地下水水质检测方法探讨论文

一、地下水水质评价

地下水水质评价是地下水资源评价的重要组成部分，只有水质符合要求的地下水才是可以利用的地下水资源。地下水水质评价的核心是评价模型的建立和运行。地下水水质评价的方法很多，大体可分为以下几类：综合指数法、模糊数学法、灰色系统法、物元分析法、人工神经网络评价法等。不同的评价方法各有所长，每一种方法均有一定的适用条件，为了获得较为准确的评价结果，系统提供了目前应用较广的水质指数评价、模糊综合评判和人工神经网络评价三种方法进行计算与比较，并结合GIS技术得到地下水水质的空间变化规律。

（一）指数评价法

该评价方法以我国现行的《地下水质量标准》（GB/T14848—93）为依据，包括单项评价和综合评价法，单项评价采用单因子评价法，按《地下水质量标准》所列分类指标，划分为五类，不同类别标准相同时，从优不从劣。综合评价法按下式计算综合评价分值F。

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式中：F为各单项组分评分值Fi的平均值；Fmax为单项组分评价分值Fi中的最大值；n为参评项数。

该评价方法的优点是数学过程简捷、运算方便、物理概念清晰，存在的问题是描述环境质量的非连续性和过于突出最大污染因子的作用。

（二）模糊综合评价法

应用模糊数学对水质进行综合评价的基本思想是：由实测值建立各因子指标对各级标准的隶属度集，形成隶属度矩阵，再把因子的权重集与隶属度矩阵相乘，得到模糊积，获得一个综合评判集。综合评判集表征水质对各级标准水质的隶属程度，反映了综合水质级别的模糊性。从理论上讲，模糊综合评价法由于体现了水体环境中客观存在的模糊性和不确定性，符合客观规律，合理性更强。但评价过程较复杂，需要解决好权重的合理分配。该方法的评价过程为：

1.计算评价因子隶属度

用线形隶属函数确定各评价因子对各级水的隶属度的计算公式如下：

j=1级水时：

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j=2,3,4级水时：

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j=5级水时：

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式中：Y为各因子分别属于各级水的隶属度；X 为各因子的实测浓度；Si,j,Si,j+1,Si,j-1为评价因子的各级水质标准。

2.模糊关系R矩阵

通过隶属函数的计算，求出单项指标对于各级别水的隶属度，得到矩阵R:

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3.评价因子权重的计算

权重就是各评价因子对总体污染物影响程度的贡献及对人体影响效应的比重。对某种污染物浓度的分级标准Si可以取其各级标准平均值：Si＝∑ Sj/m，对于某些在水中含量越高表明水质愈差的评价因子，其权重公式为：Wi= Xi/Si；对于某些在水中含量越高表明水质愈好的评价因子，其权重公式为：Wi= Si/Xi。

应用该方法时，对各项水质指标（或组分）目前常用的权重处理方法作了适当改进，即在确定各项水质指标（组分）的权重（Wi）时，除考虑某一组分的超标程度外，同时考虑了该项组分对人体健康的危害程度。对人体健康危害相对较小的常规组分及TDS、硬度和铁（锰）等，在常规方法获得的相对权值基础上，乘以“”的修正系数；而对人体健康危害较大的组分（如氟、氨、硝酸根、亚硝酸根、磷及汞、铬、酚等）则乘以“”系数。然后再用修正后的相对权重进行归一化的权重计算。这种做法减少了对人体危害性较小组分在决定水质级别中的作用，更符合本区当前各质量级别地下水的使用现状。

权重进行归一化处理公式为：－iW=Wi/∑Wi，∑Wi=1，从而得到权重矩阵A，它是一行n列矩阵（n为参加评判的因子数）。

4.综合评价

模糊数学综合评价是通过模糊关系矩阵R 和权重矩阵A 的复合运算而进行的评价。实际是对各项评价因子进行加和合成，用数学式表示为：B=A·R。

其中B是以隶属度表示的水质级别模糊评价向量（行矩阵），由模糊矩阵R 和A 的复合运算得到，系统采用相乘求和的算法进行运算。

（三）BP神经网络评价法

人工神经网络是一种由大量处理单元组成的非线性自适应的动力学系统，具有学习、联想、容错和抗干扰功能。应用人工神经网络评价水质，首先将水质标准作为“学习样本”，经过自适应、自组织的多次训练后，网络具有了对学习样本的记忆能力，然后将实测资料输入网络系统，由已掌握知识信息的网络对它们进行评价。传统的神经网络方法都是对所有评价因子以同样的标准进行处理，体现不出各评价因子对环境和人体影响的差异，而且往往因为某个评价因子的数值过大而导致总体的评价水质较差。因此，从实用的角度，在传统神经网络模拟地下水水质评价因子与地下水水质级别间的非线性关系的基础上，对评价因子进行了分组，进行水质评价。

神经网络模型概述

地下水环境质量评价所采用的神经网络的拓扑结果如图13—2所示。它是由一个输入层、一个隐层和一个输出层构成的三层网络结构。输入层接受外界信息，输出层则对输入信息进行判别和决策；隐层用来储存知识。层与层之间的神经元（节点）单方向互联，其联接程度用权值表示，并通过学习来调节其值。该神经网络在学习过程中由正向传播和反向传播两部分组成。正向传播是数据由输入层经隐层处理传向输出层；反向传播是误差信号从输出层向输入层传播并沿途调整各层联接权值和各层神经元的阈值，以使误差信号不断减小，通常采用Sigmoid函数作为神经元的激发函数。Sigmoid函数为：

图13—2 网络模型结构示意图

如果正向传播的输出与给定的期望输出模式有较大的误差而不满足精度要求的时候，就转入误差反向传播过程，将误差沿原来的联接通路返回，通过修改各层神经元的联系权和阈值使误差减小，然后再转向正向传播过程，随着模式正向传播和误差反向传播的反复交替，网络得到了记忆训练，当网络的全局误差小于给定值后，训练终止，即可得到收敛的网络和相应稳定的权值和阈值。利用这个收敛的网络可以完成实际的模式识别任务。

2.教师样本以及模型各层节点数目的确定

依据GB/T14848—93，地下水质量分类标准的Ⅳ类与Ⅴ类水标准的界值是同一数值，该标准规定小于等于该值为Ⅳ类水，大于该值为Ⅴ类水。而水环境质量标准的划分一般都是指一个浓度区间。为了符合评价的要求，按照一些文章提出的方法来确定分级代表值：Ⅰ类水的标准界值作为Ⅰ类水的分级代表值，Ⅱ类水的分级代表值为Ⅰ类水和Ⅱ类水标准界值的中值，其余依次类推，将Ⅴ类水（Ⅳ类）的界值作为Ⅴ类水的分级代表值。具体见表13—1。

表13—1 BP神经网络的教师样本

续表

输入层节点数为监测指标的数目，输出层节点数为1，当预定误差为、学习效率取时，经过反复试验计算，确定隐层数为30时，网络的收敛效果较好。

3.水质评价BP模型建立时样本数据处理

为消除各监测指标特征之间由于量纲的不同及监测数值大小的差异对计算过程的影响，需对原始数据做规范化处理，选用下述方法，效果较好。

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式中： 为第k样本的第i个输入值；xi,max和xi,min分别为第i个水质指标的最大值和最小值。

另外，为了消除极值的影响，如果污染水质指标达到Ⅴ类，输入时就按Ⅴ类水的下限输入；对于某些小于一类水标准上限浓度1/10的监测数据，输入时就按一类标准上限的1/10输入。

4.运行BP神经网络评价程序

鉴于写成的神经网络算法运行速度过慢，同时经过实践，用C+＋写成的神经网络运算速度相对比较快，所以采用混合编程的方法。用C+＋写成神经网络程序，然后在下调用C+＋程序进行评价。但是为了达到程序运行美观，让C+＋程序在后台运行，从而兼具了界面可视化和DOS程序运行速度快的优势。

二、地下水水质预测

进行地下水污染预警，要充分运用各种专家的知识经验和有效的模型预测手段，在过去地下水环境及其演化趋势的基础上，预计未来可能发生的环境影响，综合考虑地下水环境的自然属性，判别地下水环境质量状况。在系统中是利用已知多年地下水水质观测资料来推算近期地下水水质的动态变化情况。系统提供了两种预测方法，即时间序列分析与灰色预测。

（一）时间序列分析

地下水水质动态的时间序列分析方法的基本思想是认为地下水水质在随时间变化的过程中，任一时刻的变化和前期要素的变化有关，利用这种关系建立适当的模型来描述它们变化的规律性，然后利用所建立的模型做出地下水动态未来时刻的预报值估计。用时间序列分析的方法，可以建立多种用于预报的随机模型，本系统采用指数平滑法进行预测。指数平滑的原理为：当利用过去观测值的加权平均来预测未来的观测值时（这个过程称为平滑），离得越近的观测值要给以更大的权。而“指数”意味着：按照已有观测值“老”的程度，其上的权数按指数速度递减。

指数平滑法具有计算比较简单，对实际变化比较灵敏，在预测时所需的观测值不多等特点。这种方法在整个预测过程中，始终不断地用预测误差来纠正预测值。基本思路是首先对原始数据（监测值）作处理，处理后的数据称作“平滑值”。给定一个权系数α（平滑常数），则平滑值由下式得到：

St＝α·Xp＋（1—α）·Xt

式中：St为平滑值；Xp为新数据；Xt为老数据。

上式表明所求得的平滑值是新老数据的加权组合。计算时，数据处理按几级分几次作，常记 、 、 分别为t时刻的第1次、第2次、第3次的平滑值。对经过处理的数据（平滑值）再作适当计算可构成以下非线性预测模型：

Yt+T=at+bt·T＋c·tT2

式中：Yt＋T为t+T时刻预测值；T为以t为起点向未来伸展时刻（t以后模型外推时间）；at、bt、ct为模型参数，分别代表t时刻的期望值、线性增量、抛物线增量。

其中：

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计算时所使用的原始数据（监测值）为X1、X2、X3……。 为加工后的数据，即t时刻第j次的平滑值。各次平滑后为：

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计算中应注意的问题：

（1）系数a的大小，关系到计算的合理性，一般a由经验确定，通常当变化趋势平衡时，实际值的变化仅受偶然因素的影响，可取小的a值加权；变动不稳定，实际值的变动还受偶然因素之外的变动的影响，则可取较大的a值加权。a值的取值范围为0～1，即0≤a≤1，当a值接近于零时，表示对过去的实际值作最小的加权，a值接近于1时，表示对现在实际值作最大加权。计算时可参考以下取值原则：

当变量的时间变动较为显著，宜取较大的a值（a=～），以使近期数据在指数平滑法中发挥较大作用。

当时间序列趋势较稳定，宜取小的a值（a=～），使各个统计值在指数平滑中具有大小相近的权数。

当时间序列趋势有较缓的变化时，a可取值～。

（2）后一级平滑值 是通过前一级平滑值 算出的。然而，当t=0时，无前一级平滑值。因此各级初始平滑值 一般凭经验给出，多采用与其他实际数据比较接近的值或观测序列中的第一个值。

（二）灰色预测

1982年我国学者邓聚龙教授提出了灰色系统理论，它把一般系统论、信息论、控制论的观点和方法延伸到社会、经济、生态等抽象系统，并结合数学方法，发展成为一套解决信息不完备系统即灰色系统的理论和方法。它可以利用连续的灰色微分模型，对系统的发展变化进行全面的观察分析，并做出预测。灰色系统是指信息不完全、不充分的系统。灰色系统理论中GM（1,1）模型，代表1个变量的一阶微方方程，它既是一种动态的数学模型，又是一种连续的数学函数。其根据关联度收敛原理、生成数、灰导数和灰微方程等论据和方法来建模。建模技巧是利用量化方法将杂乱无章的原始数据列，通过累加生成处理，使之变成有规律的原始数据列，利用生成后的数据列建模，在预测时再通过还原检验其误差。

鉴于地下水质动态变化的复杂性，受诸多因素制约，具有很大的不确定，其实质上就是一个处于动态变化之中的灰色系统，因此可用GM（1,1）建模，建立模型的基本步骤如下：

第1步：对数据序列作一次累加生成，得到：

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第2步：构造累加矩阵B与常数项向量YN，即

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第3步：用最小二乘法解灰参数：

第4步：将灰参数代入时间函数：

第5步：对 （1）求导还原得到：

第6步：计算 与 之差 及相对误差e（t）

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第7步：误差校正，以 为原始数据再进行一次灰色预测。

对呈增长趋势的变化过程，用GM（1,1）都能得到较好的精确度，但有时遇到的变化过程较差的增长趋势，用一次GM（1,1）得不到满意的精确度，此时为了得到更好的精确度，常对其进行误差校正，这就是常说的GM（1,1）改进模型。模型的精确度可通过已知的前n个历史数据与其相应的n个预测数据比较，若精确度较好，则直接预测下一个未知数据。否则，要进行修正。

为了提高GM（1,1）模型的精度，可采用残差GM（1,1）模型来进行模型的修正，残差修正模型可以是生成模型，也可以是还原模型。

还原模型的相应数列为：

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残差 为：

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是下述模型的数据：

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若通过残差 建立的GM（1,1）为：

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则 的导数为：

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修正后的模型为：

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水资源保护监测的不足和发展建议论文

大家最不陌生的就是作文了吧，尤其是议论文，议论文是对某个问题或某件事进行分析、评论，表达自己的观点和主张的文章体裁。这类型的作文应该怎么写呢？以下是我整理的水资源保护监测的不足和发展建议论文，仅供参考，欢迎大家阅读。

摘要：

随着工业化进程的不断加速，我国水资源问题越来越突出，有些地方直接影响了生活用水供应。可见，研究水资源保护监测尤为重要。鉴于此，文章深入探讨水资源保护监测中存在的问题，并提出可行的建设建议，强化水资源保护意识，更好地促进我国水资源保护工作可持续发展。

关键词:

水资源保护；监测；问题；建议；

引言:

我国社会主义现代化建设的不断发展使得水资源需求量也在不断增加，但是工业发展又引发了水资源浪费及污染等一系列问题。在此情形下，社会水资源供需矛盾突出，一定程度上制约了社会经济的发展。目前，我国水污染问题亟待解决，监测水质对保护水资源具有重要实践意义。

1、水资源保护中水质监测的重要性

、有效保护水资源

水资源保护监测即针对水质进行监测，及时把控水资源质量。水资源监测可以反映入河污染物总量、河道纳污能力以及消减量等指标。水质监测结果通常用数据来表示，通过对一定范围水环境在一定时间段内进行连续监测，可以有效掌握该区域内水资源污染物质来源、分布状况和分布规律[1]，同时也能科学预测水质污染情况，合理监测水环境，进一步明确水环境污染的控制对象，进而提出科学控制和保护策略。

、以水资源监测保障用水安全

我国水质监测工作中主要采取定期、定点的监测方法，规定每年针对河流水质监测采样频率不能低于12次，于每月中旬开展采样。水质监测可针对某一特定水环境水质变化情况进行重复跟踪和监测，以此来保障水环境质量监测数据科学性。另外，水质监测也可针对突发性水污染事件进行及时跟踪，为人们生活、生产用水提供保障[2]。

、提供决策参考

政府部门对水资源进行宏观的开发利用及资源配置，很大程度上都依赖于水质监测所提供的有效数据。在开展水资源配置和调度时要全面掌握水资源质量状况，同时要尽可能实现水资源的合理利用。例如，我国在2013年开展的黄济津水资源调度过程中引发了水质恶化事件，针对这一问题，政府部门推出了引黄政策，及时处理了污染水质，最大程度地节约了人力、物力、财力资源[3]。

2、水资源保护监测存在的问题

水资源保护监测中的首要目标是保护饮用水源。目前，我国大部分省份水功能区的监测主要集中在地表水层面，对地下饮用水的监测较少。未来水资源保护工作主要建立在水功能区的管理上。从实际监测角度看，水功能监测主要集中在重点水功能区，监测范围比较有限；针对入河排污口，多数省份仍然采取每年一次的监测频率，部分地区也会采取两年一次或一年两次的监测频率，这种监测方式下监测结果代表性不足，监测方式不够合理，不能准确计算水环境某一时期内污水及污染物排放量[4]。此外，全国水质监测点位的设置明显不足，不能直观、准确地反映地下水水质状况；水体生态监测也处在起步阶段，没有构建完善的评价体系；针对紧急污染事件的监测能力明显不足，不少地区的水环境保护监测中心仅配备了一台应急监测车。

、监测能力不足

近年来，虽然全国各地不断加大水质监测建设方面的投资力度，促进了地区监测中心监测技术设备的更新，但从全局来看，不少地区的中心实验室仍然存在监测设备老化、技术水平落后等问题。大部分地区仅省中心能够完成认证参数监测，且主要以手工操作监测方式为主，监测效率较低。在我国全面推进水务工作的前提下，各省份的市级分中心监测频率、监测范围等已经不能满足水务工作快速发展的实际需求，各地监测站点设置不足对地区水资源发展造成了一定限制。

、实验室设备配套不足

近年来，我国在水资源监控建设项目、省界水质监测分中心监测建设方面不断加大投资力度，极大改善了各分中心的设施及环境，有效提升了监测能力，但中心实验室的建设仍未达到预期效果。实验室的仪器设备水平仅能满足常规的.监测需求，且没有配套足够应急监测设备，对水源地监测、生态监测及突发应急监测能力不足，监测设备、仪器陈旧，自动化、智能化水平低，对水质监测质量、监测准确性有极大影响。

、专业技术人员配置不足

当前，我国正在全面推进水质监测工作，监测项目的不断增加导致水质监测分析技术难度加大，对专业化人才资源的需求越来越迫切。由于专业监测人员配备数量不足，水质监测质量及管理效率受到极大影响。新形势下，水质监测管理工作任务越来越重，监测工作对技术的要求也越来越高，且随着我国各实验中心大型仪器设备的不断升级，对监测人员的专业技术水平提出了更高要求。受限于我国编制体制，专业技术人员紧缺现象仍然严重，人才储备也不能满足水质监测和管理的实际要求。

3、水资源保护监测建设建议

、构建水资源保护监测站网

建设水资源保护监测站网要采取统一布局的方式，从流域优化出发强化各站点之间的联系，对严重影响生产生活的水域进行强化监测，并针对不同区域及不同流域水资源评价需求进行综合考虑，以省为单位构建完善、高效的水资源监测站网。

1）水功能区监测。为进一步强化水资源开发、利用和保护，我国在2012年推出了《全国重要江河湖泊水功能区(2011—2030年)》，全国各省份重要饮用水源地都被划入国家重要水功能区，同时各省份针对国家重点水功能区及省级重要水功能区都开展了常规监测，各地政府也在季度考核中纳入了水功能区监测考核达标指标，各地水功能区监测覆盖率也达到95%。

2）省界监测站网建设。按照国家水功能区监测要求，以流域机构为准开展构建省界监测站网，根据规划，到2030年要实现国界、省界监测全覆盖，水量水自动监测站点也在加速建设中。

3）入河口监测建设。根据《全国重要江河湖泊水工区（2011—2030年）》规划要求，针对DOD、氨氮、区域性特征污染物排放超过总排放量50%的入河排污口需要实施在线计量监控，超过80%的排污口需要严格实施人工检测[5]。各省需结合省界污染物排放实际状况实现水功能区的全面普查，并以普查结果为基础制定科学监测计划[6]。

、提高水资源保护监测能力

首先，要强化各省中心实验室建设，加快仪器设备更新换代，提升监测设备的自动化、智能化建设，从长期、深层次角度构建水质监测目标，保证实验室建设的前瞻性。其次，要加大人才资源开发，跟随水质监测设备的技术发展，更新人才结构，为中心储备更多专业化人才，以此来满足水质监测发展的新要求。

4、结束语

总而言之，水资源保护监测主要目标是通过构建监测站网、改进实验室、加强自动监测站建设等方法强化地表水体、水生态、地下水的监测、评价和预警，从而为水资源监督和保护提供服务，进一步促进水资源开发利用发展，有效遏制水资源及生态环境破坏，为我国社会经济发展提供有效支撑。

参考文献

[1]陈强完善水环境监测质量体系合理保护利用水资源[J].吉林农业,2018(08):57.

[2]王旭光，章启兵安徽准北地区地下水资源开发利用问题和保护对策[J].治淮2018(03):16-18.

[3]林国俊杨寅群,李志军刘学文蔡金洲,陈晓娟雷明军.厄瓜多尔Napo流域水环境现状与保护对策[J]人民长江,2017,48(22):53-57.

[4]时晓飞,王非王丽萍,加强水质监测为水资源保护提供技术支撑[J]河北水利.2016(2):33.

[5]徐剑秋,卞俊杰加强水环境监测为长江大保护提供技术支撑[J]水利水电快报,2016,37(11):1-2.

[6]卓海华刘辉吴云丽,谭凌智,兰静流域水环境监测共建共管实验室建设回顾和思考[J].人民长江，2016,47(16):5-9.