辽东丘陵地区水质综合评价

汪 晶

(辽宁省铁岭水文局，辽宁 铁岭 112000)

大连市在近些年来通过排污口治理、河道生态治理以及生态修复等工程措施，在对河道进行防洪能力、输水能力提升的同时，也使河流水生态环境状况得到一定程度的改善[1-3]。但是河流生态环境形势还未得到明显好转，部分区域河流水环境状况较差，水功能区水质很难达到标准要求，水体净化功能受到不同程度的影响，水质污染状况时有发生。河道挤占、河湖四乱现象还需要加大治理措施[4-5]。随着近些年来大连地区城市用水资源量的不断提高，水资源开发程度不断加剧，且受到区域气候和生态环境影响区域用水量呈逐步递减的变化趋势，大连地区的水资源供需很难得到有效平衡，开展大连市水环境质量综合评价对全市水环境系统的恢复具有重要意义[6-8]。近些年来，层次分析方法在许多区域水环境综合评价中得到应用[9-15]，该方法成果对河流水质综合评价中权重设置过于主观、水质目标相对较为单一以及不能考虑各水质指标影响因素的局限。但是传统层次分析方法采用九标度法对指标判定矩阵进行设置，也存在主观程度过高的问题，使得一些评价结果很难满足一致性检验的要求，若指标判定矩阵不能通过一致性检验，则需要对判定矩阵进行重新构建和计算，计算工作量较大。为有效避免此类局限，本文结合实测水质指标浓度以及对应水质标准构建各评价指标的判定矩阵，再将各评价因子浓度及水质标准等级浓度之间的差值的倒数作为标识度构建判定矩阵，从而对传统层次分析方法进行改进，将改进的层次分析方法用于大连地区大沙河流域的水质综合评价，分析改进前后评价效果，研究成果对于区域水质综合评价方法具有参考意义。

1 改进层次分析方法计算步骤

(1)首先确定区域水环境质量作为综合评价的目标层(A)，各水质指标作为准则(Bi)，方案层(Ci)为各类水质等级，建立模型评价的层次结构。

(2)计算评定均值各指标的特征值。对不同指标之间和要素之间的映射关系进行分析，可以基于该标准对不同类别指标进行判定矩阵的构建。假定不同指标间的判定矩阵为(aij)n×n>0，构建的判定矩阵特征值采用近似方法进行计算，计算主要方法为：

计算矩阵各行各元素乘积：

(1)

对特征方根进行计算：

(2)

(3)

对两两指标判定矩阵特征最大值λmax进行计算：

(4)

(3)对各指标判定均值进行一致性检验特征值进行计算：

(5)

当计算指标低于2个时，判定矩阵具有一致性；当计算指标高于2个时，矩阵存在一定的随机程度。当指标通过一致性检验时，两两指标判定矩阵一致程度越低该值越大。当CR值低于0.10时，矩阵不能通过一致性检验，需要对模型按照随机一致性指标RI(见表1)进行修正。

表1 判定矩阵一致性修正指标值

(4)评价排序。计算层级相比于上一个层次的权重相对值即为指标评价排序。在评价过程中从高到低逐步进行计算排序。各指标在目标层的排序分别为为a1，a2，…，am，则按照表2中排序方法对准则层各指标要素进行权重值的排序计算。在水质综合评价中，不同水质等级下对各水质指标相比于整体流域水质状况进行排序，采用一致性检验方法对最终排序结果进行检验。

表2 不同准则层水质指标排序方式

2 研究实例

2.1 区域概况

以大连市大沙河为例，将层次分析法应用于大沙河流域地表水环境质量评价。大沙河为大连地区主要入境河流之一，大沙河主要分布5个水质监测点，各监测点位置如图1所示。

图1 大沙河流域5个监测断面地理位置信息

研究流域内3个功能区主要情况见表3。

表3 大连市大沙河流域水功能区基本情况

选择各水功能区监测断面常规监测指标、富营养化以及氟化物指标作为评价水质指标，各监测点枯水期水质监测指标浓度见表4。

表4 大连市大沙河流域各控制断面枯水期水质监测数据 单位：mg/L

2.2 评价模型构建

模型评价的目标层次(A)为水环境质量，常规监测水质指标作为模型评价指标的准则层(Bi)，方案层(Ci)为不同水质等级。按照目标层、准则层、方案层结合改进的层次分析方法建立大沙河流域水质综合评价模型。本文将麦家铁路水质监测数据作为计算示例，将GB 3838—2002《地表水环境质量标准》水环境质量作为指标标准浓度限值，对断面各污染指标进行计算，结合断面各监测指标的实测浓度进行两两对比得到模型判定矩阵的各指数，从而确定模型评价各指标层的判定矩阵，计算结果见表5。

表5 判断矩阵指标重要度计算结果

当判定均值的特征根高于2次时，则一致性检验指标的计算方法为CR=CI/RI。当一致性检验指标计算值低于0.10时，则计算得到的各水质监测指标两两对比的判定矩阵通过一致性检验，若一致性检验指标计算值高于0.10时，则需要修正判定矩阵的对应指标值。通过检验判定矩阵(A-B)的一致性程度后，对判定矩阵的特征最大值进行计算，得到判定矩阵特征最大值进行计算其检验指标CI值为0。通过表1可以对随机一致性指标的均值比例(RI)进行查算，则麦家铁路水质评价判定均值的随机一致性指标均值的比例通过一致性检验。

2.3 模型检验

考虑到传统层次分析方法在进行判定矩阵计算量较大的局限，本文以各水质指标对应水功能区水环境目标下的标准浓度与监测浓度的差值的倒数作为判定矩阵的标度进行各指标相对重要性对比矩阵，计算结果见表6。通过计算两两对比矩阵(B1-C)也可通过一致性检验。

表6 高锰酸盐指数两两对比矩阵相对权重计算结果

按照上述计算步骤对其他检测指标的权重判定矩阵进行计算，各指标对应不同水质等级下的权重值计算如下：

WB2-C=(0.072，0.072，0.093，0.211，0.552)T

WB3-C=(0.126，0.126，0.163，0.409，0.176)T

WB4-C=(0.162，0.175，0.193，0.214，0.256)T

WB5-C=(0.169，0.174，0.192，0.218，0.247)T

WB6-C=(0.235，0.235，0.235，0.143，0.152)T

通过计算各指标权重判定矩阵(Bi-C)的一致性检验值CR<0.1，通过一致性检验。

2.4 目标层次排序分析

对麦家铁路桥监测断面的各目标层进行排序计算，计算结果见表7。

从表7排序结果可看出，大沙河流域麦家铁路监测点Ⅳ类(C4)的排序最高，因此该监测点水质综合评价结果未Ⅳ类。采用相同计算步骤对大沙河流域其他4个监测点的水质综合评价目标层进行排序分析，分析结果见表8。

表7 麦家铁路桥监测断面水环境质量层次总排序

表8 大沙河流域各水功能区水质监测断面水环境质量层次总排序

从大沙河流域各水功能区水质监测断面水环境质量层次总排序表中可看出，刘大水库入口水质综合评价为Ⅰ类，刘大水库和洼子店闸水质水质综合评价为Ⅱ类，而元台大桥水质综合评价为Ⅴ类。

2.5 评价结果与实际各监测断面水质的对比

将改进的层次分析法的评价结果与实际水质相比较，结果见表9。

表9 改进的层次分析法评价结果与实际各监测断面水质的对比结果

从综合评价和实测结果对比分析可看出，采用改进的层次分析方法大沙河流域麦家铁路桥以及元台大桥水质综合评价结果和实际结果吻合度较高，元台大桥总磷超标7.3倍，其总磷计算相对权重也较高，而麦家铁路桥氨氮超标较大，超过标准限值的倍数为15.3倍，其计算相对权重在各指标中也最高。综合分析采用改进的层次分析方法综合水质评价结果较为客观、合理。

2.6 不同方法综合评价结果对比

用传统单因子评价法对大沙河流域各断面水环境质量进行评价，并与改进的层次分析法进行比较，结果见表10。

从对比结果可看出，采用改进方法的水质综合评价结果较为直观地反映区域水质的分类等级，该方法对相同层次下不同指标进行两两对比，并考虑不同指标之间的相对重要程度，对指标间的相对程度进行量化后，可综合考虑不同指标之间的关联度，对不同层次之间的指标相对权重进行两两对比。从表10可以得出，改进的层次分析法评价结果相对于单因子评价法，水质类别等级有一些改变，其中与单因子法完全吻合的水质断面所占比例为20%；评价等级好于单因子评价方法1个等级的断面比例为60%；有20%的断面评价结果相差2个等级，主要集中在单因子评价结果为Ⅴ类水以上的水质监测断面。

表10 不同方法水质综合评价结果对比

水体中各个污染物之间是存在一定的内在联系的，DO、氨氮、铅按照GB3838—2002等级存在线性关联，BOD5和石油类存在二次函数关联，挥发酚和汞指标存在逆函数关联。而传统水质综合评价方法不能考虑不同层次指标之间的关联度，对权重进行100%的赋值计算，而不能得出全部指标对水质综合评价结果的影响程度，不同指标之间为独立计算，不能对水质情况进行综合评价。传统单因子方法对水质指标要求标准较高，因此评价结果往往和实际情况有所不符，呈现出过高的评价标准，而一旦出现过低甚至负值评价结果，则对水质综合评价影响程度较高。比较2种评价方法之后发现，改进的层次分析法获得的评价结果更加准确和客观。

3 研究结论

(1)改进方法可通过随机一致性指标RI对判断矩阵进行修正，使其满足一致性要求，相比于传统水质评价方法可显著降低计算量。

(2)在采用改进层次分析方法构建水质指标判断矩阵时，为综合考虑各评价指标之间的关联度建议根据其水质监测结果，按照水质类别对应的标准值，对各指标进行单因子计算后，再对同一层次之间各指标进行两两对比确定各指标的相对权重

(3)判断矩阵的阶数对其评价效率影响程度较高，在后续研究中还应该对其评价最优阶数进行分许，从而提高改进层次分析方法的计算效率。