李力南

(大石桥市水源水利管理处，辽宁 营口 115100)

水源地作为城市供水的主要来源，如果一旦发生突发的水污染事件，需要当地进行应急处理，而在应急处理期间，为保障城市主要供水正常运行，需要预留应急需水量。当前，许多城市开展水源地应急突发事件的需水量研究[1- 6]，大都采用经验方法进行应急需水量的估测，存在一定的经验性。近些年来，有学者通过对国内发生的水源地突然污染事件进行案例筛选，对可能发生的水源地污染事件进行风险分析，在此基础上进行应急需水量的估测[7- 9]。这种方式预测的应急需水量理论性较强，可成为城市水源地突发水污染事件应急预案制定的有效理论依据。这种方式在北方地区水源地污染应急需水量预测还应用较少，为此本文结合该方法，以辽宁南部某城市为研究实例，对该城市水源地突发水污染事件的应急需水量进行估测，从而为其他城市水源地发生水污染事件应急供水预案的制定提供依据参考。

1 研究方法

可以导致城市水源发生突发水污染的影响因素较多，因此需要结合故障树逻辑原理进行各因素架构，方程为：

G=G1G2= (G3+G4+G5+G12)× (X5+X14+X15)

(1)

式中，G1、G2、G3、G4、G5、G12—表示不同层级的自然影响要素；X5、X14、X15—表示为不同层级的人为影响因素。

在进行案例筛选分析时，对n个案例进行粗集筛选，每个案例标注为：ui(i=1，2，，n)，每个风险路径代表一个突发水污染事件，特征向量标注为：V={v1，v2，，vm}，各个特征属性的集合求解为:D={di}，以最终案例的特征属性向量对案例进行标注，标注属性方程为：

ui=case{V，D}=case{v1，v2，，v18，di}

(2)

在进行方案筛选后，进行特征属性差异指数的构建，构建方程为：

(3)

式中，h—距离指数；wj—不同指标的权重；doi—不同案例之间的加权欧式距离；d0ij—不同案例之间的差异性，其中无差异性的计算方程为：

I=(u0，ui)={j|∀j∈[1，m]，d0ij≤pj}

(4)

弱差异性计算方程为：

I-(u0，ui)={j|∀j∈[1，m]，pj

(5)

强差异性计算方程为：

I+(u0，ui)={j|∀j∈[1，m]，d0ij>qj}

(6)

式(4)～(6)中，I=(u0，ui)、I-(u0，ui)、I+(u0，ui)—表示为无、强、弱差异性指数；pj、qj—指标的阈值；m—案例的个数。在案例差异性指数计算的基础上，需要对案例的相似度进行计算，计算方程为：

(7)

式中，SIMoi—不同案例的相似指数；DI0ij—不同案例的差异性指数。在案例相似度分析基础上，对发生突然污染事件进行风险分析，并对可能事件进行应急供水量的预测，预测方程为：

WL=d0PA

(8)

式中，WL—估测的应急供水量,万m3；d0—应急供水中断的时间长度,h；P—影响人口的数量,万人；A—生活应急供水的定额。

2 实例应用

2.1 实例概况

本文以辽宁南部某城市为研究实例，该城市的多年地表水资源总量为2.57亿m3，供水水源主要来自流域内的地下水及外调水，日供水量均值约为2.9万t，区域内主要的供水水源为10处，此外在供水水源配有抽水泵站12处，抽水开采水井9处，本文对该城市供水水源进行突发水污染风险分析，并结合历时案例筛选，对城市水源污染应急供水进行预测，从而制定应急供水方案。

2.2 历史案例分析

对历史案例的水源类型和污染物类型进行了梳理，分析结果见表1。

表1 水源突发污染案例分析

从表1中可看出，历史案例供水水源主要为水库和河道供水，突发污染事件的类型比较多，其中污染物排放类型较多，受山洪泥沙污染类型影响较少。

2.3 历史案例的粗集筛选分析

对历史案例进行粗集筛选分析，筛选分析结果见表2。

表2 案例粗集筛选分析结果

doi表示为不同案例之间的加权欧式距离加权特征距离，该值越大表示特征距离越近，区域发生同类型突发水污染事件的相似度越高，从表中计算分析结果看出，各类型案例下，区域doi总体小于15，相似度属于中间范围。当doi的值总体小于2.0时，则发生相类似水污染事件的总体风险概率较低。

2.4 特征属性差异指数分析

在各案例粗集筛选分析的基础上，对各个影响要素特征属性差异指数进行分析，分析结果见表3。

表3 影响要素特征属性差异指数分析结果

从表3中可以看出各个影响要素特征属性差异指数在4.514～11.275之间，可以看出各个影响要素的特征属性差异指数变异程度较小，从侧面也可看出，供水水源突然水污染事件下各要素影响程度较为类似，差异性较小。

2.5 案例相似度计算

在各个指标特征属性差异性指数计算的基础上，对各个案例的相似度进行分析，分析结果见表4。

表4 案例相似度分析结果

相似度指数越大，表明区域发生该类型案例的风险程度较高，而相似度指数越低，表明研究区域发生该类型案例的风险程度较低。从表中可看出，区域相似度指数总体分布在0.145～0.535之间，相似度最大值为0.535，表明区域发生该类型案例的风险程度较高，相似度最低值为0.145，表明研究区域发生该类型案例的风险程度较低。

2.6 案例筛选结果

在各个案例相似度分析的基础上，对案例进行相似度的分类筛选，分析结果见表5。

表5 案例筛选分析结果

从表5中可看出，区域发生和案例6相似类型的突发水污染事件的风险度最高，其相似度达到0.622，其次是案例1，和案例16发生相似类型的突然水污染事件的风险程度相对较低，但表中9种案例的相似度在初步筛选的20中案例中风险度最高，从中断时间可看出，水源污染中断事件一般低于5d。

2.7 应急供水量预测

在相似案例分析的基础上，结合应急供水预测方法，对区域相似案例下的应急供水进行预测，预测结果见表6。

表6 相似案例下区域应急供水量预测结果

结合各个案例的中断事件、影响人口以及区域主要的生活应急供水定额，可以计算得到发生不同风险程度供水水源突发污染事件下的应急供水量，得到的应急供水量可以为区域供水水源突发应急供水预案制定提供科学的依据。

3 结语

(1)本文通过对历时水污染案例进行相似度筛选，按相似度进行分类，计算得到发生相似类型水源污染事件下的应急供水量，该方式解决传统预案设定的历时经验性，保证了预案的科学性，在实际应急供水预案制定中具有较好的应用前景。

(2)本文对案例属性及其权重设置较为主观，在以后的研究中还需要对案例属性特征及其权重设置进行改进，保证方法计算的客观性。