地下水水源地水質(zhì)評價方法探討

雷正國，陶月贊

(合肥工業(yè)大學(xué)土木與水利工程學(xué)院，合肥 230009)

水資源是十分重要的戰(zhàn)略資源和自然環(huán)境要素，是支撐一個區(qū)域可持續(xù)發(fā)展的基礎(chǔ)[1,2]。而地下水由于具有水質(zhì)動態(tài)穩(wěn)定，便于開采利用等優(yōu)勢，已成為一些地區(qū)主要的飲用水供水水源，但隨著我國社會經(jīng)濟的高速發(fā)展，不合理的、低效的地下水資源開采利用方式造成了一系列的地下水污染環(huán)境問題，在某些區(qū)域形成水量型缺水和水質(zhì)型缺水的雙重水資源短缺狀況。因此，對區(qū)域水資源水質(zhì)質(zhì)量的合理評價成為水資源保護的核心工作。

國內(nèi)外水質(zhì)評價方法有很多，常用的主要有：單指標評價法[3]、綜合指標法[4]、模糊數(shù)學(xué)評價法[5]、層次分析法[6]、主成分分析法[7]、物元法[8]、遺傳算法[9]、集對分析法[10]、灰色聚類法[11]、灰色關(guān)聯(lián)度法[12]、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[13]、多元回歸模型[14]等。上述方法在不同區(qū)域都有著運用，但在同一區(qū)域的評價運用中，結(jié)果存在一定的差異，如周長松等[15]采用內(nèi)梅羅污染指數(shù)、模糊綜合評價法及主成分分析法對西南某城市地下水水質(zhì)進行評價，結(jié)果表明內(nèi)梅羅污染指數(shù)法雖然運用方便，但在運用過程中突出了某一評價因子對水質(zhì)污染程度的貢獻，使得結(jié)果過于悲觀，模糊綜合評價法及主成分分析法則分別考慮了各指標的模糊性及所占權(quán)重，其評價結(jié)果更為合理。

因此，在水質(zhì)評價工作中，有效合理的評價方法對水環(huán)境保護工作有著重要的意義。考慮到綜合指標法為國內(nèi)相關(guān)水質(zhì)評價規(guī)范中推薦的評價方法，而改進的內(nèi)梅羅污染指數(shù)評價法在考慮各項水質(zhì)指標權(quán)重的同時，其評價的復(fù)雜程度較低，有更好的可操作性，此外，投影尋蹤模型多指標綜合評價問題方面有著廣泛的運用，在地下水水質(zhì)評價中有著很好的適用性。綜上，本文以渦陽縣城市地下水水源地水質(zhì)檢測數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，采用綜合指標評價法、改進的內(nèi)梅羅污染指數(shù)評價法及基于加速遺傳算法的投影尋蹤地下水水質(zhì)評價方法(AGA-PP)進行地下水水源地水質(zhì)評價，并就結(jié)果進行對比分析，為城市地下水環(huán)境保護提供數(shù)據(jù)支撐。

1 地下水質(zhì)量評價方法

1.1 水樣采集情況及質(zhì)量標準的選定

本次研究以渦陽縣城區(qū)35眼飲用水水源井為樣本，由于區(qū)域水資源及水質(zhì)條件約束，35眼飲用水水源井均開采的是中深層地下水，取樣時間為2018年10月，根據(jù)《地下水質(zhì)量標準》(GB/T14848-2017)，集中式生活飲用水水源需達到Ⅲ類水標準，據(jù)此，本次評價計算標準選定為Ⅲ類水水質(zhì)標準。

1.2 綜合指標法

綜合指標法在運用中可操作性強，易實現(xiàn)。首先對單項指標按照《地下水質(zhì)量標準》所屬的水質(zhì)類別進行劃分，并按照表1進行確定單項評價分值，最后按式(1)對綜合評價分值進行計算，對比表2確定水質(zhì)類別。

(1)

其中：

Fmax=max{F1,F2,…,Fn}

表1 單項指標評價分值

表2 綜合評價分值

1.3 改進的內(nèi)梅羅污染指數(shù)法

內(nèi)梅羅綜合污染指數(shù)在地下水水質(zhì)評價中廣泛使用，在多因子質(zhì)量評價中有很好的應(yīng)用，但該方法突出了最大污染因素的影響，在結(jié)果上夸大了水質(zhì)污染的影響程度。考慮到各評價因子權(quán)重對水質(zhì)的影響，本文采用改進的內(nèi)梅羅污染指數(shù)評價法。

(1)確定單項污染指數(shù)。

Fij=Cij/Sij

(2)

式中：Cij為第j個水樣中第i項污染物的實際檢測值；Sij為第j個水樣中第i項污染物的標準值(Ⅲ類水標準)。

(2)確定評價因子權(quán)重。

Ri=Simax/Sij

(3)

(4)

式中：Ri為第i項評價因子的相關(guān)性比值；Simax為第i項污染物中最大標準值(Ⅲ類水標準)；ωi為第i項評價因子權(quán)重值。

(3)計算內(nèi)梅羅污染指數(shù)。

(5)

(6)

式中：Fjmax為第j個水樣單項污染指數(shù)的最大值；Fω為權(quán)重值最大評價因子的單項污染指數(shù)；Fj為內(nèi)梅羅污染指數(shù)。

根據(jù)式(6)計算結(jié)果，按照表3進行地下水水質(zhì)類別判斷。

表3 改進的內(nèi)梅羅污染指數(shù)法評價分級

1.4 AGA-PP評價法

1.4.1 水質(zhì)評價投影尋蹤模型

投影尋蹤模型[16,17]是將高維數(shù)據(jù)投影至1～3維的低維的子空間上，尋找能夠反映高維數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)或特征的投影，用以分析高維數(shù)據(jù)的一種統(tǒng)計方法，在處理非正態(tài)非線性高維數(shù)據(jù)方面有很好的抗干擾性和準確度，在地下水水質(zhì)評價中有著很好的適用性。在實際運用中，對于投影指標函數(shù)的優(yōu)化常用的方法有粒子群算法(PSO)[18]、蟻群算法(ACA)[19]和遺傳算法(GA)[20]等，但上述優(yōu)化算法在運用過程中會遇到局部早熟收斂的障礙，導(dǎo)致解的精度無法保證[21]。

因此，本次研究采用加速遺傳算法(AGA)對投影指標函數(shù)進行優(yōu)化，該算法是在標準遺傳算法的基礎(chǔ)之上進行的改進，相關(guān)研究表明，加速遺傳算法在尋找全局最優(yōu)解上相比其他算法有著更好的穩(wěn)健性，計算量較少且解的精度更高[22]。本文將建立基于加速遺傳算法的投影尋蹤水質(zhì)評價模型對渦陽縣城區(qū)地下水水源地水質(zhì)進行綜合評價。

1.4.2 模型的建立

(1)評價因子的歸一化處理。由于評價因子的數(shù)值差距較大且為不同量綱，建模之前需對所有水質(zhì)樣本評價因子進行歸一化處理消除量綱。設(shè)評價因子的樣本集合為{c*(i,j)|i=1,2,…,m；j=1,2,…,n}，c*(i,j)為第i個樣本的第j個評價因子檢測值，m,n為樣本數(shù)量和評價因子數(shù)目。

對于效益型指標(越大越優(yōu))和成本型指標(越小越優(yōu))的歸一化處理方式分別為式(7)、式(8)所示：

(7)

(8)

式中：cmin(j)為第j個評價因子檢測值中的最小值；cmax(j)為第j個評價因子檢測值中的最大值；c(i,j)為歸一化序列；

Q(a)=DzH(a)Sz

(9)

其中：

r(i,j)=|z(i)-z(j)|

式中：Sz為z(i)的標準差；H(a)為投影方向a的熵值；Dz為z(i)的局部密度；R為局部密度的窗口半徑；r(i,j)為各樣本之間的距離；u(t)為階躍函數(shù)，當t≥0時，u(t)=1，當t≤0時，u(t)=0。

(3)投影指標函數(shù)的優(yōu)化。對于投影尋蹤方法運用，其關(guān)鍵是確定最佳投影方向，因為當樣本集確定時，H(a)只跟投影方向有關(guān)，只有最佳投影方向才能夠最大可能的反映高維數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)或特征，因此可以通過求解投影指標函數(shù)最大化問題來優(yōu)化最佳投影方向，其優(yōu)化目標函數(shù)為：

(10)

上述以{a(i,j)|j=1,2,…,n}為優(yōu)化變量的非正態(tài)非線性優(yōu)化問題，傳統(tǒng)優(yōu)化方法在運用上都有一定困難，本文采用AGA算法尋找全局最優(yōu)解，對投影方向進行優(yōu)化。

2 地下水質(zhì)量評價

2.1 研究區(qū)概況

本次研究對象為安徽省渦陽縣城區(qū)范圍深層地下水水源井，面積為42 km2，該區(qū)深層地下水主要為城區(qū)居民生活飲用水，對現(xiàn)狀深層地下水水質(zhì)進行評價分析，可為區(qū)域地下水源地保護區(qū)劃分及后期管理提供依據(jù)。

2.2 評價因子

2.3 評價結(jié)果

對于AGA-PP評價法，根據(jù)地下水水質(zhì)評價標準，以每個類別水質(zhì)的臨界值作為一個樣本值，與實測水質(zhì)數(shù)據(jù)構(gòu)成樣本集，利用AGA算法優(yōu)化投影指標函數(shù)，得到最佳投影方向：(0.004 1，0.052 8，0.444 6，0.331 6，0.369 9，0.167 1，0.066 1，0.038 5，0.26，0.005 2，0.006，0.177 6，0.385 3，0.130 7，0.092，0.345 6，0.085 8，0.233 2，0.248 2，0.040 4，0.036 3)，該投影方向的指標值也代表了各指標對水質(zhì)評價結(jié)果的貢獻程度，同時也得到了AGA-PP評價法的地下水水質(zhì)類別分級標準(見表4)，將35眼水源井水質(zhì)樣本的投影計算值與分級標準進行比對，得到評價結(jié)果。

表4 AGA-PP評價法分級標準

上述方法經(jīng)過計算得到水質(zhì)樣本的評價結(jié)果，參見表5。

表5 評價結(jié)果及對比

通過表5評價結(jié)果可以看出：

(1)從水質(zhì)總體狀況上看，3種評價方法結(jié)果中，水質(zhì)類別集中出現(xiàn)在Ⅲ、Ⅳ類水上，且以Ⅲ類水為主，說明城區(qū)現(xiàn)狀地下水水質(zhì)作為生活飲用水基本達標，但均未出現(xiàn)Ⅰ類水，且Ⅱ類水所占比例較小，同時也有Ⅴ類水出現(xiàn)，在一定程度上表明城區(qū)地下水水質(zhì)有惡化的可能，需進一步加強保護；

(2)由圖1可以看出，從綜合指標法到AGA-PP評價法，Ⅱ類水所占比例由0增至11.4%，Ⅲ類水所占比例由0增至71.4%，而Ⅳ類水則從62.6%下降至8.5%，水質(zhì)整體逐漸變優(yōu)。但從單樣本評價結(jié)果角度出發(fā)，也有水質(zhì)類別由優(yōu)變劣(D26)的情況出現(xiàn)。

(3)3種評價方法的最終評價結(jié)果有一定差別，尤其在Ⅴ類水的評價結(jié)果上出現(xiàn)了顯著性的差異，綜合指標法的評價結(jié)果中，在未出現(xiàn)Ⅱ、Ⅲ類水的同時，Ⅴ類水占比37.4%；而改進的內(nèi)梅羅污染指數(shù)法和基于加速遺傳算法的投影尋蹤評價法的評價結(jié)果中，已無Ⅴ類水出現(xiàn)，總體要優(yōu)于綜合指標法的評價結(jié)果，其次，從上述水質(zhì)評級結(jié)果上來看，兩種方法均出現(xiàn)了Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ類水，評價結(jié)果具有更好的連續(xù)性。對于不同評價方法的評價結(jié)果差異性原因分析如下：

①綜合評價法中，Ⅴ類水累計出現(xiàn)了13次，但實際上，現(xiàn)狀城區(qū)地下水水質(zhì)原始檢測數(shù)據(jù)中，只有F-有嚴重超標的情況出現(xiàn)，通過表5可發(fā)現(xiàn)上述13次Ⅴ類水評價的最終得分均十分靠近Ⅳ類水和Ⅴ類水的分值臨界線，這說明綜合指標法夸大了F-超標對最終評價結(jié)果的影響程度，使得評價結(jié)果過于悲觀；

②對于改進的內(nèi)梅羅污染指數(shù)法，考慮了各評價因子在評價指標中所占的權(quán)重，其評價結(jié)果較為合理，但受權(quán)重確定方法和評價指標選取種類的限制，導(dǎo)致評價因子權(quán)重確定具有較強主觀性，而基于加速遺傳算法的投影尋蹤評價法可有效避免評價因子權(quán)重確定時主觀因素的影響，更好的解決水質(zhì)評價中評價因子的不相容性和模糊性問題，綜合認為基于加速遺傳算法的投影尋蹤評價法要優(yōu)于改進的內(nèi)梅羅污染指數(shù)法。

圖1 3種評價方法對應(yīng)的水質(zhì)類別出現(xiàn)次數(shù)

3 結(jié) 語

(1)在實際的水質(zhì)評價工作中，綜合指標法夸大了某項超標因子對最終評價結(jié)果的影響程度，特別對于原生環(huán)境較為特殊的地區(qū)，如本文研究對象所屬為淮北平原地區(qū)，F(xiàn)-超標為原生環(huán)境特點，且F-在水質(zhì)污染因子中較容易去除，具有很好的可控性，綜上，綜合指標法評價結(jié)果過于悲觀，要劣于后兩種方法。

(2)對于改進的內(nèi)梅羅污染指數(shù)法，考慮了各評價因子在評價指標中所占的權(quán)重，其評價結(jié)果基本合理，但評價因子權(quán)重有較強的主觀性，考慮其計算過程的復(fù)雜程度要簡單于基于加速遺傳算法的投影尋蹤評價法，在實際運用時具有一定價值。

(3)基于加速遺傳算法的投影尋蹤評價法可有效避免評價因子權(quán)重確定時主觀因素的影響，更好的解決水質(zhì)評價中評價因子的不相容性和模糊性問題，對渦陽縣城區(qū)地下水水源地水質(zhì)評價具有很好的適用性。