水質環境監測評價PSO-PEE模型研究
——以沱河為例

2016-08-01 02:04:28吳霖

綠色科技 2016年12期

吳霖

(安徽省環境科學研究院，安徽合肥 230071 )

吳霖

(安徽省環境科學研究院，安徽合肥 230071 )

摘要：根據全國主要流域重點斷面水質自動監測周報公布的沱江流域水環境現狀，分析了該流域水環境現狀，并確定了4個水體評價標準，運用PSO-PPE模型對沱江流域水質進行了評價，為沱河流域水環境的宏觀規劃管理提供依據。

關鍵詞：水質評價；PSO-PEE模型；沱河

1引言

由于經濟社會的快速發展，水環境也正成為受人類干擾和破壞最為嚴重的領域之一，水環境的污染和破壞已經成為當今世界的主要環境問題之一。水質評價是科學管理水域的重要舉措，能夠為水資源綜合利用以及水污染防治提供科學的現實依據。水質評價的方法主要有模糊綜合評價法、灰色聚類評價法、主成分分析法、人工神經網絡模型等等。但這些評價方法往往忽視了系統指標直接的相互影響，在權重確定時受到人的主觀因素的影響，水質評價的準確度難以有效保障。

沱河，古稱洨水，發源于河南省商丘劉堤，流經夏邑縣和永城市，穿過安徽省宿州市、濉溪縣，至泗縣樊集入沱湖歸淮河。沱河在安徽境內全長112 km，水深1.5～2.0 m。近年來，由于小黃河補給水主要依靠河流沿途鄉鎮未經處理的部分生活污水，加上埇橋區境內尚未整治的小黃河河段水流不暢，原來受污染的底泥淤積及流域周邊畜禽養殖廢水排放等因素，導致了沱河污染日趨嚴重。沱河是淮河左岸的一條重要支流，是沿岸群眾重要的飲用水源地。因此，做好水環境監測，及時掌握沱河流域的水環境狀況，對于做好沱河流域水環境管理提供最可靠的現實依據。目前社會公眾要求獲取涉及自身安全有關信息的意識愈來愈強，這就需要水環境監測工作提供及時、準確、可靠的基礎數據，發布公正、權威的信息[1]。

2PSO-PEE模型評述

PSO是Particle swarm optimization(粒子群算法)的簡稱，該算法又叫鳥群算法，是根據鳥群的覓食行為特征所得出的一種新的迭代群智能優化技術。該算法具有參數調整便捷、編碼方式易被人們所了解以及收斂速度快等諸多優勢。粒子群算法目前已經被廣泛應用于水資源的優化管理等領域。投影尋蹤評價(Projection pursuit evaluation，簡稱PPE)是一種新興的能夠有效處理高維以及復雜非線性數據的技術方法[2]。投影尋蹤法能夠把高維數據按照最佳的投影方向投影到一維子空間，這樣就實現了一維空間分析高維數據的結構特點。

PSO-PPE模型正是基于這種粒子群優化與投影尋蹤相結合，構建具體的水質評價模型，該模型評價水環境質量共分為4個步驟，分別是：首先要對擬評價的水環境質量指標作歸一化處理。設指標值樣本集為{x＊(x.j)︱i=1,2…,n;j=1,2…,p}。其中x＊(x.j)為第i個樣本的第j個評價指標值，n、p分別表示該水質樣本中的總個數和評價指標的總數目。其次是構造投影指標函數。PPE模型把P維數據{x(x.j)︱j=1,2，…,p}綜合為a={a(1)，a(2)，a(3)，…,a(p)}為投影方向的一維投影值z；再次是進行粒子群優化投影指標函數，得出最大化的目標函數。即當各評價指標分級標準樣本集給定時，投影指標函數只是隨投影方向a的變化而變化，于是需要通過求解投影指標函數最大化來估計最佳投影方向，即最大化目標函數。最后是計算指標的評價值。把第三步求得最佳投影方向a＊代入到第二步指標函數，可以得到待評價樣本的最佳投影值z＊(i)，即為待評價樣本的評價值。

PSO-PPE模型就是結合了粒子群算法與投影尋蹤模型，然后運用粒子群算法優化投影指標函數的方法計算出最佳的投影方向，從而實現對沱河流域水質現狀的評價。

3沱河水質評價

3.1數據來源

為了增加分析的準確性，筆者把數據的統計時期精準到周，以沱河淮北小王橋位監測點2015年1～12月，環保部數據中心公布的《全國主要流域重點斷面水質自動監測周報》數據為依據，選擇反映水體污染程度常用的具有代表性的4個參數：pH值、溶解氧(DO)、高猛酸鹽指數分析儀(CODMn)、氨氮(NH3-N)等數值變化。其中溶解氧數值越大表示越優；pH值數值越中表示越優，其他兩項指標數值則是越小表示越優(表1)。

表1　1～12月沱河淮北小王橋斷面水質

3.2評價標準

根據《地表水環境質量標準》(GB3838-2002)，各種標準指標的限值見表2。

表2　地表水環境質量標準限值　 mg/L

3.3PSO-PPE模型應用

為有效解決樣本和標準指標數據之間量綱的影響，在評價該河流水質時首先對沱河水質樣本和水質評價標準進行處理，即選擇日常的評價指標作為評價對象，然后根據PSO-PPE模型建模的4個步驟，采用粒子群算法優化投影尋蹤建模中的最佳投影方向，相關參數設置如下：水質指標共4個，粒子群算法的優化維數D=4.初始群體的數目、迭代次數、加速因子等需要通過反復測試與優選，確定：群體的規模N=200，迭代次數k=100，加速常速c1=c2=1.124，慣性權重w=0.72，得出相應的目標函數為0.473，樣本的一維投影值為[1.653 1.713 1.36 1.561]；評價標準的一維投影值為[2.35 1.61 1.95 0]

3.4評價結果分析

將樣本的一維投影值與標準的一維投影值進行比

表3　沱河淮北小王橋站2015年1～12月水質等級

較，即可得沱河淮北小王橋斷面2015年1～12月的水質等級，見表3。從表3可以看出，沱河流域2015年的水質等級起伏較大，其中Ⅲ為3、4、5、8月份，Ⅳ類水質分別為1、2、9、10、11、12月份，6月和7月為Ⅴ類水質。從監測到超標物質來看，該流域水質的主要污染物指標為高猛酸鹽指數和溶解氧超標，水體中的有機物及還原性物質污染較為嚴重，水質狀況不容樂觀。從污染源來看，導致沱河水質污染的因素主要有：水資源短缺，隨著沱河流域沿岸城鎮化發展和人口的不斷增長，人水矛盾加劇了水污染；水治理技術滯后，城市污水管網設施陳舊，周邊大量農藥化肥的使用等等因素，加劇了水體中污染[3]。

針對沱河污染現狀，一是要轉變水污染防治策略，堅持統籌協調，綜合治理，嚴格河流區域污染物總量控制，并把排污治理納入到相關部門的年度考核體系，加大考核監督問責力度，加強環保知識的宣傳，鼓勵周邊群眾自覺加入到保護沱河治理工作中來。

參考文獻：

[1]王斌，李坤，張迪.淺議松花江流域水環境監測網絡體系的構建與完善[J].環境研究與監測，2007,20(1)：59～60.

[2]付強.投影尋蹤模型及其在水文水資源系統分析中的應用[J].黑龍江水專學報，2008,35(4)：80～85.

[3]黃淑玲，張勇.宿州市沱河段水質污染防治對策分析[J].宿州學院學報，2009,24(6)：100～102.

[4]王波，李偉，尹無暢.沱江流域成都段水環境污染特征及治理[J].綠色科技，2016(4).

[5]陳清莉，肖艷平。江律飲用水環境質量評價及防治對策研究[J].綠色科技，2015(7).

[6]郭勇，童艷君.污水化學需氧量(COD)在線監測技術研究[J].綠色科技，2012(8).

[7]趙宇，王洋.大慶市水環境質量狀況及保護對策[J].綠色科技，2012(4).

[8]宋建忠.水質自動站在水環境安全預警方面的作用[J].綠色科技，2016(8).

收稿日期：2016-05-17

作者簡介：吳霖(1973—)，碩士，高級工程師，主要從事環境科研、環境工程方面的研究工作。