巢湖水质富营养化综合评价方法探讨

黄 明

（安徽建筑工业学院 环境与能源工程学院，安徽 合肥230022）

巢湖属浅水、人工控制型湖泊，在正常蓄水位8.0m时，其水域面积约755.0km2，入湖河流共33条，分别属杭埠-丰乐河、派河、南淝河-店埠河、柘皋河、白石山河、裕溪河7条水系［1-3］。近年来，巢湖水质富营养化问题仍然很突出，因此，对巢湖水质富营养化进行综合评价是一项重要的工作。本文依据2010年巢湖水质监测数据建立评价模型，并利用Matlab软件尝试对巢湖水质富营养化进行综合评价。

1 水质监测数据和评价标准

巢湖12个水质监测点位置见图1。选取南淝河入湖区、西半湖湖心、忠庙、东半湖湖心和巢湖船厂5个监测点数据对巢湖水质富营养化进行综合评价，见表1。

图1 巢湖水质监测点位置示意图

巢湖水质富营养化评价标准见表2。

2 评价模型的建立

（1）建立无量纲化实测数据矩阵和评价标准矩阵［4-5］

根据表1和表2，可得到实测数据矩阵X＝（χij）5×4和评价标准矩阵Y＝（ykt）4×5，

表1 2010年巢湖水质实测数据

表2 巢湖水质富营养化评价标准［1］

再建立无量纲化实测数据矩阵：A＝（aij）（i＝1，2，3，4，5；j＝1，2，3，4）和无量纲化评价标准矩阵B＝（bkt）（k＝1，2，3，4；t＝1，2，3，4，5），其中

利用Matlab可以得到

（2）计算各评价指标的权重

首先计算矩阵B的各向量的均值与标准差：

再计算变异系数：

得到各指标权重向量为

根据权重大小，总磷所起的作用最大，耗氧量次之，透明度与总氮权重大小接近，作用相对较小。

（3）建立水质综合评价模型

利用向量之间的距离来衡量2个向量之间的接近程度，可以调用Matlab软件中的欧氏距离函数dist（w，p）和绝对值距离函数 mandist（w，p）来计算向量间的距离［4-5］。

计算A中各行向量到B中各列向量的欧氏距离：

计算A中各行向量到B中各列向量的绝对值距离：

3 Matlab编程

计算结果如表3和表4。

从表3和和表4可以看出，尽管欧氏距离与绝对值距离意义不同，但对各监测点的富营养化的评价等级是一样的。

表3 欧氏距离判别表

表4 绝对值距离判别表

3 结论

对湖泊富营养化程度评价的方法较多，有的是将各指标分别与营养状态对照进行判定，但各指标间往往缺乏有机联系，尤其是当各指标反映的营养状态不一致时，综合评价就存在不少困难。

通过运用Matlab软件中的欧氏距离函数dist（w，p）和绝对值距离函数 mandist（w，p）来计算向量间的距离，并建立水质综合评价模型对各监测点实测数据进行评价，其评价结果一致，表明该评价方法具有稳定性。

［1］屠清瑛，顾丁锡，徐卓然，等.全国湖泊富营养化研究之二——巢湖富营养化研究［M］.合肥：中国科技大学出版社，1991.

［2］安徽水利厅，安徽省环境保护局.安徽省水功能区划［M］.北京：中国水利水电出版社，2004.

［3］张之源，王培华，张崇岱.巢湖营养化状况评价及水质恢复探讨［J］.环境科学研究，1999，12（5）：45-48.

［4］胡守信，李柏年.基于 MATLAB的数学实验［M］.北京：科学出版社，2004.

［5］苏金明，阮沈勇.MATLAB6.1实用指南（上册）［M］.北京：电子工业出版社，2002.