人民胜利渠灌区地下水水质评价

2020-03-10刘中培蔡庆峰窦明陈莹

人民珠江 2020年2期

刘中培，蔡庆峰，窦明，陈莹

(1.华北水利水电大学，河南郑州450045；2.煤炭开采水资源保护与利用国家重点实验室，北京100011； 3.郑州大学，河南郑州450001；4.水利部水资源管理中心，北京100038)

地下水资源是人们赖以生存的基础，准确评价地下水水质，对保护地下水资源及合理开发具有重要意义[1]。目前，地下水水质评价方法较多，如内梅罗指数法、集对分析法、单因子评价法、人工神经网络法、模糊综合评价法、灰色关联度分析法等，各方法侧重点不同，适用范围不同[2]。单因子评价法可以简单直观地反映单个指标的超标情况，但是不能反映污染水质的总体情况。内梅罗指数法根据对应的等级标准确定水质类别，概念清晰，运算方便，但它过于突出强调最大污染因子的影响，使水质的污染程度被高估；其他方法也各有优劣。模糊-熵值评价法结合了模糊数学在水环境评价过程的适用性以及熵值赋权的优点，是一种改进的数学方法，能充分考虑多个样本数据之间的联系，降低最大污染因子对评价结果的影响，更加适合有多个主要污染物超标的水体[3-4]。人民胜利渠灌区地下水超标组分较多，为判别主要污染因子以及水质综合状况，并削弱最大污染因子对评价结果的影响，本次评价采用单因子评价法、内梅罗指数法以及模糊-熵值法进行评价，并对评价结果进行对比分析，旨在为研究区制定合理的地下水开发利用与保护方案提供支撑。

1 水质评价方法

1.1 单因子评价法

单因子评价法就是分别对每个污染指标进行分类评价，反映地下水中每一污染水质的超标情况[5]。评价标准为GB/T 14848—2017《地下水质量标准》，单因子污染指数值Pi的计算公式为[6]：

(1)

式中Ci——第i种污染指标的监测值；Si——第i种污染指标Ⅲ类标准的限值。

1.2 内梅罗指数法

内梅罗指数法是一种综合水质指数评价法，是水质评价中经常运用的一种方法。计算公式为：

(2)

1.3 模糊-熵值评价法

传统的模糊综合评价方法在水质评价中得到了广泛的应用，但也存在着主观性太强等缺点。本文采用更客观、更全面的模糊-熵值评价方法，使污染物最大因子对评价结果的影响最小。具体计算步骤如下。

表1 内梅罗标准指数

1.3.1评价指标集的建立

设因素指标U={u1，…ui，…un} ，其中u1，…ui，…un为参评的n个评价因子，设评价等级集合V={v1，…vi，…vm}，其中v1，…vi，…vm为m个评价等级[8]。

1.3.2建立模糊关系矩阵

根据模糊关系矩阵的定义，模糊关系矩阵的函数元素rij是表示i对j的隶属度，即第i种污染物因子的水质被评为第j级的可能性，隶属函数建立的方法如下[7]。

a) 当j=1时，其隶属关系函数为：

(3)

b) 当1

(4)

c) 当j=n时，其隶属关系函数为：

(5)

计算各个评价因子的隶属度，则可以构造m×n阶模糊关系矩阵R。

(6)

1.3.3指标权重的计算

设因素指标的权重向量W={w1，w2，…，wi}，因素指标中各个评价指标对评价对象的影响各不相同，影响因素指标权重确定的正确性与合理性影响着评判结果的准确性，本文采用熵值赋权法确定指标权重[9]。

a) 将各个指标值做归一化处理，计算出第j项指标下的第i个指标值的占比pij：

(7)

式中i=1,2,…,n,n——评价指标个数；j=1,2,…,m,m——待评价对象个数。

b) 计算第j项因素指标的熵值ej：

(8)

其中：k>0；ln为自然对数；ej≥0。设k=1/lnn，于是有0≤ej≤1。

c) 计算j项指标的差异性系数gj，即：

gj=1-ej

(9)

d) 计算第j个指标的权重：

(10)

1.3.4确定评判矩阵

将矩阵W与R进行复合运算，就可得出综合评判矩阵，依据模糊数学中最大隶属度的原则，取最大者的等级为评价等级[10]。

2 水质评价

2.1 研究区概况

人民胜利渠灌区位于东经113°31′～114°25′，北纬35°0′～35°30′，跨新乡、焦作、安阳三市，由黄河的河道冲积、太行山冲积扇两部分组成[11]。灌区地势自东向西呈现上升趋势(图1)。多年平均降水量近600 mm，7—9 月的降水量大约占全年总降水量的7成，多年平均蒸发量约为1 900 mm，5—6 月的蒸发量最大[12]。

灌区水文地质状况，随地貌单元不同而有所差异，依据含水介质及空隙类型，区内调查深度范围内地下水可划分为松散岩类孔隙水和半胶结碎屑岩类孔隙裂隙水2类，根据含水层组的埋藏条件，可划分为浅层含水组、中深层含水组和深层含水组[13]。灌区地下水主要来自灌溉入渗补给、大气降水补给以及侧向径流补给，灌溉又主要开采浅层地下水进行大田漫灌，少部分地区为引黄灌溉，灌区地下水位呈西高东低的分布特征，最高地下水位分布在西南部的黄河滩区引黄口处，最低水位则位于灌区东北部的太行山前，地下水沿西南流向东北，灌区在地下水径流过程中，部分以蒸发和人工开采的形式排泄，一部分则以侧向径流形式排泄[14]。

图1 取样点位置分布

2.2 取样点位置

本文选取2016年人民胜利渠灌区地下水丰水期(7月)、枯水期(11月)水样各22例，取样地点位置分布见图1。

2.3 评价结果

考虑到污染物对水体影响和对人体的危害程度，选取总硬度、耗氧量(以Mn计)、溶解性总固体、硫酸盐、硝酸盐、亚硝酸盐、氯化物、氨氮、氟化物、铁10个指标作为评价因子进行水质评价[15-16]。不同方法及丰、枯水期的综合评价结果见表2。

表2 2016年丰、枯水期水质评价结果

3 结果分析

3.1 不同方法评价结果分析

由表2可知，单因子指数法评价结果显示丰水期样品中超标较严重的指标为总硬度和亚硝酸盐，枯水期样品中超标较严重的指标为总硬度，人民胜利渠灌区地下水水质绝大部分处于地下水质量标准Ⅲ类及限值以外，水质总体情况较差。

以Ⅲ类水为计算标准，内梅罗指数法评价结果可知，22个丰水期水样中，Ⅲ类水4处，占18.2%；Ⅳ类水8处，占36.4%；Ⅴ类水10处，占45.4%，Ⅴ类水占比较大。枯水期Ⅱ类水1处，占4.5%；Ⅲ类水9处，占40.9%；Ⅳ类水8处，占36.4%；Ⅴ类水4处，占18.2%，以Ⅲ、Ⅳ类水为主。丰、枯水期水质整体均较差，以丰水期最为明显。

模糊-熵值评价法结果显示，22个丰水期水样中，Ⅰ类水1处，占4.5%；Ⅱ类水7处，占31.8%；Ⅲ类水5处，占22.8%；Ⅴ类水9处，占40.9%，Ⅴ类水占比较大,丰水期水质较差。枯水期Ⅰ类水1处，占4.5%；Ⅱ类水15处，占68.2%；Ⅲ类水2处，占9.0%；Ⅴ类水4处，占18.3%，枯水期水质好于丰水期。

3.2 丰、枯水期评价结果分析

在单项指标评价结果丰、枯水期对比中，丰水期的Ⅳ、Ⅴ类结果共68个，高于枯水期的51个，其原因主要是灌区6月初播种玉米，播种的同时施肥，并在7—8月的生长期进行2次追肥，化肥及其他污染物在丰水期随灌溉水及雨水一起渗入地下水中，随着地下水的流动，耗氧量、亚硝酸盐、氨氮等浓度值不断减小，由丰水期到枯水期，水质有转好的趋势。

丰水期评价结果显示，内梅罗指数法与模糊-熵值评价法有7个取样点的评价结果完全相同，分别为G03、G11、G14、G15、G20、G21、G22取样点，其他15个取样点除G07、G08外，模糊-熵值法的评价结果均不同程度好于内梅罗指数法的评价结果。枯水期评价结果显示，内梅罗指数法与模糊-熵值评价法有5个取样点的评价结果完全相同，分别为G04、G05、G12、G14、G15取样点，另外17个取样点的评价结果同样是模糊-熵值评价法好于内梅罗指数法。

在采用内梅罗指数法的丰、枯水期水质评价结果对比中，有5个取样点的评价结果完全相同，分别为G02、G05、G13、G14、G15取样点，丰水期好于枯水期的有3个，分别为G01、G04、G18取样点，其他14个取样点的评价结果均比枯水期差；模糊-熵值评价法有10个样品的评价结果完全相同，分别为G01、G02、G07、G09、G10、G13、G14、G15、G18、G19取样点，除G04、G05取样点外，枯水期的评价结果均好于丰水期，由丰水期到枯水期，受耗氧量、亚硝酸盐、氨氮等评价指标监测数据变好的影响，绝大多数取样点水质均不同程度地转好。

3.3 评价结果对比分析

由图2可以看出：3种水质评价方法的评价结果在不同程度上反映了人民胜利渠灌区地下水的水质情况，模糊-熵值评价法评价结果的曲线总体处于最里端，评价的水质状况较好；单因子评价法评价结果的曲线总体处于最外端，评价的水质状况较差；内梅罗指数法评价结果的曲线及评价的水质状况介于两者之间，图2b曲线相较于图2a曲线更靠近里端，丰水期较枯水期污染更严重。由于方法原理不同，导致评价结果存在差异。