基于单因子污染指数地下水质量评价灰色模型

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基于中心点三角白化权函数的灰色评估法在地下水水质评价中的应用(一)

基于中心点三角白化权函数的灰色评估法在地下水水质评价中的应用(一)

基于中心点三角白化权函数的灰色评估法在地下水水质评价中的应用(一)基于中心点三角白化权函数的灰色评估法在地下水水质评价中的应用背景介绍地下水作为一种重要的淡水资源,在农业、工业、生活等领域都得到了广泛的应用。

然而,由于人类活动的影响,地下水的水质问题也越来越严重。

因此,对于地下水水质的评估和监测就显得尤为重要。

研究现状目前,地下水水质评估的研究方法比较多,常用的包括传统的统计方法、神经网络方法、模糊综合评价方法等。

然而,这些方法在实际应用中存在较大的局限性,如对数据的要求较高、计算量大、结果不够直观等。

研究内容本研究采用了基于中心点三角白化权函数的灰色评估法对地下水水质进行评价,主要包括以下几个步骤:1.数据收集和处理:收集地下水样品的数据,并进行预处理,包括异常值的处理、缺失数据的填补等。

2.灰色预测模型的建立:利用灰色预测模型,对地下水水质进行评估,并得到预测值。

3.模型评价和结果分析:对模型的预测结果进行评价,并进行结果分析。

研究意义本研究采用基于中心点三角白化权函数的灰色评估法,具有计算简便、公式简单、结果直观等优点,能够更好的对地下水水质进行评估,为地下水水质的监测和保护提供了参考和支撑。

结论基于中心点三角白化权函数的灰色评估法在地下水水质评价中的应用,能够获得较好的评估结果,具有一定的实用性和应用前景。

然而,在实际应用中还需要进一步验证和优化。

讨论基于中心点三角白化权函数的灰色评估法与传统方法相比,具有计算简单、结果直观等优点。

相对于统计方法,该方法对数据的要求较低;相对于神经网络方法,该方法计算量较小,结果不会因网络结构而有大的差异。

因此,该方法在地下水水质评估中具有较大优势和应用前景。

然而,也需要注意该方法存在的局限性。

该方法解决的是灰色模型中的不确定型问题,不适用于解决传统的统计方法无法解决的非线性问题。

因此,在实际应用中,需要根据不同的情况选择合适的方法。

结语地下水水质评估是一个复杂的问题,需要综合考虑多种因素,采用多种方法进行评价。

基于单因子污染指数地下水质量评价灰色模型

基于单因子污染指数地下水质量评价灰色模型
维普资讯
第2 5卷 第 5期
20 0 2年 1 月 O
合 肥 工 业 大 学 学 报( 自然科学版)
J OU RN AL F HEFEIU NI ERS TY O V I OF TECH NO LOGY
V O .2 1 5 NO. 5 Oc . 02 t 20
基 于 单 因 子 污 染 指 数 地 下 水 质 量 评 价 灰 色 模 型
家 , 世 汪 家权 刘 万 茹 钱 忠 荆、 群 ' ,
(. 肥 工业大 学 资源与 环境 工程学 院 , 徽 合肥 1合 安 北 2 0 0 ;2 北 京 兴 创 泰 得 环 保 工 程 有 限 公 司 , 京 3 09 120 ) 0 6 0
me tl gn e igLt .Ic ,B in 0 6 0 hn ) na ie nn d n . ej g1 2 0 ,C ia En i
Abs r c : t a t Bas d o t e ys e he y, e s e s e t mode oundwa e e n he gr y s t m t or a gr y a s s m n lofgr t r qua iy i itby lt s bu l c om bi n t e hod ofgr y r a i ni g he m t e el tona a n ys san he m e hod ofs ngl a t r c t lgr de a al i d t t i e f c o on ami anti n n— de x. The i e v l o oundwa e nt r a f gr t r qua i y s a ar t e ol i c f i i nt』 a he de e mi aton lt t nd d, he r s uton oe fc e D nd t t r n i m e ho o e ght a e t ken i o a c un . An a t d f w i r a nt c o t pplc to xa pl s i a i n e m e i pr s t d, e en e whih hows t t t c s ha he m od l ha om pa a lt e s c r biiy.By u i he gr y a s s m e o l a c s ng t e s e s nt m de , ompr he i va ua i es t c n e nson e l ton r ul a be o a n d nd t i f m a i bout t a n c t bt i e a he n or ton a he m i on ami a a t s an t c ur t c n nt f c or d he a c a e ont ami ton na i de e he gr gr e oft oundwa e a ov de t r c n be pr i d. Ke r y wo ds: oundwa e gr t r;q ualt s es m e iy a s s nt;g e e a i r y r l tona a lgr de;s ngl a t o ami nti de i e f c or c nt na n x

基于指标分类的地下水水质评价模型及其应用

基于指标分类的地下水水质评价模型及其应用

基于指标分类的地下水水质评价模型及其应用
基于指标分类的地下水水质评价模型及其应用
为反映主要污染物在水体中的分布特征,表征相应级别环境容量的地下水承载污染物的程度.揭示地下水水体受人类活动的影响程度,根据不同的指标对水质的影响不同而将它们分成3类,并用类间综合的方法确定了各类指标的单项评价指数和综合评价指数,建立了新的地下水水质评价模型.将该模型和灰色聚类法进行比较,本模型的评价结果既反映了水体中主要污染物的分布特征,又揭示了水质受人类活动的影响程度.
作者:曾玉超戴韵刘娜姜宇杨潇瀛岳莹 ZENG Yu-chao DAI Yun LIU Na JIANG Yu YANG Xiao-ying YUE Ying 作者单位:吉林大学,环境与资源学院,长春,130026 刊名:世界地质 ISTIC 英文刊名:GLOBAL GEOLOGY 年,卷(期): 2008 27(3) 分类号: P641.8 关键词:地下水水质评价指标分类污染物。

地下水环境质量评价——基于粗糙集理论和灰色关联系数矩阵的TOPSIS模型

地下水环境质量评价——基于粗糙集理论和灰色关联系数矩阵的TOPSIS模型

地下水环境质量评价——基于粗糙集理论和灰色关联系数矩阵的TOPSIS模型许峰;秦成【摘要】提出用粗糙集(RS)理论的属性约简筛选地下水环境质量评价指标,通过主客观组合赋权确定各评价指标的权重,再利用理想解法(TOPSIS)和灰色关联度相结合的方法确定各样本的相对贴近度,从而建立了地下水环境质量评价的RS-TOPSIS 模型.将RS-TOPSIS模型应用于淮河流域某研究区的地下水环境质量评价,结果表明,13个采样点中水质为Ⅰ类、Ⅱ类、Ⅲ类的采样点各有两个,其余各采样点为Ⅳ类,与未约简指标通过理想解法和灰色关联度相结合的评价模型得出的结果是一致的.【期刊名称】《南水北调与水利科技》【年(卷),期】2015(013)006【总页数】5页(P1097-1100,1109)【关键词】粗糙集;理想解法;灰色关联度;水质评价;淮河流域【作者】许峰;秦成【作者单位】中煤科工集团西安研究院有限公司,西安710054;中煤科工集团重庆研究院有限公司,重庆400039【正文语种】中文【中图分类】P641作为地下水环境保护和治理的一项基础性工作,地下水环境质量评价是进行地下水环境管理的重要手段之一。

随着测试手段和计算技术的发展,水质评价的方法也在日益增多,如:灰色关联法、模糊评判法、层次分析法、人工神经网络法[1-6]。

然而由于地下水环境质量评价指标繁多而带来的评价工作量大、计算复杂、评价主观性强;水质指标信息的如何最大利用以及水质评价中权重的确定,这些都是水质评价工作过程中所要面临和解决的问题。

针对上述问题,本文拟首先利用粗糙集理论中的属性约简方法对评价指标进行筛选,其次利用约简后的指标构成最初的评价矩阵并构造多指标问题的理想解,计算各方案与理想方案的灰色关联系数矩阵,以灰色关联系数矩阵作为新的决策矩阵,再利用TIOSIS法进行方案排序[7-12]。

通过对淮河流域某研究区进行实证研究,得出了比较合理的评价结果。

1.1约简思路水环境质量评价中多指标会导致评价工作的繁杂,因此需要在不影响评价结果的基础上,采用粗糙集理论对水质评价指标进行约简。

水环境质量评价灰色模式识别模型及应用_史晓新

水环境质量评价灰色模式识别模型及应用_史晓新

第17卷 第2期1997年4月 中国环境科学C HIN A EN V I RO N M EN T A L SCIEN CE V o l.17No.2Apr.1997水环境质量评价灰色模式识别模型及应用*史晓新 夏 军(武汉水利电力大学河流工程系,武汉430072)文 摘 在灰色关联度的基础上,以定义的关联差异度为测度,并结合水质综合指数,构造一种新的水环境质量评价灰色模式识别模型。

该模型克服了灰色关联度分析方法评价结果趋于均化而分辨率低的缺点,同时评价结果具有连续性和可比性,能够更精确地反映水体污染程度的状况。

关键词 水质评价,关联差异度,灰色从属度,综合指数。

将处理系统不确定性问题的灰色系统理论应用于水环境质量评价是一个新的发展方向。

杨继东、夏军等分别提出了水环境质量灰色关联度评价方法(1~3)。

但用灰色关联度确定水质级别存在以下不足:一是由于受关联系数两级级差的影响,灰色关联度评价值趋于均化,分辨率较低,不易区分两级别间的差异;二是划归同一水质级别的不同水体样本污染程度的高低难以精确地区分。

为此,本文在灰色关联度的基础上,以定义的关联差异度为测度,并结合水质综合指数,构造一种新的水环境质量评价灰色模式识别模型,为水环境质量评价提供一条新途径。

1 水环境质量评价灰色模式识别模型设有待分级评价的n个水质监测样本,每个样本有m项污染指标监测值x,根据国家规定的m项指标评价等级数c和水质标准浓度值s,有c 级国家水质标准浓度矩阵(1)和水质监测浓度矩阵(2):S m×c=(s it)m×c(1)X m×n=(X ij)m×n(2)式中:i=1,2,……m;t=1,2,……c;j=1,2,……n。

在实际工作中,考虑到各种水质指标的量级可能不完全相同,各个水质指标的单位也不尽一样,因此在评价之前,有必要将标准矩阵(1)和样本矩阵(2)中的元素归一化,转变为[0,1]区间内取值数。

基于因子分析法和GM灰度预测的北京市水资源短缺风险评级模型

基于因子分析法和GM灰度预测的北京市水资源短缺风险评级模型

基于因子分析法和GM灰度预测的北京市水资源短缺风险评级模型摘 要本文通过《北京市2009统计年鉴》及题目附表数据分析了北京市水资源短缺现状,结合水资源短缺影响因子历年数据的特点选用因子分析法得到了北京市水资源短缺的四个影响因子:农业用水总量、工业用水总量、第三产业及生活等其它用水及降雨量;并以此为变量,以总需水量和缺水量作为表现缺水程度的量,获得多元线性回归方程,定量表征缺水因子与缺水程度之间的关系;再依据GM模型预测了北京市未来三年的水资源短缺风险,通过总用水量与缺水量定义缺水率,以此为基础进行风险评级。

预测结果显示:2009~2011年北京市水资源形势严峻,缺水率超过20%,属重度缺水;模型得出三年缺水量预测值为13.09亿立方米、13.70亿立方米和14.40亿立方米,与官方预测的13.51亿立方米、16.15亿立方米和17.76亿立方米非常接近[1][2]。

以此说明模型的准确性。

最后,本文将建模分析所得结果结合实际,向北京市水政相关主管部门提出了改进灌溉技术、促进工业产业结构升级、设置工业企业家庭用水定额等措施以缓解北京市水资源短缺压力。

关键词:水资源;因子分析法;多元线性回归;GM灰色预测;风险评级341. 问题重述水资源短缺风险,泛指在特定的时空环境条件下,由于来水和用水两方面存在不确定性,使区域水资源系统发生供水短缺的可能性以及由此产生的损失。

北京是世界上水资源严重缺乏的大都市之一,其人均水资源占有量不足300m 3,为全国人均的1/8,世界人均的1/30,属重度缺水地区。

北京市水资源短缺已经成为影响和制约首都社会和经济发展、人民生活水平以及环境质量的主要因素。

尽管南水北调工程建设,建立污水处理厂,产业结构调整等措施在一定程度上缓解了水资源的短缺。

但是由于气候变化和经济社会不断发展,水资源短缺风险始终存在。

通过对往年数据的分析,识别出影响水资源短缺的主要风险因子,建立出合适的数学模型,对风险造成的危害等级进行划分,对不同风险因子采取相应的有效措施规避风险或减少其造成的危害,这对社会经济的稳定、可持续发展战略的实施具有重要的意义。

地下水水质灰色关联评价方法

地下水水质灰色关联评价方法

地下水水质灰色关联评价方法
地下水水质灰色关联评价方法是一种综合评价方法,它基于灰色系统理论,将各项评价指标的数据转化为灰色关联度值,并结合其专业经验和知识对其进行研判。

该方法的具体步骤如下:
1. 确定评价指标:选择与地下水水质有关的因素或指标,如水温、pH值、溶解氧、COD等。

2. 获取数据:利用监测站点对评价指标进行采样和监测,获得各项指标的观测数据。

3. 数据预处理:对数据进行筛选、去除异常值、归一化处理。

将各项指标数据归一化到[0,1]之间,以便进行比较和分析。

4. 灰色关联度分析:将各项指标数据转换为灰色关联度值,计算各项指标之间的相似程度,从而确定其重要性和贡献度。

在实际应用中,需要注意以下几点:
1. 灰色关联度值具有一定主观性,需要对其进行合理的评价和解释。

2. 评价指标的选择和数据的获取要客观准确,以保证评价结果的可靠性和准确性。

3. 在评价过程中,应加强对于评价结果的解释和推理,以确保评价的合理性和有效性。

综上所述,地下水水质灰色关联评价方法是一种有效的综合评价方法,它能够综合考虑各项指标的权重和贡献度,为地下水水质的评价和管理提供参考和指导。

用灰色聚类方法综合评价地下水水质

用灰色聚类方法综合评价地下水水质

瓜 , 为 指标 属 于 j 类 的 标 准 白化 值

第四步
,
求聚类 系数
第 i 个 聚 类 对象
:
灰 色 系 统理 论
,
中 的 灰 色 聚 类 是 将 聚 类 对象 对 于 不 同 聚 类指
对 于 第 j个 灰 类 的 聚 类 系 数 用 下 式 计 算
n *
标 所 拥 有 的 白化数 按 几 个 灰类进 行 归 纳 判 断 该 聚 类 对 象类 属 的 一 种 方 法 观 实际


,
见 表 1和 表


0

2 96
Cg
六 刀

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1
同 一





铬 砷
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23 7
69
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2
,
:
在 地 下 水 水 质 污 染 评 价 中的 应 用
为 便 于 比较 该 方 法 的 评价 结果
,
0 O 5 十 O 4
。 。

5
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C lSO 24 1# 451 5. 62 9. 30 246 0. 36 2# 402 10. 70 20. 9 244 0. 37 3# 496 3. 50 16. 2 246 0. 35 mg L 4# 1 895 77. 50 41. 2 488 0. 36
1 地下水质量评价灰色模型
1. 1 由灰色关联度分析方法确定水质级别 1. 1. 1 数据归一化
污染指标监测数据作为参考数列 X 0 = {x 0 ( k ) k = 1, 2, …, n }, 评价标准作为比较数列 X i = {x i ( k ) k = 1, 2, …, n , i = 1, 2, …, m }。 水质标准采用区间的形式, 即 x i ( k ) = [ a i ( k ) , bi ( k ) ], a i ( k ) 、 bi ( k ) 分别为 某一级水质标准的上限和下限。 对第 级水质标准而言, 只有上限 a i (k ) , 无下限 bi ( k ) 。 对监测数据与水 质标准进行归一化处理。 1. 1. 2 求关联系数 Ν i (k ) Ν i (k ) =
(1. 合肥工业大学 资源与环境工程学院, 安徽 合肥 230009; 2. 北京兴创泰得环保工程有限公司, 北京 102600)
摘 要: 以灰色系统理论为基础, 把灰色关联度分析方法和单因子污染指数法相结合, 构造了一种适合于评价地下水质量的 灰色模型。 该模型考虑地下水质量标准的区间形式, 对分辨系数 Θ的取值进行了探讨, 根据地下水体的特点, 提出了权重的 确定方法。经实例验证, 该模型具有可比性, 不仅可给出综合评价结果, 还能给出主要污染因子及其超标倍数的直观信息, 更 精确地反映了地下水体的污染状况。 关键词: 地下水; 质量评价; 灰色关联度; 单因子污染指数 中图分类号: X523; X824 文献标识码: A 文章编号: 100325060 (2002) 0520697206
20 世纪 90 年代以来, 水环境质量评价的方法发展很快, 但大多数方法都是用来评价地表水的, 真
正适合评价地下水质量的方法很少。 文献 [ 1 ] 虽然给出了评价方法, 但此方法需要同时监测至少 20 项指 标作为评价指标体系。而对于有些地下水水质评价, 是不需要如此多指标的。模糊综合评判法可用于评 价地下水, 但该方法在建立单因素隶属函数时, 需要同时对每一级别逐一建立隶属函数, 过程较繁; 由于 其复合过程的基本运算规则是取小取大, 强调极值的作用, 丢失信息较多, 且评价结果主要受控于个别 参数, 往往出现误判。 单因子污染指数也常用于评价地下水, 但它对水质信息综合程度不足。
[6 ~ 8]
, 其中灰色关联度分析方法是最
活跃的一种 , 但它只能给出综合评价结果, 却不能给出主要污染因子及其超标倍数的直观信息。 基 于此, 本文根据地下水的特点, 把灰色关联度分析方法和单因子污染指数法相结合, 构造了一种适用于 评价地下水的灰色模型。 该模型考虑地下水质量标准的区间形式, 对分辨系数的取值进行了探讨, 根据 地下水的特点, 提出了权重的确定方法, 既拓宽了灰色系统理论的应用领域, 也为地下水质量评价提供 了一条新的途径。
据 ( 1) 式可求出 x 0 ( k ) 与 x i ( k ) 对应的关联系数。
1. 1. 3 分辨系数 Θ的取值规则
分辨系数 Θ ∈ [ 0, 1 ], 按常规取 0. 5。但从 ( 1) 式可见, ∃m ax 的存在, 使 Ν i ( k ) 的值不仅取决于参考序列 因此 ∃m ax 使关联度间接 x 0 和比较序列 x i , 而且间接地取决于所有其它比较 序列 x j , j = 1, 2, …, m , j ≠ i。 体现了系统的整体性, 而 Θ是 ∃m ax 的系数, 它的取值大小, 在主观上体现了研究者对 ∃m ax 的重视程度, 在 客观上则反映系统的各个因子对关联度的间接影响程度。 若在某时刻系统某个因子受到强烈干扰, 导致 ,使Θ ∃m ax 很大, 若选取 Θ ∃m ax > > ∃ i (k ) , 则系统中各因子的关联度主要由 Θ ∃m ax 决定, 都接近于 1, 虽然也 可排出关联序, 但由于各关联度值很接近, 使分析结果的可信度降低, 在这种情况下, Θ应取较小的值, 以削弱异常值的影响, 避免出现 Θ 同理, 若系统因子无异常值, Θ应取较大的值, 防 ∃m ax > > ∃ i (k ) 的情形。 止Θ ∃m ax < < ∃ i ( k ) 。 由于本文在对地下水质量评价时, 对质量标准采用的是区间的形式, 出现异常值的几率较大。 结合 文献 [ 9 ], 分辨系数 Θ为: 0< Θ ≤2 Ε ≤1. 5Ε ≤ ∃ , 且满足: ① ∃m ax > 3 ∃ Μ时, 0< Θ ∃; ② ∃m ax ≤3 ∃ Μ时, 1. 5 Ε ∃< Θ
699
其中, w i ( k ) 为各污染指标对各级水质标准的权重。 地下水水质评价各指标权重的确定方法应既能反映
[ 10 ] 评价指标值的波动性, 又具有简便性、 稳定性, 同时还应保证评价指标的一致性 ( 因为评价指标的一 致性是各测井水质横向比较的基础) 。 另外, 为了体现 “谁污染大, 谁权重大” , 避免某些成分在某一测井
6
nБайду номын сангаас
I i (k )
( 6)
k= 1
其中, c ( k ) 为各污染指标监测值, bi ( k ) 为各污染指标对应的水质标准下限 ( 对第 由此求得各测井对水质标准的关联度。
1. 1. 5 按关联度大小排序
级标准, 则为上限) 。
对同一测井, 求得关联度后, 按关联度最大原则, 得出其水质级别。 对不同测井, 按各测井的关联度及其水质级别横向比较, 以确定各测井水质的优劣次序。 同级别水 质, 可比较其邻级较劣级别的关联度 r i , 小的先排。 不同级别水质, 较劣的后排。
第 25 卷第 5 期
2002 年 10 月
合 肥 工 业 大 学 学 报 ( 自然科学版)
JOU RNAL O F H EFE I U N I V ER S IT Y O F T ECHNOLO GY
. 25 N o. 5 Vol O ct. 2002
基于单因子污染指数地下水质量评价灰色模型
汪家权1 , 刘万茹2 , 钱家忠1 , 孙世群1
1. 2 确定主要污染因子
根据当地地下水的使用用途, 确定某一水质标准为基准, 来进行单因子污染指数评价, 由单因子污 染指数法找出主要的污染因子及超标倍数的直观信息。 设 p i 为各污染指标的污染指数, bi 为确定的某 一级水质标准下限 ( 对第 级标准为上限) , c i 为各污染指标监测值, 则 p i = c i bi。 由 p i 值可得出各测井 何种污染物超标和超标倍数, 以及哪一测井的污染物超标最严重。
Grey m odel of groundwa ter qua l ity a ssessm en t ba sed on s ingle factor con tam inan t index
1 2 1 1 W AN G J ia 2quan , L I U W an 2ru , Q I AN J ia 2zhong , SU N Sh i2qun
(1. Schoo l of R esou rces and Environm en t, H efei U n iversity of T echno logy, H efei 230009, Ch ina; 2. Bejing X ingchuang T aide Environ 2 m en tal Eng ineen ing L td. Inc. , Beijing 102600, Ch ina)
2 实例应用
为了对比, 引用地下水井点监测数据
[1 ] [ 11 ]
, 见表 1 所列。 并对其 1# 测井用本文提出的灰色模型进行计
算。其监测数据与水质标准 见表 2 所列。各指标的归一化结果见表 3 所列。各指标的绝对差计算结果 见表 4 所列。
表 1 地下水现状监测数据表 监测项目 溶解性总固体
m in m in ∃ i ( k ) + Θm ax m ax ∃ i ( k )
i
∃ i ( k ) + Θm ax m ax ∃ i ( k ) i k
k
i
k
=
∃m in + Θ ∃m ax ∃ i (k ) + Θ ∃m ax
( 1)
其中, Θ为分辨系数, ∃ i ( k ) 为第 k 个污染指标的实测值与标准值的绝对差, ∃m in = m in m in ∃ i ( k ) , ∃m ax = i k
2Ε ∃。 其中, Ε ∃ = ∃ Μ ∃m ax , ∃ Μ为所有差值绝对值的均值, 即
∃ Μ=
1. 1. 4 求关联度 r i
1
n m
6 6 6
n k= 1
m
n
x 0 (k ) -
x i (k )
( 3)
i= 1 k = 1
ri =
w i (k ) Ν i (k )
( 4)
第 5 期 汪家权, 等: 基于单因子污染指数地下水质量评价灰色模型
检出量很小, 按常规方法其权重几乎为零, 以致泯灭这些指标在评价中作用的缺陷, 本文结合地下水水 质标准的区间形式, 提出如下确定权重的方法: 1. 0 c ( k ) < bi ( k ) ( 5) I i (k ) = c ( k ) b i ( k ) c ( k ) ≥ bi ( k )
w i (k ) = I i (k )
Abstract: B a sed on the g rey system theo ry, a g rey a ssessm en t m odel of g roundw a ter qua lity is bu ilt by com b in ing the m ethod of g rey rela t iona l g rade ana lysis and the m ethod of sing le facto r con tam inan t in 2 dex. T he in terva l of g roundw a ter qua lity standa rd, the reso lu t ion coefficien t Θand the determ ina t ion m ethod of w eigh t a re taken in to accoun t. A n app lica t ion exam p le is p resen ted, w h ich show s tha t the m odel ha s com p a rab ility. B y u sing the g rey a ssessm en t m odel, a com p rehen sion eva lua t ion resu lt can be ob ta ined and the info rm a t ion abou t the m a in con tam inan t facto rs and the accu ra te con tam ina t ion deg ree of the g roundw a ter can be p rovided. Key words: g roundw a ter; qua lity a ssessm en t; g rey rela t iona l g rade; sing le facto r con tam inan t index
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