CN114066243B - 一种多指标耦合的地表型水源地安全风险评估方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种多指标耦合的地表型水源地安全风险评估方法,其属于饮用水水源保护风险评估技术领域。一)采用人工神经网络模型进行地表型水源地水质综合评价;二)采用美国环境保护署(USEPA)推荐的健康风险评价法对地表型水源地健康风险进行评估;三)根据污染发生频率、存在时间,针对地表型水源地开展水质污染风险评价;四)采用层次分析法计算上述指标在水质安全风险评价中的权重,进行地表型水源地水质安全风险评估。针对地表型水源地开展科学综合的水质安全评价,指导有关部门开展有效的水源地保护措施,保障人民饮水安全,促进经济社会发展。
Description
技术领域
本发明涉及多指标、多评价等级情况下的流域地表型饮用水水源水质风险评价模型与实现方法。
背景技术
当今社会水环境问题严峻,由于污废水排量的增加,生态环境破坏以及生活垃圾等的处理不到位导致的水污染问题越来越多,导致地表型水源地水质受到不同程度的污染。水源污染的因素多种多样,不同水源地水质评价的风险也不尽相同,单一或仅以多个水质指标开展水源地风险评价并不科学及直观,各水质指标间的非线性关系也无法准确表达,并且各评价指标与评估等级之间的隶属关系非常复杂,目前尚无统一的处理方法。
我国《地表水环境质量标准(GB3838-2002)》中采用的是单因子评价法,它是以水质最差指标作为最终的评价结果,虽然评价严格,但缺乏科学性与综合考虑,评价结果过于保守,无法对同一类别的水质开展区分。现有的水质评价方法对各水质指标间的联系考虑不足,针对权重分配问题,往往是采用打分法,不够精确。
针对地表水源地水质安全风风险评价,现有的技术比较单一,主要还是采用评估者主观评价,主观评价往往会漏掉一些关键因素,同时受个人主观感受影响较大,评价结果缺乏客观准确性。
因此建立一套针对地表型水源地水质安全风险评估科学全面、综合准确的评估方法尤为重要,将水源地水质安全准确全面的评估出来,能针对性的建立水源地保护措施,保障人民饮水安全,促进经济社会发展。
发明内容
本发明目的是针对现有技术不足,提供一种多体系耦合的水源地水质安全综合评价方法。
本发明的技术方案:一种多指标耦合的地表型水源地安全风险评估方法,包含以下步骤:1)步骤一:分别获取水质综合评价值、水质健康风险评价值、水质污染风险评价值;
所述水质综合评价值得出方式为:结合水源地地质环境条件、上游污染源情况,综合考虑选择水质评价指标,构建人工神经网络水质评价模型,采用人工神经网络法进行地表型水源地水质综合评价得分;
所述水质健康风险评价值得出方式为:采用USEPA推荐的人体化学致癌物、非致癌物健康风险评价模型,开展地表型水源地中污染物引起的健康风险值,得到健康风险得分;
所述水质污染风险评价值得出方式为:根据新西兰水质污染定性评价法,将污染源排入流域影响水源地的概率大小由低到高分为I、II、Ⅲ、IV、V五个级别,结合地表型水源地污染物类型、污染发生频率、与污染持续时间,进而得到水质污染评价得分;
2)步骤二:以水质综合评价、水质健康风险评价、水质污染风险评价三个评价模型,在专业的层次分析法计算软件yaahp12.6软件中建立的层次结构模型,生成判断矩阵,通过1-9标度法确定三个模型的最终权重,通过模型计算地表水水源安全风险评估值,得到安全风险评价结论;
采用如下公式计算地表水水源安全风险值:
R=∑Ri×Wi
公式中各变量含义如下:
R:地表型水源地水源安全风险值
Ri:分别为水质综合评价值、水质健康风险评价值、水质污染风险评价值
Wi:为各指标对应的权重
最后结果地表型水源地水源安全风险等级分为很低(Ⅰ)小于20分、低(Ⅱ)20~40分(不包含)、中(Ⅲ)40~60分(不包含)、高(Ⅳ)60~80分(不包含)、极高(Ⅴ)80~100分。
步骤二所得的权重为:水质综合评价0.51、水质健康风险评价0.3、水质污染风险评价0.19。
所述水质健康风险评价得分计算时先将水质健康风险等级分为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ五个等级,将水质健康风险等级转换为100分制,
水质健康风险等级Ⅰ的健康风险范围为0~1.0×10-6(a-1)、健康风险得分0~20分;
水质健康风险等级II的健康风险范围为1.0×10-6~5.0×10-5(a-1)、健康风险得分20~40分;
水质健康风险等级III的健康风险范围为5.0×10-5~1.0×10-4(a-1)、健康风险得分40~60分;
水质健康风险等级IV的健康风险范围为1.0×10-4~1.0×10-3(a-1)、健康风险得分60~80分;
水质健康风险等级V的健康风险范围为1.0×10-3~2.6×10-3(a-1)、健康风险得分80~100分。
水质健康风险评价值考虑的人体化学致癌物为镉、砷、六价铬,人体化学非致癌物为铜、汞、铅、氰化物、氨氮、挥发酚、氟化物。
人体化学致癌物在饮用途径下所致平均个人健康风险计算如下:
Dig=Q×Ci/W
公式中各变量的物理含义如下:
为化学致癌物i经饮用途径的平均年致癌风险(a-1)
Dig为化学致癌物i经饮用途径的单位体积日均暴露剂量(mg·(kg·d)-1)
Qig为化学致癌物i经饮用途径的致癌强度系数(mg·(kg·d)-1),
L为人类平均寿命(a,一般取70)
Q为成人平均每日饮水量(L·d-1,一般取2.2)
Ci为化学致癌物i的质量浓度(mg/L)
W为人均体重(kg,人均体重按70计算)
Rc为所有化学致癌物的年健康风险之和(a-1)
非致癌物健康风险计算模型如下:
Djg=Q×Cj/W
公式中各变量的物理含义如下:
为非致癌物j经食入途径的平均个人致癌年风险(a-1)
Djg为非致癌物j经饮用途径的单位体积日均暴露剂量,mg·(kg·d)-1
RfDj为非致癌物j经食入途径的参考剂量(mg·(kg·d)-1),其中铜0.005、汞0.0003、铅0.014、氰化物0.037、氨氮0.97、硝酸盐1.6、挥发酚0.1、氟化物0.06
L为人类平均寿命(a,一般取70)
Q为成人平均每日饮水量(L·d-1,一般取2.2)
Cj为非致癌物j的质量浓度(mg/L)
W为人均体重(kg,人均体重按70计算)
Rn为所有非致癌物的年健康风险之和(a-1)
水质健康风险评价值R总=Rc+Rn。
所述水质污染风险评价值I、II、III、IV、V五个级别,I级污染发生概率<5%、污染物风险评分0~10分,
II级污染发生概率5%~30%、污染物风险评分10~30分,
III级污染发生概率30%~50%、污染物风险评分30~50分,
IV级污染发生概率50%~70%、污染物风险评分50~70分,
V级污染发生概率70%~100%、污染物风险评分70~100分。
本发明的有益效果:本发明一种多体系耦合的地表型水源地水质安全风险等级评估方法采用构建的人工神经网络模型进行水质综合评价,突出了水质指标间的非线性关系,使得评价结果更为科学合理。采用USEPA健康风险评价模型,定量计算水源地水质健康风险值。采用层次分析法计算模型间的权重关系,计算地表型水源地水质安全风险,根据风险等级划分原则进行安全风险等级确认;这就使得评估结果简单明了,便于给出具体结论。综上,本发明技术方案为技术人员、水源地管理人员提供了一种科学客观、操作简单,评价结果一致性好的地表型水源地水质安全风险评估方法。
附图说明
图1是本发明流程图;
图2是本发明使用到的人工神经网络模型图。
具体实施方式
下面对本方法进行详细解析以方便对本发明技术方案更好的理解。
一种多指标耦合的地表型水源地安全风险评估方法包含以下几个步骤:
步骤一:水质综合评价。根据水源地水质影响因素,结合水源地上游污染源,确定水质评价指标,采用Matlab(R2020b)软件中自带的Deep Learning Toolbox神经网络工具箱(如图2所示),构建水质人工神经网络模型,对输入数据集与目标数据集进行标准化处理;确定隐含层数据源,构建神经网络;设定各层传递函数、最大允许步长、模型精度等,输出层为水质评价得分,如表1分为5级;当模型满足设定精度时,保存模型,进行水质综合评价,根据表1确定水质综合评价得分。
表1水质综合评价得分表
步骤二:水质健康风险评价。根据美国环境保护署(USEPA)推荐的人体健康风险评价模型,依据国际癌症研究机构(IACR)和世界卫生组织编制的分类系统选择镉、砷、铬(六价)为化学致癌物,选择铜、汞、铅、氰化物、氨氮、挥发酚、氟化物为非致癌物分别进行健康风险评价。
化学致癌物在饮用途径下所致平均个人健康风险计算如下:
Dig=Q×Ci/W
公式中各变量的物理含义如下:
为化学致癌物i经饮用途径的平均年致癌风险(a-1)
Dig为化学致癌物i经饮用途径的单位体积日均暴露剂量(mg·(kg·d)-1)Qig为化学致癌物i经饮用途径的致癌强度系数(mg·(kg·d)-1),如表2所示:
表2化学致癌物Qig值
L为人类平均寿命(a,一般取70)
Q为成人平均每日饮水量(L·d-1,一般取2.2)
Ci为化学致癌物i的质量浓度(mg/L)
W为人均体重(kg,人均体重按70计算)
Rc为所有化学致癌物的年健康风险之和(a-1)
非致癌物健康风险计算模型如下:
Djg=Q×Cj/W
公式中各变量的物理含义如下:
为非致癌物j经食入途径的平均个人致癌年风险(a-1)
Djg为非致癌物j经饮用途径的单位体积日均暴露剂量,mg·(kg·d)-1
RfDj为非致癌物j经食入途径的参考剂量(mg·(kg·d)-1),如表3所示
表3非致癌物RfDj值
L为人类平均寿命(a,一般取70)
Q为成人平均每日饮水量(L·d-1,一般取2.2)
Cj为非致癌物j的质量浓度(mg/L)
W为人均体重(kg,人均体重按70计算)
Rn为所有非致癌物的年健康风险之和(a-1)
地表型水源地水质健康风险计算公式如下:
R总=RC+Rn
将水质健康风险等级分为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ五个等级,如表4所示,将健康风险等级转换为100分制。
表4水质健康风险评价值
步骤三:水质污染风险评价。将污染源排入流域影响水源地的概率大小分为I、II、Ⅲ、IV、V五个级别,根据污染物进入水体次数、影响时间等考虑最终确定污染发生概率,再由污染发生概率大小确定污染物风险评分。
表5水质污染风险评价分
步骤四:地表水水源安全风险值。地表型水源地水质安全风险评价中水质综合评价、水质健康风险评价、水质污染风险评价得分分别由上述步骤一、步骤二、步骤三获得,采用层次分析法计算软件yaahp12.6最终计算上述水质综合评价、水质健康风险评价、水质污染风险评价的权重结果如下表6:
表6三种评价方法的权重
Claims (6)
1.一种多指标耦合的地表型水源地安全风险评估方法,其特征在于,包含以下步骤:1)步骤一:分别获取水质综合评价值、水质健康风险评价值、水质污染风险评价值;
所述水质综合评价值得出方式为:结合水源地地质环境条件、上游污染源情况,综合考虑选择水质评价指标,构建人工神经网络水质评价模型,采用人工神经网络法进行地表型水源地水质综合评价得分;
所述水质健康风险评价值得出方式为:采用USEPA推荐的人体化学致癌物、非致癌物健康风险评价模型,开展地表型水源地中污染物引起的健康风险值,得到健康风险得分;
所述水质污染风险评价值得出方式为:根据新西兰水质污染定性评价法,将污染源排入流域影响水源地的概率大小由低到高分为I、II、Ⅲ、IV、V五个级别,结合地表型水源地污染物类型、污染发生频率、与污染持续时间,进而得到水质污染评价得分;
2)步骤二:以水质综合评价、水质健康风险评价、水质污染风险评价三个评价模型,在专业的层次分析法计算软件yaahp12.6软件中建立的层次结构模型,生成判断矩阵,通过1-9标度法确定三个模型的最终权重,通过模型计算地表水水源安全风险评估值,得到安全风险评价结论;
采用如下公式计算地表水水源安全风险值:
R=∑Ri×Wi
公式中各变量含义如下:
R:地表型水源地水源安全风险值
Ri:分别为水质综合评价值、水质健康风险评价值、水质污染风险评价值
Wi:为各指标对应的权重。
2.如权利要求1所述的一种多指标耦合的地表型水源地安全风险评估方法,其特征在于,步骤二所得的权重为:水质综合评价0.51、水质健康风险评价0.3、水质污染风险评价0.19。
3.如权利要求1所述的一种多指标耦合的地表型水源地安全风险评估方法,其特征在于,所述水质健康风险评价得分计算时先将水质健康风险等级分为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ五个等级,将水质健康风险等级转换为100分制,
水质健康风险等级Ⅰ的健康风险范围为0~1.0×10-6a-1、健康风险得分0~20分;
水质健康风险等级Ⅱ的健康风险范围为1.0×10-6~5.0×10-5a-1、健康风险得分20~40分;
水质健康风险等级Ⅲ的健康风险范围为5.0×10-5~1.0×10-4a-1、健康风险得分40~60分;
水质健康风险等级Ⅳ的健康风险范围为1.0×10-4~1.0×10-3a-1、健康风险得分60~80分;
水质健康风险等级Ⅴ的健康风险范围为1.0×10-3~2.6×10-3a-1、健康风险得分80~100分。
4.如权利要求1所述的一种多指标耦合的地表型水源地安全风险评估方法,其特征在于,水质健康风险评价值考虑的人体化学致癌物为镉、砷、六价铬,人体化学非致癌物为铜、汞、铅、氰化物、氨氮、挥发酚、氟化物。
5.如权利要求1所述的一种多指标耦合的地表型水源地安全风险评估方法,其特征在于,人体化学致癌物在饮用途径下所致平均个人健康风险计算如下:
Dig=Q×Ci/W
公式中各变量的物理含义如下:
为化学致癌物i经饮用途径的平均年致癌风险,a-1
Dig为化学致癌物i经饮用途径的单位体积日均暴露剂量,mg·(kg·d)-1
Qig为化学致癌物i经饮用途径的致癌强度系数,mg·(kg·d)-1
L为人类平均寿命,a,取70
Q为成人平均每日饮水量,L·d-1,取2.2
Ci为化学致癌物i的质量浓度,mg/L
W为人均体重,kg,按70计算
Rc为所有化学致癌物的年健康风险之和,a-1
非致癌物健康风险计算模型如下:
Djg=Q×Cj/W
公式中各变量的物理含义如下:
为非致癌物j经食入途径的平均个人致癌年风险,a-1
Djg为非致癌物j经饮用途径的单位体积日均暴露剂量,mg·(kg·d)-1
RfDj为非致癌物j经食入途径的参考剂量,mg·(kg·d)-1
L为人类平均寿命,a,取70
Q为成人平均每日饮水量,L·d-1,取2.2
Cj为非致癌物j的质量浓度,mg/L
W为人均体重,kg,按70计算
Rn为所有非致癌物的年健康风险之和,a-1
水质健康风险评价值R总=Rc+Rn。
6.如权利要求1所述的一种多指标耦合的地表型水源地安全风险评估方法,其特征在于,水质污染风险评价值I、II、Ⅲ、IV、V五个级别,
I级污染发生概率<5%、污染物风险评分0~10分,
II级污染发生概率5%~30%、污染物风险评分10~30分,
Ⅲ级污染发生概率30%~50%、污染物风险评分30~50分,
IV级污染发生概率50%~70%、污染物风险评分50~70分,
V级污染发生概率70%~100%、污染物风险评分70~100分。
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Citations (3)
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---|---|---|---|---|
JP2005182451A (ja) * | 2003-12-19 | 2005-07-07 | National Institute Of Advanced Industrial & Technology | 環境対策を含む企業マネージメントの評価方法およびその評価システム |
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---|---|---|---|---|
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---|---|---|---|---|
JP2005182451A (ja) * | 2003-12-19 | 2005-07-07 | National Institute Of Advanced Industrial & Technology | 環境対策を含む企業マネージメントの評価方法およびその評価システム |
CN106846178A (zh) * | 2017-02-13 | 2017-06-13 | 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院 | 一种河流型水源地综合安全评价方法 |
CN107832579A (zh) * | 2017-11-08 | 2018-03-23 | 中科宇图科技股份有限公司 | 一种参数本地化的水环境健康经济损害评价方法及系统 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
曲阜市大沂河水体重金属污染及健康风险评价;于霞等;《水污染及处理》;20131031;第1-6页 * |
甘肃黄土塬典型地区窖水水质分析及健康风险评价;张国珍等;《安全与环境学报》;20211011;第22卷(第5期);第2823-2831页 * |
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