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        模糊邏輯與WQI在地下水質(zhì)量評(píng)價(jià)中的比較研究

        2022-10-13 11:13:16
        關(guān)鍵詞:水質(zhì)分類方法

        劉 斌

        (河北省滄州水文勘測(cè)研究中心,河北 滄州 061000)

        地下水是生活用水的主要來源,是每個(gè)國(guó)家發(fā)展的需要,在滿足人類各種需要方面發(fā)揮著重要作用[1]??焖俸筒皇芟拗频氖褂玫叵滤?、城市化、工農(nóng)業(yè)活動(dòng)是導(dǎo)致大量水污染的原因。以廢物形式存在的污染物可以在河流或大氣中處理[2]。隨著時(shí)間的推移,這些廢物可能由于滲漏或運(yùn)輸而在含水層中堆積,并增加地下水污染的相關(guān)危險(xiǎn)[3]。由于實(shí)驗(yàn)分析中存在自然變化和誤差,很難對(duì)地下水水質(zhì)進(jìn)行準(zhǔn)確的評(píng)價(jià)[4]。例如,地下水采樣誤差,定義為現(xiàn)場(chǎng)地下水參數(shù)值與實(shí)驗(yàn)調(diào)查值之間的差異,降低了樣品準(zhǔn)確描述實(shí)際地下水質(zhì)量的能力。這些錯(cuò)誤導(dǎo)致結(jié)果的變化,削弱了對(duì)地下水質(zhì)量決策的信心。傳統(tǒng)的地下水水質(zhì)化學(xué)分析方法有水質(zhì)指數(shù)(WQI)、主成分分析、三線性分析、DRASTIC方法、因子分析、實(shí)驗(yàn)室分析方法[5]。為了對(duì)地下水質(zhì)量進(jìn)行準(zhǔn)確的決策,必須認(rèn)識(shí)、評(píng)估和減輕地下水質(zhì)量評(píng)價(jià)各個(gè)方面的誤差來源[6]。與此同時(shí),我們知道準(zhǔn)確的地下水質(zhì)量評(píng)估屬于一個(gè)復(fù)雜的問題領(lǐng)域,其中每一步都可能出現(xiàn)誤差和不確定性[7]。因此,利用先進(jìn)的技術(shù)比傳統(tǒng)方法更能準(zhǔn)確地調(diào)查地下水質(zhì)量[8]。

        在對(duì)環(huán)境問題的復(fù)雜性進(jìn)行建模時(shí),研究人員往往需要一種研究可能性而不是概率的方法,并且應(yīng)該處理主要或次要數(shù)據(jù)以及分析中存在的可變性、語言性、模糊性和不確定性[4-10]。許多研究者已經(jīng)使用并驗(yàn)證了模糊邏輯將模糊決策收斂到接受的狀態(tài)。模糊邏輯具有將可變性、語言性、模糊性和不確定性轉(zhuǎn)化為數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu)的能力。模糊邏輯及其與其他技術(shù)的結(jié)合已成為評(píng)價(jià)各種環(huán)境問題的一種新方法。利用模糊邏輯處理模糊性和不準(zhǔn)確性,可以減少地下水質(zhì)量評(píng)價(jià)中出現(xiàn)的誤差。在擬開展的研究工作中, 3個(gè)地點(diǎn)的5種重金屬被用于分析飲用水地下水質(zhì)量。采用了水質(zhì)指數(shù)法和Mamdani模糊模型推理兩種方法。本研究的目的是建立一個(gè)地下水水質(zhì)評(píng)價(jià)的模糊模型,并將該模型的結(jié)果與WQI方法的結(jié)果進(jìn)行比較,以評(píng)價(jià)兩種方法的適用性。

        1 材料和方法

        通過對(duì)3口地下水井的水質(zhì)分析,按照飲用水標(biāo)準(zhǔn)對(duì)地下水水質(zhì)進(jìn)行了評(píng)價(jià)。飲用水適宜性采用5個(gè)參數(shù):鎘(Cd)、銅(Cu)、鐵(Fe)、鉛(Pb)、鋅(Zn)。

        水質(zhì)指數(shù)(WQI)是用一個(gè)單一的、清晰的值來表示地下水整體水質(zhì)的一種基于值的方法,一般稱為指標(biāo)數(shù)。WQI是在一定時(shí)間和地點(diǎn)上反映整體水質(zhì)的數(shù)值。WQI值對(duì)人類食用的適用性見表1。

        計(jì)算WQI的方法如圖1所示。每個(gè)參數(shù)的權(quán)重是根據(jù)各自的標(biāo)準(zhǔn)來確定的,表明了其在WQI方法中的重要性。本文采用加權(quán)算術(shù)水質(zhì)指數(shù)法,根據(jù)式(1)綜合考慮Fe、Cd、Zn、Pb、Cu這 5種重金屬,對(duì)地下水水質(zhì)進(jìn)行分析,Qi值由式(2)計(jì)算。

        表1 按WQI進(jìn)行水質(zhì)分類

        圖1 計(jì)算WQI的步驟

        (1)

        (2)

        式中:Wi和Qi為ith參數(shù)的權(quán)重;n為參數(shù)的數(shù)量;Mi為ith參數(shù)的觀測(cè)值;Ii為ith參數(shù)的理想值;Si為ith參數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)值。

        WQI法中所選參數(shù)的權(quán)重見表2。

        表2 選定金屬的權(quán)重

        水井各場(chǎng)址的位置、參數(shù)、各參數(shù)的觀測(cè)值(Mi)、各參數(shù)的亞單位權(quán)重、水質(zhì)指數(shù)(WQI)以及各場(chǎng)址的質(zhì)量分類見表3。

        表3 利用WQI法研究地下水水質(zhì)分類

        2 模糊模型

        基于Mamdani模型,工作原理如圖2所示。飲用水地下水水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)限值按照《生活飲用水衛(wèi)生標(biāo)準(zhǔn)》(GB 5749—2006)執(zhí)行,并在MATLAB中實(shí)現(xiàn)。

        圖2 模糊模型

        對(duì)得到的值進(jìn)行模糊化處理,采用梯形和三角模糊隸屬度函數(shù)。三角形和梯形隸屬函數(shù)的圖形如圖3所示,數(shù)學(xué)表示見式(3)、式(4)。許多其他隸屬函數(shù)可以用于此目的,如s形、鐘形、高斯等。所提出的模糊模型的輸入分為低、平均和高三類(表4)。屬于低類別的輸入使用三角隸屬度函數(shù)進(jìn)行模糊化,屬于平均或高級(jí)類別的輸入使用梯形隸屬度函數(shù)進(jìn)行模糊化。其他輸入也已分類。

        圖3 隸屬度函數(shù)

        (3)

        (4)

        表4 模型輸入分類 mg·L-1

        該模型的知識(shí)庫由243條規(guī)則組成,這些規(guī)則是通過考慮所有可能的輸入組合而創(chuàng)建的。例如,下面的規(guī)則演示了一些示例規(guī)則:

        ① R(1): Cd低,Cu低,F(xiàn)e低,Pb低,Zn低,輸出不好。

        ② R(2):如果Cd低,Cu低,F(xiàn)e低,Pb低,Zn平均,則輸出不好。

        ③ R(24): Cd低,Cu平均,F(xiàn)e低,Pb平均,Zn平均,則輸出高。

        其中,R(1)、R(2)、R(24)分別為知識(shí)庫的第一、第二和第二十四條規(guī)則。在這些規(guī)則中,許多規(guī)則具有相同的推理。例如,以下兩個(gè)規(guī)律對(duì)地下水質(zhì)量的影響是相同的:(a)如果Cd平均,Cu低,F(xiàn)e低,Pb高,Zn平均,則輸出不好。(b)如果Cd高,Cu低,F(xiàn)e低,Pb平均,Zn低,則輸出不好。這些情況被新的規(guī)則所取代,如:(c)如果Cd高或Cu高或Fe高或Pb高或Zn高,則輸出不好。

        因此,本研究使用了243條規(guī)則中的第三十二條規(guī)劃。為此,采用了BIS的規(guī)定和專家的意見。對(duì)于模糊推理,所提出的模糊模型的輸出分為4類:不好、好、很好和極好(表5)。從不好到極好,地下水質(zhì)量增加。O/P模型的分類見表6。

        表5 輸出分類為提出的模糊模型

        為了得到某一地點(diǎn)的最終飲用水水質(zhì)決策,采用了質(zhì)心去模糊化方法,因?yàn)樗鼫p少了去模糊化的不確定性,當(dāng)一個(gè)輸出隸屬度等級(jí)可能由多個(gè)脆度值產(chǎn)生時(shí),這種不確定性可能出現(xiàn)。由下式(5)得到:

        (5)

        表6 模糊模型結(jié)果

        3 結(jié) 論

        本文利用模糊邏輯在飲用水水質(zhì)評(píng)價(jià)中的作用,說明了模糊邏輯在信息缺乏和不確定性情況下的重要性。采用WQI和Mamdani模型模糊綜合評(píng)判法對(duì)地下水水質(zhì)進(jìn)行了評(píng)價(jià)。將WQI與已開發(fā)模型的結(jié)果進(jìn)行比較,發(fā)現(xiàn)WQI中所有樣本都屬于極好分類,而所提出模型的結(jié)果呈現(xiàn)出只有一個(gè)樣本屬于很好分類,其余樣本屬于好分類的不同情況。模糊邏輯可以用于生態(tài)指標(biāo)的開發(fā),以解決許多常見的問題,如不匹配的解釋和隱含的價(jià)值判斷。它試圖縮小科學(xué)測(cè)量和社會(huì)目標(biāo)實(shí)現(xiàn)之間的差距。模糊邏輯允許為不同類型的觀測(cè)分配不同的權(quán)重,它可以處理環(huán)境變化,也可以處理缺失數(shù)據(jù),這是任何研究中的一個(gè)普遍問題。在此基礎(chǔ)上,提出了采用模糊邏輯進(jìn)行地下水質(zhì)量評(píng)價(jià),消除固有誤差的方法。

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