辽河流域的河流健康评价

胡青坤

(辽宁省辽阳水文局，辽宁 辽阳 111000)

不同区域的河流开发利用程度存在一定差异，且人类活动对河流的影响作用也不尽相同，因此应因地制宜地建立河流健康评价指标体系和分级标准，并选取合适的评价方法[3]。目前，物元分析法、层次法、模糊综合评价以及集对分析法为国内外合理健康评价的常用方法，许多学者对此开展了大量研究，如赵彦伟[4]以宁波市城市河流为研究对象通过分析水生物种、水质、含水量、河岸带和物理结构5大特征建立了指标体系，并利用层次分析法评价了河流生态系统健康状况；李国英等[5]分别从河道的排洪能力、水质类别、流量、滩地坡降比等9个方面，并利用合适的方法对黄河的生态健康进行了评价；胡晓雪等[6]以澜沧江河流为研究对象，基于河流健康内涵层的25个评价指标对其进行了生态健康的定量评价分析。然而，上述研究往往不能同时考虑河流健康评价的模糊性与随机性特征，而云模型可利用数字特征实现随机性与模糊性的有效结合，在河流健康评价方面表现出较强的适用性与可行性，已成为目前较为常用的方法。乔丹颖等[7]在运河水安全评价中引入云模型，通过对比分析2种不同方法的评价结果，表明云模型的具有较高的准确性与可靠性。据此，本文结合以往实践经验和目前已有理论研究成果，在野外调研与遥感影像分析的基础上，分别从河流自然环境与社会服务功能2个角度，建立了适用于辽河流域的河流健康评价指标体系，利用云模型进行客观科学评价并探讨了其主要影响因素。

1 构建河流健康评价指标体系

1.1 辽河流域概况

辽河流域位于我国东北地区西南部，不仅是我国的重要粮食基地而且位于东北地区工业发展核心位置，流域内各支流纵横交错、蜿蜒曲折，主要支流有老哈河、浑河、太子河、柴河等，流域全长1345km，占地面积为21.9万km2。冬季漫长寒冷、夏季炎热干燥属于半干旱半湿润气候过渡区，年均降水量为350～1000mm，并且主要集中在6—9月份，多以暴雨或强降雨的形式出现，降雨量由东南向西北方向整体呈降低趋势。区域内海拔高度由西北向中南部逐渐降低，最高和最低处约为1650和860m；气温在平原地区较高，山地较低由南向北整体呈降低趋势，多年平均气温为4～9℃，东部区域蒸发量较大且降雨径流量较低，而西部区域降水径流量大且蒸发量相对较低，该流域水资源开采潜力较大。

近年来，随着辽河流域人口的快速增长、城镇化规模的不断扩张以及大量的油、气、煤炭等资源的开采利用，区域水环境问题日趋严峻，河流生态健康已成为限制城镇发展与引水安全的主要因素。据此，本文结合以往实践经验和辽河流域2015年有关数据资料，对辽河的河流健康利用云模型进行了客观、全面地评价，以期为相关部门制定河流污染治理措施及水资源合理开发利用提供决策依据[8- 13]。

1.2 建立指标体系

利用一系列可衡量的动态指标构建的河流健康评价指标体系，不仅要反映河流健康的社会服务功能，而且还要考虑河流现状条件下的功能作用与河流结构。根据辽河流域生态环境、水文水资源以及地理位置等自然条件选取河流健康评价主要因子，并建立了包含4个层次的指标体系，见表1。

表1 辽河流域河流健康评价指标体系

1.3 指标权重与分级标准

辽河流域河流健康评价标准的确定应结合目前已有研究成果、流域现状、国家与地方发展规划总体要求以及相关标准。可采用遥感数据分析、查阅历史资料的方式确定水土流失率、河流封冻期等指标的分级标准；利用现场拍照对比与野外实地考察的方式确定岸坡稳定性指数与水利工程干扰程度等指标的分析状况，最终可将辽河流域河流健康状态划分为Ⅰ～Ⅴ级5个标准，所对应的健康状态分别为优、良、中、差、极差[14]。

利用组合赋权法确定河流健康评价指标权重，并以此避免指标赋权存在的不确定性与随机性。该方法是一种将主、客观方法相结合的综合赋权法，可有效提高评价结果的可靠性与可行性。对辽河流域健康评价指标分别从主观与客观的角度利用层次分析和熵值法，进行权重值的计算，然后对赋权结果的一致性利用统计学中的Spearman秩相关系数进行验证，最后利用均衡理论对2种赋权结果进行综合，从而得到各指标的组合权重，见表2。

表2 河流健康分级标准与各指标组合权重

2 云模型河流健康评价

2.1 评价流程

在确定各评价指标、组合权重以及评价标准之后，对河流健康状态利用云模型进行评价，主要流程如下：首先确定云模型的数字特征并将各指标实测数据输入模型发生器，然后确定不同健康级别下各指标的隶属确定度；将指标权重向量w与该确定度矩阵进行乘积运算，从而得到河流隶属于不同级别的确定度，按照最大隶属度原则最终得到河流健康评价状态。

2.2 模型参数

概率统计学和传统的模糊数学是建立云模型的基础理论，它是通过利用精确数值与不确定性语言值之间的模糊性和随机性的变化规律所构建的定性定向互换模型。云模型定性概念是对精确数据利用定性语言值实现有效的恰当转化，并且也可利用语言值所表述的定性信息进行定量数据分布规律和适用范围的提取并实现不确定性信息与定量指标之间的转换[15]。期望值(Ex)、超熵(He)、熵(En)等是云模型主要的数字特征，其中云滴群的云重心即定性概念可利用Ex进行表征，而定性语言在数域中可被接受的区间即定性概念的模糊性，可采用En进行表征，超熵(He)即熵的熵是熵的不确定性程度，是表征云滴的凝聚程度的重要参数。

单因素试验数据处理使用Excel 2016、Origin 8.5软件进行，差异显著性分析使用DPS 9.5软件进行，P<0.05有统计学意义，中心组合法试验数据处理使用Design Expert 8.0.5 软件进行。

对云模型的3个数字特征可利用下述方法确定，如果某河流健康级别评价标准存在上、下边界条件[Bij，min，Bij，max]，则数字特征可表述为：

(1)

式中，Bij，max、Bij，min—第j个级别下指标i的上、下边界；Exij、Enij—第j个级别下指标i的期望与熵；He—超熵，可依据变量模糊阀度进行适量的调整。

根据指标上、下限可确定单边界线(-∞，Bij，max]或[Bij，min，+∞)的期望值和缺省边界参数，然后再对其数字特征利用上述公式确定。

2.3 云模型确定度

(2)

(4)对上述过程进行迭代计算，直至符合相关要求则计算终止。然后对各指标的确定度矩阵U=[uij(x)]M×N进行归一化处理，公式如下：

(3)

然后对河流健康综合确定度向量v=[v1，v2，…，vN]利用标准化后的确定度矩阵与指标权重向量进行求解，并按照最大隶属度原则得到河流健康评价结果。

v=wTU

(4)

2.4 结果分析

对辽河流域2015年河流健康利用上述方法和相关数据资料进行评价，各指标特征值依据文献进行提取，并利用正向云发生器最终得到指标的确定度矩阵U见表3。

表3 河流健康评价指标确定度矩阵U

结合各个分析标准和上述指标确定度，可直观反映辽河流域河流健康状态。表3确定度计算结果显示，在河流封冻期的水文特征层面中隶属于“差”等级的程度较大为0.64，由此表明该区域封冻期作用时间相对较大；水利工程干扰程度隶属于Ⅱ级“良”的程度最大为0.82，由此表明水利工程对生态环境的影响作用较小。同理，可依次分析其他各指标的隶属状态，并进一步了解河流健康状态。利用文中所述计算公式(4)以及各指标权重，最终得到综合确定度向量v=(0.041，0.255，0.042，0.265，0.037)。按照最大隶属度原则最终可判定辽河流域2015年河流健康属于Ⅲ级“中”水平。结合辽河流域实际状况，导致该河流健康不断恶化的关键性因素为人类不合理的生产活动。流域内大部分区域水质较好，但个别地区的水体污染严重，水土流失、毁林毁草等问题较为突出，并且由于水利工程的兴建以及环境保护措施的不到位可进一步加剧水土流失并造成河道演变。河流生物多样性在水环境与生态的持续破坏下，不断减少。

如何恢复河流社会服务功能并修复已破坏的生态环境系统，成为辽河流域相关部门面临的主要难题。本文结合已有文献资料提出如下措施：为保持河流系统健康，应加强辽河流域水环境治理、加固沿岸地方并加快生态调整等措施的实施；通过对水利工程调度方式的合理调整满足河流生态基本需水要求，从而实现修复与保护水体生态环境的目标。

3 结论

本文根据辽河流域生态环境、水文水资源以及地理位置等自然条件选取河流健康评价主要因子，并建立了包含16项典型指标的体系和分析标准，然后利用云模型对该流域2015年的河流状态进行评价，得出的主要结论如下：

(1)对河流健康评价指标利用熵值法与层次分析组合法进行确定，从而提高了评价结果的准确性与科学性，对辽河流域2015年河流健康利用云模型进行评价，按照最大隶属度原则最终可判定其河流健康属于Ⅲ级“中”水平。

(2)结合辽河流域实际状况，影响该河流健康不断恶化的关键性因素为人类不合理的生产活动。流域内大部分区域水质较好，但个别地区的水体污染严重，水土流失、毁林毁草等问题较为突出，并且由于水利工程的兴建以及环境保护措施的不到位进一步加剧了水土流失并造成河道演变。为保持河流系统健康，应加强辽河流域水环境治理、加固沿岸地方并加快生态调整等措施的实施。