彰武水库水环境安全评估

2019-11-26李中原王国重张继宇程焕玲赵蓓蓓李永丽

水资源与水工程学报 2019年5期

李中原，王国重，张继宇，程焕玲，赵蓓蓓，李永丽

(1.河南省水文水资源局，河南郑州 450003； 2.黄河水文水资源科学研究院，河南郑州 450004； 3.黄河养护集团有限公司，河南郑州 450003； 4.河南省水土保持监督监测总站，河南郑州 450008； 5.河南省水利勘测设计研究有限公司，河南郑州 450008)

1 研究背景

彰武水库位于洹河大峡谷出口处，控制流域面积120 km2，总库容7 063×104m3，兴利库容1 703×104m3，其主要作用是保障安钢、电厂用水及农业引蓄灌溉，兼营发电、养殖。水库设计灌溉面积3.3×104hm2，可养殖水面200 hm2[1]。

作为重要的工农业用水和地下水补给源，该水库水环境的安全与否，对安阳市经济社会的可持续发展意义重大[2-3]。2011年苗利芳等[4]首次对“十一五”以来安阳市地表水水质进行评估，认为彰武水库处于轻度富营养化状态。2017年李世华等[5]进一步指出安阳市“十二五”期间地表水系水质总体污染程度为重度污染。2017年唐敏等[6]根据安阳市环境保护监测中心2006-2015年的实测数据，对彰武水库的营养化状况进行了深入研究，认为十年间，水库营养状态已由中营养发展为轻度富营养，还有进一步恶化的趋势。

水库水环境安全与否直接关系着流域的供水和饮用水安全[7]，水库水环境安全评估是保障饮水安全和水库可持续利用、实现人与自然和谐的基础，对于水环境安全进行评估的基本思路是：首先构建评估指标体系，然后选用评估方法、确定各指标的权重进行评估，最后分析评估结果的合理性[8]。构建评估指标体系国际上常用的模型主要有国际经济合作与发展组织提出的“压力-状态-响应(PSR)”模型、联合国可持续发展委员会推荐的“驱动力-状态-响应(DSR)”模型、欧洲环境署建议的“驱动力-压力-状态-影响-响应(DPSIR)”模式[9]。其中，PSR模式所构建的指标体系结构简单、符合逻辑，常常被人们选用[10]；DSR模型中驱动力指标与状态指标之间的逻辑关系模糊，应用相对较少[11]；DPSIR模式是对PSR体系的改进，添加了“驱动力”和“影响”两类指标，使指标体系在逻辑上更为完善[12]。常用的评估方法主要有层次分析法、主成分分析法、综合指数法等[13]。王国重等[14]采用PSR模型构建了河南省大型水库生态安全评估指标体系，以熵值法计算了各指标的权重，通过综合指数法对水库2005、2015年的生态安全状况进行了评估；喻立等[15]通过DPSIR模型建立了沙湖湿地健康评价指标体系，根据层次分析法确定指标权重，并用模糊综合评价方法对该湿地进行了评估；李永丽[16]基于DPSIR模型创建了陆浑水库水环境安全评估指标体系，根据综合营养状态指数认为该水库长期处于中营养状态。

上述评估方法都存在着不同程度的缺陷：层次分析法确定权重的方式过于主观，会造成极大的偏差；主成分分析法能够计算指标的权重，但会导致信息的缺失；综合评估方法难以克服评估过程中的随机性和模糊性问题[17]。上述评估方法的共性就是没有克服评估过程中主客观因素的影响，如对同一个评估指标而言，不同方法设置界限的方式或者所设定的界限不尽相同[18]。云模型是1995年李德毅教授在研究概率论和模糊数学的基础上提出来的，能够建立起定性概念与定量表示之间的转换关系，可有效处理评估过程中的不确定性[19-20]。本文以彰武水库为典型，以DPSIR模型来建立水库环境安全的评估指标体系，尝试采用云模型对该水库的环境安全状况进行评估。

2 基于DPSIR模型的彰武水库环境安全评估指标体系

2.1 DPSIR指标体系

借鉴环境安全和生态安全指标体系[21-22]，根据水库水环境安全概念和水库功能，确定了彰武水库环境安全评估指标体系：驱动力(降雨量)、压力(污染物入库量)、状态(污染物浓度)、影响(水质状况)、响应(透明度、溶解氧)，共11项指标，分属5个方案层，各层间的关系为：污染物(TN、TP、高锰酸盐指数)随降雨产生的地表径流进入水库，增加了入库污染物数量和浓度，影响水体水质，使得指标透明度和溶解氧发生相应的变化。水库的指标体系详见图1。

图1 彰武水库水环境安全评估指标体系

根据彰武水库2015年水质监测数据，对其水环境安全状况进行评估。其中雨量数据来自库区雨量站的监测值；污染物的入库量则通过入库河流的流量、入库排污口监测数据和水库水质监测数据计算得到；水质状态指标TN、TP、Chl-a、CODMn和响应指标透明度、溶解氧的数值由河南省环境监测中心提供；依据《地表水环境质量标准( GB3838-2002)》中规定的II类水水质目标，判断各月水质是否达标。2015年各月水质指标的监测值详见表1。

表1 2015年彰武水库水质监测数据

2.2 指标权重的确定

设n个评估指标P1,P2,…,Pn，其中的m个样本为S1,S2,…,Sm，Qij为样本Si在指标Pj时的实测值，这样就产生了m个样本n个指标的矩阵(Qij)m×n。该矩阵中各指标的数量级、量纲等差异很大，需要对该矩阵中的数据进行规范化处理，处理公式见公式(1)、(2)所示[23]。

(1)

(2)

式中：Qij为第i个样本中第j个指标的实测值；yij为经过标准化处理后的第i个样本中第j个指标的值； maxQij和minQij分别为实测值Qij的最大值和最小值。

熵值法因为受主观因素影响较小，常被研究者用于确定指标的权重[24-26]。这里也采用熵值法，第j项指标的熵值Ej可由斯蒂林公式得到，详见公式(3)。而某项指标的效用价值则取决于该指标的熵值Ej与1的差值。

(3)

式中：常数k=(lnm)-1。

hj=1-Ej

(4)

则第j项指标的权重为：

(5)

各指标经规范化处理后，再由公式(3)～(5)计算得到各个指标的权重，见表2所示。

3 云模型水库水环境安全综合评估

3.1 云模型的生成

云模型可构建水库环境安全评估中定性概念与定量之间的映射。设U为用精确数值表示的定量论域，C为U上水库水环境安全的一个定性概念，当x∈U且x为定性概念C的一次随机实现，则x在U上的分布显示为云，每个x称为一个云滴，多个云滴形成一朵云，可表征定性概念与数域空间之间的映射关系[27]。云模型以数字特征值Ex、En、He和云滴数目N作为输入，以N个云滴数的定量值及每个云滴的隶属度作为输出。生成水库水环境安全评估的云模型具体步骤如下[28]：

(3)设云滴x为定性概念的一次具体量化值，计算其确定度μ；

(6)

(4)重复步骤(1)～(3)，直到产生N个云滴。

3.2 水库水环境安全的云模型评估

采用云模型建立水库水环境安全评估模型的步骤如下：

(1)按照《地表水环境质量标准( GB3838-2002)》，结合水库功能，确定了各水质指标的分级标准，如表3所示。

表3 水库水质评价指标分级标准

(2)按照各水质指标不同安全等级所在的阈值范围，确定各级别云模型相应的各数字特征Ex、En、He。

云模型数字特征的计算公式如下[29]：

(7)

式中：umax、umin分别表示变量的最大和最小边界；k为常数，令k=0.1。若评估指标的评估等级区间为：Ⅰ(0，a)、Ⅱ(a，b)、Ⅲ(b，c)、Ⅳ(c，+∞)，则各等级云模型数字特征的计算如表4所示，参数a、b、c的取值是根据表3中设置的各评估指标的分级标准而定，具体详见表5。

表4 云模型数字特征的计算规则

根据表4，当评估因子的取值范围为有界区域时，可通过正态云发生器生成正态云模型；当评估因子的取值无限制范围时，可通过正态云、半升云、半降云发生器形成组合云。

(3)计算各指标不同评估等级的确定度，并乘以相应的指标权重，再将各指标同等级别的确定度与其权重的乘积相加，所在级别中的最大值就是水库水环境对应的安全等级。

4 评估结果与分析

根据确定的评估指标和安全等级，分别计算了相应的3个数字特征值，生成各指标在不同等级下的云模型。

结合2015年彰武水库水质实测平均数据，得到了不同等级下各指标的确定度，再根据指标权重，加权求和得到了不同安全等级的综合确定度，其最大值即为水库2015年所处的安全等级。

彰武水库各评估指标相应的云模型评估等级下的确定度如表6所示， 2015年不同安全等级的综合确定度详见表7。

表5 各评估指标中参数a、b、c的取值

表6 各评估指标相应等级下的确定度

表7 不同安全等级的综合确定度

由表6、7可知：2015年彰武水库水环境安全评估等级为较安全，但有3个指标为不安全级别，分别为TN浓度、TP浓度、水质达标率，降雨量指标处于较不安全级别,这正是其水质为劣V类的原因所在。彰武水库周边废弃的煤矿矿山较多，属于计划经济时代的历史遗留问题，这些工业废水、废渣沿着沟道排放、堆积，再加上农业化肥和农药在降雨和灌溉退水作用下排入水体，使水中N、P含量增加[30]；水产养殖尤其是大量的网箱养殖[31]，加大了水体中自源性污染，养殖饲料、鱼类排泄物及人为无序开发，增加了水体中TN含量，使藻类等浮游生物大量繁殖，溶解氧含量降低。上述原因导致彰武水库水质难以达标。