水环境质量评价方法课件.pptx

1、水环境质量评价方法水环境质量评价方法主要内容水环境质量评价概述水环境质量评价概述评价方法分析评价方法分析评价方法应具备的特点评价方法应具备的特点评价方法的发展趋势评价方法的发展趋势水环境质量评价概述水环境质量评价概述p水环境质量评价是按照评价目标选择相应的水质参数、水质标准和计算方法，对水的利用价值及水的处理要求做出评定。p评价的目的主要是准确地反映目前的水体质量和污染状况，弄清水体质量变化发展的规律，找出流域的主要污染问题，为水污染治理、水功能区划以及水环境管理提供依据。p水质评价按评价的时间划分，有回顾评价、现现状评价状评价和影响评价。水环境质量水环境质量评价概述评价概述水环境质量评价概述

2、水环境质量评价概述v水质评价结果的合理性取决于监测数据的准确性和评价方法的科学性。根据评价方法采用的数学方法不同，主要有以下几种方法单因子评价法单因子评价法 污染指数评价法污染指数评价法 模糊评价法模糊评价法 人工神经网络法人工神经网络法 水质指数法水质指数法 灰色评价法灰色评价法 评价方法分析评价方法分析单因子评价法v现行的地表水环境质量标准（现行的地表水环境质量标准（GB3838-2002GB3838-2002）中明确规定：中明确规定：“地表水环境质量评价应根据应实地表水环境质量评价应根据应实现的水域功能类别，选取相应类别标准，进行单现的水域功能类别，选取相应类别标准，进行单因子评价因子评

3、价”。p操作最为简单操作最为简单p可直接了解水质状况可直接了解水质状况与评价标准之间的关系与评价标准之间的关系p对水体水质从严要求，对水体水质从严要求，能够确保水体安全能够确保水体安全优优 点点v有时会由于过于严格有时会由于过于严格的要求把水域使用功能的要求把水域使用功能评价得偏低评价得偏低v各评价参数之间互不各评价参数之间互不联系，不能全面反映水联系，不能全面反映水体污染的综合情况体污染的综合情况缺缺 点点污染指数评价法 v污染指数评价法是用水体各监测项目的监测结果污染指数评价法是用水体各监测项目的监测结果与其评价标准之比作为该项目的污染分指数与其评价标准之比作为该项目的污染分指数,然后然后

4、通过各种数学手段将各项目的分指数综合而得到通过各种数学手段将各项目的分指数综合而得到该水体的污染指数，以此代表水体的污染程度。该水体的污染指数，以此代表水体的污染程度。v对分指数的处理不同，使水质评价污染指数存在对分指数的处理不同，使水质评价污染指数存在着不同的形式，包括简单叠加指数、算术平均值着不同的形式，包括简单叠加指数、算术平均值指数、均方根指数、最大值指数、内梅罗指数等。指数、均方根指数、最大值指数、内梅罗指数等。污染指数评价法v简单叠加指数简单叠加指数 选定若干评价参数选定若干评价参数,将各参数的实际浓度将各参数的实际浓度C Ci i和和其相应地评价标准浓度其相应地评价标准浓度(C(

5、Coioi)相比相比,求出各参求出各参数的分指数数的分指数,然后将各分指数加和然后将各分指数加和 优点：综合反映出各种污染物对优点：综合反映出各种污染物对水质的影响水质的影响缺点：结果受评价参数多少的影响；缺点：结果受评价参数多少的影响；无法区别不同污染物的影响；可比无法区别不同污染物的影响；可比性不高。性不高。污染指数评价法v算术平均值指数算术平均值指数 计算原理与比值法相同计算原理与比值法相同,将分指数和除以参加将分指数和除以参加评价的项数评价的项数(n)(n)优点：结果不受评价参数项数的优点：结果不受评价参数项数的影响影响缺点：可能掩盖高浓度参数或污染缺点：可能掩盖高浓度参数或污染参数的

6、影响参数的影响污染指数评价法v最大值指数最大值指数 亦称内梅罗指数，该方法特点是在计算式中含亦称内梅罗指数，该方法特点是在计算式中含有评价参数中最大的分指数项有评价参数中最大的分指数项 优点：充分重视某污染物出现的优点：充分重视某污染物出现的最大浓度值的影响最大浓度值的影响缺点：在污染物波动大时，可能出缺点：在污染物波动大时，可能出现一个由最大值决定的高峰，反映现一个由最大值决定的高峰，反映不出其他污染指数的贡献。不出其他污染指数的贡献。污染指数评价法v加权平均指数加权平均指数 根据污染物对环境影响作用的不同根据污染物对环境影响作用的不同,人为地引人为地引入加权值入加权值Wi Wi 优点：考虑

7、了不同污染物对水质优点：考虑了不同污染物对水质影响的不同，构思合理。影响的不同，构思合理。缺点：结果低于最大分指数，当超缺点：结果低于最大分指数，当超标严重时，会掩盖污染问题；准确标严重时，会掩盖污染问题；准确而客观的权重值难以获取。而客观的权重值难以获取。污染指数评价法v混合加权模式混合加权模式 优点：运用客观赋权法，具有一定的优点：运用客观赋权法，具有一定的合理性；强调了超标指数的影响。合理性；强调了超标指数的影响。缺点：当超标指数过大或超标项多缺点：当超标指数过大或超标项多时，评价结果会明显增大。时，评价结果会明显增大。I Ii i为分指数为分指数,1 1为诸为诸Ii1Ii1求和求和,2

8、 2为所有为所有I Ii i求和求和;，1 1W Wi1i1=1,=1,2 2W Wi2i2=1=1 污染指数评价法-优点优点p对整体水质作出定量描述，按对整体水质作出定量描述，按照一定的分级标准对水质作出照一定的分级标准对水质作出定性评价。定性评价。p计算简便，便于进行水体之间计算简便，便于进行水体之间或同一水体时间序列上的基本或同一水体时间序列上的基本污染状况和变化的比较污染状况和变化的比较 p缺点缺点p不能很好地与国家统一的水质不能很好地与国家统一的水质功能类别相一致，没有完善统一功能类别相一致，没有完善统一的环境质量分级系统。的环境质量分级系统。p不同的指数之间、指数分级与不同的指数之

9、间、指数分级与环境质量标准之间都缺乏可比性环境质量标准之间都缺乏可比性p权重取值不同会对评判结果带权重取值不同会对评判结果带来影响。来影响。模糊评价法模糊评价法 v水环境污染程度与水质分级相互联系并存在模糊水环境污染程度与水质分级相互联系并存在模糊性，而水质变化是连续的，模糊评价法较好体现性，而水质变化是连续的，模糊评价法较好体现了水环境中客观存在的模糊性和不确定性，符合了水环境中客观存在的模糊性和不确定性，符合客观规律，具有较强的合理性。客观规律，具有较强的合理性。v随着模糊评价法的应用和改进，模糊评价法中主随着模糊评价法的应用和改进，模糊评价法中主要有模糊综合评价法、模糊模式识别法、模糊聚

10、要有模糊综合评价法、模糊模式识别法、模糊聚类法等。类法等。模糊评价法模糊评价法v模糊综合评价法的基本思路是模糊综合评价法的基本思路是 由监测数据建立各评价因子对各级标准的隶属由监测数据建立各评价因子对各级标准的隶属度集度集,形成隶属度矩阵形成隶属度矩阵 把因子的权重集与隶属度矩阵相乘把因子的权重集与隶属度矩阵相乘,获得一个获得一个综合评判集综合评判集,表明评价水体水质对各级标准水表明评价水体水质对各级标准水质的隶属程度质的隶属程度 取隶属程度大的水质类别作为水体的类别，反取隶属程度大的水质类别作为水体的类别，反映了综合水质级别的模糊性映了综合水质级别的模糊性 模糊评价法模糊评价法v 建立单因子

11、评价矩阵：每个评价因子与每级评价标准之间的模糊关系建立单因子评价矩阵：每个评价因子与每级评价标准之间的模糊关系可用模糊矩阵可用模糊矩阵R R表示。监测值为表示。监测值为X X的污染因子对各个水体级别的隶属度的污染因子对各个水体级别的隶属度r rijij，即可以被评为即可以被评为i i类环境质量的可能；类环境质量的可能；n n水体质量级别数水体质量级别数,i=1,2,i=1,2,3,n3,n；m m表示水体评价因子数表示水体评价因子数,j=1,2,3,m,j=1,2,3,m。模糊评价法模糊评价法v确定各评价因子的权重矩阵确定各评价因子的权重矩阵A=aA=a1 1,a,a2 2,a,am m v建

12、立水质评价模型建立水质评价模型 水环境质量模糊综合评价模型为水环境质量模糊综合评价模型为:B=A B=A*R R 模糊综合指数模糊综合指数B B0 0=maxb=maxbi i;i=1,2,3,n;i=1,2,3,n。模糊评价法模糊评价法v优点：优点：能够得出评价因子被评为每一个质量级别的可能，反能够得出评价因子被评为每一个质量级别的可能，反映了水体的模糊性映了水体的模糊性 综合各个评价因子对水质进行评价综合各个评价因子对水质进行评价v缺点缺点 大都根据各污染因子的超标程度确定权重，不利于不大都根据各污染因子的超标程度确定权重，不利于不同水样之间评价结果的比较同水样之间评价结果的比较 不能确定

13、主要污染因子不能确定主要污染因子 经常出现评价结果分类不明显、分辨性差的缺点经常出现评价结果分类不明显、分辨性差的缺点 评价过程较为复杂评价过程较为复杂,可操作性差可操作性差模糊评价法模糊评价法v适用范围适用范围 水质模糊评价的出发点是体现不同评价因子对水质模糊评价的出发点是体现不同评价因子对水质的综合影响水质的综合影响 模糊评价法主要适用于各个评价因子超标情况模糊评价法主要适用于各个评价因子超标情况接近的情况接近的情况v发展方向发展方向 解决权重的合理分配解决权重的合理分配 提高评价结果的可比性提高评价结果的可比性灰色评价法灰色评价法 v水环境系统是一个多因素、多层次的复杂水环境系统是一个多

14、因素、多层次的复杂系统。系统。v水环境监测数据是在有限时空范围内获得水环境监测数据是在有限时空范围内获得的，它提供的信息是不完全、不具体的，的，它提供的信息是不完全、不具体的，且评价标准分级之间的界限也不是绝对的。且评价标准分级之间的界限也不是绝对的。v可将水环境系统视为一个灰色系统，应用可将水环境系统视为一个灰色系统，应用灰色理论进行评价具有合理性。灰色理论进行评价具有合理性。灰色评价法灰色评价法v灰色系统原理应用于水质综合评价中的基灰色系统原理应用于水质综合评价中的基本思路本思路 计算水体水质中各因子的实测浓度与各级水质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

15、小确定水体标准的关联度，然后根据关联度大小确定水体水质的级别水质的级别 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水质优劣的比较准水体的关联度大小进行水质优劣的比较 灰色系统理论进行水质综合评价的方法主要有灰色系统理论进行水质综合评价的方法主要有灰色关联评价法、灰色聚类法、灰色贴近度分灰色关联评价法、灰色聚类法、灰色贴近度分析法、灰色决策评价法等析法、灰色决策评价法等 灰色评价法灰色评价法v优点：优点：灰色评价法突破了传统精确数学严格的约束，灰色评价法突破了传统精确数学严格的约束，体现了水环境系统的不确定性体现了水环境系统的不确定性

16、可根据关联度的大小对同类水体的水质进行比可根据关联度的大小对同类水体的水质进行比较，所以具有排序明确和可比性较好等优点。较，所以具有排序明确和可比性较好等优点。v缺点：缺点：存在均值化，计算复杂等问题存在均值化，计算复杂等问题,可以通过进一可以通过进一步完善来克服这些缺点。步完善来克服这些缺点。人工神经网络法人工神经网络法 v一种由大量处理单元组成的非线性自适应的系统，一种由大量处理单元组成的非线性自适应的系统，可模拟人脑解决具有模糊性和不确定性的问题。可模拟人脑解决具有模糊性和不确定性的问题。v基本思路：首先将水质标准作为基本思路：首先将水质标准作为“学习样本学习样本”，经过自适应、自组织的

17、多次训练后，网络具有了经过自适应、自组织的多次训练后，网络具有了对学习样本的记忆联想能力，然后将实测资料输对学习样本的记忆联想能力，然后将实测资料输入网络系统，由已掌握知识信息的网络对它们进入网络系统，由已掌握知识信息的网络对它们进行评价行评价 v应用较广泛人工神经网络模型应用较广泛人工神经网络模型B-PB-P网络模型和网络模型和HopfieldHopfield模型模型 人工神经网络法人工神经网络法v优点优点 客观性：权重的获得摈弃了主观影响客观性：权重的获得摈弃了主观影响,使评价使评价结果更具客观性，精度也更高结果更具客观性，精度也更高 通用性：可以运用训练好的权重对不属于训练通用性：可以运

18、用训练好的权重对不属于训练样本的实测样本进行评价，具有通用性，特别样本的实测样本进行评价，具有通用性，特别适合区域的综合评价适合区域的综合评价v缺点：缺点：评价结果易出现均值化现象评价结果易出现均值化现象 原理和计算过程复杂原理和计算过程复杂水质指数法水质指数法 v同济大学的徐祖信于同济大学的徐祖信于20052005年在单因子水质年在单因子水质标识指数法基础上，提出综合水质标识指标识指数法基础上，提出综合水质标识指数法数法 v综合指数评价法是对各污染指标的相对污综合指数评价法是对各污染指标的相对污染指综合水质标识指数，可以表达河流总染指综合水质标识指数，可以表达河流总体的综合水质信息体的综合水

19、质信息水质指数法水质指数法v综合水质标识指数由整数位和三位或四位综合水质标识指数由整数位和三位或四位小数位组成小数位组成,结构为：结构为：I Iwqwq=X=X1 1XX2 2X X3 3X X4 4 X X1 1XX2 2由计算获得。由计算获得。X X1 1为水体总体的水质类别；为水体总体的水质类别；X X2 2为水质在为水质在X X1 1类水质变化区间内所处位置，从类水质变化区间内所处位置，从而实现在同类水质中进行优劣比较。而实现在同类水质中进行优劣比较。X X3 3和和X X4 4根据比较结果得到。根据比较结果得到。X X3 3为参与水质评价为参与水质评价的评价因子中，劣于水环境功能区目

20、标的单项的评价因子中，劣于水环境功能区目标的单项指标个数指标个数;X;X4 4为水质类别与水体功能区类别的为水质类别与水体功能区类别的比较结果。比较结果。水质指数法水质指数法vX X1 1XX2 2的计算公式如下的计算公式如下:式中式中:m:m为参加综合水质评价的水质单项因子的数目；为参加综合水质评价的水质单项因子的数目；P Pi i为第为第i i个评价因子的单因子水质标识指数。个评价因子的单因子水质标识指数。水质指数法水质指数法v优点：优点：综合水质标识指数法结合了国家标准规定的水综合水质标识指数法结合了国家标准规定的水质类别，可以对水质类别进行定性评价质类别，可以对水质类别进行定性评价 考

21、虑了水质污染程度的比较，可以在同一类水考虑了水质污染程度的比较，可以在同一类水的水质指标中进行定量比较的水质指标中进行定量比较 可以判别河流水体是否黑臭可以判别河流水体是否黑臭v缺点缺点 每项评价因子的权重是相等的每项评价因子的权重是相等的 计算量较大计算量较大水体富营养化评价方法v 水体富营养化评价是对水体富营养化发展过程中某一阶段营养状况的定量描述，通过对具有水体富营养化代表性指标的调查,判断该水体的营养状态及预测其发展趋势。v 水体富营养化评价涉及到相当多的状态变量,要挑选能反映生态系统中影响富营养化状态主要因子:包括物理、化学、生物等环境要素进行综合的评价。v 评价方法有特征法、参数法

22、、生物指标参数法、营养状况指数法、数学评价法等。水体富营养化评价方法v特征法 特征法是根据湖泊富营养化的生态环境特征法是根据湖泊富营养化的生态环境因子特征来评价湖泊营养状况的方法因子特征来评价湖泊营养状况的方法水体富营养化评价方法v参数法参数法 采用水体中营养物质氮、磷的浓度采用水体中营养物质氮、磷的浓度,水体透明水体透明度度,藻类的种类、数量、指示种、叶绿素藻类的种类、数量、指示种、叶绿素a,a,生物多样性指数及水质综合污染指数等生物和生物多样性指数及水质综合污染指数等生物和生态学指标对湖库进行评价。生态学指标对湖库进行评价。水体富营养化评价方法v生物指标参数法生物指标参数法 运用水体中的生

23、物指标评价富营养化程度，包运用水体中的生物指标评价富营养化程度，包括运用藻类污染指示种、生物多样性指数和浮括运用藻类污染指示种、生物多样性指数和浮游植物等作为评价因子。游植物等作为评价因子。v营养状况指数法营养状况指数法 运用运用TNTN、TPTP、透明度、叶绿素、透明度、叶绿素a a、CODCODMnMn等反映等反映湖库营养状况的指标，通过加权的方式得到综湖库营养状况的指标，通过加权的方式得到综合评价指数，并对富营养化程度进行分级。合评价指数，并对富营养化程度进行分级。水体富营养化评价方法v数学评价法数学评价法 运用模糊评价模式和人工神经网络等数学方法运用模糊评价模式和人工神经网络等数学方法

24、对评价指标进行计算。对评价指标进行计算。v指标测定法指标测定法 运用光合作用强度与呼吸作用强度的比值、藻运用光合作用强度与呼吸作用强度的比值、藻类生产潜在能力的测定、光合作用产氧能力的类生产潜在能力的测定、光合作用产氧能力的测定来判断水体的富营养程度。测定来判断水体的富营养程度。评价方法应具备的特点评价方法应具备的特点评价方法应具备的特点评价方法应具备的特点v环境监测和环境评价要为环境管理服务环境监测和环境评价要为环境管理服务,从这一角从这一角度出发度出发,一个好的水质评价方法应满足准确性、一个好的水质评价方法应满足准确性、可比性和可行性等特点。可比性和可行性等特点。准确性：评价结果科学合理。

25、准确性：评价结果科学合理。可比性：评价结果的水质类别要符合国家水质控制标可比性：评价结果的水质类别要符合国家水质控制标准的要求，与国家水质控制标准有可比性；同一类别准的要求，与国家水质控制标准有可比性；同一类别中的水体可以进行比较，能够说明地表水的质量和功中的水体可以进行比较，能够说明地表水的质量和功能。能。可行性：评价方法应该简单实用，便于在实际的评价可行性：评价方法应该简单实用，便于在实际的评价工作中推广；评价模型中的参数应该既全面准确，又工作中推广；评价模型中的参数应该既全面准确，又不至于难于获取。不至于难于获取。评价方法发展趋势评价方法发展趋势评价方法发展趋势评价方法发展趋势v随着计算

26、机、通讯和自动监测技术的发展，运用随着计算机、通讯和自动监测技术的发展，运用地理信息系统地理信息系统(GIS)(GIS)实现评价模型查询和运算的自实现评价模型查询和运算的自动化，以及评价结果的可视化，是水质评价模型动化，以及评价结果的可视化，是水质评价模型的发展方向的发展方向vGISGIS技术应用于水环境质量评价与管理方面，可以技术应用于水环境质量评价与管理方面，可以在数据采集、空间查询、空间分析与模型分析等在数据采集、空间查询、空间分析与模型分析等方面提供服务方面提供服务v尤其是在水质预测预警方面，将尤其是在水质预测预警方面，将GISGIS技术结合水环技术结合水环境预测模型，运用模型准确、直

27、观地预测水环境境预测模型，运用模型准确、直观地预测水环境质量变化趋势，并且将可能造成的环境风险可视质量变化趋势，并且将可能造成的环境风险可视化化结 语v随着环境评价方法的日益成熟和水质评价随着环境评价方法的日益成熟和水质评价工作的不断深入，水质评价模型的发展会工作的不断深入，水质评价模型的发展会更加符合水环境的特征，评价结果将更加更加符合水环境的特征，评价结果将更加趋于实际和易于比较。趋于实际和易于比较。v随着计算机技术和随着计算机技术和GISGIS技术的发展，水质评技术的发展，水质评价模拟的自动化水平将更高，计算结果更价模拟的自动化水平将更高，计算结果更加精准、可靠，模拟过程将会向可视化、加精准、可靠，模拟过程将会向可视化、动态化、直观化方面发展。动态化、直观化方面发展。