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【摘要】环境评价是按照一定的评价标准和评价方法评估质量的优劣,预测环境质量的发展趋势和评价人类活动对环境的影响。本文对城市河流水环境综合评价方法进行了简单的探索，并对其适用性进行了对比。
【关键词】城市河流水环境综合评价
中图分类号： P941.77 文献标识码： A 文章编号：
水作为维持所有生命活动的基本物质，是人类生存所必需的。而城市河流作为城市资源的一个组成部分，代表着一个城市形象和经济发展水平。随着经济的快速发展，人口数量激增、生态环境遭到破坏、生产资源过度开发的情况日益严峻，城市河流污染问题，已经威胁到了人民的日常生活和国家的稳定发展。
一、城市河流水环境的主要功能
城市河流水环境与人民生存环境的改善有着十分密切的联系，有着自然和社会的双重属性，是城市的灵魂所在，也承载着无数的历史文化。城市河流水环境的功能随着开发的不同时期而转变。一是开发的初期，水环境是由河流的主体，主要的功能是分洪、运输、渔业等等；二是污染治理和水质恢复期，水环境由河流主体与河滨空间构成，主要的功能是分洪、运输、渔业和水质调节等等；三是在规划治理时期，水环境由河流主体、河滨的空间、河流生物和沿岸周边环境构成，主要的功能是分洪、供排水、运输、渔业、水质调节、生物繁衍和弘扬城市文化。
从现代城市发展的角度来看，城市河流水环境功能也可以概括为：一是维护生态系统，城市河流是当地物种栖息的地方，河流维持了物种的延续；二是文化遗产的载体，一个城市的历史文化与经过城市的河流的关系密不可分，人文古迹沿着河流的发展流传，可以充分挖掘河流的人文气息，展现城市的文化底蕴；三是休闲场所，河流两岸，越来越成为居民散步、休闲的主要场所；四是展示城市风采的窗口。
二、水环境质量评价方法
1、指数评价法
指数评价法可分为单因子污染指数法和水质综合污染指数法。单因子污染指数表示单项污染物对水质污染影响的程度，水质综合污染指数表示多项污染物对水质综合污染的影响程度。
2、单因子污染指数法
单因子污染指数法是将某种污染物实测浓度与该种污染物的评价标准进行比较以确定水质类别的方法。即将每个水质监测参数与《国家地面水环境质量标准》(GB3838-2002)进行比较，确定水质类别，最后选择其中最差级别作为该区域的水质状况类别。
3、水质综合污染指数法
水质综合污染指数法是指在求出各个单一因子污染指数的基础上，再经过数学运算得到一个水质综合污染指数，据此评价并对水质进行分类的方法。指数的处理不同，决定了指数法的不同形式，有诸如简单迭加型指数、算术平均型指数、加权平均型指数、罗斯水质指数等。单因子污染指数只能代表一种污染物对水质污染的程度，不能反映水质整体污染程度；综合污染指数法是对整体水质做出的定量描述，这样的评价结果只能定性地说明污染程度是轻、严重还是非常严重，不能确定其功能类别为几类。但是，只要项目、标准、监测结果可靠，综合评价在总体上是可以反映水体污染性质与程度的，而且便于同一水体在时间、空间上污染状况变化的比较。
4、基于模糊理论的水环境评价法
模糊数学在水质综合评价中得到了广泛应用。具有代表性的方法有：模糊综合评判法、模糊概率法、模糊综合指数法等，其中应用较多的是模糊综合评判法，这种方法根据各污染物的超标情况進行加权，但污染物毒性与浓度不成简单的比例关系，因此，这种加权不一定符合实际情况。从理论上讲，模糊评价法体现了水环境中客观存在的模糊性和不确定性，符合客观规律，具有一定的合理性。但从目前的研究情况来看，采用线性加权平均极型得到的评判集易出现失真、失效、跳跃等现象，存在水质类别判断不准或结果不可比的问题，可操作性较差。
5、基于灰色系统理论的水环境评价法
由于水环境质量数据都是在有限的时间和空间内监测得到的，信息是不完全的，因此，可将水环境系统视为一个灰色系统，即部分信息已知、部分信息未知的系统，据此对水环境进行综合评价。基于灰色系统理论的水质评价法通过计算评价水质中各因子的实测浓度与各级水质标准的关联度大小确定评价水质的级别。和灰色评价法体现了水环境系统的不确定性，在理论上的优点，所以灰色评价法在水环境质量评价中应用日益广泛。
6、基于人工神经网络的水环境评价法
人工神经网络是一种由大量处理单元组成的非线性自适应的动力学系统，具有学习、联想、容错和抗干扰功能。应用人工神经网络进行水环境评价，首先将水环境标准作为“学习样本”，经过自适应、自组织的多次训练后，网络具有了对学习样本的记忆联想能力，然后将实测资料输入网络系统，由已掌握知识信息的网络对它们进行评价。这个过程类似人脑的思维过程，因此可模拟人脑解决某些有模糊性和不确定性的问题。人工神经网络用于水质评价有可允许的大量供调节参数和全息联想功能及自组织、自学习、自适应和容错的能力。缺点是对于协同性较差的样本，评价结果易出现均化现象。目前水质评价中应用较广泛的是BP网络，它的基本原理是利用最陡坡降法的概念，把误差函数最小化，将网络输出的误差逐层向输入层逆向传播并分摊给各层单元，从而获得各层单元的参考误差，进而调整人工神经元网络相应的连接权，直到网络的误差达到最小化。
7、基于统计理论的主成分分析法
水质系统是由多维因子组成的复杂系统，因子间具有不同程度的相关性，每一因子从某一方面反映了水质质量，但依据它们作综合评价有一定难度。主成分分析法正是一种基于统计学理论，对高维变量系统进行最佳综合与简化的方法。从环境质量评价角度看，与原来多个因子指标呈线性组合。主成分按其所含信息量多少排序，一般前几个主成分即已包含总信息量的大部分，因此，在随后的分析中只用前几个主成分即可，不会导致主要信息损失。在计算机软硬件支持下，主成分分析方法应用于水质的综合评价之中，计算简便，有一定优越性。通过主成分分析，可以找出影响某一环境质量的几个综合指标，这样不仅保留了原始的主要信息，又使其彼此之间不相关，比原始变量具有更为优越的性质，使得在研究各种复杂的环境问题时容易抓住主要矛盾。主成分分析法在水质评价中的独特之处是可以选取合适的单项指标，这些指标值包含主要的污染物信息，这些信息既彼此独立，又能够反映主要问题，能有效排除不相关指标的影响，具有较好的客观性，这种方法也是目前比较流行的一种评价方法。
三、方法优劣性及适用条件
任何一种方法都有其固有的优点和局限性，模糊综合指数法能更好地把评价因子结合在一起考虑，计算结果能定性和定量地说明其与各等级的关联度，虽然已通过赋予不同权值把各评价因子污染贡献程度考虑在内，但还是过于平均，关键污染因子显得不够突出。加权综合法的评价结果与水质类别相统一，且可以直接用指数比较河流水污染程度。但经验系数ρ的选取是否科学合理，应通过大量的实践来验证，使评价更为可靠。并且这种评价方式似乎过于苛刻，具有一定的片面性。因此，笔者认为，当待评项目各评价因子的指数相差不大，即没有污染特别严重的因子时，采用模糊综合评价法比较合理，通过赋予不同的权值，可以客观地评价出整个水体的污染状况。相反，加权平均法比较适用于单个评价因子指数相差较大的情况。
结束语
城市河流是关系城市形象的敏感地带，河流水环境不但影响着城市经济的发展，还影响着居民生存环境的改善。对城市河流水环境的改善，单方面考虑自然因素，或者单方面考虑社会因素都是片面的，只有将二者相结合，从实现人与自然的和谐统一的角度，来制定相关的评价方法，才能更有效的治理城市河流水环境的问题。
参考文献
[1] 王秀英，王东胜，梁洪华.城市河流生态恢复能力评价指标[J].武汉大学学报(工学版).2011(06)
[2] 周林飞，左建军，孙中华.沈阳城市河流生态系统健康评价研究[J].水土保持研究.2011(04)
[3] 高婷，于航宇. 析我国水环境现状及城市污水的处理[J].中国新技术新产品.2011(16)
【关键词】城市河流水环境综合评价
中图分类号： P941.77 文献标识码： A 文章编号：
水作为维持所有生命活动的基本物质，是人类生存所必需的。而城市河流作为城市资源的一个组成部分，代表着一个城市形象和经济发展水平。随着经济的快速发展，人口数量激增、生态环境遭到破坏、生产资源过度开发的情况日益严峻，城市河流污染问题，已经威胁到了人民的日常生活和国家的稳定发展。
一、城市河流水环境的主要功能
城市河流水环境与人民生存环境的改善有着十分密切的联系，有着自然和社会的双重属性，是城市的灵魂所在，也承载着无数的历史文化。城市河流水环境的功能随着开发的不同时期而转变。一是开发的初期，水环境是由河流的主体，主要的功能是分洪、运输、渔业等等；二是污染治理和水质恢复期，水环境由河流主体与河滨空间构成，主要的功能是分洪、运输、渔业和水质调节等等；三是在规划治理时期，水环境由河流主体、河滨的空间、河流生物和沿岸周边环境构成，主要的功能是分洪、供排水、运输、渔业、水质调节、生物繁衍和弘扬城市文化。
从现代城市发展的角度来看，城市河流水环境功能也可以概括为：一是维护生态系统，城市河流是当地物种栖息的地方，河流维持了物种的延续；二是文化遗产的载体，一个城市的历史文化与经过城市的河流的关系密不可分，人文古迹沿着河流的发展流传，可以充分挖掘河流的人文气息，展现城市的文化底蕴；三是休闲场所，河流两岸，越来越成为居民散步、休闲的主要场所；四是展示城市风采的窗口。
二、水环境质量评价方法
1、指数评价法
指数评价法可分为单因子污染指数法和水质综合污染指数法。单因子污染指数表示单项污染物对水质污染影响的程度，水质综合污染指数表示多项污染物对水质综合污染的影响程度。
2、单因子污染指数法
单因子污染指数法是将某种污染物实测浓度与该种污染物的评价标准进行比较以确定水质类别的方法。即将每个水质监测参数与《国家地面水环境质量标准》(GB3838-2002)进行比较，确定水质类别，最后选择其中最差级别作为该区域的水质状况类别。
3、水质综合污染指数法
水质综合污染指数法是指在求出各个单一因子污染指数的基础上，再经过数学运算得到一个水质综合污染指数，据此评价并对水质进行分类的方法。指数的处理不同，决定了指数法的不同形式，有诸如简单迭加型指数、算术平均型指数、加权平均型指数、罗斯水质指数等。单因子污染指数只能代表一种污染物对水质污染的程度，不能反映水质整体污染程度；综合污染指数法是对整体水质做出的定量描述，这样的评价结果只能定性地说明污染程度是轻、严重还是非常严重，不能确定其功能类别为几类。但是，只要项目、标准、监测结果可靠，综合评价在总体上是可以反映水体污染性质与程度的，而且便于同一水体在时间、空间上污染状况变化的比较。
4、基于模糊理论的水环境评价法
模糊数学在水质综合评价中得到了广泛应用。具有代表性的方法有：模糊综合评判法、模糊概率法、模糊综合指数法等，其中应用较多的是模糊综合评判法，这种方法根据各污染物的超标情况進行加权，但污染物毒性与浓度不成简单的比例关系，因此，这种加权不一定符合实际情况。从理论上讲，模糊评价法体现了水环境中客观存在的模糊性和不确定性，符合客观规律，具有一定的合理性。但从目前的研究情况来看，采用线性加权平均极型得到的评判集易出现失真、失效、跳跃等现象，存在水质类别判断不准或结果不可比的问题，可操作性较差。
5、基于灰色系统理论的水环境评价法
由于水环境质量数据都是在有限的时间和空间内监测得到的，信息是不完全的，因此，可将水环境系统视为一个灰色系统，即部分信息已知、部分信息未知的系统，据此对水环境进行综合评价。基于灰色系统理论的水质评价法通过计算评价水质中各因子的实测浓度与各级水质标准的关联度大小确定评价水质的级别。和灰色评价法体现了水环境系统的不确定性，在理论上的优点，所以灰色评价法在水环境质量评价中应用日益广泛。
6、基于人工神经网络的水环境评价法
人工神经网络是一种由大量处理单元组成的非线性自适应的动力学系统，具有学习、联想、容错和抗干扰功能。应用人工神经网络进行水环境评价，首先将水环境标准作为“学习样本”，经过自适应、自组织的多次训练后，网络具有了对学习样本的记忆联想能力，然后将实测资料输入网络系统，由已掌握知识信息的网络对它们进行评价。这个过程类似人脑的思维过程，因此可模拟人脑解决某些有模糊性和不确定性的问题。人工神经网络用于水质评价有可允许的大量供调节参数和全息联想功能及自组织、自学习、自适应和容错的能力。缺点是对于协同性较差的样本，评价结果易出现均化现象。目前水质评价中应用较广泛的是BP网络，它的基本原理是利用最陡坡降法的概念，把误差函数最小化，将网络输出的误差逐层向输入层逆向传播并分摊给各层单元，从而获得各层单元的参考误差，进而调整人工神经元网络相应的连接权，直到网络的误差达到最小化。
7、基于统计理论的主成分分析法
水质系统是由多维因子组成的复杂系统，因子间具有不同程度的相关性，每一因子从某一方面反映了水质质量，但依据它们作综合评价有一定难度。主成分分析法正是一种基于统计学理论，对高维变量系统进行最佳综合与简化的方法。从环境质量评价角度看，与原来多个因子指标呈线性组合。主成分按其所含信息量多少排序，一般前几个主成分即已包含总信息量的大部分，因此，在随后的分析中只用前几个主成分即可，不会导致主要信息损失。在计算机软硬件支持下，主成分分析方法应用于水质的综合评价之中，计算简便，有一定优越性。通过主成分分析，可以找出影响某一环境质量的几个综合指标，这样不仅保留了原始的主要信息，又使其彼此之间不相关，比原始变量具有更为优越的性质，使得在研究各种复杂的环境问题时容易抓住主要矛盾。主成分分析法在水质评价中的独特之处是可以选取合适的单项指标，这些指标值包含主要的污染物信息，这些信息既彼此独立，又能够反映主要问题，能有效排除不相关指标的影响，具有较好的客观性，这种方法也是目前比较流行的一种评价方法。
三、方法优劣性及适用条件
任何一种方法都有其固有的优点和局限性，模糊综合指数法能更好地把评价因子结合在一起考虑，计算结果能定性和定量地说明其与各等级的关联度，虽然已通过赋予不同权值把各评价因子污染贡献程度考虑在内，但还是过于平均，关键污染因子显得不够突出。加权综合法的评价结果与水质类别相统一，且可以直接用指数比较河流水污染程度。但经验系数ρ的选取是否科学合理，应通过大量的实践来验证，使评价更为可靠。并且这种评价方式似乎过于苛刻，具有一定的片面性。因此，笔者认为，当待评项目各评价因子的指数相差不大，即没有污染特别严重的因子时，采用模糊综合评价法比较合理，通过赋予不同的权值，可以客观地评价出整个水体的污染状况。相反，加权平均法比较适用于单个评价因子指数相差较大的情况。
结束语
城市河流是关系城市形象的敏感地带，河流水环境不但影响着城市经济的发展，还影响着居民生存环境的改善。对城市河流水环境的改善，单方面考虑自然因素，或者单方面考虑社会因素都是片面的，只有将二者相结合，从实现人与自然的和谐统一的角度，来制定相关的评价方法，才能更有效的治理城市河流水环境的问题。
参考文献
[1] 王秀英，王东胜，梁洪华.城市河流生态恢复能力评价指标[J].武汉大学学报(工学版).2011(06)
[2] 周林飞，左建军，孙中华.沈阳城市河流生态系统健康评价研究[J].水土保持研究.2011(04)
[3] 高婷，于航宇. 析我国水环境现状及城市污水的处理[J].中国新技术新产品.2011(16)