灰色聚類分析法在錦江河水質富營養化評價中的應用

李干蓉，張 友，方小寧，龍松勇，金寧通

(銅仁職業技術學院工學院，貴州 銅仁 554300)

隨著社會經濟的發展，城鎮化進程的加快，城市人口愈來愈多，大量的污染物被排入到城市河流，導致水體的污染負荷愈演愈烈，城市河流原有的生態系統平衡被打破，導致城市河流水環境的質量下降。因此，恢復和維持一個健康的河流生態系統已成為近年來環境管理的重要目標。河流健康狀況評價是河流管理和河流生態系統監控的基礎。如何表征和評價河流健康狀況正成為河流生態學領域的研究熱點之一。水質評價方法采用定性和定量相結合的方法，用定性法判定水質類別，用定量法計算綜合指數進行比較。目前環境質量評價的方法很多，主要有綜合指數法[1-2]、概率統計法[3]、熱力學分析法[4]、模糊數學法[5]、內羅梅指數法[6]和灰色系統評價法[7-8]等。錦江河是銅仁市的主要河流，也是銅仁市的母親河，楊雄英等[9-11]對錦江河水質調查及污染防治措施進行了研究，李干蓉等[12-13]對錦江河支流進行了水環境質量現狀研究，但該河流的水質富營養化程度研究較少。因此，采用灰色聚類法對銅仁市區內錦江河的水質富營養化程度進行評價，并與綜合指數法的評價結果進行比較分析，以期為錦江河的后續管理提供參考依據。

1 材料與方法

1.1 采樣

于2018年6月，利用GPS 全球定位系統在錦江河選取7個采樣點，分別是1#，清水河上游；2#，中南門；3#，三中；4#，大明邊城；5#，清水橋；6#，興市橋；7#，鷺鷥巖。采用專用的5 L有機玻璃采水器采集表層水(0～0.5 m)，水樣采集后裝入冰盒中帶回實驗室低溫保存，測定各項指標，樣品采集按照地表水和污水監測技術規范(HJ/T91-2002)要求進行。

1.2 檢測指標

1.3 灰色聚類分析評價法

灰色聚類法評價的主要步驟為確定各類白化權函數；確定聚類權重；求聚類系數；確定各聚類對象所屬質量級別。另外，根據金相燦等[15]在《中國湖泊富營養化》一書中提出的評價標準，取每個類型的均值為其代表值，得出相應結果(表1)。

1.4 對數據進行無綱化處理

在環境評價過程中，數據的聚類分析劃分的等級差別較大，且各數據的量綱存在較多的差異，因此無法直接進行計算，現將數據進行無量綱化處理，采用公式(1)對表1和錦江河理化參數進行處理。

(1)

式中,Skj指第j個檢測項目的k個指標值。

1.5 權重的計算

權重是衡量各個指標同一灰類的權值。聚類權重計算公式：

(2)

式中，Wkj為第j個污染指標第k個灰類的權值。

1.6 聚類系數

聚類系數的計算公式：

(3)

式中，δkj為第i個樣本關于第k個灰類的聚類系數，反映了聚類樣本對灰類的關聯程度。同時，按照最大隸屬原則確定聚類樣本的類別，即根據公式：

(4)

則δkj所對應的灰類k即是這個聚類樣本所屬的類別。按照式(3)和(4)求得的聚類系數及聚類結果。

表1 不同污染指標評價標準的灰類值Table 1 Grey values of evaluation criteria for different pollution indicators

2 結果與分析

2.1 錦江河基本的理化參數

2.2 數據的無量綱化處理

對表1和表2的數據進行均值化處理，得出對應的無綱化灰類值表3和無綱化水質指標表4。

表2 銅仁市錦江河的水質指標Table 2 Water quality indexes of Jinjiang river in Tongren city

表3 不同污染指標的評價標準無量綱化后的灰類值Table 3 The dimensionless grey value of evaluation standard with different pollution indicators

表4 銅仁市錦江河無量綱化的水質指標Table 4 Dimensionless water quality indexes of Jinjiang river in Tongren city

2.3 確定函數

基于分段線性函數的污染指標的隸屬度函數分別表達如下：

?i=[?i1,?i2,?i3,?i4],i=1,…,7

其中，i表示采樣點數，一共為7個采樣點。下面列出表達式中的每個子函數。

屬于第1 級水質富營養化的隸屬函數為

屬于第2 級水質富營養化的隸屬函數為

屬于第3 級水質富營養化的隸屬函數為

屬于第4 級水質富營養化的隸屬函數為

由于DO、SD 與其他污染物作用不同，DO或SD值越大說明水質越好。其隸屬函數計算式應作相應變動[16]，如第1 級可變為

其他依次類推。并將表4中數據經無量綱化處理后得出各污染指標的監測結果代入上述隸屬函數表達式，可求得各污染指標的隸屬函數的矩陣形式：

2.4 權重的計算

將表3中的數據代入式(2)可求得聚類權重值(表5)，其中貧營養、中營養、富營養和極富營養的最大權重值分別為Chla、Chla、SD和DO。

2.5 聚類系數與聚類結果

由表6表明，錦江河的1#位點為富營養型，其余各監測位點水質均處于中營養型，主要與其采樣過程中采集庫區有關。

表5 各灰類中各因子的權重值Table 5 Weight values of each factor in each grey class

表6 聚類系數δkj及聚類結果Table 6 Clustering coefficient δkj and clustering results

3 結論

1)聚類系數與聚類分析的結果，錦江河的1#位點為富營養型，其余各監測位點的水質均處于中營養型，主要與其采樣過程中采集庫區有關，已有研究[17]表明水壩的攔截水體的各要素具有攔截作用，且會導致水體富營養化。

2)灰色聚類分析法廣泛應用于環境質量評價，各數據的權重值是相對的，且不同的營養指標的權重值不同，對各指標的信息利用率較高，其對環境質量的評價準確度較高。