外國科學(xué)家就“水質(zhì)評價方法”的研究動態(tài)

呂 曄

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外國科學(xué)家就“水質(zhì)評價方法”的研究動態(tài)

呂 曄

國外對水源地水質(zhì)評價方法的研究有很多，主要方法有：多元統(tǒng)計學(xué)法(因子分析、主成分分析、聚類分析等)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、模糊綜合評價法等。主成分分析對于復(fù)雜數(shù)據(jù)處理、污染源識別以及對水體水質(zhì)變化過程的描述有非常好的效果且可以避免主觀判斷帶來的誤差。R.Noori等將典型相關(guān)分析與主成分分析結(jié)合，典型相關(guān)分析可以很好地處理物理參數(shù)和化學(xué)參數(shù)的關(guān)系。Kunwar P. Singh等建立了印度Gomti河流水質(zhì)(DO-BOD)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，具有強大的模擬復(fù)雜非線性關(guān)系的功能。模糊評價是利用模糊數(shù)學(xué)原理通過確定實測樣本序列與各級標準序列間的隸屬度來評價水質(zhì)級別，William Ocampo-Duque等以模糊推理系統(tǒng)(FIS)為基礎(chǔ)建立模糊水質(zhì)指數(shù)(FWQ)對西班牙Ebro河流進行水質(zhì)評價，利用模糊數(shù)學(xué)原理可以將一些邊界不清、不易定量的因素定量化，實現(xiàn)綜合評價。水質(zhì)綜合評價中因子權(quán)重的確定是關(guān)鍵，當樣本較多時傳統(tǒng)的權(quán)重確定法需要對每個樣本分別計算，Zhi-hong Zou等采用熵權(quán)法，只需要一次計算就可以得到多個樣本指標的權(quán)值。Jun Wu等將層次分析法與灰靶理論結(jié)合建立一種AHP-CTT系統(tǒng)模型，灰靶理論可以有效解決評價過程中出現(xiàn)的一些主觀錯誤，彌補了層次分析法的不足。還有投影尋蹤法與遺傳算法，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與主成分分析，生物指標與多元統(tǒng)計法等組合都得到了研究應(yīng)用。

發(fā)表于國際知名刊物上的關(guān)于“水質(zhì)評價方法”等方面的研究文章大致如下：

Liu，Pu，Hoth，Nils，Drebenstedt，Carsten等于2017年在《SCIENCE OF THE TOTAL ENVIRONMENT》上發(fā)表了《Hydro-geochemical paths of multi-layer groundwater system in coal mining regions——Using multivariatestatistics and geochemical modeling approaches》(《在采礦區(qū)運用多層次地下水系水文地球化學(xué)的路徑——采用多重統(tǒng)計學(xué)和地球化學(xué)模擬方法》)；Fatoba，Julius Ogunmola，Sanuade，Oluseun Adetola，Hammed，Olaide S.等于2017年在《ARABIAN JOURNAL OF GEOSCIENCES》上發(fā)表了《The use of multivariate statistical analysis in the assessment of groundwater hydrochemistry in some parts of southwestern Nigeria》(《在尼日利亞西南部的一些地區(qū)使用多變量統(tǒng)計分析法評估地下水水質(zhì)》)；Wang，Tianxiang，Xu，Shiguo，Liu，Jianwei等于2017年在《WATER》上發(fā)表了《Dynamic Assessment of Comprehensive Water Quality Considering the Release of Sediment Pollution》(《考慮到污染物和沉淀物排放的綜合水質(zhì)動態(tài)評估》)；Li，Bing，Yang，Guishan，Wan，Rongrong等于2017年在《ENVIRONMENTAL SCIENCE AND POLLUTION RESEARCH》上發(fā)表了《Dynamic water quality evaluation based on fuzzy matter-element model and functional data analysis, a case study in Poyang Lake》(《基于模糊物元素模型和功能數(shù)據(jù)分析的動態(tài)水質(zhì)評價：關(guān)于鄱陽湖的案例研究》)；Qaderi，F(xiàn).，Babanezhad，E.于2017年在《JOURNAL OF CLEANER PRODUCTION》上發(fā)表了《Prediction of the groundwater remediation costs for drinking use based on quality of water resource, using artificial neural network》(《采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法預(yù)測飲用水的地下水補償成本》)；Zhang，Shanghong，F(xiàn)an，Weiwei，Yi，Yujun等于2017年在《JOURNAL OF HYDROLOGY》上發(fā)表了《Evaluation method for regional water cycle health based on nature-society water cycle theory》(《基于自然—社會水循環(huán)理論的區(qū)域水循環(huán)健康評價方法》)。