基于模糊綜合評價法的大伙房水庫上游水質評價及預測
來源:http://www.ssygc.com/ 作者:余氯檢測儀 時間:2019-08-01
摘要:運用模糊綜合評價法及層次分析法對遼寧省渾河大伙房水庫上游北雜木、古樓及臺溝斷面豐、枯水期的水質進行評價,同時將水質評價結果(水質模糊綜合評價指數)與對應上游來水量進行相關性分析,建立來水量與水質模糊綜合評價指數的非線性回歸模型,并利用該模型進行水質預測。結果表明:非線性回歸模型具有較高的擬合效果,應用該模型可以對上游各來水斷面的水質類別進行預測。
關鍵詞:水質評價;水質預測;模糊綜合評價法;層次分析法;非線性回歸模型;大伙房水庫上游;水質模糊綜合評價指數
大伙房水庫輸水工程是解決遼寧省中部沈陽、鞍山、撫順、營口、遼陽、盤錦及南部大連七城市水資源短缺問題的主要供水水源地。大伙房水庫水質級別直接影響遼寧各大城市居民飲用水安全,所以對近年來大伙房水庫入庫水質進行評價及預測水質顯得十分必要。
水體本身是一個多元的復雜體系,影響水質評價的物理、化學及生物因素具有不確定性和模糊性,常用的評價方法可概括為單因子指數評價法和綜合評價法兩大類,其中綜合評價法又包括模糊綜合評價法、模糊模式識別法、灰色系統綜合評價法、灰關聯分析法、人工神經網絡法、主成分分析法、綜合水質標識指數法及標準類別指數評價法[1-9]。水質預測模型大致可概括為數理統計預測方法、灰色系統預測法、神經網絡模型預測法、水質模擬模型預測法及混沌理論預測法等[10-14]。
本文運用模糊綜合評價法及層次分析法對大伙房水庫上游水質進行綜合評價,建立來水量與水質模糊綜合評價指數的非線性回歸模型,可用于突發洪水影響下的水質預測,進行水質污染預警。
1模糊綜合評價法
模糊綜合評價法的基本思路是:首先運用隸屬函數對各單項污染因子分別進行評價,其集合構成一個模糊矩陣R;再考慮各單項污染因子對水質影響的程度大小給予不同的權重W總,進而構成一個權重集;最后通過復合運算,得出水質模糊綜合評價指數FCL,藉此判別水質級別。
1.1單因子隸屬度函數
表征水體質量的各項因子的監測值可構成一個因子集{xi},而根據不同用途和特征劃分的水質級別標準又構成一個標準集{Sij}。
對于第1級水質,隸屬度函數為
yi1=1xi≤Si1
xi-Si2Si1-Si2Si1
0xi≥Si2(1)
式中:i為第i種因子,(i=1,2,…,n);xi為第i種因子的實測濃度;Si1為第1級水質標準中規定的第i種因子標準濃度值;Si2為第2級水質標準中規定的第i種因子的標準濃度值。
對于第2級至(m-1)級水質,其隸屬度函數為
yij=1xi≤Sij xi-Si,(j-1)Sij-Si,(j-1)Si,(j-1)
xi-Si,(j+1)Sij-Si,(j+1)Sij
0xi≥Si,(j+1)或xi≤Si,(j-1)
j=2,3,…,(m-1)(2)
對于第末級m水質,隸屬度函數為
yim=1x≥Sim
xi-Si(m-1)Sim-Si(m-1)Si(m-1)
0xi≤Si(m-1)(3)
式中:xi為第i種因子實測值;Sim為第i種因子的第m級評價標準。
1.2模糊矩陣的建立
利用以上隸屬函數,按照水質分級標準,可以計算出各項因子分別對各級水質指標的隸屬度,從而構成模糊矩陣R如下:
R=(yij)n×m=y11…y1m
yn1…ynm(4)
1.3確定權重
權重是基于污染物對水質影響的大小來確定的,準確地計算各污染指標權重是評價水質的重點。運用層次分析法確定權重可有效避免主觀臆斷。
(1)建立層次結構模型。將模型構成劃分為目標層A、準則層B和方案層C三個層次。
(2)構造判斷矩陣。通過對準則層相互比較,確定各準則對于目標的標度值,即構造目標層判斷矩陣A-B;對方案層相互比較,確定各方案對于準則層的標度值,即構造準則層判斷矩陣B-C。在層次分析法中,引進矩陣判斷標度(1至9標度法)。
(3)層次單排序。根據矩陣理論計算得出同一層次各因素對于上一層次對應因素的相對重要性權重值W,它是本層次中所有元素對上一層次而言進行重要性排序的基礎。層次單排序可歸結為求判斷矩陣的特征值和特征向量問題。即對于判斷矩陣A,計算滿足:AW=λmaxW的特征根與特征向量。
求出矩陣的最大特征值后,還必須進行矩陣一致性檢驗。評價判斷矩陣的一致性檢驗指標為CI=λmax-nn-1(n為判斷矩陣的階數),將CI與平均一致性指標RI進行比較,即CR=CIRI,當CR<0.1時,認為判斷矩陣滿足一致性,否則就要對判斷矩陣進行調整。1至10階矩陣的RI值見表1。
(4)層次總排序。層次總排序是計算同一層次所有因素對于最高層相對重要性數值,這一過程是從最高層向最低層逐層進行的。采用層次分析法確定權重W總(表2)。
1.4模糊綜合評價
將權重向量W總和模糊矩陣R合成,得到模糊綜合評價結果矩陣:
B=W總?R(5)
構造水質標準類別矩陣S=[1,2,3,4,5],則計算模糊綜合評價指數為
FCL=B?S(6)
2基于模糊綜合評價法的渾河大伙房水庫上
游段水質評價
針對渾河上游北雜木、蘇子河古樓和社河臺溝3個斷面,選取7種實測污染因子作為水質評價集,即評價集U={溶解氧,氨氮,高錳酸鹽指數,BOD5,總氮,總磷,糞大腸菌群}。以《地表水環境質量標準》(GB 3838-2002)評價標準為依據建立評價標準集V={Ⅰ,Ⅱ,Ⅲ,Ⅳ,Ⅴ},采用基于層次分析法的模糊綜合評價法進行水質評價。
2.1建立模糊矩陣
應用式(1)-式(4)計算得到各斷面的模糊矩陣。以2011年為例,北雜木、古樓和臺溝斷面模糊矩陣R分別為
2.2評價指標的權重
根據層次分析法將單排序分為A、B、C三個層次(表3)。
采用層次分析法確定污染因子權重,計算結果見表4。
總排序一致性檢驗:CI=∑3i=1bi(CI)i=0.0004,CR=0.000 3<0.1,即總排序滿足一致性。
因素集U={溶解氧,氨氮,高錳酸鹽指數,BOD5,總氮,總磷,糞大腸菌群}的權重集W總={0.035,0.217,0.088,0.111,0.011,0.230,0.308}。
2.3模糊綜合評價
采用2004年-2012年水質監測數據,運用模糊綜合評價法計算渾河大伙房水庫上游北雜木、古樓及臺溝斷面全年及豐、枯水期的水質模糊綜合評價指數FCL及水質級別,結果見表5。
由表5可見,北雜木斷面全年水質類別均為Ⅱ類,豐水期水質類別除2011年為Ⅰ類以外其他年份均為Ⅱ類,枯水期水質類別除2012年為Ⅲ類以外其他年份均為Ⅱ類,進一步分析發現該斷面當年枯水期總磷污染平均濃度為0.28 mg/L,超過國家地表水Ⅲ類水質評價標準80%。古樓斷面全年水質類別均在Ⅱ類水質以上,自2008年起水質類別上升為Ⅰ類(2010年除外),水質發展趨勢良好,進一步分析發現該斷面2010年豐水期時氨氮污染濃度為0.71 mg/L,超過國家地表水Ⅱ類水質標準42%;高錳酸鹽指數污染濃度為5.65 mg/L,超過國家地表水Ⅱ類水質標準41.25%;總氮污染濃度為3.03 mg/L,超過國家地表水Ⅴ類水質標準51.5%,且這三種污染均大于古樓斷面歷年監測濃度。臺溝斷面全年水質類別為Ⅱ類,2008年轉為Ⅰ類,水質總體趨勢良好,豐水期在2009年由Ⅱ類轉為Ⅰ類,枯水期水質類別均為Ⅱ類。
3水質模糊評價指數預測
本文通過建立來水量與水質模糊綜合評價指數的非線性回歸模型,對水質模糊綜合評價指數進行預測。
3.1渾河大伙房水庫上游段豐、枯水期劃分
根據渾河大伙房水庫上游段2004年-2012年實測來水量,計算豐、枯水期多年平均月入庫水量(圖1)。由圖1可見,大伙房水庫上游豐水期為4月-9月,期間入庫水量大于50 m3/s;枯水期為12月-2月,期間入庫水量小于15 m3/s;平水期為3月、10月及11月,期間入庫水量大于20 m3/s且小于30 m3/s[15]。 3.2非線性預測模型的建立
利用豐水期、枯水期日平均來水量與水質模糊綜合評價指數計算值,建立二者的非線性回歸模型(表6)。
3.3非線性預測模型回歸分析
應用SPSS軟件對表6各非線性預測模型進行回歸分析及非線性相關分析,結果見表6、表7??梢?,除豐水期臺溝斷面回歸模型的R2為0.0817外,其他各時期各斷面R2均呈現較顯著回歸水平,說明除豐水期臺溝斷面外各時期各斷面非線性回歸方程與評價離散值擬合度較高。從表7可見,來水量與古樓斷面豐、枯水期水質模糊綜合評價指數均呈顯著正相關(分別為p=0.807,p=0.762),與北雜木豐、枯水期及臺溝斷面枯水期水質模糊綜合評價指數均呈正相關(分別為p=0.253,p=0.577,p=0.62),與臺溝斷面豐水期水質模糊綜合評價指數呈負相關(p=-0.197),負相關的結果是由于評價指數值與擬合曲線差值較大造成的,并不影響對臺溝斷面豐水期水質評價指數進行預測。
3.4水質預測
應用非線性預測模型對各斷面豐水期、枯水期水質模糊綜合評價指數進行預測,從結果(表8、表9)可見,預測值與計算值差值百分比均在20%以內[16],兩者比較吻合。北雜木斷面、古樓斷面、臺溝斷面豐水期預測指數分別為1.76、1.67、1.66,水質評價等級均為Ⅱ類;枯水期預測指數分別為3.32、1.59、2.5,水質評價等級分別為Ⅲ、Ⅱ、Ⅲ類。
4結論
(1)北雜木、古樓、臺溝斷面全年水質類別均在Ⅱ類以上,豐水期各斷面水質類別均在Ⅱ類以上,枯水期除2012年北雜木斷面水質類別為Ⅲ類以外,其他各斷面各年均在Ⅱ類以上。
(2)通過建立來水量與水質模糊綜合評價指數的非線性回歸方程,發現除臺溝斷面豐水期水質模糊綜合評價指數與來水量相關性較差以外,其他各斷面各時期均呈正相關。
(3)北雜木、古樓、臺溝斷面豐水期水質預測評價等級均為Ⅱ類;枯水期水質預測評價等級分別為Ⅲ、Ⅱ、Ⅲ類。
需要指出的是,應用本文的模糊綜合評價法進行水質預測時,數據系列越長回歸系數R2越接近于1,預測結果越精確。
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