基于模糊数学的金波湖水质评价

贾涛++刘鹏++吴瑜

摘 要：本文运用模糊数学方法对金波湖的水质进行评价，评价结果为Ⅳ类水，符合对景观水面水质的要求，但在北部局部地区湖水污染较为严重，为Ⅴ类水，水质较差。金波湖作为宁夏大学的观赏湖，是宁夏大学师生最喜爱的休闲观光场所之一，其水质状况对宁夏大学师生的生活环境有重要影响。通过分析水质状况能为金波湖水质评价以及水质治理提供理论基础和科学依据。

关键词：模糊数学 水质评价 金波湖

中图分类号：F406.3 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2017）09（c）-0105-03

Abstract： This paper uses fuzzy mathematics method assessing the water quality of Jinbo Lake， and the results is Ⅳ which illustrated the water of Jinbo Lake met the requirements of landscape water quality. But in the northern part of Lake， the water pollution is serious. Jinbo Lake plays a important role in Ningxia University， is one of the teachers and students of Ningxia University's favorite leisure sightseeing places， Jinbo Lake have an important impact of the living environment of the teachers and students of Ningxia University. The analysis of water quality can provide a theoretical basis and scientific basis for water quality evaluation and water quality control of Jinbo Lake.

Key Words： Fuzzy mathematics； Water quality assessment； Jinbo Lake

湖泊水质综合评价是水资源保护和环境治理的重要前提，通过对水质状况进行合理评价，制定科学的治理方案，才能采取有效的防治措施，即湖泊水质综合评价的结果会对决策产生重要影响[1]。模糊数学是目前水质综合评价中较常用的方法，有人为影响小、评价结果客观、合理的优点[2]。程万里等[3]、刘春凤等[4]、杨林等[5]运用模糊数学分别对黄河三门峡河段、香溪河流域和湟水流域的水质进行综合评价。由此可见，应用模糊数学方法对湖泊河流水质综合评价是可行的。本文将这一方法应用到金波湖的水质评价中，为金波湖的水质防治提供理论基础和科学依据。

1 研究区概况

银川市位于我国西北地区，海拔1010～1150m，夏季酷热，冬季寒冷，气候干燥，为典型的干旱气候区，年均气温8.5℃，年均降水量200mm，年均蒸发量1600mm。金波湖位于银川市西夏区宁夏大学怀远校区内，湖东面、南面和北面校内景观绿化带，西面挨着凌云路和凌云广场。金波湖是一个自然形成后人工改造而成的景观湖，只有进水口，没有出水口，其补水水源包括农田退水、自来水补给，周边无工业污染源与农业污染源，取样时水深约1.5m。本文将溶解氧（DO）、总氮（TN）、总磷（TP）、化学需氧量（CODcr）作为湖泊水质综合评价指标，其中溶解氧、总氮、总磷、化学需氧量分别采用碘量法、碱性过硫酸钾消解紫外分光光度法、钼酸铵分光光度法和重铬酸钾法测定。

2 模糊综合评价

2.1 建立因子集

参照国家地表水环境质量标准（GB3838-2002），结合银川市实际情况和监测条件，选择溶解氧（DO）、总氮（TN）、总磷（TP）、化学需氧量（CODcr）作为评价指标，即U={DO，TN，TP，CODcr}。金波湖水质监测指标和监测结果见表1。

2.2 建立评价集

参照国家地表水环境质量标准（GB 3838-88），将地表水按照水质依次划分为优、良、中、差、劣五级，其相应的污染程度分别为未污染、轻度污染、中度污染、重度污染和严重污染五级。评价集V={Ⅰ，Ⅱ，Ⅲ，Ⅳ，Ⅴ}。国家地表水质评价标准见表2。

2.3 建立模糊矩阵

隶属函数是模糊综合评价的重要内容，直接影响其评价结果的准确性。本文中隶属度用来描述水质状况的模糊界线。将国家水质标准值作为各个隶属度函数的分界点，用分段函数模拟，可得水质状况的隶属度函数[6]。一般来说，水质状况的隶属度函数可用以下3个分段函数表示。某各评价因子对Ⅰ类、Ⅱ类、Ⅲ类、Ⅳ类、Ⅴ类水体质量的隶属度函数分别为：

Ⅰ类隶属函数：

Ⅱ类-Ⅳ类隶属函数：

Ⅴ类隶属函数：

式中：xi为评价因子的实测值；ai，bi，ci分别为该评价因子对应于Ⅰ类、Ⅱ类、Ⅲ类、Ⅳ类、Ⅴ类水体质量状况的标准值。将各指标的实测值按要求代入到隶属函数中，计算各等级的隶属度，得到U和V之间的模糊关系矩阵R[7]。通过计算得到R结果为：

2.4 确定指标权重集合

由于评价指标对环境的影响存在差異，导致其所占权重不同。本文采用水质各评价因子的实测浓度与其相应分级标准的比值来计算权重[8]。计算公式如下：

式中：wi为第i个因子的权重；ci为该项指标的实测值；ai为各项水质准值的平均值，ai=（1a+2a+3a+4a+5a）/5。计算得到各评价因子的权重分配矩阵A为：endprint

A=（0.19，0.42，0.17，0.22）

2.5 确定模糊综合评判矩阵

根据模糊数学的运算方法进行计算，得到模糊综合评价向量，依照最大隶属度原则，选择最大值为水质评价的依据。模糊综合计算方法如下：

B=A·R=（0.038，0.152，0.39，0.252，0.168）

评价结果表明，金波湖1号水样在4种指标的共同作用下，其隶属于Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ和Ⅴ类水的程度分别为0.038、0.152、0.39、0.252和0.168。依照最大隶属原则，金波湖1号取样点水质为Ⅲ类，同理可以对另外5个样品点进行评价，2号水样属于Ⅴ类水，3号水样属于Ⅲ类水，4号、5号、6号水样均为Ⅳ类，通过统计分析，Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ类样品数分别占33.3%、50%和16.7%，综合评价金波湖水质为Ⅳ类。

3 结语

综合各项指标，运用模糊数学方法评价金波湖的水质状况，结果为Ⅳ类水，主要影响因子是总氮，水体总营养元素较多。2号取样点样接近进水口，水质为Ⅴ类，由此可见，金波湖的水质不好最主要的原因是补水水质较差，但湖水的净化能力较强。营养元素是金波湖治理的主要方向，特别是进水渠道。水质评价是金波湖生态治理的前提和基础，为开展金波湖水环境生态治理提供了依据，具有十分重要的现实作用。

参考文献

[1] 高健磊，吴泽宁，左其亭，等.水资源保护规划理论方法与实践[M].郑州：黄河水利出版社，2002.

[2] 徐大伟，杨扬.模糊数学法在河流水质综合评價中的应用[J].沈阳大学学报：自然科学版，2000，12（2）：59-62.

[3] 程万里，李亦芳，郝伏勤，等.黄河三门峡河段基于模糊数学方法的水质评价[J].环境科学与管理，2007，10（3）：188-190.

[4] 刘春凤，翟瑞彩.基于模糊数学的水质分析[J].天津大学学报，2003，1（7）：72-76.

[5] 杨林，李小玲.模糊数学在湟水流域水质综合评价中的应用[J].中国环境监测，2000，6（6）：49-52.

[6] 周林飞，许士国，韩雁.基于模糊数学的扎龙湿地水质评价评价[J].辽宁工程技术大学学报，2008，27（6）：949-951.

[7] 徐向阳，高学平.模糊数学在海水入侵地下水水质评价中的应用[J].水利学报，2003，35（8）：64-69.

[8] 任广平，邹志红，孙靖南.模糊评价因子的熵权法赋权及其在水质评价中的应用[J].环境科学学报，2005，25（4）： 552-556.endprint