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摘要：目前，水污染问题较为严重。对国内最新及应用较为广泛的水污染评价方法的研究状进行了简要综述，及各种方法进行对比。对目前的发展趋势进行了简单的介绍。
关键词：水污染；重金属；污染评价
随着经济的发展，水污染趋势日益加深，如何合理利用水资源及了解水资源污染的现状，越发重要。目前，水污染评价的方法多种，国内也没有制定统一的标准，各个行业各个部门制定的评价标准不一。有时候对同一水资源的评价，评价方法不一样，评价的结果也不一样。国内外用的水污染评价方法概括起来主要包括单因子评价法，多因子评价法及基于数学模型的评价方法。
1评价方法
1.1模糊综合评价法
模糊综合评价方法，是基于模糊数学原理以此来分析和评价具有“模糊性”事物的一种系统分析方法。这是一种以模糊推理为主、定性和定量相结合、精确与非精确相统一的一种分析评价方法。此评价方法在处理各种难以用数学方法精确描述的复杂系统问题方面表现出了独特的优越性。郑文瑞[1]以长春市咸阳路水质监测数据为依据，考虑到水环境系统的模糊性，分别用模糊综合评价法和马尔可夫链法先对水质污染状况进行评价，然后对水污染的变化趋势的风险进预测。这为水资源的管理和科学利用提供了一种新方法，这种定量风险评价方法研究为水环境风险管理提供一定的科学依据。
叶招莲[2]利用幂函数法、向量模法和加权平均法3种综合指数评价法与模糊评价法相结合的综合集成法――模糊综合指数法和综合加权法对常州市区几条主要河流水环境现状进行了评价，模糊综合指数法能更好地把评价因子结合在一起考虑，但还是过于平均，关键污染因子显得不够突出。加权综合法的评价结果与水质类别相统一，且可以直接指数比较河流水污染程度。但经验系数ρ的选取是否科学合理，应通过大量的实践来验证，使评价更为可靠[3～5]。并且具有一定的片面性。当待评项目各评价因子的指数相差不大，采用模糊综合评价法比较合理。相反，加权平均法比较适用于单个评价因子指数相差较大的情况。
1.2灰色系统理论方法
从系统信息明确与否来看，水质评价实际上是一个外延确定而内涵不确定的问题，属于灰色系统范畴。同模糊集理论一样，灰色系统理论在环境评价中的应用也是从聚类分析开始的[6]。该方法通过建立与隶属函数相似的白化函数，进行灰色聚类，确定所有断面的水质级别[7，8]。系统的模糊性和随机性是系统灰色性的两个不同方面的不确定性。
吴文业[9]应用灰色关联分析对某城市的地表水环境质量评价，对该水体质量环境进行评价，该方法推导严谨，概念清晰，能够得出准确合理的分析结果。另外，该方法在应用过程中，较模糊综合评判等方法简单、计算量小、可比性强，具有较高的实用价值。由此可知模糊综合评判法易使评价结果偏重，而用灰色关联法评价水质又容易偏轻。
1.3水污染指数法
采用综合指数对各种污染物的共同影响进行评价。在单因子评价的基础上，把不确定性赋予不同权重，弥补不确定性的缺点。主要缺点是因子太多，选择的不确定性增加。
关云鹏[10]结合内梅罗综合指数法的原理，提出了水质评价标准的计算方法，水质的划分标准临界值的确定视参评指标项的具体情况而定。利用改进的内梅罗指数法和文中提出的评价标准对山西省某市的地下水水质进行了评价，并将评价结果与常用的内梅罗指数法的评价结果进行了对比。对比结果表明，两种方法具有比较明显的差异，文中采用方法的评价结果更为客观、合理。受单项组分含量最大值的影响较大，但最大值未必对人类健康及水的利用价值影响最大，改进的内梅罗指数法削弱了最大值的影响能力。而且地下水质量的评价考虑了评价因子的权重因素，将权重值最大的评价指标纳入评价过程，其结果相对更为客观。
1.4模型法
人工神经网络是20世纪80年代迅速崛起的一门非线性科学，它力图模拟人脑的一些特征，如自适应性、自组织性和容错能力等，对事物进行分析判断。曹春松等[11]应用RBF神经网络对某6个水质样本进行水质监测评价，计算结果比较符合实际，表明用RBF神经网络模型进行水质评价提高水质评价的精度。
SPSS（Statistical Package for the Social Science）是由美国SPSS公司自20世纪80年代初开发的大型统计学软件包，潘国营[12]用SPSS软件中的单变量频数分布分析法确定污染起始值，然后计算综合污染指数，依据其大小并结合研究区地下水形成环境和水文地质条件，将研究区划分为轻微污染区、中等污染区和严重污染区. 评价结果符合实际，为地下水污染评价找到了新的途径。
2发展趋势
（1）随着工业和农业的发展，很多水体既有重金属污染又有有机污染，呈现出复合污染的态势。如果仅仅是按照国家相关标准对水体进行评价，只能评价出水质的等级，但是对于水体中的污染物究竟污染到什么程度却无从知晓。为了更为准确地反映水环境质量水平，就必须考虑水质指标属性值的多样性。如何从随机不确定性角度评价水体质量状况可能成为今后研究的一个重要方向。
（2）现有的很多评价方法评价结果不够稳定，经常出现同一水质样本，当采用不同评价模式进行评价时，所得结论不一致的现象，所以在实际工作中人们往往还是简单地以单项水质指标最差所属级别来确定水体的综合水质级别。因此，需要一个评价结果稳定、可靠，计算过程简单、实用的评价方法。
（3）随着计算机、通讯和自动监测技术的迅猛发展，深入研究和完善概率评价方法和发展利用地理信息系统（GIS）作为数据库的可视化载体，将是未来水质评价模式的发展方向。
3结语
我国地下水正面临着由点到面，由浅到深，由城市到农村不断扩展和污染程度日益严重的趋势，地下水污染防治迫在眉睫。水质评价是掌握水环境状况和进行水质管理的基础。总的来说，现有的水质评价理论模式，尤其是确定性评价方法，已不能适应水环境保护的需要。随着人民生活水平的不断提高，以及经济、社会、资源和环境的持续协调发展的要求，人们开始更为关注水源水质和周围水体生态环境状况问题。因此，从水资源可持续开发利用和水环境保护角度看，有必要对这一课题作进一步深入研究。
参考文献：
[1]郑文瑞，王新代，纪昆等.非确定数学方法在水污染状况风险评价中的应用[J].吉林大学学报（地球科学版）.2003，33（1）：59-62
[2]叶招莲.河流水环境综合评价方法改进及研究 [J]. 水科学与工程技术，2007（4）：37-39.
[3]李祖伟，管华，蔡安宁.徐州市区地表水环境质量评价与污染防治对策[J].淮阴师范学院学报，2005，4（2）：168～172.
[4]管华. 开封市水体的水质综合评价及污染防治[J].河南大学学报，1992，22（1）：75～81.
[5]易雯，于群.饮用水源水质评价指数法探讨[J].中国环境监测，2003，19（5）：43～47.
[6]郭劲松，王红，龙腾锐. 水资源水质评价方法分析与进展[J].重庆环境科学，1999，21（6）：1- 9.
[7]刘广吉，刘淑文. 灰色聚类法在水质评价中的应用[J].水利水电技术，1988，（6）：1- 4.
[8]慕金波，侯克复. 灰色聚类法在水环境质量评价中的应用[J].环境科学，1991，12（2）：86- 90.
[9]吴文业，戈建民，黄奕龙. 应用灰色关联分析进行城市地表水环境质量评价[J].世界地质。2000，19（1）：53-56.
[10]关云鹏.利用内梅罗指数法模型评价地下水水质的探讨[J]. 山西水技.2012（1）；81-84
[11]曹春松，张淑芳，田丽.基于RBF人工神经网络的水质评价[J].先进制造与管理，2008，27（4）：32-34.
[12]潘国营，韩怀彦，王永安，周俊亮. 应用SPSS统计软件和污染指数评价地下水污染[ J ]. 焦作工学院学报（自然科学版），第21卷，第3期，2002，21（3）：172-174
作者简介：
王婵（1988-）女，长安大学环境科学与工程学院，硕士，专业方向水环境与水资源保护。
关键词：水污染；重金属；污染评价
随着经济的发展，水污染趋势日益加深，如何合理利用水资源及了解水资源污染的现状，越发重要。目前，水污染评价的方法多种，国内也没有制定统一的标准，各个行业各个部门制定的评价标准不一。有时候对同一水资源的评价，评价方法不一样，评价的结果也不一样。国内外用的水污染评价方法概括起来主要包括单因子评价法，多因子评价法及基于数学模型的评价方法。
1评价方法
1.1模糊综合评价法
模糊综合评价方法，是基于模糊数学原理以此来分析和评价具有“模糊性”事物的一种系统分析方法。这是一种以模糊推理为主、定性和定量相结合、精确与非精确相统一的一种分析评价方法。此评价方法在处理各种难以用数学方法精确描述的复杂系统问题方面表现出了独特的优越性。郑文瑞[1]以长春市咸阳路水质监测数据为依据，考虑到水环境系统的模糊性，分别用模糊综合评价法和马尔可夫链法先对水质污染状况进行评价，然后对水污染的变化趋势的风险进预测。这为水资源的管理和科学利用提供了一种新方法，这种定量风险评价方法研究为水环境风险管理提供一定的科学依据。
叶招莲[2]利用幂函数法、向量模法和加权平均法3种综合指数评价法与模糊评价法相结合的综合集成法――模糊综合指数法和综合加权法对常州市区几条主要河流水环境现状进行了评价，模糊综合指数法能更好地把评价因子结合在一起考虑，但还是过于平均，关键污染因子显得不够突出。加权综合法的评价结果与水质类别相统一，且可以直接指数比较河流水污染程度。但经验系数ρ的选取是否科学合理，应通过大量的实践来验证，使评价更为可靠[3～5]。并且具有一定的片面性。当待评项目各评价因子的指数相差不大，采用模糊综合评价法比较合理。相反，加权平均法比较适用于单个评价因子指数相差较大的情况。
1.2灰色系统理论方法
从系统信息明确与否来看，水质评价实际上是一个外延确定而内涵不确定的问题，属于灰色系统范畴。同模糊集理论一样，灰色系统理论在环境评价中的应用也是从聚类分析开始的[6]。该方法通过建立与隶属函数相似的白化函数，进行灰色聚类，确定所有断面的水质级别[7，8]。系统的模糊性和随机性是系统灰色性的两个不同方面的不确定性。
吴文业[9]应用灰色关联分析对某城市的地表水环境质量评价，对该水体质量环境进行评价，该方法推导严谨，概念清晰，能够得出准确合理的分析结果。另外，该方法在应用过程中，较模糊综合评判等方法简单、计算量小、可比性强，具有较高的实用价值。由此可知模糊综合评判法易使评价结果偏重，而用灰色关联法评价水质又容易偏轻。
1.3水污染指数法
采用综合指数对各种污染物的共同影响进行评价。在单因子评价的基础上，把不确定性赋予不同权重，弥补不确定性的缺点。主要缺点是因子太多，选择的不确定性增加。
关云鹏[10]结合内梅罗综合指数法的原理，提出了水质评价标准的计算方法，水质的划分标准临界值的确定视参评指标项的具体情况而定。利用改进的内梅罗指数法和文中提出的评价标准对山西省某市的地下水水质进行了评价，并将评价结果与常用的内梅罗指数法的评价结果进行了对比。对比结果表明，两种方法具有比较明显的差异，文中采用方法的评价结果更为客观、合理。受单项组分含量最大值的影响较大，但最大值未必对人类健康及水的利用价值影响最大，改进的内梅罗指数法削弱了最大值的影响能力。而且地下水质量的评价考虑了评价因子的权重因素，将权重值最大的评价指标纳入评价过程，其结果相对更为客观。
1.4模型法
人工神经网络是20世纪80年代迅速崛起的一门非线性科学，它力图模拟人脑的一些特征，如自适应性、自组织性和容错能力等，对事物进行分析判断。曹春松等[11]应用RBF神经网络对某6个水质样本进行水质监测评价，计算结果比较符合实际，表明用RBF神经网络模型进行水质评价提高水质评价的精度。
SPSS（Statistical Package for the Social Science）是由美国SPSS公司自20世纪80年代初开发的大型统计学软件包，潘国营[12]用SPSS软件中的单变量频数分布分析法确定污染起始值，然后计算综合污染指数，依据其大小并结合研究区地下水形成环境和水文地质条件，将研究区划分为轻微污染区、中等污染区和严重污染区. 评价结果符合实际，为地下水污染评价找到了新的途径。
2发展趋势
（1）随着工业和农业的发展，很多水体既有重金属污染又有有机污染，呈现出复合污染的态势。如果仅仅是按照国家相关标准对水体进行评价，只能评价出水质的等级，但是对于水体中的污染物究竟污染到什么程度却无从知晓。为了更为准确地反映水环境质量水平，就必须考虑水质指标属性值的多样性。如何从随机不确定性角度评价水体质量状况可能成为今后研究的一个重要方向。
（2）现有的很多评价方法评价结果不够稳定，经常出现同一水质样本，当采用不同评价模式进行评价时，所得结论不一致的现象，所以在实际工作中人们往往还是简单地以单项水质指标最差所属级别来确定水体的综合水质级别。因此，需要一个评价结果稳定、可靠，计算过程简单、实用的评价方法。
（3）随着计算机、通讯和自动监测技术的迅猛发展，深入研究和完善概率评价方法和发展利用地理信息系统（GIS）作为数据库的可视化载体，将是未来水质评价模式的发展方向。
3结语
我国地下水正面临着由点到面，由浅到深，由城市到农村不断扩展和污染程度日益严重的趋势，地下水污染防治迫在眉睫。水质评价是掌握水环境状况和进行水质管理的基础。总的来说，现有的水质评价理论模式，尤其是确定性评价方法，已不能适应水环境保护的需要。随着人民生活水平的不断提高，以及经济、社会、资源和环境的持续协调发展的要求，人们开始更为关注水源水质和周围水体生态环境状况问题。因此，从水资源可持续开发利用和水环境保护角度看，有必要对这一课题作进一步深入研究。
参考文献：
[1]郑文瑞，王新代，纪昆等.非确定数学方法在水污染状况风险评价中的应用[J].吉林大学学报（地球科学版）.2003，33（1）：59-62
[2]叶招莲.河流水环境综合评价方法改进及研究 [J]. 水科学与工程技术，2007（4）：37-39.
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[5]易雯，于群.饮用水源水质评价指数法探讨[J].中国环境监测，2003，19（5）：43～47.
[6]郭劲松，王红，龙腾锐. 水资源水质评价方法分析与进展[J].重庆环境科学，1999，21（6）：1- 9.
[7]刘广吉，刘淑文. 灰色聚类法在水质评价中的应用[J].水利水电技术，1988，（6）：1- 4.
[8]慕金波，侯克复. 灰色聚类法在水环境质量评价中的应用[J].环境科学，1991，12（2）：86- 90.
[9]吴文业，戈建民，黄奕龙. 应用灰色关联分析进行城市地表水环境质量评价[J].世界地质。2000，19（1）：53-56.
[10]关云鹏.利用内梅罗指数法模型评价地下水水质的探讨[J]. 山西水技.2012（1）；81-84
[11]曹春松，张淑芳，田丽.基于RBF人工神经网络的水质评价[J].先进制造与管理，2008，27（4）：32-34.
[12]潘国营，韩怀彦，王永安，周俊亮. 应用SPSS统计软件和污染指数评价地下水污染[ J ]. 焦作工学院学报（自然科学版），第21卷，第3期，2002，21（3）：172-174
作者简介：
王婵（1988-）女，长安大学环境科学与工程学院，硕士，专业方向水环境与水资源保护。