渭河陕西段水环境质量评价

李 平，向太吉，侯淑敏，王 丰 ，问思恩，，任惠丽

(1.陕西省水产研究所，西安710086；2.大连海洋大学，辽宁 大连 116023)

【现代应用技术研究】

渭河陕西段水环境质量评价

李 平1，向太吉2，侯淑敏1，王 丰1，问思恩1，2，任惠丽1

(1.陕西省水产研究所，西安710086；2.大连海洋大学，辽宁 大连 116023)

应用改进的模糊层次分析法对渭河干流陕西段2014年各监测点5个指标进行水污染程度权重和隶属度综合分析，结果显示，渭河陕西段DO达到Ⅱ类水质标准,CODMn为Ⅲ类水质标准，NH3-N达到I类水质标准，TP和TN均为Ⅴ类水质.评价单因子污染指数由大到小分别为TN>TP>CODMn>DO>NH3-N.权重分析显示：总磷(TP)和总氮(TN)的权重均在40%以上，对水质的影响程度最大.分析表明：通过长期以来对渭河陕西段水质污染的防治，水体环境有了明显改善，对比2002年数据，综合污染指数下降了79.1%，氨氮、DO和CODMn均在Ⅲ类水质标准以内，尤其是CODMn和NH3-N对比2010年数据，下降幅度分别达到85.1%和95.6%，总磷和总氮浓度远远低于往年.

渭河陕西段;水质评价;模糊层次分析法

0 引言

渭河是黄河的最大支流,发源于甘肃省渭源县乌鼠山,流经陕、甘、宁三省，至陕西省潼关县注入黄河.全河长818.0 km，流域面积134 766 km2,多年平均径流量为75.7亿m3.渭河在陕西境内河流长502.2 km,流域面积33 784 km2,占全省总面积的27%,聚集了全省64%的人口、56%的耕地,多年平均径流量为53.8亿m3[1]. 渭河水质分析与科学评价是渭河综合治理的基础性工作，对渭河水环境质量数据进行科学的评价，才能制定切实有效的整治规划方案[2].用于河流水环境质量评价的方法较多，且有不同优缺点[3-4]，在水质综合评价中，模糊评判法与层次分析法相结合的模糊层次分析法在河流、湖泊、水库等水质评价中进行了大量应用[5].模糊评判法很好地反映了水环境质量的模糊性与连续性，层次分析法能够对复杂系统的水质定性分析并对其进行量化处理[6]，有效解决了隶属度与权重问题.本文根据2014年陕西省渔业环境水质监测数据，应用改进的模糊层次分析法对渭河陕西段的水环境质量监测数据进行了研究评价.

1 材料与样品采集

1.1 采样点设置

据渭河陕西段河床特点，选择上林桥(108°46′28″E,34°21′19″N)、红东村(107°46′21″E,34°17′07″N)、耿镇(109°06′06″E,34°28′00″N)、北兴村(107°46′16″E,34°17′24″N)、老桥(109°15′13″E,34°30′08″N)、朱家崖(107°48′03″E,34°15′11″N)6个监测断面，样品的采集方法及保存方法均按照GB/T12998—1991、GB/T12999—1991的相关要求进行.

1.2 检测参数与方法

选取温度、pH、溶解氧、CODMn、氨氮NH3-N、总氮、总磷7个指标进行分析,温度、溶解氧和pH用水质分析仪现场测定，其余监测指标在实验室内测定，总磷采用钼酸铵分光光度法测定、氨氮采用纳式试剂光度法测定，CODMn按照GB11892—89滴定法测定，总氮采用碱性过硫酸钾消解法测定，具体测定方法参照《水和废水监测分析方法(第4版)》[7].

2 模糊层次分析方法

2.1 层次结构模型的建立

根据水质监测结果，选择水质中溶解氧、高锰酸盐指数(锰法)、氨氮、总磷、总氮为水质评价因子，构建评价因子集U，即U={u1，u2，u3，…，un}；建立水质评价指标的分级因子集S={Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ}，采用GB3838—2002《地面水环境质量标准》进行评价.评价因子集U和评价标准集S见表1.

表1 水质中污染因子等级标准( mg/L)

2.2 建立模糊评价矩阵

水质评价单因素评价矩阵R由单因素隶属度Rij为行组成相应的矩阵，矩阵R隶属度为水质污染物的含量和环境质量标准的函数，下标i、j分别代表评价因子和评价标准.通过函数计算确定隶属度，对于越小越优型指标( 除DO外)，隶属函数表达式如下:

Ⅰ级：

Ⅰ～(M-1)级：

M级：

其中:Sij为第i(i=1,2,…,n)个评价因子的第j(j=1,2,…,m)级水质标准值，x为实测测定的水质污染物含量.对于水质中DO参数指标，仅需改变条件中符号的方向.

根据污染因子实际测定值，通过函数计算求出第i个污染因子相对应各级水的隶属度，由此得到一个i×j阶的相应模糊关系矩阵R：

2.3 权重的确定

可用权重来衡量各因子的重要程度，为了使各因子具有可比性，运用层次分析法确定权重，用单项污染指数法对数据进行处理[8].计算公式如下:

di=ci/coi,(DO计算公式：di=coi/ci) (1)

其中:公式中di表示第i个评价指标的标准值、ci表示水质污染因子测定值，coi表示各级浓度标准值的均值(mg/L).式(1)中标准值取值方法有两种:一种是根据国标Ⅲ类水质标准[9]，另一种是取Ⅴ类标准值的平均数.本文根据徐兵兵等[10]的研究，采用标准判断值的加权平均算法确定coi,以水质标准的中间值和上下限的差值与总距离的比例作为权重.

以总氮为例，确定其水质级别分别为( 0，0.2],( 0.2，0.5],(0.5,1],( 1,1.5],( 1.5，2]，计算如下式所示. 其他指标均依照此方法进行计算，结果见表2.

表2 各级水质标准的均值coi的结果

为便于进行模糊运算，单项权重需进行归一化处理,得到一个模糊矩阵A=(t1,t2,… ,tm)，公式如下：

(2)

3 模糊层次分析法在渭河陕西段水质评价中的应用

3.1 建立子集

根据6个监测点数据，建立综合评价污染因子集U={DO，CODMn，NH3-N，TP，TN}；根据水环境质量标准 (GB3838—2002)，建立分级集V={Ⅰ，Ⅱ，Ⅲ，Ⅳ，Ⅴ}.

3.2 建立隶属函数

以CODMn为例，进行说明.

CODMn的I类水的隶属函数为：

CODMn的Ⅱ类水的隶属函数为:

CODMn的Ⅲ类水的隶属函数为:

CODMn的Ⅳ类水的隶属函数为:

CODMn的Ⅴ类水的隶属函数为:

3.3 模糊矩阵R的建立

将各测定值分别代入隶属函数中，最终得到5×5的模糊评判矩阵R，以上林桥监测点数据为例，建立的模糊评判矩阵R为：

3.4 计算污染因子权重

根据2.3中公式(1)(2)分别计算各监测点污染因子权重，并建立相应矩阵，以上林桥监测点为例，见表3.

表3 上林桥监测点评价因子权重

各点得到归一化权重分配矩阵为：

3.5 复合计算

将矩阵R和A进行模糊关系计算，得到评判矩阵B，各个监测点评判矩阵分别为：

4 结论与分析

4.1 主要影响因子

对监测结果数值进行平均数计算，结果见表4.分析表明，水质中溶解氧(DO)平均含量较高，已达到Ⅱ类水质标准,CODMn达到Ⅲ类水质标准，氨氮达到I类水质标准，TP和TN平均值为Ⅴ类水质.对各污染因子平均值进行单因子评价，单因子污染指数由大到小顺序为TN>TP>CODMn>DO>NH3-N，评价结果显示，渭河陕西段水质属于Ⅴ类，其中TN为主要污染物.

表4 各水质指标年平均值进行单因子评价

按最大隶属度原则，对模糊层次评判矩阵B进行分析.上林桥、耿镇和老桥监测点的Maxbi值均在0.9～1.0之间，水质等级为Ⅲ类；红东村、北兴村和朱家崖的监测点的Maxbi值均在0.6～0.9之间，水质等级也为Ⅲ类.但从空间分布看，Maxbi值在上林桥、耿镇和老桥监测点接近1.0，明显比上游的红东村、北兴村和朱家崖高出很多.

分析权重计算过程中的各数据,有机污染物指标总磷(TP)和总氮(TN)对水质的影响程度最大，在耿镇和老桥2个监测点上，总磷的权重均在40%以上，总氮在35%以上，特别是在朱家崖，总氮超过了70%，6个监测点氨氮对水质的影响较小，其权重值均小于5%，表明渭河陕西段水体中主要是总氮和总磷超标，水质富营养化严重.

4.2 时间空间变化

通过对渭河眉县流域的采样点时间上分析(表5)，DO夏季比春天低，CODMn和总氮(TN)夏季监测值明显高于春天，氨氮和总磷(TP)的监测值显示，夏季明显低于春季.虽然总体来说夏季河流污染比春季严重，但是对比往年数据有很大改善.2006年和2010年CODMn分别为61.4 mg/L和31.7 mg/L，氨氮分别为4.75 mg/L和3.69 mg/L.

表5 渭河眉县各采样点春夏水质指标对比(mg/L)

图1 渭河陕西段综合污染指数变化趋势

监测点从渭河上游到下游依次为红东村—北兴村—朱家崖—上林桥—耿镇—老桥，从监测数据、A矩阵和B矩阵分析可以看出，从上游到下游，污染呈上升趋势，其中处在西安段的耿镇污染指数最高，到下游渭南段的老桥有所降低.根据杨玉珍等[11]的研究，可以看出近几年各项指标对比以往数据有明显好转，尤其是氨氮、DO和CODMn，其中氨氮由Ⅴ类变到Ⅰ类，CODMn在渭河上游红东村、北兴村和朱家崖3个监测点水质标准由Ⅲ类变到Ⅱ类.对比关建玲等[12]的研究发现水质改善效果很明显，综合污染指数2002—2004年的总体变化呈下降趋势(见图1)，主要污染物为总磷和总氮，但是检测数值远远低于往年，且主要集中在咸阳和西安段，在上游宝鸡段甚至接近Ⅰ类标准.因此渭河陕西段的水质通过近几年的防治，已经取得明显效果.通过采样调研发现，随着近几年渭河水质的改善，其鱼类资源量也有所改善，湿地周围的水生动物和迁徙鸟类也有所增加.

[1] 刘秀花,黄兴国,周春华.渭河陕西段水环境污染历时分析研究[J].水资源保护，2005，21(5)：70-72.

[2] 徐祖信.我国河流综合水质标识指数评价方法研究[J].同济大学学报(自然科学版)，2005，33(3):321-325.

[3] 薛巧英.水环境质量评价方法的比较分析[J].环境保护科学，2004，30(124):64-67.

[4] 陆卫军，张涛.几种河流水质评价方法的比较分析[J].环境科学与管理，2009，34(6):174-176.

[5] 李莲芳，曾希柏，李国学，等.利用模糊综合评判法评价潮白河流域水质[J].农业环境科学学报，2006，25(2):471-476.

[6] 褚克坚，华祖林，田红.一种改进的水环境质量模糊层次综合评价模型[J].中国科技论文在线，2009，4(5):379-386.

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

[8] 潘峰，付强，梁川.基于层次分析法的模糊综合评价在水环境质量评价中的应用[J].东北水利水电,2003，21(8):22-24.

[9] 朱雷，陈威.模糊综合指数法在水质评价中的应用[J].武汉理工大学学报,2001，28(3):61-65.

[10] 徐兵兵，张妙仙，王肖肖.改进的模糊层次分析法在南苕溪临安段水质评价中的应用[J].环境科学学报，2011，31(9)：2067-2072.

[11] 杨玉珍，关建玲，王蕾，等.近10年渭河干流陕西段水质变化趋势与成因分析[J].安徽农业科学，2012，40(25):12609-12612.

[12] 关建玲，王蕾，裴晓龙，等.渭河陕西段水体主要污染物变化趋势分析[J].水土保持通报，2012，32(6)：51-54.

【责任编辑 马小侠】

Evaluation of Water Environmental Quality of the Weihe River in Shaanxi Province

LI Ping1, XIANG Tai-ji2, HOU Shu-min1, Wang Feng1, WEN Si-en1, 2, REN Hui-li1

(1. Shaanxi Fisheries Research Institute, Xi’an 710086, China; 2. Dalian Ocean University, Dalian 116023, China)

The five indexes of each monitoring point inShaanxi section of the Weihe River in 2014 were analyzed by the comprehensive analysis of the water pollution degree of weight and membership degree with the application of the improved fuzzy analytic hierarchy process. The result showed that the DO in Shaanxi section of the Weihe River were within class II of water quality standards, the CODMnwas within class III and the NH3-N was within class I, TN and TP were class V of water quality. The evaluation of single factor pollution index from small to large order was, respectively, TN, TP, CODMn, DO, NH3-N. Weight analysis showed that the total phosphorus (TP) and total nitrogen (TN) weights were all over 40%, which had the largest degree of impact on water quality. Analysis showed that the aquatic environment had improved significantly though the long-term prevention and treatment aiming at water pollution in Shaanxi section of the Weihe River in 2014, compared with the data of 2002, comprehensive pollution index fell by 79.1%, the ammonia nitrogen, DO and CODMnwere within class III of water quality standard, especially CODMnand NH3-N decreased respectively by 85.1% and 95.6%, total phosphorus and total nitrogen concentration is much lower than usual.

Shaanxi section of the Weihe River; water quality assessment; fuzzy analytic hierarchy process

2015-03-30

陕西省科技计划发展项目：陕西水产规模化养殖及渔业资源与安全追溯研究(2013K01-62-02)；陕西省水利科技计划项目：陕西黄河湿地生态环境修复技术研究(2012-33)

李平(1986—)，男，陕西蒲城人，陕西省水产研究所工程师，主要从事渔业资源与环境研究；问思恩(1977—)，男，陕西渭南人，陕西省水产研究所高级工程师，主要从事渔业环境及水产品质量安全研究.

X824

A

1009-5128(2015)10-0040-06