属性识别理论模型在黑龙洞泉域地下水质评价中的应用

属性识别理论模型在黑龙洞泉域地下水质评价中的应用（通用3篇）

篇1：属性识别理论模型在黑龙洞泉域地下水质评价中的应用

属性识别理论模型在黑龙洞泉域地下水质评价中的应用

该文介绍了属性识别理论的基本原理.以黑龙洞泉域为例,研究了属性识别理论在地下水质评价中的`应用.结果与加权优序法一致,较符合实际情况.表明该方法在水质评价应用中具有可行性和合理性,同时该方法简单、易懂,更适合于有标准的系统质量评价问题.

作 者：王瑞京 孙红 WANG Rui-jing SUN Hong  作者单位：河北工程大学,水电学院,河北,邯郸,056021 刊 名：水科学与工程技术 英文刊名：WATER SCIENCES AND ENGINEERING TECHNOLOGY 年，卷(期)： “”(5) 分类号：X824 关键词：属性识别理论   水质评价   黑龙洞泉域  

篇2：属性识别理论模型在黑龙洞泉域地下水质评价中的应用

近年来提出的属性识别理论模型已在环境质量评价中有所应用.现将该模型引用到湖泊水质富营养化评价中来,并用此模型对福州市山仔水库的水质进行评价,其评价结果与运用模糊隶属函数法得到的结果进行比较,其结果令人满意.此模型为湖泊水质的`富营养化评价提供一种简便实用的评价方法.

作 者：孔健健 张江山  作者单位：福建师范大学环境科学研究所,福州,350007 刊 名：环境工程  ISTIC PKU英文刊名：ENVIRONMENTAL ENGINEERING 年，卷(期)： 22(5) 分类号： 关键词：属性识别理论   湖泊水库   富营养化   评价模型  

篇3：属性识别理论模型在黑龙洞泉域地下水质评价中的应用

1 对象与方法

1.1 对象

川北某村9口水井,包括8口井深大于25 m的深井和作为对照的1口井深为5 m的浅井。

1.2 方法

于2009年2月针对川北某村村民反映井水咸苦昧显著的第7组,结合水井地理分布特点抽取该组9份水样进行水质检测,其中8份为深井水样,1份为浅井水样。

1.3 内容

对所采9个水样进行14项指标的检测,包括溶解性总固体、总硬度、氯化物、硫酸盐、氟化物和硝酸盐等。

1.4 统计学分析

采用单因子指数法、F值评分法和尼梅罗污染指数法综合评价该村水质状况。

2 结果

依据《生活饮用水标准检验方法》(GB 5750)和《生活饮用水卫生规范》 (GB/T 18204-2000)对9个水样14项指标进行检验。从表1所示检验结果可知,苦咸水、硬度大是本次水样检测的特点,初步认为本次引起井水变咸的主要物质是水中超标的钠、镁型硫酸盐。

《地下水质量标准》(GB/T 14848-93)依据我国地下水水质状况、人体健康基准值及地下水质量保护目标,并参照了生活饮用水、工业、农业用水水质最低要求,将地下水质量划分为5类,它是地下水质量评价的基础。Ⅰ类主要反映地下水化学组分的天然低背景含量,Ⅱ类反映化学组分的天然背景含量,均适用于各种用途。Ⅲ类以人体健康基准值为依据,主要适用于集中式生活饮用水水源及工、农业用水。Ⅳ类以工、农业用水要求为依据,除适用于农业和部分工业用水外,适当处理后可作生活饮用水。Ⅴ类不宜饮用。

按照所划分的5类水质标准值,对9份水样的14项指标采用单因子指数法分别进行水质评级,并以最劣等级作为每份监测水样的水质级别[7]。如表2所示,所评价的9个水样除第9号浅井满足Ⅲ级水质要求,其余8口深井水均为Ⅴ级。

《地下水质量标准》中推介的F值评分法是在单因子指数法的基础上,对5个等级赋予相应的评价分值。其中,Ⅰ类0分,Ⅱ类2分,Ⅲ类3分,Ⅳ类6分,Ⅴ类10分。

再根据公式(1)(2)计算F值。其中,undefined:各单项组分的评价分值Fi的平均值;Fmax:单项组分评价分值Fi中的最大值。

undefined

地下水质量级别按照F值大小划分为优良(F<0.8)、良好(0.8≤F<2.5)、较好(2.5≤F<4.25)、较差(4.25≤F<7.2)和极差(≥7.2)。由表2可见,通过计算所得的F值将8口深水井水样均划分为Ⅴ级,水质质量极差,而第9口浅水并被评为Ⅱ级,水质良好。

再以污染指数undefined替代单项指标评价分值的Fi值,按照《地下水质量标准》中Ⅲ类地下水分类指标限值的要求计算尼梅罗污染指数,计算公式同(1)(2)[8]。其中,Ci为第i种污染因子的实测浓度;Si为第i种污染因子的标准值。当Ci/Si≤1.0时,Pi为实测值;当Ci/Si>1.0时,Pi=1.0+0.5×1 g(Ci/Si)。若某污染因子实测值小于检出下限,则以该污染因子检出下限值的1/2进行计算。

从《地下水质量标准》中选择与待评价水体相同的污染因子,采用与计算尼梅罗污染指数相同的计算方法,计算地下水质量标准中5类水质相应的尼梅罗污染指数,以确定污染等级划分的标准值[8]。则尼梅罗污染指数对应的水质污染等级为,Ⅰ级(P≤0.75)、Ⅱ级(0.751.33)。

将计算所得的9个尼梅罗污染指数对照污染等级划分标准值,可得出各水样的评价等级,见表3。

由表3可见,9口水井的水质质量被区别出了4个不同等级,4个Ⅴ类水,2个Ⅳ类水,2个Ⅲ类水,1个Ⅰ类水。

对川北某村9个井水水样,分别采用指数评价法中的单因子指数、F值评分法和尼梅罗污染指数法3种方法进行了水质评价。

综合评价结果可以得出,第1、2、3、5口深井的水质不宜饮用。第4、第6口深井除适用于农业和部分工业用水外,适当处理后可作生活饮用水。第7、第 8口深井的水质虽然评为Ⅲ级,可以适用于集中式生活饮用水水源及工、农业用水,但是因为其综合指数处于临界值,尤其是第7口(P=1.00),需要结合实际情况谨慎、妥善处理。第9口为浅水井,评价等级最差为Ⅲ级,最优为Ⅰ级,可以用于集中式生活饮用水水源。

注:1～8号为深井水样,9号为浅井水样。

注:*单因子评价等级/单项组分评价分值Fi。

3 讨论

单因子指数法以“一票否决”的形式对水质质量进行评价,过分夸大了最大污染因子的作用。只要有1项污染指标的浓度值超过相应功能标准规定的浓度限值,则表明该水体已经不能满足这一水质类别的使用功能要求,在一定程度上不能客观反映水质的综合质量。所以在本次的评价结果中,单因子指数法评价的水质等级高于另2种方法的评价结果。

F值评分法在单因子指数法基础上有所改进,不仅考虑了最大污染因子Fmax的影响效果,还将所有因子的平均效果undefined引入,相比之下能较为客观地反映水质综合质量。但是,国际上规定的单项指标评价分值为非连续性分值,在不同等级之间对污染因子影响程度的差别性体现略显粗糙,并且无法区别同等级内不同因子之间污染程度的影响大小。此缺陷对于实测值处于等级评价临界值附近的污染因子显得尤为突出。所以在本次水质评价中与单因子指数法比较,仅削弱了第9个水样中最大污染因子总硬度对综合水质的影响。

尼梅罗污染指数在上述方法上又有所改进,以每项污染因子标准化处理后的污染指数对该污染因子的污染程度进行了衡量。相较于单项指标评价分值,更充分考虑了每项因子影响的量化效果。并且,本次评价的尼梅罗污染指数污染等级对照值是选择与待评价水体相同的污染因子,以Ⅲ类水质标准,采用与计算尼梅罗污染指数相同的计算方法,计算地下水质量标准中5类水质相应的尼梅罗污染指数,来确定污染等级划分的标准值。这样,在基准上评价等级标准与待评价的水质保持了较高的同一性。所以,在评价结果中可以看出本方法更能灵敏地表现出水质的异质性,将9个水样区别出了4个不同的等级。

但是,在对污染指数算数均值的处理上是平等的对待各项污染因子,忽略了不同因子的危害程度有所不同所导致的差异。另外,对综合污染指数取undefined,仍存在忽略次小值,突出最大值影响的弊端。考虑进一步将各个污染因子的危害权重引入,可以更客观地反映水质的综合质量情况。

综上,指数评价法因为其计算简便、结果直观和便于比较的特点,在水质评价众多方法中仍具有其存在的优势。本次水质评价所采用的3种方法各自存在着不同的缺陷,相比之下,尼梅罗污染指数法更加客观、合理,评价结果更有实际意义。在实际应用中,可采用多种评价方法对比比较,便于做出更为客观的综合决策。

参考文献

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[2]Subramanyam B,Subrahmanya Kumar,CSV.A case study on evaluationof water quality of lakes by pollution index method.Nature,Environmentand Pollution Technology,2003,2:69-72.

[3]Yilmaz Icaga.Fuzzy evaluation of water quality classification.EcologicalIndicators,2007,7:710-718.

[4]刘洪,孙国夕,曹瑞祥.物元法在苏州市第Ⅱ承压地下水水质评价中的应用.资源调查与环境,2008,29(2):108-115.

[5]张春荣.泰安市旧县水源地水质评价及保护措施.地下水,2007,29(1):72-74.

[6]YANG Meini,LI Dingfang,YANG Jinbo,et al.FANN-Based SurfaceWater Quality Evaluation Model and Its Application in the Shaoguan Ar-ea.Geo-spatial Information Science,2007,10:303-310.

[7]GB/T14848-93.地下水质量标准.