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        基于主成分-模糊模型的錦州市地下水水質(zhì)評(píng)價(jià)

        2018-06-20 05:48:34
        地下水 2018年3期
        關(guān)鍵詞:黑山縣錦州市指標(biāo)值

        (遼寧省朝陽(yáng)水文局,遼寧 朝陽(yáng) 122000)

        錦州市位于遼寧省西南部,連接是華北和東北兩大區(qū)域的交通樞紐,總面積10 301 km2,海岸線124 km,人口302.6萬。錦州地區(qū)的水資源相對(duì)于遼寧省其它地區(qū)比較豐富,但存在流量小、變化大、水土流失嚴(yán)重、利用率不高等問題,因此有必要對(duì)該地區(qū)的地下水水質(zhì)進(jìn)行研究,為水環(huán)境的保護(hù)與水資源的合理利用提供科學(xué)依據(jù)。目前,關(guān)于錦州市地下水水質(zhì)的研究相對(duì)較少,王巍巍結(jié)合采樣測(cè)試、多元線性回歸分析、以及GIS分析等技術(shù)對(duì)錦州市地下水的水質(zhì)現(xiàn)狀與變化趨勢(shì)進(jìn)行了分析,首次對(duì)該地區(qū)的地下水水質(zhì)進(jìn)行了全面的研究,提供了豐富的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)并為相關(guān)研究提供了重要的基礎(chǔ);但是,該研究在對(duì)水質(zhì)進(jìn)行評(píng)價(jià)的過程中采用的是基于3個(gè)不同因素的綜合指數(shù)法,存在指標(biāo)過多、計(jì)算量較大的問題。鑒此,本文嘗試應(yīng)用錢程等人提出的主成分-模糊模型對(duì)錦州市的地下水水質(zhì)進(jìn)行研究,以期減少地下水水質(zhì)評(píng)價(jià)中需要考慮的指標(biāo)數(shù)量,從而提高評(píng)價(jià)效率。

        1 主成分-模糊模型

        地下水水質(zhì)狀況的評(píng)價(jià)可采用不同的方法,王巍巍構(gòu)建了地下水水質(zhì)的質(zhì)量指數(shù)N,其表達(dá)式為:

        (1)

        式中:范圍Nf指樣品中超標(biāo)指標(biāo)種類的數(shù)量;頻率Np指某指標(biāo)超標(biāo)的概率;程度Nc某指標(biāo)超過可接受范圍的大小。

        該方法存在指標(biāo)過多、計(jì)算較為復(fù)雜的問題,而錢程等人提出的主成分-模糊模型則可有效減少評(píng)價(jià)過程中需要考慮的指標(biāo)數(shù)量,提高效率。在錢程等人提出的主成分-模糊模型,首先要檢驗(yàn)初選地下水水質(zhì)評(píng)價(jià)指標(biāo)的可簡(jiǎn)化性,檢驗(yàn)通過后則基于主成分分析法計(jì)算指標(biāo)之間的相關(guān)系數(shù)矩陣、特征根與方差貢獻(xiàn)率、主成分荷載值,再根據(jù)計(jì)算結(jié)果確定主要控制因子及其權(quán)重值,以作為模糊評(píng)價(jià)的評(píng)價(jià)因子與權(quán)重值,最后再按照模糊評(píng)價(jià)的方法進(jìn)行地下水水質(zhì)的評(píng)價(jià)。其中,相關(guān)系數(shù)矩陣R可表示為:

        R=(rij)n×n

        (2)

        式中:rij表示第i個(gè)指標(biāo)和第j個(gè)指標(biāo)之間的相關(guān)程度。

        方差貢獻(xiàn)率Ei的計(jì)算公式為:

        (3)

        式中:λi表示第i個(gè)主成分的方差。

        主成分荷載值lij的計(jì)算公式為:

        (4)

        評(píng)價(jià)因子權(quán)重系數(shù)的計(jì)算公式為:

        (5)

        式中:wj表示第j個(gè)評(píng)價(jià)因子的權(quán)重,r表示選取的評(píng)價(jià)因子數(shù)。

        表1 地下水水質(zhì)評(píng)價(jià)的主成分指標(biāo)與權(quán)重值

        參考錢程等人的研究成果,確定地下水水質(zhì)的主成分主要指標(biāo)及其權(quán)重值如表1所示。在王巍巍提出的方法中,共需要考慮11項(xiàng)參考指標(biāo),而采用錢程等人的模型,僅需考慮8項(xiàng)指標(biāo),因此可減少參與評(píng)價(jià)的數(shù)據(jù)量,以提高效率。在模糊綜合評(píng)價(jià)中,通過模糊關(guān)系矩陣與權(quán)重矩陣的復(fù)合運(yùn)算,得出總體水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)各級(jí)別的隸屬程度,最后采用最大隸屬度原則對(duì)結(jié)果向量進(jìn)行處理,確定評(píng)價(jià)水體的水質(zhì)狀況指數(shù)。本文采用降半梯形分布函數(shù)法確定隸屬度函數(shù),對(duì)于各等級(jí)的水體,其表達(dá)式為:

        (6)

        (7)

        (8)

        式中:Ci表示第i個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的實(shí)測(cè)濃度,j為水質(zhì)等級(jí)(I,II,III,IV,V),Sij為第i個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的j級(jí)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)值,yij為第i個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)j級(jí)水的隸屬度。

        2 錦州市地下水水質(zhì)研究

        2.1 錦州市地下水水質(zhì)指標(biāo)統(tǒng)計(jì)特性

        于2016年7月在錦州市的古塔區(qū)、凌河區(qū)、太和區(qū)、松山新區(qū)、龍棲灣新區(qū)、經(jīng)濟(jì)技術(shù)開發(fā)區(qū)、黑山縣、義縣、凌海市、北鎮(zhèn)市各選5個(gè)采樣點(diǎn),采樣點(diǎn)均位于現(xiàn)有水井或地下水取水處點(diǎn),從而可降低取樣難度與成本。每個(gè)采樣點(diǎn)取樣3份,采集的水樣送到檢測(cè)中心利用標(biāo)準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)法對(duì)樣品的物理化學(xué)特性進(jìn)行測(cè)試,得到F-、NH4、COD、CaCO3、TDS、NO2-、Cr6+、Petro等研究指標(biāo)。采用SPSS軟件對(duì)各指標(biāo)的實(shí)測(cè)值進(jìn)行統(tǒng)計(jì)特性分析,結(jié)果如表2所示,其中25%值表示25%的樣品濃度低于該值,以此類推。測(cè)試結(jié)果與文獻(xiàn)中的結(jié)果基本保持一致,因此可相互印證,說明測(cè)量數(shù)據(jù)具有較為明顯的穩(wěn)定性和代表性。根據(jù)我國(guó)《地下水質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn) GB/T14848》等規(guī)范與手冊(cè)可知,錦州市各地下水水質(zhì)指標(biāo)的最大值均低于規(guī)范中III類水質(zhì)的濃度,因此可以認(rèn)為,該地區(qū)的地下水水質(zhì)現(xiàn)狀良好,滿足飲用標(biāo)準(zhǔn)。

        表2 錦州市地下水水質(zhì)指標(biāo)統(tǒng)計(jì)特征值 mg/L

        2.2 錦州市地下水水質(zhì)評(píng)價(jià)結(jié)果與討論

        根據(jù)實(shí)測(cè)水樣數(shù)據(jù)、基于主成分-模糊模型確定錦州市地下水各水質(zhì)指標(biāo)的評(píng)價(jià)值,結(jié)果如表3所示。評(píng)價(jià)指標(biāo)值介于0~1之間,其值越大,代表地下水的水質(zhì)越好。根據(jù)表3結(jié)果可知,錦州市的F-指標(biāo)值介于0.775~0.991之間,其中龍棲灣新區(qū)評(píng)價(jià)值最低、黑山縣最高,平均值為0.885;NH4指標(biāo)值介于0.694~0.885之間,其中太和區(qū)評(píng)價(jià)值最低、松山新區(qū)最高,平均值為0.791;COD指標(biāo)值介于0.777~0.984之間,其中凌河區(qū)評(píng)價(jià)值最低、黑山縣最高,平均值為0.883;CaCO3指標(biāo)值介于0.544~0.792之間,其中龍棲灣新區(qū)評(píng)價(jià)值最低、北鎮(zhèn)市最高,平均值為0.663;TDS指標(biāo)值介于0.636~0.862之間,其中龍棲灣新區(qū)評(píng)價(jià)值最低、黑山縣最高,平均值為0.760;NO2-指標(biāo)值介于0.655~0.933之間,其中龍棲灣新區(qū)評(píng)價(jià)值最低、黑山縣最高,平均值為0.765;Cr6+指標(biāo)值介于0.671~0.987之間,其中經(jīng)濟(jì)技術(shù)開發(fā)區(qū)評(píng)價(jià)值最低、凌河區(qū)最高,平均值為0.827;Petro指標(biāo)值介于0.845~0.987之間,其中太和區(qū)評(píng)價(jià)值最低、黑山縣最高,平均值為0.827。各指標(biāo)的評(píng)價(jià)值范圍均處于較高水平,說明錦州市各地區(qū)的地下水水質(zhì)均較為良好。

        表3 錦州市地下水水質(zhì)指標(biāo)評(píng)價(jià)值

        綜合表1權(quán)重值與表3的指標(biāo)評(píng)價(jià)值,得到錦州市各地區(qū)的地下水水質(zhì)狀況指數(shù),如圖1所示。根據(jù)圖1可知,黑山縣的水質(zhì)狀況明顯高于其它地區(qū)、為0.904;其次為北鎮(zhèn)市、為0.851;凌海市和義縣較為接近、均略高于0.8;各市區(qū)的狀況指數(shù)也較為接近,其中古塔區(qū)最高、為0.799,龍棲灣新區(qū)最低、為0.757;因此,錦州市各區(qū)劃按照水質(zhì)由優(yōu)到差排序?yàn)楹谏娇h、北鎮(zhèn)市、凌海市、義縣、古塔區(qū)、凌河區(qū)、松山新區(qū)、經(jīng)濟(jì)技術(shù)開發(fā)區(qū)、太和區(qū)、和龍棲灣新區(qū)。各指數(shù)值均較高,因此可以判定錦州市的地下水水質(zhì)狀況良好??傮w上,錦州市的地下水水質(zhì)由北至南呈現(xiàn)下降趨勢(shì),這一方面是因?yàn)楸辈康貐^(qū)的地勢(shì)相對(duì)較高,為地下水潛流的上流,因此污染物質(zhì)積累相對(duì)于南方較少;另一方面是因?yàn)槟喜康貐^(qū)的城市化程度比較高,因此污染相對(duì)北部地區(qū)較為嚴(yán)重。

        圖1 錦州市地下水水質(zhì)狀況指數(shù)空間分布

        以上評(píng)價(jià)結(jié)果與文獻(xiàn)中的結(jié)果及實(shí)際情況基本保持一致,證明了該方法的可行性,又因?yàn)楸疚乃x用的指標(biāo)相對(duì)于傳統(tǒng)方法較少,因此可以認(rèn)為該方法可提高地下水水質(zhì)評(píng)價(jià)的效率,具有較好推廣價(jià)值。此外,錦州市的地下水水質(zhì)整體良好,但個(gè)別地區(qū)在某些指標(biāo)方面的評(píng)價(jià)值還處于比較低的水平,如龍棲灣地區(qū)在總硬度方面的評(píng)價(jià)結(jié)果就比較低,因此有必要根據(jù)評(píng)價(jià)情況了解各個(gè)地區(qū)在地下水水質(zhì)治理方面的薄弱環(huán)節(jié),從而更有針對(duì)性地加強(qiáng)地下水資源的保護(hù)與治理工作。

        3 結(jié)語(yǔ)

        基于實(shí)測(cè)數(shù)據(jù),采用主成分-模糊模型評(píng)價(jià)了錦州市各地區(qū)的地下水水質(zhì)狀況,結(jié)果表明,錦州市的地下水水質(zhì)狀況良好,各區(qū)劃按照水質(zhì)由優(yōu)到差排序?yàn)楹谏娇h、北鎮(zhèn)市、凌海市、義縣、古塔區(qū)、凌河區(qū)、松山新區(qū)、經(jīng)濟(jì)技術(shù)開發(fā)區(qū)、太和區(qū)、和龍棲灣新區(qū),總體上呈現(xiàn)由北至南逐漸下降的空間變化趨勢(shì)。文獻(xiàn)中的結(jié)果及實(shí)際情況基本保持一致,但本文所選用的指標(biāo)相對(duì)于傳統(tǒng)方法較少,因此該方法具有較好的可靠性和推廣型。研究成果還可為錦州市制定更為合理的地下水治理方案提供參考,也可為其它地區(qū)的地下水水質(zhì)研究提供借鑒。

        [1]王巍巍.錦州市地下水水質(zhì)現(xiàn)狀與變化趨勢(shì)研究. 水利技術(shù)監(jiān)督.2016.24(5), 59-62.

        [2]錢程, 穆文平, 王康,等.基于主成分分析的地下水水質(zhì)模糊綜合評(píng)價(jià).水電能源科學(xué).2016.34(11), 31-35.

        [3]程海英.錦州市城區(qū)水資源現(xiàn)狀及優(yōu)化配置方案[J].水土保持應(yīng)用技術(shù).2015.(06):22-23+32.

        [4]全占東.水足跡理論視角下遼河流域水資源評(píng)價(jià)[J].水土保持應(yīng)用技術(shù).2017.(01):22-24.

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