松花江哈爾濱段城市水環境質量評價

樊慶鋅,楊先興,邱 微,2*(.哈爾濱工業大學市政環境工程學院,哈爾濱 50090；2.哈爾濱工業大學,城市水資源與環境國家重點實驗室,哈爾濱 50090)

松花江哈爾濱段城市水環境質量評價

樊慶鋅1,楊先興1,邱 微1,2*(1.哈爾濱工業大學市政環境工程學院,哈爾濱 150090；2.哈爾濱工業大學,城市水資源與環境國家重點實驗室,哈爾濱 150090)

為了科學地對松花江哈爾濱段水環境質量進行評價,基于水環境功能區劃,采用灰色關聯度法將其分為4個區域,運用主、客觀相結合的方法分區域建立相應的評價指標體系,使用模糊綜合評價法進行水質評價,同時,驗證指標體系構建的合理性.結果表明:構建的指標體系能夠反映研究對象水環境質量;除阿什河口內水質評價結果為 V類,達不到水環境功能區劃要求外,其他區域水質均能達標.研究結果將有利于促進水資源的科學管理和有效利用,研究方法可為水環境質量評價提供新的思路.

水環境質量；主成分分析；灰色關聯度；模糊綜合評價

水資源是基礎性和戰略性的資源,是維持國家經濟穩定發展和城市可持續發展的基本條件之一[1].深入、系統地研究關于城市水環境質量的問題,能夠為解決水資源可持續利用等諸多水問題提供科學依據.

近年來,國內外大量學者對水環境質量評價進行了深入的研究.Cobbina等[2]通過選擇色度、濁度、鐵、錳、大腸桿菌等指標,對比和分析加納北部五個地區豐水期和枯水期的水環境質量,強調環境教育與信息普及對用水者的重要性,最終目標是實現水資源的可持續利用.國際上針對城市水環境質量評價的研究相對較少,有部分研究將其納入可持續發展體系中[3-7].王麗娟等[8]選擇B-P人工神經網絡法、模糊綜合評價法和灰色關聯分析法,應用于沈陽市南運河水環境質量評價,分析和比較 3種方法的適用性.楊維等[9]利用標志指數法對遼河盤錦段水環境質量進行評價,分析2010年遼河盤錦段枯、豐、平3個水期的水環境質量.朱永英等[10]將模糊可變評價方法引入到海域水環境質量評價中,建立了近岸海域水環境質量的模糊可變評價模型.但這些研究存在以下問題:1.評價指標的選取僅使用主觀方法;2.評價指標體系構建時未考慮污染物濃度的區域差異;3.評價指標體系構建后,未就指標合理性進行探討.

為了解決以上問題,本文以松花江哈爾濱段為研究對象,對其進行區域劃分,采用主客觀相結合的方法針對不同區域構建合理的水環境質量評價指標體系;確定評價模型,對松花江哈爾濱段水環境質量進行評價,同時驗證評價指標體系中所選指標的合理性.

1 城市水環境質量評價指標體系構建

1.1 研究區域概況

松花江哈爾濱段共涉及到 6個區域,松花江干流江段經過的區域依次為朱順屯(A區)、阿什河口下(B區)、呼蘭河口下(C區)、大頂子山(D區);松花江一級支流包含區域為阿什河口內(E區)和呼蘭河口內(F區).松花江哈爾濱段水系分布如圖1所示.

圖1 松花江哈爾濱段水系Fig.1 Water system in the Harbin section of Songhua River

1.2 評價指標的初選與篩選

本文綜合了相關文獻與標準[8-19]中涉及的水質指標,結合水體用途,初步得到城市水環境質量評價指標:溶解氧(DO)、高錳酸鹽指數(CODMn)、五日生化需氧量(BOD5)、石油類(oils)、化學需氧量(CODCr)、氨氮(NH4+-N)、總氮(TN)、總磷(TP)、硝酸鹽(NO3-)、揮發酚(v_phen)、汞(Hg)、鉛(Pb)、氟化物(F)、砷(As)、六價鉻(Cr6+)、鎘(Cd)、氰化物(CN-)、糞大腸菌群(org)、陰離子表面活性劑(AN_SAA)、pH值、電導率(w_cond)、硫化物(S)、硫酸鹽(SO4-)、氯化物(Cl)、銅(Cu)、鋅(Zn)、硒(Se)、鐵(Fe)、錳(Mn)等.為保證所選指標能夠科學地反映城市水環境質量狀況,需要對指標進行篩選(數據來源:哈爾濱市環境監測中心).相關標準[19]中未對 w_cond做出要求,舍去.SO4-、Cl、Fe、Mn、NO3-等指標監測較少,無法反映水體年度變化,舍去.Hg(≤0.00001mg/L)、As與 Se(≤0.0001mg/L)、Cd(≤0.0004mg/L)、 Pb (≤0.001mg/L)、CN-(≤0.002mg/L)、Cr6+(≤0.004mg/L)、Cu(≤0.01mg/L)、S與 Zn(≤0.02mg/L)濃度極低,符合一類水質標準要求,舍去;pH值處于 6～9之間,滿足一類水質標準要求,舍去.綜上,篩選后得到指標:DO、CODMn、BOD5、NH4+-N、CODCr、TP、TN、F、v_phen、oils、AN_SAA、org.

1.3 城市水環境系統的分區

城市水環境系統具有區域性的特點,須在不同污染區建立具有針對性的評價指標體系.由松花江哈爾濱段水環境規劃功能分區可知,其被分為兩類:Ⅲ類水質區:A區,Ⅳ類水質區:B區,C區,D區,E區,F區.由于Ⅳ類水質區包含松花江主江段及支流江段,構建單個評價指標體系難以表現各個區域特征,需對其進行區域劃分,使用灰色關聯度法將水質狀況相似、地理位置連續的區域歸為一類.Ⅳ類水質區各指標2008～2012年監測平均值見表1.對表1中數列Xi(i代表B區、C區、D區、E區、F區)之間的關聯度進行分析,比較不同區域之間水質情況整體相似程度.

表1 Ⅳ類水質區評價指標平均數值Table 1 Average value of evaluation index in the regions of IV class water quality

數據標準化方法如下:

式中:rij和Rij分別為第i(i=1,2,…13)個評價指標第j(j=1,2,…5)個區域的原始數據值和標準化處理后的數據值;minri和maxri分別為第i個評價指標的最小數據值和最大數據值.

有關灰色關聯度的內容在國內文獻中已有大量介紹,這里不再論述,具體可參考文獻[20].對標準化后的數列進行關聯度分析,得到關聯矩陣如表2所示.

表2 Ⅳ類水質區各區域間關聯度Table 2 Correlation between various regions of IV class water quality

由關聯矩陣可以看出B區、C區、D區山水質之間關聯度均在0.9以上,關聯性很強(屬于主江段,地理位置連續),可歸為一類;B區、C區、D區與E區水質關聯度均在0.34左右,與F區水質關聯度均在0.70左右,同時E區和F區水質關聯度在0.44左右,說明E區和F區是相對獨立的區,需要分別歸類.因此,將松花江哈爾濱段分為4個區域,然后分區域除去上文所選指標中常年濃度極低、符合一類水質標準要求的指標,初步得到各區域評價指標體系:

輕污染區域(A區):DO、CODMn、BOD5、NH4+-N、CODCr、TP、TN、F、org. (v_phen≤0.001mg/L、oils≤0.04mg/L、AN_SAA≤0.05mg/L,刪去).

中污染區域(B區、C區、D區):DO、CODMn、BOD5、NH4+-N、CODCr、TP、TN、F、v_phen、oils、org.(AN_SAA≤0.05mg/L,刪去).

高污染區域(E區):DO、CODMn、BOD5、NH4+-N、CODCr、TP、TN、F、v_phen、oils、org.(AN_SAA≤0.05mg/L,刪去).

重污染區域(F區):DO、CODMn、BOD5、NH4+-N、CODCr、TP、TN、F、v_phen、oils、AN_SAA、org.

1.4 評價指標的優選

為精簡評價指標體系,采用灰色關聯度法及主成分分析法對當前指標進行優選.下面以重污染區域為例進行說明.

首先按照式(1)和式(2)對重污染區域評價指標數據(表3)進行標準化,然后使用灰色關聯度法對各個評價指標之間的關聯度進行分析,得到關聯矩陣(表4).

表3 重污染區域評價指標月均數值Table 3 The average monthly value of evaluation indexes in heavy pollution regions

表4 重污染區域評價指標間關聯度Table 4 Correlation of evaluation indexes in heavy pollution regions

表5 主成分分析結果Table 5 The results of PCA

由關聯矩陣可以看出:BOD5、v_phen與其他評價指標關聯度均在 0.7以下,說明它們是比較獨立的指標,列為必選指標,NH4+-N和TP之間關聯度在0.7以上,NH4+-N和TP分別與oils、org、CODMn的關聯度均在0.7以上,說明oils、org、CODMn與NH4+-N和TP之間關聯性較強,將上述指標分組并命名為N1;DO和F之間關聯度大于0.7,分組并命名為 N2;TN、AN_SAA和 CODCr與 CODMn間關聯度均在 0.7以上,說明它們與CODMn關聯性很強,將TN、AN_SAA和CODCr分為一組并命名為 N3. 根據標準化后的數據,使用SPSS軟件進行主成分分析,所得結果見表5.

主成分綜合方差貢獻率大于 85%即可代表評價對象信息,故本文取F1、F2、F3、F4四個主成分代表總體信息.累加系數絕對值越大,代表指標對研究對象的影響程度越大.結合灰色關聯分析結果,可知:N1中CODMn的系數絕對值較小,刪去;N2中F的系數絕對值較小,刪去;N3中CODCr的系數絕對值較小,刪去.必選指標加上各組剩余指標構成重污染區域的評價指標體系:BOD5、v_phen、NH4+-N、TP、oils、org、DO、TN和AN_SAA.

對其他區域依次采用上述方法進行指標優選,得到各區域評價指標體系(表6).

表6 各區域水環境質量評價指標體系Table 6 Water quality evaluation index system for various regions

2 城市水環境質量評價和評價指標體系驗證

以上文中優選前、后指標體系為基礎,采用模糊綜合評價法對松花江哈爾濱段 4個區域2008～2012年各水期(枯水期:1月、2月,平水期:5月、6月、10月,豐水期:7月、8月、9月)的水環境質量進行評價并以評價結果驗證指標體系構建的科學性和合理性.

主要通過以下四步完成:(1)評價指標體系的構建;(2)賦權方法的選擇;(3)構建評價矩陣;(4)評價矩陣和權重的合成.

2.1 基于主成分分析法的權重賦予

2.1.1 數據歸一化及信息源矩陣創建 具體操作如下:

對數值越大污染越大的指標,采用式(3)、式(4)進行歸一化處理.

對數值越大污染越小的指標,采用式(5)、式(6)進行歸一化處理.

式中:χij代表第i個評價指標在第j個時期的監測值;bit代表各類水質歸一化處理中間值;aij監測數據經歸一化處理后的無量綱值;代表Sic代表最末級水質標準值;Si1代表第一級水質標準值; t∈[1,c].

由以上結果創建信息源矩陣如式(7).

其中:;I為單位矩陣.

2.1.2 信息矩陣主成分信息提取,計算T矩陣特征值,得到其對應的方差貢獻率,計算過程見式(8).

式中:λi代表第 i個評價指標對應的特征值;Ei代表第i個評價指標的方差貢獻率.

通過式(9)、式(10)的運算得到各評價指標標準權重值.

式中:aij代表第i個指標第j個系數主成分分量貢獻;ei代表第i個指標權重值(未進行歸一處理).

2.2 構建評價矩陣

模糊綜合評價法是以隸屬度來描述模糊界限的.隸屬函數計算公式見式(11)、式(12)、式(13).

對第一級環境質量,即j=1,公式如下:

對第二級環境質量,即 j=2,3,……,(m-1)時,公式如下:

對第末級環境質量,及j=m時,其計算公式如下:

式中:Xi代表第i種評價指標的實測數據;Sij代表第i種評價指標第j級水質標準;Si(j-1)代表第i種評價指標第j-1級水質標準;Si(j+1)代表第i種評價指標第j+1級水質標準;yij代表第i種評價指標對第j級水質的隸屬程度.

2.3 評價矩陣和權重的合成

評價矩陣與權重合成可得水質的隸屬向量,計算過程依據式(14)

式中:B1×n為隸屬向量;E1×m為m個評價指標的權重向量;Ym×n為m個評級指標的隸屬度函數.水質標準分為5類,因此n=5.

本文將水質類別看做一種相對的連續的位置,為了能夠定量地進行計算,以數字的形式代表具體類別(如1代表I類),然后根據隸屬向量依據

式(15)計算得到水環境質量評價類別.

式中:B代表評價對象的綜合水質評價值;bj代表評價對象對第j類水質的隸屬程度;k為待定系數(本文取2),目的是控制較大的bj所起作用.

通過以上步驟分別應用本研究中指標優選前、后的指標體系對重污染區域和其他區域的城市水環境質量進行評價,結果如表7所示.

表7 松花江哈爾濱段城市水環境質量評價結果Table 7 The evaluation result of urban water quality in the Harbin section of Songhua River

由表 7可知,中污染區域平水期與豐水期綜合水質評價值誤差在 5%～10%,其他區域綜合水質評價值誤差均在5%以下,優選前、后指標體系的評價結果誤差較小.同時,評價結果滿足如下范圍:輕污染區域各水期評價結果在Ⅱ類范圍內(1≤B<2),中污染區域平水期、豐水期水質評價結果在Ⅲ類范圍內(2≤B<3),中污染區域枯水期、高污染區域平水期水質評價結果在Ⅳ類范圍內(3≤B<4),高污染區域枯水期、豐水期水質評價結果在Ⅳ類范圍內(3≤B<4),重污染區域三水期評價結果在Ⅴ類范圍內(4≤B<5).這表明優選前、后指標體系評價所得水質類別相同,優選評價指標后的指標體系能夠反映松花江哈爾濱段水環境質量的整體狀態,評價指標的優選方法是科學的.

3 松花江哈爾濱段水環境質量評價結果分析

將上文評價結果與水環境規劃類別進行對比,發現高污染區域枯水期、豐水期水質評價結果大于 3.5,說明呼蘭河口內水質較接近Ⅴ類水質;重污染區域三水期評價結果在Ⅴ類范圍內(4≤B<5);其他區域滿足水質規劃類別要求且水質狀況穩定.呼蘭河的污染主要來自肇東市上游的工業企業、肇東市和呼蘭鎮,由于企業廢水間歇排放導致其水質狀態不穩定;阿什河污染的來源主要是企業廢水和生活污水,在冰封期只有污水排入,無自然水稀釋.因此,需要對兩者采取措施進行整治.一方面要減少污染物的注入量,包括加快城鎮管網及污水處理廠建設、企業治污、兩岸農業種植結構調整并減少農藥化肥使用量;另一方面要對河道進行改造,包括河道疏浚、污水截流及截流污水處理、清理沿岸垃圾等.預期通過以上兩方面的完善,可使兩者水環境質量逐步達到規劃等級.

4 結論

4.1 結合水環境規劃功能分區應用灰色關聯度法將松花江哈爾濱段分為 4個污染區,使用主客觀相結合的手段建立了各自的評價指標體系.

4.2 采用模糊綜合評價法對松花江哈爾濱段 4個水質污染區進行評價,結果如下:輕污染區域各水期水質評價結果在Ⅱ類范圍內(1≤B<2),中污染區域平水期、豐水期水質評價結果在Ⅲ類范圍內(2≤B<3),中污染區域枯水期、高污染區域各水期水質評價結果在Ⅳ類范圍內(3≤B<4),重污染區域各水期水質評價結果在Ⅴ類范圍內(4≤B<5),同時驗證指標體系合理性,并提出了加快污水處理基礎設施建設、河道改造等調控對策.

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Study on water environmental quality in Harbin section of the Songhua River

FAN Qing-xin1, YANG Xian-xing1,

QIU Wei1,2*(1.School of Municipal and Environmental Engineering, Harbin Institute of Technology, Harbin 150090, China；2.State Key Laboratory of Urban Water Resources and Environment, Harbin Institute of Technology, Harbin 150090, China). China Environmental Science, 2014,34(9)：2292～2298

In order to scientifically evaluate the water environment quality in the Harbin section of Songhua River, the section was divided into four regions by using gray correlation method based on the water environment functional zoning. The corresponding evaluation index system was set up by using the method of combining subjective and objective points. The water quality was evaluated by using fuzzy comprehensive evaluation method, and the rationality of index system was verified simultaneously. The results showed that the constructed index system could reflect the water environment quality in the Harbin section of Songhua River. Water qualities in all regions could meet the requirements of water environment functional zones except for the Ashi Estuary whese evaluation results was V class. The results of the study would be beneficial to promote the scientific management and effective utilization of water resources, and the method could provide a new idea for water environmental quality assessment.

water environment quality；principal component analysis；grey correlation degree；fuzzy comprehensive evaluation

X824

A

1000-6923(2014)09-2292-07

樊慶鋅(1962-),男,黑龍江省哈爾濱人,副教授,博士,主要從事環境影響評價方面研究.發表論文30余篇.

2014-01-20

城市水資源與水環境國家重點實驗室自主課題(哈爾濱工業大學)(2012TS03);中央高校基本科研業務費專項資金(HIT.NSRIF.2012086);國家自然科學基金資助項目(51208143)

* 責任作者, 副教授, qwxnh@163.com