基于灰色關聯的河流水環境污染監測方法

羅奕珊

（梅州市生態環境局豐順分局 廣東 梅州 514300）

引言

河流作為地表水資源重要組成部分，是居民生活用水與工業生產用水主要源頭，隨著工業化進程的不斷加快，河流水環境污染問題越來越嚴重，同時也越來越受到社會重視。河流水環境污染不僅會對社會可持續發展造成不良影響，而且還會影響人類生命健康，因此對河流水環境污染監控非有必要。最初是采取人工監測的方式，由技術人員到河流現場進行采樣，然后化驗分析，監測結果不僅具有較強的主觀性，而且監測效率非常低。隨著人工智能技術、信息技術等現代化技術的不斷革新與發展，自動化監測方式逐漸取代人工監測方式。但由于河流水環境污染智能監測研究在國內起步比較晚，監測理論與技術還不夠成熟和完善，與西方發達國家相比還存在較大差距，且現行的監測方法在實際應用中無法達到預期的監測效果，監測結果往往與實際存在較大的差距，監測誤差比較大，因此傳統方法已經無法滿足實際需求，基于灰色關聯的河流水環境污染監測方法被提出研究。

1 河流水環境污染指標選定

根據參考的相關河流水環境質量標準要求，在對監測樣本采集之前，針對不同種類河流選定不同的監測指標，建立河流水環境污染監測指標體系。

1.1 離子濃度指數

氫離子濃度指數即pH 值，代表的是一種溶液酸性或者堿性程度的數值，定義為水中氫離子活性的負對數。pH 是一種常見且最主要的水環境質量指標，其在自然水體中維持在6 ～9 的區間，才符合河流水環境質量標準的要求。

1.2 懸浮體

懸浮體是河流水環境中的殘余物質。懸浮物分為可過濾性、不可過濾性以及總殘余性3 種，由于受到顆粒的物理性質和過濾作用等多種因素的綜合作用，其測量結果很難掌握，因此需將其作為河流水環境污染相對監測指標。

1.3 硫化物

硫化物普遍存在于生活污水、工業廢水和地下水中，其中含有的成分為細菌，可在厭氧環境下將硫酸根還原，或由含硫有機物分解而生成。河流水環境中的硫化物主要為溶解態硫化氫、硫離子及溶解態硫化物、非離子態的有機-無機硫化物和可溶解態的金屬硫化物。硫化氫容易揮發到大氣中，從而產生惡臭于有毒氣體，并與人類的細胞發生反應，導致人體內氧氣不足，威脅人類生命。除此之外，硫化物還會被氧化為硫酸侵蝕土壤，因而河流水環境污染監測中硫化物也是一個重要的監測指標。

1.4 氰化物

氰化物是一種毒性很強的化學物質，會與高鐵細胞色素氧化酶結合，使其不能傳輸氧氣，從而造成組織的缺氧和窒息。氰化物在河流水環境中的賦存形態主要為單一氰和復合氰，其賦存比例與pH 有很大關系。氰化氫是大部分水中的主要成分，具有很強的毒性，其污染來源包括采礦、冶煉、電鍍、焦化、選礦、有機化工、造氣、肥料等，因此在對河流水環境污染進行監測時一定要對其進行嚴格的監控。

1.5 總磷

總磷（TP)是指在河流水環境中水體經過消化后，各種形式的磷轉化為正磷酸鹽后的形態，按照相關河流水環境質量標準，以無機態和有機態存在的磷的總和。雖然，目前河流水環境中的磷普遍很少，但大量的工業廢水（化肥、冶煉等廢水）肆意排放，造成了河流水環境磷污染。磷雖然是生命活動所必需的物質，但過量的磷還會導致海藻過度增殖，從而引起河流水環境生態系統的破壞，即所謂的“富營養化”，導致湖泊和河流透明度下降、水體變差，因此需選定總磷作為河流水環境污染監測指標。

1.6 總氮

總氮是河流水環境中不同形式有機與無機氮的總和，是評價河流水環境質量的重要指標，經常被用來表達被營養鹽污染的河流水環境質量。通過對總氮量的監測，可更好地了解河流水環境污染程度及水質的自我凈化情況。含氮物質含量過高，不僅會引起微生物的大量增殖和浮游生物的過度增殖，還會消耗水的溶解氧，從而發生富營養化。

1.7 氨氮

氨氮是在河流水環境中，以游離氨和以離子形式存在的氮。一般情況下，水中的氨氮含量上升是指以氨或以離子形式存在的化合氨，主要是由水中的細菌對生活污水中的氮氣進行分解產生的，主要來自于工業廢水、農業排污等。在缺氧條件下，細菌可以將亞硝態氮轉化為氨氮，但在有氧的條件會起相反的作用。魚體對氨氮比較敏感，氨氮濃度太高會造成魚體死亡。但氨氮卻是除 COD 外最重要的水質限制因子，因此測定不同形式的氨氮對監測河流水環境污染具有重要意義。

2 測點布設及水環境污染數據采集

根據以上選定的監測指標，對水環境污染數據進行采集。而采樣作為河流水環境污染監測的重要步驟，其精度直接關系到監測結果的準確性，因此要對監測點進行合理的布設。由于河流分為上游、中游和下游3 個區域，因而通常情況下都會在河流上、中、下游各布設一條測線，并在每個測線上布設3～5 個測點，測點間隔距離在100～200m 之間，每個河流分支處布設1～2 個測點[1]，測點還要安裝污染參數采集器。根據監測需求，分別采集河流水環境氫離子濃度指數、懸浮物、總磷、硫化物、氰化物、總氮、氨氮7 項污染參數，結合實際情況選擇型號為IFFA-A44G污染參數采集器，并對傳感器進行參數設定，其中包括脈沖信號發射頻率、掃描周期、掃描范圍等，通過信號掃描獲取到相應的參數數據[2]。此外，利用GIS 技術獲取測點的空間地理信息，用于后續水環境污染點位置定位，利用無線網絡協議將采集到的數據發送到計算機上，用于后續灰色關聯分析。

3 數據預處理

考慮到監測范圍可能存在重復區域，且采集到的原始數據中也會有一部分重復，因此需通過對數據預處理提高數據精度。首先，需對原始數據進行除冗處理，剔除重復數據，讓所有數據僅保留一份[3]。其次，考慮可能存在數據值缺失的現象，即一部分數據為無效數據，因而為保證數據的完整性，應對原始數據插值處理，將所有缺失數據使用平均值代替[4]。最后，依據式（1）對原始數據進行匹配處理。

式中H—處理后的數據，即匹配標準數據；—差異數據；—河流水環境污染影響數據；—預處理結果參數；—預處理數據總量[5]。

通過數據匹配處理，使河流水環境污染數據標準化和規范化[6]。除此之外，還應依據式（2），利用十進制對原始數據進行轉換。

4 基于灰色關聯的污染監測

利用灰色關聯技術對河流水環境污染綜合分析，確定氫離子濃度指數、懸浮物、總磷、硫化物、氰化物、總氮、氨氮與水環境污染之間的線性關系。先采用均值法，依據式（3）對預處理后的污染參數進行無量綱化處理。

利用監測對象參數最大差值與最小差值，確定參數與參考參數的對應的關聯系數，其計算見式（4）。

每種污染參數對河流水環境污染評價影響程度不同，其可以用關聯度表示，利用關聯系數依據式（5）計算出關聯度。

根據計算到的水環境污染指數，確定污染等級，此次設計一級、二級、三級、四級、五級五個等級，用式（7）表示。

污染指數值越大，對應的等級越好，河流水環境污染越嚴重，如果污染指數在0～0.15 區間，河流水環境污染等級為一級污染，污染程度非常輕，不需要采取任何防治措施；如果污染指數在0.15～0.25 區間，河流水環境污染等級為二級污染，污染程度比較輕，僅需要定期對其監測，并采取一些小的防污染措施即可；如果污染指數在0.25～0.45 區間，河流水環境污染等級為三級污染，污染程度中等，需要采取一些防護和治理措施；如果污染指數在0.45～0.65 區間，河流水環境污染等級為四級污染，污染程度比較高，必須要加強對其的重視，采取一些必要的防護和治理措施；如果污染指數在0.65～1 區間，河流水環境污染等級為五級污染，污染程度非常嚴重，必須對該區域河流水環境污染進行治理，并加大防護，實時監測該區域水環境污染。根據以上規則，得到水環境污染監測結果，如果污染等級超過三級，則進行預警，生成監測報告并輸出，以此完成基于灰色關聯的河流水環境污染監測。

5 實驗論證

5.1 實驗準備與設計

為了檢驗本次提出的基于灰色關聯的河流水環境污染監測方法的可行性與可靠性，選擇廣東省的某河流為實驗對象。該河流流域面積約3564.12km2，河流寬度為8.46～14.26m，河流長度為2548.69m，河流上游化工企業比較多，符合實驗需求。利用此次設計方法對該河流水環境污染監測，并選擇基于數據挖掘（傳統方法1）和基于人工智能（傳統方法2）的傳統方法作為對比。實驗準備了3 臺參數采集傳感器，布設7 個測點，即上游布設3 個測點、中游和下游各布設2 個測點，相鄰測點間距250m，測點分別在該河流的上游、中游以及下游各一個，共采集到溫度、PH 值以及電導率數據1.52GB。按照上述流程對數據進行預處理，以及灰色關聯分析，得到河流水環境污染等級，具體結果如表1所示，設計方法基本可以完成河流水環境污染監測任務。

表1 河流水環境污染監測結果

5.2 實驗結果討論

對具體監測效果進行檢驗，實驗以監測誤差作為3種方法準確度評價指標，以時間作為變量，每隔12h 統計1 次3 種方法監測誤差，實驗時間為84h，使用電子表格對3 種方法監測誤差進行記錄，具體數據如表2 所示。在本次實驗中設計方法監測誤差相對比較小，雖然3 種方法監測誤差都隨著時間的增加而不斷增長，但是設計方法增長幅度比較小，當監測時間為84h 時，監測誤差僅為0.15%，可以將監測誤差控制在1%以內，說明設計方法監測結果基本與實際情況一致。而2 種傳統方法監測誤差相對比較高，隨著時間的變化大幅度增長，當監測時間為84h 時，傳統方法1 與傳統方法2 監測誤差分別為9.36%、10.25%，遠遠高于設計方法。因此，本次實驗證明，在精度方面設計方法表現出明顯的優勢，相比較傳統方法更適用于河流水環境污染監測。

表2 3 種方法監測誤差對比（%）

結語

本次針對當前河流水環境無法監測理論存在的不足與缺陷，參考相關文獻資料，將灰色關聯技術應用到污染監測中，提出新思路，并通過實驗論證了該思路的可行性與可靠性，有效提高了河流水環境污染監測準確性，實現了對傳統方法的優化與創新及對理論的完善與充實。但設計方法尚未在實際中得到大量操作與實踐，在某些方面可能存在不足之處，應在方法優化設計方面進行持續探究，促進河流水環境污染監測技術發展。