辽河流域河流水质综合评价

杨永利

(辽宁省丹东水文局，辽宁 丹东 118001)

目前，对于河流水质的评价较为常用的方法为单因子指数评价法，该方法可以凸显水体环境受高浓度污染物的影响，比较突出严重超标参评指标的贡献，因其忽略了水体环境受其他因子的影响，所以通常难以客观表征河流的整体状况。为了系统反映水体环境受各种水质因子的影响作用以及综合评判河流现状，以及实现对河流水质类型的准确划分，有必要寻找一种可以综合考虑未超标和超标因子对水质贡献的评价方法[1-2]。

河流水环境涉及的范围广、因素多，对其评价分析属于多因子多目标的系统问题，因此要充分考虑流域水质特点，科学确定参评要素，其中权重系数的合理确定是最关键的环节。根据不同的原理可将权重计算划分为主观赋权、客观赋权两大类，其中主观法以熵权法、主成分分析法最为常用，此类方法反映了决策者的个人偏好和知识结构，这也是引起评价结果可能存在偏差的主要原因；客观赋权法以层次分析法、超标加权法最为典型，这些方法存在完善的理论体系和运算流程，以客观实际为载体提取各要素初始信息，但未能考虑决策者的经验判断，容易使评估结果偏离实际情况。为了解决单一方法存在的片面性，综合考虑决策者的知识经验和各个要素包含的客观信息，更加准确地衡量不同参数对水质评价的贡献率，本文将原理清晰、操作简单的超标加权法与熵权法相耦合，引入有序加权平均算子OWA确定的次序权重，平衡不同重要等级之间各项要素的贡献率。本文以辽河流域为例，通过对不同条件下决策风险水平的控制，采用该模型评价多种次序权重及其水质评判结果。

1 研究方法

1.1 组合准则权重

采用归一化公式处理各项指标的量纲和单位为准则权重计算的基本条件，然后对各指标准则权重分别选用超标加权法、熵权法求解。为获取最优组合准则权重引入离差平方和最小原理，详细流程如下：

步骤一：量化处理。采用标准化公式处理各项因子值。由于选取的河流水质评价均为逆向因子，即参数值越大则水质等级越低，则可利用以下公式进行标准化处理，即

(1)

式中：Xij为河流水质监测点实测值；Xmin、Xmax分别为同等情况下监测的水质因子最小值、最大值。

步骤二：准则权重的熵权法。为了更好地描述系统的不确定性、稳定程度和信息量，C.E.Shannon在信息论中加入了热力学中熵的概念，由此反映复杂系统的演变情况。熵权法是一种基于各个指标变异程度赋予相应的权值的客观赋权法。运用该方法确定因子权重时，可有效避免主观因素的干扰，更加客观、准确地描述待评对象的真实情况[3]。设n个参评因子和m个待评项目构成的初始矩阵为R=(rij)mn，利用以下公式求解评判因子ri的熵权wi、熵值ei，即

(2)

(3)

指标熵权ej越小则其提供的有效信息量越大，所以赋予的权值就越高；反之，指标熵权ej越大则其携带的有效信息量越小，评价过程中其重要性和赋予的权值就越低[4]。

步骤三：指标准则权重的超标加权法。考虑指标值大小赋予相应的权重，相应的计算式为

(4)

(5)

式中：Si、Ci为评价因子i的水质标准及其实测浓度值；Ai、WP为单因子i的准则权重和单项权重值。

步骤四：准则组合权重。采用离差平方和最小原理将超标加权法和熵权法运算结果相耦合，由此构建准则权重最优化模型，其表达式为

(6)

1.2 次序权重

准则权重未考虑水质评价结果受不同指标间等级重要性的影响，而仅仅依据参评要素间相对重要性赋予相应的权重。为解决这一问题，引入次序权重的概念，即对各指标的次序权重利用OWA有序加权平均算子求解[5]，从而解决水质评价结果受指标因子次序影响的问题。

1988年Yager提出的一个处于Min和Msx算子间的参数化平均算子族，即为OWA有序加权平均算子[6]。OWA算子按降序重新排列指标，以控制评判因子重要度的途径为输入语言量化算子，由此获取多种量子化下的评判值。对于多属性不确定决策问题的处理，OWA算法具有较强的适用性，现已广泛应用于洪涝灾害、地质灾害[7]、住房选址和商业地产投资评估等领域。总体上可以将OWA算子划分为3个部分，即重新排列评估数据、参评因子位置权值的合理确定、加权集成位置权重和排好的数据，运算公式为

(7)

决策风险水平的控制由语言量化算子和OWA算法共同实现，由此得到不同条件下的评判结果[8]。OWA算子属于一种融合集，它处于模糊并集与交集之间，通过给定的指标次序权重vj和参评因子zij属性值可以实现任意评价项目的结果输出。根据评价风险系数和各指标数值大小综合确定的次序权重vj，在评价过程中与因子zij不存在直接关系，而仅仅与每个指标的位置有关[9-10]，其表达式为

(8)

式中：α为语言量化算子，主要与每个指标的次序权重和决策者风险主观态度相关，结合表1获取相应的数值[11]；wk为水质评价的准则权重。

表1 算子α的取值标准

若α=1，则代表每个参评因子存在相同的次序权重，该条件下为简单的叠加准则权重；若α<1，则代表决策者对风险评价持乐观态度，α越大该条件下水质评价的重要因子次序权重越大；若α>1，则代表决策者对风险评价持悲观态度，α越大该条件下水质评价的重要因子次序权重越小。

1.3 评价过程

为了全面掌握流域的水文特点，对研究区河网数据利用GIS技术进行了提取。数据来源于流域2010—2017年的土地类型遥感数据。水质评价流程见图1。

图1 河流水质的评价流程

针对主干河段20个检测点位的TP、COD、DO、石油类、氟化物和氨氮等水质指标利用大数据分析软件SPSS进行主成分及相关性分析，见表2。其中，“*”“**”代表双侧显著性为0.05和0.1以上水平。根据表2分析结果确定河流水质关键性控制因子有TP、COD、BOD、石油类及NH3-N，其中NH3-N、COD与BOD间的相关性显著，而TP与石油类呈不显著相关性。

每个评价因子的最优准则权重利用离差平方和最小原理进行求解，结果见表2。按照权重值大小对各项评判指标进行排序，在此基础上获取评判因子多种风险程度下的次序权重，采用线性组合的方法对次序权重与准则属性值进行处理，由此确定多尺度水质评价值。

表2 河流水质指标的相关性

2 数据来源

2.1 流域概况

辽河流域横跨河北、辽宁、吉林、内蒙古4省(自治区)，主要由东、西辽河两大水系组成，河流全长1345km，总面积21.9万km2。由辽河水资源规划报告可知，辽宁段河流年均径流量为952.7亿m3，平均流量为179m3/s，径流深58mm，主要有西拉木伦河、老哈河、东辽河、柴河、苏子河、大辽河、海城河、太子河、浑河和清河等支流。流域内地貌形态复杂，分布有平原、沙丘、山地和丘陵，地势呈东、西两侧向中间倾斜，南向北倾斜特征，该地区为辽宁省重要的粮食生产区和畜牧业、重工业基地，属于社会经济发展核心区[11]。

2.2 数据来源

本文选取的辽河流域各支流典型断面包括源头、清原上滚马岭、海日苏、观音阁坝下、岔沟等20个，从各河段监测站提取水质相关数据。流域内土地利用与河网水系数据来源于1∶50000的影像资料。

3 结果分析

研究区的土地类型数据利用动态弯曲技术进行提取，由此确定的不同用地类型及其面积见表3。由表3可知，流域内以水田面积为主，占比达到47.2%，其次为林草地，水体和城镇占地面积大致相当，旱地面积占总面积的12.4%，可见水体环境受农业发展的影响较为显著。

表3 研究区不同用地类型及其面积

3.1 不同风险系数的水质结果

对流域内20个采样点的水质状况利用已建立的组合权重模型进行评价，从而得到不同风险程度α下各监测断面的水质等级，见表4。

表4 各监测断面水质类型划分

由表4可知，α=1时水质评价结果与不考虑次序权重相当，即水质评价受各个因子的影响程度相同，此时河流水质风险属于中等水平，评价结果能够客观地反映河流水体的实际状况；α=0.001的情况下，水质风险评价接近0，此时河流水质最好，风险最大，决策者对水环境评价持乐观心态；α=0.1时，水质评价存在一定的风险，决策者对水环境评价持乐观形态；α=10的条件下，水质评价结果受风险系数影响处于不太乐观状态；α=1000时，水质评价受决策风险的影响最小，该条件下获取的结果最差。

国际法划分的水质类别和α=1时的水质评价基本相符，可见对于河流水质的评价该方法具有良好的实用性与适用性。通过对水质评价结果与不同风险系数的关系分析，风险系数对水质较差河段存在显著影响。

3.2 α=1的水质分析

根据风险系数α=1时的监测断面水质评判等级，河流水体环境受上游客水的影响较为突出，其中水质最好的监测断面为鸽子洞、海城河、源头和清原上滚马岭等；水质最差的监测断面为海日苏，水环境污染比较严重；其他断面总体处于Ⅲ～Ⅳ类水之间。

在空间位置上，苏子河、清河、太子河及浑河清远段的水质整体较好，除主城区部分河段水质较差外，其他大部分均能满足功能区要求；西拉木伦河海日苏断面的水质最差，达到劣Ⅴ类，其他河段水质均良好。海城河入海口河段整体呈中部河段污染轻、东西两端污染重的变化特征。柴河、凡河及清河总体呈轻度污染状况，水质类别以Ⅲ类水为主，监测断面未发现超标现象。

3.3 水质影响因素

辽河干流段聚集了许多的纺织、机械、化工和冶金等工矿企业，因沿线村镇沟渠与大部分河道相连，致使大量的城镇生活污水和工农业废水排入河道，河流水生态功能和水环境承载力持续下降。对水质产生影响的主要因素为：ⓐ每年6—9月降水占全年的62.6%以上，季节性缺水和秋冬季河道断流现象频繁出现；ⓑ典型监测断面的水质超标严重，不同断面和时段的污染程度存在差异，水资源时空分布不均使得局部用水矛盾更加突出；ⓒ区域水资源利用与经济发展模式不协调，在取水和排污过程中各区县存在纠纷；ⓓ水库大坝、水电站等工程建设对水生态环境影响较大，河流天然径流量和生态功能严重退化；ⓔ流域内以农业种植为主，水体环境受农业发展的影响突出，近年来虽然加大了对农业面源污染和工业污染排放总量的控制，但农药、化肥施用强度的增大使得农村水体富营养化严重。因此，改善水体环境和控制农业面源污染为今后的重点整治方向。

4 结 语

本文对辽河流域干流段典型断面水质状况利用组合权重法进行评价，该方法能够有效解决单一赋权法存在的不足，将各要素包含的客观信息与决策者知识经验相结合，更加科学地确定各要素权值，从而保证水质评价的合理性和可靠性。实例表明，耦合的综合赋权法能够满足水质评价的实用性和准确性要求，通过对决策风险水平的控制可以较为客观、准确地反映多种情景下的水质状况，可为流域水资源管理规划和水环境治理保护提供科学指导。

受数据资料等条件限制，本文仅从时间的角度揭示了流域水质的变化特征，未来还需要结合其他方法和评价体系准确揭示流域水质的空间变化状况；仍需要进一步将多主体模型、系统动力学模型相耦合的综合评价法，从时间和空间的角度综合反映流域水质的状况，更好地为水环境保护和水资源管理提供数据支撑。