沈阳地下水水质变化趋势分析与预测.doc

沈阳市地下水水质变化趋势预测与分析 张国祥 张亚峰 边大忠 才 军 （沈阳市自来水总公司） 摘 要： 为掌握沈阳市地下水水质变化规律,保证城市供水水质安全,利用地下水长期水质监测数据,采用灰色系统理论,通过建立水质预测模型,对沈阳市地下水典型水质项目进行预测和分析。 关键词：水质 预测模型 灰色系统理论 Abstract: To have a good command of the changing rule of ground water quality in Shenyang, and assure the security of water supply and water quality, according to the long term testing data of ground water quality, using the grey system theory, through establishing the water quality forecasting model to forecast and analysis the typical ground water quality items of Shenyang. 沈阳市是东北地区的中心城市，全国重要工业基地之一，同时也是以开发利用地下水资源作为城市主要供水的城市。多年来，由于区内地下水补给量不足和部分地区地下水过量开采，并由于城市工业废水和生活污水的任意排放，工业废渣和生活垃圾的任意堆放以及农业上化肥、农药、除草剂的广泛施用，使区内特别是近浑河地区市政水源井遭到污染的可能性加大。因此，预测和研究地下水水质变化趋势对保障城市供水水质安全十分必要。为此，本文利用国家城市供水水质监测网沈阳监测站多年的水质监测数据，采用灰色系统理论对沈阳市地下水水质进行了预测和分析,以期对掌握地下水水质变化规律,保证城市供水水质安全提供帮助。 1水质预测模型的建立 本文运用灰色系统理论、通过建立灰色模型进行的水质预测。现行的比较常用的灰色模型有：灰色简单模型、灰色新还原模型、灰色残差模型、灰色新还原残差模型、DGM模型和费尔哈斯模型，我们运用最简单的也最常用的灰色模型，即灰色简单模型，简称为GM（1，1）模型。 1.1灰色微分方程 灰色系统理论通过对一般微分方程的深刻剖析定义了系列的灰导数，从而使我们能够利用离散数据系列建立近似的微分方程模型： （1－1） 其中为x的导数，x为的背景值；a，uGM（1，1）表示一阶的，一个变量的微分预测模型，用于时间序列预测的是其离散形式的模型。 设原始系列为 其1－AGO系列X（1）为： 对一阶生成数列x(1)，建立GM（1，1）模型 （1－2） 由导数的定义有，因为一般预测的系列都在时间上是离散的，所以我们以离散的形式表示，则有： 又由于离散的关系，我们取x(1)(k)为x(1)(k)和x(1)(k-1) （1－3） 其中。称（1－4）式为GM(1，1) （1－4） 1.3模型参数求解 式（1－1）中，a、u及。 对于（1－2）的方程组，用最小二乘法求解，和一元线性回归的参数估计方法相同，可得 （1－5） 式中：， 1.4 GM（1，1）预测 在求出模型的参数后，下一步的工作就是进行预测了。 式（1－2）即GM（1，1） （1－6） （1－7） 即为GM（1，1）x(1)(0)=x(0)(1),则： （1－8） （1－9） 我们依据掌握的区内地下水水质监测情况选择了具有多年水质监测的市政水源井作为主要水质预测的点位。本次主要选择了位于不同水文地质单元，属于不同地下水动态类型，具有一定的代表性的10个井监测井，分别编号为:1#、2#、3#、4#、5#、6#、7#、8#、9#、10#监测井。 2.2水质预测项目选定 根据根据区内地下水质长期监测项目，水质预测项目应该是相对稳定和不宜分解，且具有一定的代表性，为此本次水质预测项目选择为总硬度、硫酸盐、氯化物、硝酸盐。 3水质变化趋势预测结果与分析 选择1995-2003年水质监测井多年检测资料，选用枯丰水期平均值作为时间序列及相应的数据序列，假定今后水质监测井周围环境维持目前状况，利用GM（1，1） 硫酸盐 氯化物 硝酸盐 2004 132.5