基于云模型的农业面源污染敏感性等级评价

Evaluation of sensitivity level of agricultural non-point source pollution based on cloud model

对农业面源污染的地区进行敏感性等级划分,从而针对不同等级的地区因地制宜地开展不同标准、不同力度的治理工作。选取化学需氧量(COD)、总氮(TN)、总磷(TP)排放强度作为农业面源污染敏感性等级评价的3个指标,按照不敏感(Ⅰ)、轻度敏感(Ⅱ)、中度敏感(Ⅲ)、高度敏感(Ⅳ)4个等级确定分级标准,采用熵权法确定各指标权重,提出了一种基于云模型的农业面源污染敏感性等级评价方法,并引用某流域28个县(区、市)的数据进行实例验证与分析。结果表明,对最大隶属原则有效度属于最低效范围的结果施行加权平均原则,可提升评价结果的可信度;采用云模型进行农业面源污染敏感性等级评价,可信度达96.4%;相比GIS技术,云模型对中度、高度敏感级别的模糊评价更倾向严格,对这些地区的面源污染治理要求提出更高标准。研究结果表明该方法具有可行性,可为农业面源污染地区科学制定治理措施、配置治理资源提供有益参考。