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文档简介

1、年卷期西南农业学报文章编号:()模糊综合评价在农田重金属污染评价中的应用李梦红,张晓君,卢杰(山东理工大学资源与环境工程学院,山东淄博)摘要:从模糊分析的基本原理出发,运用模糊综合评价法对新豢市农田土壤重金属的污染状况进行评价研究。选取种重金属作为评价因子,建立评价集,计算隶属函数和权重集等模糊集合,并对新泰市农田土壤进行了分级和质量标准划分。通过采用模糊综合一加权平均模型,可对样本进行比较排序,提高了评价结果的精度。同时对新泰市农田土壤的污染情况作了具体分析,指出和的污染最为严重。关键词:模糊综合评价;土壤重金属;加权平均;新泰中图分类号:文献标识码:,(,):,”铷吼:;土壤作为人类赖以生

2、存和发展的物质基础,不仅仅因为它具有生产绿色植物的功能,同时它还是各种污染物天然净化的场所以】。随着经济的迅猛发展,工业“三废”和城市垃圾越来越多地被释放到土壤中,使土壤受到不同程度的污染“。其中重金属污染是农业环境保护的重点和难点¨。关于农田土壤中重金属的调查和评价已是国内外广泛研究的问题。目前,土壤环境质量评价的方法有指数法、值分级法、模糊数学综合评判法、灰色聚类法等。由于土壤本身是一个复杂的有机一无机复收稿日期:基金项目:山东省自然科学基金资助项目()作者简介:李梦红(一),女,山东淄博人,山东理工大学资源与环境工程学院教师,讲师。硕士,主要从事环境监测及水处理方面的教学与研究

3、。合体¨,各种因素相互影响相互作用,而指数法和值分析法用一种明确的界限加以区分,结论与实际情况存在一定差异,因而模糊数学评判法在土壤综合环境中的应用得到很大的发展。在评价土壤环境质量时未污染、污染较重、污染严重等很难找出一个明确的界限,是一些模糊的概念,而模糊数学克服了上述方法的不合理性,提高了分析方法的灵敏度,使评价结果与实际环境的污染情况能够较好的吻合,因此模糊综合评判在环境质量评价中的应用非常广泛】。它不仅应用于土壤环境质量评价,而且在水环境、大气环境、城市道路交通噪声、环境生态的脆弱性评价等都已得到广泛的应用¨¨”。但模糊综合评价大都运用取大取小算法和最大

4、隶属度原则,其综合程度较弱,信息丢失较多且与实际情况有时也存在较大差异¨。因此本文采用模糊综合一加权平均模型作为最终评价结果。通过对新泰西南农业学报卷市农田土壤重金属的监测结果进行模糊综合一加权平均分析,得出了较为合理的评价结果模糊综合评价模型的建立建立评价对象的因素集在环境质量评价中,因素集就是参与评价的个污染因子的实际测定浓度组成的模糊子集,即:,。建立评价集评价集是各个污染因子相应的环境质量标准等级的集合,即,吒。用隶属度来刻划环境质量的分级界线在模糊集理论中,运用隶属度来刻划客观事物中大量的模糊概念,如“污染程度”就是一个模糊概念。而隶属度可用隶属函数来表达。常用的隶属函数大

5、致有降半矩形分布,降半正态分布,降半梯形分布和降半哥西分布等种。本文用降半梯形函数,该函数为分段函数,分段界限值为相应的环境质量标准级数:配一,阢一以阢(,)粉锅钒川一砜“一“,。一铲若铃。媳钒。【。式中,一因子对级水质的隶属度;一因子;的实测浓度值;以;一因子;第级土壤质量标准;第级评价标准。根据以上计算过程,可确定各单因素模糊评价集;的隶属度为行组成单因素评价矩阵,则可写出下列,×阶的模糊矩阵:建立权重由于评价要素对某一综合体的贡献存在差异,即对综合体的作用不同,相应有不同的侧重。因此对各评价要素要给予一定的权重。计算权重的方法很多,通常有统计法、超标加权法、灰色聚类法、专家评估

6、法、和层次分析法等计算方法。根据污染物对土壤的污染大权重应大和污染小权重应小的原则,确定各指标权重的大小。本论文采用超标倍数法:计算权重公式对于,如果某评价要素指标分为个级别,则取它们的均值。为进行模糊计算,因子权重必须在,区间上取一值,因此需要对权重进行归一化处理,即彤。个因子指标分别计算权重后得到一个×阶的权重集:口,口,口,。模糊综合运算模糊矩阵复合运算非常类似于普通矩阵乘法,将模糊权向量与模糊矩阵尺相乘,得到模糊综合评价向量,即:式中,为评价指标,它是综合考虑所有因子的影响时,评价对象对评价集中第等级的隶属程度,得出的结果能合理的反映所有因素的综合影响。对模糊综合评价结果进行

7、综合分析上述评价系统几乎成了模糊数学评价的“标准”方法,流行于模糊数学的专门著作中。但是,有时评价结果与实际情况存在较大出入。模糊评价中常用的取大取小算法,在因素较多时,每一元素得到的权重常常很小,在模糊合成运算中,信息丢失较多,常导致结果不易分辨和不合理的情况。另外,最大隶属度原则的使用是有条件的,存在有效性问题,可能会得出不合理的评价结果¨。针对上述问题,本文采用加权平均原则对模糊综合评价结果向量进行分析,不仅能评价出环境的等级,而且能对多个样本进行比较排序。应用实例研究区概况以新泰市农田土壤为研究对象,运用模糊综合评价方法对其进行评价。新泰市土壤类型以棕壤、褐土、沙姜黑土为主。

8、境内矿产资源丰富,其中仅煤炭储量有亿,现有煤矿家。是全省重要能源基地之一。本研究选取翟镇、西张庄镇、羊流镇、谷口州引如屹;也;一石;¨¨;¨期李梦红等:模糊综合评价在农田重金属污染评价中的应用 图采样点分布图里镇、宫里镇、楼德镇、果都镇、天宝镇共个乡镇作为研究对象,占新泰市总农田面积的,是新泰市主要产粮区。样品的采集与处理用网格法布点,共设采样点个,采集耕作层土,混匀,用四分法取所需土样,用定位后带回实验室。将采集样品自然风干后,过目筛,取土装入样品袋中,待测。评价因子的选择及测定方法选择、种重金属作为评价因子。其中用。消化,用:。消化,用原子荧光光谱法测定;其余

9、种重金属先用。消化,、用火焰原子吸收法测定;、用石墨炉原子吸收法测定;用酸度计测定。各乡镇农田土壤的重金属分析结果(表)。评价标准及评价集的确定参考山东省土壤环境背景值、土壤环境质量标准(),将土壤环境质量分为个级别,评价集,土壤环境质量分级标准见表。隶属度的计算翟镇用降半梯形分布来刻划隶属度,本文将土壤环表各乡镇农田土壤的重金属含量单位:样点翟镇西张庄镇羊流镇谷里镇宫里镇楼德镇果都镇天宝镇表土壤环境质量分级标准单位:评价因子清洁()尚清洁()轻污染()中度污染()重度污染()如西南农业学报卷境分为个级别,因此,根据隶属度的计算公式,以翟镇为例,建立模糊关系矩阵。权重的确定采用超标倍数法来确定

10、,根据权重建立公式,计算出各乡镇的土壤质量的权重集(表)。新泰市农田土壤重金属模糊综合评价根据模糊综合评价,利用公式得到各乡镇的模糊综合评价结果(表)。对模糊综合评价结果向量进行分析本研究采用加权平均原则对模糊综合评价结果向量进行分析,根据加权平均公式得到改进的模糊综合评价结果¨。儿挚,吾;式中隶属于第等级的隶属度;后待定系数(或),目的是控制较大的;所起的作用。采用加权平均原则,对个乡镇的评价结果进行分析。根据计算得到的分别为:翟镇,;西张庄镇,;羊流镇,;谷里镇,;官里镇,;楼德镇,;果都镇,;天宝镇,。可以作出评价:翟镇的土壤质量为级,稍偏向于级;羊流镇的土壤质量属于级,偏向级

11、;宫里镇的土壤质量属于级,稍偏向于级;谷里镇、西张庄镇、楼德镇、果都镇、天宝镇的土壤质量属于级,且都稍偏向于级,由此新泰市个乡镇的土壤质量由好到差进行排序。依次为谷里镇、果都镇、天宝镇、西张庄镇、楼德镇、翟镇、羊流镇、宫里镇。此结果虽与最大隶属度原则所得的结果稍有不同,但它对其它等级的隶属度大小进行了综合分析和计算,在一定程度上弥补了最大隶属度原则在信息取舍方面的不足;并可对多样性样本进行比较排序,使结论更加具体、清晰,结果更加可靠、合理。讨论与结论土壤重金属污染状况是渐变的,模糊的,模糊数学法可以通过隶属度描述土壤重金属污染状况的渐变性、模糊性,在土壤环境质量评价中其分辨率明显高于其它方法。

12、模糊综合评价法的加权平均模型综合每个因素的贡献,并把贡献按权重进行分配,体现了各参评因素对整个评价结果的综合影响,并可对多样本进行比较排序,弥补了取大取小算法和最大隶属度原则的缺点¨,使评价结果更加精确,可靠。期李梦红等:模糊综合评价在农田重金属污染评价中的应用、进行评价,结果表明:宫里镇和羊流镇的环境污染比较严重,原因是其境内煤矿较多,长期的煤矿开采导致周边土壤重金属含量严重超标;其次,宫里镇还建有染料厂、化工厂、硫铁矿厂等,羊流镇境内还有稀土公司、玻璃纤维厂等,这些高污染、高耗能的工矿企业所排放的废水、废渣,含有大量的重金属元素,由于长期的污灌历史使土壤中的重金属累积量较大,污染

13、较严重。从权重集来看,污染较严重的重金属元素主要是和,其次是和,其原因主要是煤矿开采所产生的固体废弃物一煤矸石的堆积和风化是造成重金属积累的重要原因。煤矸石中含有、等重金属导致其在土壤中累积。另外,由于磷肥和农药的长期使用使土壤中的等重金属积累严重,在一定程度上加重了土壤重金属的污染。参考文献:王纪华,沈涛,陆安祥,等田块尺度上土壤重金属污染地分析统计及评价农业工程学报,():,():刘庆。王静,史衍玺,等绿色食品产地土壤重金属空间分布及污染评价水土保持学报,():,:(),。:,一,:、,():,():孙丽娜,孙铁珩,金成沫卧龙泉河流域土壤重金属污染的模糊评价水土保持研究,():【石平,王恩德,魏忠义,等辽宁矿区尾矿废弃地及土壤重金属污染评价研究金属矿山,():侯素霞,刘新明。钟秦模糊数学在丹河水环境综合评价中的应用生态环境,():一潘蜂,付强,粱川模糊综合评价在水环境质量综合评价中的应用研究环境工程,():吴钢,蔡井伟,付海威,等模糊综合评价在大伙房水库下游水污染风险评价中应用环境科学,():孙靖南,邹志红,任广平模糊综合评价在天然水体水质评价中的应用研究环境污染治理技术与设备,():吴新国,王杰,彭书时,等

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