穆秀云 李林兵

一、水质评价方法

水质评价方法总的来说可分为两大类：单因子评价法和综合评价法。单因子评价法计算简单，可直观反映哪些指标超标，但由于是对单个水质指标独立进行评价，因此得到的评价结果不能全面反映水质量的整体状况，可能会导致较大的偏差。综合评价法可同时评价多种指标对水质的影响，从整体上给水质一个客观全面的评价。当前研究较多的综合评价法包括综合指数法、灰色聚类法、灰色模式识别法、模糊综合评判法、模糊模式识别法和人工神经网络模型等。综合指数法通过多个指标并赋予各指标不同权重的综合来判断水质标准，它综合考虑了各指标对水质的影响，却忽略了水质分级界线的模糊性，评价结果不能很好地反映出水质污染的真实状况；灰色和模糊系统两大类方法也均存在一些缺陷，如都需要设计若干不同的效用函数（灰色系统的白化函数、模糊数学的隶属函数等）以及人为地给定各评价指标的权重（或权函数）等。这些效用函数和指标权重的给定往往因人而异，造成评价模式难以通用，而且增加了应用的困难和人为主观因素对结论的影响。事实上，在评价指标确定后，水质评价的过程是把这些指标的监测值与标准值进行比较和分析，在此基础上判断其与哪一级分类标准更接近。因此，水质综合评价属于模式识别问题。当前，人工神经网络已在模式识别中广泛应用，可利用它对环境水质进行评价，可将水质评价中的评价标准作为样本输入，评价级别作为网络输出，通过网络归纳出评价标准与评价级别间复杂的内在非线性关系，从而对水质进行综合评价。……