矩阵。
在确定指标的综合权重时,由于相对隶属度矩阵R其数学意义是表达了全体样本全部指标对模糊子集的相对隶属度,也被称作超标权重矩阵,并不能直接反映各项因素在评价中的影响程度,因此,不仅要考虑超标权重,还应考虑各个因素的指标权重,用指标权向量表示,见式(7)。计算指标权重的方法很多,如熵值赋权法、专家评估法和层次分析法等。本文以污染贡献率来求解每个因素的权重,污染“贡献”越大进而权重就越大,按式(8)进行归一化处理。
(8)
综合考虑超标权重与指标权重,最后构建n个样本m项指标的综合权重矩阵,见式(9),按列对矩阵A进行归一化处理得矩阵W,见式(10)。
(10)
(11)
式中:uhj为样本j对级别h的相对隶属度;bj,aj为分别为样本j的级别上下限;wij为样本j在指标i上的综合权重;dhj为样本j与级别h间的广义权距离;p为欧氏距离,取p=2。
由式(11)可得相对隶属度矩阵U=(uhj)c×n。
由于通用的取大原则具有不适用性,这里采用陈守煜[14]教授提出的级别特征值法,设左极限记为序数1,自左向右的中间状态记为2,3,…,直到右极点状态记为序数c,即状态或级别值依次记为h=1,2,…,c。级别特征值见式(12),最终根据计算得到的级别特征值判定水质的级别。
(12)
石佛寺水库地处辽河干流,是辽宁省最大的平原水库,位于沈阳市沈北新区黄家乡和法库县依牛堡乡,距沈阳市47 km。石佛寺人工湿地是在石佛寺水库基础上,于2009年5月建成,其目的是改善生态环境净化水质,位于库区内辽河的左岸。选取的湿地植物为适宜东北地区生长存活的芦苇、蒲草和荷花,2012年遥感调查结果表明:芦苇的面积为170.93 hm2,蒲草185.63 hm2,荷花107.07 hm2。
(1)数据采集与处理。石佛寺人工湿地建成后,在湿地进口、中间和出口建立3个监测点,即监测点1、2和3,见图1。为了了解湿地对矿业活动所产生的矿业污染物的净化效果,本文选取由矿业活动所产生的5个主要污染指标作为监测指标和评价因子,分别为化学需氧量(CODCr)、5日生化需氧量(BOD5)、Cu、Zn、氟化物;每个监测点同时取3个水样,取算术平均值作为最后监测数据;监测频次为每月月初监测1次。为研究水体流经石佛寺人工湿地后水质状况及矿业污染的变化情况,本文选取监测点1(进口)、2(中间)和3(出口)的水质监测数据作为评价样本;并将3个监测点自2014年的逐月水质数据处理为汛期(6-9月)和非汛期(1-5月、10-12月),见表1。
图1 石佛寺水库人工湿地的监测点布置Fig.1 Monitoring arrangement of Shifosi artificial wetland
mg/L
(2)评价标准。评价标准采用通用的《地表水环境质量标准》(GB3838-2002),据此评价标准可将水质分为5个级别,则评价集V={Ⅰ级,Ⅱ级,Ⅲ级,Ⅳ级,Ⅴ级},每个评价指标对应着不同的阈值,依据各阈值对水质进行评价,具体见表2。
(1)建立相对隶属度矩阵。根据式(1)对各指标的实测值进行计算,得到实测值X对样本的相对隶属度rij,见表3;利用式(2)对各指标的指标标准值进行计算,得到指标标准值Y对样本的相对隶属度sih。由于数据繁多篇幅有限本文不予列出。
表2 地表水质5级评价标准值 mg/L
表3 实测指标X对样本的相对隶属度rijTab.3 Measured indicators X the relative membership degree of sample rij
(2)建立指标综合权重矩阵。本文采用综合权重法来确定权重,该方法同时考虑了指标权重和超标权重,通过计算合成指标权重和超标权重来建立综合权重矩阵,利用式(8)计算出各指标权向量V,即V=(0.229,0.218,0.167,0.159,0.227),再由前面求得的X的相对隶属度矩阵R根据式(9)可得指标综合权重aij,利用式(10)对其做归一化处理可得wij,见表4。
表4 各指标的综合权重ωijTab.4 Comprehensive weight of each index ωij
(3)建立样本对各个级别的相对立隶属度矩阵。把前面所求出的R、S、W按式(11)进行运算可得样本集对各个级别的相对隶属度uhj,见表5。
(4)确定水质级别。根据式(12)对表4中各个级别的相对隶属度数据进行运算,得出各评价对象的级别特征值Hj,据此确定各评价对象的水质等级,见表5、图2。
从表5中的评价结果可知:
(1)从整体上看,湿地水质状况良好,均处于Ⅲ级和Ⅲ级以上,即中污染、轻污染和未污染,不存在用水障碍;无论在汛期还是非汛期,水在流经湿地后,出口的水质与进口的水质相比较均降低了一个等级;分别是在汛期由进口的Ⅱ级降低到出口的Ⅰ级,在非汛期由进口的Ⅲ级降低到出口的Ⅱ级。由图2可知,无论是汛期还是非汛期水质级别特征值关系均为进口>中间>出口,从进口到出口的级别特征值有明显的降低,并且汛期降低的幅度明显大于非汛期的降低幅度,而且从实测数据表1同样可以看出湿地汛期和非汛期实测值的关系是进口>中间>出口,各种矿业污染物浓度均有明显的下降,从未达标降到达标。以上分析充分说明了由矿业活动产生的矿业污染物在流经湿地后,得到了非常明显的净化,即人工湿地对矿业产生的污染物具有非常显著的净化效果。
表5 样本对各个级别的相对立隶属度uhjTab.5 Samples for all levels of relative membership degree uhj
图2 级别特征值Hj的变化曲线Fig.2 Change curve of level characteristics value Hj
(2)2014年非汛期的级别特征值表明进口>中间>出口,说明人工湿地对矿业活动产生的矿业污染物质具有净化效果.虽然在非汛期水生植物净化作用很微弱,但水流至此流速减缓,一些矿业污染物质会随泥沙等沉降,储存在底泥中,亦起到净化水质的作用。
(3)2014年汛期的级别特征值关系均为入口>中间>出口,而且中间和出口处的级别特征值均小于非汛期,这说明在汛期石佛寺人工湿地对矿业活动产生的矿业污染物的净化效果更为明显。主要原因如下:汛期湿地内各种水生植物生长茂盛,吸收了大量的矿业污染物质;微生物在汛期由于温度高,也是最活跃的时期,对矿业污染物质也具有去除作用;汛期水流流量大,对矿业污染物质也具有一定的自净与稀释作用。对石佛寺人工湿地的水质评价结果表明:石佛寺人工湿地对由矿业活动产生的矿业污染物具有明显的净化效果.且汛期净化效果好于非汛期,这主要是因为汛期水生植物繁茂、微生物活跃,对污染物质具有吸收、转化等作用。
人工湿地是一种对矿业污染物非常有效的生态净化处理方式,而人工湿地的水质变化评价又是衡量其对矿业污染物的净化效果的直接体现。本文选取5个矿业污染物指标作为评价因子,评价方法采用模糊模式识别,评价结果直接反映了人工湿地对矿业污染的净化效果.由于水污染及其污染程度具有不确定性及复杂性,属于模糊概念范畴,并且级别特征值的变化可以反映水体中的污染物变化情况,即得出人工湿地是否对矿业污染物具有明显的净化作用,故可以使用模糊模式识别理论对水质进行综合评价。由于权重对水质评价结果具有很大影响,本文采用综合权重法进行赋权,既考虑了指标权重也考虑了水质的超标权重,使得结果更为客观,比单因素法确定权重更加精确。评价结果利用级别特征值确定,避免了通用的取大原则的不适用性,而且当水质处于同一级别时,可根据级别特征值进行比较。因此,本文所采用的评价方法可全面客观地反映水质的实际情况。为了使理论与实践相结合,本文将模糊模式识别理论与模型应用于石佛寺人工湿地对矿业污染物的净化效果评价中,得到了全面客观的评价结果。结果表明人工湿地对矿业活动产生的污染物具有明显的净化效果,这充分说明了模糊模式评价法是一种能够简便、快捷、客观地反映水质现状及水污染变化情况的科学评价法,具有广阔的应用前景和推广价值。
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