长江水质的评价和预测方法_毕业论文.doc

长江水质的评价和预测方法 摘 要 本文首先分析了国家水质评价标准（国标）的缺点，提出了两种改进的定量评价模型：反向传播人工神经网络模型（BPANN），用以与同类水质进行综合比较；进化的单因子法——分段归一化单因子标识指数模型（SUSFV），用以对特定水质的三项污染指标做更为详细的评分。将原始数据代入这两个模型，利用MatLab和C程序求值，再分别对这两个模型与国标进行相关性检测，证明了这两个模型的正确性，同时分析了三种评价方法各自的优势。其次，为了找出长江干流上的污染源，我们提出了河流输入输出响应差分模型（IORD），并且应用了一维污染物传递模型求得了IORD模型中的污染物传递系数矩阵。将原始数据代入IORD模型，通过C程序求解，可以得到干流两断面间河段的输入污染物总量和浓度的数据，对所得数据进行分析即可以找出主要污染源和次要污染源所在的地区。对于IORD模型的检验，我们通过其与长江支流流域污染程度的定量统计分析结果作比较得出，最后确定了近一年多长江干流高锰酸盐和氨氮的主要污染源，也说明了IORD模型的准确性是比较高的。对长江水质十年内的分析和未来十年的预测，我们首先利用了考虑非点源的改造IORD模型得出一组粗略的预测解。然后利用线性函数描述了排污浓度对时间（年份）的关系，得出各污染指数在没有有效治污手段下的发展趋势。在要求可饮用水，Ⅳ、Ⅴ类水和劣Ⅴ类水分别占总量80%，20%和0%的条件下，分别使用BP神经网络（BPANN）和多元回归分析（MRA）实现排污指标的计算，并通过MatLab程序求解，发现BPANN的结果优于MRA，因此决定选择BPANN进行计算，得到了临界排污浓度为0.0225的结论。以此求出了每年应治理的污水量，还对计算中可能出现的不精确情况提出了有效解释。最后，通过分层次的污染分析提出污染的综合治理和长江流域优化管理的建议。 一、问题重述 长江作为我国第一、世界第三大河流，其水质的污染程度日趋严重，已引起了政府部门和专家们的高度重视。针对现今的污染状况，专家已发出“长江生态10年内将濒临崩溃”的警报。 本题给出长江沿线17个观测站（地区）近两年多主要水质指标的检测数据，以及干流上７个观测站近一年多的基本数据（站点距离、水流量和水流速）。通常认为一个观测站（地区）的水质污染主要来自于本地区的排污和上游的污水，而长江干流的自然净化能力可以认为是近似均匀的。 在以上规则和其他符合实际的假设条件下，根据两年的详细数据做出定量的水质评价，并分析各地区的水质污染状况。 分析长江干流近一年多主要污染物高锰酸盐指数和氨氮的污染源所在地区。 假设不采取更有效的治理措施，通过分析过去10年的主要统计数据，对长江未来10年水质污染的发展趋势做出预测，并求出未来10年内如果每年都要求长江干流的Ⅳ类和Ⅴ类水的比例控制在20%以内，且没有劣Ⅴ类水,每年需处理污水的量。 对解决长江水质污染问题提出切实可行的建议。 二、 基于BP神经网络和单因子法的水质评价模型 1、 评价方法概述 我们准备从两个方面展开，对长江近年的水质情况做分析：一是单一项目统计分析，用来作为分析污染源地点的基础。二是地区水质综合污染分析，用来作为治理难度预测的基础。这两个方向，前者是对特定地区每种污染物进行统计，这有利于对此地区的污染情况进行解析建模，数值计算，函数拟合，或者远景预测；而后者是将特定地区的各种污染综合起来以进行横向比较，从而对治理工作力度分配起到指导作用。 2、 国标评价方法及其缺点[1] 题目附录3中《长江流域主要城市水质检测报告》（下简称《报告》）的类别鉴定是同国标GB3838-2002给出的《地表水环境质量标准》进行比较，直接以各污染类别评分的上界定义水质情况，这是一种单因子分析法，例见表1（取自《报告》中2003年06月发布的17个城市水体污染分析）。 从表中易见此方法的不足之处：无法在同一类别的水中看出水质的区别。如表1中有11项都属于Ⅱ等水质，无法判断它们在该类别中所处程度，即是更接近Ⅰ等，还是Ⅲ等；而且各地的污染指标实际互有优劣，仅从《报告》的评定类别无法综合评价。需要设定其他的评估标准，建立更准确的模型。 注：pH在两年中仅在321号即2004年12月江西南昌处于劣Ⅴ类，其他都符合要求，故建模和检验中暂不予考虑 表1 发布日期：2003-06 序号 点位名称 主要监测项目(单位:mg/L) 水质类别 DO CODMn NH3-N 本月 1 四川攀枝花 6.8 0.2 0.1 II 2 重庆朱沱 8.41 2.8 0.34 II 3 湖北宜昌南津关 7.81 5.8 0.55 III 4 湖南岳阳城陵矶 6.47 2.9 0.34 II 5 江西九江河西水厂 6.19 1.7 0.13 II 6 安徽安庆皖河口 6.54 3.2