摘 要：运用改进的模糊综合评价模型对2013年北方某河流进行了采样分析和评价，采样地点选取了上游、中游和下游3个地方，并且根据实测资料选择了6项指标分别为：氨氮、全磷、全氮、COD、硝酸盐和亚硝酸盐。根据模糊综合评价原理，利用层次分析法求解权重，对水质进行评价，参照国家规定的地表水环境标准，得到最后的评价结果是从上游到下游的水质标准为国家地表水质三级、四级、五级，能够看出该政府在2010年以后对该河流段的采取的保护措施取得了一定的效果，并且能够为政府在接下来制定水环境宏观决策提供了必要的科学参考。
关键词：模糊综合评价 层次分析法 水质等级 水质模型 保护与防治
中图分类号：TU 443 文献标识码：A
1引言
河流段提出整改措施的需要。水质综合评价就是根据各水质指标值对某水体的水质等级进行综合评判[1]，为水体的科学管理和污染防治提供决策依据，在地区污染防治改善环境起着水环境是人类生存环境的重要组成部分，对于水环境的综合评价也是对污染积极的作用。目前进行水质综合评价的方法主要有单因子指数评价法[2]、综合指数法[3]、模糊数学法[4]、神经网络评价法[5]和模糊综合评价法[6]等等。其中模糊综合评价中的隶属度能够清晰的
反应出水质指标所属类型，可以将诸多指标建立联系，进行很好的评判，但是在权重的确定中，这些方法往往具有主观性，不能够很好的进行确定指标的权重，本文寻找了一种确定指标权重的方法，结合模糊综合评价，对水质进行了很好的评价。
2 研究方案
2.1 水样的采集
根据水质综合评价的需要，分别在该河流的上游，中游和下游3月～6月之间进行了5次取样，为了防止在采集水样的时候数据的正确性，因此采样点的选取避免了回水区和排污口。采集水样均按照《地表水和污水监测技术规范》（HJ/T91-2002）[7]的规定的方法进行采集、处理、保存和定量分析测定。水质分析标准中主要是氨氮、总磷、总氮、COD、硝酸盐和亚硝酸盐六项监测指标。
2.2 改进的模糊综合评价模型
主要应用改进后的模糊综合评价对河流水质全方位的进行评价。模糊综合评价主要是构造出等级模糊子集，然后把反应事物的一系列的指标进行量化，最后利用模糊评价原理对水质进行评判。
2.2.1评价标准
利用国家颁布的《地表水环境质量标准》[7]（GB3838-2002）规定的指标进行评价。主要将水质分成了5项指标，分别如下：
Ⅰ类 主要适用于源头水、国家自然保护区；
Ⅱ类 主要适用于集中式生活饮用水地表水源地一级保护区、珍稀水生生物栖息地、鱼虾类产卵场、仔稚幼鱼的索饵场等；
Ⅲ类 主要适用于集中式生活饮用水地表水源地二级保护区、鱼虾类越冬场、洄游通道、水产养殖区等渔业水域及游泳区；
Ⅳ类 主要适用于一般工业用水区及人体非直接接触的娱乐用水区；
Ⅴ类 主要适用于农业用水区及一般景观要求水域。
它们对应的6项检测指标标准如下表：
2.2.2模糊矩阵[8]的建立
在水质评价中，有一些指标越大越好，有一些指标越小越好，但是在此次选择的评价的指标中，都是越小水质越好，因此可以建立如下的模糊评价的隶属度[9][10][11]函数如下：
2.3利用层次分析法确定综合评价中的权重
2.3.1 层次分析法[12][13]
权重的确定在模糊综合评价中的作用很大，权重的确定直接关系到最后的评价结果。层次分析方法是一种确定权重很有效的方法。在哪些定量指标很复杂的情况下的确定是很有效的。通过层次分析法中的权重系数确定可以很有效的将各个变量之间进行互相联系并且使他们之间更加有条理化，对客观实际指标的模糊判断，对每一层次的相对重要性给出定量的表示，再利用数学方法确定全部元素相对重要性次序的权系数。
2.3.2 层次分析法的步骤
2.3.2.1 确定目标和评价因素
首先需要确定评价因素，例如有n个评价指标
2.3.2.2构造判断矩阵
判断矩阵元素的值是采用1～9及其倒数的标度方法，这些值得确定一般可以根据专家给出相关量或者问卷调查等等一系列的方法。当相互比较因素的重要性能够用具有实际意义的比值说明时，判断矩阵相应元素的值则取这个比值。即得到判断矩阵 。
2.3.2.3 计算判断矩阵[14]
在求解最大特征根的时候，可以利用用软件进行计算判断矩阵的最大特征根，以及这个判断矩阵对应的特征向量，此特征向量就是各评价因素的重要性排序，也即是权系数的分配。
2.3.2.4 一致性检验
最后需要对评价模型进行一致性检验，即：需计算一致性指标
根据表格得到平均随机一致性指标RI 。它是用随机的方法构造500个样本矩阵，构造方法是随机地用标度以及它们的倒数填满样本矩阵的上三角各项，主对角线各项数值始终为1，对应转置位置项则采用上述对应位置随机数的倒数。然后对各个随机样本矩阵计算其一致性指标值，对这些CI值平均即得到平均随机一致性指标RI值。当随机一致性比率时，认为层次分析排序的结果有满意的一致性，即权系数的分配是合理的；否则，要调整判断矩阵的元素取值，重新分配权系数的值[15][16]。
2.4模糊综合评价
根据模糊综合评价模型进行评判： [16][17]。根据得到的结果可以直接判断水质的类别，在最终的求解结果中，其中最大的值为最后的决定水质的好坏的因素。
3 河流水质的评价
3.1河流检测的相关数据
根据采样测定得到河流上游，中游和下游3方面的数据如下表所示：
3.2权重的确定
根据收集几位专家学者的意见，以及结合当今国际上观点[18]，最终确定他们之间的权重关系，构造出判断矩阵如下：
用计算得到判断矩阵S的最大特征根得 。进行判断矩阵一致性检验，得到一致性检验指标为：
3.3河流不同流域的水质评价
根据上面所测得的数据和模糊综合评价的方法，可以得到模糊矩阵：
评价上游的水质可以得到：
评价中游的水质可以得到：
评价下游的水质可以得到：
4 数据分析与结论
从评价的结果可以看出，上游的水质基本达到国家三级水质标准，属于较好的水质，并且在五级最差水质上占据的 比例很小，在一级水质标准上仍然占有一定比例，因此上游只要注意保护环境，多植树，培养一些水生植物，上游的水质将会向国家二级水质转化。
中游的水质较上游相对而言差了一点，主要变为四级水质，但是同样的在一级水质中仍然占据比例，只要注意污染的防治，多在水中栽种水生植物，水质仍然会转好，但是如果不保护，仍然向河道里倒入大量的垃圾，水质将会更加恶化。
下游水质明显的是五级水质，属于污染的水质，而且较好的水质占据量较小，因此需要进行大规模的治理改善，才能将水质改善。
参考文献：
[1]郝庆杰，江长胜.模糊综合评价法在江安河青羊段水质评价中的应用[J].西南师范大学学报，2010，45（2）：136-142.
[2]朱灵峰，王燕，王阳阳，等.基于单因子指数法的海浪河水质评价[J].江苏农业科学，2012，40（3）：326-327.
[3]陈仁杰，钱海雷，阚海东，等.水质评价综合指数法的研究进展[J].环境与职业医学，2009，26（6）：581-585.
[4]王淑文，刘臣.水环境质量评价的模糊数学法[J].吉林水利，2001，2（219）：20-22.
[5]盛夏，张红，苏超.基于BP神经网络的汾河水质评价[J].山西大学学报，2013，36（2）：301-307.
[6]王艳艳，张瑞斌，赵言文，等.模糊综合评价在湖泊水质评价中的应用研究[J].江苏农业科学，2010（1）：326-328.
[7]国家环保总局.HT/T91-2002.地表水和污水监测技术规范[S].北京：中国标准出版社.2003.
[8]王娟，付永胜，易志刚，等.成都市温江区水质现状评价与水环境容量分析[J].工业安全与环保.2006，32（6）：30-31.
[9]陈守煜，于雪峰.相对隶属度理论及其在地下水质评价中应用[J].辽宁工程技术大学学报，2003，22（5）：691-694.
[10]L.A.Zadeh，Fuzzy Sets.Information and Control[J].1965，（8）：338-353.
[11]Chen Shouyu，Relative Membership Function and New Frame of Fuzzy Sets Theory for Pattern Recognition[J].The Journal of Fuzzy Mathematics，1997，5（2）：401-411.
[12]杜世平，汪建，马文彬.层次模糊综合评价在校园环境质量评价中的应用[J].安徽农业科学，2008：3930-3931.
[13]张鉴，束龙仓，张琛，等.基于熵权的综合指数法在地下水水质评价中的应用[J].水电能源科学，2007，28（8）：30-32.
[14]王鸿杰，尤宾，上官宗光.模糊数学方法在水环境评价中的应用[J].水文，2005，25（16）：30-31.
[15]刘坤，刘贤赵，王巍，等.模糊概率神经网络水质评价模型及其应用[J].数学的实践与认识，2006，36（12）：138-144.
[16]金菊良，杨晓华，金保明，等.水环境质量综合评价的新模型[J].中国环境监测，2000，16（4）：42-47.
[17]陆玉书.环境影响评价[M].北京：高等教育出版社.2008：46-48.
[18]ORTON R K.An index number system for rating water quality [J].Journal of Water Pollution Control Federation 1965，37（3）：300-305.
[19]SHH I SHERRARD， JH， W ILSONTE. A water quality index based on fuzzy sets theory[J]. Proceedings of the 1993 Joint ASCE-CSCE National Conference on Environmental Engineering， 1993 253-259.
[20]HENONEN P， HERVE S.The development of a new water quality classification system for Finland [J].Water science and technology 1994 31（10）：21-24.