用模糊数学综合评价法对水质进行评价

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综合指数法和模糊综合法在地下水水质评价中的对比

综合指数法和模糊综合法在地下水水质评价中的对比

综合指数法和模糊综合法在地下水水质评价中的对比摘要:以地下水实测资料为例,选用NH4+、KMnO4、F、NO3-、Mn、Fe、SO42-、总硬度、TDS、NO2-共10个评价指标,分别运用综合指数法和模糊综合评价法进行地下水水质评价,并比较两种方法的结果。

结果表明:研究区域地下水水质总体上较好,超Ⅲ类的占22.3%;模糊综合评价法在评价中考虑了所有评价指标对地下水水质的影响,并量化了所有评价指标的影响权重,使结果更精确。

关键词:综合指数法;模糊综合评价;地下水;水质评价中图分类号:X824 文献标志码:A地下水水质评价是以水质分析的结果,结合不同地区水文水资源情况,采用合适的方法进行分析评价[1],目前综合指数法和模糊综合评价法在地下水水质评价中应用最为广泛。

综合指数法评价结果可以定量的描述水质质量,基本上反映污染程度和性质,具有评价过程简便,运算简单等优点[2],《地下水质量标准》(GB/T 14848—2017)[3]采取了此种评价方法。

模糊综合评价法能综合考虑每个评价因子对综合评价结果的贡献,并把贡献权重进行分配,弥补了综合指数法未考虑权重的缺陷[2],可以直观地判断水质的优劣情况,并从总体上对地下水所属质量类别作出综合判断[4]。

为了更好的了解两种方法在地下水水质评价中的应用情况,以获取研究区域的地下水资料为例,分别进行评价比较结果,并得到该区域地下水水质状况,为该地区的地下水资源利用、地下水污染防止提供依据和技术手段。

1评价方法1.1综合指数法根据《地下水标准》(GB/T 14848—2017),首先进行各单项组分评价,划分组分所属质量类别,然后按表1分别确定各单项组分的评价分值F i 。

表1 单项组分评价取值类别 I 类 II 类 III 类 Ⅳ类 Ⅴ类F i 0 1 3 6 10按下式计算综合评价分值式中:为各单项组分评价分值的平均值;n 为项数;为单项组分评价分值中的最大值。

根据值,参照表2划分地下水质量级别。

改进模糊综合评价法在水质评价中的应用

改进模糊综合评价法在水质评价中的应用

模糊综合评价法是一种评价方法,它利用模糊数学理论来处理语言模糊、概念模糊和可能发生的误差,具有计算简易、结果易于解释和能
够直接得到综合识别结果等优点,近年来已经在水质评价中得到广泛
应用,并取得良好成效。

首先,模糊综合评价法在水质评价中能够充分发挥出评价指标的优势,把多个支持参数进行比较,以实现对水质的整体评价,从而加强治理
的针对性。

其次,模糊综合评价法能够加强水质评价的准确性,通过
设定不同的权重,计算机可以帮助人们根据实际情况做出更加合理的
评价结论,使水质评价在自然环境中更准确地反映出实际状况。

再次,模糊综合评价法具有易于操作和节约空间的优势,可以大大缩短水质
评价所需要的时间和空间,使其更适合于紧张的环境条件。

总之,模糊综合评价法在水质评价中得到广泛应用,具有良好的效果。

为了进一步提高水质评价的准确性和可靠性,应当持续完善和开发未
来的水质评价算法,不断优化和改进模糊综合评价法的成果,以更好
地反映水体环境的实际状况,用技术支持水资源保护。

2.水质评价与模糊综合评价法

2.水质评价与模糊综合评价法
12


5)迄今没有一个被大家公认通用的、具有可比性的水 质综合评价数学模型。各地各部门在进行水质评价时, 选用模型的任意性很强,评价的结果不便于与其它地区 水质状况进行比较,因而也不能准确反映本地的相对污 染状态,国家难以全面掌握水环境污染的时空分布态势, 其结果难以被公众接受,达不到水质评价的目的。1999 年12 月在广州召开的全国综合评价技术研讨会提出, 要把水环境综合评价方法的统一和改进问题作为目前 需要重点解决的问题之一。 6)缺乏比较客观的确定环境因子权重的量化方法。除 人工神经网络评价法外,其它各种方法的评价结果无疑 都受权重影响很大,权重的研究是一个重要的课题。在 多因子的水质综合评价中, 各因子对环境污染的贡献 是不同的,而目前缺乏统一的客观的定权方法,这对评 价结果的可比性影响较大。
8
吕兰军、徐祖信、李俊莉运用各种指数法进行 水环境质量评价,并提出改进意见和一种全新 的河流指数评价方法,它既可以比较分析同一 类水质指标在同一级别中的差异,又可以在不 同类别水质指标中比较分析水质的污染程度; 汪家权、沈时兴把多种评价方法相结合,构建 新的评价模型应用于水质评价中,李如忠对水 质评价模型进行了综述;宋军继分析了城市环 境与水的关系以及城市水环境面临的问题,在 此基础上提出了城市水环境发展的应对策略。 由上可见我国关于河流、湖泊水环境质量评价 和水质评价方法的研究相当活跃,使得水环境 质量评价研究进入快速发展时期。
19
3.灰色评价法
水质的监测数据都是在有限的时间和空间范围内获得的,因 而信息是不完全或不确切的,故可将水环境系统视为一个灰 色系统,即部分信息已知,部分信息未知或不确知的系统, 这一原理应用于水质综合评价中的基本思路是:计算水体水 质中各因子的实测浓度与各级水质标准的关联度,然后根据 关联度大小确定水体水质的级别。对处于同类水质的不同水 体可通过其与该类标准水体的关联度大小进行优劣比较。 灰色评价法主要有灰色聚类法、灰色关联法、灰色模式识别 法、等斜率灰色聚类法、区域灰色决策法、加权灰色局势决 策法、梯形灰色聚类分析法、灰色局势决策法、灰色贴近 度法等。

基于模糊数学的金波湖水质评价

基于模糊数学的金波湖水质评价

环境科学科技创新导报 Science and Technology Innovation Herald105DOI:10.16660/ki.1674-098X.2017.27.105基于模糊数学的金波湖水质评价①贾涛1 刘鹏2 吴瑜2(1.吴忠市科信环境检测有限公司 宁夏吴忠 751100;2.宁夏大学资源环境学院 宁夏银川 750021)摘 要:本文运用模糊数学方法对金波湖的水质进行评价,评价结果为Ⅳ类水,符合对景观水面水质的要求,但在北部局部地区湖水污染较为严重,为Ⅴ类水,水质较差。

金波湖作为宁夏大学的观赏湖,是宁夏大学师生最喜爱的休闲观光场所之一,其水质状况对宁夏大学师生的生活环境有重要影响。

通过分析水质状况能为金波湖水质评价以及水质治理提供理论基础和科学依据。

关键词:模糊数学 水质评价 金波湖中图分类号:F406.3 文献标识码:A 文章编号:1674-098X(2017)09(c)-0105-03Abstract : This paper uses fuzzy mathematics method assessing the water quality of Jinbo Lake, and the results is Ⅳ which illustrated the water of Jinbo Lake met the requirements of landscape water quality. But in the northern part of Lake, the water pollution is serious. Jinbo Lake plays a important role in Ningxia University, is one of the teachers and students of Ningxia University's favorite leisure sightseeing places, Jinbo Lake have an important impact of the living environment of the teachers and students of Ningxia University. The analysis of water quality can provide a theoretical basis and scientific basis for water quality evaluation and water quality control of Jinbo Lake.Key Words : Fuzzy mathematics; Water quality assessment; Jinbo Lake①作者简介:贾涛(1987—),男,宁夏吴忠人,本科,主要从事环境检测研究。

模糊综合评价法在水环境质量评价中的应用

模糊综合评价法在水环境质量评价中的应用

模糊综合评价法在水环境质量评价中的应用摘要:为提升水环境质量评价的客观性、真实性与准确性,响应生态文明建设要求、推进生态环保进程,本文研究模糊综合评价法在水环境质量评价中的应用。

介绍了模糊综合评价法的概念及应用原理;以某公园水体为例,分析模糊综合评价法在水环境质量评价中的应用,从准备工作、综合评价、结果分析三角度出发,列举应用策略,结合评价结果,提出相应的治理建议。

期望本文能够为相关工作者带来一定的参考作用。

关键词:模糊综合评价法;水环境;质量评价。

一、模糊综合评价法介绍在生态文明建设日益推进的时代背景下,水环境保护越发受到社会公众的一致重视。

目前看来,相关工作者多会采用模糊综合评价法,评估水环境的具体质量,具体而言,它是一种基于模糊数学模型的评价方法,其应用原理为结合模糊数学的隶属度,将定性评价转化为定量评价,进而准确评估得出水环境的具体质量,为环境保护工作提供一定的参考依据[1]。

在实际应用中,工作人员通常会采用此种方式,搜集与水环境质量变化的连续性、分级界限的模糊性有关的数据信息,在综合考虑多种因素的基础上,评估水环境的实际情况,实践证明,该方法有着较好的应用效果,得出的数据信息清晰、真实、可靠,同时具有较强的系统性,工作人员可借助该方法得出的数据,解决一些难以量化的生态环保问题,保障环境治理工作的顺利开展。

二、水环境质量评价应用模糊综合评价法的具体策略(一)准备工作通常情况下,在水环境质量评价中,工作人员应统筹考虑如下几点因素:感官性因素、氧平衡因素、营养盐类因子、毒物因子、微生物因子。

本文选择某一位于郊野公园的水体进行研究,该水体具有较强观赏性,因此开始正式的评估前,工作人员需参照《特征水质参数表》中对生活娱乐设施水体提出的要求,设计水环境质量评价因素集合。

本文设计了如下几类集合:PH、总磷、总氮、溶解氧、高锰酸盐指数。

毋庸置疑,实际应用中,水环境的优劣具有较强的模糊性,在测定水环境遭受污染的具体程度时,工作人员很难把控好受污染的实际界限,这些均属于水环境质量评价中的模糊现象,需借助模糊综合评价法来解决,具体的处理步骤一般如下:确定评价因素集合、确定评语集合、建立隶属函数、确定评价因子对评语集合隶属度、构建模糊矩阵、确立权重集合、得出综合评价结果[2]。

水质监测数学建模[整理版]

水质监测数学建模[整理版]

水质检测与等级评判摘要本文主要探讨地表水的污染问题。

在对地表水信息进行统计分析的基础上,对某村的四口水井的水质情况作出综合评价。

模型中用到了线性加权综合法和逼近理想点(TOPSIS)的排序方法,根据所给的数据对四口水井的水质进行排序。

由于水质评价中包含一些不明确的方面,因此模糊数学在水质综合评价中得到广泛应用,另外借助于稳态条件的一维水质模型和质量守恒定律得到了主要污染指标的分布区域`。

应用模糊数学综合评价法根据商丘市某村四口水井水质评价的特点,选取溶解氧、化学需氧量、总磷和氨氮作为评价因子,建立模糊关系矩阵,根据模糊数学最大隶属度原则评定水质的等级。

首先运用线性加权综合法,通过用均方差法计算权重系数,再运用线性加权综合模型计算调查项目的加权综合评价值,最后进行排序。

用均方差法所求得的权值在逼近理想点法中同样有效。

因此,在A模型权重确定后,我们运用逼近理想点法引入一个虚拟的正理想解和一个负理想解,他们分别是所有评价对象中该指标的最好的、最差的,这样,就可以求出各评价对象与正理想解和负理想解的距离。

然后计算各个评价对象对理想解的相对接近度,进而评价各评价对象的优劣序。

在操作过程中,我们采用A型的权重系数,因此可以利用原始数据信息排序,信息损失小,比较精确。

由于在本题对水质的研究中存在一些不确定的因素,因此对于问题二运用模糊综合评判方法。

在模糊评判法中构造变权函数算得权重矩阵,对水质等级进行判断。

关键词:水质、综合评价、模糊数学、评价因子、隶属函数一、 问题重述某村内有各相距500米以上的四口水井,分别位于村东、村西、村南和村北,由于农业和生活排放废物使地下浅表水遇到污染,水质监测资料如附件1所示.请完成以下问题:(1)请用2种以上的数学方法对该村的四个井水的水质进行排序,并比较是否由于方法的不同导致存在着异,以及差异产生的原因。

(2)请对该村的四个井的地表水分别进行水质等级判断。

(水质分级标准参考附件2,或自己查有关资料)二、 问题分析2.1问题背景分析自工业革命以来,各国工业的迅速发展给各国的经济带来了很大的收益,人民的生活水平日益提高。

基于模糊数学法的清水河水质评价

基于模糊数学法的清水河水质评价

模糊数学是美国的一位 自 动控制家 Zdh ae 教授【 l 1 在 16 年 提 出的 , 95 在许 多 领域 得 到 了广 泛 运 用 , 在
水 质 评 价 中也 有较 好 的研 究 成果 [ 2 1 水 环境 质 量 。在 评 价 中 , 污染 的程度 就 是一 个 很模 糊 的概 念 。 因 水 此 , 以利用模 糊数学综合评 价方法来 评价水质 。 可
项评价因子组成因素集 , f 即 溶解氧 , 高锰酸盐指
数 、 化需 氧 量 、 生 氨氮 、 总汞 、 总铅 、 化物 、 发 酚 、 氰 挥
石 油类 1 。
评 价 集 是 指 对 评 判 对 象 可 能 作 出 的各 种 评 判 结果 所组 成 的集 合 , 通常 用 表示 , : l v 即 =f , 3 V ,

婷, 焦树林 , 易旭敏 , 林
凯: 基于模糊数学法的清水河水质评价
级别嘲 。最后再 对 B进行 归一 化处理 。
R=
3 清水河水质评价
31 隶属度 距 阵 .
根 据 贵 阳市 清水 河 20 08年 3个 断 面 的水质 监
其中, 表示第 i r 个评价因子对第. 『 级评价等级
… …
l在 水环 境质 量评价 中一 般采 用 5个评 价等 。
1 概 况
清 水 河 , 段 称 南 明河 , 乌 江 右 岸 的一 级 支 上 是
级 , V { , Ⅲ , V t 即 _ I Ⅱ, I l。 - V, 3 J
22 确 定隶属 函数 .
流, 发源于苗岭山脉北麓平坝县玉龙乡。清水河集 水面积约 660 k 2 0 m , 天然落差约 70 m, 4 平均坡 降 约 3 4 。流域地处贵州省中部社会 、 .% , 4 经济 、 文化中 心地 带 。清 水河西 南 部 以苗 岭 山脉花 溪 县林 卡乡 东 南 山峰 、 龙里县羊场乡云雾 山与蒙江分水 ; 东部以

模糊综合评价法在黄河小北干流水质中的应用

模糊综合评价法在黄河小北干流水质中的应用

模糊综合评价法在黄河小北干流水质中的应用利用水质模糊综合评价法,对“十二五”期间,黄河小北干流潼关断面枯水期、平水期、丰水期的溶解氧、高锰酸盐指数、五日生化需氧量、氨氮、挥发酚、汞、铅等7项指标的水质监测资料进行了评价,获得了满意结果。

标签:模糊综合评价法;水质;黄河小北干流doi:10.19311/ki.1672-3198.2016.32.0951 前言黄河小北干流即禹门口至潼关河段,全长132.5km,河道总面积为1107.67km2。

该河段属于宽浅游荡性河道,地域广阔,河段内大量滩地为低洼易涝的盐碱地。

由于经济发展和社会进步,城镇规模的扩大,用水量不断增加,加上两岸工矿业废水和生活污水直接排入河中,使水体受到严重污染,水环境承载能力大大降低。

该河段水质状况直接关系到周边民生问题,适时进行水质现状分析评价,具有很重要的现实意义。

为了掌握黄河小北干流水体状况及多年变化趋势,本文采用模糊综合评价法,对“十二五”期间黄河小北干流枯水期、平水期和丰水期水质状况进行评价。

2 水质模糊综合评价法概述水质模糊综合评价法:是利用模糊数学原理进行水环境质量综合评价的方法,它是通过确定污染指标的浓度和水质质量标准序列间的隶属度,来确定水质级别。

该方法考虑了参评指标在总体中的地位,为其配以适当的权重,确定隶属函数,再经过模糊矩阵复合运算,求得综合隶属度,根据隶属度来划分水质类别,进而得到综合评价结果。

2.1 建立评价对象的因子集3.4 水质模糊综合评价以2011年枯水期为例,进行模糊矩阵的复合运算。

由3.3节表3中得知:A=(a1,a2,…,am)=(0.105,0.192,0.127,0.511,0.021,0.044,0.000),由3.2节中求出的模糊关系矩阵R,采用“相乘相加法”进行复合运算,计算得:B =A·R =(0.253,0.037,0.199,0.000,0.511)。

根据最大隶属度原则得:2011年枯水期的水质级别为Ⅴ级。

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用模糊数学综合评价法对水质进行评价
付智娟
(中山市环境保护科学研究所,中山 542803)
摘 要:综合评价法作为模糊数学的一种具体应用方法,在很多领域中得到了广泛的运用。

由于综合评价法的数学模型简单、容易掌握,更适合于对多因素、多层次的复杂问题的评价。

将其应用于对水质的评价能更客观、科学地反映水质情况。

关键词:模糊数学 ;综合评价法;水质评价法
Abstract:As the praxis of fuzzy mathematics,comprehensive evaluation is prevalent used in many fields ,Because it is a simple mathematical model and easy to use,comprehensive evaalution has advantage to solve the complex problem that have more different ing it to evaluate the quality of water can get an objective and scientific result.
Key words: fuzzy mathematics; comprehensive evaluation; evaluate the quality of water
模糊数学理论是近年来发展起来的科学,水质的好坏具有模糊的概念,因此也可以用它来评价水质,对水质进行综合评价,打破以往仅用一个确定性的指标来评价水质的方法,并可以弥补其中的不足,更客观、科学地对水质进行评价。

现引用对某水质进行评价的例子来说明模糊数学综合评价在水质评价中的运用。

1. 基本概念 1. 1隶属度
以往的水质分级中多用一个简单的数学指标为界限,造成界限两边分为截然不同的等级.例如参数DO , I 级水的指标为7mg/L,则7.1mg/L 为I 级水,但DO 若为6.9mg/L 就的定为II 级水。

事实上,由于水质的污染程度属于模糊概念,所以这里用隶属概念来描述模糊的水质分级界限。

所谓隶属度系指某事物所属某种标准的程度:如:DO=7.1mg/L 时,隶属I 级水的程度为100%;6.9mg/L 时,隶属I 级水的程度达95%。

隶属度可用隶属函数表示。

为方便起见,取线性函数:
010X X X X --或0
11
X X X
X --,(X 0<X<X 1)
=Y 1(对应于X 1所属的那一等级),(X ≥X 1)
0(对应于X 1所属的那一等级),(X ≤X 0)
式中:
Y ——对应于X 0或X 1所规定的那一级水的隶属度; X ——实测值;
X 0、X 1——某项参数相邻的两级水质标准值。

1. 2权重及归一化运算
根据各参数超标情况进行加权,超标越多,加权越大。

权重值为:
i
i
i S C W =
式中:Wi ――第i 种污染物以平均标准为基准的超标指数,即为权重;
Ci ——第i 种污染物实测浓度;
Si ——第i 种污染物各级标准值的算术平均值。

为进行模糊运算,将各单项权重再进行归一化运算:
∑==
m
i i
i
i
i
i S C
S C V 1
式中:Vi ――第i 种污染物的归一化权重;
Ci ——同上; Si ——同上。

1. 3模糊矩阵的复合运算
在进行综合评价时,会用到两个模糊矩阵的复合运算。

这种运算同一般矩阵乘法相似,不同的是两数相乘“· ”改为“∧”,并取其中小者为“积”;两数相加“+”改为“∨”,并取其中大者为“和”。

2. 评价算法描述
设用污水等级标准对T(T 表示被评价水质的某个参数)项目进行评价,标准中等级数为
k G ,k=1,2,3,…,s,即有s 个等级.假设某水质有m 个评价因素(参数)j u ,j=1,2,3, …,m 。

每个评
价参数有n 个定性的评价等级i V =1,2,3, …,n 。

这些等级按评价要求具体划分,可以定为I 、II 、 III 、IV 、V …等级别。

对照标准,可以确定某水质的每个评价参数j u 所在的评价等级标准,记为mn R ,得到的评价表格如表1。

表1 评价表
参数
等 级
1V 2V … i V … n V 1u
11R 12R … i R 1 … n R 1 2u
21R
22R
… i R 2
… n R 2



… …
… …
j u
1j R
2j R
… ji R
… jn R



… …
… …
,m u 1m R 2m R …
mi R …
mn R
表1反映了各单项参数与等级之间的关系,这种关系用隶属度表示称作模糊关系。

表2中ji R 表示被评价水质的第j 个因素(参数)u 可能为等级i V 的概率(即隶属度)。

用模糊矩阵R 表示。

由于评价参数中各个等级标准在某水质评价中的地位不同,由此要求对评价参数赋予权值,其和为1。

用矩阵A 表示为A=(a 1,a 2, … ,a m ),其中
11
=∑=m
j j
a。

设被评价水质地参数评价矩阵为B ,则R A B ⋅= .即
B=(a 1,a 2, … ,a m )
A 与
B 是两个模糊矩阵,所以以上的矩阵的运算遵循模糊矩阵的复合运算法。

得B=(b 1,b 2, …,b n )。

B 矩阵表示水质中的某评价中属于1V 等级的程度(比例)是b 1,属于2V 等级的程度是b 2, … ,依次类推。

根据矩阵B 可以综合评价水质所属的等级。

3. 计算评价结果
取三个参数来评价:砷(As );汞(Hg );铬(Cr )。

水质分为五个等级,其标准值假设为表2中所列数值。

表2假设的水质分级标准 项目 污水等级标准
监测浓度 I II III IV V As 20 50 100 200 400 38 Hg 0.5 1.0 2.0 5.0 10.0 0.7 Cr
50
100
200
500
1000
14
浓度单位:ppb
3.1用隶属度刻画水质分级界限
以Hg 为例,监测值为:X=0.7,其相邻地两级水质标准值为:X 0=0.5(I 级),X 1=1.0(II 级)。

对I 级水的隶属度为:Y I =
6.05.00.17
.00.1=--
对II 级水的隶属度为: Y II =4.05
.00.15
.07.0=--
即有60%可能划为I 级水,40%可能划为II 级水。

很明显,就Hg 这单项污染物而言,该水质不可能划为III 、 IV 、V 级,故它们地隶属度为零。

同样可得砷(As )和铬(Cr )对各等
3.2计算权重
计算权重并赋予各参数:对上述集合中U 中m 项参数给予权重,组成一个1×m 矩阵A :
对As 污染物各级标准值的算术平均值为:
1545
400
2001005020=++++=
As S
此值介于III 、IV 级之间,同样可得Hg 和Cr 的各级标准值的算术平均值S Hg =3.7、S Cr =370。

对As 污染物的超标指数,即权重:
25.0154
38
==
=
As
As As S C W 同样可得Hg 和Cr 的权重分别为W Hg =0.19、W Cr =0.04。

对As 污染物的归一化权重V As :
52.048
.025
.01
==
=
∑=m
i i
As
As W
W V 同样可得Hg 和Cr 的归一化权重分别为V Hg =0.40、V Cr =0.08。

表3 各污染物归一化权重计算表 项目 I II III IV V Ci Si Wi Vi As 20 50 100 200 400 38 154 0.25 0.52 Hg 0.5 1.0 2.0 5.0 10.0 0.7 3.7 0.19 0.40 Cr
50
100
200
500
1000
14
370
0.04
0.08
表中:Ci ——同上;
Si ——同上,本例为五级标准的平均值。

由此算出的各污染物的权重,构成一个1×3的行矩阵A=(0.52,0.40,0.08)。

3.3模糊矩阵复合运算及评价结果
为了进行综合评价,将上述A 和R 矩阵进行复合运算。

通过经复合运算后得出的结果4. 结语
此方法与其它方法相比的优点是:1)用隶属函数描述水质分级界限,注意到实际上存在的界限模糊性,使评价结果更接近客观;2)对各单项参数(污染物)进行了评价;3)考虑了各项参数在总体污染中的作用,给予不同的权重。

通过以上三点可以看出模糊综合评价法对水质的评价更客观、科学。

参考文献:
【1】 高荣松等,环境影响评价原理和方法【M 】四川:四川科学技术出版社,1989。

【2】 欧阳泉,徐宏云,模糊数学综合评价算法实现,2004.32(4):9~11。

作者简介:付智娟,女,1982年12月— ,硕士学位,初级职称,中山市环境保护科学研究所。

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