符明俊
摘要:使用模糊數學將其與地表水質評價結合,是近些年進行水質數據分析的重要方式是以。這種基于模糊數學的評價分析方式能夠保證數據的準確性,具有良好的適應性。本次研究是在環境調查與監測的基礎上綜合性評價海南省海口市城闕地表水質量現狀,在進行評價的過程中重點分析主因子以及權重值,最終目的是為實際的水質污染處理以及未來規劃提供切合實際的理論參考依據。
關鍵詞:模糊數學;地表水質評價;應用1591
引言:地表水質評價屬于環境質量評價的一種,環境質量評價作為環境管理中一個重要的組成部分,只有得到了合理客觀的環境評價結果才能夠為環境管理工作提供決策性的參考。環境高質量評價作為環境保護工作的重點,同時也是分析人類與環境之間價值關系改變的一種方式,對我國治理合理的環境管理對策有著積極意義。在實際過程中進行地表水質評價因水質結語國家標準值的中間,評價者難以將其歸為哪一類水質,因此引用模糊數學的方式能夠很好的解決這個問題。
1.模糊數學概述
模糊數學是在集合論的基礎上發展起來的一門新興學科。該方法是一種能夠處理不肯定性與不精確性問題的新方式,其在實際中的應用越來越廣泛。在基于集合論發展起來的模糊數學能夠將數學的抽象延伸到人們認識過程的領域中。在自然科學以及社會科學中很多概念以及食物都是具有定義不明確、界定不清晰的特點,因此就出現了模糊數學,經過幾十年的發展模糊數學已經具備了十分完善的模糊數學理論體系,被應用于機械、家電、通訊、生物學等多個領域。借助完善的理論支撐本文將模糊數學與地表水質評價結合。
2.基于模糊數學在地表水質評價中的應用
2.1建立評論語集
根據國家環境保護總局以及國家質量監督檢驗檢疫總局聯合發布的《地表水環境質量標準》中對地表水環境質量的等級分類,6個級別就是可能出現的污染等級的集合。級別玉簫,說明水質越好。
2.2建立指標集
在頒布的《地表水環境質量標準》中,建立水環境要素的指標集常見的有化學需氧量、總磷、氨氮,將其作為監測指標進行分析。
2.3確定各個評價因子的權重
在模糊數學的綜合評價中,權重直接反映出不同因素在綜合評價過程中的作用。也正是由于在總污染中的作用不同,因此在評價過程中可以采用倒數法確定不同評價因子的權重。
2.4建立隸屬度矩陣
利用模糊數學進行地表水水質評價是整個評價過程中最重要的一部分,由于水質污染是一個模糊的概念,使用隸屬度進行界線劃分更加合理。具體的過程為,將環境要素的監測數據與評價標準中的數據進行歸一化,得到環境要素的歸一化矩陣和環境評價標準的歸一化矩陣,設定監測值。根據歸一化后的評價標準數據得到每一個監測資料的歸一化權值矩陣。計算得到化學需氧量、總磷、氨氮三個指標的隸屬度,建立隸屬度矩陣,再根據建立好的評價以及指標集,將指標集中的指標對應平預計中的每一個評語得到隸屬度。隸屬度是根據化學需氧量、總磷、氨氮三個指標的數據以及對應6個評價標準,結合隸屬度函數計算得到。常見的隸屬函數有三角形隸屬度函數、梯形隸屬度函數,本次研究采用降半階隸屬度函數進行計算,在進行了歸一化后的評價標準數據和監測數據后得到一個分段函數,通過上述計算就能夠得到化學需氧量、總磷、氨氮針對6個不同評價標注對應的隸屬度矩陣。隸屬度函數屬于模糊綜合評價的基礎,在完成了歸一化的評價標準數據和監測數據就能夠得到隸屬度計算公式,針對得到的評價標準以及對應的隸屬度,如果監測數據的數值比最差等級的評價標準的數值要大,得到的監測數據與最高級別的評價標準的隸屬度則為0、如果得到的監測數據的數值要比最高級別的評價標準的數值大,而且比最差級別評價標準的數值小,根據上述公式進行隸屬度計算。如果監測數據的數值比最高級別評價標準的數值小,得到監測數據與最高級別的評價標準的隸屬度則為1。通過計算模糊評價結果矩陣從而確定環境質量等級,在完成了監測指標的歸一化權值矩陣和隸屬度矩陣進行模糊矩陣運算,最終得到的模糊評價結果矩陣確定為環境質量等級。
2.5進行模糊評價結果矩陣
對檢測指標的歸一化權值矩陣以及隸屬度進行模糊矩陣復合運算。或者采用重心法。通過上述兩種方法就可以得到模糊評價結果矩陣,再取最大值所對應的評價等級。在進行權重分析方面,首先對各個評價指標的初始權重進行計算,再利用模糊數學的原理對各個評價指標的濃度進行處理,得到每一個指標的信息權重。雖然得到的結果不能夠在決策或者評估中具有重要意義,但是能夠反映出在被評價對象集后各種評價指標值確定的情況下各指標在競爭意義上的相對激烈程度系數。從信息的角度而言,這個結果還能夠代表在這個問題上體用有效信息的多寡程度。
結語:通過采用模糊數學的方式能夠體現出不同污染物的作用,得到的最終評價結果不是簡單的平均化結果,而是能夠較好的反映出地表水地質情況,同時這種方式簡單靈活,應用關于環境監測具有良好的價值。然而在實際的使用過程中還需要根據評價的目的以及對象進行確定,最好是能夠使用監測數據的算術平均值作為評價的基礎,隸屬函數采用降半梯形的方式更加合理,這是因為這種方法在評價因子,監測點位、隸屬函數等方面存在一定的不確定性。endprint