用灰色聚类法评价龙江水质

水质评价具有不确定性的特点,可将灰色聚类决策方法应用于水质评价,建立水质综合评价的灰色聚类决策模型。简述了灰色聚类法的基本数学原理及应用的方法步骤,并采用该方法对龙江流域河池段水质进行综合评价,为流域水环境保护工作提供防治依据。     

基于灰色聚类法的水环境质量综合评价研究

水环境系统是一个灰色系统,即部分信息已知、部分信息未知或不确知的系统,适合采用灰色聚类法进行多种参数的综合评价。以GB 3838—2002《地表水环境质量标准》为依据,污染程度共分为5个等级,利用白化权函数描述水质分级界限,利用倒数法确定聚类权,构建了综合评判灰色数学模型,对水质评价进行研究。以太子河为例进行分析,结果证实水质良好,比较适合城市各方面的用水,包括居民用水、工业用水等。     

灰色聚类法在水质评价中的应用

本文应用灰色系统理论,采用灰色聚类法,对地面水的水质进行了评价。灰色聚类法即区分聚类元素在聚类指标下的所属类别,其步骤为:(1)按聚类指标所属的典型类别确定功效函数;(2)确定标准权;(3)确定实际权;(4)划分类别。文中应用此方法对山西省汾河水的水质进行了综合评价,还将此方法与综合污染指数法进行了比较。从分析计算和比较的结果可以看出,灰色聚类法考虑了水质分界线的不确定性,比综合污染指数法更接近于客观实际,经过灰色聚类法分析计算得出的水质等级向量指数,更明确地反映了水质等级的所属程度,因此该方法是河流水质评价的一个较好的方法。     

改进BP神经网络在地下水环境质量评价中的应用

以LM算法和步长自适应法对BP神经网络进行改进,并将输入数据采用压缩系数法进行处理, 用改进后的BP神经网络对黄河流域某地区地下水环境质量进行评价,并和内梅罗指数法、灰色聚类法评价结果相比较,结果表明改进后的BP神经网络计算速度快、评价精度高、结果客观准确。     

漕河水质的现状评价

采用综合指数法和灰色聚类法对漕河某河段的水环境进行水质评价。根据污水水质的特点,布设水质监测点,对污染源、水文地质等进行综合调查。选择主要的因子进行河水质量现状评价,用两种方法评价的结果大致相同,综合指数法在此更符合实际。河水的主要污染成分为COD和总汞。     

呼和浩特市浅层地下水水质的灰色聚类综合评价

灰色聚类法是灰色系统中一种决策的方法,它可以被用做社会、经济、水利、环境等多方面问题的综合评价。一、数学方法概述灰色聚类是建立在灰数的白化函数生成基础上的一种方法,不同的样本拥有不同的白化值,将聚类对象按类进行归纳,判定样本在灰色聚类中应属哪一类。 1.设i=1,2,3,…,n聚类样本数     

基于指标变换值的灰色聚类法在水质评价中的应用

水质评价是防治水污染、规划和管理水资源的基础工作,对水资源的可持续利用及生态发展具有重要意义。为了解决水环境系统中由于多评价指标耦合而存在的随机性、模糊性和不确定性,采用指标变换值的灰色聚类法对大连市重点饮用水源地水质进行评价,并通过单因子评价法的评价结果对比验证,基于指标变换值的灰色聚类法得出的评价结果与单因子评价法是一致的。该评价方法贴近实际情况,为水质评价提供了一种有效的方法。     

水质评价的灰色中心聚类法

本文以水环境系统作为典型的灰色系统来处理,并在灰色聚类法的基础上,提出了水质评价的灰色中心聚类法(简称EWQGMC法),据此规定了各级水的功效函数,还给出了用EWQGMC法进行流域水质评价的一个实例,例中对流域水质评价的有关问题进行了探讨。模糊模式识别法验证了EWQGMC法对于水质评价的实用性和有效性。     

水环境质量模糊灰色决策评价模式

水环境是一个多层次、多目标、多因素的复杂控制系统。本文基于水环境质量评价所具有的模糊性和灰色性,将模糊数学理论中隶属函数和隶属度等概念引入灰色局势决策中,构成水环境质量的模糊灰色决策评价模式。文中应用该模式对大运河无锡至平望四个河段的水质进行综合评价,表明该评价模式是可行的。模糊灰色决策评价模式可以用于单一河段(或监测断面)的水质评价,也可用于同一河流不同河段或者不同河流的水质评价,还可以拓广到不同河流或者同一河流不同河段、不同时期的水质变化情况的评价和比较。是一种有一定实用价值和发展前途的评价模式。     

水环境质量综合评价中一种确定权重方法

采用多因子对水环境质量进行综合评价,是水资源规划、利用的重要组成部分。综合评价有许多种方法,目前使用较多的有质量指数法、分级评价法,近几年来,也采用模糊数学法及灰色聚类法等。各因子权重的确定是质量指数法,分级评价法的重要环节,模糊数学法及灰色聚类法也内涵权重问题。质量指数法中提出了水环境因子的权重问题,但权重的确定却没有明确的方法,一般应由专家进行评估。众所周知人的判断能力是随所考虑问题的因素的增多而下降,同时主观性和谬误性增多。因此,权重的内涵越少涉及的因子越少,人的判断客观性和准确性将提高,减少权重的内涵和因素的方法有二:第一是把因素从结构上划分成许多层次,对每一层单独考虑,这样每层考虑的因素减少,例如层次分析法;第二是把权重的内涵予以划分,分层用不同的指标确定,这样每一指标所考虑的因素减少。     

伊通河地表水环境影响评价

据灰色决策的基本原理,采用宽域灰色决策法,对1999年平水期伊通河水质现状进行评价;采用地面水环境影响评价预测导则中的“小河预测模式中的河流完全混合模式”对伊通河进行水质预测评价。     

用模糊关系合成原理评价龙江河水环境质量

区域水环境质量系统是一个部分信息明确、部分信息不明确的具有模糊特点的灰色系统 ,它具有多层次、多目标、多因素控制等特点。将模糊数学理论中的隶属函数和隶属度等概念引入水质评价决策中 ,用矩阵分析的方法构成模糊评价模式 ,用该模式评价河池地区龙江河段水质 ,结果表明该方法具有评价信息多、面广、结论可靠等优点。     

属性识别理论在黄前水库水质评价中的应用

本文根据属性识别理论,探讨了水库水质的综合评价模型,应用此模型对黄前水库的水质进行评价,结果与灰色关联度法基本相同,比较符合实际情况。同时该方法简单、易懂,更适合于有标准的系统质量评价问题。     

不同评价方法对水库水质评价的适应性

目前水体水质评价方法众多,如何筛选合适方法对水质状况进行科学评价,是环境保护中一项基础性和重要性工作。以广东省某水库2008年-2013年水质监测数据为基础,利用单因子评价法、综合污染指数法、模糊综合评判法和灰色关联分析法对水库水质进行了评价,对比分析了这四种方法评估结果的合理性以及存在的缺陷。研究表明:(1)不同方法的评价结果存在较大差异。灰色关联分析法评价的水质状况最好,模糊综合评判法的评价结果与其他方法评估结果的一致性最高。(2)不同方法受权重的影响也存在较大差异。灰色关联分析法受权重影响最小,而模糊综合评判法受权重影响最大。(3)灰色关联分析法则适用于初级使用者;模糊综合评判法适用于相关知识和经验丰富的人群;单因子评估法适用于流域最严格水资源管理;综合污染指数法仅能确定水体是否污染,但不能确定具体水质级别,可以作为一种补充方法。(4)为准确评估水体水质级别,减少权重和方法对结果的影响,建议采用多种评估方法进行综合分析。     

基于模糊可变模型的白洋淀水环境质量评价

针对水质表现出的模糊性,采用模糊可变集合理论的模糊可变模型,对白洋淀水体的环境质量进行了综合评价。通过科学确定与地表水水质相关的各参评因子处于标准区间值的相对隶属度,根据二元比较模糊决策分析法,计算各参评因子的权重,得出白洋淀水体的环境质量级别。并与采用单因子评价法的评价结果进行了对比分析。表明模糊可变模型评价的水质结果更加合理、可信。     

组合权重模糊联系度模型在水质评价中的应用

针对水质评价指标存在的不确定性和水质评价标准存在的模糊性,基于集对分析理论与模糊层次分析法构建了模糊联系度水质评价模型。首先计算各评价指标值的分级联系度,对样本指标值做初步分类;再计算各评价样本与水质标准之间的综合联系度;最后通过置信度准则评判评价样本的水质级别。为突出不同评价指标的贡献率,将熵值赋权法和超标加权法引入该模型,并通过理想点法进行权重的合成,实现了多种赋权方法优势的融合。将模型应用于闽江渔业水域的水质评价,结果表明基于组合权重的模糊联系度水质评价结果更贴近实际情况,评价结果合理可信。     

基于灰色关联的太湖流域水质评价

采用灰色关联分析法对太湖流域水质进行评价,详细介绍了灰色关联分析法应用于太湖流域湖州新塘港水环境质量进行评价的过程,该方法采用太湖流域浙江湖州新塘港水体断面的影响因子:溶解氧、高锰酸钾指数、氨氮的实测浓度组成参考数列,各因子标准浓度组成比较数列,计算参考数列与比较数列的关联度,按其大小确定综合水质级别。研究表明该地区水环境质量较差,并指出了治理太湖流域的建议性措施。     

黄河河南悬河段地下水环境健康评价

根据水环境健康理论,探讨了地下水环境健康的概念,构建了包括目标层、准则层、指标层的地下水环境健康评价指标体系结构。根据指标层19个因子,建立了地下水环境健康评价标准。选取7个评价指标,采用灰色聚类法评价了黄河下游悬河段郑州、开封、新乡、濮阳4个地区的地下水环境健康状态。结果显示,郑州、濮阳地区地下水环境处于不健康状态,新乡、开封地区处于亚健康状态。     

加权优序法在地下水质评价中的应用

加权优序法是多目标评价与决策的方法之一，对加权优序法的决策步骤作了详细地介绍，并据此对黑龙洞泉域水质进行了评价，结果表明用加权优序法进行水质评价，思路清晰，计算方法简捷，实用性好。     

于ANFIS的水质评价模型及其应用

在分析以往水质综合评价方法优缺点的基础上,采用自适应神经模糊推理系统(Adaptive Neural FuzzyInference System,ANFIS)建立了水质综合评价模型。以MATLAB为工具,以某市7个水质观测点为实例进行研究,并将评价结果和人工神经网络法、灰色聚类法及地图重叠法的结果进行分析比较。结果表明:该模型具有计算速度快,评价结果客观、合理、稳定等特点,能够有效的应用于水质综合评价。