灰色聚类在水质评价中的应用.pdf

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1、灰色聚类在水质评价中的应用黄海英灰色聚类在水质评价中的应用黄海英(锦州市环境监测中心站，辽宁锦州121001)摘要：文章运用灰色聚类法对锦州市小凌河的水质进行综合评价。结果表明，小凌河各断存在有不同程度的污染。结论符合实际情况，说明灰色聚类法具有一定的合理性和可靠性。为水质综合评价提供了一种新的方法。关键词：灰色聚类；白化函数中图分类号：X830．2文献标识码：A文章编号：1007—2454(2015)02—085—021引言水环境质量受到多种因子的影响。因此水体环境质量评价实际上是一个多因子的综合评价。以往的单一评价模式难以客观、准确地表示其质

2、量状况。因为通过实际监测，只能直观地掌握环境中某一种污染物的污染情况，而对多因子的综‘i1l-x∈[)kjl,hj2]j合影响结果却难以表示。灰色聚类法在水环境质量评价方面，已得到日益广泛的应用。灰色理论指利用已知的白化数，使灰色系统白化。灰色聚类法是在聚类分析方法中，引进灰色理论的白化函数，它将聚类对象对不同聚类所拥有的白化数，按几个灰类进行归{。xeEO}(2)纳，从而得出聚类对象属于何类污染。⋯文章采用此种方法对锦州市小凌河各断面水质进行评价，分析结果比较直观地反映了小凌河水质的综合水平。f【x∈jk1(3)1x≥入jJ2灰色聚类模型的建立

3、2．1建立样本给出i=1，2，⋯n个聚类样本，即有n个监测权重值为：-qi=(4)点；每个样本有j=1，2，⋯in个聚类指标，即有IT1个污染因子；且每个指标有k=1，2，⋯S个灰类，即有S个水质标准。2．2确定灰类白化函数fjk(x)将n个对象关于指标j的取值相应地分为s收稿日期：2014—12—1385青海环境第25卷第2期(总第96期)2015年6月3．2确定白化值．k=—}(5)根据2．2，计算上述评价点的白化值，评价点h～sjkj1(河夹信子)的值见表3。其中s为第j个指标第k个灰类基本的灰表3评价点1(河夹信子)的白化值数，入为第j个

4、指标第k个灰类的无量纲值。参数IⅡⅢⅣV2．4确定聚类系数CODcr10．52O．390．260．194聚类系数反映了第i个聚类对象隶属于第kBOD10．460．340．230．139灰类的程度。公式如下：石油类10．60．60．060．03氨氮10．220．110．0730．055aik=f(xij)(6)总磷0．8750．30．150．10．0752．5灰色聚类矩阵3．3确定灰色聚类权11；即ai=(aa⋯，a。)，灰色聚类是根据系根据公式(3)和(4)，各聚类指标无量纲化处数的大小来判断所属的灰类，取ai=max(aii理后，各污染因子的聚

5、类权见表4。=(1，2，⋯，s)，即得这个监测点所属的类别。表4各污染因子的聚类权3实例应用参数IⅡⅢⅣV3．1确定聚类因子CODor0．12500．12500．1667O．25O00．3333锦州市小凌河的监测断面有4个，分别为：河BOD50．11540．11540．15380．23080．3846夹信子、灌渠首、西树林和女儿河人河口，即为聚石油类0．03030．03030．03030．3030．6061类样本(i=1，2，3，4)。根据锦州市工业废水和生氨氮0．02910．09710．19420．29130．3883活污水的特点，按照监测条件

6、和主要污染物的代总磷0．01960．0980．19610．29410．3922表性，选择五个参数作为评价因子，即聚类指标为3．4建立灰色聚类矩阵化学需氧量、生化需氧量、石油类、氨氮、总磷(j=由公式(6)计算出灰色聚类系数，得出灰色1，2，3，4，5)。聚类样本评价标准采用地表水环聚类矩阵ai境质量标准(GB3838—2002)，见表1，共五类标0．1870．2170．1860．1860．186准，即分为5个灰类()，(k=1，2，3，4，5)。0．0300．0320．5720．8140．812表1地表水环境质量标准(GB3838—2002)0．

7、0300．1190．6250．7570．7500．0420．2890．5010．4980．497参数IⅡⅢⅣV3．5判断灰类化学需氧量≤1515203O40按照aik=max(aik)i=(1，2，⋯，s)，则有评生化需氧量≤334610价点所属灰类为k。因此根据矩阵可判断评价点石油类≤0．050．050．050．51．01(河夹信子)归为Ⅱ类，以此类推，评价点2(灌渠氨氮≤0．150．51．01．52．0首)归为Ⅳ类，评价点3(西树林)归为Ⅳ类，评价总磷≤0．020．10．20．30．4点4(女儿河人河口)归为Ⅲ类。2013年小凌河4个评价点的

8、监测数据(见表2)。4结束语表2锦州市小凌河水质监测结果(单位：mg／I,)小凌河各断面有不同程度污染，其中西树林、灌渠首断面污染较严重