水體環境質量的評價方法有哪些

Ⅰ 利用水生生物監測和評價水體污染的兩種方法！！！急，在線等！

2.3 水污染生物監測的方法

2.3.1利用指示生物在水體中的出現或消失、數量的多少來監測水質

許木啟 [3]利用白洋淀水體中浮游動物群落優勢種的變化來判斷水體的污染程度和自凈程度。結果表明，府河—白洋淀水體從上游至下游，浮游動物耐污種類逐漸減少，廣布型種類逐漸出現較多，在下游許多正常水體出現的種類均有分布；同時，原生動物由上游的鞭毛蟲至中游出現纖毛蟲，在下游則發現很多一般分布在清潔型水體的種類，表明府河—白洋淀水體從上游到下游水體的污染程度不斷減輕，水體具有明顯而穩定的自凈功能。

2.3.2利用水生生物群落結構的變化來監測水質

蔣昭鳳等 [4]用底棲動物的變化趨勢評價湘江水質污染，結果發現湘江幹流底棲大型無脊椎動物種類數和物種的多樣性指數從上游到下游呈減少趨勢，表明毒殺生物的有毒物質對湘江的污染較為明顯，並且可根據湘江幹流各斷面種類數的減少程度判斷出各斷面的污染程度；同時也觀察到，隨著時間的推移，底棲大型無脊椎動物種類數和多樣性指數也呈減少趨勢，說明這種有毒污染仍在發展之中。

2.3.3水污染的生物測試

水污染的生物測試是利用水生生物受到污染物質的毒害所產生的生理機能的變化，測試水質污染狀況。

Belding [5]根據魚的呼吸變化指示有毒環境，在有污染物存在的情況下，魚腮呼吸加快且無規律。德國[6]從1977年開始研究利用魚的正趨流性開展生物監測，在下游設強光區或適度電擊，控制健康魚向下游的活動；或間歇性提高水流速度，迫使魚反應。如果魚不能維持在上游的位置，則表明污染產生了危害。

3 國內外水污染生物監測的研究進展

近幾年來，應用生物監測環境技術的研究廣泛開展，出現了一些新方法、新材料和新的監測物，提高了生物檢測的靈敏性。

3.1 水污染生物監測及其檢測的新方法

3.1.1 利用遺傳毒理學監測水體污染

環境污染物質對人類及其它生物危害最為嚴重的問題是對細胞遺傳物質造成的損害。因此，近20年來環境生物檢測技術的研究和應用，尤其是細胞微核技術和四分體微核技術在動植物以及人類染色體受外界理化因子的損傷等方面的分析、誘變劑的測試篩選，以及應用於環境監測的研究得到了廣泛的發展[7]。微核在生物細胞內的形成途徑以及與染色體畸變的相關性早已被人們所認識，用微核測定法替代染色體畸變方法來監測環境污染物對生物遺傳物質的損傷具有簡便、快速、靈敏度高等優點。最常用的蠶豆根尖細胞微核試驗技術是一種以染色體損傷及紡錘絲毒性等為測試終點的植物微核監測方法，該技術自1982年由Degrassi等建立以來，在環境誘變和致癌因子的檢測研究中，特別是在水質污染和致突變劑檢測研究中得到了廣泛應用[8]。

吳甘霖 [9]在利用水花生根尖微核技術（MCN）對馬鞍山市廢水的監測研究中，發現利用水花生根尖微核可作為監測水體污染的新材料。其根尖細胞微核率 MCN（‰），不僅可用於監測不同廢水的污染程度，而且由於該植物長期生活在污染水體中，還能反映不同廢水的污染物富集程度及現狀。當外界環境中存在一定濃度的致突變物時，可使細胞發生損傷，從而使微核細胞率上升。另外微核細胞率的上升，提示環境中存在有致突變物，即受試水樣中含有能打斷DNA分子的誘變劑或能打斷紡錘絲的紡錘絲毒劑，從而表現出遺傳毒性。

單細胞凝膠電泳（SCGE），即彗星試驗也是一種通過檢測DNA鏈損傷來判別遺傳毒性的技術。它比微核試驗更有益，因為環境中的遺傳毒物濃度一般很低，而彗星試驗檢測低濃度遺傳毒物具有高度靈敏性，所研究的細胞不需要處於有絲分裂期。同時，這種技術只需要少量細胞。目前它已經被用於檢測哺乳動物、蚯蚓、一些高等植物、魚類、兩棲動物以及海洋無脊椎動物的細胞[11]。Mirjana Pavlica等 [10]用暴露在五氯苯酚（PCP）中的淡水蚌類（Dreissena polymorpha Pallas）血細胞進行彗星試驗，觀察血細胞中DNA損傷程度。在進行實驗室實驗和原位實驗後，發現高濃度的PCP(80g/L)會引起血細胞中DNA斷裂，表明用彗星試驗檢測DNA損傷能夠監測水體中PCP污染。

SOS顯色法[12]是國內在20世紀80年代發展起來的一種遺傳毒性檢測新方法，具有快速、准確、靈敏及假陽性率低的特點，被廣泛用於遺傳毒性的測定中。其原理是：在DNA分子受到外因引起的大范圍損傷、其復制又受到抑制的情況下，會導致一種容易發生錯誤的修復。所有這些在遺傳毒物處理後大腸桿菌中出現的一系列反應統稱為SOS應答。SOS顯色法有許多優於Ames的特點：（1）快速、簡便，測定過程只需7h；（2）靈敏，被處理的細胞全產生或不產生SOS反應，用分光光度法測定β-ONPG(鄰硝基苯β-D-半乳糖苷)分解產物非常靈敏；（3）准確，SOS顯色法測定的是遺傳毒物對細胞原發的直接反應，其陽性結果十分可信，而Ames試驗的假陽性率較高。因此，SOS顯色法已引起人們的密切關注，成為一種值得推廣的水質監測評價方法。

3.1.2 微型生物監測（PFU法）

以前生物監測的研究重點多放在分類和結構方面。然而，生物系統的結構變化並非總與生物系統的其它變化相關聯，僅以某個種類、某個種群構成的生物反應系統的變化來評價一個水生生態系統，其偏差較大。因此，為掌握水生生態系統對環境污染的完整反應，要求我們在生物系統（細胞、組織、個體、種群、群落、生態系統）中選擇超出單一種類水平即群落或生態系統來作為生物監測的生物反應系統，並對該系統的結構和功能變化均進行研究。美國Cains創建了用聚氨酯泡沫塑料塊（簡寫為PFU）測定微型生物群落的結構和功能參數，進而進行監測預報的新方法。中科院水生所沈韞芬研究員把PFU應用到生物監測中，並使PFU法成為我國生物監測的一種標准方法[13]。PFU法適用於原生動物、藻類對水質的檢測。此方法可以鑒別水體是有機污染還是毒性污染。
尹福祥、楊立輝 [13]應用PFU法對某印染廠印染廢水處理設施的凈化效能進行了監測。結果表明，微型生物群落的結構參數和功能參數均較好地反映了印染廢水的凈化效果。與經典的生物監測方法相比，PFU法由單一監測結構(或功能 )參數轉變為結構參數（種類組成、優勢種）和功能參數（群集參數）同時監測，提高了生物監測的信息捕獲能力，並使監測信息能更完整、准確、精密地評價環境狀況。PFU法可快速、准確地監測水質的突變，通過1d的試驗結果就能預測、預報受納系統環境質量的狀態及其變化過程。某樣點的群集曲線突然大幅下降，說明該點的水質發生了突變，應調查有無事故性排放。

由於潮汐流和環流的影響，PFU法用於海水水質監測的有效性不如在淡水中監測。Kuidong Xu等 [14]用一種改良的PFU法—瓶裝聚氨酯泡沫塑料塊（BPFU）法進行海水的生物監測。BPFU法是將2塊聚氨酯泡沫塑料塊裝入1個圓柱形塑料瓶中，塑料瓶有4道裂縫，用於保護聚氨酯泡沫塑料塊不受粗糙條件的干擾，同時便於微生物群落進入聚氨酯泡沫塑料塊，達到平衡。BPFU法比傳統的PFU法在海水生物監測中的優越性體現在：⑴取樣穩定；⑵海水生物評價結構和功能的精確性；⑶定量比較時可以保持水體積的穩定性。實驗結果表明，用BPFU法進行海水生物監測比PFU法更加有效。通過BPFU法聚集的物種數量隨污染物強度的增大而減少，減少程度大於PFU法。由BPFU法計算出的多樣性指數同樣也高於PFU法。

3.1.3 應用分子生態毒理學方法監測水體污染

隨著社會的進步，生物技術也在不斷地發展，在此基礎上逐步形成了分子生態毒理學。分子生態毒理學採用現代分子生物學方法與技術，研究污染物及代謝產物與細胞內大分子，包括蛋白質、核酸、酶的相互作用，找出作用的靶位或靶分子，並揭示其作用機理，從而能對在個體、種群、群落或生態系統水平上的影響作出預報，具有很大的預測價值。目前最常用的是把腺三磷酶作為生物學標志，方法是測定體內三磷酸腺苷酶ATPase的活性，並以其活性強弱作為多種污染物脅迫的指標[15]。

Petrovi S等 [16]通過測定貽貝 (Mytilus galloprovincialis Lam.)消化腺上皮細胞中的溶酶體（Lysosome）膜的穩定性和金屬硫蛋白（Metallothionein,MT）的含量來監測水體中有毒物質。貽貝消化腺上皮細胞中的溶酶體是有毒物質積累滯留的主要場所，同時它在排泄有毒污染物質的過程中起著關鍵作用。溶酶體中的有毒物質會削弱膜的穩定性，減少產生水解作用的溶酶體酶向細胞溶質中擴散。MT是動物對周圍環境中過量金屬的一種防禦機制，能夠阻止有毒物質及其代謝產物產生的細胞毒素對有機體產生影響。一般來說，監測MT的方法比監測組織中金屬總量更可行，因為這種方法可以將胞內具有顯著毒理效應的金屬結合片段與不可利用的金屬絡合物區分出來[17]。因此貽貝消化腺上皮細胞中的溶酶體膜的穩定性和金屬硫蛋白的含量的測定可以作為水體環境有毒物質變化的早期警報。

近年來，生物體內膽鹼脂酶活性的測定已經成為海水和淡水水體污染的一種監測工具。由於環境中的有機磷農葯和氨基甲酸鹽殺蟲劑與底物乙醯膽鹼的分子形狀類似，能與酶酯基的活性中心發生不可逆的鍵合從而抑制酶活性，因此它可以用來評價有機體在殺蟲劑和毒害神經的污染物質（如重金屬）中的暴露程度。Mohamed Dellali等 [18]用蛤和貽貝監測瀉湖的水體污染，結果表明，蛤和貽貝體內乙醯膽鹼脂酶的活性能很好地反映當地水體的污染狀況。

3.1.4水生生物環境診斷技術

用常規的毒性測試可以檢測污染嚴重水體的毒性，但對於低毒性水體，用常規的毒性試驗難以檢測到其毒性水平。為此，日本NUS株式會社開發出一種低毒性水體的新的生物測試方法——水生生物環境診斷技術（Aquatic Organisms Environment Diagnostics，簡稱AOD）[19]。該方法採用冷凍濃縮技術 ,將低毒性水體樣品中的部分水分脫出，使水樣中的毒理成分合理地濃縮，再進行生物毒性試驗，進而判定水體的毒性水平。AOD技術所選用的測試魚要求體積較小，同時要滿足測試生物所必備的高敏感性、取材方便、便於飼養或繁殖、品系純等條件。目前，AOD主要採用紅鰭魚（T.albnubes）和淡水蝦（P.compressa）作測試生物。

3.1.5 幼蟲變態實驗

近年來，對於以海洋無脊椎動物的胚胎和幼蟲期毒性實驗研究較為廣泛。然而研究表明[20]，浮游幼蟲變態比現有的生物個體水平的毒性實驗指標更為敏感。海洋底棲無脊椎動物幼蟲的變態期是其生活史的關鍵階段，變態期的幼體對污染物的敏感性要高於其它階段，胚胎發生和幼蟲發育不受影響的污染物濃度會阻礙其變態。幼蟲的變態過程易於觀察（受到外來信息物質的調控），易受環境污染的干擾。與死亡率比較，能否在附著基表面順利變態是監測污染物毒性的更敏感的指標。

3.1.6 四膜蟲 (Tetrahymena pyriformis) 刺泡發射法

四膜蟲是一種淡水單細胞生物，生長速度快、繁殖量大，實驗室內易無菌培養和控制，適用於水質監測。以前應用四膜蟲監測水質都是通過測試四膜蟲的生長曲線和繁殖曲線等生物學特徵來反映水質變化情況。然而四膜蟲個體差異小、對化學毒物敏感，在誘變實驗中無須添加活化酶、自發突變率低，也是一種理想的致突變試驗材料。四膜蟲的刺泡是附著在細胞質表面，由基粒分化而來，垂直胞質排列，當外界環境因子觸發可誘導刺泡發射，形成顯微鏡下可見的分泌泡。吳偉等[21]用陽性致突變物誘發四膜蟲刺泡發射，試驗結果表明，四膜蟲對致突變陽性物質相當敏感，且有劑量效應關系。因此利用四膜蟲刺泡發射是評價水體中化學物質致突變的一種快速、簡便、良好的方法。

3.2 水污染生物監測的新材料和新的監測物

近年來，水污染生物監測不僅出現了一些新的方法，同時也出現了一些新材料、新的監測物。席玉英、韓鳳英等 [22]對長葉異痣蟌〔Ischnura elegans（VanderLinden）〕體內汞含量及與水體汞污染的關系進行了研究，結果發現，長葉異痣蟌對水體汞具有富集性，富集倍數高達5448～7600倍，可作為水體汞污染的監測生物。其中雌性長葉異痣蟌體內汞含量樣體（同時、同地採集的）間存在很大差異，因此可作為水體汞污染的定性研究，不宜作為水體汞污染的定量監測。而雄性長葉異痣蟌體內汞含量樣本間的差異則不顯著，並且雄性長葉異痣蟌體內汞含量隨水體汞含量的增加及時間的延長而增加，可作為水體汞污染的指示生物。

Flammarion P等 [23]通過測定白鮭(Leuciscus cephalus)體內膽鹼脂酶的活性來監測水體污染，發現白鮭可以成為很好的水體污染監測工具。而Khan R A等 [24]用比目魚(Pleuronectes americanus)體內乙氧基-異吩惡唑酮-脫乙基酶（EthoxyresorufinO－Deethylase，EROD）活性的強弱來判斷紐芬蘭島水體的污染狀況，發現它也有很好的監測效果。

Kahle J等[25]測定一種橈腳類動物Metridia gerlachei對威德爾海中痕量金屬的生物累積率，發現Metridia gerlachei對Co、Cu、Ni、 Pb 、 Zn等金屬元素的敏感度較高，可以作為海水中金屬元素的監測物。而Rainbow P S 等[26]利用藤壺監測香港海域中痕量金屬，同樣也得到很好的效果。

劉綺 [27]進行了一種新的生物監測方法研究。他以孵化好的Ⅱ～Ⅲ期鹵蟲為受試生物，實驗研究了K2Cr2O7、HgCl2、As2O3、KCN、六六六、苯酚、苯7種物質對鹵蟲的中毒閾值和 LC50 -24h（Leathal Concentration 50-24h, 24 h半致死濃度）的測定，闡明了該方法具有操作簡便、快速、覆蓋面寬、技術易掌握、所需設備不復雜等特點。此生物監測方法在環境科學與工程中的研究和應用可進一步擴展到對入江、河、海的工業排放物的檢毒、農葯殘留量分析、真菌毒素分析等廣泛領域。

Ⅱ 地下水水質評價與預測

一、地下水水質評價

地下水水質評價是地下水資源評價的重要組成部分，只有水質符合要求的地下水才是可以利用的地下水資源。地下水水質評價的核心是評價模型的建立和運行。地下水水質評價的方法很多，大體可分為以下幾類：綜合指數法、模糊數學法、灰色系統法、物元分析法、人工神經網路評價法等。不同的評價方法各有所長，每一種方法均有一定的適用條件，為了獲得較為准確的評價結果，系統提供了目前應用較廣的水質指數評價、模糊綜合評判和人工神經網路評價三種方法進行計算與比較，並結合GIS技術得到地下水水質的空間變化規律。

（一）指數評價法

該評價方法以我國現行的《地下水質量標准》（GB/T14848—93）為依據，包括單項評價和綜合評價法，單項評價採用單因子評價法，按《地下水質量標准》所列分類指標，劃分為五類，不同類別標准相同時，從優不從劣。綜合評價法按下式計算綜合評價分值F。

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式中：F為各單項組分評分值F_i的平均值；F_max為單項組分評價分值F_i中的最大值；n為參評項數。

該評價方法的優點是數學過程簡捷、運算方便、物理概念清晰，存在的問題是描述環境質量的非連續性和過於突出最大污染因子的作用。

（二）模糊綜合評價法

應用模糊數學對水質進行綜合評價的基本思想是：由實測值建立各因子指標對各級標準的隸屬度集，形成隸屬度矩陣，再把因子的權重集與隸屬度矩陣相乘，得到模糊積，獲得一個綜合評判集。綜合評判集表徵水質對各級標准水質的隸屬程度，反映了綜合水質級別的模糊性。從理論上講，模糊綜合評價法由於體現了水體環境中客觀存在的模糊性和不確定性，符合客觀規律，合理性更強。但評價過程較復雜，需要解決好權重的合理分配。該方法的評價過程為：

1.計算評價因子隸屬度

用線形隸屬函數確定各評價因子對各級水的隸屬度的計算公式如下：

j=1級水時：

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j=2,3,4級水時：

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j=5級水時：

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式中：Y為各因子分別屬於各級水的隸屬度；X 為各因子的實測濃度；S_i,j,S_i,j+1,S_i,j-1為評價因子的各級水質標准。

2.模糊關系R矩陣

通過隸屬函數的計算，求出單項指標對於各級別水的隸屬度，得到矩陣R:

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3.評價因子權重的計算

權重就是各評價因子對總體污染物影響程度的貢獻及對人體影響效應的比重。對某種污染物濃度的分級標准S_i可以取其各級標准平均值：Si＝∑ S_j/m，對於某些在水中含量越高表明水質愈差的評價因子，其權重公式為：W_i= X_i/S_i；對於某些在水中含量越高表明水質愈好的評價因子，其權重公式為：W_i= S_i/X_i。

應用該方法時，對各項水質指標（或組分）目前常用的權重處理方法作了適當改進，即在確定各項水質指標（組分）的權重（W_i）時，除考慮某一組分的超標程度外，同時考慮了該項組分對人體健康的危害程度。對人體健康危害相對較小的常規組分及TDS、硬度和鐵（錳）等，在常規方法獲得的相對權值基礎上，乘以「0.6」的修正系數；而對人體健康危害較大的組分（如氟、氨、硝酸根、亞硝酸根、磷及汞、鉻、酚等）則乘以「1.0」系數。然後再用修正後的相對權重進行歸一化的權重計算。這種做法減少了對人體危害性較小組分在決定水質級別中的作用，更符合本區當前各質量級別地下水的使用現狀。

權重進行歸一化處理公式為：－_iW=W_i/∑W_i，∑W_i=1，從而得到權重矩陣A，它是一行n列矩陣（n為參加評判的因子數）。

4.綜合評價

模糊數學綜合評價是通過模糊關系矩陣R 和權重矩陣A 的復合運算而進行的評價。實際是對各項評價因子進行加和合成，用數學式表示為：B=A·R。

其中B是以隸屬度表示的水質級別模糊評價向量（行矩陣），由模糊矩陣R 和A 的復合運算得到，系統採用相乘求和的演算法進行運算。

（三）BP神經網路評價法

人工神經網路是一種由大量處理單元組成的非線性自適應的動力學系統，具有學習、聯想、容錯和抗干擾功能。應用人工神經網路評價水質，首先將水質標准作為「學習樣本」，經過自適應、自組織的多次訓練後，網路具有了對學習樣本的記憶能力，然後將實測資料輸入網路系統，由已掌握知識信息的網路對它們進行評價。傳統的神經網路方法都是對所有評價因子以同樣的標准進行處理，體現不出各評價因子對環境和人體影響的差異，而且往往因為某個評價因子的數值過大而導致總體的評價水質較差。因此，從實用的角度，在傳統神經網路模擬地下水水質評價因子與地下水水質級別間的非線性關系的基礎上，對評價因子進行了分組，進行水質評價。

1.BP神經網路模型概述

地下水環境質量評價所採用的神經網路的拓撲結果如圖13—2所示。它是由一個輸入層、一個隱層和一個輸出層構成的三層網路結構。輸入層接受外界信息，輸出層則對輸入信息進行判別和決策；隱層用來儲存知識。層與層之間的神經元（節點）單方向互聯，其聯接程度用權值表示，並通過學習來調節其值。該神經網路在學習過程中由正向傳播和反向傳播兩部分組成。正向傳播是數據由輸入層經隱層處理傳向輸出層；反向傳播是誤差信號從輸出層向輸入層傳播並沿途調整各層聯接權值和各層神經元的閾值，以使誤差信號不斷減小，通常採用Sigmoid函數作為神經元的激發函數。Sigmoid函數為：

圖13—2 網路模型結構示意圖

如果正向傳播的輸出與給定的期望輸出模式有較大的誤差而不滿足精度要求的時候，就轉入誤差反向傳播過程，將誤差沿原來的聯接通路返回，通過修改各層神經元的聯系權和閾值使誤差減小，然後再轉向正向傳播過程，隨著模式正向傳播和誤差反向傳播的反復交替，網路得到了記憶訓練，當網路的全局誤差小於給定值後，訓練終止，即可得到收斂的網路和相應穩定的權值和閾值。利用這個收斂的網路可以完成實際的模式識別任務。

2.教師樣本以及模型各層節點數目的確定

依據GB/T14848—93，地下水質量分類標準的Ⅳ類與Ⅴ類水標準的界值是同一數值，該標准規定小於等於該值為Ⅳ類水，大於該值為Ⅴ類水。而水環境質量標準的劃分一般都是指一個濃度區間。為了符合評價的要求，按照一些文章提出的方法來確定分級代表值：Ⅰ類水的標准界值作為Ⅰ類水的分級代表值，Ⅱ類水的分級代表值為Ⅰ類水和Ⅱ類水標准界值的中值，其餘依次類推，將Ⅴ類水（Ⅳ類）的界值作為Ⅴ類水的分級代表值。具體見表13—1。

表13—1 BP神經網路的教師樣本

續表

輸入層節點數為監測指標的數目，輸出層節點數為1，當預定誤差為0.001、學習效率取0.5時，經過反復試驗計算，確定隱層數為30時，網路的收斂效果較好。

3.水質評價BP模型建立時樣本數據處理

為消除各監測指標特徵之間由於量綱的不同及監測數值大小的差異對計算過程的影響，需對原始數據做規范化處理，選用下述方法，效果較好。

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式中：

為第k樣本的第i個輸入值；x_i,max和x_i,min分別為第i個水質指標的最大值和最小值。

另外，為了消除極值的影響，如果污染水質指標達到Ⅴ類，輸入時就按Ⅴ類水的下限輸入；對於某些小於一類水標准上限濃度1/10的監測數據，輸入時就按一類標准上限的1/10輸入。

4.運行BP神經網路評價程序

鑒於VB.net寫成的神經網路演算法運行速度過慢，同時經過實踐，用C^+＋寫成的神經網路運算速度相對比較快，所以採用混合編程的方法。用C^+＋寫成神經網路程序，然後在VB.net下調用C^+＋程序進行評價。但是為了達到程序運行美觀，讓C^+＋程序在後台運行，從而兼具了VB.net界面可視化和DOS程序運行速度快的優勢。

二、地下水水質預測

進行地下水污染預警，要充分運用各種專家的知識經驗和有效的模型預測手段，在過去地下水環境及其演化趨勢的基礎上，預計未來可能發生的環境影響，綜合考慮地下水環境的自然屬性，判別地下水環境質量狀況。在系統中是利用已知多年地下水水質觀測資料來推算近期地下水水質的動態變化情況。系統提供了兩種預測方法，即時間序列分析與灰色預測。

（一）時間序列分析

地下水水質動態的時間序列分析方法的基本思想是認為地下水水質在隨時間變化的過程中，任一時刻的變化和前期要素的變化有關，利用這種關系建立適當的模型來描述它們變化的規律性，然後利用所建立的模型做出地下水動態未來時刻的預報值估計。用時間序列分析的方法，可以建立多種用於預報的隨機模型，本系統採用指數平滑法進行預測。指數平滑的原理為：當利用過去觀測值的加權平均來預測未來的觀測值時（這個過程稱為平滑），離得越近的觀測值要給以更大的權。而「指數」意味著：按照已有觀測值「老」的程度，其上的權數按指數速度遞減。

指數平滑法具有計算比較簡單，對實際變化比較靈敏，在預測時所需的觀測值不多等特點。這種方法在整個預測過程中，始終不斷地用預測誤差來糾正預測值。基本思路是首先對原始數據（監測值）作處理，處理後的數據稱作「平滑值」。給定一個權系數α（平滑常數），則平滑值由下式得到：

S_t＝α·X_p＋（1—α）·X_t

式中：S_t為平滑值；X_p為新數據；X_t為老數據。

上式表明所求得的平滑值是新老數據的加權組合。計算時，數據處理按幾級分幾次作，常記

、

、

分別為t時刻的第1次、第2次、第3次的平滑值。對經過處理的數據（平滑值）再作適當計算可構成以下非線性預測模型：

Y_t+T=a_t+b_t·T＋c·_tT²

式中：Y_t＋T為t+T時刻預測值；T為以t為起點向未來伸展時刻（t以後模型外推時間）；a_t、b_t、c_t為模型參數，分別代表t時刻的期望值、線性增量、拋物線增量。

其中：

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計算時所使用的原始數據（監測值）為X₁、X₂、X₃……。

為加工後的數據，即t時刻第j次的平滑值。各次平滑後為：

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計算中應注意的問題：

（1）系數a的大小，關繫到計算的合理性，一般a由經驗確定，通常當變化趨勢平衡時，實際值的變化僅受偶然因素的影響，可取小的a值加權；變動不穩定，實際值的變動還受偶然因素之外的變動的影響，則可取較大的a值加權。a值的取值范圍為0～1，即0≤a≤1，當a值接近於零時，表示對過去的實際值作最小的加權，a值接近於1時，表示對現在實際值作最大加權。計算時可參考以下取值原則：

當變數的時間變動較為顯著，宜取較大的a值（a=0.3～0.5），以使近期數據在指數平滑法中發揮較大作用。

當時間序列趨勢較穩定，宜取小的a值（a=0.05～0.2），使各個統計值在指數平滑中具有大小相近的權數。

當時間序列趨勢有較緩的變化時，a可取值0.1～0.4。

（2）後一級平滑值

是通過前一級平滑值

算出的。然而，當t=0時，無前一級平滑值。因此各級初始平滑值

一般憑經驗給出，多採用與其他實際數據比較接近的值或觀測序列中的第一個值。

（二）灰色預測

1982年我國學者鄧聚龍教授提出了灰色系統理論，它把一般系統論、資訊理論、控制論的觀點和方法延伸到社會、經濟、生態等抽象系統，並結合數學方法，發展成為一套解決信息不完備系統即灰色系統的理論和方法。它可以利用連續的灰色微分模型，對系統的發展變化進行全面的觀察分析，並做出預測。灰色系統是指信息不完全、不充分的系統。灰色系統理論中GM（1,1）模型，代表1個變數的一階微方方程，它既是一種動態的數學模型，又是一種連續的數學函數。其根據關聯度收斂原理、生成數、灰導數和灰微方程等論據和方法來建模。建模技巧是利用量化方法將雜亂無章的原始數據列，通過累加生成處理，使之變成有規律的原始數據列，利用生成後的數據列建模，在預測時再通過還原檢驗其誤差。

鑒於地下水質動態變化的復雜性，受諸多因素制約，具有很大的不確定，其實質上就是一個處於動態變化之中的灰色系統，因此可用GM（1,1）建模，建立模型的基本步驟如下：

第1步：對數據序列作一次累加生成，得到：

松嫩平原地下水資源及其環境問題調查評價

第2步：構造累加矩陣B與常數項向量YN，即

松嫩平原地下水資源及其環境問題調查評價

第3步：用最小二乘法解灰參數：

第4步：將灰參數代入時間函數：

第5步：對

（1）求導還原得到：

第6步：計算

與

之差

及相對誤差e（t）

松嫩平原地下水資源及其環境問題調查評價

第7步：誤差校正，以

為原始數據再進行一次灰色預測。

對呈增長趨勢的變化過程，用GM（1,1）都能得到較好的精確度，但有時遇到的變化過程較差的增長趨勢，用一次GM（1,1）得不到滿意的精確度，此時為了得到更好的精確度，常對其進行誤差校正，這就是常說的GM（1,1）改進模型。模型的精確度可通過已知的前n個歷史數據與其相應的n個預測數據比較，若精確度較好，則直接預測下一個未知數據。否則，要進行修正。

為了提高GM（1,1）模型的精度，可採用殘差GM（1,1）模型來進行模型的修正，殘差修正模型可以是生成模型，也可以是還原模型。

還原模型的相應數列為：

松嫩平原地下水資源及其環境問題調查評價

殘差

為：

松嫩平原地下水資源及其環境問題調查評價

是下述模型的數據：

松嫩平原地下水資源及其環境問題調查評價

若通過殘差

建立的GM（1,1）為：

松嫩平原地下水資源及其環境問題調查評價

則

的導數為：

松嫩平原地下水資源及其環境問題調查評價

修正後的模型為：

松嫩平原地下水資源及其環境問題調查評價

Ⅲ 地下水質量評價方法

1.單項評價

單項組分評價按表9-17所列標准分類指標，劃分為五類。不同類別標准值相同時，從優不從劣，例如揮發性酚類Ⅰ、Ⅱ類標准值均為0.001mg/L，若水質分析結果為0.001mg/L，應定為Ⅰ類，而不定為Ⅱ類。

2.綜合評價

目前，對地下水質量綜合評價，一般採用加附註的評分法（簡稱附註評分法）。本方法是我國《地下水質量標准》（GB/T14848-93）中規定的對地下水質量狀況進行評價的方法。具體方法簡介如下：

（1）參加評分的項目應不少於該標准規定的監測項目（表9-17），但不包括細菌學指標。即主要參評項目為：pH、氨氮、硝酸鹽、亞硝酸鹽、氰化物、砷、汞、鉻（六價）、總硬度、鉛、氟、鎘、鐵、錳、溶解性總固體、高錳酸鹽指數、硫酸鹽、氯化物等，以及反應本地區主要水質問題的其他項目。參評項目應有代表性。

（2）首先進行各單項組分評價。據表9-17，確定所屬質量類別（級別）。不同類別標准相同時，從優不從劣，如揮發性酚類Ⅰ、Ⅱ標准值均為0.001mg/L，若水質分析結果為0.001mg/L時，應定為Ⅰ類，而不定為Ⅱ類。

（3）根據類別（級別），按表9-18分別確定單項組分評價分值F_i。

表9-18 單項組分評價分值

（4）計算綜合評價分值F：

B^Z±）計算的毫摩爾濃度。見前文。

Ⅳ 水的環境質量評價

水的環境質量評價包括地表水和地下水的環境質量評價，研究水體的質量現狀、時空變化規律及其與所處的自然地理、地質、水文地質環境的關系，以及人類工程活動對水質的影響。本次側重於對水的污染程度、所誘發的環境地質問題和水質量的變化趨勢等進行評價。

4.4.1 地下水的質量評價

水的質量評價，主要利用本次的測試成果和收集以往的資料對地下水水質進行分類，評價的方法參照地下水質量標准（G B/T14848—93），首先進行單元項評價，單項組分評價按該標准分類指標劃分為5類，不同類別標准值相同時，從優不從劣，然後綜合對比各項指標的評價結果，計算出綜合評價分值F。F值計算方法如下：

海南島東北部生態環境地質

式中：F—綜合評價分值；F—i各單項組分評分值；

—各單項組分評分值的平均值；F_max—單項組分評價分值Fi中的最大值；n—項數。

根據計算的F值（見表4.3），按表4.4劃分地下水質量級別。評價參數主要為pH 值、氨氮、硝酸鹽、亞硝酸鹽、揮發性酚類、氰化物、磷、汞、鉻（Ⅵ）、總硬度、鉛、氟、鎘、鐵、錳、溶枯雀解性總固體、高錳酸鹽指數、硫酸鹽、氯化物、大腸菌群等20餘項。除瓊北盆地承壓水和部分火山岩孔洞裂隙水區及部分孔飢脊隙潛水的水樣分析項目達到參數評價數目外，其餘的孔隙潛水、火山岩孔洞裂隙水、基岩裂隙水區的為爛敗滲全分析水樣，參與評價項目少，只有pH 值、氨氮、硝酸鹽、亞硝酸鹽、揮發性酚類、氰化物、總硬度、鐵、錳、硫酸鹽、氯化物等10餘項。對於鐵、錳含量較高的地區，因該組分易於處理，在評價中不考慮這兩項指標。

表4.3 海南島東北部地下水水質統計表單位：mg/L

續表

表4.4 地下水質量級別劃分標准

4.4.1.1 孔隙潛水的水質評價

17個孔隙潛水水樣測試結果（見表4.3），地下水質量綜合評價值F=0.71～7.38。屬優良的有2個，佔11.8%；屬良好的有10個，佔58.8%；屬較差的有3個，佔17.6%；極差的有2個，佔11.8%。評價地下水屬良好為主，其次為較差的地下水；局部為優良、極差的地下水。如文昌邁號含亞硝酸鹽和海口濱海公園對面含氯化物、鐵、錳、亞硝酸鹽嚴重超標；文昌縣錦山七星嶺濱海帶，由於採用海水沖選砂鈦礦，海水直接嚴重地污染潛水，地下水C1－的含量高達17.9g/L。

4.4.1.2 基岩裂隙水的水質評價

10個水樣測試結果，地下水質量綜合評價值F=0.72～7.24。屬優良的有2個，佔20%；屬良好的有5個，佔50%；屬較好的有2個，佔20%；極差的有1個，佔10%。優良至較好的佔90%，評價地下水屬優良至較好的，地下水含硝酸鹽普遍偏高，一般28.1～160m g/L。

4.4.1.3 火山岩孔洞裂隙水的水質評價

13個水樣測試結果，地下水質量綜合評價值F=0.71～7.16。屬優良的有2個，佔15.4%；屬良好的有8個，佔61.5%；屬較好的有1個，佔7.7%；屬較差的有2個，佔15.4%。評價結果地下水以良好的為主，其中臨高龍門至坡蓮一帶地下水含硝酸鹽偏高。

4.4.1.4 孔隙承壓水的水質評價

瓊北承壓水盆地賦存多層組的地下水，水量豐富，是瓊北地區主要的生活用水水源地。採取2個水樣，本次收集了24個屬第1至第4含水層的點的水樣資料，地下水質量綜合評價值F=0.76～7.51。屬優良的有1個，佔3.8%；屬良好的有22個，佔84.6%；屬較差至極差的有3個，佔11.5%。評價地下水屬良好的。其中第2、3層承壓水為瓊北地區礦泉水的開采層，如海口金盤礦泉水、椰樹礦泉水、伊莎貝爾礦泉水、東坡礦泉水等。水中偏硅酸、鍶的含量均達到國家飲用天然礦泉水指標，屬低礦化度、含鍶偏硅酸礦泉水。

局部區地下水含鐵、錳超標，除鐵錳後方可飲用，如音書村M 92孔、老城鎮M 43孔、龍塘鎮M 90孔及海口市第九小學M 64孔。海口第九小學新井和海峽所M 30孔分別檢出超標的

明顯偏高，分別為135m g/L和2190mg/L，且

等多項超標。

4.4.1.5 瓊北承壓水水質的動態評價

對區內不同地段同一含水層的不同時段的水質分析結果進行對比，地下水的礦化度和氯離子在30年內基本未發生變化，說明承壓水的水質動態是穩定的（見表4.5）。

表4.5 海口—演豐濱海地段水質動態

續表

4.4.2 地表水的質量評價

區內有南渡江和萬泉河兩大水系，其次為文瀾河、寶陵河、文教河等小水系。較大水庫有松濤水庫、南麗湖、福山水庫等。本次調查對各河系、水庫共採取水樣18個，收集水樣3件（見表4.6）；並參考海南省水利局1999年《海南省水資源公報》的資料，按國家《地面水環境質量標准》（GB3838—88）對地表水水質進行評價。從水質分析結果來看，影響全區地表水質量的主要是水中的總磷、亞硝酸鹽和溶解性鐵指標等，其他各項指標均達到I類水的標准。另外，在近海口市的河段，氯化物升高也是降低水類標準的一個重要因素。

4.4.2.1 南渡江水系的水質評價

本次對南渡江上游、中游、下游、支流和松濤水庫、松濤乾渠、福山水庫、永庄水庫進行樣品採取，共採取9組水樣。結果表明，除南渡江下游感潮河段受海水的影響，Cl－含量很高，不宜用該指標判斷其為V類水質外，區內河水、庫水的水質符合Ⅱ類水標准，其中福山水庫、永庄水庫的水質符合I類水標准。從時間空間來看，水中有些含量指標有明顯的增高，主要表現在溶解性鐵、亞硝酸鹽、總磷等方面：如松濤水庫1997年水的質量符合I類水標准，溶解性鐵的含量為0.001～0.002mg/L，硝酸鹽的含量為0.10～0.16mg/L，總磷的含量為0.007～0.012mg/L；而到2001年12月水的質量符合Ⅱ類水標准，溶解性鐵的含量為0.10mg/L，硝酸鹽的含量為1.68～.82mg/L，總磷的含量為0.10mg/L。這說明南渡江水和松濤庫水的水質有惡化的趨向。

4.4.2.2 萬泉河水系的水質評價

對萬泉河上、中、下游各取1組水樣，水的質量符合Ⅱ類水標准，影響水質量的指標為總磷（0.1mg/L）和溶解性鐵（下游總鐵的含量0.3mg/L）。

4.4.2.3 文瀾河的水質評價

對河流上、下游各取1組水樣，結果表明（見表4.6），文瀾河上游的水質符合Ⅱ類水標准；下游明顯受污染，溶解性鐵（0.30mg/L）、硝酸鹽（5.65mg/L）、亞硝酸鹽（0.08mg/L）、總磷（0.2mg/L）偏高，水質符合Ⅳ類水標准。

4.4.2.4 寶陵河的水質評價

對河流上、下游各取1組水樣，河水水質符合Ⅱ類水標准，影響水質量標準的主要為氮化物、溶解性鐵、總磷等（見表4.6）。

4.4.2.5 小溪流的水質評價

對瓊中木薯廠下的小河子取1組水樣，水中的總磷含量高，水的質量符合V類水標准。這說明木薯廠的排污水嚴重污染了河水。

表4.6 海南島東北部地表水質統計表

4.4.2.6 南麗湖的水質評價

採取1組水樣，水的各種指標均符合I類水的標准（見表4.6）。

4.4.2.7 海口市東、西湖水的水質評價

根據1999年《海南省水資源公報》的資料，東、西湖污染嚴重，水質長期劣於V類水，主要污染指標為磷、氮營養鹽和耗氧有機物。

4.4.2.8 近岸海域的水質評價

根據海南省國土環境資源廳《2000年海南省環境狀況的公報》，區內近海岸海域的水質符合I類標准，海口近海岸局部海域僅達到Ⅳ類標准。但局部水質污染的事件也有發生，如2000年4月，文昌銅鼓嶺海域由於養殖密度過大，氮磷營養鹽濃度較高，造成面積約50km ²的海域發生赤潮。

Ⅳ 水質環境監測方法有哪些

1
顏色與透明度

水體根據污染物成分不同顯示出各種顏色。常規水質檢測主要根據水質顏色來推測出水中雜質的種類與數量。比如：粘土使水成黃色，硫化氫氧化析出的硫可以使水呈藍色，各種水藻分別呈現出黃綠色以及褐色等。而水質的透明度表明水中雜質對透明光線的阻礙程度。如果透過水層腐蝕一方面白色或者黑色相見的圓盤，並調節圓盤深度直到能看到為止，這個時候圓盤所在的深度與位置標明其透明度。因此，可以通過標明的透明度來判斷水質的狀況。
2
微量成分

水質的微量成分主要以水質檢測儀器來分析。其中主要包括原子吸收光譜法，氣、液相色普法等離子發射光譜法。系統了解各種水質指標的含義具有非常關鍵性意義。對於任何水生生態系統環境都是通過嚴格選擇的指標進行檢測分析結果的。總之，水質的微量成分必須通過這些儀器進行檢測。
3
氧化還原與電化學法

常規水質檢測方法中最典型的就是氧化還原與電化學方法。有水的電導率，氧化與還原電位以及包括PH在內的離子選擇電極的各種指標，比如許多金屬離子等。多為溶解量以及氯離子含量為指標。
4
加熱與氧化劑分解方法

該方法主要將含有生物體在內的有機化合物以及分解時候產生的二氧化碳的含量或者分解時候消耗氧氣的含量等作為水質檢測的指標。
5
溫度與中和方法

其中溫度是最常用的水質檢測方法之一。因為水的許多物理特徵以及水中進行的化學過程中與溫度都息息相關。水源不同，其溫度也不同，但是地表的溫度與當地氣候條件有關，其變化范圍在1—30℃，而海水的溫度變化范圍在2—30℃；中和方法主要包括水體的酸度或者鹼度進行水質檢測。
6
固體含量

天然水中所含物質大部分屬於固體物質，經常有必要測定器含量作為直接的水質檢測標准，各種固體含量標准可以分為三類：其一，懸浮性固體。將水樣過濾之後殘留物烘乾之後殘存的固體物質量，也就是懸浮物質的含量。其二，總固體。水樣在一定溫度下可以蒸發乾燥殘存的固體物質總量，這可以作為常規水質檢測標准之一。其三，統計性固體。溶解性固體主要包括榮譽水的有機物質以及無機鹽，總固體含量是懸浮固體與溶解性固體之和。另外，各種固體含量的測定都是以重量進行的，測定的之後蒸干溫度對結果的影響非常大。因此，在一般情況下，不能得到滿意水質檢測結果，該水質檢測方法的結果不夠精確。

Ⅵ 水質評價方法有哪些

依據《地面水環境質量標准》（GB3838-88）來進行,有水質指數法評價、單項水質參數評價方法
評價方法有兩大類，一類是以水質的物理化學參數的實測值為依據的評價方法；另一類是以水生物種群與水質的關系為依據的生物學評價方法。較多採用的是物理化學參數評價方法，其中又分：①單項參數評價法即用某一參數的實測濃度代表值與水質標准對比，判斷水質的優劣或適用程度。②多項參數綜合評價法即把選用的若干參數綜合成一個概括的指數來評價水質，又稱指數評價法。指數評價法用兩種指數即參數權重評分疊加型指數和參數相對質量疊加型指數兩種。參數權重評分疊加型指數的計算方法是，選定若干評價參數，按各項參數對水質影響的程度定出權系數，然後將各參數分成若乾等級，按質量優劣評分，最後將各參數的評分相加，求出綜合水質指數。數值大表示水質好，數值小表示水質差。用這種指數表示水質，方法簡明，計算方便。參數相對質量疊加型指數的計算方法是，選定若干評價參數，把各參數的實際濃度與其相應的評價標准濃度相比，求出各參數的相對質量指數，然後求總和值。根據生物與環境條件相適應的原理建立起來的生物學評價方法，通過觀測水生物的受害症狀或種群組成，可以反映出水環境質量的綜合狀況，因而既可對水環境質量作回顧評價，又可對擬建工程的生態效應作影響評價，是物理化學參數評價方法的補充。缺點是難確定水污染物的性質和含量。

Ⅶ 水質如何分類的有哪些標准

按地下水化學成分進行分類，依照《地表水環境質量標准》進行分類。