水质采样点选取优化下的水污染源危害性分级与防治研究

关键词：水质采样点；选取优化；水污染源；危害性；分级处理

中图分类号：X832 文献标志码：B

前言

工业企业是主要的污染源，因为工业企业在生产过程中会产生大量的废水、废气、废渣等污染物。这些污染物对水体造成严重的污染，对人类生存和发展造成了严重影响。因此，对水质进行准确监测，科学选取采样点，进而对水污染源进行危害性分级与防治，已成为当前环境保护领域亟待解决的问题。

国内外很多专家对水污染问题展开了大量研究与分析，并取得了很多有效的技术成果。然而，现有的水质采样点选取方法仍存在一定的不足。一方面，传统方法往往基于经验或固定模式进行采样点的选择，缺乏科学性和针对性，导致监测结果可能无法真实反映水质状况。如文献提到的水质评价方法，该方法依据水文地质条件，采用多元统计的方式分析水污染源的危害性，比较依靠固有经验。另一方面，现有方法对于水污染源的危害性分级不够精准，难以为后续的防治工作提供有效指导。如文献提到的多层次风险评估方法，该方法利用wex-ler溶质迁移模型统计出水污染源的时空特征，并按照水污染的不同层次开展风险等级划分。因此，文章旨在通过优化水质采样点的选取方法，提高水质监测的准确性和针对性，进而对水污染源进行更为精准的危害性分级。

1水质采样点选取优化下的水污染源危害性分级方法设计

1.1水污染源探查定位

对于水体污染的情况，由于不同企业所产生的污染物也存在很大的差异，因此对于水体污染的防治也要针对不同企业所产生的污染物进行有针对性地防治措施。因此，在对水体污染进行防治时，首先需要对水体污染情况进行探查定位，以便针对不同企业所产生的污染物进行有针对性地治理。探查定位包括两方面内容：一是对水体污染企业进行探查定位；二是对水体污染企业进行探查定位后，选取水质采样点进行污染物浓度测定。对水体污染企业进行探查定位时，对水体污染企业所产生的污染物进行探查，以便在不破坏水质采样点或者减少水污染源危害性的情况下，确定污染源位置。

针对现有的污染源追踪定位方法中的问题，采用基于机器仿生鱼的定位算法追踪水污染源，并获得污染数据。在水污染源的探查定位中，默认水域空间为二维水域，使用机器仿生鱼探查过程中，默认其移动步长相对固定，并且在探查每个位置时，各个机器仿生鱼之间共享位置信息和水质信息，再寻找污染源浓度最大点。机器仿生鱼主要根据污染浓度来更新位置信息素浓度，计算公式如式（1）：

式（3）中，w表示移动步长权重，R表示机器仿生鱼移动的固定步长，e表示仿生鱼的移动方向。当机器仿生鱼完成所有节点的信息素浓度更新后，确定污染源位置，选取水质采样点。在水质采样点选取优化下，获得采样点的水质信息，将信息上传到服务器或云端，以待进一步处理。

1.2建立水污染源危害性评价体系

将水污染源危害性分级与防治方法应用于水体污染防治中的必要性。一方面可以通过对水体污染情况进行全面评价，确定水体污染的类型，从而为水体污染治理提供有效指导；另一方面可以根据不同类型水体污染特点采取相应的防治措施。同时在实践中也可以发现，建立水污染源危害性分级与防治方法需要在理论指导下进行，只有在理论指导下才能充分发挥水污染源危害性分级与防治方法的作用。由此建立的水污染源评价指标体系，包括：排放量、排放位置、排放方式、影响面积比、污染源存在时间、防护措施以及污染因子综合评价指数。

在影响水污染源危害性的因素中，污染因子包括毒性、迁移性和降解性。在水污染源评价指标体系的支持下，计算出水污染源危害性评价指数，相关计算公式如式（4）-式（5）：

1.3水污染源危害性等级划分

将水体污染物危害性分为五级，具体内容见表1。

对于不同等级危害性的水污染源，在处理上需要采取不同的防治措施。对于危害性较弱的水污染源，可通过技术手段进行消除；对于危害性较强的水污染源，采用一定技术手段来进行针对性地处理；对于危害性极强的水污染源，需要综合多种技术手段来处理，消除危害性。

2水污染源危害性分级防治措施分析

水污染源危害性分级防治措施主要有两种，一是从源头上预防，即通过改进生产工艺和设备，减少污染物的产生。二是对已产生的污染物进行治理。

源头预防措施可以从减少污染物产生的源头上进行控制，主要包括使用清洁生产工艺，尽量减少污染物的产生量；使用先进、高效、环保的生产设备，提高设备运行效率；采用清洁能源，如太阳能、风能等；采用先进工艺和技术来提高产品质量和生产效率。工业企业要加强管理，提高认识，加强宣传教育，充分发挥领导干部的模范带头作用。加强企业内部管理工作，降低成本，减少废水排放量。在进行治理时要有针对性地制定治理方案，以达到最佳防治效果。

3实验研究

3.1实验准备

为了验证提出的水污染源危害性分级方法的性能，以某供水管网为例，设计实验内容。管网内包含多个节点，在水质采样点选取优化下选取部分节点作为监测点。

在实验过程中，选取不同的侵入点注入污染物，设计不同的污染事件。以污染事件1为例，模拟时长为24h，注入污染物质量恒定为50000 mg，设置污染物衰减系数为0，水质步长5 min，水力步长为1h。污染事件在实验的假定模式下，各个监测点以此发出污染信号，在此条件下，采用不同的分级方法处理水污染源。实验污染事件相关设置见表2。

采用不同的水污染源危害性分级方法进行处理，分别是基于数据包络分析的分解方法、基于模糊综合评判的分级方法以及提出的分级方法。

3.2适应度值实验结果及分析

对于不同的污染事件，确定污染范围后，采用不同的水污染源危害性分级方法处理目标，由于每个污染事件对应多个候选污染源节点，在分级处理上，使用第三方软件计算出污染源候选节点集内各个节点到监测点的最短时间，进而统计出各个分级方法的适应度值。如图1所示的方法1表示提出的分级方法，方法2表示基于数据包络分析的分级方法，方法3表示基于模糊综合评判的分级方法。实验结果见图1。

由图1可知，面对不同的污染事件，各个分级方法的适应度值有明显的波动变化，其中提出的分级方法的适应度值始终处于比较高的水平，面对污染事件2时，该方法的适应度值有些许下降，另外两种分级方法面对此污染事件，适应度值也有所下降，并且基于数据包络分析的分级方法的适应度值变化趋势与方法1类似，但是整体水平较低。基于模糊综合评判的分级方法适应度值变化较大，在实际应用上可能存在较强的不稳定性。综合分析可知，提出的水污染源危害性分级方法更稳定。

3.3分级准确率实验结果与分析

通过上面的分析可知，对于一个突发的污染事件，监测点会发出污染信号，由此可以快速确定污染源所在区域，为了进一步了解水污染源危害性分级方法的稳定性，统计各个方法分级信息的准确率。实验结果见图2。

图2中显示的各个方法编号与上一实验结果相对应，通过各个分级方法显示的实验结果可以明显看出，随着监测时间的增加，各个分级方法的准确率也在不断变化，分级准确率也始终保持在较高的水平，均在70%以上，综合对比可知，提出的分级方法准确率更高，在4h后，分级准确率在90%以上，而基于数据包络分析的分级方法和基于模糊综合评判的分级方法的准确率约在80%左右。

4结束语

文章围绕水质采样点的优化选取，进行了水污染源危害性分级与防治的深入探讨。通过整合地理信息系统、统计学以及环境科学等多学科的理论与方法，尝试为水质监测与污染源管理提供一套更为科学、合理的方案。在研究中，综合考虑了水体的自然特征、人类活动的影响以及监测需求等多个维度，建立了水污染源危害性评价体系，并根据采样数据，对水污染源的危害性进行了科学分级，为后续的防治工作提供了明确的方向。文章通过实验可以得知，文章方法的适应度值始终处于比较高的水平，提出的水质采样点选取优化下的水污染源危害性分级方法能够适应复杂的水质污染情况，保证分级结果的准确可靠，具有较强的稳定性。