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表1内梅罗水质指数污染等级划分标准P<11~22~33~5>5水质等级清洁轻污染污染重污染严重污染表2地表水环境质量标准(GB3838—2002)单位:mg/L序号项目V类标准值1水温(℃)—2PH值(无量纲)6—93溶解氧≥24高锰酸盐指数≤155化学需氧量≤406五日生化需氧量≤107氨氮≤2.08总磷≤0.49总氮≤2.010铜≤1.011锌≤2.012氟化物≤1.513硒≤0.0214砷≤0.115汞≤0.00116镉≤0.0117铬(六价)≤0.118铅≤0.119氰化物≤0.220挥发酚≤0.121石油类≤1.022硫化物≤1.023粪大肠菌群(个/L)≤40000S,,min表3水质评价计算方法单因子污染指数Pi=Ci/SiCi——第i项污染物的监测值;Si——第i项污染物评价标准值;溶解氧指数Cf——对应温度T时的饱和溶解氧浓度;Ci——溶解氧浓度监测值;Si——溶解氧评价标准值;pH指数pHi——pH监测值;pHS,min——评价标准值的下限;pHS,max——评价标准值的上限;污染物超标倍数Ci——第i项污染物的监测值;C0——第i项污染物评价标准值;内梅罗指数Pmax——单因子污染指数的最高值;Pi——第i项污染物的污染指数;n——参与评价污染物的项数;常用的客观赋权法之一:熵值法熵是信息论中测度一个系统不确定性的量。信息量越大,不确定性就越小,熵也越小,反之,信息量越小,不确定性就越大,熵也越大。熵值法主要是依据各指标值所包含的信息量的大小,利用指标的熵值来确定指标权重的。熵值法的一般步骤为:(1)、对决策矩阵X=(xij)m×n作标准化处理,得到标准化矩阵Y=(yij)m×n,并进行归一化处理得:pij=yij∑i=1myij(1≤i≤m,1≤j≤n)(2)、计算第j个指标的熵值:ej=−k⋅∑i=1mpijlnpij(1≤j≤n)。其中k>0,ej≥0。(3)、计算第j个指标的差异系数。对于第j个指标,指标值的差异越大,对方案评价的作用越大,熵值越小,反之,差异越小,对方案评价的作用越小,熵值就越大。因此,定义差异系数为:gj=1−ej(1≤j≤n)。(4)、确定指标权重。第j个指标的权重为:wj=gj∑j=1ngj(1≤j≤n)。效益型和成本型指标的标准化方法对于效益型(正向)指标和成本型(逆向)指标,由于这两者是最常见并且使用最广泛的指标,所以,对这两种指标标准化处理的方法也最多,一般的处理方法有[50]:1.极差变换法该方法即在决策矩阵X=(xij)m×n中,对于效益型指标[51]fj,令yij=xij−minixijmaxixij−minixij,(1≤i≤m,1≤j≤n)对于成本型指标fj,令yij=maxixij−xijmaxixij−minixij,(1≤i≤m,1≤j≤n)则得到的矩阵Y=(yij)m×n称为极差变换标准化矩阵。其优点为经过极差变换后,均有0≤yij≤1,且各指标下最好结果的属性值yij=1,最坏结果的属性值yij=0。该方法的缺点是变换前后的各指标值不成比例。2.线性比例变换法即在决策矩阵X=(xij)m×n中,对于效益型指标,令yij=xijmaxixij(maxixij≠0,1≤i≤m,1≤j≤n)对成本型指标,令yij=minixijxij(1≤i≤m,1≤j≤n)或yij=1−xijmaxixij(maxixij≠0,1≤i≤m,1≤j≤n)则矩阵Y=(yij)m×n称为线性比例标准化矩阵。该方法的优点是这些变换方式是线性的,且变化前后的属性值成比例。但对任一指标来说,变换后的yij=1和yij=0不一定同时出现。3.向量归一化法即在决策矩阵X=(xij)m×n中,对于效益型指标,令yij=xij√∑i=1mxij2(1≤i≤m,1≤j≤n)对于成本型指标,令yij=−xij√∑i=1mxij2(1≤i≤m,1≤j≤n)则矩阵Y=(yij)m×n称为向量归一标准化矩阵。显然,矩阵Y的列向量的模等于1,即∑i=1myij2=1。该方法使0≤yij≤1,且变换前后正逆方向不变,缺点是它是非线性变换,变换后各指标的最大值和最小值不相同。4.标准样本变换法在X=(xij)m×n中,令yij=xij−¯xjσj(1≤i≤m,1≤j≤n)其中,样本均值¯xj=1m∑i=1mxij,样本均方差σj=√1m−1∑i=1m(xij−¯xj)2,则得出矩阵Y=(yij)m×n,称为标准样本变换矩阵。经过标准样本变换之后,标准化矩阵的样本均值为0,方差为1。5.等效系数法对成本型指标,令yij=−xijmaxixij(maxixij≠0,1≤i≤m,1≤j≤n)该方法的优点是变换前后的指标值成比例,缺点是各指标下方案的最好与最差指标值标准化后不完全相同。另外,关于效益型指标的标准化处理还有:yij=1−minixijxij关于成本型指标的标准化处理还有:yij=1+min...

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