基于灰色理论的鄱阳湖水质评价模型研究

皮家骏,欧阳澍,张带琴,刘成林

(南昌大学建筑工程学院,江西南昌330031)

基于灰色理论的鄱阳湖水质评价模型研究

皮家骏,欧阳澍,张带琴,刘成林

(南昌大学建筑工程学院,江西南昌330031)

运用灰色理论,建立了鄱阳湖水质评价模型。采用熵值法确定污染物权重,合理地反映了各污染物所占比例,保证了评价结果的可靠性；利用灰色理论建立的评价模型,考虑到各污染物之间的灰色关联度,水质评价结果可靠。研究表明,鄱阳湖及“五河”来水水质情况总体呈中营养水平,修水和鄱阳湖湖体(蛤蟆石)水质较差,为Ⅳ类水,应对重点污染地区采取相应保护措施,防止水质进一步污染。

水质评价；灰色理论；权重；鄱阳湖

0 引 言

水质评价是合理保护水资源和开发利用的一项基本工作,能够为水资源治理提供依据[1]。随着鄱阳湖地区经济的超前发展,湖区的需水量猛增,水污染恶化严重,周边环境遭到严重破坏,阻碍了该区可持续发展。水质评价起先仅凭感官性的标准对水环境状况进行粗略的判断；后来应用生物和化学指标,不仅对水质定性,也进行某种程度的定量评价[2]。R.K.Horton[3]针对水质评价提出了质量指标法(QI),标志着水质评价工作顺利的开展。林宗振[4]对以往的计算环境综合指数的数学模式总结发现,这些数学模式不能够很好地反映污染物的浓度,提出了混合加权模式,并运用到环境综合指数的计算中。邹晓雯[5]提出了灰色关联度水质评价方法,应用到长江支流的水质评价中。灰色理论评价水质的优势在于,能明确判断出处于同一级别的水体的水质类别。

本文从信息论角度出发,考虑到水质评价系统存在的灰色性,求取相应指标的权重,建立了基于灰色理论的水质评价模型,并应用于鄱阳湖水系的水质评价中。

1 研究方法

灰色理论是将随机量看作有规律变化的灰色量,通过建立灰色微分预测模型,对事物发展规律做出模糊性描述[6]。把无规则的原始数据序列累加成为有规律的数据序列,然后进行数学建模,从而实现对系统演化规律的正确描述和有效监控,具有充分利用“少数据”和“小样本”进行预测的优点[7-9]。

1.1 计算灰色关联度

(1)

则xj与xh的第i项指标的差异用关联度ξi(xj,xh)表示为

(2)

由于关联系数较多,难以区别混乱的信息,因此将其集合即得关联度γh(xj,xh)，即

(3)

式中,wi(i=1,2,…,p)为各评价指标的权重。

为解决原始数据中不同的数量级和量纲的区别,通常需先进行无量纲化处理。对水质评价,常采用归一化方法,即定义同一指标,设定一个常数,使同一指标下的数量级相同。

1.2 计算指标权重

本文通过熵权法判定水质指标的权重。熵权法是一种客观赋权方法,通过计算水质指标的信息熵,根据指标的混乱程度对整个系统的影响决定权重[10]。

将各指标的数据标准化处理。假设给定了z项指标X1,X2,…,Xz。其中,Xi={x1,x2,…,xn}。假设对各指标数据标准化后的值为Y1,Y2,…,Yz,即

(4)

根据熵的定义,一组数据的熵Ej表示为

(5)

根据熵的计算式(5),计算出各组数据的熵值为E1,E2,…,Ez。通过熵值计算各指标的权重Wi,即

(6)

1.3 建立灰色评价模型

为建立水质灰色理论评价模型,用样本与各标准的差异程度μhj为权的加权广义距离表示样本j与第h级标准间的接近程度d(xj,xh),即

(7)

构建目标函数为

(8)

(9)

分别对式(9)的变量μhj和拉格朗日系数λ求偏导,并令其为0,得

(10)

(11)

联立式(10)、(11)得

(12)

(13)

式(13)即为水质综合评价的灰色理论模型。评价样本应划归使μhj为最小的级别。

2 工程实例

鄱阳湖区地处长江中下游南岸的平原,汇聚赣江、抚河、信江、饶河、修水等5大水系(又称“五河”),以一口和长江相通,形成了独特的天然凹地,是受长江和“五河”流量影响控制水量平衡而形成的季节性浅水湖泊[11]。湖区是江西省最富饶之地,包括鄱阳湖及周边11个县市,流域面积达16.2万km2,占江西省国土面积的97%,也是国内紧要商品粮基地之一和江西省紧要工业基地。鄱阳湖是我国最大的淡水湖泊,也是中国第二大湖,具有关键的生态价值,并维护着长江中下游防洪安全[12-15]。

2.1 评价标准

湖泊水质划分的准则为GB 3838—2002《地表水环境质量标准》,采用的水质分类规范见表1。

表1 水质分类标准

2.2 灰色评价过程

鄱阳湖体及“五河”入湖口处2016年11月2日的监测数据见表2。

光伏发电是利用半导体界面的光生伏特效应而将光能直接转变为电能的一种技术，主要由太阳电池板（组件）、控制器和逆变器三大部分组成。太阳能电池经过串联后进行封装保护可形成大面积的太阳电池组件，再配合上功率控制器等部件就形成了光伏发电装置。目前国家出台政策支持光伏发电项目在广大城市及农村普及。

表2 监测数据

2.2.1 计算灰色关联度

以赣江南支为例，将监测数据组成参考数列x1，水质评价标准组成被比较数列xh(h=Ⅰ,Ⅱ,Ⅲ,Ⅳ)，并用Ⅱ级水质标准，将各项指标各数列的相应项规一化处理得x1=(1，1.28，0.65，0.5)、xⅠ=(1，1.25，0.5，0.3)、xⅡ=(1，1，1，1)、xⅢ=(1，0.83，1.5，2)、xⅣ=(1，0.5，2.5，3)。

由式(1)得SⅠ=(0，0.03，0.15，0.2)、SⅡ=(0，0.28，0.35，0.5)、SⅢ=(0，0.45，0.85，1.5)、SⅣ=(0，0.78，1.85，2.5)。

2.2.2 计算指标重要性权重

根据表2监测数据,对其进行标准化后得到数据标准化(见表3)。根据式(6),可计算出各个指标的权重W1=0.277、W2=0.308、W3=0.264、W4=0.151。

表3 监测数据标准化

求得各指标的权重W=(0.277，0.308，0.264，0.151 )，代入式(3)得γⅠ(x1,xⅠ)=0.7362、γⅡ(x1,xⅡ)=0.6943、γⅢ(x1,xⅢ)=0.6773、γⅣ(x1,xⅣ)=0.7248。代入式(13)中得μⅠ1=0.270、μⅡ1=0.240、μⅢ1=0.228、μⅣ1=0.262。由于min{μh1}=0.228=μⅢ1，故赣江南支入湖口水质为Ⅲ级。

同理,可评价其他断面处水质。水质评价结果见表4。从表4可知,鄱阳湖湖区及“五河”流域水质总体为Ⅲ类水；修水来水水质不理想,为Ⅳ类水质；鄱阳湖湖体(蛤蟆石)断面处测点水质为Ⅳ类水。

表4 水质评价结果

3 鄱阳湖流域可持续发展

3.1 “五河”来水水质分析

鄱阳湖流域水质空间分布与“五河”来水和人类行为紧密关联。鄱阳湖湖区及“五河”来水中,高锰酸钾、氨氮的含量见图1。从图1可知,修水来水中氨氮含量最高,信江来水中高锰酸钾含量最高,赣江和鄱阳湖的3个断面测点高锰酸钾稍高。

图1 高锰酸钾及氨氮含量

赣江是江西省“五河”之首,水系流域面积8.35万km2,占鄱阳湖总流域面积的51%。赣江水系涉及耕地面积广阔且农业发展繁荣,农业生产过程中氨、氮的流失严重,对水质影响显著。修河流经修水县,修水县矿产资源丰富,矿业资源的无序开采造成水体污染。信江流域流经几个重大工业园区,工业污染较为严重。抚河和饶河污染源相对集中,便于治理。

河流水质状况与社会经济繁荣以及人们生活生产排污等活动紧密相关。近20年来,鄱阳湖区及周边经济的飞速发展和人口基数增长给湖区水环境带来了前所未有的压力。鄱阳湖水资源综合利用程度突出,湖区周边工业污水和生活污水的排放量持续增多,使湖区和河流水质恶化严重,鄱阳湖水环境质量不断降低。湖区周边工业飞速扩张,工业废水经过污水处理厂简易处理后再排入河流,但污水处理成效一般。

3.2 保护措施

针对鄱阳湖流域水污染现状制定相应的水质保护举措,对鄱阳湖流域水环境可持续发展以及江西省经济社会的发展都将具有一定的战略意义。

(1)灰色理论模型可准确预测鄱阳湖区及“五河”来水水质级别。预测值与各测点实测值基本相同,明显无差距，为鄱阳湖流域水污染治理提供依据。

(2)提高污水处理厂的处理能力,能有效降低河流氨氮含量,缓解水质污染程度。

(3)赣江南支等断面溶解氧极低,可人工向河流曝气增氧,增加水体的氧气含量,促进微生物对水体中污染物的分解,进而降低水体污染程度。

(4)构建信息化水质安全监测。GIS、 RS等技术迅速的发展,为突发性水质污染事故预警预报提供了支撑。鄱阳湖区及“五河”应尽快完善水质信息控制系统,实现突发性水质污染事故发生地的快速准确定位。

4 结 语

随着数学理论深入的研究以及计算机技术飞速的发展,将灰色理论与计算机语言相结合,对灰色理论进一步发展与应用具有重大的意义。本文基于灰色理论建立了鄱阳湖水质评价模型有很好的适用性。鉴于社会经济的发展与生态保护的尖锐矛盾,提出了鄱阳湖可持续发展的建议,以期为鄱阳湖流域水质的改善与保护提供参考。

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(责任编辑杨 健)

StudyonWaterQualityEvaluationModelforPoyangLakeBasedonGreyTheory

PI Jiajun, OUYANG Shu, ZHANG Daiqin, LIU Chenglin
(School of Civil Engineering and Architecture, Nanchang University, Nanchang 330031, Jiangxi, China)

The water quality evaluation model for Poyang Lake is established based on gray theory. In this study, the weight of pollutants is determined by entropy method, which can reasonably reflect the proportion of pollutants and ensure the reliability of evaluation results. The evaluation model is established based on gray theory after taking into account the gray correlation between pollutants, which can achieve reliable water quality evaluation results. The study results show that the water quality of Poyang Lake and the five inflow rivers are generally in middle nutrient level, the water quality of Xiushui River and Poyang Lake (toadstone) is poor with a water quality of Grade IV. So the corresponding protection measures should be taken for key polluted areas to prevent further water pollution．

water quality evaluation; grey theory; weight; Poyang Lake

2017- 02- 14

国家自然科学基金重点项目(41261053)

皮家骏(1995—),男,江西樟树人,硕士研究生,研究方向为水文水资源；刘成林(通讯作者)．

X824

：A

：0559- 9342(2017)06- 0005- 04