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嫩江流域斷面水質的單因子及綜合評價方法

來源:吉林大學 作者:黃勃翰
發布于:2021-03-23 共8210字

  摘  要

  
  作為構建生態系統的基礎,水是文明發展的起源,是生產活動的基本要素和掣肘經濟發展的重要引擎。當前,識別流域水質特征,分析其影響因素,對于掌握境域內大江大河河流水質污染現狀,全面推進重點流域水環境綜合治理具有重大的現實意義。本文運用了單因子評價法以及多元統計法等目前常用的水質評價方法對嫩江流域沿線選定斷面2016-2018年的監測數據進行了統計分析,探究其水質污染狀況,以期為流域管理者提供管理決策依據。
  
  本文首先用國標規定的水質評價方法,單因子評價法,對2016-2018年間嫩江流域選定斷面進行評價,通過與國家地表水環境質量指標逐項對比,快速地判斷出評價斷面的水質類別。評價結果顯示,較之2016年,2017年-2018年嫩江流域沿線選定評價斷面的水質整體上呈現出向好趨勢,盡管2018年水質狀況較之于2017年略差。但嫩江流域沿線,分布著水庫和水源地,若僅僅用單因子評價法對嫩江流域沿線選定的斷面進行評價,有些斷面水質甚至已經達到了Ⅴ類或劣Ⅴ類,此時這些斷面已經喪失了基本的水環境功能,這與實際情況并不相符。為進一步探究各評價指標與選定斷面水質之間的作用關系,用灰色關聯法對選定斷面2016-2018年的監測數據進行統計分析。結果表明,化學需氧量為關聯度最低的指標,即為對評價斷面影響最大的指標,需重點控制。另外,總磷的關聯度僅次于化學需氧量,應將其列為第二梯隊需重點控制的指標。



嫩江流域斷面水質的單因子及綜合評價方法
 

  
  用SPSS25.0分別對嫩江流域沿線水域2016-2018年重要斷面監測數據進行因子分析,因子的抽取方法選用主成分分析法,因子的旋轉方法選用最大方差法。結果顯示,整體上,部分評價斷面水質污染狀況隨年份變化顯示出較大變化,其中白沙灘、大安和塔虎城渡口斷面的水質呈逐年下降趨勢,而兩家子和烏塔其農場斷面的水質變化情況則呈現相反趨勢,逐年向好。另外,綜合比較各評價斷面,大安和石灰窯斷面是評價時間段內污染情況最為嚴重的斷面。為進一步厘清嫩江流域沿線水域的污染分布狀況,用聚類分析將評價斷面中具有污染類型潛在相似性的斷面進行了分析歸類,以為流域管理者提供決策依據。結果表明,評價斷面大致劃分為三類:第一類斷面興鮮、金蛇灣碼頭、苗家堡子、兩家子和烏塔其農場較為清潔斷面,第三類斷面白沙灘、大安、塔虎城渡口和繁榮新村主要受高錳酸鹽指數、化學需氧量、溶解氧影響較大,第二類斷面石灰窯、加西和莫呼渡口在2018年主要受高錳酸鹽指數、化學需氧量影響和溶解氧影響,在2017年主要受總氮總磷影響。總的來說,制定相關污染管理控制方案時,可以適量考慮時間的差異性,針對第二類斷面可優先考慮控制化學需氧量,針對第三類斷面可根據年份差異,有針對性的控制相應污染嚴重的指標。
  
  關鍵詞:  嫩江流域水質;水質評價;灰色關聯度分析;因子分析;聚類分析。
  

  Abstract

  
  As  the  basis  for  building  an  ecosystem,  water  is  the  origin  of  civilization development,  a  basic  element  of  production  activities  and  an  important  engine  that hinders  economic  development.  At  present,  identifying  the  water  quality characteristics  of  the  river  basin  and  analyzing  its  influencing  factors  are  of  great practical  significance  for  grasping  the  status  quo  of  water  quality  pollution  of  major rivers  and  rivers  in  the  territory  and  comprehensively  promoting  the  comprehensive treatment  of  the  water  environment  in  key  river  basins.  This  paper  uses  the  current commonly  used  water  quality  evaluation  methods  such  as  single  factor  evaluation method and multivariate statistical method to statistically analyze the monitoring data of selected  sections  along the  Nenjiang River Basin  from 2016 to  2018,  and  explore the  water  quality  pollution  status  in  order  to  provide  management  for  river  basin managers. Basis for decision-making.
  
  This  paper  first  uses  the  water  quality  evaluation  method  specified  by  the national  standard  and  the  single-factor  evaluation  method  to  evaluate  the  selected sections  of  the  Nenjiang  River  Basin  from  2016  to  2018.  Through  item-by-item comparison  with  the  national  surface  water  environmental  quality  indicators,  the water quality category of the evaluation section is quickly determined. The evaluation results show that compared to 2016, the water quality of selected evaluation sections along  the  Nenjiang  River  Basin  from  2017  to  2018  showed  a  generally  better  trend, although  the  water  quality  in  2018  was  slightly  worse  than  that  in  2017.  However, along  the  Nenjiang  River  Basin,  there  are  reservoirs  and  water  source  areas.  If  only the single-factor evaluation method is used to evaluate the selected sections along the Nenjiang River Basin, the water quality of some sections has even reached Category V  or  worse  than  Category  V.  At  this  time,  these  sections  have  been  lost.  The  basic water  environment  function  is  not  consistent  with  the  actual  situation.  In  order  to further  explore  the  relationship  between  the  evaluation  indicators  and  the  water quality  of  the  selected  sections,  the  gray  correlation  method  was  used  to  statistically analyze  the  monitoring  data  of  the  selected  sections  from  2016  to  2018.  The  results show  that  the  chemical  oxygen  demand  is  the  index  with  the  lowest  degree  ofcorrelation, that is, the index with the greatest impact on the evaluation section, which needs  to  be  controlled.  In  addition,  the  correlation  degree  of  total phosphorus  is second  only  to  chemical  oxygen  demand,  and  it  should  be  listed  as  an  indicator  that needs to be controlled in the second echelon.
  
  SPSS25.0  was  used  to  perform  factor  analysis  on  the  monitoring  data  of important  cross-sections  in  the  waters  along  the  Nenjiang  River  Basin  from  2016  to2018.  The  method  of  factor  extraction  was  principal  component  analysis,  and  the method of factor rotation was the maximum variance method. The results show that,as  a  whole,  the  water  quality  pollution  status  of  some  evaluation  sections  showed great changes with the year. Among them, the  water quality of Baishatan, Da'an andTahucheng  ferry  sections  showed  a  downward  trend  year  by  year,  while  the  water quality of the two and Wutaki farm sections. The change of water quality showed theopposite  trend,  and  it  improved  year  by  year.  In  addition,  a  comprehensive comparison of the evaluation sections shows that the Da'an and Limekiln sections arethe sections with the most serious pollution during the evaluation period. In order to further  clarify  the  distribution  of  pollution  in  the  waters  along  the  Nenjiang  River Basin,  cluster  analysis  was  used  to  analyze  and  classify  the  sections  with  potential similarities  in  pollution  types  in  the  evaluation  sections,  so  as  to  provide decision-making basis for river basin managers. The results show that the evaluation sections  are  roughly  pided  into  three  types:  the  first  type  of  section  Xingxian, Jinshewan Wharf, Miaojiapuzi, Jiazizi and Wutaki Farm are relatively clean sections, and  the  third  type  of  section  is  Baishatan,  Da'an,  and  Tahucheng.  Dukou  and Fengrong  New  Village  are  mainly  affected  by  the  permanganate  index,  chemical oxygen demand, and dissolved oxygen. The second type of lime kiln, Jiaxi and Mohu ferry are mainly affected by the permanganate index and chemical oxygen demand in 2018.  The  influence  and  the  influence  of  dissolved  oxygen  are  mainly  affected  by total  nitrogen  and  phosphorus  in  2017.  In  general,  when  formulating  relevant pollution  management  and  control  plans,  the  difference  in  time  can  be  appropriately considered.  For  the  second  type  of  section,  the  control  of  chemical  oxygen  demand may be given priority, and for the third type of section, targeted control can be based on the year difference. Corresponding indicators of serious pollution.
  
  Keywords:      Water  Quality  of  Nenjiang  River  Basin ; Water  quality  evaluation;  grey correlation analysis; factor analysis; cluster analysis 。
  

  第一章     緒 論
 

  
  1.1、研究背景。

  
  《管子水地》曰“水者,地之血氣,如筋脈之流通者也。故曰:水,具材也。萬物莫不以生。故曰:水何者也?萬物之本原也。”。又或如哲學家泰利斯所說:“萬物皆水”。作為構建生態系統的基礎,水是文明發展的起源,是生產活動的基本要素和掣肘經濟發展的重要引擎。隨我國城市化進程的加快,工業廢水和城市污水產量勢必持續走高,但相對于發達國家,我國的污水處理率相對較低。“十三五”時期,隨著《水污染防治行動計劃》(水十條)的施行,中央開始進一步加大水污染防治資金的投入力度[1],全面推進重點流域水環境的綜合治理,以加快生態文明的建設。顯然,當前,識別流域水質特征,分析其影響因素,對于掌握境域內大江大河河流水質污染現狀,全面推進重點流域水環境綜合治理具有重大的現實意義。
  
  嫩江是松花江的北源,是東北三省的主要河流之一[2]。嫩江水系全程流經內蒙古、黑龍江以及吉林三省區,流域面積總計約28.3萬km2[3]。作為全國重要的優質商品糧生產基地之一,肩負著保證國家糧食安全的重任[4],在整個現代化建設中占有重要的戰略性地位。總體來說,嫩江流域水土資源匹配度較好,相較而言,水資源開發利用率不高[5,  6]。然而,嫩江流域仍有部分地區的水質狀況并不樂觀。從2017年統計數據看,各別地區的磷含量超標,氨氮含量超標,均高于《生活飲用水衛生標準》(GB5479-2006)[7]。環境問題的長期累積,使遼河流域存在的水體污染和生態破壞問題具有復雜性以及長期性。近年來,隨經濟的飛速發展和城市化進程的加快,流域內總人口呈現出穩步增長的態勢,生活污水和工業廢水等水量也隨之急劇增加,未來,隨著流域內用水配置日趨復雜,勢必會催生一系列如水資源短缺、水體污染以及水土流失等日益嚴重的環境問題[8-10]。
  
  因此,調查分析嫩江流域的水質指標,掌握嫩江流域的水質污染現狀,有助于實現對嫩江流域水資源的合理開發和利用,實現流域內生活用水和工農業用水的合理配置,為流域內管理者提供決策依據,以增強流域內水資源的整體調控能力,控制流域內污染,遏制生態環境惡化的趨勢,在實現經濟發展的同時維護生態環境的穩定。
  
  1.2、國內外研究現狀。
  
  1.2.1、國內外水質調查研究現狀。
  
  一、國外研究現狀。

  
  對于國外來說,水質評價最早可以追溯至20世紀50年代[11],起初,判斷水質優劣的指標較為簡單,僅僅通過眼睛、鼻子等感官直觀的去判斷,后來,隨著科學技術的逐漸發展,一些物理、化學和生物指標等逐漸被引入水質評價系統中[12-14]。具體來說,R.K.Horton于1965年提出的質量指數法一般被公認為是水質評價的開端。1970年,《河流污染的科學分析》的問世,使得內梅羅指數法也開始逐漸被應用于水體質量分析中。接著,在對英國克魯德河流域的水質狀況開展調查的時候,S.L.Ross等率先使用BOD、SS、NH3-N、COD等理化指標對流域水質進行分析和評價,并得到了被廣泛認可的合理的分析結果。至此,水質評價已由最初的簡單分析發展至結合了各種物理化學指標的科學的分析方法。在此基礎上,K.Tazaki等將微生物指標用于濱海地區的水質評價中。
  
  20世紀80年代,水環境污染問題逐漸成為掣肘人類健康和經濟發展的重要因素,對河流某個點位的簡單的單因子水質指標的分析評價已經不能滿足經濟發展的需求,人們亟需探究新的更為系統的水質評價系統,厘清河流水質和周圍環境的關系,科學合理的開發利用水資源,保障人民生產、生活用水安全,實現水資源的可持續利用。研究者開始逐漸整合其他評價方法,以實現對水質系統狀況的更為全面的評價。基于當時某些線性理論方法和不確定性理論的提出和計算機技術的加持,研究者們開始從微觀引申至宏觀,從局部擴大整體,尋找新的能在宏觀上對水環境進行系統科學評價的水質評價方法[15-21]。如Kulshreshtha等將模糊評價法引入水質評價系統,并對沿海內陸湖泊的營養狀況和水質進行了分析[19];Mahmoodabadi等將回歸方程法和自適應神經模糊推理方法整合至水質評價體系中對卡龍河水質參數進行了長期評價[20];Kilic等用多元技術分析法分析了阿斯河水質的時空演變規律,均取得了較好結果[21]。Regina Temino-Boes等基灰色關聯分析,開發一種新的水質評價方法并成功對墨西哥灣某河口的水質進行了分析。較之以往傳統的水質評價分析方法,該法所需基礎數據較少,使用更為方便[22]。
  
  二、國內研究現狀。
  
  相較于國外,我國水質評價分析起步較晚,進程較為緩慢。國內的水質評價工作最早僅僅局限于小范圍區域內,如20世紀60年代的北京西郊環境質量評價。該項目最先將單項評價法用于水質分析中,同時也提出了疊加型指數評價法。之后,水質評價研究范圍逐漸擴大,包括太湖、松花江、白洋淀、滇池等區域的水環境質量評價工作在全國范圍內陸續展開[23]。
  
  具體來說,國內的水質環境評價應追溯至關伯仁教授,他于1974年率先提出了一種能夠考慮各種污染物的影響的綜合評價水質污染狀況的水質評價方法—水質指數。改革開放初期的粗放式經濟發展模式,使得水污染逐漸加重,水污染問題逐漸顯現,漸漸成為制約經濟可持續發展的重大問題。為解決水污染問題,關于水環境質量評價的研究工作在國內開始大量展開。1982年,單既云在對引黃濟津的水質分析的項目中采用了綜合污染指數法,該方法較為全面的反映了水體質量狀況,系統的評價了黃河的水質,保證了入津的黃河水能滿足相應的水質要求[24]。1986年,董德惠綜合了前人的評價方法,結合單項評價方法和綜合評價方法對唣河的水質進行了分析評價[25]。劉超將主成分分析法引入了上海市西南城郊結合地區的河道治理項目中,進一步地推動了水質分析方法的全面發展[26],灰色分析法便是其中一種。李亞楠等采用基于AHP權重的灰色關聯法對海河流域的水質進行分析,結果與實際情況較為一致[27]。熬成歡等采用基于模糊綜合評價法和灰色關聯法的評價方法對百花湖水質進行了綜合評價,為百花湖的水資源管理提供了有效參考。董婉等采用基于灰色關聯度推理的水質評價系統分析,利用灰色關聯分析法對水質進行評價,將實測水質與地表水水質進行關聯分析,并在傳統灰色關聯分析法的基礎上融合了實例推進技術來構建水質評價系統,并通過實驗驗證了該方案的有效性,從中得出當實例庫中實例越多其準確率越高的結論[28]。除此之外,還包括因子分析以及聚類分析等基于多元統計學的水質數據分析的重要工具。何繼山等基于聚類分析和因子分析對取自某盆地的淺層地下水樣品進行了分析,結果表明,聚類分析和因子分析方法在一定程度上能夠有效的揭示出各水質數據背后深層的統計學意義,為系統化的水質分析提供有力的支撐[28]。除此之外,不少研究者將目光放在地下水的水質評價中,如孟嘉偉等在天津地下水評價項目中提出的基于BP神經網絡建立水質分析評價方法;崔祥琨等在肥城礦區的地下水評價中應用的灰色關聯法;蔣蓉等在淮南礦區淺層的地下水評價項目中引入的模糊評價法[23]。
  
  目前的水質評價工作大多側重于對監督管理和檢測狀況的研究,且關于水質評價方法的研究也大多集中于單因子評價法以及單種多元統計法進行評價,主要的研究方法包括主成分分析法以及層次分析法,對流域水質進行多種水質統計綜合評價的研究較少。
  
  用多種不同的方法對嫩江流域沿線進行水質評價可以掌握嫩江沿線各斷面的污染類別、程度判定各段污染的相似性和差異性,有助于確定各斷面和水環境之間的關系。因此,我們必須對嫩江流域沿線的水質進行清晰準確的評價,探究引起相關環境問題的源頭和特征,以對嫩江流域今后的管理和監測工作提出有效的建議和方法[29]。
  

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  1.3 、論文主要的研究內容
  1.4 、技術路線
  
  第二章    水質評價方法概述
  

  2.1、 水質評價方法
  2.1.1、單 因子評價法.
  2.1.2、污染指數法.
  2.1.3、模 糊綜合評價法.
  2.1.4、灰色關聯法.
  2.1.5 、因子分析.
  2.1.6、聚類分 析
  2.2、水質評價方法綜合比較.
  2.3、水質評價方法的確定
  
  第三章    嫩江流域概況.
  

  3.1、嫩江 流域概況
  3.1.1、 水系水文.
  3.1.2、氣候氣象.
  3.1.3、社 會經濟概況.
  3.1.4、流域內廢水產排情況
  
  第四章    流域水質單因子評價分析
  
  4.1、水質監測指標及評價方法
  4.1.1、嫩江流 域監測斷面的選擇
  4.1.2、水質評價指標的選取.
  4.2、各監測斷面評價指標分析
  4.3、單因 子評價法,
  4.4、改進的單因子評 價法.
  4.5、對總氮 (TN)和總磷(TP)的單因子評價.
  4.6、本章小結.
  
  第五章    嫩江流域斷面水質綜合評價.
  

  5.1、嫩江流域重要斷面灰色關聯度分析法評價
  5.2、嫩江流域重要斷面因子分析
  5.2.1、2016年嫩江流域沿線重要斷面因子分析.
  5.2.2、2017年嫩江流域沿線重要斷面因子分析
  5.2.3、2018年嫩江流域沿線重要斷面因子分析
  5.2.4、大安斷面污染情況綜合情況分析
  5.3、嫩江流域重要斷面聚類分析
  5.3.1、2016-2018年嫩江流域沿線重要斷面聚類分析.
  5.3.2、嫩江流域沿線斷面COD污染特征.
  5.4、本章 小結

  第六章   結論

  本文主要以單因子評價法、因子分析法、聚類分析法和灰色關聯度分析法為研究手段,以嫩江流域沿線選定斷面的2016-2018年水質監測數據為基礎,從空間和時間兩個維度對嫩江流域沿線水域進行分析,得到結論如下:

  (1)基于單因子評價法評價結果可知,2017年和2018年嫩江沿線選定斷面的水質整體上呈現向好趨勢,盡管2018年水質較之于2017年水質情況較差。嫩江流域沿線水域選定的斷面中符合或者優于Ⅲ類指標評價標準的占比增加明顯。評價過程中發現選定斷面中大部分超標指標為總氮(TN)和總磷(TP),其余指標大多符合或者優于Ⅲ類水體標準,為更好的分析嫩江沿線水質,現將超標的總氮(TN)和總磷(TP)去除,分析各選定斷面的水質,后再將總氮(TN)和總磷(TP)單獨進行分析發現。結果表明,基于總磷的單因子評價結果顯示,2016年的水質情況最優,選定斷面均達到或者優于Ⅲ類水質標準,2018年水質情況相對較差,達到或者優于Ⅲ類水質標準的斷面個數為9個,約占選定評價斷面總數的75%。另外,基于總氮的單因子評價結果顯示,2017年,達到或優于Ⅲ類水質的斷面個數最多,為8個,約占選定斷面總數的66.7%。

  (2)灰色關聯分析結果顯示2016年關聯度最低的評價指標為化學需氧量,其次為溶解氧,而2107年最低的指標為總磷,其次為化學需氧量,到了2018年,關聯度最低的指標變為了總磷,其次為總氮。綜合來看,化學需氧量、總磷和總氮對嫩江干流沿線水域水質影響很大,應作為該流域重點控制指標進行控制。基于此,重點控制指標應根據不同年份的實際情況來進行綜合考慮。

  (3)因子分析結果顯示,整體上,部分評價斷面水質污染狀況隨年份變化顯示出較大變化,其中白沙灘、大安和塔虎城渡口斷面的水質呈逐年下降趨勢,而兩家子和烏塔其農場斷面的水質變化情況則呈現相反趨勢,逐年向好。另外,綜合比較各評價斷面,大安和石灰窯斷面是評價時間段內污染情況最為嚴重的斷面。

  (4)聚類分析結果顯示,評價斷面水質情況大致可分為三類:結果表明,評價斷面大致劃分為三類:第一類斷面興鮮、金蛇灣碼頭、苗家堡子、兩家子和烏塔其農場較為清潔斷面,第三類斷面白沙灘、大安、塔虎城渡口和繁榮新村主要受高錳酸鹽指數、化學需氧量、溶解氧影響較大,第二類斷面石灰窯、加西和莫呼渡口在2018年主要受高錳酸鹽指數、化學需氧量影響和溶解氧影響,在2017年主要受總氮總磷影響。總的來說,制定相關污染管理控制方案時,可以適量考慮時間的差異性,針對第二類斷面可優先考慮控制化學需氧量,針對第三類斷面可根據年份差異,有針對性的控制相應污染嚴重的指標。

  參考文獻
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作者單位:吉林大學
原文出處:黃勃翰. 嫩江流域重要斷面水質評價方法研究[D].吉林大學,2020.
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