## 中文标题 基于目标参考的熵权指数解读地表水水质监测数据:以中国潭江流域为例

《Frontiers in Environmental Science》:Target-referenced interpretation of surface water quality monitoring data using entropy-weighted indices: a case study of the Tanjiang River Basin, China

【字体: 大 中 小 】 时间:2026年08月28日 来源:Frontiers in Environmental Science 4.4

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   常规监测数据为河流水质评价和流域管理提供了重要基础。本研究应用目标参考评估框架,将地表水水质监测数据与断面特定监管目标相关联进行解读。通过将熵权水质指数(Water Quality Index, WQI)与基于目标参考条件相结合,采用水质合规指数(Water

  

常规监测数据为河流水质评价和流域管理提供了重要基础。本研究应用目标参考评估框架,将地表水水质监测数据与断面特定监管目标相关联进行解读。通过将熵权水质指数(Water Quality Index, WQI)与基于目标参考条件相结合,采用水质合规指数(Water Quality Compliance Index, WQCI)对观测水质状况与指定管理目标之间的相对距离进行综合解释。研究分析了2019–2024年中国潭江流域80个监测断面的月度水质数据。首先使用熵权法推导指标权重计算常规WQI,再从相应监管水质类别推导目标WQI值,利用WQCI量化观测水质状况与指定管理目标之间的相对距离。结果表明,流域水质达标状况存在明显的时空差异。非汛期达标状况总体优于汛期,而若干监测断面表现出持续较低的达标稳定性。指标层面分析表明,溶解氧(DO)和化学需氧量(COD)对监测数据集中的时空分化贡献较强。与常规WQI相比,WQCI提供了关于相似总体水质评分在不同目标类别下是否对应不同达标压力的额外信息。本研究所用WQCI框架为将常规监测结果与监管目标相关联以及识别流域管理优先区域提供了一种实用方法。
## 论文解读文章

### 一、研究背景与意义

水质评估是流域管理的科学基础,可识别污染格局、评价环境标准符合性并支持污染控制与生态修复策略。传统单因子指数法通过比较观测浓度与标准限值确定水质等级,方法简单直观,但受最差指标主导,可能掩盖其他参数的有利状态。为克服此局限,综合水质指数(WQI)方法被广泛应用于河流和流域评估,然而传统WQI模型仍面临多项挑战:权重确定依赖确定性或专家分配方案,易引入主观性;聚合结构可能导致“掩蔽效应”,使某参数较差表现被其他参数良好值抵消;多数WQI模型仅描述总体水质状况,未明确量化观测水质是否满足断面特定监管或管理目标。熵权法(EWM)提供了可重复、数据驱动的权重规则,减少了主观依赖,但熵权反映的是数据变异性而非生态重要性或监管重要性。已发展的高级方法如模糊评价、灰色聚类和机器学习算法虽增强模型灵活性,但未能直接回答关键管理问题:观测水质是否满足指定监管目标。为此,研究人员以广东省潭江流域为案例,构建目标参考的水质合规指数(WQCI)评估框架,将熵权WQI与断面特定监管目标相关联,对2019–2024年80个监测断面的月度监测数据进行综合解析。该框架旨在补充而非替代既有WQI体系和法定合规评估,为将常规监测数据转化为管理相关信息提供了实用工具。论文发表在《Frontiers in Environmental Science》。

### 二、主要技术方法

研究人员基于潭江流域80个断面2019–2024年月度监测数据(原始数据5,292条记录),选取溶解氧(DO)、高锰酸盐指数(COD-Mn)、化学需氧量(COD)、氨氮(NH3-N)和总磷(TP)五项指标。数据经四分位距(IQR)法剔除异常值(248条,占4.69%,保留5,044条)并进行min-max归一化后,采用熵权法确定指标权重,分别计算观测WQI和基于断面监管目标的目标WQI,以二者比值定义WQCI。时间维度采用加法分解模型、Mann-Kendall趋势检验和Sen斜率估计;空间维度采用全局Moran's I、局部Moran's I和Getis-Ord Gi*统计量;通过替代权重方案、减少指标方案和bootstrap置信区间进行稳健性评估。

### 三、研究结果

**4.1 熵权结果**。熵权法计算显示,潭江流域五指标权重排序为DO(0.439)> COD(0.241)> COD-Mn(0.167)> NH3-N(0.088)> TP(0.065),表明DO时空变异性最大,对断面间水质区分贡献最强,COD和COD-Mn次之,而NH3-N和TP相对稳定。

**4.2 WQI结果分析**。80个断面中,11个断面指定为II类水质目标、41个为III类、28个为IV类。2019–2024年月均WQI整体介于0.50–0.70之间,月均WQCI介于1.3–1.6之间,表明流域月度复合均值总体上高于相应目标参考水平。

**4.3 WQI和WQCI的时间特征**。两者均呈现明显周期性:年初较高,随月份递增逐渐下降,6–9月降至最低(年内水质最差时期),汛后回升。年际上,2019–2022年最低WQI和WQCI值低于2023和2024年,且同月比较2023和2024年指数值普遍高于前几年,提示近年水质
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