水环境质量评价

水环境质量评价
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; 综合污染指数法是对整体水质做出的定量描述,这样的评价结果只能 定性地说明污染程度是轻、严重还是非常严重,不能确定其功能类别为几类。但 是,只要项目、标准、监测结果可靠,综合评价在总体上是可以反映水体污染性 质与程度的,而且便于同一水体在时间、空间上污染状况变化的比较。 2.2 模糊评价法 模糊数学在水质综合评价中得到了广泛运用。 这种方法根据各污染物的超标 情况进行加权,但污染物毒性与浓度不成简单的比例关系,因此,这种加权不一 定符合实际情况。从理论上讲, 模糊评价法体现了水环境中客观存在的模糊性和 不确定性,符合客观规律,具有一定的合理性。但从目前的研究情况来看,采用 线性加权平均极型得到的评判集易出现失真、失效、跳跃等现象,存在水质类别 判断不准或结果不可比的问题,可操作性较差。因此,在应用模糊理论进行水质 综合评价方面还需进一步研究。 2.3 灰色评价法 灰色评价法是用灰色系统的方法来评价河流水质,其基本方法是:计算断面 水质中各因子的实测浓度与各级水质标准的关联度,然后根据关联度的大小,确 定断面水质的级别, 根据同类水体与该类标准水体的关联度大小,还可以进行优 劣的比较。灰色评价法体现了水体环境系统的不确定性。在理论上是可行的,并 且具有简单可比的优点, 缺点是存在分辨率低等问题。但由于灰色评价法可满足 水环境质量评价的基本要求,可以通过进一步完善来克服这些缺点。 2.4 人工神经网络评价法

人工神经网络是一种由大量处理单元组成的非线性自适应的动力学系统, 具 有学习、联想、容错和抗干扰功能。应用人工神经网络进行水环境评价,首先将 水环境标准作为“学习样本” ,经过自适应、自组织的多次训练后,网络具有了 对学习样本的记忆联想能力, 然后将实测资料输入网络系统,由已掌握知识信息 的网络对它们进行评价。 这个过程类似人脑的思维过程,因此可模拟人脑解决某 些有模糊性和不确定性的问题。 人工神经网络用于水质评价有可允许的大量供调 节参数和全息联想功能及自组织、自学习、自适应和容错的能力。缺点是对于协 同性较差的样本,评价结果易出现均化现象。 2.5 地理信息系统(GIS)的应用 地理信息系统在城市规划、 资源调查和评价领域中的应用比较成熟,且应用 范围广泛,该技术应用于评价与管理,主要是利用其在数据采集、空间查询、空 间分析与模型分析方面的基本功能。计算机支持是其主要特征。 2.6 基于统计理论的主成分分析法 主成分分析法是一种基于统计学理论, 对

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