朱春燕, 梁新强, 周柯锦, 郭 茹, 苑俊丽, 金 熠, 茹秋凯

(1.浙江大学 环境与资源学院环境保护研究所, 浙江 杭州 310058; 2.浙江省环境监测中心， 浙江 杭州 310015)

使用熵权法划分污染重点区域及识别主要污染因子

朱春燕1, 梁新强1, 周柯锦2, 郭 茹1, 苑俊丽1, 金 熠1, 茹秋凯1

(1.浙江大学 环境与资源学院环境保护研究所, 浙江 杭州 310058; 2.浙江省环境监测中心， 浙江 杭州 310015)

摘要：[目的] 对嘉兴市污染重点区域进行划分，并探明该区域主要污染因子。[方法] 在嘉兴市及周边地区的主要河道上设置29个监测断面，监测指标包括CODCr，大肠杆菌总数，—N和TP。再利用熵权法将多个水质参数转化为一个综合指数，通过对综合指数进行分析。[结果] 嘉兴市TN，TP超标严重，浓度范围分别为2.60～10.52 mg/L，0.60～5.68 mg/L，均超过地表水水质标准(GB3838—2002)中的Ⅴ类标准。29个监测点的水质综合指数范围为1.61～8.69。嘉兴市的海盐县、平湖市交界处以及秀洲区中部综合污染最严重，以此为中心向外污染程度逐渐降低，桐乡、海宁西部及嘉善县北部相对污染最轻。研究区中TP为主要污染因子，CODCr，大肠杆菌总数次之。[结论] 在污染总体较严重的地区，水质综合指数法可以较好地体现区域间污染程度的差异，通过比较同一监测点不同水质参数对综合指数的贡献还可获得区域主要污染因子。

关键词：水质综合评价; 熵权法; 水质分布; 重点污染因子

1材料与方法

1.1　评价区域概况

嘉兴市位于浙江省东北部，是杭嘉湖平原的重要组成部分。近几年，政府对污染控制的投入不断加强，而水质依旧有恶化趋势[14]。一方面，由于嘉兴地区经济的发展迅速，人口密度及工农业密度均有一定程度的上升，污染负荷也呈增长趋势；另一方面，嘉兴市处于太湖流域末端，该地水体还受上游来水水质的影响。2005年嘉兴市117个水功能区中仅有2个水质达标，整个区域污染严重。有研究[15]表明，当地水体污染主要属于富营养化物质污染，主要污染因子包括COD及营养盐，主要污染源为农田过量施肥、畜禽粪水排放[16-19]。

1.2　参评指标选择及分析

(2) 样品2。使用无菌玻璃瓶储存，加入10%的硫代硫酸钠(Na2S2O3)及15%乙二胺四乙酸二钠盐(EDTA-Na2)，去除余氯及金属离子，防止微生物活性受抑制，用以测定E.coli。

1.3　熵权法

熵权法计算水质指数的过程与其它各类综合指数法类似，可概括为：水质监测→分指数计算→确定权重→综合指数计算。具体运算过程见公式(1—6)。

(1) 分指数计算。该步骤的目的在于统一各指标的监测数值，使处于不同数量级别的数值转换为同一水平，便于多因子加和计算。此处采用的超标倍数法是以地表水水质标准为基准，将各监测值转换为标准值的倍数[3,20](公式1)。

Pij=Cij/Si

(1)

式中：Pij——i项指标第j个监测点的分指数；Cij——i项指标第j个监测点的实测值；Si——i指标Ⅲ类水标准标准值。

(2)i指标的权重ωi。这是综合评价法中另一个重要概念，权重体现的是各个指标在评价体系中对评价结果的影响力，同样超标倍数的指标值，权重越大在综合指数中所占比例越大。熵权法中权重值与监测指标数目n、监测点数m都相关。首先利用熵值概念将各指标监测值进行标准化(公式2)并求得熵值ei(公式3)，再计算得到初始权重，经归一化得到各指标的权重(公式4—5)。

Qij=Cij/(Ci1+Ci2+…+Cim)

(2)

(3)

ωi′=1-ei

(4)

(5)

式中：Qij——监测值标准化结果； ei——i指标的熵值； m——监测点数量，即样本量[19]； ωi′——i指标初始权重； ωi——i指标归一化后的权重。

(3) 综合指数P。与其他加权法相同，为各指标权重与分指数乘积的和(公式6)。

(6)

式中：Pi——第j个监测点综合指数值；n——监测指标数目。

2结果与分析

2.1　嘉兴地区水系水质概况

表1　嘉兴市水系水质基本情况

吕升等人[14]的研究也显示嘉兴地区水质情况较差且有恶化趋势。虽然相关部门对工业畜禽等点源的控制力度不断加大，但由于农村生活污水，农田径流、侧渗等非点源难以监控管理，同时因养殖密度、农田施肥量较高[21]，N，P流失问题仍相当严重。

监测结果同时表明，在使用传统的最差因子评价法时所有监测点均处于劣Ⅴ类，无法进一步区分各点水质污染等级，综合指数法在当地的水质评价中确有其必要性。

2.2　嘉兴市重点污染区域划分

表2　参评指标的权重值

熵权法计算所得综合指数分布在1.61～8.69之间(表3)。污染最严重区域在秀洲区，为监测点7(红旗桥)，该点超标情况最严重的是E.coli，监测值为168 333个/L，超标倍数高达16.8，而E.coli在该点综合指数中所占的比例也最大，为52.94%，使其成为该点首要污染因子。监测点4(东塘桥)、19(青阳汇)、6(龙凤大桥)、17(红旗塘大坝)的污染也相对较严重，综合指数均都超过6.0，分别为7.47，6.70，6.63，6.45。这4个点中，龙凤大桥与红旗桥地理位置较近，首要污染因子亦是E.coli，其余3个点主要污染因子则都是TP。整个区域最小综合指数出现在嘉兴西北边部，最小值出现在监测点26(南浔)，综合指数为1.61，其次是监测点25(乌镇北)及监测点28(大麻渡口)，两者综合指数均小于2，分别为1.74及1.85。

考虑到嘉兴水系呈网状分布且十分密集，本研究使用IDW插值法对综合指数进行插值(图1)。区域内每个插值点的数值由距它最近的4个监测点确定，插值点周边监测点的数值越大，两者距离越近，插值点上的数值就越大。最终得到的结果分了8个等级，数值范围在1.5～8.7之间。分析结果显示，平湖市、海盐县交界区域及秀洲区部分区域所处污染等级最高，成为当地污染严重区域，需重点监管。以这几个区域为中心，向外延伸污染逐渐减轻。桐乡、海宁西部及嘉善县北部相对污染最轻。

图1　嘉兴市综合水质分布情况

2.3　主要污染因子识别

获得区域主要污染因子后便可从该指标着手，逐步实现水环境的改善。本研究中的主要污染因子包含着两个信息：一是该指标超标严重，亟需进行控制管理；二是该指标地区之间存在较大差异，高污染区域中的污染源控制管理及水质提升均存在较大潜能。

以农田P流失为例，对嘉兴地区农业调查结果显示，即使是同一地区的农田，P施肥量差异仍很大，施肥量(P)在0～50 kg/hm2不等，磷肥施用由农户的施肥习惯决定(氮肥施用量及农药的使用农户间差异不大)。这也许是导致嘉兴水系中TP含量分布不均的原因之一，适当减少高施肥负荷农田磷肥施用量，可以实现在TP污染负荷减排，提升区域水质。

表3　综合指数Pj及各个指标所占比重

3结 论

(2) 参评的5个指标中NH4+—N熵权最大，为0.31，其他指标依次为E.coli(0.27)，CODCr(0.21)，TP(0.14)及TN(0.07)。表明这些指标的分布均匀程度依次升高，在重点污染区域划分过程中发挥的作用则依次降低。

(3) 嘉兴地区污染重点区域为海盐县、平湖市交界处及秀洲部分区域，污染程度以这两个区域为中心向外逐渐降低，桐乡、海宁西部及嘉善县北部相对污染最轻。

(4) 本评价体系中嘉兴地区TP为主要污染因子，一方面其超标严重亟需控制，另一方面它的浓度分布不均匀，高污染区域具有较大减排潜能。CODCr，E.coli在综合指数中占的比重仅次于TP。可优先从重点污染因子入手，开展减排控污工作，逐步改善全区水质。而对于整体超标严重而地区差异不明显的指标，如TN，则需要整体规划，设定全局性的污染控制方案。

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Key Polluted Area Division and Main Pollution Factors Identification Using Entropy Method

ZHU Chunyan1, LIANG Xinqiang1, ZHOU Kejin2, GUO Ru1, YUAN Junli1, JIN Yi1, RU Qinkai1

(1.InstituteofEnvironmentalScienceandTechnology,CollegeofEnvironmentalandResourceSciences,ZhejiangUniversity,Hangzhou,Zhejiang310058,China;2.ZhejiangProvinceEnvironmentalMonitoringStation,Hangzhou,Zhejiang310015,China)

Abstract：[Objective] To find out the key polluted area and identify the main pollution factors of Jiaxing City. [Methods] We set up 29 monitoring sections in the main river in Jiaxing City and the surrounding area and indicators of CODCr, E.coli, TN, TP and —N were monitored. These multiple water quality parameters were combined into a comprehensive index using entropy weight method. [Results] TN, TP of Jiaxing City outranged seriously of the quality standards(GB3838—2002) in Ⅴ class standard. The concentrations ranged 2.60~10.52 mg/L, 0.60~5.68 mg/L. Comprehensive index of water quality of the 29 monitoring points ranged as 1.61~8.69. The most serious pollution of the region is at the junction of Haiyan County and Pinghu City, and Central Xiuzhou District. Other districts around the key polluted region had a decreased pollution. Tongxiang, Western Haining and the northern part of Jiashan County is relatively less polluted. TP was identified as the main pollution factors, CODCr, E.coli followed.[Conclusion] In more serious polluted areas, water quality index method can better describe the pollution differences among different areas. The contribution of different water quality parameters to the comprehensive index can identify the main pollution factors.

Keywords:comprehensive water quality evaluation; entropy method; water quality distribution; main pollution factors

文献标识码：B

文章编号：1000-288X(2015)02-0213-06

中图分类号：X824

通信作者：梁新强(1979—)，男(汉族)，浙江省杭州市人，博士，副教授，主要从事流域生源要素控制工程与水质安全方面的研究。E-mail:liang410@zju.edu.cn。

收稿日期：2014-02-27修回日期：2014-04-08
资助项目：国家水体污染控制与治理科技重大专项“太湖流域(浙江片区)累积源强风险过程及机制研究”(2012ZX07506-006-03)； 国家自然科学基金项目 (41271314)
第一作者：朱春燕(1989—)，女(汉族)，浙江省嘉兴市人，硕士研究生，研究方向为非点源污染评价。E-mail:21114058@zju.edu.cn。