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        遼河流域河流水質(zhì)綜合評(píng)價(jià)

        2021-02-25 08:57:54楊永利
        水資源開發(fā)與管理 2021年1期
        關(guān)鍵詞:次序水質(zhì)評(píng)價(jià)算子

        楊永利

        (遼寧省丹東水文局,遼寧 丹東 118001)

        目前,對(duì)于河流水質(zhì)的評(píng)價(jià)較為常用的方法為單因子指數(shù)評(píng)價(jià)法,該方法可以凸顯水體環(huán)境受高濃度污染物的影響,比較突出嚴(yán)重超標(biāo)參評(píng)指標(biāo)的貢獻(xiàn),因其忽略了水體環(huán)境受其他因子的影響,所以通常難以客觀表征河流的整體狀況。為了系統(tǒng)反映水體環(huán)境受各種水質(zhì)因子的影響作用以及綜合評(píng)判河流現(xiàn)狀,以及實(shí)現(xiàn)對(duì)河流水質(zhì)類型的準(zhǔn)確劃分,有必要尋找一種可以綜合考慮未超標(biāo)和超標(biāo)因子對(duì)水質(zhì)貢獻(xiàn)的評(píng)價(jià)方法[1-2]。

        河流水環(huán)境涉及的范圍廣、因素多,對(duì)其評(píng)價(jià)分析屬于多因子多目標(biāo)的系統(tǒng)問題,因此要充分考慮流域水質(zhì)特點(diǎn),科學(xué)確定參評(píng)要素,其中權(quán)重系數(shù)的合理確定是最關(guān)鍵的環(huán)節(jié)。根據(jù)不同的原理可將權(quán)重計(jì)算劃分為主觀賦權(quán)、客觀賦權(quán)兩大類,其中主觀法以熵權(quán)法、主成分分析法最為常用,此類方法反映了決策者的個(gè)人偏好和知識(shí)結(jié)構(gòu),這也是引起評(píng)價(jià)結(jié)果可能存在偏差的主要原因;客觀賦權(quán)法以層次分析法、超標(biāo)加權(quán)法最為典型,這些方法存在完善的理論體系和運(yùn)算流程,以客觀實(shí)際為載體提取各要素初始信息,但未能考慮決策者的經(jīng)驗(yàn)判斷,容易使評(píng)估結(jié)果偏離實(shí)際情況。為了解決單一方法存在的片面性,綜合考慮決策者的知識(shí)經(jīng)驗(yàn)和各個(gè)要素包含的客觀信息,更加準(zhǔn)確地衡量不同參數(shù)對(duì)水質(zhì)評(píng)價(jià)的貢獻(xiàn)率,本文將原理清晰、操作簡(jiǎn)單的超標(biāo)加權(quán)法與熵權(quán)法相耦合,引入有序加權(quán)平均算子OWA確定的次序權(quán)重,平衡不同重要等級(jí)之間各項(xiàng)要素的貢獻(xiàn)率。本文以遼河流域?yàn)槔?,通過對(duì)不同條件下決策風(fēng)險(xiǎn)水平的控制,采用該模型評(píng)價(jià)多種次序權(quán)重及其水質(zhì)評(píng)判結(jié)果。

        1 研究方法

        1.1 組合準(zhǔn)則權(quán)重

        采用歸一化公式處理各項(xiàng)指標(biāo)的量綱和單位為準(zhǔn)則權(quán)重計(jì)算的基本條件,然后對(duì)各指標(biāo)準(zhǔn)則權(quán)重分別選用超標(biāo)加權(quán)法、熵權(quán)法求解。為獲取最優(yōu)組合準(zhǔn)則權(quán)重引入離差平方和最小原理,詳細(xì)流程如下:

        步驟一:量化處理。采用標(biāo)準(zhǔn)化公式處理各項(xiàng)因子值。由于選取的河流水質(zhì)評(píng)價(jià)均為逆向因子,即參數(shù)值越大則水質(zhì)等級(jí)越低,則可利用以下公式進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,即

        (1)

        式中:Xij為河流水質(zhì)監(jiān)測(cè)點(diǎn)實(shí)測(cè)值;Xmin、Xmax分別為同等情況下監(jiān)測(cè)的水質(zhì)因子最小值、最大值。

        步驟二:準(zhǔn)則權(quán)重的熵權(quán)法。為了更好地描述系統(tǒng)的不確定性、穩(wěn)定程度和信息量,C.E.Shannon在信息論中加入了熱力學(xué)中熵的概念,由此反映復(fù)雜系統(tǒng)的演變情況。熵權(quán)法是一種基于各個(gè)指標(biāo)變異程度賦予相應(yīng)的權(quán)值的客觀賦權(quán)法。運(yùn)用該方法確定因子權(quán)重時(shí),可有效避免主觀因素的干擾,更加客觀、準(zhǔn)確地描述待評(píng)對(duì)象的真實(shí)情況[3]。設(shè)n個(gè)參評(píng)因子和m個(gè)待評(píng)項(xiàng)目構(gòu)成的初始矩陣為R=(rij)mn,利用以下公式求解評(píng)判因子ri的熵權(quán)wi、熵值ei,即

        (2)

        (3)

        指標(biāo)熵權(quán)ej越小則其提供的有效信息量越大,所以賦予的權(quán)值就越高;反之,指標(biāo)熵權(quán)ej越大則其攜帶的有效信息量越小,評(píng)價(jià)過程中其重要性和賦予的權(quán)值就越低[4]。

        步驟三:指標(biāo)準(zhǔn)則權(quán)重的超標(biāo)加權(quán)法。考慮指標(biāo)值大小賦予相應(yīng)的權(quán)重,相應(yīng)的計(jì)算式為

        (4)

        (5)

        式中:Si、Ci為評(píng)價(jià)因子i的水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)及其實(shí)測(cè)濃度值;Ai、WP為單因子i的準(zhǔn)則權(quán)重和單項(xiàng)權(quán)重值。

        步驟四:準(zhǔn)則組合權(quán)重。采用離差平方和最小原理將超標(biāo)加權(quán)法和熵權(quán)法運(yùn)算結(jié)果相耦合,由此構(gòu)建準(zhǔn)則權(quán)重最優(yōu)化模型,其表達(dá)式為

        (6)

        1.2 次序權(quán)重

        準(zhǔn)則權(quán)重未考慮水質(zhì)評(píng)價(jià)結(jié)果受不同指標(biāo)間等級(jí)重要性的影響,而僅僅依據(jù)參評(píng)要素間相對(duì)重要性賦予相應(yīng)的權(quán)重。為解決這一問題,引入次序權(quán)重的概念,即對(duì)各指標(biāo)的次序權(quán)重利用OWA有序加權(quán)平均算子求解[5],從而解決水質(zhì)評(píng)價(jià)結(jié)果受指標(biāo)因子次序影響的問題。

        1988年Yager提出的一個(gè)處于Min和Msx算子間的參數(shù)化平均算子族,即為OWA有序加權(quán)平均算子[6]。OWA算子按降序重新排列指標(biāo),以控制評(píng)判因子重要度的途徑為輸入語(yǔ)言量化算子,由此獲取多種量子化下的評(píng)判值。對(duì)于多屬性不確定決策問題的處理,OWA算法具有較強(qiáng)的適用性,現(xiàn)已廣泛應(yīng)用于洪澇災(zāi)害、地質(zhì)災(zāi)害[7]、住房選址和商業(yè)地產(chǎn)投資評(píng)估等領(lǐng)域??傮w上可以將OWA算子劃分為3個(gè)部分,即重新排列評(píng)估數(shù)據(jù)、參評(píng)因子位置權(quán)值的合理確定、加權(quán)集成位置權(quán)重和排好的數(shù)據(jù),運(yùn)算公式為

        (7)

        決策風(fēng)險(xiǎn)水平的控制由語(yǔ)言量化算子和OWA算法共同實(shí)現(xiàn),由此得到不同條件下的評(píng)判結(jié)果[8]。OWA算子屬于一種融合集,它處于模糊并集與交集之間,通過給定的指標(biāo)次序權(quán)重vj和參評(píng)因子zij屬性值可以實(shí)現(xiàn)任意評(píng)價(jià)項(xiàng)目的結(jié)果輸出。根據(jù)評(píng)價(jià)風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)和各指標(biāo)數(shù)值大小綜合確定的次序權(quán)重vj,在評(píng)價(jià)過程中與因子zij不存在直接關(guān)系,而僅僅與每個(gè)指標(biāo)的位置有關(guān)[9-10],其表達(dá)式為

        (8)

        式中:α為語(yǔ)言量化算子,主要與每個(gè)指標(biāo)的次序權(quán)重和決策者風(fēng)險(xiǎn)主觀態(tài)度相關(guān),結(jié)合表1獲取相應(yīng)的數(shù)值[11];wk為水質(zhì)評(píng)價(jià)的準(zhǔn)則權(quán)重。

        表1 算子α的取值標(biāo)準(zhǔn)

        若α=1,則代表每個(gè)參評(píng)因子存在相同的次序權(quán)重,該條件下為簡(jiǎn)單的疊加準(zhǔn)則權(quán)重;若α<1,則代表決策者對(duì)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)持樂觀態(tài)度,α越大該條件下水質(zhì)評(píng)價(jià)的重要因子次序權(quán)重越大;若α>1,則代表決策者對(duì)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)持悲觀態(tài)度,α越大該條件下水質(zhì)評(píng)價(jià)的重要因子次序權(quán)重越小。

        1.3 評(píng)價(jià)過程

        為了全面掌握流域的水文特點(diǎn),對(duì)研究區(qū)河網(wǎng)數(shù)據(jù)利用GIS技術(shù)進(jìn)行了提取。數(shù)據(jù)來源于流域2010—2017年的土地類型遙感數(shù)據(jù)。水質(zhì)評(píng)價(jià)流程見圖1。

        圖1 河流水質(zhì)的評(píng)價(jià)流程

        針對(duì)主干河段20個(gè)檢測(cè)點(diǎn)位的TP、COD、DO、石油類、氟化物和氨氮等水質(zhì)指標(biāo)利用大數(shù)據(jù)分析軟件SPSS進(jìn)行主成分及相關(guān)性分析,見表2。其中,“*”“**”代表雙側(cè)顯著性為0.05和0.1以上水平。根據(jù)表2分析結(jié)果確定河流水質(zhì)關(guān)鍵性控制因子有TP、COD、BOD、石油類及NH3-N,其中NH3-N、COD與BOD間的相關(guān)性顯著,而TP與石油類呈不顯著相關(guān)性。

        每個(gè)評(píng)價(jià)因子的最優(yōu)準(zhǔn)則權(quán)重利用離差平方和最小原理進(jìn)行求解,結(jié)果見表2。按照權(quán)重值大小對(duì)各項(xiàng)評(píng)判指標(biāo)進(jìn)行排序,在此基礎(chǔ)上獲取評(píng)判因子多種風(fēng)險(xiǎn)程度下的次序權(quán)重,采用線性組合的方法對(duì)次序權(quán)重與準(zhǔn)則屬性值進(jìn)行處理,由此確定多尺度水質(zhì)評(píng)價(jià)值。

        表2 河流水質(zhì)指標(biāo)的相關(guān)性

        2 數(shù)據(jù)來源

        2.1 流域概況

        遼河流域橫跨河北、遼寧、吉林、內(nèi)蒙古4省(自治區(qū)),主要由東、西遼河兩大水系組成,河流全長(zhǎng)1345km,總面積21.9萬km2。由遼河水資源規(guī)劃報(bào)告可知,遼寧段河流年均徑流量為952.7億m3,平均流量為179m3/s,徑流深58mm,主要有西拉木倫河、老哈河、東遼河、柴河、蘇子河、大遼河、海城河、太子河、渾河和清河等支流。流域內(nèi)地貌形態(tài)復(fù)雜,分布有平原、沙丘、山地和丘陵,地勢(shì)呈東、西兩側(cè)向中間傾斜,南向北傾斜特征,該地區(qū)為遼寧省重要的糧食生產(chǎn)區(qū)和畜牧業(yè)、重工業(yè)基地,屬于社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展核心區(qū)[11]。

        2.2 數(shù)據(jù)來源

        本文選取的遼河流域各支流典型斷面包括源頭、清原上滾馬嶺、海日蘇、觀音閣壩下、岔溝等20個(gè),從各河段監(jiān)測(cè)站提取水質(zhì)相關(guān)數(shù)據(jù)。流域內(nèi)土地利用與河網(wǎng)水系數(shù)據(jù)來源于1∶50000的影像資料。

        3 結(jié)果分析

        研究區(qū)的土地類型數(shù)據(jù)利用動(dòng)態(tài)彎曲技術(shù)進(jìn)行提取,由此確定的不同用地類型及其面積見表3。由表3可知,流域內(nèi)以水田面積為主,占比達(dá)到47.2%,其次為林草地,水體和城鎮(zhèn)占地面積大致相當(dāng),旱地面積占總面積的12.4%,可見水體環(huán)境受農(nóng)業(yè)發(fā)展的影響較為顯著。

        表3 研究區(qū)不同用地類型及其面積

        3.1 不同風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)的水質(zhì)結(jié)果

        對(duì)流域內(nèi)20個(gè)采樣點(diǎn)的水質(zhì)狀況利用已建立的組合權(quán)重模型進(jìn)行評(píng)價(jià),從而得到不同風(fēng)險(xiǎn)程度α下各監(jiān)測(cè)斷面的水質(zhì)等級(jí),見表4。

        表4 各監(jiān)測(cè)斷面水質(zhì)類型劃分

        由表4可知,α=1時(shí)水質(zhì)評(píng)價(jià)結(jié)果與不考慮次序權(quán)重相當(dāng),即水質(zhì)評(píng)價(jià)受各個(gè)因子的影響程度相同,此時(shí)河流水質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)屬于中等水平,評(píng)價(jià)結(jié)果能夠客觀地反映河流水體的實(shí)際狀況;α=0.001的情況下,水質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)接近0,此時(shí)河流水質(zhì)最好,風(fēng)險(xiǎn)最大,決策者對(duì)水環(huán)境評(píng)價(jià)持樂觀心態(tài);α=0.1時(shí),水質(zhì)評(píng)價(jià)存在一定的風(fēng)險(xiǎn),決策者對(duì)水環(huán)境評(píng)價(jià)持樂觀形態(tài);α=10的條件下,水質(zhì)評(píng)價(jià)結(jié)果受風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)影響處于不太樂觀狀態(tài);α=1000時(shí),水質(zhì)評(píng)價(jià)受決策風(fēng)險(xiǎn)的影響最小,該條件下獲取的結(jié)果最差。

        國(guó)際法劃分的水質(zhì)類別和α=1時(shí)的水質(zhì)評(píng)價(jià)基本相符,可見對(duì)于河流水質(zhì)的評(píng)價(jià)該方法具有良好的實(shí)用性與適用性。通過對(duì)水質(zhì)評(píng)價(jià)結(jié)果與不同風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)的關(guān)系分析,風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)對(duì)水質(zhì)較差河段存在顯著影響。

        3.2 α=1的水質(zhì)分析

        根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)α=1時(shí)的監(jiān)測(cè)斷面水質(zhì)評(píng)判等級(jí),河流水體環(huán)境受上游客水的影響較為突出,其中水質(zhì)最好的監(jiān)測(cè)斷面為鴿子洞、海城河、源頭和清原上滾馬嶺等;水質(zhì)最差的監(jiān)測(cè)斷面為海日蘇,水環(huán)境污染比較嚴(yán)重;其他斷面總體處于Ⅲ~Ⅳ類水之間。

        在空間位置上,蘇子河、清河、太子河及渾河清遠(yuǎn)段的水質(zhì)整體較好,除主城區(qū)部分河段水質(zhì)較差外,其他大部分均能滿足功能區(qū)要求;西拉木倫河海日蘇斷面的水質(zhì)最差,達(dá)到劣Ⅴ類,其他河段水質(zhì)均良好。海城河入海口河段整體呈中部河段污染輕、東西兩端污染重的變化特征。柴河、凡河及清河總體呈輕度污染狀況,水質(zhì)類別以Ⅲ類水為主,監(jiān)測(cè)斷面未發(fā)現(xiàn)超標(biāo)現(xiàn)象。

        3.3 水質(zhì)影響因素

        遼河干流段聚集了許多的紡織、機(jī)械、化工和冶金等工礦企業(yè),因沿線村鎮(zhèn)溝渠與大部分河道相連,致使大量的城鎮(zhèn)生活污水和工農(nóng)業(yè)廢水排入河道,河流水生態(tài)功能和水環(huán)境承載力持續(xù)下降。對(duì)水質(zhì)產(chǎn)生影響的主要因素為:?每年6—9月降水占全年的62.6%以上,季節(jié)性缺水和秋冬季河道斷流現(xiàn)象頻繁出現(xiàn);?典型監(jiān)測(cè)斷面的水質(zhì)超標(biāo)嚴(yán)重,不同斷面和時(shí)段的污染程度存在差異,水資源時(shí)空分布不均使得局部用水矛盾更加突出;?區(qū)域水資源利用與經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式不協(xié)調(diào),在取水和排污過程中各區(qū)縣存在糾紛;?水庫(kù)大壩、水電站等工程建設(shè)對(duì)水生態(tài)環(huán)境影響較大,河流天然徑流量和生態(tài)功能嚴(yán)重退化;?流域內(nèi)以農(nóng)業(yè)種植為主,水體環(huán)境受農(nóng)業(yè)發(fā)展的影響突出,近年來雖然加大了對(duì)農(nóng)業(yè)面源污染和工業(yè)污染排放總量的控制,但農(nóng)藥、化肥施用強(qiáng)度的增大使得農(nóng)村水體富營(yíng)養(yǎng)化嚴(yán)重。因此,改善水體環(huán)境和控制農(nóng)業(yè)面源污染為今后的重點(diǎn)整治方向。

        4 結(jié) 語(yǔ)

        本文對(duì)遼河流域干流段典型斷面水質(zhì)狀況利用組合權(quán)重法進(jìn)行評(píng)價(jià),該方法能夠有效解決單一賦權(quán)法存在的不足,將各要素包含的客觀信息與決策者知識(shí)經(jīng)驗(yàn)相結(jié)合,更加科學(xué)地確定各要素權(quán)值,從而保證水質(zhì)評(píng)價(jià)的合理性和可靠性。實(shí)例表明,耦合的綜合賦權(quán)法能夠滿足水質(zhì)評(píng)價(jià)的實(shí)用性和準(zhǔn)確性要求,通過對(duì)決策風(fēng)險(xiǎn)水平的控制可以較為客觀、準(zhǔn)確地反映多種情景下的水質(zhì)狀況,可為流域水資源管理規(guī)劃和水環(huán)境治理保護(hù)提供科學(xué)指導(dǎo)。

        受數(shù)據(jù)資料等條件限制,本文僅從時(shí)間的角度揭示了流域水質(zhì)的變化特征,未來還需要結(jié)合其他方法和評(píng)價(jià)體系準(zhǔn)確揭示流域水質(zhì)的空間變化狀況;仍需要進(jìn)一步將多主體模型、系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型相耦合的綜合評(píng)價(jià)法,從時(shí)間和空間的角度綜合反映流域水質(zhì)的狀況,更好地為水環(huán)境保護(hù)和水資源管理提供數(shù)據(jù)支撐。

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