改进的灰色关联度分析在地表水环境质量评价中的应用.pdf

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1、北京石油化工学院学报第18卷第2期Vo1．18NO．2JournalofBeijingInstituteof2010年6月Jun．2010Petro—chemicalTechnology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(北京石油化工学院数理系，北京102617)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联度关系上评价地表水环境的质量，但其存在不同层次上的缺陷。笔者对该方法进行了改进，考虑水质评价标准的区间形式，而且采用“中心化”无量纲化方法，使得计

2、算结果比原方法更具有区分性。实例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；质量评价中图法分类号X52目前，对地表水环境质量评价的主要方法对无量纲化方法作了调整，采用“中心化”方法，有指数法和模糊数学法等几大类]。由于指数具有更明确的物理意义[5]。同时，用原方法和法在评价过程中过早地将参数取整，从而出现改进方法针对北京市十大湖泊的水环境质量进两样本数据相差甚微，而评价结果相差一级的行评价，得出客观、准确和有可比性的评价不合理现象]。从理论上讲，模糊数学法体现结果。了水环

3、境中客观存在的模糊性和不确定性。但1灰色关联度分析的评价模型从目前的研究情况来看，采用线性加权平均模型得到的评价极易出现失真、失效、跳跃等现1．1确定待评价样本和分类标准象，存在水质类别判断不准或结果不可比的问灰色关联分析的基本思想是根据序列曲线题l3]。事实上，在地表水环境质量评价中，存几何形状的相似程度来判断其联系是否紧密。在一定的不清晰概念和信息不完全等问题，因曲线越接近，相应序列之间的关联度越大，反之此，地表水环境系统是一个本征性灰色系统r4]，就越小。灰色关联分析的水质评价方法的基本具有不确定性。灰色关联度评价是以

4、灰色理论思想是遵照国家有关规定制定的水质分级评价为基础，将一些边界不清、不易定量的因素定量标准，分别用各级水质标准对监测断面或河段化，并进行综合评价的一种方法。它克服了现的实测污染物浓度求关联度，然后根据最大关行指数法和模糊数学法的某些缺限。该方法着联度推断待评价水体的类别。在进行水环境质重于待评价样本与水环境质量分级标准在整体量评价时，选择水体实测值作为参考数列，水上的关联程度，因而能够减少人为因素的影响。体质量的分级标准(地表水环境质量标准分为在经典的灰色关联分析方法中，作为比较I、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、V级)为比较数列，这样对于

5、参考数列没有考虑水质评价标准的区间形式，这必数列，所求出的五个关联度中最大关联度所对然影响到水质评价结果的精度。因此笔者提出应比较数列的级别就是待评水体所对应的水质基于点到区间距离的灰色关联分析方法，并且分类标准。以z。∞(是)(一1，2，⋯)表示待评价样收稿日期：2009—06—29本的各评价因子(污染物)的实测值，其中下标*北京市级本科生科学研究计划项目，项目号：2008J00053。0表示待评价样本，k表示评价因子。再以56北京石油化工学院学报2010年第l8卷苎中苎三嚣因lIJIo子的标准值，(壶)一_{1．2数据的

6、无量纲化处理样，即使有的量纲一样，但绝对值大小也不一式中：xi(矗)表示评价标准的第i级第k项评价样，因此不能直接用原始数据进行计算，应该对因子的无量纲化值；37∞(愚)意义相同。待评价样本和评价标准进行无量纲化处理嘲。1·3计算关联系数对于评价样本原始数据的无量纲化处理，经无量纲化处理后，以待评价样本的个采用的是实测值与各级标准值的平均值相比较评价因子的无量纲化值构成参考数组。即的方法进行，这样既达到了无量纲化的目的，又I。(志)I—I．27。(1)，z。(2)，⋯，z。()I反映了污染物的相对污染状况，其计算公式为以评价

7、标准的个级别的项评价因子的无纲化值构成比较数列。。(忌)一∑；∞㈤㈤1)，2r~．．i=1，m)l()=[-minmin(愚)一xi(I+pmaxmaxlx。(最)～xi(志)I]／Elz。(忌)——z(忌)I+pmzaxmaxIx。(忌)——z(忌)I]：。_『l_=山n、，c，、，c，{IIIuJn^(3)i===l，2，⋯，；k一1，2，⋯，。变量，水质级别作为一个灰类，考虑了水质分级式中：8()为z。(志)与z(忌)(一1，2，⋯，)界线的不确定性，可以避免分级临界值附近的在第k项评价因子的关联系数；p为分辨系数，实

8、测浓度值或综合污染指数的微小变化可能导其取值在0～1之间。取值不同，分辨能力不致的评价结果级别归属的改变。但传统方法的同，值愈大，分辨能力愈强，但对整个顺序趋势缺陷是：当评价指标较多时，指标权重的归一化无影响，在环境质量评价中，只要求得其关联系可能使某些指标分得的权重很小，从而忽略了数的大