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CN111476451A - 一种水生态指数数据处理方法 - Google Patents

一种水生态指数数据处理方法 Download PDF

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CN111476451A
CN111476451A CN202010091488.9A CN202010091488A CN111476451A CN 111476451 A CN111476451 A CN 111476451A CN 202010091488 A CN202010091488 A CN 202010091488A CN 111476451 A CN111476451 A CN 111476451A
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CN
China
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river
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ecological
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CN202010091488.9A
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刘桂中
孙长虹
凌文翠
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Beijing Municipal Research Institute of Environmental Protection
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Beijing Municipal Research Institute of Environmental Protection
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Abstract

本发明的实施例提供一种水生态指数数据处理方法，包括：确定目标水域的植被覆盖岸线比例；确定目标水域的河流自然岸线比；确定目标水域的河流连通性；确定生态基流量保障率；生成水生态指数数据集。本发明的上述方案提出了一种水生态指数数据处理方法,能够为水生态指数数据处理提高准确的水生态指数数据,以更为精确的对水环境承载能力进行评估，防止人类社会对自然环境造成不可逆的损伤。

Description

一种水生态指数数据处理方法
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，特别是指一种水生态指数数据处理方法。
背景技术
由于人口高度聚集，经济高速发展，资源环境承载力的有限性及特殊的地理条件，正面临着资源约束趋紧，生态系统退化的严峻形势。特别是在水环境方面，尽管近些年来水污染物排放量呈逐年下降趋势，但是与水环境容量相比，部分地区污染物排放量已经超过水环境最大允许排放量，由于污染物排放量远远超过环境容量，很多河流水质超标，水生态退化严重。为了使得社会环境可以持续发展，就必须对水环境进行精细化的控制和管理，脱离粗放型管理的现状；因此迫切需要对水环境承载力中的水生态指数数据进行精确分析和处理的技术。
发明内容
本发明提供了一种水生态指数数据处理方法，以对水生态数据进行精细化分析和处理。
为解决上述技术问题，本发明解决的技术问题是提供一种生态指数数据处理方法，避免粗放的对数据进行处理导致的水环境承载力判断结果不准确的问题。
针对上述问题，本发明解决的技术问题是提供一种水生态指数数据处理方法，包括：
确定目标水域的植被覆盖岸线比例；
确定目标水域的河流自然岸线比；
确定目标水域的河流连通性；
确定生态基流量保障率；
生成水生态指数数据集。
在一些实施例中，所述确定目标水域的植被覆盖岸线比例，包括：通过河流植被覆盖岸线占总岸线的比例C1；
Figure RE-GDA0002507410100000021
在一些实施例中，确定目标水域的河流自然岸线比，包括：通过自然岸线长度和河流总长度，确定目标水域的河流自然岸线比C2：
Figure RE-GDA0002507410100000022
在一些实施例中，确定目标水域的河流连通性，包括：根据河流上建立的水电站闸的数量，确定河流的纵向连通性C3：
Figure RE-GDA0002507410100000023
在一些实施例中，确定生态基流量保障率，包括：基准年月实际流量占最小生态基流百分比：
Figure RE-GDA0002507410100000024
在一些实施例中，其中最小生态基流量通过以下公式计算：
WEb＝近10年年平均流量×10％。
本发明的上述方案至少包括以下有益效果：
本发明的上述方案提出了一种水生态指数数据处理方法，能够更为精确的对水环境承载能力进行评估，防止人类社会对自然环境造成不可逆的损伤。
附图说明
图1为本发明实施例中的水生态指数数据处理方法的流程示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
如图1所示的，本发明实施例提供了一种水生态指数数据的处理方法，包括：
(1)植被覆盖岸线比例(C1)：河流植被覆盖(>3米)岸线占总岸线的比例。反映河流岸边植被覆盖情况对河流生态的影响，植被覆盖岸线比例越大，河流生态状况越好，反之河流生态状况越差。
Figure RE-GDA0002507410100000031
(2)河流自然岸线比(C2)：河流自然岸线占总岸线的比例，自然岸线越多，越适合生物生长，江河生境状况越好。
Figure RE-GDA0002507410100000032
(3)河流连通性(C3)：河流单位长度修建水电站闸坝个数。反映水电站闸坝越少，河流纵向连通性越好，营养物质流和能量流的空间连通性、生物群落结构空间连通性以及信息流空间连通性越好，水环境承载力越大。
Figure RE-GDA0002507410100000033
(4)生态基流量保障率(C4)：基准年月实际流量占最小生态基流百分比。
Figure RE-GDA0002507410100000034
式中最小生态基流量：
WEb＝近10年年平均流量×10％
对于没有水文站点数据的，可参照下表的相关参数，计算河流的最小生态基流量。
表1不同时段下水系的栖息地条件
计算时段划分 生态水深(m) 生态流速(m/s)
T1时段(3月1日～5月31日) 0.6 0.02
T2时段(6月1日～8月31日) 0.8 0.05
T3时段(9月1日～10月31日) 0.8 0.02
T4时段(11月1日～翌年2月28日) - -
在确定了水生态指数数据后，就可以更为精确地对于水环境承载力数据进行分析和处理，包括：
指标归一化处理步骤：为克服评价指标量纲和数量级不同对评价结果的影响，需要对评价指标作归一化处理。对正向指标用式(1)进行处理，正向指标的值越大，水环境承载力越大；逆向指标用式(2)进行处理，逆向指标的值越大，水环境承载力越小。
对于正向指标:
Figure RE-GDA0002507410100000041
对于逆向指标:
Figure RE-GDA0002507410100000042
式中:Vj为标准化指标值，Vj≤1；bj为第j项指标的实际值；Bjmax为第j 项指标实际值对应区间标准值的上限值；Bjmin第j项指标实际值对应区间标准值的下限值；Qjmax为第j项指标实际值对应承载程度的上限值；Qjmin为第j 项指标实际值对应承载程度的下限值。
权重确定步骤：由于水环境承载力的各种影响因素相互联系和制约，具有很大的模糊性和不确定性，因此需要选取层次分析法来确定各指标的权重；该步骤具体包括：
(1)建立层次结构模型
在深入分析实际问题的基础上，将有关的各个因素按照不同属性自上而下地分解成若干层次，同层的诸因素从属于上一层的因素或对上层因素有影响。最上层为目标层，通常只有1个因素，其次为指标层。
(2)构造两两比较判断矩阵
层次分析法的一个重要特点就是用两两重要性程度之比的形式表示出两个指标的相应重要性程度等级。层次结构模型确定了上、下层元素间的隶属关系，对于同层各元素，以相邻上层有联系的元素为准分别两两比较，运用1-9 标度评分方法(见表2)划定其相对重要性或优劣程度。若判断矩阵B记为(bij) n×n，则有：
Figure RE-GDA0002507410100000051
表2相对重要性标度及意义
标度 定义
1 两个元素相比，具有同样重要性
3 两个元素相比，一个比另一个稍微重要
5 两个元素相比，一个比另一个比较重要
7 两个元素相比，一个比另一个十分重要
9 两个元素相比，一个比另一个绝对重要
2，4，6，8 上述两个相邻判断的中值
1/b<sub>i，j</sub> 两个元素的反比较
(3)由判断矩阵确定各要素的相对权重
对于构造出的判断矩阵，就可以求出最大特征值所对应的特征向量，可采用规范列平均法(和积法)计算。
计算步骤如下:
计算每一列规范化
Figure RE-GDA0002507410100000052
求规范列的平均
Figure RE-GDA0002507410100000061
向量W＝(w1,w2,…,wn)，其中T是所求的特征向量。
计算判断矩阵B的最大特征值
Figure RE-GDA0002507410100000062
式中(BW)i为向量BW中的第i个元素。
运用和积法得到各判断矩阵最大特征根λmax及其对应的特征向量W。根据一致性比率CR对判断矩阵进行一致性检验，若有满意的一致性，则特征向量 W归一化后即可作为单排序的排序权值向量。否则，需对判断矩阵的标度做适当修正。
判断矩阵是否具有满意的一致性用随机一致性比率CR判断，一般认为 CR<0.1，则认为判断矩阵具有满意的一致性。
CR的计算公式如下:
Figure RE-GDA0002507410100000063
Figure RE-GDA0002507410100000064
式中:CR为随机一致性比率；CI为一致性指标；RI为平均随机一致性指标，由表3可查得；λmax为判断矩阵的最大特征值；n为判断矩阵的阶数。
表3平均随机一致性指标RI标准值
n 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
RI 0 0 0.58 0.90 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45 1.49 1.51 1.48
评价模型确定步骤：采用加权求和方法得到表征区域水环境承载力相对大小的综合指数评价模型SWECC，即：
Figure RE-GDA0002507410100000065
式中，SWECC为水环境承载力综合评价指数；Si为指标层中第i个指标的分数值；ωi为指标层中第i个指标的权重；m为指标的个数。
根据水污染物浓度超标指数校验水环境承载力
计算区域水污染物浓度超标指数，水污染物浓度超标指数通过主要污染物年均浓度监测值与国家现行环境质量标准的对比值反映。
根据水污染物浓度超标指数计算结果，对水环境承载力SWECC进行必要校核。当污染物浓度超标指数大于0时，水污染物浓度处于超标状态，水环境承载力SWECC原则上应小于0.5；当污染物浓度超标指数小于-0.2时，水污染物浓度处于未超标状态，水环境承载力SWECC原则上应大于0.75。
水污染物浓度超标指数的计算方法如下：
当i＝1，即水污染物为DO时：
R水ijk＝1/(Cijk/Sik)-1
当i＝2,…,6，即水污染物分别为CODMn、BOD5、CODCr、NH3-N、TP时：
R水ijk＝Cijk/Sik-1
Figure RE-GDA0002507410100000071
R水jk＝max(R水ijk)，i＝1,2,…,6
Figure RE-GDA0002507410100000072
其中，R水ijk为区域j第k个断面i项水污染物浓度超标指数，R水ij为区域j第i项水污染物浓度超标指数，R水jk为区域j第k个断面水污染物浓度超标指数，R水j为区域j水污染物浓度超标指数，Cijk为区域j第k个断面第i项水污染物的年均浓度监测值，Sik为第k个断面第i项水污染物的水质标准限值。 i＝1,2,…,6，分别对应DO、CODMn、BOD5、CODCr、NH3-N、TP；k为某一控制断面，k＝1,2,…,Nj，Nj表示区域j内控制断面个数。
当污染物浓度超标指数大于0时，水污染物浓度处于超标状态；当污染物浓度超标指数介于-0.2～0时，污染物浓度处于接近超标状态；当污染物浓度超标指数小于-0.2时，水污染物浓度处于未超标状态。
表4地表水环境质量标准基本项目标准限值(单位：mg/L)
Figure RE-GDA0002507410100000081
评价等级划分
水环境承载力(SWECC)的取值范围是介于0～1之间的，其大小反映了区域水环境承载力的好坏程度，值越大说明该区域水环境承载力越大；值越小说明该区域水环境承载力越小，不能够承受较大的压力，水环境很脆弱，甚至处于崩溃的边缘。
为定性评价水环境承载力，将水环境承载力的取值划分为不同等级，以此评价水环境承载力的大小程度。划分等级结果如表5所示。
表5水环境承载力综合评价等级划分
Figure RE-GDA0002507410100000082
水环境承载力监控预警
根据水环境承载力综合评价结果，进行水环境承载力预警等级划分，具体见表6。
表6水环境承载力预警等级划分
Figure RE-GDA0002507410100000083
提出对策建议
根据水环境承载力的评价结果，结合评价区域自身实际，从自然资源条件、社会经济发展、污染物排放及水环境管理等角度分析影响区域水环境承载力大小的主要因素。
从“增容”和“减排”两条主线出发，提出生态需水量保障方案和水污染物削减方案。提出水环境承载能力监控预警机制建设方案，包括基础数据的获取与传送、水环境承载能力研判系统构建、承载状态分析与发布、监控预警结果运用等
在本发明实施例中，在进行水环境承载力数据处理的时候，可以进一步的参考以下参数：水资源指数、水环境指数、水生态指数。具体的：
一.水资源指数
(1)水资源开发利用率(A1)：用水量(工业、农业、生活、环境等) 与流域多年平均水资源总量的比。
Figure RE-GDA0002507410100000091
(2)万元GDP耗水量(A2)：单位GDP(国民生产总值)消耗水资源量，即总用水量与国民生产总值(GDP)之比。
Figure RE-GDA0002507410100000092
Figure RE-GDA0002507410100000093
Figure RE-GDA0002507410100000094
(3)人均水域面积(A3)：在辖区内，人均拥有的水域面积，即总人口与水域总面积之比。该指标主要反应人类拥有水资源禀赋情况，还响应了水生态和水环境特征。
Figure RE-GDA0002507410100000095
二.水环境指数
(1)工业污染强度指数(B1)：反映评估区工业生产过程中排放的污染物对流域生态环境的压力。
Figure RE-GDA0002507410100000101
Figure RE-GDA0002507410100000102
Figure RE-GDA0002507410100000103
Figure RE-GDA0002507410100000104
(2)农业污染强度指数(B2)：反映评估区农业生产过程中排放/流失的污染物对流域生态环境的压力。
Figure RE-GDA0002507410100000105
Figure RE-GDA0002507410100000106
Figure RE-GDA0002507410100000107
Figure RE-GDA0002507410100000108
(3)城镇生活污染强度指数(B3)：反映评估区城镇生活污水中排放的污染物对流域生态环境的压力。
Figure RE-GDA0002507410100000109
Figure RE-GDA00025074101000001010
Figure RE-GDA0002507410100000111
Figure RE-GDA0002507410100000112
(4)城市面源污染强度指数(B4)：反映评估区域城市面源排放的污染物对流域生态环境的压力。
Figure RE-GDA0002507410100000113
Figure RE-GDA0002507410100000114
Figure RE-GDA0002507410100000115
Figure RE-GDA0002507410100000116
城市面源污染物排放量的计算公式如下：
G总＝∑Gi×10-3
G总—城市面源污染物排放量，吨/年；Gi—各下垫面的年污染物量，千克 /年，城市下垫面分为屋面、交通路面、绿地和综合用地。
各下垫面的污染物量计算见下式。
Gi＝0.01αφPSEMC
式中：α—径流修正系数；φ—排水区域径流系数；P—年降水量，毫米/
年；S—各下垫面面积，公顷；EMC—事件平均浓度，毫克/升。
上述各因子使用具体说明如下：
①径流修正系数α，一般取值0.9；
②排水区域径流系数φ，一般采取文献参考值，不同下垫面径流系数不同。
表7北京市径流系数取值参照表
Figure RE-GDA0002507410100000117
Figure RE-GDA0002507410100000121
③年降水量P，可通过气象或水文部门资料获得。
④排水区域面积S，指不同下垫面的面积，即屋面、交通路面、绿地和综合用地的面积，可通过遥感资料解译获得。
⑤事件平均浓度EMC(Event Mean Concentration)，指一次径流污染过程中污染物的流量加权平均浓度，即总污染物量与总径流量之比。在无实际监测数据的情况下，可采用下表中的事件平均浓度(EMC)。
表8事件平均浓度(EMC)可参考值表 单位：mg/L
类别 COD TN TP 氨氮
屋面 75.89 8.86 0.084 5.63
交通路面 197.45 7.91 0.28 5.19
绿地 60.71 7 0.3 2.87
综合用地 176.11 5.86 0.12 5.55
本发明的上述方案提出了一种流域水生态指数计算方法，通过建立流域水生态指数数据集，从而为水环境承载力数据处理提供更为精确的参考数据，以更为精确的对水环境承载能力进行评估，防止人类社会对自然环境造成不可逆的损伤。
以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明所述原理的前提下，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (6)

1.一种水生态指数数据处理方法，其特征在于，包括：
确定目标水域的植被覆盖岸线比例；
确定目标水域的河流自然岸线比；
确定目标水域的河流连通性；
确定生态基流量保障率；
生成水生态指数数据集。
2.根据权利要求1所述的水生态指数数据处理方法，其特征在于，所述确定目标水域的植被覆盖岸线比例，包括：
通过河流植被覆盖岸线占总岸线的比例C1；
Figure FDA0002383867770000011
3.根据权利要求1所述的水生态指数数据处理方法，其特征在于，确定目标水域的河流自然岸线比，包括：
通过自然岸线长度和河流总长度，确定目标水域的河流自然岸线比C2：
Figure FDA0002383867770000012
4.根据权利要求1所述的水生态指数数据处理方法，其特征在于，确定目标水域的河流连通性，包括：
根据河流上建立的水电站闸的数量，确定河流的纵向连通性C3：
Figure FDA0002383867770000013
5.根据权利要求1所述的水生态指数数据处理方法，其特征在于，确定生态基流量保障率，包括：基准年月实际流量占最小生态基流百分比：
Figure FDA0002383867770000014
6.根据权利要求5所述的水生态指数数据处理方法，其特征在于，其中最小生态基流量通过以下公式计算：
WEb＝近10年年平均流量×10％。
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