基于模糊Borda法的组合评价在林芝水质评价中的应用

段小龙，宗永臣，2，黄德才，郝凯越，李远威

(1.西藏农牧学院水利土木工程学院，西藏 林芝 860000；2.西藏林芝高山森林生态系统国家野外科学观测研究站，西藏 林芝 860000)

林芝地区位于西藏东南部，雅鲁藏布江中下游，有“西藏江南”之美誉，现为西藏经济社会最为发达的区域。由于特殊的地理与气候原因，林芝市拥有丰富的水资源；同时，该地区生态环境脆弱，水源易受到污染[1-2]；水资源是支撑当地整个生态系统十分重要的物质基础，一旦遭受污染，其经济社会发展必然受到制约。因此，亟需开展饮用水源水质评价，为水源保护和水质安全提供依据。水质评价的实质是选取一些水质影响因子，运用数学模型对水质现状的优劣进行定性或定量地评价[3-5]。国内外在水质评价领域的研究成果较多。其中，具有代表性的方法有：模糊综合评价法、主成分分析法、综合污染指数、内梅罗水质指数等[6-11]。学者们对西藏地区水质评价展开了富有成果的研究：Qu等通过分析西藏的11条河流水质现状，结果表明由于自然过程和采矿作业等人为活动，一些地区水体中的As、Cd等几种重金属元素含量高于世界卫生组织的饮用水指南[12]；Zhang等对藏东北的水质进行了调查，结果表明所有采样点的水质均为Ⅰ级，氨氮是主要污染物[13]；Zong对林芝市农村地区饮用水源质量进行的评估结果表明，9个村的水质均满足饮用水要求[14]。上述水质研究成果对开展林芝市水源地水质评价研究提供了参考。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

林芝市平均海拔3 100 m，处于北纬26°52～30°40′N，东经92°09′～98°47′E之间，以有世界上最深的大峽谷著称于世；并有世界上落差最大的垂直地貌分布，典型的高山峡谷地貌，有异常丰富的野生动植物资源。该地区属于温带季风气候，降水充沛，大部分地区年平均降水量500～1 000 mm；阳光充足，年平均温度8.7℃。全境水网密集，有冰川、冰湖及多条河流，城镇供水基本来自山脉峡谷的河流。辖有林芝、米林、工布江达等7个县55个乡镇，约有23.1万人口。

1.2 水样采集与测定

本次研究从林芝市7个县级以上水源地采集水样(分别是S1市区、S2工布江达县、S3米林县、S4朗县、S5波密县、S6墨脱县、S7察隅县)，监测频率为2019年雨季旱季各1次，分析数值为采样点各水质指标实测平均值。根据林芝市往年水质数据和研究需要，选取检测项目有：化学需氧量、总磷、总氮、铜、镉等11项指标。水样采集和保存依照有关国家标准的要求进行[15-16]。常规水质指标现场使用便携式多参数水质分析仪检测；其他指标在实验室按照《水和废水监测分析方法(第四版)》[17]中的方法进行检测分析。为保证数据可靠性，采集过程中设置空白样和平行样；实验过程中用加标回收等措施来控制实验质量，且数据的相对标准偏和加标回收率均在合理范围内。

1.3 水质评价方法

由于水体多种污染因子之间关系复杂，并有明显的随机性和模糊性，用单一的方法进行评价很难解决各污染因子与水质等级间的复杂关系[18]。鉴此，本文选取用基于主成分分析法和综合污染指数法相组合的模糊Borda法对林芝市水源水质进行评价。

1.3.1综合污染指数法

综合污染指数法是对各种污染物的相对污染指数进行归纳和统计得到一个代表水质的综合污染指数[19]。该方法能对水质做定量分析，可以反映水体的污染程度和主要污染因子；同时，在进行水质综合评价时，可以将各水源地的污染程度排序[20]。结合相关的研究，综合污染指数与水质污染程度对应见表1[21]。本论文中采用该方法中算术平均法对水质进行综合评价，其表达式为

(1)

pi=ci/si

(2)

式中，P为综合污染指数；Pi为第i种污染因子的单因子指数；n为污染因子总数；Ci为污染因子实测浓度；si为第i种污染因子的评价标准值，参见GB3838—2002《地表水环境质量标准》中的III类水标准值。

1.3.2主成分分析法

主成分分析法是一种多维因子纳入同一个系统中进行定量化研究的分析方法。其将较多影响因子转化为独立且关键的综合因子，并利用方差较大的综合因子反映原多个因子所包含的主要信息[22]。若前几个主成分包含的信息量足够分析所需时，可以忽略后面的主成分，从而使得水质评价中各种数据的分析效率得以提高。主成分分析法基本分析步骤如下：①对原始数据进行标准化以消除量纲的影响；②利用标准化相关系数矩阵对林芝市水源地水质影响因子进行主成分分析，得到特征值、累计贡献率；③进一步求出主成分表达式，选取主成分；④根据新得出的主成分，综合评价评价。

1.3.3基于模糊 Borda法的组合评价方法

模糊Barda法可以综合多种评价方法的不同结果，该方法既考虑不同方法下排序名次的差异，又考虑相应评价方法下各项目的得分值，能更好地利用已有的评价信息，从而使得评价结果具有较高的合理性和优越性[23]。组合评价法的基本步骤如下。

(1)用综合污染指数法和主成分分析法分别对7个水源地进行评价。

(2)采用Spearman等级相关系数对上述评价的结果进行一致性检验，具体计算为

(3)

式中，di为评价结果排序的等级差；n为指标数量；r取值区间为[0，1]，且当取值越接近于1，其相关性越好。

(3)运用基于模糊 Borda的组合评价方法进行二次评价，组合计算过程详见文献[23]。

(4)最后采用Kendall一致性系数对组合评价结果与单一评价结果的密切性进行检验，具体计算如下

W=s/[(1/12)k2(N3-N)]

(4)

(5)

式中，W为一致性系数；K为方法数量；N为采样点数量；s为每个被评对象的离差平方和；Ri每个采样点的等级之和。W取值区间为[0，1]，取值越接近于1，其相关性越好。

2 结果与分析

2.1 综合污染指数法评价结果

根据各水源地实测的水质指标浓度，利用综合污染指数法对所得到的数据进行分析与处理，对林芝水源地水环境质量现状进行评价，计算结果见表1。

表1 综合污染指数法分类标准及评价结果

根据综合污染指数法的评价结果可知，7个县级以上水源地水质的评价排序(由优到劣)：巴宜区、墨脱县、波密县朗县、工布江达、察隅县、米林县。水源地水质均在清洁和尚清洁范围内，综合污染指数在0.195～0.257之间。其中，巴宜区综合污染指数最低(0.195)，受污染程度最轻，可能与该地属市级水源地，市政府对水源地保护区内的居民和农牧业等废水排放管理相对更严格、故水体受到的外来污染以及人们干扰较少有关；米林县最高(0.257)，受污染相对最严重，可能是米林县水源地处在旅游区且水环境容量较小导致水体自净能力较弱，加上生活污水和牧业废水等点源和面源污染物不能及时被稀释，造成水质相对最差；巴宜区、墨脱县、波密县水源受到污染很少，多数项目未检出，个别项目检出但在标准内，水质属于清洁(P<0.2)；朗县、工布江达、察隅县和米林县水源地水质属于清洁受到污染较少，检出值在标准内，个别项目接近超标，水质尚属清洁(P=0.2～0.4)。总体来说，各水源地的综合污染指数为均低于0.4，表明参评指标的达标情况较好，林芝天然饮用水水质较为洁净，可以作为饮用水水源使用。这结论这与靳会姣[24]和罗丹[25]的研究结论相吻合。

2.2 主成分分析法评价结果

利用主成分分析法对林芝7个县级以上水源地进行水质评价，具体计算过程在SPSS软件中进行。为了进一步明确使每个主成分的所代表意义，通过最大方差法结合主成分的特征值进行因子旋转，旋转后的因子载荷量，见表2。

表2 旋转后的因子载荷量

从表2的各主成分的贡献率可知，前4个主成分已经能够反映水质状况，第一主成分到第四主成分的累积贡献率达到92.843%，第一主成分贡献率32.638%携带的水质信息最多，说明林芝市县级以上饮用水源地水质主要受第一主成分影响。根据计算出的载荷因子来看，氨氮、总磷、总氮等指标与第一主成分相关系数绝对值都在0.75以上，铅、镉离子的载荷也达到了约0.82和0.65，表明林芝市饮用水源地氮、磷营养盐污染和重金属离子污染情况较为突出。这可能与大部分水源地保护区大多在有农牧民生活、耕牧的山谷之中，且部分水源地保护区内有民宅、工矿业有关。第二、三、四主成分中化学需氧量和硝态氮、铜和锌离子等载荷较高，进一步反映了水质受到氮、磷营养盐污染和重金属污染情况明显。

根据上表计算出各水源地4个主成分得分F1～F4(见图1)，并根据4个主成分的贡献率为权重最终得出综合主成分得分F(见图2)。如图1所示，各主成分得分在空间上呈明显的变化，察隅和米林水源地的F1与F2的值均较高，说明这两个水源地的水质污染物浓度均较高；其原因可能是农牧业面源污染物渗流有有关。墨脱县、波密县和巴宜区的F1、F2、F3的值都较低，说明这3各水源地水质污染物浓度都较低，表明水质受污染程度较小。综合得分越高，说明水样中污染物浓度越高，水质越差。根据主成分综合得分可以得出，7个县级以上水源地水质的评价排序(由优到劣)：墨脱县、波密县、巴宜区、工布江达县、朗县、察隅县、米林县。各水源地得分在-1.32～1.89之间。从综合得分的数值特征来看，墨脱县、巴宜区、波密县和工布江达县得分值均为负数，水质状况较好，然后依次是朗县、察隅县和米林县得分值均为正数，水质状况相对较差。其中，墨脱水质最好，得分为-1.32；而米林县水质状况相对是相对最差，得分为1.89，二者相差3.21。上述结论与综合污染指数法的结论基本一致。

图1 主成分得分在水源地的分布

图2 林芝市各水源地水质主成分法综合评价结果

2.3 基于模糊 Borda法的组合评价结果

两种评价模型的得分值和排序显示，评价结果具有一定的差异，各水源地水质通过综合污染指数法所得分值较为接近，主成分分析法的得分值变化较大；且巴宜区在两种评价方法中结果有明显不同。所以，需要用Spearman等级相关系数进行事前检验，经过计算相关系数为0.857。由此说明，这两种评价方法具有高度正相关，可以将两种方法进行组合，形成组合评价法。

上面两种单一评价模型通过了一致性检验，但是水源地水质排序有一定的差异。为了消除这种差异性同时克服单一评价方法的不足，将两种评价方法用模糊Borda 法形成一种新的组合评价法，通过上文的分析步骤得到评价得分和排序，为了便于比较分析将三种方法的评价结果及排序整合在一起，见表4。从组合评价结果可以看出，墨脱县、巴宜区和波密县的水源地在组合排名结果靠前，朗县、工布江达县和察隅县排序较为靠后，而米林县排名在最后。组合的模糊Borda法结果排序与两种单一评价模型结果排序差别较小(排序上下浮动一名)，但是只从数据上无法判断组合评价结果是否与原始评价结果密切相关，故对组合评价模型的评价结果进行检验。

表4 单一评价模型与组合模型的得分及排序

在实际应用中，采用组合评价方法需要满足原始方法的评价结果和组合方法评价的结果密切相关。为满足上述条件需要采用Kendall一致性系数进行事后检验。计算得出一致性系数为0.94，由此认为两种方法与基于模糊Borda法组合评价法的结果具有很好的一致性。即，组合评价法有效性较高。通过单一评价模型与组合模型的得分及排序的评价结果排序对照能够看出，3种方法的结果排序基本一致。这说明基于模糊Borda法的组合评价模型在水质评价中是可行的。结合水源地周边的工矿业、农牧业及居民区等污染源的分布看，组合评价结果与水源地自然环境现状相符。该方法汲取了两种单一评价方法各自的优势，同时考虑了指标间的相互关系和数据的离散特征，使得评价结果更为全面，具有明显的合理性。

3 结 论

本文对林芝市7个县级以上水源地水体的化学需氧量、氨氮、镉、铅等11项指标为对象，应用基于主成分分析法和综合污染指数法的模糊Borda组合评价法对其进行了水质评价，并通过了事前与事后检验，结果表明：林芝市7个县级以上水源地全年的综合污染指数在0.195～0.257之间，综合污染指数得分表明水质较好水源地有巴宜区和墨脱，水质较差的为察隅和米林县，各水源地的各项水质检测值均符合国家地表水水质标准，总体上林芝水源地水质较为洁净。由主成分分析法筛选出4个因子来看，重金属离子和氮磷营养盐在林芝水源地中起主导作用，对水质影响最大，如需要应加大监测频率和采取相应治污措施，保障人们的饮水安全。模糊Borda组合评价法结果与两种单一评价法结果排序基本一致，且评价结果更为全面，故建议采用多种评价方法相组合的方法来开展水质评价工作。