黑龍江干流水質評價與預測

路豪杰，徐淑琴，蘇 鑫

(東北農業大學水利與建筑學院，哈爾濱 150030)

隨著工業的發展，水環境污染越來越受人關注。污水排放是導致水體污染的重要原因，大量污染物未經有效處理直接排入水體，不僅對兩岸居民生活和農業灌溉用水造成巨大污染，同時對周圍生態環境造成了嚴重破壞。因此，對地表水水質評價及預測已成為人們關注的重點。

地表水的水質評價方法有很多，我國環保部采用單因子法，這種方法根據最差單項指標等級來判斷整體水質等級，其表現為過保護，導致水質評價結果不能反映整體水質情況[1]。20世紀70年代，我國學者提出了運用數學模型對水資源污染狀況進行綜合評價，主要包括主成分分析法，BP神經網絡法，灰色評價法等，但這些模型有的摻雜了主觀因素，有的需要大量數據進行馴化，導致對水質的綜合評價過程較為復雜[2,3]。20世紀80年代，我國蔡文教授創立并完善了物元分析理論[4]，通過基元構造和基元變換來反映事件質和量相應變換的關系以及功能目標對環境條件可容性與事物系統相關性的影響，把現實中存在的問題概括為可容性與不可容性問題，并通過他們之間相互轉化，對系統進行全面綜合評價。目前，物元分析模型已廣泛應用于我國大多數流域如長江、黃河的水質綜合評價中。

同時，對未來水質的預測是預防水質急劇轉變和提出應對措施的前提。根據以往水質狀況，找出水質周期性變化規律，建立科學、可操作性的水質預測模型，使黑龍江干流的取水地能根據預測水質結果選擇性取水，有效地避開劣質水體。目前灰色預測模型廣泛應用于很多領域，與物元分析模型一樣，其具有主觀性小、操作方便、預測精準度高等特點。本文利用物元分析和灰色預測模型對黑龍江干流水質開展綜合評價及預測，為流域水資源規劃和環境綜合治理提供理論依據。

1 物元綜合水質評價模型

1.1 物元的定義

物元分析法是用來處理在某些條件下，解決系統中矛盾問題規律的一種綜合分析方法[5]。

在物元分析法中，“事物”、“特征”、“量值”3個重點要素構成了基本的物元，所描述的事物M及其特征C和量值X組成了物元R，R的表達形式為[6]：

R=(M,C,X)

(1)

若一個事物M需要用n個特征及相對應的量值來表征，則稱之為n維物元，用矩陣可表示為：

(2)

1.2 物元的經典域與節域

(3)

式中：Ri為標準對象；xij(j=1,2,…,n)是評價等級Mi(i=1,2,…,m)關于評價參數ci(1,2,…,n)的量值域。

(4)

式中：Mp是標準對象；xpi=[api,bpi]表示標準對象Mp關于特征ci的量值范圍。顯然有xij?xpi(i=1,2,…;j=1,2,…,n)。

1.3 關聯函數

(1)距的計算。

(5)

(2)關聯函數。

(6)

1.4 各評價標準項目的權重

根據各評價項目對水質質量提供的信息，先用標準指標進行歸一化處理，再計算Ⅰ到Ⅴ級水質中各個監測指標的權重。對于評價等級Ni(i=1，2，…，m) 的門限值xji(j= 1，2，…，n)，權系數計算公式如下：

(7)

1.5 關聯度及評定等級

關聯函數K(x)的數值表示的是一種隸屬程度，即表示所評價的水質質量對規定的地表水環境質量某級標準項目范圍的隸屬程度[7]。當K(x)≥1時，表示被評價的水質質量超過地表水質量某級標準的上限，且K(x)越大表示其開發潛力愈大；當0≤K(x)≤1時，表示被評價的水質質量符合地表水質量的某級標準要求，其值表示為該關聯度符合要求的等級，值愈大，愈接近該等級的上限；當-1≤K(x)≤0時，表示被評價的水質質量不符合地表水質量的某級標準要求。但具有可轉化為符合某水質等級標準的條件；當K(x)≤-1時，表示被評價的水質質量不符合地表水質量某級的標準要求，同時也不具備轉化為符合該水質等級標準的條件。

(8)

式中：Kt(i)為待評價對象i關于等級t的關聯度；在此，我們需要根據計算完的關聯度進行判斷，如果Kj=max{Kt(i)}(j=1,2,…,m)，則判斷評價對象i屬于等級j。

2 物元分析模型在黑龍江干流水質評價中的應用

2.1 數據描述與預處理

2.1.1 數據描述

本文通過建立模糊物元水質評價模型，取黑龍江干流4個斷面監測站數據進行評價與預測，數據均摘自《全國主要流域重點斷面水質自動監測周報》。

通常，水質評價指標有高錳酸鹽指數、濁度、水溫、氨氮、pH、溶解氧及一些酸根陰離子和金屬離子，由于濁度，水溫，酸根離子和金屬離子等指標監測太少，無法根據這些指標反映其對水質的影響，故舍去。根據環保部公布的水質監測指標和《地表水環境質量標準》(GB3838-2002)，結合水體的主要用途，選定評價指標為溶解氧、高錳酸鹽指數、氨氮和pH[8]。

2.1.2 數據預處理

由于4種評價指標有著不同的評價標準，高錳酸鹽指數和氨氮數值越小代表水質越好，而溶解氧正好相反，而使用相同的無量綱數對所有求解參量無量綱化，能夠保證求解過程判斷的一致性[8]，因此需要對4種水質指標的國家標準和實時水質監測數據進行無量綱化處理。

觀察4種評價指標的標準限值，發現氨氮，高錳酸鹽指數，溶解氧的評定標準雖不一樣，但存在一定規律，所以按式(9)、(10)、(11)進行無量綱化處理，處理后新標準均為0～0.007 5，0.007 5～0.25，0.25～0.5，0.5～0.75，0.75～1.0。

D1=a/2

(11)

式中：D1、D2、D3分別為氨氮，高錳酸鹽指數，溶解氧無量綱化處理后標準值；a、b、c分別為相應原標準值；Xmax為已知溶解氧監測數據中最大值。

根據《地表水環境質量標準》，Ⅰ～Ⅴ類水質pH評價標準均在6～9之間，由于pH評價標準的獨特性，為使其與其他三項新標準保持一致，按式(12)對其進行無量綱化處理，得到新標準為0.428 6～0.642 9。

D4=d/14

(12)

式中：D4表示pH無量綱化處理后標準值；d表示pH的原標準值。

2.2 黑龍江干流水質的物元分析評價

本文把地表水水質分為可評價類和不可評價類，可評價類水質包含Ⅰ～Ⅴ類地表水，不可評價類水質人為定義為劣Ⅴ類。在實際操作中，當某一指標監測值超過該指標極限標準值，即判定該時刻斷面水質為劣Ⅴ類，該水質不適用于居民生活和農業灌溉。

2.2.1 經典域及節域

將數據預處理后Ⅰ～Ⅴ級標準對應的取值范圍作為經典域Ri；再根據預處理后的標準值取值范圍及實測數據來確定模型的節域RP。

2.2.2 評價指標權重

根據《地表水環境質量標準》的指標數據，先用標準指標進行歸一化處理，再將歸一化后各級標準代入權重計算公式(7)中。權系數值見表1。

表1 權系數值

2.2.3 綜合關聯度與評價結果

由于數據較多，以黑河斷面監測站2015年第21～31周豐水期監測數據為例，利用物元模型對該斷面水質綜合評價。利用公式(8)計算綜合關聯度及評價結果見表2。

表2 綜合關聯度及評價結果

從表2知，黑河斷面的11周監測中，物元分析法的評價結果只有第22周呈Ⅲ類水質，其余均為Ⅱ類水質，而單因子指數法評價的結果有7周呈Ⅲ類水質，其余4周呈Ⅳ類水質。兩種方法的評價結果有較大差異，且物元分析法評價結果要優于單因子指數法。單因子指數法確定水質類別是用最差的單項指標類別來確定，而不再考慮其他指標，此評價方法相對保守和安全。而物元分析法充分考慮了不同評價因子對整體評價結果的影響，從而能夠較好地反應水質的整體水平。

根據漠河北極村、大興安嶺呼瑪、黑河和伊春嘉蔭4個斷面從2015年第10周到2016年第9周的水質監測數據得到相應斷面水質等級比例如圖1。

圖1 黑龍江干流水質等級比例圖

從圖1及評價結果知，在過去一年中，漠河北極村監測斷面水質呈Ⅰ類等級有30周，呈Ⅱ類等級有15周，主要集中在冬季和春汛期，呈Ⅲ類等級有3周，呈Ⅳ類和Ⅴ類等級均為2周，主要在平水期與冰封期。大興安嶺呼瑪監測斷面水質主要呈Ⅱ類，占39周，其余時間呈Ⅰ類等級；黑河監測斷面水質呈Ⅰ類等級有2周，呈Ⅱ類等級有30周，呈Ⅲ類等級有18周，呈Ⅳ類等級有2周；在下游伊春嘉蔭監測斷面水質呈Ⅰ類等級有30周，呈Ⅱ類水質有1周，呈Ⅲ類等級有17周，4周呈劣Ⅴ類等級。

3 黑龍江干流水質的灰色預測

通過對黑龍江干流污染物監測數據的研究，發現污染物排放量會有波動，灰色系統能夠通過對部分已知信息的生成，實現對系統運行規律的正確描述和有效控制[9,10], 為了解各項污染物變化趨勢及規律，本文采用灰色系統模型對黑龍江干流4個斷面未來26周監測指標數值進行預測。

3.1 水質的灰色預測過程

將過去一年監測數據代入到灰色預測模型[10,11]中，得到4個斷面的溶解氧、高錳酸鹽指數、氨氮和pH的方差比和小誤差概率見表3。經計算，所有數值預測精準度合格。

3.2 水質的灰色預測結果

未來第1～26周各項監測指標的預測趨勢如圖2～圖5。

從圖2～5知，在未來26周4個斷面監測數值變化情況如下：

表3 漠河北極村、大興安嶺呼瑪、黑河和伊春嘉蔭斷面4種指標的預測精度

圖2 漠河北極村斷面未來26周水質監測項目數值預測

圖3 大興安嶺呼瑪斷面未來26周水質監測項目數值預測

圖4 黑河斷面未來26周水質監測項目數值預測

圖5 伊春嘉蔭斷面未來26周水質監測項目數值預測

(1)漠河區域水質中pH值和高錳酸鹽指數均先降低后隨時間升高，且pH值在正常水平6～7.3，高錳酸鹽濃度3～4.5 mg/L；溶解氧含量先升高后保持相對穩定，數值為8.0～8.2 mg/L；氨氮濃度較低，在0.15 mg/L以下，且保持穩定。

(2)大興安嶺呼瑪區域水質中pH值和高錳酸鹽指數均先降低后隨時間升高，且pH值在正常水平7.0～7.7，高錳酸鹽濃度3.8～4.7 mg/L；溶解氧含量由5.8 mg/L持續增加到9.6 mg/L；氨氮濃度整體在1.0 mg/L以下。

(3)黑河區域水質中pH值整體比較穩定，維持在6.8～7.2；高錳酸鹽指數預測值先降低且在第二周后呈平穩趨勢，濃度在7.3 mg/L左右；溶解氧先升高，后緩慢降低，且整體保持在7.8～8.9 mg/L；氨氮的預測值很低，濃度在0.5 mg/L以下。

(4)對于黑龍江干流下游地區伊春嘉蔭斷面，pH值相對平穩，保持7.1～7.6；高錳酸鹽指數變化較大，濃度先升高后逐漸降低，最高時刻可高達13.7 mg/L，后降至7.4 mg/L；溶解氧基本保持平穩，且保持在9.8～10.4 mg/L；氨氮濃度預測值在1.6 mg/L以下。該地區污染物監測值較高，未來水質較差。

4 結 語

(1)根據《地表水環境質量標準》規定，Ⅰ～Ⅲ類、Ⅰ～V類水質分別適用于居民生活和農業灌溉用水。過去一年，漠河北極村、大興安嶺呼瑪斷面水質主要為Ⅰ類和Ⅱ類，占比分別為86.5%、100%；黑河斷面水質主要為Ⅱ類和Ⅲ類，占比92.3%；伊春嘉蔭斷面水質主要呈Ⅰ類和Ⅲ類，占比90.3%；因此黑龍江干流水質基本可以滿足居民生活和農業灌溉用水需要。

(2)未來26周內，漠河、大興安嶺呼瑪地區水質較好；黑河、伊春嘉蔭等下游地區水質相對較差，污染物濃度較大，尤其是在伊春嘉蔭地區易出現劣Ⅴ類水質。為預防下游水質繼續惡化，應重點治理流域污水排放問題。

(3)物元分析法通過系統中物元的轉化，有效地解決了水質評價指標的不相容問題，且概念清楚、物理意義明確、邏輯性強；與傳統的單因子評價法相比，物元分析法充分考慮了不同的評價因子對整體評價結果影響，評價結果更加全面、合理。灰色預測模型計算簡便，結果準確，精度較高。因此本文的評價和預測結果可為黑龍江干流的水資源規劃和環境綜合治理提供理論依據。

[1] 尹海龍, 徐祖信. 我國單因子水質評價方法改進探討[J]. 凈水技術, 2008,27(2):1-3.

[2] 孫 雷. 主成分分析法和模糊綜合分析法在水質評價中的實例比較[J]. 環境科學與管理,2011,36(8):178-181.

[3] 王麗娟,潘 俊,楊 鑫,等.三種水環境質量評價方法比較分析[J].地下水,2011,33(3):103-104.

[4] 蔡 文. 物元模型及其應用[M]. 北京:科學技術文獻出版社, 1994:21-31,188-206,167-175.

[5] 門寶輝，梁川. 水質量評價的物元分析法[J]. 哈爾濱工業大學學報. 2003,35(3):358-361.

[6] 孫學穎,唐德善,張新嬌. 改進物元分析模型在北之江流域水質評價中的應用[J]. 南水北調與水利科技,2014,12(3):55-58.

[7] 陳 薇，蘇時光. 可拓集合與農業資源的可拓利用[J]. 中國農業大學學報，2000,(1):91-95.

[8] 趙 穎，姚澤清，鄭旭東. 全國大學生數學建模競賽賽題與優秀論文評析2005年-2011年A題[M].北京：國防工業出版社， 6-8.

[9] 付 強. 數據處理方法及其農業應用[M]. 北京：科學出版社, 2006:20-40.

[10] 謝乃明, 劉思峰. 離散GM(1,1)模型與灰色預測模型建模機理[J]. 系統工程理論與實踐, 2005,25(1):93-99.

[11] 李 娜,王臘春,謝 剛,等. 山東省轄淮河流域河流水質趨勢的灰色預測[J]. 環境科學與技術,2012,35(2):195-199.

[12] 魏智寬, 蔣世云, 李少旦. 灰色理論在龍江突發鎘污染水質預測中的應用[J]. 水資源與水工程學報, 2013,24(3):135-137.