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user: 4. 评价结果分析 4.1. 单因子评价法结果 由表1和表2可知，在2008~2017年十年的水质监测时间段内，桃林口水库水源站和出库站在单因子评价法下水质类别评价结果基本一致，除2016年水源站平水期的评价结果是I类水，出库站平水期评价结果是II类水外，其余水质类别评价结果完全一致。2012年全年平均和丰水期的水质评价结果是III类水，2015、2016年丰水期水质评价结果是III类水。桃林口水库水质除总磷外，2008~2017年各项指标全年平均、丰、平、枯水期均达到II类水质目标要求，全因评价达到III类水质目标要求，满足集中式饮用水水源地水质指标要求。从丰水期、平水期和枯水期的水质评价就结果来看，总磷不参与水质评价时，水源站和出库站2008~2017年十年的水质100%都达到II类水质标准。总磷不参与评价时，水源站和出库站均是10%丰水期、20%平水期和20%枯水期为I类水质。全因评价时，水源站丰水期30%为III类水质，10%平水期和10%枯水期为I类水质；出库站丰水期30%为III类水质，100%平水期为II类水质，10%枯水期为I类水质。可见，平水期和枯水期的水质相对较好，丰水期的水质相对较差。 4.2. 综合污染指数法结果 采用综合污染指数法对桃林口水库水源站和监测站两个监测断面2008~2017年十年全年、丰水期、平水期和枯水期等时期的综合污染指数分别进行计算，计算结果如表3所示，水源站全年的综合污染指数在0.437~0.578，出库站全年的综合污染指数在0.439~0.569，水质级别由表4可知，均为轻污染，其中2012年水源站综合污染指数为0.578，出库站综合污染指数为0.563，污染最为严重，2008年、2009年水源站和出库站综合污染指数均小于0.5，污染最轻。 Table 1 Water quality category of single source evaluation method for water source and outbound station 时期 水源站水质类别 2008年 2009年 2010年 2011年 2012年 2013年 2014年 2015年 2016年 2017年 丰水期 II类 II类 II类 II类 III类 II类 II类 III类 II类 II类 平水期 II类 II类 II类 II类 II类 II类 II类 II类 I类 II类 枯水期 II类 II类 II类 II类 II类 II类 II类 II类 II类 I类 全年平均 II类 II类 II类 II类 III类 II类 II类 II类 II类 II类 时期 出库站水质类别 丰水期 II类 II类 II类 II类 III类 II类 II类 III类 III类 II类 平水期 II类 II类 II类 II类 II类 II类 II类 II类 II类 II类 枯水期 II类 II类 II类 II类 II类 II类 II类 II类 II类 I类 全年平均 II类 II类 II类 II类 III类 II类 II类 II类 II类 II类 表1. 单因子评价法水源站和水库站水质类别 Table 2 Single factor method do not count total phosphorus in the water source and outbound station 时期 水源站水质类别 2008年 2009年 2010年 2011年 2012年 2013年 2014年 2015年 2016年 2017年 丰水期 I类 II类 II类 II类 II类 II类 II类 II类 II类 II类 平水期 I类 II类 II类 II类 II类 II类 II类 II类 I类 II类 枯水期 II类 II类 II类 II类 II类 II类 II类 II类 I类 I类 全年平均 I类 II类 II类 II类 II类 II类 II类 II类 II类 II类 时期 出库站水质类别 丰水期 II类 I类 II类 II类 II类 II类 II类 II类 II类 II类 平水期 I类 I类 II类 II类 II类 II类 II类 II类 II类 II类 枯水期 II类 II类 II类 II类 I类 II类 II类 II类 II类 I类 全年平均 II类 II类 II类 II类 II类 II类 II类 II类 II类 II类 表2. 单因子总磷不计评价水源和出库站水质类别 水源站丰水期综合污染指数在0.435~0.688，均为轻污染；出库站丰水期综合污染指数在0.506~0.918，其中2012、2015、2016年综合污染指数大于0.7，为中污染。水源站平水期综合污染指数在0.457~0.564，出库站平水期综合污染指数在0.407~0.507，均为轻污染。水源站枯水期综合污染指数在0.391~0.555，出库站枯水期综合污染指数在0.395~0.579，均为轻污染。一般情况下，水源站和出库站均是丰水期综合污染指数 > 平水期综合污染指数 > 枯水期综合污染指数，可见枯水期水质整体上优于丰水期和平水期，丰水期水质较差。 Table 3 Comprehensive pollution index of water source and outbound stations of Taolinkou Reservoi 水源站 出库站 全年 丰水期 平水期 枯水期 全年 丰水期 平水期 枯水期 2008年 0.437 0.435 0.462 0.429 0.461 0.506 0.484 0.452 2009年 0.459 0.495 0.487 0.483 0.439 0.575 0.441 0.396 2010年 0.533 0.486 0.529 0.478 0.529 0.535 0.407 0.453 2011年 0.566 0.607 0.492 0.490 0.484 0.594 0.465 0.395 2012年 0.578 0.634 0.564 0.466 0.563 0.784 0.486 0.398 2013年 0.527 0.688 0.493 0.465 0.514 0.530 0.507 0.579 2014年 0.551 0.546 0.551 0.555 0.519 0.560 0.489 0.449 2015年 0.536 0.589 0.457 0.538 0.569 0.875 0.438 0.479 2016年 0.553 0.682 0.488 0.450 0.547 0.918 0.496 0.401 2017年 0.517 0.549 0.428 0.391 0.500 0.682 0.498 0.439 表3. 桃林口水库水源站和出库站综合污染指数 Table 4 Classification criteria for water environmental quality pollution inde 污染指数 ≤0.20 0.21~0.40 0.41~0.70 0.71~1.00 1.01~1.99 ≥2.00 污染级别 清洁 尚清洁 轻污染 中污染 重污染 严重污染 表4. 水环境质量污染指数分级标准 水质指标的污染分担率如图2所示，总磷、高锰酸盐指数和五日生化需氧量污染分担率高于PH、氨氮、溶解氧。水源站总磷十年单项污染指数范围为0.455~1.105，污染分担率在14%~32%之间，2008年~2014年均大于25%，2015年后总磷的污染分担率有所下降；出库站总磷十年单项污染指数范围为0.535~1.083，污染分担率在20%左右浮动。水源站和出库站高锰酸盐指数十年单项污染指数范围分别为0.474~0.633和0.488~0.663，污染分担率均在20%左右。水源站和出库站五日生化需氧量十年单项污染指数范围分别为0.694~0.885和0.686~0.901，污染分担率均在25%左右，近两年五日生化需氧量污染分担率有升高的趋势。总磷、高锰酸盐有指数、五日生化需氧量的污染分担率之和基本达到70%~80%，表明这三种水质指标对桃林口水库水质的影响较大，应加以关注。 图2. 水源站(左)和出库站(右)2008~2017年污染分担率 4.3. BP神经网络模型评价结果 4.3.1 . 训练样本的选择 本研究训练样本数据集选取《地表水环境质量标准》(GB3838-2002)中的总磷、氨氮、高锰酸盐指数、溶解氧和五日生化需氧量等的水质指标浓度限值作为训练集。根据水质标准将水质分为5类，I、II、III、IV和V类，形成五组样本区间，本研究运用rand(·)函数对五组样本范围随机插值，每类水质生成50个样本，共生成250个样本，样本生成规则如表5所示。 Table 5 Sample generation rule tabl 样本编号 样本区间范围 期望输出 识别结果 1 (0，0，0，18，0)~(0.01，0.15，2，7.5，3) 1 I 2 (0.01，0.15，2，7.5，3)~(0.025，0.5，4，6，3) 2 II 3 (0.025，0.5，4，6，3)~(0.05，1，6，5，4) 3 III 4 (0.05，1，6，5，4)~(0.1，1.5，10，3，6) 4 IV 5 (0.1，1.5，10，3，6)~(0.2，2，15，2，10) 5 V 表5. 样本生成规则表 将总磷、氨氮、高锰酸盐指数、溶解氧和五日生化需氧量的监测数据作为输入变量，水质类别作为输出变量，对水质进行评价。取1、2、3、4和5分别作为I、II、III、IV和V类等5类水质类别的期望输出。 4.3.2 . 网络层数和隐含层的确定 根据Kolmogorov定理“对于具有一个隐层的3层BP神经网络，有足够多的隐节点数，就可以实现对任意非线性函数的逼近” [ 16 ] ，并且三层BP神经网络结构可以提高网络学习速度，而过于复杂的网络结构意味着过多的参数和模型精度的降低，所以本研究选择隐含层数为1的3层BP神经网络。 本研究中输入层为五项指标值(总磷、氨氮、高锰酸盐指数、溶解氧和五日生化需氧量值)，输入层神经元数为5，输出层为水质类别，输出层神经元数为1。根据Komogorov定理和Hecht-Nielsen理论确定隐含层节点数范围为3~12，通过试错法，选择训练次数最少并且误差最小对应的神经元数，最终确定的隐含层节点数为7。故本研究的BP神经网络的拓扑结构最终确定为5:7:1，结构如图3所示。 图3. BP神经网络水质预测模型结构图 4.3.3 . 选择算法 程序的实现基于MATLAB环境，对生成的样本进行学习训练。建立的BP神经网络模型的参数设定如下，训练函数采用的是自适应学习率动量因子梯度训练法，输入层与隐含层之间的传递函数为对数S型函数logsig，隐含层与输出层之间的传递函数是正切S型函数tansig。期待误差为0.0001，学习速率设定0.0001，学习目标为0.00004，最大迭代次数为5000。 Table 6 Water quality evaluation results of water source and outbound stations based on BP neural network mode 时期 水源站水质类别 2008年 2009年 2010年 2011年 2012年 2013年 2014年 2015年 2016年 2017年 丰水期 II类 II类 II类 II类 III类 II类 II类 II类 II类 II类 平水期 I类 II类 II类 II类 II类 II类 II类 I类 I类 II类 枯水期 I类 II类 II类 II类 I类 I类 II类 II类 I类 I类 全年平均 II类 II类 II类 II类 II类 II类 II类 II类 II类 II类 时期 出库站水质类别 丰水期 II类 II类 II类 II类 III类 II类 II类 II类 II类 II类 平水期 I类 II类 II类 II类 II类 II类 II类 I类 I类 II类 枯水期 I类 I类 II类 I类 I类 II类 I类 II类 I类 I类 全年平均 II类 II类 II类 II类 II类 II类 II类 II类 II类 II类 表6. 基于BP神经网络模型的水源站和出库站水质评价结果 BP神经网络模型对桃林口水库水源站和出库站水质评价结果水质类别基本一致。如表6所示，枯水期水质优于平水期和丰水期，水源站十年中有五年的枯水期水质为I类水质，出库站十年中有七年的枯水期水质为I类水质；水源站十年中有两年的枯水期水质为I类水质，出库站十年中有三年的枯水期水质为I类水质；2012年水源站和出库站的丰水期水质类别都为III类水质。2008~2017年十年全年平均水质都为II类水质，丰水期除2012年外，都为II类水质，满足集中式饮用水水源地水质指标要求。BP神经网络模型对桃林口水库水源站和出库站水质评价结果表明，平水期和枯水期水期时，出库站的水质优于水源站的水质。 4.4. 三种方法的比较 单因子评价法作为我国最常用的水质评价方法，简单易行，在桃林口水库这种污染浓度不大，污染状况简单的环境下，单因子评价法可以对桃林口水库水质做出定性的评价，判定出水源站和出库站2008~2017年十年的丰、平、枯水期的水质等级，结果表明，桃林口水库水质除总磷外，2008~2017年各项指标全年平均、丰、平、枯水期均达到II类水质目标要求，全因评价达到III类水质目标要求，满足集中式饮用水水源地水质指标要求。环境管理部门是可以将单因子评价方法运用于环境影响评价过程的，单因子评价法有利于水环境的保护，但是会在一定程度上降低水域的功能，尤其对于污染情况复杂的水域，单因子评价法将无法发挥出水环境的综合作用。 综合污染指数法计算方法相对来说较为复杂，可以对水质进行定量的分析，对比出水源站和出库站两个监测站点的水质状况，并能分析出污染分担率，但无法判定水库水质的等级。通过综合污染指数法可以看到，总磷、高锰酸盐有指数、五日生化需氧量这三项水质指标对桃林口水库的水质影响较大。 BP神经网络模型只通过水质标准进行学习，摒弃了人为干预，获得较为复杂的非线性处理的能力，BP神经网络模型是基于多个水质指标的综合评价，在一定程度上对单因子评价法的不足进行弥补，更具有客观性。丰水期时水源站和出库站在两种方法评价下的评价结果等级差别不大，只有2015、2016年时单因子评价法评价结果为III类水质，BP神经网络模型评价结果为Ⅱ类水质；平水期时水源站和出库站在两种方法评价下的评价结果等级差别也不大；但枯水期时水源站和出库站在两种方法评价下的评价结果等级差别较大，水源站评价结果完全一致的有5次，出库站评价结果完全一致的只有3次，BP神经网络模型评价下枯水期水库水质多为Ⅰ类水质；水源站和出库站的全年平均在两种方法评价下的评价结果等级几乎一致。可以看出BP人工神经网络模型评价得出水质类别结果是明显优于单因子评价法得出的水质类别结果，这是由于在BP人工神经网络模型评价水质类别的过程中，采用的是一种更为客观的方式，基于多个水质指标的综合评价，因此得到了一个与单因子评价法相较下较为客观的评价结果。