基于模糊综合法和海明距离模糊法的水质评价——以海河天津段为例

杨 帅，孙力平，钟 远

(天津城建大学a. 环境与市政工程学院；b. 天津市水质科学与技术重点实验室，天津 300384)

基于模糊综合法和海明距离模糊法的水质评价
——以海河天津段为例

杨 帅a,b，孙力平a,b，钟 远a,b

(天津城建大学a. 环境与市政工程学院；b. 天津市水质科学与技术重点实验室，天津 300384)

根据叶绿素a(Chl.a)和总磷(TP)等水质指标的监测值，采用模糊综合法和海明距离模糊法对海河天津段水质进行了富营养化评价．模糊综合法是通过建立模糊矩阵和权向量，利用最大隶属原则进行评价，突出了主要因子对富营养化的影响；海明距离模糊法是通过构建标准化矩阵和权向量，并综合考虑各评价指标的贡献率，利用最小海明距离原则进行评价，具有很高的分辨率．评价结果表明：前者最大隶属值均值为0.522，属于轻富营养状态，偏向于中富营养状态；后者最小海明距离值(D)均值为0.092,5，属于轻富营养状态；后者更适合于评价海河天津段水质．

海河天津段水质；模糊综合法；海明距离模糊法；富营养化

综合水质的合理评价是水环境治理的基础性工作．目前，最常用的方法包括单因子指数评价法、综合指数评价法[1]、模糊综合评价法[2-4]和灰色聚类评价法[5]等．水体污染程度与水质等级间存在一定的模糊性[6]．模糊评价法可以将一些边界不清、不易定量的因素定量化，从而更加客观、准确地反映水质状况与水质标准间的关系[7]．海明距离模糊法较为简捷，且有很好的实用性和分辨率[8]．当水质处于同一级别时，量化的最小海明距离值(D)可以表征水污染程度的大小．分别采用模糊综合法和海明距离模糊法对海河天津段水质进行富营养化评价，并通过对比评价结果，尝试确定一种适用于评价海河水质富营养化程度的方法．

1 实验区概况与研究方法

海河全长70多km，向东流至大沽口入海，是天津市最重要的河流．海河在市区段水质的好坏直接关系到人们的正常生活和市区的景观．

通过近几年对海河天津段水质的观察，在每年9月水质严重恶化，水华大面积暴发，所以在9月共监测5次，取平均值进行评价．根据监测区域的特点，分别在金钢桥(1#)和金汤桥(2#)处设置采样点，选取叶绿素a(Chl.a)、总磷(TP)、总氮(TN)、高锰酸盐指数(CODMn)和透明度(SD)作为富营养化评价指标，测定方法参照《水和废水监测分析方法》[9]．各监测点的水质监测数据见表1；9月平均值见表2；CODMn、TP和TN的地表水环境质量标准见表3．

由表2和表3可知：两监测点TP均值为0.155，处于III类水；TN均值为4.380，处于劣V类水；CODMn均值为5.105，处于III类水，但已接近IV类水．参照国际经合组织(OECD)所规定的关于评定湖泊营养状态的叶绿素a划分标准，≥78,µg/L为重富营养型，11～78,µg/L为富营养型，3～11,µg/L为中营养型，≤3,µg/L为贫营养型．海河天津段在每年9月处在富营养化状态，是夏季较高的水温促进了藻类生长，这与赵超等[10]关于银湖的研究所得结论基本一致．受居民生活垃圾、工业废水及农业灌溉水径流的影响，南运河污染严重，而南运河又是海河的上游河流，这是该河段富营养化程度严重的一个重要原因．

表1 海河水质监测数据

表2 海河水质监测数据平均值

表3 地表水环境质量标准

2 基于模糊综合法的富营养化评价

模糊综合评价法的基本步骤如下．

(1)确定评价因素集xi(i＝1，2，3，…，n)和评价集Y(I，II，III，IV，V)，xi为表1中评价指标，I-V分别对应极贫营养、贫营养、中营养、轻富营养和重富营养．根据金相灿[11]的研究结果和国内部分湖泊水库评价标准，富营养化水质评价标准见表4．

表4 富营养化水质评价标准

结合表2和表4可以看出：各监测点的Chl.a、TP和SD均处于轻富营养状态，1#和2#监测点的TN分别处于重富营养状态和轻富营养状态，两监测点的COD处于中富营养状态．

(2)采用模糊分布法，构造各单项指标对各评价等级的隶属度函数．

(3)根据表2、表4和隶属度函数，建立模糊关系矩阵R．

(4)采用加权法计算模糊权重向量W(W1，W2，…，Wn)

其中，Ci为评价因子i的监测浓度值；Si为评价因子i各级评价标准值．

(5)模糊矩阵B＝W☉R，其中“☉”表示模糊矩阵合成算子，将B归一化得到B*．

按照以上方法，模糊关系矩阵R如下；评价因子权重见表5；模糊综合评价结果见表6．

由R1#和R2#可以看出：两监测点的Chl.a和TP在第III级的隶属度大于第IV级；TN在第IV级的隶属度远远大于其他等级；COD在第III级的隶属度大于第II级；SD在第IV级的隶属度大于第III级．可见，TN在水质评价过程中的贡献值较大．

表5 两监测点的评价因子权重

表6 模糊综合评价结果

根据最大隶属原则，由表6可以看出：1#和2#监测点的最大隶属值分别为0.555和0.489，富营养化程度分别属于轻富营养和中营养，但2#监测点的隶属度值与轻富营养的隶属度值只差0.002，说明2#监测点趋于轻富营养，海河天津段总体呈轻富营养状态．与应用地表水环境质量标准所得出的海河天津段处于III类水，并接近IV类水的评价结果相比，二者具有很好的吻合度；该方法所得结果充分考虑了水质评价中的模糊特征，克服了单因子评价法只考虑污染最突出的因子和水质最差的单项指标的缺点，具有很好的整体性和客观性．所以应用模糊综合法对该河段进行水质评价是可行的．

3 基于海明距离模糊法的富营养化评价

海明距离模糊法的基本步骤如下．

(1)确定实测指标矩阵Cn×m和评价标准矩阵St×m，其中：n为评价样本数；m为评价指标数；t为评价标准级别．

(2)应用公式(1)和(2)分别将矩阵Cn×m和St×m转化为矩阵Fn×m和Et×m，其中：S1i、Shi和Sti分别为第i个评价指标的1、h和t级标准值；规定1级和t级城市景观水质量标准浓度的隶属度值分别为0和1．

(3)设各评价项目的权重分别为w1，w2，…，wm，则

式中：Ci为第i种评价因子的浓度实测值；Csi为第i种评价因子的各级浓度标准值的算术平均值；Fji为第i种评价因子第j级的标准值；t为所分级数．

按照上式，矩阵Fn×m和Et×m的计算结果如下

归一化权重矩阵W

水质评价结果见表7．

表7 海明距离模糊法分级结果

由表7可以看出：1#和2#监测点的D值分别为0.093和0.092，相差仅0.001，说明两监测点水质污染程度基本一致，富营养化程度均为轻富营养，与应用地表水环境质量标准所得评价结果具有很好的一致性．所以，应用海明距离模糊法对该河段进行水质评价也是可行的．

4 两种方法的对比分析

模糊综合法在第Ⅲ和第Ⅳ级的隶属度比较接近，两监测点处于不同的营养状态，整体属于第Ⅳ类，但很接近第Ⅲ类．这是因为模糊综合法采用最大隶属原则，突出了主要影响因子的作用，信息丢失量较大．虽然模糊矩阵中大部分指标处于第Ⅲ类，但TN在第Ⅳ级的隶属度相对较大，在TN的影响下，评价结果会向第Ⅳ类“偏移”，所以使得整体评价结果为轻富营养化状态．

海明距离模糊法所得两监测点的D值明显小于其他组别的海明距离，属于第Ⅳ类．这是因为海明距离模糊法综合考虑了所有评价因子的贡献率，信息利用率较高，且能通过D值的大小表征同一营养状态下污染程度的大小．由于各指标大部分处于第Ⅳ级，所以评价结果为轻度富营养化状态．

由两种方法的计算过程可以看出，隶属函数和权重的确定对评价结果有很大影响．因此，从隶属函数和权重两方面来优化模糊综合法和海明距离模糊法还有待进一步研究．

5 结 论

(1)模糊综合法突出了主要因子对富营养化的影响，但信息丢失量较大；海明距离模糊法综合考虑了各评价指标的贡献率，具有很高的分辨率．两种评价方法均考虑了水体水质评价的模糊性，评价结果具有客观性和可靠性．

(2)模糊综合法的评价结果为轻富营养状态，但接近中度富营养化状态；海明距离模糊法的评价结果属于轻富营养．

(3)海明距离模糊法比模糊综合法更适合于评价海河天津段的水质情况，评价结果较为可靠．

［1］ CARLSON R E. A trophic state index for lakes[J]. Lminol Ocean，1997，22：361-369.

［2］ 胡著邦，徐建民，全为民. 模糊评价法在湖泊富营养化评价中的应用[J]. 农业环境科学学报，2002，21(6)：535-536，539.

［3］ 裴廷权，王里奥，韩 勇. 三峡库区小江流域水体富营养化的模糊评价[J]. 农业环境科学学报，2008，27(4)：1 427-1 431.

［4］ 水 艳. 太湖流域平原地区水质综合评价与水资源价值评价研究[D]. 南京：河海大学，2006：9-18.

［5］ 朱庆峰，廖秀丽，陈新庚，等. 用灰色聚类法对荔湾湖水质富营养化程度的评价[J]. 中国环境监测，2004，20(2)：47-50.

［6］ 韩晓刚，黄廷林，陈秀珍. 改进的模糊综合评价法及在给水厂原水水质评价中的应用[J]. 环境科学学报，2013，33(5)：1 513-1 518.

［7］ DSHIYA S，SINGH B，GAUR S，et al. Analysis of groundwater quality using fuzzy synthetic evaluation[J]. Journal of Hazardous Materials，2007，147(3)：938-946.

［8］ 安 达，姜永海，杨 昱，等. 海明距离模糊法在垃圾填埋场地下水质量评价中的应用[J]. 环境工程技术学报，2013，3(2)：119-123.

［9］ 国家环境保护总局. 水和废水监测分析方法[M]. 4版.北京：中国环境科学出版社，2002.

［10］ 赵 超，于宁楼，戴 伟，等. 银湖夏季叶绿素a与水质因子的相关分析及富营养化评价[J]. 安徽农业科学，2010，38(32)：18,252-18,254.

［11］ 金相灿. 中国湖泊环境[M]. 北京：海洋出版社，1995.

（编辑校对：胡玲玲）

Water Quality Assessment of Haihe River in Tianjin Based on Fuzzy Comprehensive Method and Hamming Distance Fuzzy Method

YANG Shuaia,b，SUN Li-pinga,b，ZHONG Yuana,b
(a. School of Environmental and Municipal Engineering；b. Tianjin Key Laboratory of Aquatic Science and Technology，Tianjin Chengjian University，Tianjin 300384，China)

According to the monitoring value of water quality indicators such as Chl.a and TP, the eutrophication level of the water quality of Haihe River in Tianjin was assessed using fuzzy comprehensive method and hamming distance fuzzy method. Through building fuzzy matrix and fuzzy vector, the fuzzy comprehensive method made assessment by using maximum subordinate principle, giving prominence to the impact of the chief factor on eutrophication. The hamming distance fuzzy method made assessment according to minimum hamming distance principle by building standard matrix and weight vector and by considering the rate of contribution of each evaluation index, having high resolution ratio. The assessment results showed that the former average of maximum subordinate value was 0.522, and the water was at mildly eutrophication level and on the verge of moderate eutrophication level; the latter average of minimum hamming distance value (D) was 0.092 5, and the water was at mild eutrophication level. The latter was more suitable to assess the eutrophication level of Haihe River in Tianjin.

water quality of Haihe River in Tianjin；fuzzy comprehensive method；hamming distance fuzzy method；eutrophication

X824

A

2095-719X(2014)05-0337-05

2014-09-01；

2014-10-17

国家科技重大专项水专项(2012ZX07308-002)

杨 帅（1989—），男，河北唐山人，天津城建大学硕士生．