长江水质的评价和预测模型确定版
长江水质的评价和预测
长江水质的评价和预测本文利用长江流域近两年多主要城市水质检测数据，通过对原始数据进行归一化综合处理，确定了水质新的综合评判指标函数ψ。
在对整个长江流域所有观测站的位置关系作一定的简化假设后，得到长江综合评定函数值ψ=0．4331，水质为良好。
主要污染物为氨氮。
通过建立污染浓度的反应扩散方程，本文用三种方法反演出未知的污染源强迫函数f（x，t），并对，（x，t）的三种数据加以综合分析，分别给出了高锰酸钾盐和氨氮污染源的主要分布地区。
为了对长江未来水质污染发展趋势进行预测，本文建立了回归分析模型并对回归系数进行了F检验，结果是如果不采取有效的治理措施。
长江可饮用水将逐年下降，且10年后可饮用水所占长江水总量的比例将不到50％。
根据这一预测结果，我们进而使用二元线性回归模型。
通过对各种不可饮用水进行综合考虑，得到如下结果：要在未来10年内使长江干流的不可饮用水（IV类和V类水）的比例控制在20％以内，且没有劣V 类水，那么每年污水处理量至少为75．195亿吨长江水质的评价和预测.pdf (370.52 KB)水质的评价和预测模型本文首先考虑到水质类别的差异和相同类别水质在数量上的差异对综合评价的影响。
构造“S”形的变权函数，对属于不同水质类别的同种污染指标进行“动态加权”，建立基于逼近理想点排序法的评价模型和利用灰色关联度的分析方法。
对长江水质状况做出了综合评价：其次，根据7个观测站的位置将干流分成8段，把每段河道内所有污染源都等效为一个段中央的连续稳定源，分别利用稳态条件下的一维水质模型及质量守恒定律。
得出中间6段每个月的排污量，综合比较各河段一年多来的总排污量得到主要污染源的分布区域：然后，用每年不可饮用类水的百分比之和刻画水质状况。
综合利用灰色GM（1，1）模型和时间序列分析方法，对变化趋势进行了预测：最后，建立不可饮用类水的百分比与长江水总流量和废水排放量的线性回归模型，计算在满足约束条件下排污量的极限值，用排污量的预测值减去极限值，得到未来10年的污水处理量水质的评价和预测模型.pdf (283.07 KB)长江水质的评价预测模型..本问题是一个对长江的水质进行综合评价、预测和控制的问题。
长江水质的评价和预测
《数学模型》作业 NO:01 信息工程学院 08级通信2班刘一欣 200800800153长江水质的评价和预测摘要本文首先对附件3、4中的数据进行分析汇总。
通过对高锰酸盐指数和氨氮这两个指标，以及各个观测点在这28个月中水质类型的分布情况的分析，得出了近两年多长江水质的综合评价：虽然江水中污染物的浓度上升不明显，氨氮浓度甚至略微下降，但是Ⅲ类以下水质的比例明显上升。
所以，与03年相比，04年的污染范围扩大了，污染物质的总量也有所增加。
上游排出污染物必然会对下游造成影响，所以在讨论某地区水质状况时，不能只看当地的污染情况，还要考虑上游污染物到达本地后对它的影响。
由于河流本身具有自净能力，上游排放的一部分污染物在向下游流动过程中得到了一定程度的净化。
为了体现这一思想，我们引入了忽略弥散的一维稳态单组份水质模型[1]，将上游污染物对下游的影响和下游本身排污相分离，确定了两种污染物的主要分布区域。
得出结论：长江干流近一年多来，高锰酸盐的污染源集中在攀枝花龙洞以及宜昌南津关至岳阳城陵矶地区；而氨氮污染源集中在攀枝花龙洞至重庆朱沱段以及宜昌南津关至岳阳城陵矶段。
在问题三中，为了预测未来10年水质污染发展趋势，我们使用简单指数增长预测模型以及指数平滑预测模型两种方法，对过去10年的数据进行拟合，得到排污量和各类水质所占比例的预测值（由于篇幅有限，此处仅列出排污量预测）：Ⅴ类水。
所以根据公式：4,56*(max(0,20%))n m q q =-+，并利用问题三中由指数平滑结合各地实际情况，给出了我们认为可行的意见和建议。
问题重述水既是人类赖以生存的宝贵资源，也是组成生态系统的要素，被列为当今可持续发展的最优先领域。
作为中国第一、世界第三的长江，流域内淡水资源量占中国总量的百分之三十五，面积达一百八十万平方公里，人口占中国总量的三分之一；在中国国土开发、生产力布局和社会经济方面，具有重要的战略地位。
然而某些地方的某些企业，为追求经济效益，置环境于不顾，直接向江内排放污水，导致长江水质的污染程度日趋严重。
长江水质评价和预测的数学模型
长江水质评价和预测的数学模型长江水质评价和预测的数学模型摘要：长江是中国最长的河流，其水质对于保护生态环境和人类健康至关重要。
因此，对长江水质进行评价和预测具有重要的研究价值。
本文综述了现有关于长江水质评价和预测的数学模型，并探讨了这些模型的优劣以及未来的发展方向。
通过这些数学模型，我们可以更好地了解长江水质的变化趋势，为水资源管理者提供科学依据，保护和恢复长江的水质。
1. 引言长江是中国最大的河流，流经11个省市，对于中国的经济和生态起到了重要的作用。
然而，由于人类活动、城市化进程和工业化的快速发展，长江的水质受到了严重的污染。
因此，对长江水质进行评价和预测成为了重要的研究课题。
2. 长江水质评价模型2.1 污染指数模型污染指数模型是较早被采用的水质评价模型之一。
该模型通过对水样中各种污染物浓度的测定，并结合环境质量标准，计算出一个综合的污染指数值，从而评价水质好坏。
然而，该模型没有考虑到污染物之间的相互关系和水文地质条件的影响，因此在实际应用中有一定的局限性。
2.2 灰色关联度模型灰色关联度模型是一种能够综合各种因素的水质评价模型。
该模型通过建立灰色关联度函数，将不确定因素纳入考虑，并计算出与水质相关的关联度值。
然后，通过对各因素进行权重分配，得到最终的水质评价结果。
该模型相比于污染指数模型具有更强的综合能力。
3. 长江水质预测模型3.1 神经网络模型神经网络模型是一种通过模拟人脑的神经网络来进行水质预测的模型。
该模型通过对历史数据的学习和分析，建立相应的神经网络结构，并利用该结构对未来的水质进行预测。
神经网络模型具有较强的非线性拟合能力，能够较好地捕捉水质变化的规律。
3.2 支持向量机模型支持向量机模型是一种基于统计学习理论的水质预测模型。
该模型通过建立超平面，并考虑到各个样本点与超平面的距离，确定最佳的超平面划分水质数据。
支持向量机模型具有较强的泛化能力和鲁棒性，可以有效地对长江水质进行预测。
长江水质的评价和预测
z 劣=0.1419-1.221×10-5 x+0.0005719y（为长江中劣Ⅴ类
水的含量，为长江总流量，为废水总排放量）
到的未 来10 年长江 的总流 量 和 污 水 排 放 总量的预 测结果
游的污水。一般说来，江河自身对污染物都有一定的自然 Ⅳ、Ⅴ类水归为一类，称重污染水；劣Ⅴ类水为一类水。
净 化能力，即污染物 在 水 环境中通 过物理 降 解、化学降 解 和生物降解等使水中污染物的浓度降低。反映江河自然净 化能力的 指标 称为降 解系数。事 实上，长江干流的自然 净 化能力可以认为是近似均匀的，根据检测可知，主要污染 物高锰酸盐指数和氨氮的降解系数通常介于0.1~0.5之间， 比如可以考虑取0.2(单位：1/天)。
4 模型的建立和求解 4.1 问题1的模型建立及求解
4.1.1 问题1模型的建立 为 预 测 未 来10 年长江 的水 质 情况，我们 观 察 附件 4所 给信息得到以下内容。 由于历史 数 据 较 少，其 规 律 较 模 糊，有 很 大 的不 确 定
2 模型假设
性，因此我们首先采用灰色预测模型对未来10年长江的总
和分析污染状况和污染源，并对污染情况做出预测、提出处理方案和建议。
关键词：水质评价 污水排放 水质预测 灰色预测
中图分类号：O159
文献标识码：A
文章编号：1672-3791(2020)01(b)-0079-02
1 问题重述
流量和污水排放总量，它们决定了每年长江水的污染情况，
附件3给出了长江沿线17个观测站（地区）近2年多主要 即各类水的含量。现要满足未来10年内每年长江干流的Ⅳ
长江水质的评价和预测
长江水质的评价和预测一．摘要：本文在参考一些数据,文献的基础上对长江水质以及变化趋势综合分析并建模，对母亲河的水质做出了一个客观的评价并对水质的变化趋势做出了预测，针对问题一，运用主成分分析法对长江流域主要城市水质检测报告进行分析，选取主成分，并把主成分得分按方差贡献率加权求和，得出每个地区的污染综合评价指数，进而可以计算长江流域的污染综合评价指数。
对问题二，我们建立了一个简单的模型，忽略各个支流对干流的影响，各个站点排放的高锰酸盐和氨氮的质量只与其本身的降解有关，利用质量守衡定理，得到了一些相关的数列，从而算出了长江干流各个站点的高锰酸盐和氨氮的排放量，并对其进行降序排布，排在前面的自然就是高锰酸盐和氨氮的主要污染源地区。
针对问题三，用可饮用水的比例刻画长江水质的好坏。
分析近两年的百分比发现其呈现波动下降的趋势。
因此，建立基于灰色GM（1，1）模型和时间序列分析法的组合式模型，预测未来十年可饮用水占总水量百分比，以描述长江水质污染情况趋势：若不治理，长江10年后可饮用水的比例在大多数情况下将低于50%。
关于问题四的解决，我们根据问题三废水排放的及各类水质比例的预测，按照比例粗略地算出了若长江干流的Ⅳ类和Ⅴ类水的比例控制在20%以内，且没有劣Ⅴ类水时，2005－2014这十年间需处理的污水量。
在最后，我们针对本篇论文的背景，同时结合长江水质恶化这样的严峻形势，给出了一些那建议，希望能引起有关部门的重视。
关键词：水质评价主成分分析灰色GM（1，1）模型时间序列分析二．问题重述：水是人类赖以生存的资源，保护水资源就是保护我们自己，对于我国大江大河水资源的保护和治理应是重中之重。
专家们呼吁：“以人为本，建设文明和谐社会，改善人与自然的环境，减少污染。
”长江是我国第一、世界第三大河流，长江水质的污染程度日趋严重，已引起了相关政府部门和专家们的高度重视。
由此，针对长江水系的水质恶化日益严重的问题，要求由题目中所给出的附件的统计数据以及附表《地表水环境质量标准》的相关内容建立相应的模型，对长江近两年的水质进行定量的综合评价，并由此分析出各地区的水质污染状况及长江干流主要污染物高锰酸盐指数和氨氮污染源主要在哪些地区的相关问题。
长江水质的评价与预测_2005年甲组全国一等奖(江帆、纪诚、雷春财)
长江水质的评价与预测摘要：文章对长江水质进行了评价和预测，具体包括以下四个方面：(一) 由附件3中的数据得到每个地区28个月的时间内4个主要项目指标的平均值、方差和置信区间，结合质量标准确定每个地区水质的类别（水质类别的确定：各项指标中类别最高（也即该项指标最差）作为水质最后的综合评价类别）；得到各个水质类别依此给出长江整体水质评判为Ⅱ类。
（二）长江干流某一个地区污染物的浓度（总量）取决于上游下来的污染物的浓度（总量）、长江干流自然净化能力以及本地区排放的污染物的浓度（总量）。
考虑一年多来的情况可以得到某一个地区13个月排放的污染物的浓度（总量），对得到的13个值求均值、置信区间，然后对长江干流7个观测站污染物的浓度（总量）排序、比较得出高锰酸盐和氨氮的污染源在：湖北宜昌、湖南岳阳、江西九江。
（三）考虑到这是一个短期的、少数据量的时间序列，本文首先采用了灰色预测的方法，以某类水质河长占统计河长的百分比为对象，分三个时期（枯水期、丰水期、水文年），预测长江未来十年全流域、干流与支流的水质状况。
鉴于灰色预测方法的应用前提是数据序列符合或基本符合指数规律变化，序列波动小且变化速度慢，同时考虑到对长江水质污染起主要作用的是Ⅳ、Ⅴ、和劣Ⅴ类水，本文将Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ类水的百分比求和作为一个整体取对数变换后进行预测。
由于三类水百分比相加后使得数据序列更平滑，预测得到的结果更加合理。
对Ⅳ、Ⅴ、和劣Ⅴ类，采取间接预测：如对Ⅳ类水质，由于Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ、和劣Ⅴ类水的百分比总和为1，本文不直接以Ⅳ类的百分比为对象预测，而是以Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅴ、和劣Ⅴ类水的百分比的和为对象，取对数后预测，再由预测结果还原得到劣Ⅴ类水的预测值，由于Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅴ、和劣Ⅴ类水百分比和相对波动小，预测得到的结果比较合理。
然后，本文采用了线性回归模型对灰色预测模型进行比较与验证。
（四）本文假定长江干流的污水主要来自长江支流，并且排放的废水中主要包括Ⅳ、Ⅴ、和劣Ⅴ类水，首先预测未来十年内长江支流的年废水排放量，然后利用（三）中的预测数据（未来十年Ⅳ、Ⅴ、和劣Ⅴ类水的百分比）得到每年排放的废水中这三类水质的总量，引入长江干流水的总量这一个参量（实际的计算中不需要），结合具体的要求得到每年需要处理的污水总量。
长江水质的评价和预测
长江水质的评价和预测的数学模型摘要：本文通过对水质污染项目标准限值、站点距离、水流量以及水流速的分析，讨论了长江水质的评价和预测问题。
问题一：我们首先运用层次分析法建立了分析各地区水质污染状况的数学模型（问题一及问题三）然后采用以因子实测法与标准值为双重判定依据的赋权方法——超标倍[1]问题二：我们通过对长江干流上7个观测点近一年多的基本数据（站点距离、水流量和水流速）以及降解系数等的分析讨论得到了长江干流近一年多主要污染物（CoDMn）和（NH3—N）的污染源主要在哪些地区及其排序，请见表（2.3）以及表（2.4 ）。
问题三：我们利用三次指数平滑预测模型，依照过去十年的主要统计数据，对长江未来水质污染的发展趋势做出了预测分析，并得到了若不采取有效措施未来10年长江问题四：根据我们的预测分析如果未来10年内每年都要求长江干流的Ⅳ类和Ⅴ类问题五：我们的建议和意见：1.强化法制管理，严格控制污水入江。
2.加强污染源治理，建立长江污染源综合治理系统。
3.推行节约用水和污水再利用。
4.有条件时通过排污交易保持排污总量不增大。
关键词：层次分析法降解系数三次指数平滑水流量污染一、问题的重述我国大江大河水资源的保护和治理应是环境治保护的重中之重。
长江是我国第一大河流。
近年来，长江水质的污染程度日趋严重。
针对长江水质的污染情况，题目给出了其沿线17个观测站近两年多主要水质指标的检测数据，以及干流上７个观测站近一年多的基本数据。
题目也给出了“1995~2004年长江流域水质报告”的主要统计数据。
下面的附表是国标(GB3838-2002)给出的《地表水环境质量标准》中4个主要项目标准限值，其中Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ类为可饮用水。
要求用以上提供的资料对长江进行以下研究：（1）对长江近两年多的水质情况做出定量的综合评价，并分析各地区水质的污染状况。
（2）研究、分析长江干流近一年多主要污染物高锰酸盐指数和氨氮的污染源主要在哪些地区。
长江水质的评价和预测
长江水质的评价和预测摘要本题主要以长江水质的检测和预测问题为研究对象，在研究过程中，针对长江水质的评价、污染源的确定、水质的预测和控制四个问题分别建立数学模型，并求解。
针对问题一，主要通过考虑污染物对水质类别的影响，并利用目标-手段分析法从中找出影响各地区水质评价值的主要因素为：酸碱度、溶解氧含量、高猛酸盐指数、氨氮含量和水质类别，通过建立判断矩阵，确定各影响因素对评价值的权重，并对数据统一标准量化处理，加权求和即可得到17座城市近两年多的水质评价平均值。
并通过考虑长江干流、支流在各水期的污染情况对长江水质的综合影响，由此建立关于长江水质的综合评价模型，评价值越大说明水质越好，对模型求解可得长江水质的综合评价值为0.8335，分析结果可得水质最好的地区为湖北丹江口，水质最差的地区为江西南昌滁槎。
针对问题二，通过分析可得，各地区排污量等于各地区监测量与上游排污量的差值，由于江水具有降解能力，需考虑污染物浓度与降解系数、水流速度和时间的关系，并建立关于降解浓度的微分方程，求得降解浓度的表达式，由此可得上游排污量对下游监测值的影响量，据此可建立关于各地区排污量的数学模型，对模型求解并分析结果可得高锰酸盐等主要污染物的排放地区为：湖南岳阳。
针对问题三，首先建立排污量与年份的一元多项式回归模型，其次根据各类水所占百分比与长江总流量和排污量的关系，建立多元线性回归模型，将整理后的数据代入各模型中利用matlab回归命令求解即可得到排污量与年份，各类水百分比与总流量和排污量的函数关系式，并据此预测未来10年的长江水质情况，具体结果见模型求解。
针对问题四，根据问题三的求解结果，在满足未来十年内没有劣Ⅵ类水，Ⅳ类和Ⅴ类水所占百分比低于20%的条件下，以每年处理污水量最少为目标，建立最优化模型，并利用lingo软件编程求解，解得未来10年内最少污水处理量分别为：93.3，116.2，140.7，166.95，194.85，224.4，255.6，288.6，323.1，359.4。
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《经济数学模型》结业论文学 院： 计算机工程学院 班 级： 14级计算机科学与技术2班 学生姓名： 余安琪 学 号： 2014404010218 课程题目： 长江水质的综合评价与预测完成日期： 2015 年 12 月 12 日指导教师评语:成 绩: 教师签名:JINGCHU UNIVERSITY OF TECHNOLOGY目录1、问题的提出 (1)2、问题的分析 (1)3、模型假设 (2)4、符号说明 (2)5、模型建立 (3)5.1污染物分指数的计算 (3)5.2各污染物权重计算 (3)5.3水质综合污染物指数计算 (5)5.4污染物浓度计算 (5)6、模型求解 (7)7、模型有缺点和改进方向 (15)8、建议意见.............................................. 错误！未定义书签。
9、总结.................................................. 错误！未定义书签。
参考文献................................................. 错误！未定义书签。
附录（表1、表2）........................................ 错误！未定义书签。
长江水质的综合评价与预测摘要本文针对“长江水质评价和预测”问题,首先概括地介绍了这个问题的立意与背景,建立了一个综合评价模型，提出了水质质量指数概念,把影响水质的因素量化，并利用了模糊数学的层次分析法分析各因素权重,通过做加权平均,得出水质质量分指数量化值，从而对长江水质作出了定量的综合评价,并分析各地区的污染状况。
巧妙的建立了一个流速、流量、河长与浓度的关系,从而得出没有污染时,观测点的理想值,并作出对比图像,简单明了的分析出长江主要污染物高锰酸盐和氨氮污染源所在地区。
根据灰色系统理论,建立GM(1,1)预测模型,利用长江前十年各等级水质所占河长及百分,预测出各等级水质未来十年所占河长。
另外，在模型三的基础上，建立了多元线形回归模型，较好的解决了若未来十年长江干流第IV类和第V类水的比例控制在20%以上，且没有劣V类水，每年需要处理的污水量的问题。
【关键词】:长江水质；水质类型;综合评价与预测;水质模型分类；综合评价灰色预测1 问题的提出水是人类赖以生存的资源，保护水资源就是保护我们自己，对于我国大江大河水资源的保护和治理应是重中之重。
专家们呼吁：“以人为本，建设文明和谐社会，改善人与自然的环境，减少污染。
”根据环保部门公布的数据,我国现有的水资源符合饮用水标准的只有30%,其余的70%都不能作饮用水,部分河流已被污染成了废水河。
长江是我国第一、世界第三大河流，长江水质的污染程度日趋严重，已引起了相关政府部门和专家们的高度重视。
因此，对长江水质状况的评价和预测就十分重要，根据给出了有关情况和数据，解决以下问题：（1）对长江近两年多的水质情况做出定量的综合评价，并分析各地区水质的污染状况。
（2）研究、分析长江干流近一年多主要污染物高锰酸盐指数和氨氮的污染源主要在哪些地区?（3）假如不采取更有效的治理措施，依照过去10年的主要统计数据，对长江未来水质污染的发展趋势做出预测分析，比如研究未来10年的情况。
（4）根据你的预测分析，如果未来10年内每年都要求长江干流的Ⅳ类和Ⅴ类水的比例控制在20%以内，且没有劣Ⅴ类水,那么每年需要处理多少污水？（5）你对解决长江水质污染问题有什么切实可行的建议和意见。
2 问题的分析◆问题一：因为我们忽略了其余的因素只考虑溶解氧，高锰酸盐，氨氮。
所以要考虑这些因素所对长江水质的影响。
考虑到它们都很难量化，而对于这些因素的权重计算，我们认为模糊数学中的层次分析法较为适用，具体方法将在后面给出。
有了各影响因子的权重，我们就可以和各因子的分指数加权平均算出水质质量指数，并定量地综合评价长江近两年多的水质情况并分析各地区水质的污染状况。
◆问题二：为分析长江干流近一年多主要污染物高锰酸盐指数和氨氮的污染源主要在哪些地区，考虑长江干流七个观测站，按会使长江流向依次排列。
从第一个到第二个时，水域自己的降解污染有一定减小，通过上一个观测站便可预测出到下一个观测站没有被污染的理想值，与实际值比较，便可得出，该地区是否是高锰酸盐或氨氮的污染源。
◆问题三：依照过去10年的主要统计数据,在假设不考虑不采取更有效的治理措施的情况下,由于数据的规律性较差,我们认为可以运用灰色系统理论建立GM(1,1)灰色预测模型,对长江未来水质污染的发展趋势做出合理的预测分析,可得出在未来十年内长江各类水的河段长度。
◆问题四：由于废水排放量和各类水有一定的正比例关系,运用多元线性回归的方法做出废水与各类水的线性关系式,并根据问题三的预测分析结果,可计算出每年需要处理的污水量。
3 模型假设◆总体假设：1.附件中所给数据都是真实可信的。
2.居民正常生活所排放污水能被长江水体自然降解。
◆问题一、二假设：1．对长江其余非主要污染物忽略不计。
2．长江干流的自然净化能力可以认为是近似均匀的。
3．在两站点之间流速不变。
◆问题三假设:1．不考虑异常年的情况，如98年。
◆问题四假设:1.第三问的前所有假设2.假设流入长江污水的总量和各长江干流各类水质的水量呈一个多元线性关系。
3.污水经过处理后，劣V 类水、V 类水、IV 类水的量都转化为III 类水，而且若V 类水和IV 类水的比例和大于20%时，我们首先处理的是V 类水，V 类水处理后在处理IV 类水。
4 符号说明i P :水质质量指数.iI :第i 种污染物的分指数iC :第i 种污染物的实测浓度.(mg/L) oiC :第i 种污染物的评价浓度.(mg/L)i :第i 种污染物的权重.*()E X :污染浓度的调整平均数(即将样本数据进行排序以后,按照一定比例去掉两端的某些数,对剩下数据求平均值)ijC :第i 种污染物在第j 个观测站的实测浓度.(mg/L)*,1i j C +:第i 种污染物在第j+1个观测站的计算出的理想浓度.(mg/L)j Q :第j 个观测站的流量.(3/m s )j x :第j 个观测站到第j+1个观测站的距离.(m)jv :第j 个观测站到第j+1个观测站的流速(视为平均值).(m/s)k:降解系数,本文取0.25 模型建立◆模型一：综合评价模型在受污染的水体中含有多种污染物质，因而用单一指标来评价水质是不够全面的，对各个地区的水质状况无法对比，对其本身也缺少数量概念。
对于长江而言，近两年的水质污染物主要为高锰酸盐指数（CODMn ）和氨氮（NH3_N ）。
我们通过建立数学模型，确定一个水质指数或水污染指数，用各种污染物质的相对污染值，进行数学上的归纳与设计，得出一个较简单的数值，用它代表水的污染程度，并以此作为水污染分级和分类的依据，对长江近两年分丰水期和枯水期做出水质的综合评价。
5.1 污染物分指数的计算单从参加评价的各种污染物浓度的统计值不易判断它们对环境质量所造成的危害，也不便于互相比较。
因此，首先应换算成污染指数这一非维量的相对值，使数据标准化，而具有可比性。
水质中污染指数由下式计算[文献1]：ii 0iC I C =（1） 5.2 各污染物权重计算据长江口水域水质现状,采用模糊数学的层次分析法计算影响该水域各项因子（溶解氧，高猛酸盐指数和氨氮）的权重,以确定主要污染因子。
环境质量评价中对评价因子权重的分配直接影响到评价的结果.合理对评价因子赋权,对于提高环境质量评价精度与灵敏度有着十分重要的意义.[文献3]模糊数学的层次分析法是系统工程中对非定量事件作定量分析时常采用的一种简便方法.此法确定权重的原理是借用层次结构模型中的任一层次上各因子两两比较,构造比较判断矩阵,然后求解而得权重[3～5].因模糊数学方法有严格的逻辑性,故可以对确定的权重进行滤波和修复处理,从而尽可能地剔除了主观成分,所以其确定的权重符合客观事实。
（1）确定目标和评价因素集U （2）构造判断矩阵以 A 表示目标,i u 表示评价因素,(i=1,2,3,…,n).ij u 表示i u 对j u 的相对重要性数值(j=1,2,3,…,n), ij u 的取值依表1进行.根据上述符号的意义得判断矩阵P.1111i j ij u u P u u ⎛⎫ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭矩阵P 称之为A —U 判断矩阵.表1判断矩阵标度及其含义[3]标度 含义1 表示因素i u 与比较j u ,具有同等重要性 3 表示因素i u 与j u 比较, i u 比j u 稍微重要 5 表示因素i u 与j u 比较, i u 比j u 明显重要 7 表示因素i u 与j u 比较, i u 比j u 强烈重要 9 表示因素i u 与j u 比较, i u 比j u 极端重要2,4,6,82,4,6,8分别表示相临判断1～3,3～5,5～7,7～9的中值 倒数表示因素i u 与j u 比较得判断ij u ,则j u 与i u 比较得判断ij u =1/ij u（3）计算重要性排序根据A —U 判断矩阵,求出最大特征方根max λ所对应的特征向量ω.所求特征向量即为各评价因子的权重分配.对其进行归一化，即得i u 的权重i ω：()12Ti ωωωω= (2)（4）检验得到的特征向量即为所求权重.权重分配是否合理,需要对判断矩阵进行一致性检验.检验使用公式为:CR=CI/RI式中,CR —判断矩阵的随机一致性比率;CI —判断矩阵的一般一致性指标,它由下式给出: max ()/(1)CI n n λ=-- （3）RI —判断矩阵的平均随机一致性指标,对于1～9阶判断矩阵的RI 见表2.表2 平均随机一致性指标RI 值[3]n123456789RI 值 0.00 0.00 0.58 0.90 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45当CR<0.10时,即认为判断矩阵具有满意的一致性,说明权重的分配是合理的;否则,就要调整判断矩阵,直到取得符合的一致性的要求为止. 5.3 水质综合污染指数计算有了污染物分指数，权值，就可对水质情况进行综合评价。
求出水质质量指数i Pi 11P ki i i I ω==∑k （i ＝1，2…k ） (4)5.4 污染物浓度计算（1）实测浓度对长江流域分成17个地区，分析影响因子，溶解氧 高猛酸盐（CODMn ）指数和氨氮（NH3_N ）的实测浓度，分为丰水期（5－10月）和枯水期（1－4月）考虑：42005120032005105200318*115()j i i j j j i i j x i x C E X =====⎧∑∑⎪==⎨∑∑⎪⎩－－－－－－－枯水期－－－－－－－丰水期(5)（2）评价浓度根据附表1《地表水环境质量标准》中的4个主要项目表矿限值，其中错误！未找到引用源。