陈 颖，李 倩

(江苏省水文水资源勘测局徐州分局，江苏 徐州 221006)

灰色关联法在徐州市地下水水质评价中的应用

陈 颖，李 倩

(江苏省水文水资源勘测局徐州分局，江苏 徐州 221006)

地下水质量综合评价具有广泛不确定性，而灰色关联法则体现了这种不确定性，广泛应用在水质评价中。徐州市作为全国40个重点缺水城市之一，地下水是该市供水主要来源，根据徐州市地下水水源地2015年实测水质监测数据，采用灰色关联法对徐州市10个地下水水源地水质状况进行评价。结果表明，徐州市地下水水源地属于Ⅱ～Ⅲ类水质类别，其中贾汪地下水水源地、睢宁县地下水水源地、沛县地下水水源地和沛县大屯煤电地下水水源地水质类别为Ⅲ类，均适用于集中式生活饮水源。评价结果证明灰色关联分析法在徐州市地下水水质评价中具有实用性。

灰色关联法；地下水水源地 ；水质评价；徐州市

徐州市是全国40个重点缺水城市之一，也是开采地下水较早的城市之一，地下水是徐州市供水的主要来源，地下水的开发利用与徐州市的城市发展、经济增长密切相关，地下水水源地安全关系到人民群众的健康、生命安全和社会和谐稳定。地下水质量评价是地下水资源科学管理的基础，如何准确地评价出地下水的质量等级，评价方法的选择起着关键作用目前国内还没有统一、规范的水质评价方法。由于地下水质量综合评价是一个多因素、多方面耦合作用的复杂系统，具有广泛不确定性，其中的不确定性具有灰色性。因而基于灰色系统理论评价方法，体现了水环境系统的不确定性，具有方法简单、定量可比的优点，在水质评价中得到了广泛应用[1]。本文尝试在地下水质量评价中采用灰色关联法，对徐州市地下水水源地水质状况进行评价分析。

1 灰色关联法模型的建立与计算方法

1.1 灰色关联法建模理论

灰色关联是对一个系统发展变化态势的定量描述和比较的方法。灰色关联分析采用关联度来量化系统内各评价因素的相互联系、相互影响和相互作用关系，它根据两个因子参数序列构成的空间曲线的接近程度判断联系的紧密程度，曲线越接近．相应序列之间的关联度就越大，反之就越小[2]。

1.2 确定水质标准数列和水质样本数列

将水质标准作为参考数列 {Yi(k)}，水质监测值作为比较数列{Xj(k)}。其中k表示评价 因子，i表示水质标准类别 ，j表示采用水源地的个数。则{Yi(k)}可演化为水质分类标准矩阵Yin，则{Xj(k)}可演化为水质样本矩阵Xjn。

{Yi(k)}={Yi(1)，Yi(2)，… ，Yi(n)}

{Xj(k)}={Xj(1)，Xj(2)，… ，Xj(n)}

1.3 无量纲化

无量纲化即采用某一指标的实测值与各级标准值的平均值相比的方法，此法既可以达到无量化的目的，而且又反映了污染物的相对污染状况。水质分类标准矩阵Yin无量纲化后记为Uin，水质样本矩阵Xjn无量纲化后记为Vjn。

(1)

(2)

1.4 关联系数的计算

首先要计算出样本序列和标准序列的绝对差Δij(k)。

Δij(k) =︱Ui(k)-Vj(k)︱

(3)

再找出两级最大差Δmax和两级最小差Δmin，Δmax为Δij(k)的最大值，Δmin为Δij(k)的最小值。计算关联系数公式如下：

(4)

式中：ρ为分辨系数，取值介于0～1之间，通常取0.5。

1.5 权重的计算

计算权重的方法很多，本文采用以实测值和标准值双重角度赋权法中的污染贡献率法 中的超标倍数法计算权重，权重Wj(k)计算公式为：

(5)

式中：Ij(k)为j个水源地评价因子k的超标倍数，是评价因子k的监测值与标准浓度的比值；Xj(k)为j个水源地评价因子k监测浓度，mg/L；Y(k)为评价因子k标准浓度，mg/L。

1.6 关联度的计算

综合各点 (k=1，2，…，n)的关联系数，得到比较数列{Vj(k)}与参考数列 {Ui(k)}的关联度γij：

(6)

由上式求得最大γi=max︱γ1，γ2，…，γn︱值所对应的标准级别i即为待评价水源地的水质类别。

2 灰色关联法在徐州市地下水水源地水质

评价中的应用

2.1 评价资料、标准与因子选择

本文采用2015年徐州市10个地下水源地(丁楼、张集、七里沟、贾汪、丰县、沛县、沛县大屯煤电、新沂市、邳州市)水质监测资料的年均值,来评价分析现状水质状况。依据国家地下水质量标准《GB/T14848-93》[4]，选择的评价因子为：总硬度、溶解性总固体、氯化物、高锰酸盐指数和硝酸盐氮。

2.2 矩阵的建立与无量纲化计算

水质分类标准矩阵Y5×5以地下水质量标准《GB/T14848-93》中的I～V类五级水质分级标准建立。水质样本矩阵X10×5以2015年徐州市地下水水源地总硬度、溶解性总固体、氯化物、高锰酸盐指数和硝酸盐氮的年平均值来建立。

Y5×5=150 300 50 1．0 2．03005001502．05．045010002503．0205502000350103055020003501030éëêêêêêùûúúúúúⅠⅡⅢⅣⅤ

X10×5=393 752 77．6 0．8 3．1833873350．70．92．273618101190．95．6445489768．11．07．6636288784．10．80．741598321050．80．274528991751．00．244989531610．80．4127169086．51．12．3038078960．90．90．76éëêêêêêêêêêêêùûúúúúúúúúúúú丁楼张集七里沟贾汪睢宁县丰县沛县沛县大屯煤电新沂市邳州市

根据公式 (1)和 (2)对水质分类标准矩阵Y5×5和水质样本矩阵X10×5分别进行无量纲化计算，分别记为U5×5和 V10×5。

2.3 计算关联系数

以丁楼地下水水源地为例，通过公式(3)计算出算出样本序列和标准序列的绝对差Δij(5)，并找出两级最大差Δmax和两级最小差Δmin。

其中Δmax=0.038 和Δmin=1.769。

表1 徐州市地下水水源地水质评价结果表

根据公式(4)计算出关联系数ξij(5)。

2.4 计算关联度并判定水质类别

根据公式(5)和(6)计算出丁楼地下水水源地的数据样本对各级别的关联度为：γ1=0.758，γ2=0.829，γ3=0.787，γ4=0.541，γ5=0.541。可以得出γ2最大，所以丁楼地下水水源地2015年的水质类别评价为Ⅱ类。

根据以上步骤，可以计算出剩余的9个地下水水源地标准序列的关联度，得到其水质类别如表 1。

3 评价结果讨论

运用灰色关联分析法对徐州市地下水水源地水质进行了定量准确的评价，结果证明灰关联分析法有其实用性。根据评价结果，徐州市地下水水源地水质属于Ⅱ～Ⅲ类水质，根据地下水质量标准《GB/T14848-93》中Ⅲ类水标准，适用于集中式生活饮用水水源。其中贾汪地下水水源地、睢宁县地下水水源地、沛县地下水水源地和沛县大屯煤电地下水水源地水质类别为Ⅲ类，主要是因为总硬度和溶解性总固体偏高。

[1]廖水文，鄢忠纯，黄沈发.应用灰色关联法评价上海市水源地水质状况[J].环境科学与技术.2009.32(12D):108-111.

[2]刘洪，孙国曦.灰色关联法在淮安市地下水水质评价中的应用[J].江苏环境科技.2007(20):51-53.

[3]韩炜，孟庆江，杨靖.徐州市市区地下水水质状况分析[J].环境科技.2009(12):108-109.

2017-03-22

陈颖(1980-)，女，江苏新沂人，工程师，主要从事水文水资源和地下水管理工作。

P641.8

B

1004-1184(2017)04-0049-02