地下水水质评价方法的综述

刘菲菲，赵方乐

（青岛大学 化学化工与环境学院，山东 青岛266071）

1 引言

埋藏在土壤、岩石的孔隙、裂隙和溶隙中各种不同形式的水统称为地下水［1］。随着经济的快速增长，地下水已成为人民生产生活中的重要供水水源，特别是在北方地区。例如我国北方大部分地区，地下水在城市总供水量中占有较大的比重，平均可达到49%，而用于居民供水的比重高达76%［2］。

地下水水质评价是地下水资源评价的一项十分重要的内容，它的主要任务是根据地下水的主要物质成分和给定的水质标准，分析地下水水质的时空分布状况，为地下水资源的开发利用规划和管理提供科学依据［3］。描述地下水水质的指标是多方面的［4］。我国在1993年制定了《地下水质量标准（GB／T14848－93）》，根据地下水水质现状、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、农业用水水质要求，将地下水质量划分为5类［5］。

2 单因子评价法

单项因子评价是指分别对单个指标进行分析评价。该方法计算简便，用水体各监测项目的监测结果对照该项目的分类标准，确定该项目的水质类别，在所有项目的水质类别中选取水质最差类别作为水体的水质类别［6］。但是由于是对单个水质指标独立进行评价，因此得到的评价结果不能全面地反映地下水质量的整体状况，可能会导致较大的偏差。

3 综合评价法

3.1 综合指数法

通过多个指标并赋予各指标不同的权重的综合判断确定地下水质标准的综合指数法在地下水水质评价中一直被广泛应［7，8］。常用的综合指数法有 F值法［9］（内梅罗指数法［10］）和加权综合指数法［11］等。已有的综合指数法在评价过程中还存在着一些缺陷：忽略了水质分级界线的模糊性，评价结果不能很好地满足水质功能评价的要求［7］；评价结果不能很好地反映出水质污染的真实状况，例如从单因子的分指数来看，即使是已经达到污染，也有可能会在综合指数计算中被掩盖；模式的分辨性较差［8］，例如要对不同地下水体的质量优劣进行区分时，很可能会得到相同的综合评价分值，此时就无法判断它们的优劣了。

3.1.1 F值法

（1）参加评分的项目 ，应不少于规定的监测项目，但不包括细菌学指标。

（2）首先进行各单项组分评价 ，划分组分所属质量类别。对各类别按表1规定分别确定单项组分评价分值Fi［9，12］。

表1 地下水质量单项组分评分

（3）计算综合评分值。

Fmax—单项因子分值中的最大值；

n—评价组分数。

（4）根据F值按表2确定地下水质量级别。

表2 地下水质量级别

3.1.2 加权综合指数法

（1）以各评价因子为评价标准进行各项污染指标分指数的计算，见下式。

Pi＝Ci／Csi

式中：Pi—污染分指数；Ci—污染因子实测浓度；Csi—评价因子背景值。

按上式计算各点位所有评价因子的污染分指数，见表3。

表3 评分标准

（2）综合污染指数的计算。在进入综合指数计算前，首先要对污染分指数按下列标准评分（Fi），将各点位评价因子污染分指数得分按下式计算，求得各测点综合污染指数。

式中：Xj—综合污染指数；Fj—污染分指数得分；n—评价因子项数。

（3）加权综合污染指数的计算，见下式。

式中：Xj—综合污染指数；n—评价因子项数；Pi—污染分指数；Pi≤1时，以1计。

（4）根据指数值把评价区域地下水分为5个级别，见表4［11］。

表4 地下水分级

3.2 模糊综合评价法

水质模糊数学评价方法，是近年来在地下水水质综合评价当中应用很广泛的一种方法，它以对地下水污染分界的中介过渡性的模糊描述和以隶属度表示地下水对各等级水的隶属关系，而更接近实际地全面反映地下水体质量状况，从而避免了指数评价方法在分类指数上带来的人为影响［13］。

模糊综合评判可以用数学式来表示：B＝A·R，其中A是权重模糊行矩阵，它是由各评价因子的权重分配构成的向量，即因子权重模糊向量或权重矩阵；R是模糊变换器，表示各评价因子对评价等级的隶属度，即模糊关系矩阵；B是一个1×M 阶矩阵，是综合评判结果［14，15］

具体步骤如下。

（1）确定因子集合U ＝ ｛u1，u2，…，un｝，其中u1，u2，…，un为参与评价的n个因子 。

（2）确定评价标准集合V ＝ ｛v1，v2，…，vm｝，其中v1，v2，…，vm为m 个评价等级 。

（3）求出各评价因子对不同级别评价标准的隶属度 ，进而求出模糊关系矩阵R。

（4）确定每一种评价因子的权重值，确定权重的方法较多，以污染物的超标情况决定权重较为合理［16］。由此得到各监测点权重集A。

（5）通过模糊关系矩阵的复合运算，得出评价结果B＝A·R。

4 灰色系统法

4.1 灰色聚类法

灰色聚类是以灰数的白化权函数生成为基础，将这些观测指标或对象聚集成若干个可定义类别的方法［17］。因此，对水质进行分级评价时，按灰色系统理论，用灰色参数描述该系统，把水质等级的分级指标值用灰色参数（灰数）来表示，从而进行水质分类。灰色聚类法信息利用率高，精度较高，注意到了水质评价中的模糊性和不确定性，和模糊数学一样都可以通过隶属函数来反映该属性并加以量化［8］。

4.2 灰色关联度法

灰色关联分析法是灰色系统理论的基本方法，采用关联度来量化研究系统内各因素的相互关系、相互影响与相互作用，在地下水系统中多用于确定某一参考序列与多个比较序列之间的关系［17］。它的基本思想是根据序列曲线几何形状的相似程度来判断其联系是否紧密：曲线越接近，相应序列之间的关联度越大，反之就越小。满足水环境质量评价的基本要求，是可行的，并且具有简单、可比的优点［18，19］。

5 模型法

5.1 BP人工神经网络法

误差反向传播人工神经网络模型简称BP网络［18］。BP神经网络模型的结构属于多层形状的网络，包括输入层、隐含层和输出层。BP神经网络水质评价模型的建立，就是将水质评价指标作为变量，用网络的输入节点来表达，水质分类级别由输出节点来表示，根据待评判水点与水质标准值的贴近程度判断其归属级别。如果在输出层得不到期望输出，则转入反向传神经元的权值，使误差信号达到最小［20］。

5.2 多元线性回归

地下水系统是一个由输入、输出及地质实体构成的复杂系统，整个系统的各因素相互影响、相互联系，构成一个有机整体。确定多个因素变量之间的定量关系，采取多元线性回归分析法，建立数学模型，对地下水水质进行评价［21］。

基本思路：要考查m个变量x1，x2，…xm间的关系，共选择n个样点测试，每次测试数据为 （y1i，x1i，x2i，…xmi），i＝1，2，…n。如果y 与x1，x2，…xm之间存在线性关系，则求出线性回归方程后，还需对回归方程进行显著性检验，一般采用两种统计方法对回归方程进行检验，一是回归方程显著性的F检验，另一个是回归系数显著性的t检验。

5.3 GIS的评价模型

将GIS技术和面向对象的方法用于地下水水质评价及预测的研究中，利用人类在现实生活中常用的思维方式来认识、理解和描述问题，使地图上的区域对象和数据库对象成为既包括属性，也包括作用于属性操作的运行实体；将评价结果加于地理信息之上，使评价结果可视化、地图化，评价图更加生动、直观，便于理解和决策［22］。

GIS水质评价方法，实质是一种统计方法，其应用的数学基础是数理统计学中贝叶斯理论，即各因素在水质评价中有概率Pi，对于研究区某一点，各个因素综合作用，导致实际水质污染与否（或污染程度）的概率P就是要求的评价判据［23］。

6 理论法

6.1 集对分析法

集对分析理论是赵克勤先生创立的一门新的系统理论方法［20］。其核心思想是将系统内确定性与不确定性予以辩证分析与数学处理，体现系统、辩证、数学三大特点。

对一个地区的地下水水质评价时假定有N个评价指标，其中有S个评价指标优于标准，有P个评价指标较差于标准，有F个评价指标未测或缺乏，比较运用集对分析方法进行地下水水质评价时应将评价区域的各个指标与评价标准构筑成一个集对则该地区的联系度表达式为：μ＝S／N＋Fi／N＋Pi／N［24］。

式中：i，j分别为差异不确定度和对立度标记。

设a＝S／N，b＝F／N，c＝P／N，则a、b、c依次为同一度、差异不确定度、对立度，联系度表达式就可以简写为：μ＝a＋bi＋cj。

通过构造确定联系度的白化函数，获得各个指标对应于某个评价级别的联系度，再计算出相应于该评价级别的平均联系度，最后根据最大原则确定评价对象属于何类［20］。

6.2 物元开拓法

给定事物的名称N，它关于特征C的量值为V，以有序三元组作为描述事物的基本元，简称物元，可以表示为R＝ （N，C，V）［25］。事物的名称N、特征C和量值V称为物元的三要素，R表示物元。

物元分析法于20世纪80年代由我国蔡文教授创立［21］，其原理是以物元为基元建立物元模型，以物元可拓为依据，应用物元变换化矛盾问题为相容问题。具体步骤：①确定有待评价物元；②确定经典域和节域；③计算距及关联度数；④计算权系数；⑤综合关联度及质量评价等级评定综合关联度是关联度与权系数的乘积。

7 结语

可以看出，有关地下水水质评价的方法众多，但大多都是采用数学的方法来对地下水资源的水环境质量进行评价，为使地下水水质评价结果更具有准确性和实用性，指出以下几点问题。

（1）评价方法中涉及评价因子的选取，一般都是采用专家评判法，容易发生漏项或重点不突出等问题。

（2）对数学方法中所构造的函数，存在一定的人为性，从而出现评价结果与实际不符。

（3）评价方法只是定性或半定量地对地下水水质作出评价，而没有体现出水质变化的瞬时性。

（4）缺少将GIS模型、数学方法和理论方法相结合的集成方法研究。

［1］ 宫辉力，赵文吉.地下水地理信息系统——设计、开发与应用［M］.北京：科学出版社，2006.

［2］ 罗定贵，王学军，郭 青.基于MATLAB实现的ANN方法在地下水质评价中的应用［J］.北京大学学报：自然科学版，2004（2）.

［3］ 倪海深，白玉慧.BP神经网络模型在地下水水质评价中的应用［J］.系统工程理论与实践，2000（8）：124～127.

［4］ 邹同庆.地下水水质的物元评价方法及应用［J］.常德师范学院学报：自然科学版.2001，13（4）：31～34.

［5］ 国家技术监督局.GB／T14848－93，地下水质量标准［S］.北京：国家技术监督局，1993.

［6］ 黄兴国，刘秀花.水环境质量评价中几种方法的对比［J］.地下水，2005，27（2）.

［7］ 王文强.地下水水质评价方法浅析［J］.地下水，2007（11）.

［8］ 苏耀明，苏小四.地下水水质评价的现状与展望［J］.水资源保护，2007（3）.

［9］ 张新钰，辛宝东，刘文臣，等.三种地下水水质评价方法的对比分析［J］.水资源与水工程学报，2011（6）.

［10］ 谷朝君，潘 颖，潘明法.内梅罗指数法在地下水水质评价中的应用及存在问题［J］.环境保护科学，2002（11）.

［11］ 沈小倩，汤玉福，孟春利.地下水环境质量评价方法的探讨［J］.东北水利水电，2002，20（213）.

［12］ 常明庆，王 平，李 娟，等.地下水环境质量评价常用方法对比分析［J］.人民黄河，2010（4）.

［13］ 程继熊，程胜高，张 炜.地下水质量评价常用方法的对比分析［J］.安全与环境工程，2008（6）.

［14］ 潘春芳，崔广柏，张 浩.地下水环境质量评价方法研究［R］.南京：河海大学水文水资源学院，2008.

［15］ 虞登梅.两种不同的水环境质量评价方法应用与比较［J］.安徽理工大学学报：自然科学版，2006，26（1）.

［16］ 吴建华，李培月，钱 会，等.地下水水质评价方法对比研究——以银川市宁化Ⅰ水源地为例［J］.水资源与水工程学报，2010，21（2）.

［17］ 白玉娟，殷国栋.地下水水质评价方法与地下水研究进展［J］.水资源与水工程学报，2010，21（3）.

［18］ 王丽娟，潘 俊，杨 鑫.等.三种水环境质量评价方法比较分析［J］.地下水，2011，33（3）.

［19］ 吴恩江，李献水，宋 超.灰色关联分析在浅层地下水环境质量评价中的应用［J］.煤矿环境保护，2001，12（5）.

［20］ 厉艳君，杨木壮.地下水水质评价方法综述［J］.地下水，2007，29（5）.

［21］ 王 娟.地下水水质评价方法的研究进展［J］.科技创新与应用，2012（2）.

［22］ 向速林，吴彩斌，鄢贵权.基于GIS的地下水水质评价与预测系统研究［J］.水文地质工程地质，2007（1）.

［23］ 吴文金，李云先.地理信息系统在地下水环境质量评价中的应用［J］.北京工业职业技术学院学报，2005，4（2）.

［24］ 邱 林，唐红强，陈海涛.等.集对分析法在地下水水质评价中的应用［J］.节水灌溉，2007（1）.

［25］ 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［J］.资源调查与环境，2008，29（2）.