基于AHM-CRITIC組合賦權(quán)貝葉斯的南灣水庫(kù)水質(zhì)評(píng)價(jià)與影響因素分析

孫鉻遙,段晶晶,趙 晶

(華北水利水電大學(xué)水資源學(xué)院,河南 鄭州 450046)

水質(zhì)評(píng)價(jià)是以實(shí)際監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),選擇合適的評(píng)價(jià)指標(biāo),采用某評(píng)價(jià)方法,依據(jù)水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn),對(duì)水質(zhì)進(jìn)行定性、定量評(píng)價(jià),從而對(duì)水體污染程度作出判斷[1-2]。評(píng)估結(jié)果有利于管理部門了解水質(zhì)并采取關(guān)鍵保護(hù)措施來改善水體狀況。國(guó)內(nèi)水質(zhì)評(píng)價(jià)研究有近30年的歷史,近10年來隨著水環(huán)境問題的不斷加劇,水質(zhì)評(píng)價(jià)也得到了更為廣泛的關(guān)注。目前主要的水質(zhì)評(píng)價(jià)方法有單/多因子指數(shù)評(píng)價(jià)[3]、模糊數(shù)學(xué)評(píng)價(jià)法[4]、聚類評(píng)價(jià)法[5]、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法[6]等。以上方法應(yīng)用于水質(zhì)評(píng)價(jià)中各有優(yōu)缺點(diǎn),如單因子指數(shù)評(píng)價(jià)法結(jié)果趨于保守;模糊數(shù)學(xué)評(píng)價(jià)法主要通過監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)在模糊數(shù)集中的隸屬函數(shù)來確定水質(zhì)級(jí)別,把體現(xiàn)污染的實(shí)測(cè)值轉(zhuǎn)換為反映水質(zhì)的參數(shù),但該方法在計(jì)算時(shí)采用線性加權(quán)平均法,評(píng)價(jià)結(jié)果容易將流域水質(zhì)狀況平均化處理,造成評(píng)價(jià)結(jié)果出現(xiàn)偏差;灰色聚類評(píng)價(jià)法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法分析過程復(fù)雜且無法定性評(píng)價(jià)水質(zhì)類別。眾多學(xué)者針對(duì)以上方法的不足進(jìn)行了改進(jìn),但由于水環(huán)境本身具有動(dòng)態(tài)性和復(fù)雜性的特點(diǎn),加之監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)收集不全,如何在不確定性的條件下[7],提高水質(zhì)評(píng)價(jià)精度,就成為了現(xiàn)階段水質(zhì)評(píng)價(jià)的關(guān)鍵。

以往的許多研究雖取得一定成效,但由于評(píng)價(jià)方法及理論基礎(chǔ)的差異,所得結(jié)果仍存在較大爭(zhēng)議,至今尚無明確的統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)。為對(duì)水體水質(zhì)進(jìn)行較為精確的評(píng)價(jià),本文引入了貝葉斯方法。貝葉斯模型法通過計(jì)算賦權(quán)之后的后驗(yàn)概率和,以最大概率原則確定所屬水質(zhì)類別[8],可以集成流域中各水質(zhì)參數(shù)的評(píng)價(jià)結(jié)果,有效轉(zhuǎn)換為反映水質(zhì)總體狀況的整體結(jié)果,綜合評(píng)價(jià)方法結(jié)果更全面。目前眾多學(xué)者將貝葉斯理論引入水質(zhì)評(píng)價(jià)領(lǐng)域并取得一定的研究成果[9-10],但上述貝葉斯模型實(shí)質(zhì)為“等權(quán)重”的貝葉斯模型,忽略了各評(píng)價(jià)因子對(duì)水環(huán)境質(zhì)量貢獻(xiàn)的差異性。李韶慧等[11]已將熵權(quán)法和層次分析法引入貝葉斯模型,結(jié)果明顯優(yōu)于等權(quán)貝葉斯模型。

信陽市南灣水庫(kù)位于淮河最大支流浉河上游,是信陽市主要灌溉和飲用水源。但是目前部分流域的污染已影響到了信陽市的飲用水安全。因此,合理評(píng)價(jià)南灣水庫(kù)水質(zhì)情況,對(duì)保障信陽市居民飲水安全、用水安全具有重要意義,亟需開展水質(zhì)評(píng)價(jià)。為此,本文在傳統(tǒng)貝葉斯模型的基礎(chǔ)上引入AHM-CRITIC組合賦權(quán),構(gòu)建基于AHM-CRITIC賦權(quán)的貝葉斯評(píng)價(jià)模型,評(píng)價(jià)南灣水庫(kù)水環(huán)境質(zhì)量,并與其他方法進(jìn)行了對(duì)比分析,以期對(duì)南灣水庫(kù)水質(zhì)評(píng)價(jià)及科學(xué)管理提供參考。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

河南省信陽市位于秦嶺—淮河,中國(guó)南北氣候分界線上,面積近7 000 km2,占全市總面積的37.1%,是長(zhǎng)江淮河兩大流域的分水嶺。信陽市南灣水庫(kù)位于浉河流域,水庫(kù)壩址位于信陽市西南筆架山(即賢山,又名賢隱山、賢首山或筆架山)與蜈蚣嶺之間的浉河干流、距離市中心8.5 km的南灣村附近。該水庫(kù)于1955年底建成,1956年蓄水,控制流域面積1 100 km2,占浉河流域面積(2 070 km2)的53%左右,是淮河上游一座集防洪、灌溉、發(fā)電、水廠養(yǎng)殖及供水等多種功能于一體的大型水庫(kù)。南灣水庫(kù)水源地共有水域面積80余km2,庫(kù)容16.3億m3,水庫(kù)水面最大長(zhǎng)度19.5 km,最大寬度5.5 km,最大水深30 m。2005年河南省人民政府批準(zhǔn)的《河南省水功能區(qū)劃報(bào)告》上,南灣水庫(kù)被劃為飲用水源地,設(shè)計(jì)飲用水供水量37.5萬m3/d,服務(wù)人口100多萬人。

南灣水庫(kù)主要水系有:①五道河支流,發(fā)源于三角山滿箭垛,流程20 km,至桃園村入水庫(kù);②浉河支流,發(fā)源于四望山東麓,流程16 km,至浉河港鎮(zhèn)入水庫(kù);③沙河支流,發(fā)源于四望山西麓,經(jīng)湖北省廣水市郝店鎮(zhèn)的花山、蔡河鎮(zhèn)的樓坊等地進(jìn)入浉河區(qū)譚家河鄉(xiāng)界河,經(jīng)尚河、劉河、土門至西雙河與譚家河匯流后入庫(kù),流程44 km,其中,湖北境內(nèi)的花山、飛沙河、許家沖水庫(kù)控制的流域面積為215.5 km2;④譚家河支流,也是目前浉河正源,發(fā)源于雞公山管理區(qū)的金山,經(jīng)新店、萬沖、老灣和譚家河鄉(xiāng)的靈官、南灣、大橋至西雙河與沙河匯流后入庫(kù),流程27 km;⑤其他支流,如董家河、葉家河溝、夏家沖、郝家沖、馬家河等,流程較短。

圖1 南灣水庫(kù)水系

近年來,由于缺乏飲用水源地保護(hù)的長(zhǎng)效機(jī)制,南灣水庫(kù)庫(kù)區(qū)周邊環(huán)境綜合整治的效果不明顯,南灣水庫(kù)水質(zhì)呈下降趨勢(shì)并逐年加重。

南灣水庫(kù)水質(zhì)變化大致可分為5個(gè)階段:①1990年以前,南灣水庫(kù)水質(zhì)清澈透明、掬手可飲,為地表水Ⅰ類水質(zhì);②1990—2003年,隨著庫(kù)區(qū)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展,大量生產(chǎn)廢棄物、生活垃圾、污水進(jìn)入庫(kù)體,水質(zhì)下降為地表水Ⅱ類;③2003—2009年,經(jīng)濟(jì)迅猛發(fā)展,南灣水庫(kù)旅游業(yè)、餐飲業(yè)日益發(fā)展繁榮,上游鄉(xiāng)鎮(zhèn)養(yǎng)殖業(yè)發(fā)展迅速,入庫(kù)污染物明顯增多,水質(zhì)基本滿足地表水Ⅲ類水質(zhì),部分水域“總磷、總氮”指標(biāo)大幅度升高;④2009—2015年,隨著信陽市政府一系列保護(hù)管理辦法出臺(tái)實(shí)施,水源保護(hù)工作逐步進(jìn)入依法治理的新時(shí)期,通過實(shí)施系列綜合整治項(xiàng)目,水質(zhì)退化趨勢(shì)得到了有效的遏制,南灣水庫(kù)水源保護(hù)工作逐步進(jìn)入良性循環(huán)階段,湖體水質(zhì)基本維持III類標(biāo)準(zhǔn);⑤2017年至今,根據(jù)信陽市環(huán)境監(jiān)測(cè)站對(duì)南灣水庫(kù)取水口的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)分析,南灣水庫(kù)總氮、總磷偶有超標(biāo)某些時(shí)段不滿足Ⅲ類水標(biāo)準(zhǔn)。本文所有的水質(zhì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)均由南灣水庫(kù)管理局提供。

1.2 水質(zhì)評(píng)價(jià)指標(biāo)選取

主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)是一種數(shù)學(xué)變換的方法,它把給定的一組相關(guān)變量通過線性變換轉(zhuǎn)成另一組不相關(guān)的變量,這些新的變量按照方差依次遞減的順序排列。在數(shù)學(xué)變換中保持變量的總方差不變,使第一變量具有最大的方差,稱為第一主成分,第二變量的方差次大,并且和第一變量不相關(guān),稱為第二主成分。依次類推,一個(gè)變量就有一個(gè)主成分[12]。

目前主成分分析廣泛應(yīng)用于水質(zhì)評(píng)價(jià)指標(biāo)的選取當(dāng)中,用其確定的主要水質(zhì)指標(biāo)可消除評(píng)價(jià)指標(biāo)間的相關(guān)影響,在保留絕大部分信息的情況下用幾個(gè)指標(biāo)可代替原指標(biāo)。其用貢獻(xiàn)率作為各主成分的權(quán)數(shù),較為客觀、合理。因此本文選用主成分分析法確定本次研究所需要的水質(zhì)指標(biāo)。

1.3 AHM-CRITIC組合賦權(quán)

1.3.1AHM賦權(quán)

AHM(Attribute Hierarchical Model)屬性層次模型是計(jì)算各評(píng)價(jià)指標(biāo)的主觀權(quán)重[13],通過各項(xiàng)指標(biāo)的一一對(duì)比,進(jìn)而確定出所有指標(biāo)的排序。AHM賦權(quán)確定評(píng)價(jià)權(quán)重的步驟如下。

步驟一權(quán)重分析。

建立n階AHP判別矩陣為:

K=(kij)n×n

(1)

式中kij表示衡量要素i與要素j之間的重要性。

步驟二構(gòu)造屬性判別矩陣。

在AHM中,相對(duì)屬性Iij構(gòu)成n階屬性判別矩陣L=(lij)n×n,且相對(duì)屬性lij與標(biāo)度kij之間具有式(2)的轉(zhuǎn)換關(guān)系:

(2)

式中β——屬性測(cè)度轉(zhuǎn)換參數(shù),通常取β=1或β=2;k——大于2的正整數(shù);m——大于等于2的正整數(shù)。

步驟三指標(biāo)相對(duì)屬性權(quán)重計(jì)算。

根據(jù)AHM計(jì)算步驟,通過式(3)計(jì)算各指標(biāo)的相對(duì)屬性權(quán)重WAHM。

(3)

(4)

式中i=1,2,…,n,n為指標(biāo)的數(shù)量。

1.3.2CRITIC權(quán)重賦值

CRITIC(Criteria Importance Through Inter-criteria Correlation)權(quán)重賦值法用來計(jì)算各評(píng)價(jià)指標(biāo)的客觀權(quán)重,該方法是基于評(píng)價(jià)指標(biāo)的對(duì)比強(qiáng)度和指標(biāo)之間的沖突性來綜合衡量指標(biāo)的客觀權(quán)重[14-15]。

步驟一計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)差。

(5)

步驟二構(gòu)建相關(guān)系數(shù)矩陣。

(6)

步驟三求各指標(biāo)的權(quán)重值WCRI。

(7)

式中Cj——第j個(gè)指標(biāo)的信息量,即第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)在整個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中的作用。

1.3.3加權(quán)權(quán)重的確定

在求得主觀權(quán)重WAHM和客觀權(quán)重WCRI后,采用乘數(shù)合成歸一法求加權(quán)權(quán)重。

(8)

式中WAHM、WCRI——式(3)、式(7)算出的主觀權(quán)重和客觀權(quán)重。

1.4 貝葉斯模型

貝葉斯模型是將參數(shù)看做隨機(jī)的變量,能在新增的條件下,將先驗(yàn)概率有效地轉(zhuǎn)化為后驗(yàn)概率[16-17],進(jìn)而得出統(tǒng)計(jì)結(jié)果的決策手段。全概率條件下貝葉斯公式為:

(9)

式中Bi——水質(zhì)類別;A——樣本水質(zhì)指標(biāo);P(Bi)——先驗(yàn)概率;P(Bi|A)——后驗(yàn)概率;P(A|Bi)——條件概率。

貝葉斯水質(zhì)評(píng)價(jià)即利用已有的信息,利用統(tǒng)計(jì)的辦法推斷出水質(zhì)類別的相應(yīng)可能性[18],并以最大可能性為評(píng)價(jià)結(jié)果。將貝葉斯公式應(yīng)用于水質(zhì)評(píng)價(jià)時(shí),公式改寫為:

(10)

式中xik——第k個(gè)樣本的第i項(xiàng)指標(biāo)的水質(zhì)檢測(cè)結(jié)果;yij——水質(zhì)類別;i——所測(cè)樣本指標(biāo)數(shù);j——水質(zhì)類別(j=1,2,3,4,5);k——樣本。

用貝葉斯模型進(jìn)行水質(zhì)評(píng)價(jià)步驟如下。

步驟一計(jì)算P(yij),即水質(zhì)類別的先驗(yàn)概率,先按照GB 3838—2002《地表水環(huán)境質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》及地表水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)基本項(xiàng)目標(biāo)準(zhǔn)限值(表 1),地下水劃分為五類水(本文只展示主成分分析法得出的5個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo))。

表1 地表水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)基本項(xiàng)目標(biāo)準(zhǔn)限制 單位:mg/L

步驟二計(jì)算P(xi|yij),實(shí)際水體污染物指標(biāo)監(jiān)測(cè)結(jié)果對(duì)應(yīng)不同水質(zhì)類別的可能性,采用幾何概率中距離計(jì)算值法,以水質(zhì)檢測(cè)指標(biāo)與標(biāo)準(zhǔn)水質(zhì)指標(biāo)距離的絕對(duì)值倒數(shù)進(jìn)行計(jì)算可得:

(11)

式中,Lij=|xik-yij|(j=1,2,…,5)(i=1,2,…,5),Lij越小則表示所測(cè)指標(biāo)屬于對(duì)應(yīng)水質(zhì)類別的概率越大。

步驟三由式(10)計(jì)算P(yij|xi),代表每個(gè)水質(zhì)指標(biāo)分別屬于各水質(zhì)類別的概率大小。

步驟四利用式(8)算出的AHM-CRITIC組合的加權(quán)權(quán)重,考慮i個(gè)水質(zhì)評(píng)價(jià)指標(biāo)計(jì)算多指標(biāo)下綜合水質(zhì)的后驗(yàn)概率Pj。

(12)

式中wi——式(8)算出的加權(quán)權(quán)重。

步驟五最終以最大概率原則確定水質(zhì)類別。

(13)

1.5 改進(jìn)內(nèi)梅羅指數(shù)法

改進(jìn)內(nèi)梅羅指數(shù)法是為削弱污染指數(shù)最大值的主導(dǎo)作用,引入最大權(quán)重污染指數(shù)、加權(quán)平均污染指數(shù)來修正最大污染指數(shù)的計(jì)算[19]。主要計(jì)算公式為:

(14)

(15)

(16)

2 評(píng)價(jià)結(jié)果分析與討論

2.1 主要水質(zhì)指標(biāo)選取

通過SPSS的主成分因子分析功能對(duì)南灣水庫(kù)2012—2020年各月 9個(gè)水質(zhì)因子的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行主成成分因子分析,確定各水質(zhì)變量對(duì)主成分的貢獻(xiàn)率,保留主要因子來進(jìn)行下一步的分析與評(píng)價(jià)。主成分分析得到的旋轉(zhuǎn)因子荷載矩陣及其主因子貢獻(xiàn)率見表 2。

表2 旋轉(zhuǎn)因子荷載矩陣及其主因子貢獻(xiàn)率

從表2中可以看出:特征值大于1的主成分有3個(gè),三者的累積貢獻(xiàn)率達(dá)到88.67%,其余成分包含信息較少,故舍棄。其中第一主成分可以表征無機(jī)污染指標(biāo);第二主成分可以表征氮、磷營(yíng)養(yǎng)鹽指標(biāo)和有機(jī)污染指標(biāo);第三主成分表征金屬元素污染指標(biāo)。本文選取所在第1、2主成分的選擇因子荷載矩陣中荷載值最大的5項(xiàng)指標(biāo)作為本次研究的水質(zhì)指標(biāo),即高錳酸鹽指數(shù)、氨氮、總磷、總氮、化學(xué)需氧量。該5項(xiàng)水質(zhì)指標(biāo)能夠直接影響水質(zhì)的好壞,因此可以這5項(xiàng)指標(biāo)為代表對(duì)南灣水庫(kù)進(jìn)行水質(zhì)評(píng)價(jià)。

由圖2、3可以看出南灣水庫(kù)化學(xué)需氧量濃度在2012—2020年的變化并無明顯趨勢(shì),其濃度在2013年8月—2013年10月、2018年8月—2018年10月最高;高錳酸鹽指數(shù)和總氮濃度在9 a內(nèi)變化較為穩(wěn)定;總磷濃度在2012—2020年間呈現(xiàn)出減小的趨勢(shì);總氮和氨氮濃度在9 a內(nèi)呈現(xiàn)出起伏不定的狀態(tài),其中總氮濃度在2017年12月—2018年3月最高,氨氮在2014年2月—2014年4月濃度最高,高于9 a內(nèi)其他時(shí)間的氨氮濃度。

圖2 南灣水庫(kù)2012—2020年高錳酸鹽指數(shù)和化學(xué)需氧量逐月變化過程

圖3 南灣水庫(kù)2012—2020年總氮、氨氮和總磷逐月變化過程

2.2 庫(kù)區(qū)水質(zhì)

2.2.1指標(biāo)權(quán)重的確定及分析

以南灣水庫(kù)庫(kù)區(qū)2012年1月—2020年12月的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),由式(1)—(8)分別計(jì)算,得到基于AHM法和CRITIC法的權(quán)重值,并由乘數(shù)合成歸一法得到組合權(quán)重。其指標(biāo)權(quán)重對(duì)比結(jié)果見圖 4。

圖4 基于3種賦權(quán)方法權(quán)重對(duì)比

由圖4可以看出:AHM法中的高錳酸鹽指數(shù)和氨氮權(quán)重值最大,都為0.312 3,可為判斷高錳酸鹽指數(shù)和氨氮是否過高。而CRITIC法中化學(xué)需氧量權(quán)重值最大,為0.300 7,該方法計(jì)算結(jié)果偏大,主要是考慮了南灣水庫(kù)庫(kù)區(qū)2012—2020年化學(xué)需氧量比年際相對(duì)值計(jì)算得到標(biāo)準(zhǔn)差值較大,指標(biāo)變異強(qiáng)度較高造成的,并認(rèn)為化學(xué)需氧量所蘊(yùn)含的信息量越大。選擇AHM-CRITIC組合賦權(quán)能同時(shí)考慮了高錳酸鹽指數(shù)、氨氮和化學(xué)需氧量的權(quán)重,能夠賦予其更多優(yōu)勢(shì),從而獲取更加準(zhǔn)確的結(jié)果。

2.2.2庫(kù)區(qū)水質(zhì)評(píng)價(jià)

根據(jù)AHM-CRITIC組合權(quán)重及式(9)計(jì)算多指標(biāo)下綜合水質(zhì)的后驗(yàn)概率,見表 3。最后按最大概率的原則并結(jié)合表1確定南灣水庫(kù)近9 a的水質(zhì)評(píng)價(jià)結(jié)果,見圖 5。

圖5 2012—2020年組合賦權(quán)貝葉斯水質(zhì)評(píng)價(jià)結(jié)果

表3 多指標(biāo)下南灣水庫(kù)綜合水質(zhì)后驗(yàn)概率

續(xù)表3 多指標(biāo)下南灣水庫(kù)綜合水質(zhì)后驗(yàn)概率

2012—2015年,南灣湖水質(zhì)基本維持Ⅲ類標(biāo)準(zhǔn);2016—2020年,偶有時(shí)段不滿足Ⅲ類標(biāo)準(zhǔn),甚至出現(xiàn)Ⅳ類水。2016年6月,2017年10月,2018年6、8月,2019年2、10、12月,2020年1月為Ⅳ類水。2020年水質(zhì)較2019年有所改善,主要原因有:①2020年天然來水量較多年平均來水量多41.9%,而2019年天然來水量較多年平均來水量少39.8%,說明豐水年徑流攜帶的污染物含量低,由于豐水年降雨量集中,庫(kù)區(qū)流量增大,污染物運(yùn)移和自凈能力強(qiáng),因而水質(zhì)較好;②2020年主要入庫(kù)支流的水質(zhì)較2019年有所改善。

2.3 討論與分析

2.3.1不同方法水質(zhì)評(píng)價(jià)結(jié)果的對(duì)比

為了驗(yàn)證本文組合賦權(quán)貝葉斯法的有效性,分別應(yīng)用傳統(tǒng)等權(quán)重貝葉斯模型、AHM-CRITIC組合賦權(quán)貝葉斯模型、單因子指數(shù)法和改進(jìn)內(nèi)梅羅指數(shù)法對(duì)南灣水庫(kù)2020年逐月的水質(zhì)進(jìn)行評(píng)價(jià),評(píng)價(jià)結(jié)果見圖 6、 7。

圖6 不同方法水質(zhì)評(píng)價(jià)結(jié)果對(duì)比

圖7 不同方法水質(zhì)評(píng)價(jià)結(jié)果占比

a)由圖 6、 7可知,4種方法的水質(zhì)評(píng)價(jià)結(jié)果較為一致。采用組合賦權(quán)貝葉斯法時(shí),多數(shù)月份比采用等權(quán)重貝葉斯法高一個(gè)類別,其水質(zhì)評(píng)價(jià)結(jié)果以Ⅲ類水為主。在等權(quán)重貝葉斯評(píng)價(jià)結(jié)果中,Ⅱ類水占70%左右;而在其他3種方法中,Ⅲ類水均占70%左右,Ⅱ、Ⅳ類水均不足30%?；贏HM-CRITIC組合賦權(quán)貝葉斯方法與單因子指數(shù)法和改進(jìn)內(nèi)梅羅指數(shù)法略有差異,而與等權(quán)重貝葉斯法差異較大。

b)由于單因子指數(shù)法是《地表水環(huán)境質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》規(guī)定的水質(zhì)評(píng)價(jià)方法,改進(jìn)內(nèi)梅羅指數(shù)法也是一種常見的水質(zhì)評(píng)價(jià)方法,故可分別用等權(quán)重貝葉斯法和組合賦權(quán)貝葉斯法與2種方法對(duì)比分析可靠性。組合賦權(quán)貝葉斯法較等權(quán)重貝葉斯法而言,與單因子指數(shù)法和改進(jìn)內(nèi)梅羅指數(shù)法更為吻合且更符合實(shí)際情況,充分反映了主、客觀因素對(duì)水質(zhì)結(jié)果的影響,在水質(zhì)評(píng)價(jià)方面具有較強(qiáng)的優(yōu)越性。

c)組合賦權(quán)貝葉斯法綜合考慮了主客觀因素的影響,更準(zhǔn)確地反映了各水質(zhì)指標(biāo)賦權(quán)的重要程度。將AHM與CRITIC組合賦權(quán)結(jié)合形成組合權(quán)重,既考慮了水質(zhì)污染物自身混亂程度所提供的有效信息,又減少了賦權(quán)的主觀隨意性,可使主、客觀信息達(dá)到統(tǒng)一,賦權(quán)過程更加科學(xué),水質(zhì)評(píng)價(jià)結(jié)果更加準(zhǔn)確。

2.3.2斷面水質(zhì)

通過上述分析得AHM-CRITIC組合賦權(quán)貝葉斯法能較好的用于南灣水庫(kù)水質(zhì)評(píng)價(jià),為驗(yàn)證組合賦權(quán)貝葉斯法的有效性及特點(diǎn),按照組合賦權(quán)貝葉斯法對(duì)南灣水庫(kù)主要入庫(kù)斷面進(jìn)行評(píng)價(jià)。

根據(jù)南灣水庫(kù)主要入庫(kù)斷面(董家河、飛沙河、譚家河、五道河、席家河、小浉河)的水質(zhì)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù),以最大概率原則確定水質(zhì)類別,組合賦權(quán)貝葉斯水質(zhì)評(píng)價(jià)結(jié)果見表 4?？梢钥闯?020年南灣水庫(kù)6個(gè)主要支流斷面中,董家河斷面在2月為Ⅴ類水,1、3、8、11月為Ⅳ類水,其余月份為Ⅲ類水;飛沙河斷面在3月為Ⅳ類水,4、11月為Ⅱ類水,其余月份均為Ⅲ類水;譚家河斷面在2、4、9、10、12月為Ⅱ類水,其余月份均為Ⅲ類水;五道河斷面在3、5、7、9、11、12月為Ⅱ類水,其余月份均為Ⅲ類水;席家河斷面在12月為Ⅰ類水,1、3、4、7、10、11月為Ⅱ類水,其余月份均為Ⅲ類水;小浉河斷面在8月為Ⅳ類水,9月為Ⅲ類水,其余月份均為Ⅲ類水。

可見董家河是幾條支流水系中水質(zhì)最差的河流。根據(jù)水質(zhì)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù),董家河水質(zhì)差于III類水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)的主要超標(biāo)因子為TP(總氮)和TN(總磷)。飛沙河水質(zhì)在不考慮TN的前提下,能夠達(dá)到III類水質(zhì)要求,總體水質(zhì)較好。譚家河水質(zhì)較差,主要超標(biāo)因子有TN、TP和COD,上游污染較重。五道河水質(zhì)在不考慮TN的前提下,基本能夠達(dá)到III類水質(zhì)要求,水質(zhì)較好。席家河和小浉河水質(zhì)差于III類水質(zhì)目標(biāo),總體水質(zhì)不容樂觀。

2.3.3影響因素分析

上述情況可能與居民生活垃圾排放、水土流失和土地利用有關(guān)。有研究表明,水質(zhì)與土地利用類型之間存在顯著相關(guān)關(guān)系[20-21],其中水體污染物的含量與城鎮(zhèn)用地,耕地呈顯著正相關(guān)關(guān)系,而與林地,草地則呈負(fù)相關(guān)關(guān)系[22]。南灣水庫(kù)上游周邊的董家河、譚家河、浉河港、十三里橋4個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)屬南灣水庫(kù)匯水區(qū)的居民10多萬人,其中緊鄰庫(kù)區(qū)周邊的6個(gè)村約有2萬居民,每年約產(chǎn)生生活污水80多萬t,生活垃圾近6 000 t,一旦到洪水季節(jié),堆存的生活垃圾很可能被沖刷入庫(kù),生活垃圾的污染隱患沒有完全根除。另一方面,信陽近幾年在大力發(fā)展茶產(chǎn)業(yè),上游鄉(xiāng)鎮(zhèn)通過“林改茶”“農(nóng)改茶”等措施來擴(kuò)大茶園面積。目前,南灣水庫(kù)上游屬南灣水庫(kù)匯水區(qū)的茶園面積約40萬畝,水庫(kù)上游的涵養(yǎng)林遭到破壞,造成水土流失。因水土流失導(dǎo)致的淤泥沉積量每年達(dá)150萬m3,大量蘊(yùn)藏在土壤中的有機(jī)質(zhì)隨水土流失進(jìn)入庫(kù)區(qū),加劇了水庫(kù)水體富營(yíng)養(yǎng)化趨勢(shì)。同時(shí),茶園種植要施用大量的化肥、農(nóng)藥,每畝茶園每年要施用化肥(碳酸氫銨)60 kg、農(nóng)藥0.17 kg,其中化肥、農(nóng)藥僅約30%左右被有效吸收,其余均被雨水沖刷入庫(kù)。

以上原因造成南灣水庫(kù)及主要入庫(kù)支流水質(zhì)呈波動(dòng)變化。2020年6條入庫(kù)支流中董家河水質(zhì)超標(biāo)(4個(gè)月份為IV類水、1個(gè)月份為Ⅴ類水),主要原因是董家河鎮(zhèn)污水處理站位于董家河入庫(kù)口,現(xiàn)污水處理站出水水質(zhì)雖滿足一級(jí) A 排放標(biāo)準(zhǔn),但遠(yuǎn)超地表水Ⅲ類標(biāo)準(zhǔn)。氨氮、總氮、總磷和 COD 等污染物持續(xù)排入董家河,污染水體,且水流速度在此減緩,水體交換周期長(zhǎng),因而水質(zhì)較差,在枯水期董家河下游河段水體多次出現(xiàn)水質(zhì)超標(biāo)的情況;2020年小浉河、飛沙河有1個(gè)月為IV類水,其他月份水質(zhì)均在Ⅲ類及以上。IV類水出現(xiàn)的主要原因是:①河流周邊生活污水收集管網(wǎng)建設(shè)不完善,受兩岸分布密集的居民點(diǎn)影響,生產(chǎn)生活污水排放量高;②河流上游分布著大面積的農(nóng)田、茶園,不斷擠占林地面積,森林覆蓋率逐年下降,加重了水土流失。區(qū)域內(nèi)化肥、農(nóng)藥有殘留,降雨初期地表徑流裹挾地表腐殖土及土壤殘留的化肥和農(nóng)藥入河,都有導(dǎo)致河流高錳酸鹽指數(shù)、氨氮、總磷和COD 超標(biāo)的風(fēng)險(xiǎn)。

3 結(jié)論

構(gòu)建基于AHM-CRITIC組合賦權(quán)的貝葉斯評(píng)價(jià)模型,分析南灣湖6條主要入庫(kù)支流水質(zhì)及6個(gè)主要入庫(kù)斷面水質(zhì);并將評(píng)價(jià)結(jié)果與等權(quán)重貝葉斯法、單因子指數(shù)法和改進(jìn)內(nèi)梅羅指數(shù)法進(jìn)行比較,研究結(jié)論如下。

a)AHM-CRITIC組合賦權(quán)貝葉斯評(píng)價(jià)模型采用主客觀賦權(quán)的方法,充分考慮了各污染物含量對(duì)水體的影響程度和各評(píng)價(jià)因子對(duì)水質(zhì)貢獻(xiàn)的差異性。它強(qiáng)調(diào)各評(píng)價(jià)因子之間的聯(lián)系,區(qū)分了各評(píng)價(jià)因子對(duì)水質(zhì)貢獻(xiàn)率的差異,減弱了異常值對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果的影響。同時(shí)可根據(jù)實(shí)際情況賦予不同指標(biāo)不同的權(quán)重,具有很強(qiáng)的適用性與靈活性,更能真實(shí)反映水庫(kù)水體水質(zhì),結(jié)果更為合理,可為改善水體水質(zhì)提供技術(shù)依據(jù)。通過與其他3種方法的水質(zhì)評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析發(fā)現(xiàn),組合賦權(quán)貝葉斯法與現(xiàn)在普遍適用的水質(zhì)評(píng)價(jià)方法結(jié)果基本一致,較為準(zhǔn)確地反映水質(zhì)情況,值得在同類水質(zhì)評(píng)價(jià)問題中應(yīng)用。

b)基于組合賦權(quán)貝葉斯對(duì)南灣水庫(kù)水質(zhì)進(jìn)行評(píng)價(jià),2012—2015年,南灣湖水質(zhì)基本維持Ⅲ類標(biāo)準(zhǔn),2016—2020年,偶有時(shí)段不滿足Ⅲ類標(biāo)準(zhǔn),甚至出現(xiàn)Ⅴ類水。2020年南灣水庫(kù)6個(gè)主要支流斷面中,董家河斷面在2月為Ⅴ類水,1、3、8、11月為Ⅳ類水;飛沙河斷面在3月為Ⅳ類水;小浉河斷面僅8月為Ⅳ類水。譚家河斷面、五道河斷面、席家河斷面水質(zhì)較好,各月均為Ⅲ類及以上。