内梅罗水质指数污染等级划分标准.docx

表1 内梅罗水质指数污染等级划分标准
P
＜1
1～2
2～3
3～5
＞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(℃)
—
2
PH值（无量纲）
6—9
3
溶解氧               ≥
2
4
高锰酸盐指数         ≤
15
5
化学需氧量       ≤
40
6
五日生化需氧量 ≤
10
7
氨氮       ≤
2.0
8
总磷 ≤
0.4
9
总氮 ≤
2.0
10
铜                   ≤
1.0
11
锌                   ≤
2.0
12
氟化物 ≤
1.5
13
硒                   ≤
0.02
14
砷                   ≤
0.1
15
汞                   ≤
0.001
16
镉                   ≤
0.01
17
铬（六价）           ≤
0.1
18
铅                   ≤
0.1
19
氰化物               ≤
0.2
20
挥发酚               ≤
0.1
21
石油类               ≤
1.0
22
硫化物               ≤
1.0
23
粪大肠菌群（个/L） ≤
40000

表3 水质评价计算方法

单因子污染指数
Pi = Ci / Si
Ci——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
S,,min

pHi —— pH监测值；
pH S,min ——评价标准值的下限；
pH S,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)、对决策矩阵作标准化处理，得到标准化矩阵，并进行归一化处理得：
(2)、计算第个指标的熵值：。其中。
(3)、计算第个指标的差异系数。对于第个指标，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：。
(4)、确定指标权重。第个指标的权重为：。

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中，对于效益型指标[51]，令
=
对于成本型指标，令
=
则得到的矩阵称为极差变换标准化矩阵。其优点为经过极差变换后，均有，且各指标下最好结果的属性值，最坏结果的属性值。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
即在决策矩阵中，对于效益型指标，令
=
对成本型指标，令
=
或
=
则矩阵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，变换后的和不一定同时出现。
3. 向量归一化法
即在决策矩阵中，对于效益型指标，令

对于成本型指标，令

则矩阵称为向量归一标准化矩阵。显然，矩阵的列向量的模等于１，即。该方法使，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
在中，令

其中，样本均值，样本均方差，则得出矩阵，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，方差为。
5. 等效系数法
对成本型指标，令
=
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：
=
关于成本型指标的标准化处理还有：
=
固定型指标的标准化方法
对于固定型指标，若设为给定的固定值，则标准化处理的方法主要有以下几种，即令

或

或

或

(4.15)式的特点是各最优属性值标准化后的值均为1，而各最差属性的值标准化后的值不统一，即不一定都为0。
若设和分别是人为规定的最优方案和最劣方案，在该情形下，还给出了效益型、成本型和固定型指标的新的标准化方法。
对效益型和成本型，有：

对固定型指标则有：

区间型指标的标准化方法
对区间型的指标，其指标标准化处理的方法主要有以下几式：
设，令

或令

显然，还可以简化为：

或令

或令

其中，是指给定的某个固定区间，即属性值越接近该区间越好。
偏离型指标的标准化方法
对越来越偏离某值越好的偏离性指标，一般有如下标准化公式：

或令
（对都有）
或令

偏离型指标是与固定型指标相对立的一种指标类型，它的公式使用可以用固定型指标的公式改造，但在使用时要注意其公式的适用范围。
偏离区间型指标的标准化方法
对偏离区间型指标，有如下标准化的方法：
令

或令

或令

其中，是某个固定区间，属性值越偏离该区间越好。偏离区间型指标是与区间型指标相对立的一种指标类型。