一种河流型水源地综合安全评价方法技术

本发明专利技术公开了一种河流型水源地综合安全评价方法，属于水源地安全评价技术领域，其包括：步骤1建立水源地综合安全评价指标体系，步骤2建立水源地综合安全评价模型；步骤2包括数据录入及预处理模块、指标权重层次分析模块和模糊综合评价分析模块；本发明专利技术的一种河流型水源地综合安全评价方法，从河流型水源地健康、安全、服务角度出发，统筹考虑水源地水质、水文、水生态、防洪、开发利用、环境风险等多方面影响，通过层次分析、模糊评价结合定性和定量分析，构建综合评价模型对河流型水源地安全状况进行综合评判，有利于避免主观判断的不确定性，实现多源影响因子量化评估，为保障河流型饮用水源地安全提供技术支持。

【技术实现步骤摘要】
一种河流型水源地综合安全评价方法
本专利技术属于水源地安全评价
，具体涉及一种河流型水源地综合安全评价方法。
技术介绍
近年来，随着我国经济的快速发展和城镇化水平的不断提高，大量的工业废水、生活污水、农业非点源污染以及水源保护区不合理开发活动等严重威胁饮用水水源安全，绝大部分地区饮用水源地上游来水存在水质超标现象。河流型饮用水源地是我国城市饮用水的重要取水来源，因其供水量大、水质达标率低、污染成因复杂，在河流型饮用水源地的日常管理和保护工作中，存在安全风险高、治理难度大的特点，主要表现在：上游岸线开发利用布局不合理，重污染工业密集；水体富营养化、新型污染物问题突出；部分水源地保护区内因物权纠纷仍存在危化品仓库、货运码头等高风险设施；流域大型水利项目导致区域水文条件发生重大改变等。饮用水安全保障关系到广大人民群众的根本利益和经济社会的可持续发展。目前国内外对河流型饮用水源地的污染防治大多集中于污染物削减、风险评价等方面，关于水源地安全评价大多局限于水源地水质安全和水生态系统安全，关于水源地安全评价要素的全面性和科学性尚有待进一步完善。
技术实现思路
专利技术目的：本专利技术的目的是一种河流型水源地综合安全评价方法，实现在录入指标基础数据的前提下输出河流型水源地综合安全评价结果，具有全面、准确、快速的特点。技术方案：为了实现上述专利技术目的，本专利技术采用如下技术方案：一种河流型水源地综合安全评价方法，包括如下步骤：S1、建立水源地综合安全评价指标体系指标体系包括水源地自身生态系统健康的自然属性指标和水源地服务于人类社会可持续发展的社会服务属性指标；所述的自然属性指标包括水源地水质、水生态健康、自然形态、水文状况，所述的社会服务属性指标包括供水、防洪、岸线开发利用；S2、建立水源地综合安全评价模型基于建立的水源地综合安全评价指标体系，采用层次分析法和模糊综合评价法建立一个包含指标录入及预处理、指标权重层次分析、模糊综合评价分析三个计算模块的综合安全评价模型；S2.1数据录入及预处理模块对定量指标进行一致化、归一化和无量纲化处理，将极小型指标、居中型指标和区间型指标转化为极大型指标：极小型转化：或xj′＝Mj-xj，其中居中型转化：其中Mj＝max{xij}，mj＝min{xij}；区间型转化：其中[a，b]为x的最佳稳定区间，c＝max{a-m，M-b}，M和m分别为x可能取值的最大值和最小值；对定性指标进行量化处理，按照相应评价标准，从优到差分成A、B、C、D、E不同的等级，构造模糊隶属函数的连续量化方法，取偏大型柯西分布和对数函数作为隶属函数：其中α、β、a、b为待定常数；采用标准差法将评价指标无量纲化：令其中xij为标准观测值，S2.2指标权重层次分析模块采用层次分析法确定指标权重，在确定目标集O和评价指标集G的前提下，将指标集中的评价指标两两比较求得相应最重要的判断矩阵[gij]n×n，以gij∈G(i＝1，2，...，n；j＝1，2，...，n)表示评价指标，gij表示gi对gj的相对重要性数值；通过评价指标两两比较可得到判断矩阵U：求解U×A＝λmax×A，计算判断矩阵U的最大特征值λmax，其所对应的单位特征向量A即为所要确定的各指标权重向量ω，单位特征向量A各向量即为各评价指标相应的权重，记为ω＝(ω1，ω2，ω3，...，ωn)；S2.3模糊综合评价分析模块首先进行单层次模糊评价，设因素集U＝{u1，u2，...，un}，评价集V＝{v1，v2，...，vn}，对因素集U中的ui(i＝1，2，...，n)作单因素评判，考虑到对决策评价集V的隶属度，第i个因素的单因素评判集为ri＝(ri1，ri2，...，rim)；根据n个因素的评判集，形成总判断矩阵R，代表因素集U到评价集V的模糊关系，可表示为R＝[rij]n×m的n×m阶矩阵：通过模糊变换进行综合评判：利用加权平均法，按照普通矩阵乘法符号计算bi：采用多层次模糊综合评价法，针对各因素子集，利用单层次评价模型得出模糊综合判断总矩阵：设U1，U2，...，Uk的权向量为ω，ω＝(ω1，ω2，ω3，...，ωk)，且满足构建模糊综合评价模型：由最低层向上层逐层评判，得到目标层的模糊综合评价值；根据最大隶属度原则，若bj＝max(b1，b2，...，bn)，则待评价水源地的综合安全级别应评价为第j类。步骤S1中，所述的自然属性指标包括水质情况、水生生物、水文及形态学；所述的水质状况包括水质达标率、新型污染物和综合污染指数；所述的水生生物包括鱼类、底栖动物、浮游生物和浮游植物；所述的社会属性包括供水规模、防洪能力和环境风险；所述的环境风险包括固定污染风险源、移动污染风险源和应急能力。步骤S2.2中，对判断矩阵U进行一致性检验：其中，CR为判断矩阵U的随机一致性比率，CI为判断矩阵U的一般一致性指标，RI为判断矩阵U的平均随机一致性指标；CR＜0.1时，即可认为判断矩阵U具有满意的一致性；说明权重合理；否则，调整判断矩阵U，直至出现满意的一致性。有益效果：与现有技术相比，本专利技术的一种河流型水源地综合安全评价方法，从河流型水源地健康、安全、服务角度出发，统筹考虑水源地水质、水文、水生态、防洪、开发利用、环境风险等多方面影响，通过层次分析、模糊评价结合定性和定量分析，构建综合评价模型对河流型水源地安全状况进行综合评判，有利于避免主观判断的不确定性，实现多源影响因子量化评估，为保障河流型饮用水源地安全提供技术支持。附图说明图1为河道型水源地综合安全评价模型流程图。具体实施方式下面结合附图和具体实施方式对本专利技术作进一步的说明。目前水源地安全评价基础指标大多集中于水质安全、水量安全、水生态系统安全等方面，忽视了水源地的自然属性、社会服务属性和管理需求，具有一定的局限性。本专利技术针对河流型水源地安全影响因素数量众多、类型复杂、差异明显的特点，提出了一种河流型水源地综合安全评价方法。本专利技术根据河流型集中式饮用水源地的管理需求和服务需求，从整体出发，确定维系水源地自身生态系统健康的自然属性指标和水源地服务于人类社会可持续发展的社会服务属性指标，在构建水源地综合安全评价指标体系的基础上，基于多因素层次分析和模糊关系分析原理建立一个包含数据录入及预处理、指标权重层次分析和模糊综合评价分析三个模块组成的多层次水源地综合安全评价指标评价模型。如图1所示，一种河流型水源地综合安全评价方法，包括如下步骤：1、建立水源地综合安全评价指标体系根据河流型集中式饮用水源地的管理需求和服务需求，从整体出发，分析维系水源地自身生态系统健康的自然属性指标和水源地服务于人类社会可持续发展的社会服务属性指标。其中，自然属性指标主要包括水源地水质、水生态健康、自然形态、水文状况等指标，社会服务属性指标主要包括供水、防洪、岸线开发利用等满足人类需求的指标。指标筛选遵循系统性、全面性、层次性、科学性、实用性、可操作性的原则。以长江江苏段沿江八市集中式饮用水源地为例，遵循上述筛选原则得到综合评价指标如表1所示。自然属性指标包括水质情况、水生生物、水文及形态学；水质状况包括水质达标率、新型污染物和综合污染指数；水生生物包括鱼类、底栖动物、浮游生物和浮游植物；所述的社会属性包括供水规模、防洪能力和环境风险；环本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种河流型水源地综合安全评价方法，其特征在于：包括如下步骤：S1、建立水源地综合安全评价指标体系指标体系包括水源地自身生态系统健康的自然属性指标和水源地服务于人类社会可持续发展的社会服务属性指标；所述的自然属性指标包括水源地水质、水生态健康、自然形态、水文状况，所述的社会服务属性指标包括供水、防洪、岸线开发利用；S2、建立水源地综合安全评价模型基于建立的水源地综合安全评价指标体系，采用层次分析法和模糊综合评价法建立一个包含指标录入及预处理、指标权重层次分析、模糊综合评价分析三个计算模块的综合安全评价模型；S2.1数据录入及预处理模块对定量指标进行一致化、归一化和无量纲化处理，将极小型指标、居中型指标和区间型指标转化为极大型指标：极小型转化：

【技术特征摘要】
1.一种河流型水源地综合安全评价方法，其特征在于：包括如下步骤：S1、建立水源地综合安全评价指标体系指标体系包括水源地自身生态系统健康的自然属性指标和水源地服务于人类社会可持续发展的社会服务属性指标；所述的自然属性指标包括水源地水质、水生态健康、自然形态、水文状况，所述的社会服务属性指标包括供水、防洪、岸线开发利用；S2、建立水源地综合安全评价模型基于建立的水源地综合安全评价指标体系，采用层次分析法和模糊综合评价法建立一个包含指标录入及预处理、指标权重层次分析、模糊综合评价分析三个计算模块的综合安全评价模型；S2.1数据录入及预处理模块对定量指标进行一致化、归一化和无量纲化处理，将极小型指标、居中型指标和区间型指标转化为极大型指标：极小型转化：或xj′＝Mj-xj，其中居中型转化：其中Mj＝max{xij}，mj＝min{xij}；区间型转化：其中[a，b]为x的最佳稳定区间，c＝max{a-m，M-b}，M和m分别为x可能取值的最大值和最小值；对定性指标进行量化处理，按照相应评价标准，从优到差分成A、B、C、D、E不同的等级，构造模糊隶属函数的连续量化方法，取偏大型柯西分布和对数函数作为隶属函数：其中α、β、a、b为待定常数；采用标准差法将评价指标无量纲化：令其中xij为标准观测值，S2.2指标权重层次分析模块采用层次分析法确定指标权重，在确定目标集O和评价指标集G的前提下，将指标集中的评价指标两两比较求得相应最重要的判断矩阵[gij]n×n，以gij∈G(i＝1，2，...，n；j＝1，2，...，n)表示评价指标，gij表示gi对gj的相对重要性数值；通过评价指标两两比较可得到判断矩阵U：求解U×A＝λmax×A，计算判断矩阵U的最大特征值λmax，其所对应的单位特征向量A即为所要确定的各指标权重向量ω，单位特征向量A各向量即为各评价指标相应的权重，记为ω＝(ω1，ω2，ω3，...，ωn)；S2.3模糊综合评价分析模块首先进行单层次模糊评价，设因素集U＝{u1，u2，...，un}，评价集V＝{v1，v2，...，vn}，对因素集U中的ui(i＝1，2，...，n)作单因素评判，考虑到对决策评价集V的隶属度，第i个因素的单因素评判集为ri＝(ri1，ri2，...，rim)；根据n个因素的...

【专利技术属性】
技术研发人员：王智源，陈求稳，刘俊杰，冯然然，
申请(专利权)人：水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院，
类型：发明
国别省市：江苏,32