基于改进灰色关联分析法的汾河水质评价
灰色关联度法、水质评价
水质灰色评价法
由于在水质评价时对水质的分级或对水体是否污染的问题并非类似黑与白的可明显进行判定的问题，且人们在对水环境质量监测过程中所得到的数据都控制在有限的空间及时间范围内，因此该种数据在一定程度上是不确切的，诸如“水质级别”、“污染程度”等概念均为灰色概念，水环境本身也属于一个本征性灰色系统，因此可将灰色系统原理用于水质综合评价中，即将水环境整体作为一个灰色系统，其中部分信息为已知，部分为未知，在实际应用中根据水体各因子的实测浓度与水质标准的关联程度来确定水体的水质级别，对于同类水质的不同水体则可通过其与该类标准的关联度大小来进行优劣评定。
常用的灰色评价法为灰色聚类法、灰色贴近度分析法以及灰色关联评价方法等。
灰色聚类是通过建立与隶属函数类似的白化函数并对其进行聚类，根据结果来确定断面综合水质；灰色贴近度则是对灰色聚类的改进，通过将聚类函数的分段计算改为分段共斜率计算，并以此确定聚类元素与理想子集的贴近程度来最终确定所属类别；灰色关联法是将各污染因子的实测值排成实际序列，同时将标准值排成理想序列，之后用灰色关联度法计算两个序列之间的关联度，并根据关联度的大小来确定断面综合水质的级别，若将该理论用于多断面的区域水环境质量评价中则相应得到区域水质综合评价的灰关联分析法。
随着水环境日益复杂影响水环境的因素不断增多且不断发生变化，致使水环境的不确定性也日益增加，灰色评价法在理论上是可充分体现该系统的不确定性，同时该方法具有简单、可比的优点，但该类方法一般存在分辨率低的缺点。
灰色聚类关联评估在牟汶河水质评价中的应用
２１ ０ ０年 １ Ｏ月
水 利 科 技 与 经 济
Ｗ ａ ｅ ｎｓ ｒ ａ ｙ Ｓ ｉ ｎ ｅ ａ ｃ ｏｏ ｙ ａ ｄ Ｅｃ ｎ ｍｙ ｔｒ Ｃｏ ｅ ｖ ｎｃ ｃｅ ｃ ｎｄ Ｔｅ ｈｎ ｌｇ ｎ ｏ ｏ
Ｖ０ ． ６ Ｎｏ ０ １１ ．１ Ｏｃ．， ０１ ｔ ２ ０
年 ＞ ０ ６年 ＞ ０ ５年 。 ２０ ２０
［ 关键词］ 灰 色关联 分析 法 ； 白化 函数 ； 水质评 价
［ 中图分类号 ］ Ｔ ２ ３ Ｖ １ ［ 文献标识码 ］ Ａ ［ 文章编号 ］ １０ ７ ７ （０ ０ １ ０ ６— １ ５ ２ １ ）０一ｌ３ ｏ １７一 ３
Ａｐｐ ｉａ ｉ ｎ ｏ ａ ｕ ｔ ｒ Ｒｅａ ｉ ｎ Ｍ ｅ ｈ ｄ ｉ Ｍ ｕ ｎ ｌｃ ｔｏ ｆＧｒ ｙ Ｃｌ ｓｅ ｌ ｔｏ ｔ ｏ ｎ ｗｅ
Ｒ ｖ ｒＷ ａｅ ａｉ ｓｓｍｅ ｔ ｉｅ ｔｒＱｕ ｌｙＡｓｅｓ ｎ ｔ
ＭＡ Ｌ ，ＬＮ Ｈｏ ｇ— ｉ ， ｉ Ｉ ｎ ｘａ ＷＡ Ｇ Ｈ ｉ ｉ ， Ｉ ｕ ｊｎ ｏ Ｎ ａ —ｌ ＬＵ Ｇ ｏ— ｕ ｎ
（ ｔｒ ｏ ｓｒａ ｃ ｎ ｉｉＥ ｇｎ ｅ ｎ ｏ ｅｅ ￣ ａ ｄ ｎ ｇｉ ｈ ｒｌ ｎｖｒｉ ，ａ ｎ２ １ １ ， Ｗａ ｎｅ ｎ ｙａ ｄＣｖｌ ｎ ｉｅｒ ｇＣ ｌ ｇ ，ｈ ｎ ｏ ｇＡ ｒ ｕ ｕａ Ｕ ｉｅｓｙ Ｔ ｉ ７ ０ ８ ｅＣ ｖ ｉ ｌ ｃ ｔ ａ
ｂ ｔ ｒａｔｒｔ ｅｒ ｅ ｈ ｎ ｅ ａｄ ｅ ｓｐ ｑｅ ｔ．Ｔ ｅｒｓ ｌ： ０ ８＞２ ０ ｅｔ ｆ ｉ ｒｃ ａ ｎ ｌｈ ｒｎ ｓ ｒ ｉｃｓ ｈ ｅ ｕｔ ２ ０ ｅ ｅ ｈ ｖ ０ ７＞２ ０ ０ ６＞２ ０ ． ０５
《基于机器学习的汾河水系水文分析》
《基于机器学习的汾河水系水文分析》篇一一、引言汾河作为中国北方重要的水系之一，其水文状况对周边生态环境及人民生活具有重要影响。
近年来，随着科技的不断发展，尤其是机器学习领域的进步，我们开始探索使用这些先进技术进行汾河水系的水文分析。
本文旨在探讨基于机器学习的汾河水系水文分析的原理、方法及其应用，以期为汾河水系的管理和保护提供新的思路。
二、机器学习在水文分析中的应用原理机器学习是一种人工智能技术，其基本原理是通过计算机算法，让计算机从大量数据中自主学习并找出规律，从而对未知数据进行预测。
在水文分析中，我们可以利用机器学习技术对历史水文数据进行学习，找出影响水文变化的因素，从而对未来的水文状况进行预测。
三、汾河水系水文分析的机器学习方法1. 数据收集与处理：首先收集汾河的历史水文数据，包括降雨量、水位、流速等。
然后对数据进行清洗和预处理，使其适用于机器学习算法。
2. 特征选择与提取：从处理后的数据中提取出影响水文变化的关键特征，如季节、降雨量、气温等。
3. 模型训练与优化：利用提取出的特征和对应的水文数据训练机器学习模型，如神经网络、支持向量机等。
通过调整模型参数，优化模型的预测性能。
4. 预测与评估：利用训练好的模型对未来的水文状况进行预测，并通过实际观测数据进行模型评估，以验证预测结果的准确性。
四、基于机器学习的汾河水系水文分析方法的应用1. 预测洪水：利用机器学习模型对历史洪水数据进行学习，找出影响洪水发生的因素，从而预测未来可能发生的洪水事件。
这有助于提前采取预防措施，减少洪水带来的损失。
2. 水质监测：通过收集历史水质数据和相应的环境因素数据，训练机器学习模型进行水质预测。
这有助于及时发现水质变化，采取相应措施保护水环境。
3. 水资源管理：利用机器学习模型对水资源进行合理分配和管理。
通过分析历史数据和实时数据，了解水资源的使用情况，从而制定合理的分配策略，提高水资源的利用效率。
五、结论基于机器学习的汾河水系水文分析为水系管理和保护提供了新的思路和方法。
灰色关联分析法在地表水水质评价中的应用
灰色关联分析法在地表水水质评价中的 应用
岳
一
超 ’ 郑志 国 杨会 清 张 秀敏 ２
｝ － 曲 分辨系数 ，其值在 ０ ～ １ 之间， 通 常可取 ０ ． ５ ， ∈ 值越小， 其分辨能力越强。
由于 水质 评 价 标准 并 非 一个 标 准 值， 而是一个 区间范围。在传 统关联分析
、
引 言
称母序列 ） ， 共有 ｍ个 ， 其 中包含 ｎ个
Ｘ ｉ ＝｛ Ｘ （ １ ） ， Ｘ ； （ ２ ） ， …Ｘ ｉ （ ｎ ） ｝（ ｉ ＝ ｌ ，
在水质评价 中一般采用单项指标 评价参数 ， 则有第 ｉ 个实测样本序列 ：
评价法 、 模糊数学综合评判法等方法进
不超标 ，也视为不能满足水质标准要
Ｉ ｘ ０ （ ｋ ） － ｂ 。 （ ｋ ） ｘ ｏ （ ｋ ） ＞ ｂ （ ｋ ）
地揭示 了水质等级划分上的模糊性 ， 但 第 ｋ项水 质 评价 参数 的实测结 果 ； ｙ ｊ 隶 属函数 的构造往往带有 主观性且运 （ ｋ ）为第 ｉ 级评价标 准第 ｋ项指标 的 级别之上限与下限。 因为关联 系数是 比较序列 与参考 序 算较为复杂。 而水质分类或水体污染程 标准值 。 度都具有不确定性 ， 具有灰色概念。本 文通过 引入灰色 系统理论来进行水质
， …， ｎ ） 行评价。 由于单项指标超标 即使平均值 ２
同时设评价标准 为比较序列 （ 又 方法 中采用点 到点 的计 算方法并不适合 间距离 的计算公式 ， 定义绝对差为 ：
ｆ ａ ｉ （ ｋ ） 一 ｘ ｏ （ ｋ ） ｘ ０ （ ｋ ） ＜ ａ ｉ （ ｋ ）
求， 即一票否决原则 。但用最差 的单项 称 子序 列 ） ， 共划 分 ｓ 级， 则有 第 ｊ 级 关联 系数 的计算 。因此 采用基于点到 区 指标水质来判定水体是否满足水体使 标 准的比较序列 ： 用功能 ， 并不能保证其科学性。模糊数 污染物对相邻两等级的隶属程度 ， 较好
灰色关联度分析方法在水质评价中的应用——以常州市北市河为例
的 Ｐ个 级别 的 １ １ ３项评 价 因 子 的无 量 纲 化 值 构 成 参 考数 列 ， 即 ｊｋ （ ）＝（ｊ １ ， ２ ， ，ｊｍ） ， ＝ （ ）ｘ（ ） … （ ） ｉ
１， … ， ２， Ｐ。
价 样本 的各 评 价 因子 的实 测值 ， 中下 标 ｉ 示 待 其 表
ｌ． ｙ
Ｋｅ ｏ ｄ ： ａｅ ｑ ａ ｔ ｅａｕｔ ｎ ｒｅ ｅａ ｏａ ｎ ｌｓ ；ｄｍｅｓ ｎｅｓ ｗ ｔ ｕ ｌｙｇａｅｊｄｍｅ ｔ ｙｗ ｒ ｓ ｗ ｔ ｕ ｌｙ ｖｌａｉ ；ｇ ｙｒｌｔ ｎｌ ａ ｉ ｉ ｎ ｉ ｌｓ ； ａ ｒｑ ａ ｔ ｒ ｄ ｇ ｎ ｒ ｉ ｏ ｉ ａ ｙｓ ｏ ｅ ｉ ｕ
人类 和一 切 生物 的生 存 和 发展 都 需 要 用 水 ， 且
对水 质 都有不 同的要求 ， 为更 好地 保护 地球 环境 、 使
得 地球 生物 不受有 害水 体 的侵害 以及更 好地 满 足人 类 的用 水需 求 ， 要 进 行水 质 检 测 与评 价 。水 质 分 需 析与 评价 是 水 环 境 保 护 与治 理 最 基 础 性 的工 作 之
Ｖ １３ ｏ２ ｏ．７ Ｎ ．
Ｆ ｂ Ｏｌ ｅ ．２ ２
同做 法 ， 色关 联 度 分 析 （ ｒｙＲ ｌｔ ｎ ｌ ｎ ｌ ｉ） 灰 Ｇ ｅ ｅａ ｏａ Ａ ａ ｓ ｉ ｙｓ
… ・
改进的灰色关联度分析在地表水环境质量评价中的应用
题 ｌ 。事实 上 ， 地 表 水 环 境 质 量 评 价 中 ， ３ ］ 在 存 在一 定 的不 清 晰 概 念 和信 息 不 完 全 等 问题 ， 因
此 ， 表水 环境 系统是 一 个本 征性 灰 色系 统ｒ ， 地 ４ ］
曲线越 接 近 ， 相应 序列 之 间 的关 联 度越 大 ， 反之
证 明该 方 法 在 评 价 水 质 时 具 有 较 强 的合 理 性 和 可 行 性 。 关 键 词 灰 色 理 论 ；关 联 度 分 析 ；改 进 方 法 ；地 表 水 环 境 ；质 量 评 价
Ｘ５ ２
中图法分类号
目前 ， 地 表 水 环 境 质 量 评 价 的 主 要 方 法 对
第 １卷 ８
第 ２期
北京 石油 化工 学 院学报
Ｊ ｕ ｎ ｌ ｆＢ ｉ ｎ ｎ ｔｔ ｔ ｆ ｏ ｒ ａ ｅｊ ｇ Ｉ ｓｉｕ ｅｏ ｏ ｉ
Ｐｅ ｒ — ｈｅ ｃ ｌＴｅ ｈｎ ｏｇｙ ｔ ｏ ｃ ｍｉａ ｃ ｏｌ
Ｖｏ１ １ ＮＯ ．８ ．２
２１ ０ ０年 ６月
Ｊ ｎ ２１ ｕ ． ００
改 进 的 灰 色 关 联 度 分 析 在 地 表 水 环 境 质 量 评 价 中的应 用 ＊
徐 红 敏 刘 静 毛 红 健 陈 亚 卢 静 王 雪
（ 京石油化工 学院数理系 ， 京 １２１） 北 北 ０ ６ ７
摘
要
灰 色 关 联 度 分 析 广 泛 应 用 于地 表 水 环 境 质 量 评 价 。它 的 特 点 是 从 与 水 质 标 准 的 关
１ ２ 数据 的无量 纲化 处理 ．
（＿ 壶｛ ） 一
样， 即使 有 的 量 纲 一 样 ， 绝 对 值 大 小 也 不 一 但
基于改进灰色关联度的风险评估方法
基金项 目：国家 自然科学基金项 目 （０ ７ ０ １；贵州省工业攻关计划基金项 目 （ ５ ３ ５ ３） 黔科合 ＧＹ字 【０ ０ ０ ６；贵州省优秀科技教育人才省长专项 ２ １］１５ ） 基 金项 目 （ 省 专 合 字 （０５ ９ 黔 ２ ０ ）１９号） 。 作者简介：罗东梅 （９ ４ ，女，重庆人 ，硕士，研究方向为计算机通信与网络安全； 秦水介 （９３ ，女，贵州贵 阳人 ，教授，博士生导 １８ 一） １６ 一）
ｐ ｏ ｅ ａ ａ ｉｅ ｔ ｎ ｆ ｅ ｔ ｅｙ ａ ｓ ｓ ｅｓ ｓｅ ｒ ｖ ｓ ｈ ｈ ｔｍ， ａ ｄｔ ｅａ ｓ ｓ ｍｅ ｔ ｅ ｕ ｔ ｒ ｃｕ ｌ ｔ ｉ ｈ ｒ ｅ ｒ ｅ Ｉ ｃ ｎｐ ｏ ｉｅｒ — ｔ ｃ ｙ ｉ ｂ ｔ ｙ ｎ ｓｅ ｓ ｎ ｓ ｌ ａ ｅｔ ａ ｔ ａ ｈｈ ｇ ｅ ｇ ｅ ． ｔ ａ ｒ ｖ ｄ ｈ ｒ ｓ ｏ ｗｉ ｄ ｅ
ｗｈｃ ｃｕ ｅ ｆ ｏ ａｉｉｔ ｔ ｘｔ ａｃ ｌｔ ｉｈ． Ｔ ｅｐ ａｔ ａ ｐ ｌ ａｉｎｏ ｅｔｉ ｂｓ ｓｅ ｏ ａ ｉｈ ｕＰ ｏ ｉｃ ｉｈｉ ｌｄ ｄｏ ｍｐ ｔ ｌ ｍａｒ ｃ ｌｕａｅｗｅｇ ｔ ｈ ｒｃｉ ｌ ｐｉ ｔｏ ｎａｃｒａｎｗｅ ｙ ｔｍ ｆ ｘＧｕｚ ｏ ｒ ｖｎ ｅ ｎ ｃ ｂｉ ｙ ｉ ｏ ｃ ａ ｃ Ｔ
大 程 度 上 的减 少 这 些 主 观性 ， 要 运 用数 学方 法 对 其量 化 。 需 如
果 不 考 虑 风 险要 素 的权 重值 ， 可 能 使 评 估 结 果 失 真 ， 能客 则 不 观 的反 映 风 险 评 估 过 程 。因 此 本 文 对 评 估 专 家 给 出 的风 险评
了用 的灰 色 统 计 原 理 方 法 ， 没 有 具 体 介 绍 怎 么 运 用 ， 点 在 但 重
汾河治理实践报告
汾河治理实践报告1. 引言随着工业化的快速发展，水资源逐渐受到了污染和破坏，保护和治理水资源成为各国重要的工作之一。
汾河作为中国北方重要的河流之一，也面临着严重的水污染和生态破坏的问题。
为了保护和治理汾河流域的水资源，相关部门采取了一系列的措施，本报告将对汾河治理实践进行总结和分析。
2. 汾河水质改善措施为了改善汾河的水质，相关部门采取了以下措施：2.1 污水处理厂建设在汾河流域的重点城市和工业园区，新建了多个污水处理厂。
这些污水处理厂采用先进的处理技术，能够有效地去除废水中的污染物，提高排放水质。
同时，还建设了配套的污水管网，将城市和工业区的污水集中输送到污水处理厂进行处理，避免了直接排放。
2.2 农村污水治理为了解决农村地区的污水排放问题，相关部门在汾河流域的农村地区推广了农村生活污水集中处理模式。
该模式将农村地区的污水集中收集起来，经过处理后再进行排放，提高了农村地区污水处理的效率和水质。
2.3 生态修复工程针对汾河流域的一些受损生态区域，进行了生态修复工程。
修复工程主要包括湿地恢复、植被覆盖恢复、河道整治等措施。
通过修复受损的生态系统，提高流域的水质和生态环境。
3. 汾河流域水资源管理为了更好地管理汾河流域的水资源，相关部门采取了以下措施：3.1 水资源调控根据汾河流域的水资源状况和需求，制定了水资源调控方案。
通过水资源的合理配置和调度，保障流域内各个地区的用水需求，确保水资源的可持续利用。
3.2 水资源监测建立了汾河流域水资源监测系统，实时监测水质、水量等参数。
通过对水资源的监测，能够及时发现水质异常和水量变化，及时采取措施进行调整和管理。
3.3 水资源保护加强对汾河流域水资源的保护工作，严禁乱倒废水、乱排污染物等行为。
加大对违规行为的处罚力度，提高违规成本，保护汾河流域的水资源。
4. 汾河治理效果评估针对汾河治理实践的效果进行评估，主要从水质改善和生态恢复两方面进行评估：4.1 水质改善效果评估根据监测数据和水质评价标准，对汾河流域的水质进行评估。
基于灰色聚类法的水环境质量综合评价研究
标的聚类权计算结果见表 ４ 。
表 ４ 各 灰 类 中各 评 价指 标 的聚 类 权 （ 】
按照最大隶属原则确定 聚类样本属 于哪一类 ， 则有
＝ｍ ￡ ｛ ｝ ａ ｝ ｘ｛ ｌ 则 称 对 象 ｉ 于 灰 类 。 属
２ 案 例
（） ７
太 子 河 流 的 水 源 有 南 北 两 支 。 两 支 流 到 本 溪 县 马 家 崴
， —— 一 —
： —
１ ２ 灰类 白化权 函数 的确定 ． 确定第 个污染 物对 第 个评 价 等级 的 白化 权 函数 （， 。 ） 取这样 的形 状 ，所有 的 以各 评价 等级 标准值
（） ４
ｔ＝ １
∑１ Ａ ／
１ ４ 确定聚类系数 ． 设 为对象 ｉ 属于 ｋ 灰类 的指标 变权 聚类 系数 ， 则有
∈ｌ ， ０Ａ Ｊ
赫 Ｉ
０ Ａ
—
（） １
∈［ ， ）
Ａ 一
（ ｔ Ａ 几
Ａ （） ２
信息是不完全 的或不 确切 的 ，可 以将水 环境 系 统视 为一 个
＝
灰色系统 ，即部 分 信 息 已知 、 分 信 息 未知 或 不确 知 的 系 部 统 Ｊ此情 况下 ， ， 适合采用灰 色聚类法进行 多种参 数 的综 合
Ａ Ａ
Ａ
＝
∈（ Ａ ） Ａ ，
１ ０
＋。 ］ 。 ∈［ ， ０Ａ ］
（ ）
１ １ 水质分级标准 ．
评价指标 和水 质分 级标 准 以 Ｇ ３ ３ －２ ０ 《 Ｂ ８ ８ ０ ２ 地表 水 环 境质量标准》 为依据 ， 质共 分 为 ５个 评价 等级 。评 价指 标 水 的标 准值设为 Ａ ， 地 表水 环境 质量 标准》中的分类 值 为 以《
灰色聚类法在福建晋江水系水质评价中的应用
Ａｂ ｔａ ｔ Ｉ ｄ ｉｉｎｔ ｏ ｒｈ ｎ ｉｅ ｐ ｆ ｆ ｎ ｉｄ ｘａ ｄ ｆｚｙ ｓｎｈ ｔ ｖ ｕ ｔ ｎ，ｇｅ ｙｔｍ ｕ ｈ ａ ｒｙ ｃｕｔｒｎ ｓｒ ｃ ：ｎ ａ ｄｔ ｏｃ ｍｐ ｅ ｅ ｓｖ ｉ ｉ ｎ ｅ ｎ ｕ ｚ ｙ ｔｅ ｃ ｅ ａ ａ ｏ ｏ ｏ ｕｏ ｉ ｌ ｉ ｒｙｓ ｓ ｅ ｓ ｃ ｓｇ ｅ ｌｓｅ ｇ ｉ
Ｋｅ ｒｓ ｇｅ ｌｓ ｒ ｇｍｅ ｏ ； ｉ ｉ ｇＲｖｒ ａｅ ｑａ ｔ ｅａ ａ ｏ ｙｗｏｄ ： ｙｃ ｔｉ ｔ ｄ Ｊ ｊ ｎ ｅ；ｗ ｔｒ ｕｌ ｖｌ ｔｎ ｒ ｕ ｅｎ ｈ ｎａ ｉ ｉ ｙ ｕｉ
前言
晋江 为福建省 中南部 河 流 ， 游 有东 、 两 溪 ， 上 西 西溪 为干流 。干流长 １２公里 。两溪 汇于南 安双 溪 ８
Ａ ｃｒｉｇｔ ｗ ｔ ｕ ｉ ｕｖｙｄ ｔ ｆｒ ｉ ｉｎ ｉｅ ｆ ｕｍ ０ ｉ ０ ３ ｈｓ ｒｃｅｕ ｌｅ ｒｙｃ ｓ ｒ ｅ ｏ ｃｏｄｎ ａｅ ｑ ａ ｔ ｓｒｅ ａ ｎ ａｇＲ ｖｒ ａ ｕｃ ｉ ２ ０ ，ｔｉａｔ ｌ ｔｉ ｄｇｅ ｌ ｔｉ ｍ ｔ ｄｏ ｏ ｒ ｌｙ ａｏＪｊ ｏＱ ｙ ｔｎ ｉ ｉ ｚ ｕｅｎ ｇ ｈ ｆ
ｉ ｉ ｉｎ ｉｅ ｆ ｕｉ ｒｖｎｅ ｎＪ ｊ ｇＲ ｖｒｏ ｊ ｎＰｏｉｃ ｎａ Ｆ ａ
Ｄ ｎ ｕ ｎ Ｃ ｅ ｉｇＨ ， ｈｎ ａｇｈｎ ｅ ｇＸ ａ ， ｈｎＱｎｈ ａ Ｚ ａｇＪ ｎ ｓａ ｉ
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基于改进灰色关联分析法的汾河水质评价
随着城市化进程的不断加快，水污染问题日益突出，汾河水质评价成为了保护水资源、改善环境质量的重要依据。
为了更准确地评价汾河水质，采用灰色关联分析法对汾河水质
进行评价，结合改进方法，提高水质评价的准确性和可靠性。
对汾河的水质监测数据进行采集和整理，包括水质指标的测量值和评价等级。
在灰色
关联分析中，将水质指标作为高关联性因素，将不同水质指标之间的关联程度作为评价指
标之一。
然后，利用灰色关联度计算模型，对汾河水质进行评价。
传统的灰色关联度计算模型
使用的是白色噪声模型，而在改进方法中，可以采用自适应噪声模型，更好地反映出水质
指标之间的关联程度，提高评价的准确性。
接下来，根据灰色关联度计算结果，对汾河水质进行等级评价。
将灰色关联度值进行
归一化处理，然后根据预先设定的评价标准，划分水质等级。
等级评价结果不仅可以描述
汾河水质的现状，还可以为以后的水质改善目标提供参考。
分析汾河水质改善的关键因素，并制定相应的控制策略。
通过灰色关联分析，可以确
定影响汾河水质的关键因素，如污水处理、工业废水排放等。
在制定控制策略时，应优先
考虑这些关键因素，并采取有效的措施进行控制和改善。