基于改進(jìn)信息熵的江蘇塥湖水質(zhì)分布規(guī)律研究

龔慧　紀(jì)海婷　李駿　國(guó)靜　邵飛燕

摘要：為得出近年來(lái)江蘇漏湖水質(zhì)變化趨勢(shì)，基于2008～2016年近9a的長(zhǎng)期水質(zhì)實(shí)測(cè)資料，分析了不同水質(zhì)指標(biāo)的年際與年內(nèi)變化趨勢(shì)，并發(fā)出100份問(wèn)卷，根據(jù)專家經(jīng)驗(yàn)得到主觀權(quán)重，根據(jù)信息熵理論得到客觀權(quán)重，最終基于綜合權(quán)重構(gòu)建了新型水質(zhì)綜合評(píng)價(jià)模型，并對(duì)鎘湖不同分區(qū)的水質(zhì)進(jìn)行了評(píng)價(jià)。結(jié)果表明：不同水質(zhì)指標(biāo)近9a均呈總體降低趨勢(shì)，在2008年之后出現(xiàn)顯著降低，原因可能是由于近年治理措施取得了良好效果，但緩沖區(qū)水質(zhì)指標(biāo)普遍高于其余區(qū)城，最高高出了37.2%;不同水質(zhì)指標(biāo)年內(nèi)變化呈先減小后增加的趨勢(shì)，在11月至次年2月水質(zhì)普遍較差;基于新型水質(zhì)綜合評(píng)價(jià)模型，分析了溻湖不同分區(qū)的水質(zhì)類別，發(fā)現(xiàn)核心區(qū)與開(kāi)發(fā)控制利用區(qū)屬于II類水，而緩沖區(qū)水質(zhì)屬于IV類水，水質(zhì)較差，需及時(shí)制定相應(yīng)措施改善緩沖區(qū)水質(zhì)。研究得出的結(jié)論符合實(shí)際數(shù)據(jù)觀測(cè)情況與當(dāng)?shù)貙?shí)際情況，表明該模型具有一定的科學(xué)性和使用價(jià)值，可為當(dāng)?shù)厮|(zhì)治理措施的制定提供科學(xué)依據(jù)。

關(guān)鍵詞：水質(zhì)時(shí)空分布;問(wèn)卷調(diào)查;綜合權(quán)重;新型水質(zhì)綜合評(píng)價(jià)模型;滿湖;江蘇省

中圖法分類號(hào)：X824

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

DOI：10.16232/j.cnki.1001-4179.2019.03.009

文章編號(hào)：1001-4179（2019）03-0047-07

1 研究背景

由于城市的快速發(fā)展，人們生活水平得到提高，工業(yè)、農(nóng)業(yè)和生活污水排放前并未及時(shí)有效處理，導(dǎo)致城市水源污染嚴(yán)重。目前《地表水環(huán)境質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》（GB3838-2002）提出了多種指標(biāo)的設(shè)定值及水質(zhì)分類，但由于指標(biāo)眾多，同一水體多種指標(biāo)存在差異性，導(dǎo)致無(wú)法判定其所屬水質(zhì)類別，因此找到合適的方法綜合評(píng)價(jià)水體水質(zhì)成為了水資源管理部門急需解決的突出問(wèn)題。

截至到目前，層次分析法、SPA法、模糊評(píng)價(jià)法等方法已被廣泛應(yīng)用到水質(zhì)綜合評(píng)價(jià)當(dāng)中。楊渺等基于線性變換法對(duì)錢塘江支流水質(zhì)進(jìn)行了綜合評(píng)價(jià)，通過(guò)計(jì)算不同指標(biāo)與標(biāo)準(zhǔn)序列的歐式距離，綜合判斷其水質(zhì)類別，并對(duì)比了不同方法的優(yōu)缺點(diǎn)，指出線性變換法可在保證評(píng)價(jià)精確度的前提下，大幅度降低工作量;宋述軍與周萬(wàn)村基于模糊評(píng)價(jià)法對(duì)沱江流域地表水質(zhì)進(jìn)行了綜合評(píng)價(jià)，通過(guò)建立不同指標(biāo)的相對(duì)隸屬度矩陣，計(jì)算不同指標(biāo)的權(quán)重，得出沱江有3處達(dá)到重污染程度，結(jié)果具有一定的客觀性;徐晨光等基于SPA法建立了地表水質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)模型，并以山東省為例，驗(yàn)證了模型的適用性，研究結(jié)果表明該方法具有一定的科學(xué)性;盧文喜等基于層次分析法，得到了水質(zhì)綜合評(píng)價(jià)模型，算出的結(jié)果與實(shí)際狀況相符。

目前關(guān)于水質(zhì)指標(biāo)的時(shí)空變化規(guī)律的研究較少。華呈平研究了浙江省長(zhǎng)潭水庫(kù)高錳酸鹽指數(shù)的季節(jié)變化特征，指出高錳酸鹽指數(shù)在夏季的濃度明顯高于冬季;李榮昉與張穎研究了鄱陽(yáng)湖水質(zhì)的時(shí)空變化規(guī)律與成因，指出在豐水期水質(zhì)要明顯低于枯水期，其中城市生活污水是造成水質(zhì)污染的主要原因";岳雋等研究了深圳市主要河流水質(zhì)的時(shí)空變化規(guī)律，并分析了不同水質(zhì)指標(biāo)與不同土地利用類型的相關(guān)性，指出深圳主要河流各項(xiàng)水質(zhì)指標(biāo)均呈逐年上升的趨勢(shì)，同時(shí)耕地面積與高錳酸鹽指數(shù)呈正相關(guān)關(guān)系，建設(shè)用地面積與溶解氧含量呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系。

漏湖是江蘇南部第二大淡水湖，水資源豐富，是居民日常生活用水與工農(nóng)業(yè)用水的保障。但近幾年工農(nóng)業(yè)的快速發(fā)展，已嚴(yán)重影響了漏湖水質(zhì)，因此急需找出適當(dāng)?shù)姆椒▉?lái)綜合評(píng)價(jià)漏湖水質(zhì)，從而為制定相應(yīng)的水質(zhì)保護(hù)措施提供依據(jù)。目前針對(duì)水質(zhì)綜合評(píng)價(jià)模型，國(guó)內(nèi)已做了大量研究，但模型只是從客觀或主觀角度進(jìn)行單角度評(píng)價(jià)，得出的結(jié)果可能與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)或當(dāng)?shù)鼐用裰饔^意識(shí)相違背，無(wú)法全面反映水質(zhì)的綜合結(jié)果及實(shí)際情況，且針對(duì)江蘇漏湖水質(zhì)綜合評(píng)價(jià)模型的研究仍未見(jiàn)報(bào)道。本文基于主成分分析法（PCA法）找出影響江蘇漏湖水質(zhì)最關(guān)鍵的指標(biāo)，分析了漏湖這些水質(zhì)指標(biāo)的年際、年內(nèi)和空間變化趨勢(shì)，在此基礎(chǔ)上驗(yàn)證所得綜合權(quán)重的合理性，得出的結(jié)論可為當(dāng)?shù)厮|(zhì)治理措施的制定提供科學(xué)依據(jù)。

2 研究方法

2.1 研究區(qū)域概況

漏湖（31°30'N～31°42'N，119944'E～119°54'E），位于江蘇省南部，是該省重要的淡水湖資源之一，現(xiàn)有水域面積164km2，全長(zhǎng)25km，湖面平均寬度6.6km，全年平均水深1.45m，總?cè)莘e2.1億m3。漏湖地處北亞熱帶季風(fēng)區(qū)，常年平均降水量為1066.0mm。

本次研究基于2008～2016年對(duì)漏湖水質(zhì)進(jìn)行連續(xù)9a的長(zhǎng)時(shí)間觀測(cè)，根據(jù)當(dāng)?shù)貙?shí)際經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況及水資源開(kāi)發(fā)利用程度，以《江蘇省地表水（環(huán)境）功能區(qū)劃》和《江蘇省省管湖泊保護(hù)規(guī)劃》為依據(jù)，將全湖區(qū)分為核心區(qū)、緩沖區(qū)和開(kāi)發(fā)控制利用區(qū)3個(gè)區(qū)域，其中核心區(qū)包括主要飲用水源取水口保護(hù)范圍、生物多樣性保護(hù)區(qū)，開(kāi)發(fā)控制利用區(qū)包括景觀開(kāi)發(fā)和生態(tài)養(yǎng)殖區(qū)域，其余區(qū)域?yàn)榫彌_區(qū)。該區(qū)域自東向西、由南向北人口密度逐漸增大，工農(nóng)業(yè)發(fā)展程度逐漸提高。設(shè)立水質(zhì)監(jiān)測(cè)點(diǎn)共11個(gè)，其中核心區(qū)4個(gè)，緩沖區(qū)4個(gè)，開(kāi)發(fā)控制利用區(qū)3個(gè)。全年監(jiān)測(cè)頻次為12次，具體監(jiān)測(cè)斷面布置見(jiàn)圖1。

2.2 數(shù)據(jù)測(cè)試方法

分別在固定監(jiān)測(cè)地點(diǎn)及固定監(jiān)測(cè)時(shí)間采集水樣，每個(gè)監(jiān)測(cè)地點(diǎn)取樣3次，并取平均值，監(jiān)測(cè)項(xiàng)目及監(jiān)測(cè)方法采用江蘇省水環(huán)境監(jiān)測(cè)中心計(jì)量認(rèn)證檢測(cè)能力范圍內(nèi)的方法，詳見(jiàn)表1。

2.3 改進(jìn)信息熵理論

本文以《地表水環(huán)境質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》（GB3838-2002）為基礎(chǔ)評(píng)價(jià)依據(jù)，在評(píng)定過(guò)程中選擇了當(dāng)?shù)鼐用褡顬殛P(guān)注的10項(xiàng)指標(biāo)，分別包括高錳酸鹽指數(shù)、化學(xué)需氧量、五日生化需氧量、氨氮、氰化物揮發(fā)性酚、總磷、總氮、氟化物和六價(jià)鉻（由于水溫、pH值與溶解氧含量變化不大，因此本文在分析過(guò)程中并未考慮）。

本文基于改進(jìn)信息熵理論對(duì)江蘇省漏湖水質(zhì)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，同時(shí)發(fā)出100份問(wèn)卷調(diào)查，調(diào)查不同專家學(xué)者對(duì)水質(zhì)指標(biāo)權(quán)重的評(píng)定，將信息熵權(quán)重（客觀權(quán)重）與專家權(quán)重（主觀權(quán)重）進(jìn)行綜合，得出綜合權(quán)重，該權(quán)重既可以反映客觀事實(shí)，也可反映主觀專家意見(jiàn)，具有一定的代表性，客觀權(quán)重與綜合權(quán)重計(jì)算過(guò)程如下：

假設(shè)有m個(gè)對(duì)象，n個(gè)被評(píng)價(jià)指標(biāo)，熵定義為

公式

式中，H;代表計(jì)算的信息熵;m為評(píng)價(jià)對(duì)象個(gè)數(shù);n為待評(píng)價(jià)指標(biāo)個(gè)數(shù);b;為計(jì)算的相對(duì)隸屬度;f;為相對(duì)隸屬度所占比例。

對(duì)各項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行無(wú)量綱化處理，得出相對(duì)隸屬度：

公式

式中，b;為所求的相對(duì)隸屬度;a;為每個(gè)計(jì)算指標(biāo);ajmax為某項(xiàng)指標(biāo)最大值;a;";nin某項(xiàng)指標(biāo)最小值。

計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)的變異度：

公式

式中，D;為所求的變異度，H;代表指標(biāo)的信息熵。

計(jì)算該指標(biāo)所對(duì)應(yīng)的熵權(quán)重（客觀權(quán)重）：

公式

式中，wbj為所求的客觀權(quán)重，Dj為某項(xiàng)指標(biāo)的變異度。根據(jù)專家經(jīng)驗(yàn)得出的主觀權(quán)重與計(jì)算得出的客觀權(quán)重，得出綜合權(quán)重：

公式

式中，0;為所求的綜合權(quán)重;wj;為通過(guò)問(wèn)卷調(diào)查所得的主觀權(quán)重;Wj為所求的客觀權(quán)重。

2.4 PCA數(shù)據(jù)降維算法

主成分分析法（PCA）可利用降維的思想，將多個(gè)指標(biāo)轉(zhuǎn)化為少數(shù)主成分，找出主成分相關(guān)性最高的因素，即為影響效果最大的因素。該方法目前應(yīng)用廣泛且計(jì)算科學(xué)性較高。PCA降維算法的具體步驟見(jiàn)文獻(xiàn)[17。本文基于SPSS 17.0分析軟件，選取除溫度、pH外的10項(xiàng)水質(zhì)指標(biāo)，找出影響漏湖水質(zhì)的主要指標(biāo)，為驗(yàn)證改進(jìn)信息熵理論模型的計(jì)算結(jié)果提供依據(jù)。

3 結(jié)果與分析

3.1 PCA降維法計(jì)算結(jié)果

表2為主成分分析法（PCA）降維計(jì)算結(jié)果。

其中，主成分1解釋了江蘇漏湖水體富營(yíng)養(yǎng)化現(xiàn)象，其中高錳酸鹽指數(shù)、總氮、總磷為影響最大的指標(biāo)，相關(guān)系數(shù)均在0.67以，上，由于漏湖流經(jīng)居民生活區(qū)，未經(jīng)處理的生活廢水排放及工業(yè)污水造成了水體中氮磷元素升高，水體富營(yíng)養(yǎng)化嚴(yán)重;主成分2解釋了江蘇漏湖水體污染現(xiàn)狀，其中高錳酸鹽指數(shù)、化學(xué)需氧量、五日生化需氧量為影響最大的指標(biāo)，相關(guān)系數(shù)均在0.71以上。綜上所述，影響漏湖水質(zhì)的5個(gè)主要指標(biāo)分別為高錳酸鹽指數(shù)、總氮、總磷、化學(xué)需氧量和五日生化需氧量。

3.2 不同水質(zhì)指標(biāo)年際變化趨勢(shì)

針對(duì)5種影響較大的指標(biāo)，分析其年際與年內(nèi)變化趨勢(shì)，分別為總氮、總磷、化學(xué)需氧量、五日生化需氧量和高錳酸鹽指數(shù)。圖2為江蘇省漏湖不同水質(zhì)指標(biāo)年際變化趨勢(shì)。圖2顯示，2008～2016年不同指標(biāo)含量均呈降低趨勢(shì)，表明漏湖水質(zhì)正在逐年提高。塥湖總氮含量在2008～2011年呈逐年升高的趨勢(shì)，核心區(qū)、開(kāi)發(fā)控制利用區(qū)與全區(qū)的總氮積累速率基本一致，均在0.30mg·L^-1·a^-1左右，緩沖區(qū)積累速率達(dá)到了0.50mg·L^-1·a^-1，在2011～2016年漏湖總氮含量呈降低趨勢(shì)，降低速率達(dá)到了0.15mg·L^-1·a^-1左右，緩沖區(qū)總氮含量要遠(yuǎn)高于其余區(qū)域，最高可高出37.2%。全區(qū)總磷含量呈逐年降低趨勢(shì)，且在2011年后出現(xiàn)顯著降低，緩沖區(qū)總磷含量始終高于其余區(qū)域，最高可達(dá)到24.3%。全區(qū)化學(xué)需氧量均呈逐年降低趨勢(shì)，不同分區(qū)化學(xué)需氧量降低速率不同，其中核心區(qū)為2.73mg·L-‘.a～'，緩沖區(qū)為1.87mg·L^-1·a^-1，開(kāi)發(fā)控制利用區(qū)為2.98mg·L^-1·a^-1，全區(qū)為2.17mg·L^-1·a^-1，同時(shí)緩沖區(qū)化學(xué)需氧量在各個(gè)時(shí)期均高于其余區(qū)域，最高達(dá)到了15.7%。全區(qū)五日生化需氧量均呈逐年降低趨勢(shì)，在2008年后出現(xiàn)顯著降低趨勢(shì)，然后趨于平穩(wěn)，緩沖區(qū)五日生化需氧量最高，其次是核心區(qū)，開(kāi)發(fā)控制利用區(qū)最低。漏湖高錳酸鹽指數(shù)在2008～2011年呈逐年提高的趨勢(shì)，不同區(qū)域積累速率基本一致，均在0.15mg·L^-1·a^-1左右，在2011～2016年漚湖總氮含量呈降低趨勢(shì)，降低速率達(dá)到了0.40mg·L^-1·a^-1左右，不同區(qū)域高錳酸鹽指數(shù)差異不明顯。

3.3 不同水質(zhì)指標(biāo)年內(nèi)變化趨勢(shì)

圖3為江蘇省漏湖5種影響程度最大的水質(zhì)指標(biāo)年內(nèi)變化趨勢(shì)。圖3顯示，不同指標(biāo)在年內(nèi)的變化趨勢(shì)基本均呈先降低后增加的趨勢(shì)，各項(xiàng)指標(biāo)在1，2，11月和12月的值普遍較高，在3～10月份的值較低，這可能是水體中植物起到了凈化水質(zhì)的作用所致，植物在11月至次年2月溫度較低時(shí)，存活率普遍偏低，在3～10月存活率普遍偏高，增加了對(duì)水體的凈化作用，使各指標(biāo)值較低。不同區(qū)域的總氮含量不同，總氮含量在緩沖區(qū)普遍較高，在開(kāi)發(fā)控制利用區(qū)普遍較低，最高可高出30.0%，緩沖區(qū)總氮含量最高達(dá)到了4.65mg/L，已嚴(yán)重超標(biāo);總磷含量在緩沖區(qū)普遍較高，在開(kāi)發(fā)控制利用區(qū)普遍較低，最高可高出31.0%，在3～10月，不同區(qū)域總磷含量基本維持在較低水平;不同區(qū)域化學(xué)需氧量在年內(nèi)保持基本不變的趨勢(shì)，不同區(qū)域1～12月的降低趨勢(shì)僅維持在0.43mg·L^-1·a^-1左右;不同區(qū)域5d生化需氧量的變化趨勢(shì)與化學(xué)需氧量基本一致，不同區(qū)域1～12月的降低趨勢(shì)僅維持在0.67mg·L^-1·a^-1左右;高錳酸鹽指數(shù)呈先降低后增加的趨勢(shì)，在1月的值最高，在3月的值最低，不同區(qū)域1～12月的降低趨勢(shì)維持在0.59mg·L^-1·a^-1左右。綜上所述，應(yīng)加強(qiáng)漏湖11月至次年2月的水質(zhì)防治措施，提高該時(shí)段的水質(zhì)。

3.4 不同水質(zhì)指標(biāo)空間變化趨勢(shì)

圖4為江蘇省漏湖5種影響程度最大的水質(zhì)指標(biāo)空間變化趨勢(shì)。圖4（a）顯示，不同區(qū)域總氮含量由南向北呈現(xiàn)明顯的帶狀變化趨勢(shì)，總氮含量由南向北逐漸提高。漏湖總氮含量在漏湖3站附近最低，而在漏湖7站附近最高，達(dá)到了3.85mg/L，緩沖區(qū)較核心區(qū)和開(kāi)發(fā)控制利用區(qū)總氮含量最高分別高出了43.0%和44.8%。圖4（b）顯示，總磷含量總體呈由南向北、自東向西逐漸提高的趨勢(shì)。漏湖總磷含量在漏湖3站附近最低，而在漏湖8站附近最高，達(dá)到了0.21mg/L，緩沖區(qū)較核心區(qū)和開(kāi)發(fā)控制利用區(qū)總磷含量最高分別高出了63.4%和47.8%。圖4（c）顯示，不同區(qū)域化學(xué)需氧量含量總體呈由南向北、自東向西逐漸提高的趨勢(shì)。漏湖化學(xué)需氧量含量在漏湖3站附近最低，而在漏湖8站附近最高，達(dá)到了29.96mg/L，緩沖區(qū)較核心區(qū)和開(kāi)發(fā)控制利用區(qū)總氮含量最高分別高出了17.5%和16.3%。圖4（d）顯示，不同區(qū)域五日生化需氧量含量總體呈由南向北、自東向西逐漸提高的趨勢(shì)。漏湖五日生化需氧量含量在漏湖2站附近最低，而在漏湖6站附近最高，達(dá)到了3.59mg/L，緩沖

區(qū)較核心區(qū)和開(kāi)發(fā)控制利用區(qū)總氮含量最高分別高出了22.1%和18.4%。圖4（e）顯示，不同區(qū)域高錳酸鹽指數(shù)總體呈由南向北、自東向西逐漸提高的趨勢(shì)。漏湖高錳酸鹽指數(shù)在漏湖2站附近最低，而在漏湖8站附近最高，達(dá)到了6.61mg/L，緩沖區(qū)較核心區(qū)和開(kāi)發(fā)控制利用區(qū)總氮含量最高分別高出了8.8%和8.4%。綜上所述，不同指標(biāo)在不同區(qū)域的變化趨勢(shì)不同，但指標(biāo)含量總體呈緩沖區(qū)最高、核心區(qū)和開(kāi)發(fā)控制利用區(qū)較低的趨勢(shì)，這與前文的結(jié)論基本一致。

3.5 水質(zhì)綜合評(píng)價(jià)模型構(gòu)建

根據(jù)2.3節(jié)中的方法，基于2008～2016年連續(xù)觀測(cè)數(shù)據(jù)，算得不同分區(qū)不同水質(zhì)指標(biāo)無(wú)量綱化后的相對(duì)隸屬度矩陣（見(jiàn)表3）。由表中數(shù)據(jù)可清晰地反映出各指標(biāo)之間的關(guān)系，各項(xiàng)指標(biāo)基本在緩沖區(qū)與開(kāi)發(fā)區(qū)相對(duì)隸屬度較高，表明這2個(gè)區(qū)域水質(zhì)較差，而核心區(qū)水質(zhì)普遍較高。

根據(jù)算得的相對(duì)隸屬度矩陣與2.3節(jié)中的方法，可計(jì)算出江蘇漏湖各項(xiàng)水質(zhì)指標(biāo)的熵權(quán)重（客觀權(quán)重），并根據(jù)100份問(wèn)卷統(tǒng)計(jì)出的主觀權(quán)重，算出綜合權(quán)重，結(jié)果見(jiàn)表4。

由表4中算得的綜合權(quán)重，結(jié)合《地表水環(huán)境質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》提出的地表水質(zhì)指標(biāo)限值，計(jì)算得出適用于信息熵理論的地表水質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，見(jiàn)表5。根據(jù)不同水質(zhì)指標(biāo)的相對(duì)隸屬度矩陣與綜合權(quán)重，得出基于信息熵理論的各項(xiàng)水質(zhì)指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)指數(shù)，結(jié)果見(jiàn)表6。

由表6中數(shù)據(jù)可以看出，江蘇省漏湖不同分區(qū)水質(zhì)排名為開(kāi)發(fā)控制利用區(qū)、核心區(qū)、全區(qū)和緩沖區(qū)，緩沖區(qū)的水質(zhì)最差，這與前文的結(jié)論基本一致。除緩沖區(qū)外，其余區(qū)域水質(zhì)均為I類水，而緩沖區(qū)為IV類水，結(jié)果與實(shí)際調(diào)查的情況完全一致，表明總體而言，江蘇漏湖水質(zhì)較差，核心區(qū)與開(kāi)發(fā)控制利用區(qū)的水需經(jīng)合適的處理之后，才能用于集中生活飲用。該結(jié)果符合當(dāng)?shù)貙?shí)際情況，表明基于信息熵理論的地表水質(zhì)綜合評(píng)價(jià)模型具有一定的科學(xué)性與應(yīng)用價(jià)值。

4 討論

在2008年后，各湖區(qū)水質(zhì)均呈升高趨勢(shì)，分析其原因可能是在2008年后，江蘇省實(shí)施了主要污染物減排工作，全省關(guān)閉了800家污染企業(yè)，同時(shí)污水處理廠的修建加大了污水處理力度，大力推進(jìn)了循環(huán)經(jīng)濟(jì)和清潔生產(chǎn)，使漏湖水質(zhì)得到全面改善。對(duì)不同區(qū)域水質(zhì)指標(biāo)進(jìn)行年內(nèi)分析可得，各水質(zhì)指標(biāo)的值在夏季最低，這一方面是由于夏天屬于豐水期，降雨徑流量大，水體的交換速度加快，有助于將污染物快速排出和稀釋污染物的濃度;另一方面是由于夏季水體內(nèi)浮游植物與相關(guān)細(xì)菌的數(shù)量與活性較高，提高了水體的凈化能力，有利于水體污染物的降解。

與其他區(qū)域相比，江蘇漏湖緩沖區(qū)水質(zhì)普遍較差。核心區(qū)和開(kāi)發(fā)控制利用區(qū)水體使用率較高，水體流動(dòng)性較高，造成水體各項(xiàng)指標(biāo)含量較低。此外，近年來(lái)這2個(gè)區(qū)域發(fā)展迅速，雖污水排放量大于緩沖區(qū)，但政府對(duì)該區(qū)域的管制力度較大，因此污水排放問(wèn)題較小，而緩沖區(qū)由于管制力度較弱，生活污水及工業(yè)污水多直接排入河道內(nèi)，造成該區(qū)水質(zhì)較差。同時(shí)，較差的水質(zhì)抑制了湖內(nèi)植物的生長(zhǎng)，降低了水體自凈能力，形成了從排污越嚴(yán)重、水體水質(zhì)越差，到水體自凈能力越弱的惡性循環(huán)。緩沖區(qū)各項(xiàng)水質(zhì)指標(biāo)在各湖區(qū)中均最高，拉低了全湖區(qū)的水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)，在今后的工作中應(yīng)更加重視緩沖區(qū)的水體污染防治。

由于影響水質(zhì)指標(biāo)的因素較多，各水質(zhì)指標(biāo)的變化具有區(qū)域差異和一定的不確定性，使得水質(zhì)評(píng)價(jià)過(guò)程較復(fù)雜。本文首先通過(guò)PCA降維法，找出影響江蘇漏湖水質(zhì)最主要的5項(xiàng)指標(biāo)作為評(píng)價(jià)依據(jù)，應(yīng)用信息熵權(quán)理論綜合考慮水質(zhì)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，得出各項(xiàng)指標(biāo)的客觀權(quán)重，利用專家數(shù)據(jù)計(jì)算了主觀權(quán)重，綜合考慮了最終綜合權(quán)重的實(shí)用性與主觀認(rèn)識(shí)程度22。得出的權(quán)重中，高錳酸鹽指數(shù)、化學(xué)需氧量、五日生化需氧量、總氮和總磷的權(quán)重最高，表明這5項(xiàng)指標(biāo)是影響漏湖水質(zhì)最關(guān)鍵的因素，與PCA降維法的計(jì)算結(jié)果一致，表明該模型可作為江蘇漏湖水質(zhì)評(píng)價(jià)的基本模型。

5 結(jié)論

為建立適用于江蘇漏湖水質(zhì)評(píng)價(jià)的綜合模型，根據(jù)專家經(jīng)驗(yàn)得出主觀權(quán)重，基于信息熵理論計(jì)算得出客觀權(quán)重，并分析了漏湖不同水質(zhì)指標(biāo)的年際年內(nèi)和空間變化趨勢(shì)，最終得到基于信息熵情與主觀權(quán)重的江蘇滿湖水質(zhì)綜合評(píng)價(jià)模型，并對(duì)漏湖不同分區(qū)水質(zhì)進(jìn)行了評(píng)價(jià)，結(jié)論如下。

（1） 通過(guò)分析漏湖不同水質(zhì)指標(biāo)年際與年內(nèi)變化趨勢(shì)，發(fā)現(xiàn)不同水質(zhì)指標(biāo)呈逐年降低趨勢(shì)，且在11月至次年2月的含量普遍高于其余時(shí)期，緩沖區(qū)的水質(zhì)指標(biāo)含量要明顯高于其余區(qū)域，最高可高出37.2%。

（2） 不同指標(biāo)在整個(gè)漏湖區(qū)域的空間變化趨勢(shì)基本一致，均呈由南向北、自東向西逐漸升高的趨勢(shì)，不同指標(biāo)基本都在漏湖8站或者漏湖6站達(dá)到最高值，而這2個(gè)站均位于緩沖區(qū)，表明緩沖區(qū)的水質(zhì)普遍低于核心區(qū)和開(kāi)發(fā)控制利用區(qū)。

（3） 通過(guò)得出的新型水質(zhì)綜合評(píng)價(jià)模型，評(píng)價(jià)漏湖不同分區(qū)的水質(zhì)類別，指出漏湖核心區(qū)與開(kāi)發(fā)控制利用區(qū)屬于II類水，而緩沖區(qū)屬于IV類水，水質(zhì)較差，該結(jié)果與實(shí)際觀測(cè)結(jié)果和當(dāng)?shù)貙?shí)際情況相吻合，證明了該模型的科學(xué)性。

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引用本文：龔慧，紀(jì)海婷，李駿，國(guó)靜，邵飛燕.基于改進(jìn)信息熵的江蘇塥湖水質(zhì)分布規(guī)律研究[J].人民長(zhǎng)江，2019，50（3）：47-53.

Analysis on spatial and temporal distribution of water quality of Gehu I ake in Jiangsu Province based on improved information entropy theory

GONG Hui'，JI Haiting'，LI Jun'，GUO Jing2，SHAO Feiyan

（1. Changzhou Branch of Jiangsu Province Hydrology and Water Resources Investigation Bureau，Jiangsu，Changzhou 213000，China;2. College of Sciences，Nanjing Agriculural University，Nanjing 210095，China）

Abstract：In order to get the trend of water quality change of Gehu Lake in Jiangsu Province in recent years and construct anew comprehensive water quality assessment model for the region，the inter-annual and annual variation trends of different water quality indicators were analyzed based on the long-term water quality data from 2008 to 2016. We issued 100 questionnaires and got the subjective weight based on the experts experience and objective weight based on information entropy theory. According to the comprehensive weight，a new comprehensive water quality assessment model was built to assess the water quality in different zones of Gehu Lake. The result showed that：various water quality indicators in the 9 years all presented downward trend，especially a significant reduction after 2008，the possible reasons being the good management in recent years. The water quality indicators in buffer zone were generally higher than the rest of the lake and with 37.2% higher in maximum. The annual variation of different water quality indicators showed a trend of decreasing first and then increasing. The water quality was generally poorer from November to February. Based on the new model，the water quality of different zones was analyzed. The water in core zone and development and utilization control zone belonged to class II and the water in buffer zone belonged to class IV. The measures were needed to be developed to improve the water quality. The analysis results are accordance with the observed data and the lo-cal practical condition，showing the model has scientific and practical value and can provide a scientific basis to assess the water quality of the region.

Key words：spatial and temporal distribution of water quality;questionnaire;comprehensive weight;new comprehensive assessment model of water quality;Gehu Lake;Jiangsu Province