安宁螺旋洗砂机价格的简单介绍

摘 要：

为解决干旱扬水灌区地下水环境状态受多因素耦合影响而难以定量化描述的难题安宁螺旋洗砂机价格，以甘肃省景电一期灌区为例安宁螺旋洗砂机价格，基于灌区多级地下水水文驱动主导因素构建复合评价指标体系安宁螺旋洗砂机价格，运用CM-AHP和因子分析法对评价指标进行指标赋权。通过最小二乘法优化组合权重模型得到指标综合权重，将评价矩阵与综合权重矩阵相乘得到综合评价云模型。最终以云数字特征的形式对研究区2009年、2014年及2018年的地下水环境风险状态进行了可视化表达。研究结果表明：研究区各时期地下水环境风险状态综合评价云分别为R2009=(0.775 1,0.034 2,0.003 4)、R2014=(0.796 7,0.034 2,0.003 4)、R2018=(0.818 3,0.033 9,0.003 3),各时期地下水环境风险状态分别为“较高(Ⅳ级)”—“中等(Ⅲ级)”“较高(Ⅳ级)”趋近于“中等(Ⅲ级)”“中等(Ⅲ级)”—“较低(Ⅱ级)”,地下水环境状态呈良性演化态势。浮动云的熵值、超熵值均较小，表明评判结果可靠度较高，能够客观揭示研究区实际地下水环境风险状态演化过程。该方法可为指导研究区及相似研究区定量揭示地下水环境风险状态及探寻水环境生态响应平衡机制提供有益参考。

关键词：

景电灌区;地下水;云模型;优化组合;环境风险状态;水环境;水质评价;干旱区;

作者简介：

徐存东(1972—),男，教授，博士，主要从事灌区水土环境监测与评估方面的研究。E-mail:xcundong@126.com;

*王鑫(1998—),男，硕士研究生，主要从事灌区水土环境监测与评估方面的研究。E-mail:2430674734@qq.com;

基金：

国家自然科学基金项目(51579102);

中原科技创新领军人才支持计划(204200510048);

浙江省重点研发计划(2021C03019);

甘肃省水利科研与计划项目“石羊河流域农业水土资源配置与区域生态环境协同优化研究”(2021-20);

引用：

徐存东，王鑫，刘子金，等． 基于云模型的干旱扬水灌区地下水环境状态综合评价［J］. 水利水电技术( 中英文) ，2021，52( 12) : 166-177.

XU Cundong，WANG Xin，LIU Zijin，et al． Cloud model-based comprehensive evaluation of groundwater environmental status in arid pumping irrigation area［J］. Water Ｒesources and Hydropower Engineering，2021，52( 12) : 166-177.

在我国西北干旱荒漠区，水资源是控制区域生态系统演化及水土环境变迁最重要的因子。地下水作为主导干旱区生态环境本底的一种水资源影响要素，其内在驱动过程及开发利用所引起的水文过程是受多介质参与、多层次驱动、多因素耦合的模糊过程。受经济社会发展对地下水资源的过度依赖以及掠夺式开发所影响，干旱荒漠区地下水资源环境风险不断升级。且这种风险升级过程在以提灌方式为主导的人工绿洲地下水资源分异过程中表征的更为明显。因此开展干旱扬水灌区灌溉背景下受多因素耦合影响的地下水资源环境风险状态等级评估与演变分析研究，以期进一步在此基础上探明干旱荒漠区地下水演化驱动过程的动力学机制及耦合关系，对于实现干旱荒漠区水资源可持续利用与空间优化配置具有重要意义。

近些年来，随着研究技术手段与研究方法的不断发展，针对地下水资源及环境状态的相关研究已取得了丰硕成果。有关学者主要从区域水化学特征、人类活动与地下水资源的互馈关联机制、地下水水质演化变迁过程等多个方面开展研究。其中，郑能展等基于单因子评价法、改进内梅罗指数法等多重水质评价方法，对河套灌区工程建设运行前后的地下水水质变化分异过程进行了定量化揭示，结合灌区地下水水质实际动态演化过程，提出了一套适用于相似研究区的理论体系；TOKATLI采用危害指数(HI)、危害商(HQ)、癌症风险(CR)等健康风险评价方法，从公共卫生角度对额尔盖尼河流域的地下水重金属浓度进行分析评价，得到了砷和铬是流域最具危险性的有毒元素；EI BILALI等利用摩洛哥Berrechid含水层地下水水质参数的样本数据，以电导率(ES)、温度(T)、PH值为输入变量，运用Boosting(Adaboost)、随机森林(RF)等模型对灌溉水水质指标进行预测与评价，结合研究区地下水水质实际状况，建立了适用于相似区域的地下水水质预测模型；BERNI等通过对摩洛哥赛斯平原地下水中农药的萃取，利用两种不同质谱法进行提取物残留分析，评估了研究区地下水环境与生态风险。云模型是一种可以良好解决客观现实中模糊、随机性问题的理论方法，可实现定性概念与定量表示之间的转换，能够规避专家在描述地下水影响因子时的主观性及经验性的干扰，通过云数字特征来定量揭示研究区地下水环境风险状态。其中，康小兵等基于云模型建立水质评价体系，对西昌市某地区地下水水质进行了评价；李科等提出一种优化混合交叉赋权-联系云耦合模型，对安宁河中游太和段地下水质量进行评价。以上研究取得了丰富的成果，但总体来看，目前研究主要集中于受地质空间异质性、人类活动随机性以及水文条件差异性等因素背景下主导的大区域尺度地下水水环境监测、模拟与评估。但针对受灌溉背景主导的干旱扬水灌区这种以中小尺度为单元的地下水环境状态演化动态的揭示仍有不足之处，而地下水环境状态与水土环境、人类干扰、自然因素的响应关系在干旱区则表现的更为剧烈。此外，地下水环境状态演化变迁过程是多指标参与、多要素关联及多层次驱动的复杂模糊系统。如何准确揭示这种复杂模糊系统中各控制要素发生与关联过程的层次性以及相互影响的不确定性，对于精准评估地下水实际的环境状态具有重要意义。

鉴于此，本文以景电一期灌区为研究区，将环境多层次因素引入到评价指标体系中，运用CM-AHP和因子分析法对评价指标进行指标赋权，通过最小二乘法优化组合权重模型得到指标综合权重。耦合评价云与综合权重得到研究区地下水环境风险状态的综合评价云，通过正向云发生器定量描述地下水环境风险状态，最终对研究区2009年、2014年及2018年地下水实际环境风险状态进行了综合评价，为区域地下水环境风险评估提供方法借鉴。

1.1 研究区概况

景电灌区横跨甘、宁、蒙三省，位于甘肃省中部、黄河西端，是西北干旱区大型电力提灌工程之一。其中，一期灌区内纵横河道40多条，多为季节性行洪沟道，径流量主要来源于降水补给，泄洪时径流部分入渗，部分流入黄河。灌区内水资源经历提水—灌溉—入渗—潜水—地下水—灌溉回归水的转换过程，因而研究区内的地表水和地下水之间具有不可分割的联系，其地下水补给条件为：(l)灌溉入渗的补给；(2)径流与潜流的补给；(3)降水的补给。灌溉入渗和降雨通过渗入于基岩裂隙和沟谷砂砾石中形成地下水，由于地表水的匮乏，灌区地下水资源存在形式主要以灌溉潜水为主。

研究区地下水水质敏感程度较高,水体中常规指标如铁、铬、溶解性固体等的含量处于Ⅲ、Ⅳ类水标准之间，其他指标含量位于Ⅲ类水标准及其以上，灌区水质多为Ⅲ、Ⅳ类水。前期地下水过度开采，对地下水水质和水量产生负面影响，在灌区正常运行以来，灌溉水入渗使地下水的矿化度和盐离子浓度升高，通过溶质运移导致土壤次生盐渍化，极大影响土地生产质量；灌区区域内洗砂厂、水泥厂等工厂的废水中含有机和无机化合物，如汞、铬等有害物，其排放增加了地下水水质恶化的风险；城市生活污水、垃圾渗滤液、污水处理时产生的污泥及填埋污泥时产生的渗沥液对周围环境造成污染，城市生活污水中的油脂、蛋白质等有机物质经过水体循环至地下水，消耗水中溶解氧，释放硫化氢、甲烷等导致水质恶化，农业种植面积大、化肥和农药的大量施用以及畜禽养殖产生的粪污，通过渗透对地下水和土壤造成损害。在以上多层次因素的耦合影响下，研究区地下水环境状态存在一定的风险。一期灌区地理位置如图1所示。

图1 一期灌区地理位置

1.2 构建干旱扬水灌区地下水环境风险评价指标体系

干旱扬水灌区地下水环境状态在调水灌溉、人类活动和当地气候、水文地质条件的共同作用下，区域原有的地下水环境发生了变化。评价指标的确定影响结果的准确性，参考文献[21,22]结合景电灌区地下水环境现状及特征，以可操作性、数据可获取性、完整性及层次性为原则，将区域环境特征、水体主要指标含量、污染源及主要污染受体作为评价指标，从区域地下水环境的地下水特征、灌溉水特征、人类活动影响、土壤特征及区域气候特征5个层次30个指标构建了干旱扬水灌区地下水环境状态评价指标体系，如图2所示。其中，表征地下水特征的状态可由地下水pH值、Zn含量、溶解性固体含量、总硬度等进行描述；表征灌溉水特征的状态可由灌溉水pH值、HCO-3含量等进行描述；表征人类活动影响的状态可描述为生活垃圾污染、种植结构、提水灌溉面积、地下水可开采、工业废水污染；表征土壤特征的状态可描述为土地类型、含水率、紧实度、颜色、根系、质地；表征区域气候特征的状态可描述为降水量、蒸发量、空气湿润度、温度。

[21] 刘姝媛，王红旗.某地下水水源地污染风险评价指标体系研究[J].中国环境科学，2016,36(10):3166-3174.LIU Shuyuan,WANG Hongqi.Establishment of a groundwater pollution risk assessment index system and its application at a groundwater sources[J].China Environmental Science,2016,36(10):3166-3174.

[22] 李月.同江地下水水源地环境污染风险评价指标体系的建立与研究[D].哈尔滨：东北林业大学，2016.LI Yue.Establishment of index system about risk of Tongjiang groundwater resource pollution[D].Haerbin:Northeast Forestry University,2016.

图2 地下水环境风险评价指标体系

依据《中华人民共和国地下水环境质量标准》(GB/T 14848—2017)、土壤分级标准以及相关研究成果等，结合研究区自身水文地质条件、经济社会条件建立灌区地下水环境状态评语集为D={Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ},分别用低风险Ⅰ、较低风险Ⅱ、中风险Ⅲ、较高风险Ⅳ、高风险Ⅴ来进行描述，具体划分如表1所列。

由于评价指标量纲的非一致性，需要对个评价指标的量纲影响进行标准化处理。标准化后的评价指标等级划分如表2所列。当评价指标与地下水环境状态成正相关时，运用式(1),当评价指标与地下水环境状态成负相关时，运用式(2),综合标准化运用式(3)

1.3 数据来源

本研究选定代表性年份为：2009年灌区续建配套1 a, 灌溉面积4.80万hm2,年提水量4.51亿m3;2014年灌区耕地和居民点面积显著增加，灌溉面积6.05万hm2,年提水量4.60亿m3;2018年代表灌区现状，灌区人口密度降低，植被覆盖度增大，灌溉面积6.05万hm2,年提水量4.60亿m3。景电灌区各项评价指标具体数据获取来源如表3所列。

指标权重是模型综合评价的中心部分，为使评价结果可以贴近研究对象的真实状态，同时能够充分利用专家意见和避免其主观因素的影响，采用CM-AHP和因子分析法对指标进行主客观赋权，并利用最小二乘法对指标优化组合赋权得到最终权重，基于正向云发生器对等级云和综合评价云数字特征进行可视化表达。

2.1 云模型概述

为反应客观世界中某些概念的模糊性与随机性，李德毅创造出一种通过语言值来实现定性与定量之间转换的模型，即云模型。其中，正态云模型被用于多项科学研究领域中。

令U为一个定量论域，W为U上的定性概念，如果值xi∈U,且x为定性概念W上的一次随机实现，则每个不同的x都有相对应的确定度μ(xi)∈[0,1],即

称论域U上x的分布为云模型，多个云滴组成云模型，且各个独立云滴拥有独立的x与μ(x),一个云滴是此定性概念在论域空间中的一次具体实现。这种实现使语值中的模糊性连接随机性，形成定性、定量彼此映射，不确定性是此实现自身具有的特性。

云模型由期望Ex、熵En和超熵He来整体表征一个定型概念，如图3所示。

图3 云模型的指标等级图及三个参数

2.2 CM-AHP模糊赋权

先通过CM-AHP将评价指标予以主观赋权，然后结合云模型与1～9标度法表示相对重要度，构建指标判断矩阵，如表4所列。

结合云模型标度准则表与浮动云定义，集成专家的评判结果，然后运用方根法得出地下水环境风险评价指标的权重，从而得出权重云模型，具体计算公式如下

2.3 FA分析指标荷载

因子分析法通过评价指标之间内部的关联性，将一些具有复杂相关性的变量组合为少数综合因子，且运用评价指标自身的信息化大小去进行指标客观赋权。对数据指标变量进行标准化处理后，得到所需相关矩阵Q,应用SPSS软件分析旋转矩阵Q,依照特征值λi与累计贡献率得出主因子，并计算得到旋转后的主因子函数

式中，ai为指标荷载系数。

最后依据指标函数得出指标权重vi。

2.4 最小二乘法的优化组合权重模型

对于地下水环境风险评价，将两种不同赋权法结合得出的评价结果，其偏差越小，说明此结果越优。因此，运用最小二乘法进行权重优化组合，以此得到综合权重，即

2.5 构建等级云模型及确定地下水环境风险状态

评定干旱扬水灌区地下水环境风险等级的两边界限定值[C1,C2],由于限定值自身有模糊度，需要对其适量调整，经正态云转换关系式求出干旱扬水灌区地下水环境风险评价指标边界云的数字特征。根据“50%关联度”规则得到云熵En,求得邻近的等级云在边界处存在分隔模糊，表现出环境风险等级在划分时具有模糊性。正态云(Ex,En,He)计算如下

由于He反映了云的离散程度，需对其进行一定程度的修正，当He>En3Ηe>En3时，部分云滴会变得过于离散，此点也因此被称为正态云的雾化点，超过此点，云模型会呈现雾化、远离正态。令En和He成线性相关，取其相关系数S=0.1。

根据表1指标风险状态分级标准，结合专家打分结果，得到各指标对应的环境风险状态等级，即得到含有30个云模型的评价矩阵V,即

评价云矩阵V乘以综合权重矩阵W,得到干旱扬水灌区地下水环境风险综合评价云模型，即

通过正向云发生器生成综合评价云图，使其直观反映干旱扬水灌区地下水环境风险状态及发展态势。

以地处西北干旱区的景电灌区为研究区，聘请相关专家3人、灌区工作人员4人及管理人员3人，根据灌区区域实际状况，对因素层的各项指标环境风险状态进行赋值评价，并通过算术平均处理来降低主观因素的影响。

3.1 确定评价指标综合权重

结合浮动云的定义，基于云模型标度分别构建因子判断矩阵与指标判断矩阵，运用式(5)—(7)计算出指标基于云的期望Ex、熵En、超熵He。组合因子与指标基于云的权重参数，得到指标基于云参数的主观权重ui(Exi,Eni,Hei),权重结果如表5所列。

运用SPSS分析得到评价指标之间的相关性，运用式(9)得到综合指标函数，其中指标荷载系数可视为客观权重

运用式(10)—(14)所示的基于最小二乘法的优化组合权重模型，求得评价指标综合权重W。

3.2 基于浮动云模型的地下水环境风险评价

结合表1及式(15)—(17),得到环境风险状态综合浮动等级云模型数字特征，如表7所列。

基于MATLAB将评价标准各风险状态等级的云数字特征进行仿真显示，形成地下水环境风险状态等级云图，如图4所示。

图4 地下水环境风险状态等级云图

为确定最小二乘法优化组合赋权的云模型评价方法的有效性，联合灌区相关调查和数据资料，根据10名专家评判结果确定各指标对应的环境风险等级，得到各指标云数字特征，如表8所列。

通过式(19)得到干旱扬水灌区2014年地下水环境风险综合评价云为R2=(0.796 7,0.034 2,0.003 4),依据上述模型得到研究区2009年及2018年地下水环境风险综合评价云分别为R1=(0.775 1,0.034 2,0.003 4)、R3=(0.818 3,0.033 9,0.003 3),基于MATLAB生成地下水环境风险综合评价云图，将其显示在等级云图中，如图5所示。

图5 地下水环境风险状态综合评价云图

由图5可以发现，干旱扬水灌区2009年、2014年及2018年地下水环境风险评价浮动云分别为“较高(Ⅳ级)”—“中等(Ⅲ级)”、“较高(Ⅳ级)”趋近于“中等(Ⅲ级)”、“中等(Ⅲ级)”—“较低(Ⅱ级)”,同时综合评价云云滴分布集中，其熵、超熵分别为0.034 2、0.003 4,其值较小，He/En小于1/3,反映云滴较为集中，雾化度相对较低，评价结果与实际状态偏离度相对较低，说明评价结果可靠度较高。

由图5可知，2009—2018年景电一期灌区地下水环境风险状态逐渐降低。究其原因，主要是因为区域灌溉水主要通过黄河水提水灌溉来实现，减少了地下水开采灌溉，有效的缓解了地下水超采状态；农作物种植结构发生了改变，增加了经济作物和少水作物的种植占比，减少了地下水消耗；常住人口减少，污水处理技术升级，降低了水体污染风险；植被覆盖度逐年变大，提升了植物根部对水分的吸收，增加地表水对地下水的补给量；提水灌溉对地下水进行了渗透补给，且灌区根据实际地形地质条件，开挖明渠排碱沟、建设暗管暗道排水工程，疏导地下水排泄路径，以降低地下水埋深及地下水矿化度。

本文将云模型与传统的AHP法结合构建了基于云模型的干旱扬水灌区地下水环境状态综合评价模型，对景电一期灌区地下水环境状态进行评价。从综合评价结果得到，2009—2018年研究区地下水环境状态呈良性演化态势，结合朱兴林、温钦钰的研究成果可知，评价结果与景电灌区实际地下水环境状态呈现一致。文章基于多指标参与、多要素耦合影响过程，围绕区域环境特征、水体主要指标含量、污染源及主要污染受体等因素构建了综合评价指标体系，对以往忽略多层次因素对地下水环境的影响进行了补充，对揭示灌溉背景下以中小尺度为单元的地下水环境状态演化动态存在的不足之处做出了很好的响应。通过因子分析与最小二乘法组合赋权，增加了评价指标权重的客观性，提高了评价结果的可信度，引入云模型，克服了地下水环境存在的模糊性和主观性的干扰，实现了地下水环境风险状态定性概念与定量表示之间的转换，同时对研究区单个指标与地下水环境状态进行了客观揭示。

本文的研究区是干旱内陆灌区，属于典型干旱荒漠区，故文中建立的综合评价指标体系的研究适应性还有待商榷，对于其他地域类型的研究区，还要根据当地实际情况对评价指标体系进行优化调整。由于客观因素的限制，在样本年份选择、指标等级划分等方面有待进一步分析与优化，如何探明连续年份下指标负荷分布与水环境状态之间的影响关系，将是今后的研究重点。

(1)研究区各时期地下水环境风险状态综合评价云分别为R2009=(0.775 1,0.034 2,0.003 4)、R2014=(0.796 7,0.034 2,0.003 4)、R2018=(0.818 3,0.033 9,0.003 3)。熵和超熵分别为0.034 2、0.034 2、0.033 9和0.003 4、0.003 4、0.003 3,表明评价结果波动性弱，可靠度较高，基本符合灌区地下水环境风险状态的实际情况。

(2)研究区2009年、2014年及2018年地下水环境风险状态分别为：“较高(Ⅳ级)”—“中等(Ⅲ级)”、“较高(Ⅳ级)”趋近于“中等(Ⅲ级)”、“中等(Ⅲ级)”—“较低(Ⅱ级)”,地下水环境状态呈良性演化态势。

(3)本文基于CM-AHP、因子分析法、最小二乘优化组合赋权模型、正向云发生器原理集成构建了适用干旱扬水灌区地下水环境风险状态的综合评价模型。将评价结果以3个云数字特征进行了可视化表达，克服了传统评价方式存在的模糊性、随机性、离散性等不确定性特征，使得评价结果更加丰富可信。可作为一种定量评价灌区地下水环境风险状态的新思路。

水利水电技术（中英文）

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