饮用水水源安全评价研究现状及方法综述

曲天歌

[摘要] 我国的经济快速发展，水资源的短缺、污染和浪费问题也越来越严重，而饮用水是供给居民生活的用水，是人类最为重要的一种水资源。当饮用水安全出现问题，人类的生命活动将受到巨大的威胁。因此，我国必须加强对水资源的保护，并建立一个完备且健全的评价体系。目前我国针对饮用水水源地的评价现状主要依据水质方面的情况，因此常常使用单因子评价法，但单因子评价法存在一定的弊端，使得评价结果过于局限、不够客观。在整理和总结现有研究成果的基础上，对饮用水水源水质评价的现状、方法进行了分析和讨论。

[关键词]水质评价;水源评价;评价方法;饮用水安全

[中图分类号]X523[文献标识码]A

1    水源地的定义及概况

水源地指供集中引用、工农业生产使用的水库、河流拦蓄工程等，是社会、经济、自然三者共同作用下的一个复杂的系统。集中的供水水源地主要分为两类：地下水水源地、地表水水源地。其中地表水源包含河流、湖库等。水源地的具体范围是一块为了保护水源地不受污染而专门划定的防止污染、特别保护的区域，根据定义来分析可知，水源地是以保护环境为目的，在保护环境的基础上供给水源。

饮用水水源的水质安全评价是水资源保护工作中的一项基本工作，也是水源水安全保障的最重要的部分。我国现阶段地下水评价实施标准为《地下水质量标准GB/T14848-2017》，地表水评价实施标准为《地表水环境质量标准GB3838-2002》，将地下水和地表水的水质情况分为五大类别。1996年在全国范围内曾调查了329个地表水的集中式饮用水水源地，其中有检测结果不符合国家标准的有222个水源地，调查了240个地下水的饮用水水源，其中未达标的也有80多个，而这些不达标的水源中有些甚至远远超过标准中5类水的标准值。由此可见，饮用水水源水质不达标的问题非常严重，而当水体属于四类的时候如果再不采取相关的改善和保护措施保护，不久后也会变成人类无法饮用的水。因此，饮用水水源的保护问题急需解决，只有这样才能保证居民饮用上安全放心的水。

2    研究现状

2.1    国外研究现状

美国由于各州之间具体情况不尽相同，所制定的饮用水水源评价方案也全然不同。因此美国联邦环境保护局通过向各州提供基础资料和水源评价方法进行水源地安全评价工作，具体方法为针对饮用水源的潜在危害，选取了15个多方面的指标，并建立了由这15个指标组成的指标评价体系对饮用水水源进行评价，最终结论依据指标体系的评价结果体现，共有水质安全状况较好、问题较少、问题较多三种类别，同时将水源分为脆弱性高与脆弱性低两种类别。

其他国家对水质的评价方法和评价标准也各不相同。加拿大对水源水质状况进行评价的方法主要是水质指数法，将水体水质的具体情况用分值来进行评估，从0到100。以此将水体划分为较差、及格、中等、较好、极好这五个类别，从分数上体现，分别对应五个区间：0～44、45～59、60～79、80～95、95～100。

在新西蘭，为了针对水源地的实际治理要求，首先对潜在的污染源和污染物进行确定，进而评价饮用水水源地的水质等级与风险等级，并在这个基础上得出该水源作为饮用水的适宜性，同时向公众发布所评估的结果，根据水源地水质安全的评价结果提出相应的解决办法。

2.2    国内研究现状

目前国内的水源安全相关评价指标多从水量、水质这两个维度考虑并进行的，其中部分研究还对水源地脆弱性、生态、污染源及污染风险、水环境等指标进行研究。张韵等人在此基础上从水质状况、富营养化情况、健康风险、污染风险这四个角度对水安全进行评价，使评价系统更加周全客观。王丽红等人则构建了由水量、质量、脆弱性和生态环境四个维度构成的饮用水水源地安全评价指标体系，并给出了与此相关的评价标准以及计算方法。姚治华应用灰色关联度评价法，将地下水的饮用水水源安全评价指标体系分为水质情况、水量情况、污染源风险、生态情况和治理情况五个层次，从而进行评价。衣强在应用层次分析法确定权重后，将饮用水水源的影响指标划分为水量安全、水质安全、工程安全、生态安全和其他因素五个种别，用模糊综合评价法计算水源地安全等级，从而对指标各个安全等级的隶属度进行计算，确定各指标的安全状况后，应用模糊综合指数法得出安全评价成果。

3    代表性水质评价方法简介

3.1    模糊综合评价法

模糊综合评价法是一种对水环境进行评价时较为科学客观地方法，首先要为各个指标与其相对应的各级评价标准之间的隶属度函数，根据隶属度函数得出指标的隶属度，再为每项检测指标确定一个相应的权重值，运用合适的算子进行矩阵的复合运算，求出综合隶属度，最后将求得的隶属度与相应的水质标准进行匹配，得出水质评价的最终结果。具体如下：

3.1.1    求出评价指标对各个水质类别的隶属函数及隶属度。隶属度体现的是评价系统中的指标对某个评价等级隶属的可能性，较为常用的确定隶属度的方法为模糊统计法、升半梯形及降半梯形法。

3.1.2    求出各指标权重。一个指标的权重能够体现该指标在此评价系统中的重要程度，常用方法有专家打分法、熵权法等。而实测数据相同的指标，其允许浓度标准大的，对污染程度的影响较小，因此得出各指标权重后需要对权重进行归一化计算。

3.1.3    模糊矩阵的算子选择及运算。根据上述步骤得出的指标权重和由各隶属度组成的判断矩阵，在选择复合算子之后，即可计算出此评价体系对各个标准类别的综合隶属度。

3.1.4    判断水质级别。一般情况下使用最大隶属度原则：对比评价对象对全部等级隶属度的大小，评价对象对某一种等级的隶属度最高，则判定其隶属于这个等级。

3.2    BP神经网络法

人工神经网络是计算机网络系统模拟生物神经网络的智能计算系统，能模拟人脑或自然神经网络的特征。BP算法的学习过程中会进行信号的正向传播和误差的反向传播，在传播过程中，正向传播、反向传播是连续不断地进行，直到输出层的误差到达可以接受的范围或到提前设定的学习次数才会停止。具体如下：

3.2.1    选取学习样本。学习样本的主要用途就是训练网络。将一组实时检测出来的数据与对应指标的水质标准值数据相对比，与检测值最接近的标准值所对应的水质级别，以此为该组检测数据的水质级别。

3.2.2    样本预处理。样本预处理主要是指对其进行扩充与归一化。样本数量不够时，时常会出现网络存储的是每个训练样本的本身特性，而非共性，因此需要对样本进行扩充，增多样本数量。而当检测指标的量纲存在差异时，对比较为困难，所以在评价前有必要把各个指标按统一标准先归一化成无量纲的指标。

3.2.3    建立BP网络。神经网络结構能否顺利建成的核心和基础，就是确定网络输入层数及每层的神经元数量。计算过程中，首先依据经验公式确定出隐含层节点数的大体范围，后通过多次试错最终得出最佳节点数。

3.2.4    选择算法及设定参数并进行网络训练。设定初始学习率、训练精度、训练次数等预设指数，网络建立后对预设指数进行修正，直到网络的输出层误差在可以接受的范围或到提前设定的学习次数即可停止。

3.3    主成分分析法

主成分分析是运用降维的思想，通过求解主成分的方法将之前数量较多的指标体系转化成数量较少的几个新指标，原有指标由这几个数量较少的新指标综合代替，而各个综合指标之间相互独立，并最大化的体现原有指标的全部信息，进而达到简化计算过程的目的。具体如下：

（1）求得相关系数矩阵;（2）计算特征值和与其相对应的特征向量;（3）求得主成分贡献率及累计贡献率;（4）根据主成分载荷求出主成分得分。

3.4    单因子评价法

单因子评价法是取评价指标的实际检测值，并与该指标的规范值比较。在水环境质量评价中，只要存在一项指标的检测值与相应的规范值不符合，就可以理解为该水源地已经无法完全满足要求。单因子评价法是最简明的判断水域标准的方法，同时也是饮用水水源地评价尤其是水质评价中应用频率最高的方法。

4    结束语

本文介绍了四种针对水质安全进行评价最常用的方法，除此之外还有一些其他评价方法，如灰色预测法、秩和比法等。虽然水资源评价的方法众多，但是每种方法都有各自的优缺点和适用范围，在选择和应用的过程用应当根据具体研究对象的详细情况以及所筛选的指标体系等内容进行确定。

[参考文献]

[1] 王珮.村镇饮用水水源地安全评价技术研究[D].郑州：华北水利水电大学，2014.

[2] 邢昱.饮用水源地水质现状评价及污染防治研究[J].环境影响评价，2017（5）：31-33.

[3] 安乐生.代表性水质评价方法的比较研究[J].中国环境监测，2010，26（5）：47-50.

[4] 马玲玲.辽宁省大伙房水库水源地安全评价研究[D].沈阳：沈阳农业大学，2015.