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（中国环境监测总站,北京 100012）
摘 要 对我国目前主要采用的水环境质量评价方法进行了综述,分别对比了单因子评价法、污染指数评价法、模糊评价法、灰色评价法、人工神经网络法和水质指数法的原理和优缺点,并简要介绍了湖泊富营养化评价方法.提出了水质评价方法应该具备的特点,并对水环境质量评价的研究与应用进行展望.
关键词 水环境；水质评价；方法
中图分类号 X824 文献标识码 A 文章编号 1007-5739（2011）19-0285-03
Review on Methods of Water Environmental Quality Asses论文范文ent
LI Qian ZHANG Jian-hui LIN Lan-yu LI Ming-sheng ZHANG Yin-jun
（China Environmental Monitoring Centre,Beijing 100012）
Abstract The methods of water environmental quality asses论文范文ent,which are widely applicable,were reviewed in this paper. The principle,advantages and disadvantages of the methods were discussed,including single factor asses论文范文ent method,water quality index evaluation method,fuzzy synthetic evaluation method,grey analysis method,artificial neural network method and water quality identification index method. At the meantime,the methods of lake eutrophication asses论文范文ent were discussed. The characteristics of methods of water environmental quality asses论文范文ent,and the prospective of the research and application of the methods of water environmental quality asses论文范文ent were proposed.
Key words water environment；water environmental quality asses论文范文ent；method
水环境质量评价是按照评价目标选择相应的水质参数、水质标准和计算方法,对水的利用价值及水的处理要求做出评定.评价的目的主要是准确地反映当前的水体质量和污染状况,弄清水体质量变化发展的规律,找出流域的主要污染问题,为水污染治理、水功能区划、水环境规划以及水环境管理提供依据.水质评价按评价的时间划分,有回顾评价、现状评价和影响评价[1-2].其中,水质现状评价是较为常用的评价,通过水质现状评价可以揭示水环境质量的时空变化规律,分析造成这种时空变化的原因,了解水体污染对水生生态和人群健康的影响[3-4].
水质现状评价的主要步骤包括：确定评价范围、资料调查评估、确定评价参数、建立评价模式、进行模拟计算、给出评价结论6个步骤,水质评价结果的合理性取决于监测数据的准确性和评价方法的科学性.自20世纪60年代以来,国内外就不断有讨论水质评价方法的报道.近30年来,随着大量数学方法应用于水质评价中,水质评价已成为我国环境质量评价中一个发展最快、进步最大的分支,目前有20～30种水质评价方法在国内外被广泛采用.依据评价方法中采用的数学方法的不同,主要分为单因子评价法、污染指数评价法、模糊评价法、灰色评价法、人工神经网络法等.
1. 水质评价方法研究进展
1.1 单因子评价法
单因子评价法是《水资源保护规划技术大纲》中推荐的方法,现行的《地表水环境质量标准》（GB3838-2002）中明确规定：“地表水环境质量评价应根据应实现的水域功能类别,选取相应类别标准,进行单因子评价”.单因子评价指用水体中感观性、毒性和生物学等单因子的监测结果对照各自类别的评价标准,确定各项目的水质类别,在所有项目水质类别中选取水质最差类别作为水体水质类别[5].
该方法是操作最为简单的一种水质综合评价方法,目前使用较多,可直接了解水质状况与评价标准之间的关系.单因子评价法对水体水质从严要求,能够确保水体安全.但有时会由于过于严格的要求把水域使用功能评价得偏低,而且各评价参数之间互不联系,不能全面反映水体污染的综合情况.
1.2 污染指数评价法
污染指数评价法是用水体各监测项目的监测结果与其评价标准之比作为该项目的污染分指数,然后通过各种数学手段将各项目的分指数综合而得到该水体的污染指数,以此代表水体的污染程度,以及进行不同水体或同一条水体不同时期的水质比较.对分指数的处理不同,使水质评价污染指数存在着不同的形式,包括简单叠加指数、算术平均值指数、最大值指数、加权平均指数、混合加权模式等.
1.2.1 简单叠加指数.选定若干评价参数,将各参数的实际浓度Ci和其相应的评价标准浓度（Coi）相比,求出各参数的分指数,将各分指数加和.即：
PI等于■■（1）
简单叠加指数是最基本的污染指数计算方法,其不足在于评价结果受评价参数的不同和评价参数项数的影响,可比性不高,并且无法区别不同污染物对水质的影响.
1.2.2 算术平均值指数.计算原理与简单叠加指数相同,由于选用的评价参数的项数直接影响结果数值的大小,为消除项数不同对指数值的影响,将分指数和除以参加评价的项数（n）,即：
PI等于■■■（2）
与简单叠加指数相比,算术平均值指数消除了评价参数项数的不同对评价结果产生的影响,增加了一定的可比性.
1.2.3 最大值指数.亦称内梅罗指数,该方法特点是在计算式中含有评价参数中最大的分指数项.公式如下：
PI等于■（3）
最大值指数充分重视某污染物出现的最大浓度值对水质的影响和作用.但在污染物波动大时,可能出现1个由最大值决定的高峰,反映不出其他污染指数的贡献.
1.2.4 加权平均指数.根据污染物对环境影响作用的不同,人为地引入加权值Wi ,计算公式为：
PI等于■Wi■ （4）
加权平均指数通过加权考虑了不同污染物对水质的不同影响,可以有针对性地突出某种污染物的作用.但当超标指数过多或者超标倍数较大时,加权平均指数的值会低于最大值指数,可能会掩盖污染问题.权值如何取值客观合理是一个关键问题.
1.2.5 混合加权模式.计算公式为：
PI等于Σ1Wi1Ii+Σ2Wi2Ii（5）
式（5）中,Ii为分指数,Σ1为诸Ii>,1求和,Σ2为所有Ii求和；Wi1等于■,Ii＞1,Wi1等于■,所有Ii.并且,Σ1Wi1等于1,Σ2Wi2等于1.
混合加权模式强调了超标污染物对水质的影响,并且引入权值使评价结果更加合理.但缺点是当超标指数过大或超标项多时,评价结果会明显增大.
污染指数评价是对整体水质作出定量描述,根据定量结果,按照一定的分级标准对水质作出定性评价.只要项目、标准、监测结果可靠,综合评价从总体上看可以基本反映水体污染的性质和程度,而且对于全国流域尺度而言,污染指数评价法计算简便,便于进行不同水体之间或同一水体时间序列上的基本污染状况和变化的比较.污染指数评价方法的缺点是,不能很好地与国家统一的水质功能类别相一致,各种方法均根据各自指数大小规定污染等级,没有完善统一的环境质量分级系统,不同的指数之间、指数分级与环境质量标准之间都缺乏可比性.评价结果只能说明污染程度的轻重,不能确定其功能的具体类别；同时,同一类水体的水质标准有一个变化范围,权重取值不同会对评判结果带来影响.综合指数评价法在污染物浓度不大或不需要对水质功能类别进行评价的情况下可以使用.
1.3 模糊评价法
水环境污染程度与水质分级相互联系并存在模糊性,而水质变化是连续的,模糊评价法较好地体现了水环境中客观存在的模糊性和不确定性,符合客观规律,具有较强的合理性.用模糊数学集的隶属度函数来描述水质分级界限,使评价结果更接近于实际情况.
模糊评价法是通过监测数据与各级标准序列间的隶属度来确定水质级别的方法,其考虑了参加评价的各项因子在总体中的地位,由监测数据建立各评价因子对各级标准的隶属度集,形成隶属度矩阵,再把因子的权重集与隶属度矩阵相乘,获得一个综合评判集,进而得到综合评价结果[6].用模糊数学方法进行水质评价有2个关键问题：一是评价因子隶属度的分析与计算；二是各评价因子的权重分配[7].随着模糊评价法的应用和改进,模糊评价法中主要有模糊综合评价法、模糊模式识别法、模糊聚类法等[8].
模糊评价法中应用最广的是模糊综合评价法,其具体步骤是：①建立水质评价因子集合及等级集合；②建立单因子评价矩阵；③确定各因子的权重；④建立水质评价模型[9].模糊综合评价法权重的确定是根据各评价因子的超标情况进行加权,但污染物毒性与浓度不成简单的比例关系,这种加权方法不一定符合实际,使评判结果易出现失真、失效、均化、跳跃等现象.田景环等[10]提出根据模糊模式识别理论建立模糊评价矩阵,采用最优权法确定各水质指标的权重,以改进评价指标权重的确定方法,较好地克服了评价结果均值化倾向.由于模糊评价法大都根据各污染因子的超标程度确定权重,各因子的权系数随实测样本的不同而变化,不利于不同水样之间评价结果的比较,并且经常出现评价结果分类不明显、分辨性差的缺点；同时,模糊评价法不能确定主要污染因子,有可能掩盖有毒有机物、重金属等对人体健康和生态环境威胁较大的污染物的影响；而且评价过程复杂,可操作性差.因此,模糊评价法主要适用于各个评价因子超标情况接近的情况,评价的出发点是体现不同评价因子对水质的综合影响.今后还需进一步研究模糊理论进行水质评价方面的应用,研究的关键在于解决权重的合理分配和提高评价结果的可比性.
1.4 灰色评价法
水环境系统是一个多因素、多层次的复杂系统,水环境监测数据是在有限时空范围内获得的,它提供的信息是不完全和不具体的,且评价标准分级之间的界限也不是绝对的.因此,可将水环境系统视为一个灰色系统.
灰色系统原理应用于水质综合评价中的基本思路是：计算水体水质中各因子的实测浓度与各级水质标准的关联度,根据关联度大小确定水体水质的级别.灰色系统理论进行水质综合评价的方法主要有灰色关联评价法、灰色聚类法、灰色贴近度分析法、灰色决策评价法等[11-12].灰色关联分析法采用关联度来定量研究系统内各要素的相互关系、相互影响与相互作用.灰色关联分析法应用于水质评价中,选择评价因子的监测值为参考序列,水环境质量标准为比较序列,根据水质标准分级可以求出多个关联度,比较序列关联度最大的参考序列所对应的级别即为水质类别[13-14].灰色聚类法是以灰数的白化函数生成为基础,将评价因子的监测值按照类别进行聚类归纳,以判断评价因子的所属类别[15].
水质评价标准:环境影响评价师《环境影响评价技术方法》第八讲：河口水质的取样
与模糊评价法类似,灰色评价法突破了传统精确数学严格的约束,体现了水环境系统的不确定性,可根据关联度的大小对同类水体的水质进行比较,因此具有排序明确和可比性较好等优点.缺点是存在均值化,计算复杂等问题,可以通过进一步完善来克服这些缺点.
1.5 人工神经网络法
人工神经网络（Artificial Neural Networks）是一种由大量处理单元组成的非线性自适应的系统.应用人工神经网络进行水质评价,首先将水质标准作为“学习样本”,经过自适应、自组织的多次训练后,网络具有了对学习样本的记忆联想能力,然后将实测资料输入网络系统,由已掌握知识信息的网络对它们进行评价.这个过程类似人脑的思维过程,因此可模拟人脑解决具有模糊性和不确定性的问题.
水质评价中应用较广泛人工神经网络模型B-P网络模型和Hopfield模型.B-P网络模型是运用误差反传算法的网络模型,其中心思想是调整权值使网络总误差最小,通过反复的正向传播和反向传播,不断地修改各层神经元的权值和阈值来减少误差函数,直到得到某一相当小的正值或进行迭代运算时误差函数不再减少[16].Hopfield模型是具有模式联想功能的反馈式网络模型.
相对于模糊评价法和灰色系统法,人工神经网络法具有客观性和通用性等优点：①权重的获得摈弃了主观影响, 使评价结果更具客观性,精度也更高.②可以运用训练好的权重对不属于训练样本的实测样本进行评价,具有通用性,特别适合区域的综合评价.人工神经网络用于水质评价缺点是评价结果易出现均值化现象,同时原理和计算过程复杂.
1.6 水质指数法
1.6.1 水质标识指数法.同济大学的徐祖信于2005年在单因子水质标识指数法基础上,提出综合水质标识指数法[17-18].综合指数评价法是对各污染指标的相对污染指综合水质标识指数,可以表达河流总体的综合水质信息.综合水质标识指数由整数位和3～4位小数位组成,结构为：
Iwq等于X1.X2X3X4（6）
式（6）中,X1.X2由计算获得,X3和X4根据比较结果得到.其中,X1为水体总体的水质类别；X2为水质在X1类水质变化区间内所处位置,从而实现在同类水质中进行优劣比较；X3为参与水质评价的评价因子中,劣于水环境功能区目标的单项指标个数；X4为水质类别与水体功能区类别的比较结果.综合水质标识指数的核心是X1.X2的计算,即根据监测数据确定水体的综合水质类别,并确定水质在该类别变化区间中的位置.计算公式如下：
X1.X2等于■■（P1+P2+等+Pm）（7）
式（7）中：m为参加综合水质评价的水质单项因子的数目；P1,等,Pm分别为第1,等 m个评价因子的单因子水质标识指数.综合水质标识指数法结合了国家标准规定的水质类别,可以对水质类别进行定性评价,并且考虑了水质污染程度的比较,可以在同一类水的水质指标中进行定量比较,还能判别河流水体是否黑臭.综合水质标识指数法的缺点是每项评价因子的权重是相等的,并且计算量较大.
1.6.2 水质指数评价法.江苏省太湖流域河流水质评价的推荐方法——水质指数评价方法[19],在江苏省太湖流域河流水质评价中,根据河流污染的特点,综合考虑了单因子指数评价、综合污染指数评价和综合水质标识指数评价方法.水质指数组成为：WQI等于X1.X2（X3）,式中：X1为水质类别；X2为水质在该类别变化区间中所处的位置；X3为首要污染因子,其水质指数的计算公式为：
X1.X2等于Max（X1.X2 pH,X1.X2 DO,X1.X2COD■,X1.X2NH■-N,等）（8）
式（8）中,X1.X2 pH,X1.X2DO,X1.X2COD■,X1.X2NH■-N等指pH值、溶解氧、高锰酸盐指数、氨氮和其他参加评价指标的单因子水质指数；Max指取所有参加评价指标的单因子水质指数的最大值.
1.7 湖泊富营养化评价方法
湖泊富营养化是指湖泊在自然因素和人类活动的影响下,大量营养盐如氮、磷等输入,使湖泊逐步由生产力水平较低的贫营养状态向生产力水平较高的富营养状态,致使水体透明度下降,溶解氧降低的一种现象.全球范围内30%～40%的湖泊和水库遭受不同程度富营养化影响,湖泊的富营养化成为普遍关注的环境问题之一.湖泊富营养化评价,就是通过与湖泊营养状态有关的一系列指标及指标间相互关系,对湖泊的营养状态作出判断[20].目前,我国湖泊富营养化评价的方法主要有参数法、生物指标评价法、营养状态指数法等.
1.7.1 营养状态指数法.该法是国内湖泊富营养化评价中应用最广的一种方法.营养状态指数法综合多项富营养化指标,包括湖水透明度、叶绿素含量、水体中总磷、总氮浓度、高锰酸盐指数等,并将其转换为营养状态指数,从而对湖泊营养状态进行分级,其中主要包括TSI指数法、修正的TSI指数法、综合营养状态指数法等.
1.7.2 TSI指数法.该法是美国科学家卡尔森在1977年提出来的,这一评价方法以湖水透明度（SD）为基准,综合各项参数评价营养状态,克服了单一因子评价富营养化的片面性.但TSI指数法没有考虑到除浮游植物以外的其他因子对透明度的影响.日本的相崎守弘等人,把以透明度为基准的TSI指数,改为以叶绿素a浓度为基准的营养状况指数,称之为修正的TSI指数[21].综合营养指数法是以叶绿素a作为基准参数,将其他评价参数赋予权重并进行加和.王明翠等[22]应用综合营养指数、评分指数和主成分分析营养度法对太湖2001年1—8月湖泊富营养化状况进行了评价分析,最终选取综合营养指数作为湖泊富营养化评价方法,并根据评价结果对湖泊富营养状态进行分级.
2. 评价方法的发展趋势
水环境系统是一个复杂的、不确定系统,还没有一个大家公认的和通用的水环境质量评价数学模型,也没有建立一个通用的数学模型选用的标准和规则.现有的水环境评价模型都有各自的优缺点,如何针对流域的具体情况,根据评价目的和流域特征选择合适的评价方法以及有代表性的评价参数,使评价结果更加真实和准确,评价过程和参数简单可行,仍是今后需继续研究的问题.水环境评价是以监测数据为依据,对水环境现状及其变化规律作出分析和评价,从而为环境决策和管理服务.从这一角度出发,一个好的水质评价方法应满足准确性、可比性和可行性等特点.评价结果的水质类别要符合国家水质控制标准的要求,与国家水质控制标准有可比性和一致性,同一类别中的水体可以进行比较,能够说明地表水的质量和功能,并且评价方法应该简单实用,便于在实际的评价工作中推广.同时,评价模型中的参数应该既全面准确,又不至于难于获取.今后,还需要根据以上要求对各种评价方法进行进一步的研究和完善.
随着计算机、通讯和自动监测技术的发展,运用地理信息系统（GIS）实现评价模型查询和运算的自动化,以及评价结果的可视化,是水质评价模型的发展方向.GIS技术应用于水环境质量评价与管理方面,可以在数据采集、空间查询、空间分析与模型分析等方面提供服务,尤其是在水质预测预警方面,将GIS技术结合水环境预测模型,可以将前端采集的实时水质数据与预测模型进行交互,运用模型准确、直观地预测水环境质量变化趋势,并且将可能造成的环境风险可视化,更真实的反映水环境污染状况.
随着环境评价方法的日益成熟和水质评价工作的不断深入,水质评价模型的发展会更加符合水环境的特征,评价结果将更加趋于实际和易于比较.同时,随着计算机技术和GIS技术的发展,水质评价模拟的自动化水平将更高,计算结果更加精准、可靠,模拟过程将会向可视化、动态化、直观化方面发展,为水污染控制决策提供科学依据,为实现水环境预测预警提供技术支持.
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总结：此文是一篇评价水质论文范文,为你的毕业论文写作提供有价值的参考。
水质评价标准引用文献:
[1] 标志设计的评价标准提纲 论文提纲格式
[2] 标志设计的评价标准论文提纲 论文提纲范本大全
[3] 评价标准论文范文 评价标准相关论文范文检索2万字
