水质模型研究进展及发展计划趋势.doc

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1、.-水质模型研究进展及发展趋势专业：环境工程类指导教师：日期：2012 / 6 / 3水质模型研究进展及发展趋势摘要：运用系统分析技术进行水污染控制系统的规划是现代水质管理的基础和依据，水质模型对整个规划过程起着至关重要的作用。文章较详细地综合评述了近年来国内外水质模型的研究进展与应用过程中普遍存在的一些问题及其主要表现、成因，并评价了水质模型研究的发展趋势。关键词: 水质模型；研究进展；存在问题；发展趋势水质模型是污染物在水环境中变化规律及其影响因素之间相互关系的数学描述， 它既是水环境科学研究的内容之一，又是水环境研究的重要工具。它的研究涉及到水环境科学的许多基本理论问题和水污染控制的许多

2、实际问题。它的发展在很大程度上取决于污染物在水环境中的迁移、转化和归宿研究的不断深入，以及数学手段在水环境研究中应用程度的不断提高。水质模型在理论上从最初的质量平衡原理发展到现在的随机理论、灰色理论和模糊理论；在实际应用上，从最初的城市排水工程设计发展到现在的污染物水环境过程模拟、水环境质量评价，污染物水环境行为预测，水生物污染暴露程度分析和水资源科学管理规划等水环境保护的各个方面；在研究方法上，从最初的解析解和浓度表达发展到现在的以人工神经网络模拟辅助解析、及与地理信息系统( GIS) 相结合的数值解和逸度表达法。这些成果都极大地推动了水环境管理技术的现代化。一、 水质模型研究进展近年来，水

3、质模型的研究取得了很大进展，主要体现在以下几个方面:1、 包括水生食物链在内的多介质环境生态综合模型由于复杂的物理、化学和生物过程的结果，释放到环境中的污染物在大气、水、 土壤和植被等许多环境介质中进行分配，由污染物引起的可能的环境影响与它们在各种环境单元中的浓度水平和停留时间密切相关。为了综合描述它们之间的相关关系，产生了多介质环境综合生态模型。多介质环境是指大气、水体、土壤、 生物等组成的总环境体系，其中水体是核心。多介质环境数学模型可将各种不同的环境单元内部的污染物变化过程与导致污染物跨过介质边界的过程相联系， 构成一个能描述在多介质环境中污染物转化和介质间物质迁移的表达式。R. Tan

4、ner et al.对工业过饱和盐水蒸发池中的生物群食物链进行了研究， C. Fall et al.针对五氯代苯酚在改良的地下水系统中的分布建立了模型， H. Y.Zhou et al.研究了沉积物中所吸附的多氯联苯( PCBs) 量与罗非鱼体内多氯联苯 ( PCBs) 的富集量之间的关系。由于还没有对污染物在各种介质之间的迁移过程有更充分的认识，现有的多介质环境模型在处理实际问题时不得不对污染物在介质间的迁移过程作近似假设，许多参数的随机性给模型预测结果带来不确定性。所以，这类模型还只能给出一种趋势预测，而不是状态的精确预报。多介质环境模型的主要目的是污染物对人体或生物进行暴露分析( Exp

5、osure Analysis) ，并对废物处的危险性进行评价。因此，只有将食物链模型与多介质环境模型联合起来，构成更为综合的模型，才能更好地适应实际应用的需要。2、 模型不确定性的研究由于环境的水文条件具有很大的随机性，这就导致了水环境数学模型输出的不确定性。为了提高模型的精确度和结果的可靠性，有必要对模型不确定性进行研究。Andrews k.Takyi分析了模拟- 优化模型中不确定性的来源有: ( 1) 污染物的排放量和河流背景值的随机性； ( 2) 估计模型参数所需的河流和水质资料的不充分; ( 3) 对污染物传输过程和水质管理系统的简化缺乏充分的认识。他还为水质管理建立了多重实现( Mu

6、ltiple Realization) 模型，该模型在单个优化模拟中同时融入几条可能的河流和背景污染排放量或实现值。这一技术在水质管理的经济性和可靠性之间产生一条权衡曲线。为了产生权衡关系，在单个优化模型中同时融入几种可能的设计条件背景值。这一模型既简单， 且和那些传统的随机模型相比， 能为复杂的和随机的水质管理系统提供更切实际的描述。此外，该模型通常能比传统的模拟 ) 优化模型产生更有效的费用 ) 可靠性关系曲线。Michael D. Sohn et al.8为了估计和减小地下水流量的不确定性和预测污染物化学转移的不确定性，开发了贝叶斯#蒙特卡罗( Bayes Monte Carlo Met

7、hods) 不确定性分析方法。该方法采用工程推断来估计和用现场观测数据来更新污染源的特征参数、化学转移参数，以及假定的水文结构中的不确定性。Alaa H. Aly.et al.在不确定性情况下，运用神经网络和遗传算法( GA) 来优化地下水去污系统的设计。这一方法包括: ( 1) 用遗传算法来找到全局最优解答；( 2) 并入神经网络来模拟遗传算法内的反应表面( response surface) 。这一方法在实际样本和不同优化背景下的应用表明，它需要较少的水力传导实现( hydraulic conductivity realizations) ，并且可在可靠性和处理设施能力之间产生一条权衡曲线

8、。由于水环境条件具有很大的随机性，为了提高模型的精确度和输出结果的可靠性，对模型的不确定性分析方法的研究， 目前是、今后仍然是水质模型的研究热点之一。3、 模糊数学在水环境数学模型中的应用如前文所述，水文环境条件有很大的随机性，要定量分析相关关系有很大的困难，此外,水质的变化是连续的，而我们的水质标准中的污染物浓度的表示却是不连续的。为了解决这一矛盾，很有必要应用模糊数学中的相关概念， 模糊数学在水环境方面也有很多应用。Y.Y.Yin etal.运用模糊关系分析( FRA) 模型来分析大量的不同的备选方案，同其它的在不确知情况下影响评价的多准则方法相比， FRA 法在数据的可获得性、需求的计算

9、能力和结果说明上有优势。K.sasikumar et al.成功地建立了污染负荷分配的模糊模型( the fuzzy waste load allocation model) 。该模型在考虑污染控制部门和污染物排放单位之间的利益目标冲突下，能够提供经济的和技术上可行的方案。当然，如何合理地把水质模型和模糊数学相结合，还有待于环境科学工作者与计算数学工作者们进一步的研究。4、 与人工神经网络( ANNs) 相结合人工神经网络( Artificial Neural Networks) 就是模仿人脑的工作方式而设计的一种计算方法，它可用电子或光电元件实现，也可用软件在常规计算机上仿真; 或者说人工神

10、经网络是一种具有大量连接的并行分布式处理器，它具有通过学习获取知识并解决问题的能力，且知识是分布存储在连接权( 对应于生物神经元的突触) 中，而不是像常规计算机那样按地址存在特定的存储单元中。近几年来， 人工神经网络在水质模型方面的应用取得了飞速的发展。T. R. Neelakantan etal.用人工神经网络建立了水库运行的模拟- 优化模型。Marina campolo et al用 ANNs 来预测河流枯水期的流量并得出结论: 当它与水质模型相结合时对河流的水质管理非常有用。Binzhang et al.结合贝叶斯概念和( Bayesian Concepts) 组合的 NN 来预测集水区

11、的径流量。V.chanramouli et al.用动态规划和 ANN 来模拟多水库水系的运行方案。Sharad kumar Jain用ANNs 开发了综合的沉淀速率曲线。ANNs 被用作胡克和吉维斯非线性规划( Hooke and Jeevesnonlinear programming) 模型的子模型，来寻求水库运行近似最优方案。结果表明，该模型比常规的模拟- 优化模型结果更精练。此外，ANNs还可应用于水系模型的误差更新。随着 ANNs 的不断发展和完善，在环境工作科学者们的努力之下，相信 ANNs 在水质模型方面的应用将会更深入、更全面、 更系统， ANNs在水环境科学中的应用仍将是今后

12、相当长时间内的热点之一。5、 水质模型与地理信息系统( GIS) 相结合地理信息系统( GIS) 以具有地理位置的空间数据为研究对象，以空间数据库为核心，采用空间分析和建模的方法，适时提供多种空间的和动态的资源与环境信息。它涉及人工智能、环境工程、规划理论、地学、数学等多种学科和专业。地理信息是有关地理实体的性质、特征和运动状态的表征，它是对表征地理特征与地理现象之间的地理数据的解释。而地理数据包括空间位置、属性特征及时域特征三部分。空间位置数据描述地物所在位置; 属性数据是属于一定地物，且描述其特征的定性或定量指标；时域特征是指地理数据采集或地理现象发生的时段/ 时刻( 在水污染控制规划中，

13、如: 污染源相关指标、断面监测指标、突发事件等发生的时间等) 。空间位置、属性及时间是地理空间分析的三个基本要素， GIS 的概念描述一般都包含这三层意思。由于地理信息系统( GIS) 技术具有集水区空间特征分析，因此，A. Goonetilleke et al.认为它在城市水文中有相当大的作用。因为集水区的时空特征数据库的可获得性能够消除由于采用假设简化而引起的研究质量的减弱，这也从另一方面说明在城市集水区，土地用途的准确的时空解释的重要性。由于地理信息系统( GIS) 的空间特性对水质管理者很有帮助， William Dixon et al.在优化选取河网取样点时，首先就用地理信息系统(

14、GIS) 和成形理论以矩阵形式形成河网的数学描述。随着计算机在大规模数据处理方面能力的提高，地理信息系统( GIS) 一定会在水环境科学中取得越来越多的应用， 水质模型和地理信息系统( GIS) 的结合仍将是今后的研究重点之一。二、 水质模型的应用水质模型之所以受到科学工作者的高度重视，除了其应用范围广外，还因为在某些情况下它起着重要作用。例如，新建一个工业区，为了评估它产生的污水对受纳水体所产生的影响，用水质模型来进行评价就至关重要，以下将对水质模型的应用进行简要评述。1、 污染物水环境行为的模拟和预测污染物进入水环境后，由于物理、化学和生物作用的综合效应，其行为的变化是十分复杂的，很难直接

15、认识它们。这就需要用水质模型( 水环境数学模型) 对污染物水环境的行为进行模拟和预测，以便给出全面而清晰的变化规律及发展趋势。用模型的方法进行模拟和预测，既经济又省时，是水环境质量管理科学决策的有效手段。目前对这一方面的报导很多，T . Iwane et al.研究了处理过的污水排入河流后，对河流中的对抗生素有免疫作用的细菌的可能影响， A.Baeza et al.对塔霍河从西班牙的 Caceres 到葡萄牙的 Alentejo 河道中氚(3H) 浓度水平的时空演变进行了分析研究。Anbo Liu et al.在细菌的细胞组织聚合体存在的条件下，对菲在土壤中的动态解析行为进行了观察和模型预测。

16、但由于模型本身的局限性，以及对污染物水环境的行为的认识的不确定性 计算结果与实际测量之间往往有较大的误差，所以模型的模拟和预测只是给出了相对变化值及其趋势。对于这一点，水质管理决策者们应特别注意。2、 水质管理规划水质规划是环境工程与系统工程相结合的产物，它的核心部分是水环境数学模型。确定允许排放量这类水质规划，常用的是氧平衡类型的数学模型。求解污染物去除率的最佳组合，关键是目标函数的线性化。而流域的水质规划是区域范围的水资源管理，是一个动态过程，必须考虑 3 个方面的问题: (1)水资源利用利益之间的矛盾；(2)水文随机现象使天然系统动态行为( 生活、工业、灌溉、废水处置、自然保护) 预测的

17、复杂化；(3) 技术、社会和经济的约束。为了解决这些问题，可将一般水环境数学模型与最优化模型相结合，形成所谓的水质管理模型。近几年来开发了许多新的水质管理模型，Muhammad Shafqat Ejaz et al.用模拟优化方法来求河流的农业废水和生活污水负荷的优化管理， Sasikumar et al.用模糊优化方法来进行河流系统的水质管理， Donald H.Burn用模拟优化方法来进行河流系统水质管理，通过结合模拟) 优化方法来建立水质管理模型，Amit K. Sinha et al.用行为分析算法来优化确定非线性多目标水库体系的规模。V.Chan -dramouli et al.结合

18、神经网络和动态规划方法来建立水库体系的水质管理模型，S. Alireza etal.用非线性规划法进行地下水质管理。水质管理模型已有很成功的应用。3、 水质评价水质评价是水质规划的基本程序。根据不同的目标水质模型可用来对河流、湖泊( 水库) 、河口、海洋和地下水等水环境的质量进行评价。现在的水质评价不仅给出水体对各种不同使用功能的质量，而且还会给出水环境对污染物的同化能力以及污染物在水环境浓度和总量的时空分布。水污染评价已由传统的点源污染转向非点源污染，这就需要用农业非点源污染评价模型来评价水环境中营养物质和沉积物以及其它污染物。如利用贝叶斯概念( Bayesian Concepts) 和组合

19、神经网络来预测集水流域的径流量。研究的对象也由过去的污染物扩展到现在的有害物质在水环境的积累、迁移和归宿31。4、 污染物对水环境及人体的暴露分析( Exposure Analysis)由于许多复杂的物理、 化学和生物归宿以及迁移过程在多介质环境中运动的污染物会对人体或其它受体产生潜在的毒性暴露，因此，出现了用水质模型进行污染物对水环境即人体的暴露分析( Exposure Analysis) 。Daniel J. Fisher et al.对水生物有机体在有氨和无氨存在的条件下， 连续或间断暴露于氯和溴下的相对准确的毒性进行了研究。David A. Pillard et al.就苯并三唑和苯并

20、三唑衍生物对三种水生生物的毒性进行了研究。 Jill A. Kostel et al.用一种新的实验室河流系统来研究水生附着生物层中 PCBs( 多氯联苯) 暴露的生态学影响。此外，污染物对人体或生物的暴露分析的文献报道还有很多，但许多研究都是在实验室条件下的模拟，研究对象也比较单一，范围也不广泛，如何才能够建立经济有效的对多种生物体的综合的暴露分析模型，还有待于环境科学工作者们去探索。5、水质监测网络的设计水质监测数据是进行水环境研究和科学管理的基础， 对于一条河流或一个水系， 准确的监测网站设置的原则应当是: 在最低限量监测断面和采样点的前提下获得最大限量的具有代表性的水环境质量信息，即既

21、经济又合理、省时。对于河流或水系的取样点的最新研究采用地理信息系统( GIS) 和模拟的退火算法等来优化选择河流采样点，Richard et al.曾经使用修正的经典容量技术来优化水质监测网络，通过引入修正的梯度搜索算法来实现。结果表明，该方法能够适用于多种实际情况，并且比由 Sharp发表的河流取水点规划的拓扑优化方法更优。三、现阶段水质数学模型研究存在的主要问题经过多年的努力，水质数学模型在基础研究和应用研究两个方面获得了极大进展，但其发展和应用过程中还存在不少问题。水质数学模型现存问题范围水质模型现存问题主要表现原因国内空间维数有待提高、模拟范围不全面, 前后处理能力以及通用性不强水质与

22、水动力模型的耦合不够未开发出在国内外广泛使用的模型软件 能够模拟的水质变量有限综合考虑点源与非点源关系的模型鲜见数据的分析、计算、查询与显示能力欠缺,模拟结果缺乏交互性不能真实地反映水体对污染物物理迁移过程的影响经济原因使开发单位常依据具体研究对象特点开发模型；对多种水质变量的迁移转化规律认识不足；各学科之间交叉不够；水体流场常被作为已知值或忽略水体流速的空间分布差异缺乏必要的监测数据与实验支持实际应用中常需大量简化,许多模型参数只能被看作是常数或者被忽略经济实力不强,基础条件薄弱 环境保护工作投人不足国外对数据要求高,在缺乏充足水质资料的国家与地区使用率低,具体使用时常要简化前期工作量大、建

23、设周期长,许多参数难以准确度量与估计模型结构复杂、参数众多,模型 应用需完备的监测资料与实验数据支撑国内外缺乏统一考虑地下水与地表水之间相互转换的综合水质模型二者基本互相独立,彼此间的影响只作为一种边界条件来体现表达二者之间相互转换量的数值模拟模型难于计算大多数模型的源代码未公开或无法获得技术支持,不利于学习与交流使用者难 以根据实际情况对模型进行改进或者二次开发经济原因 ，知识产权保护模拟结果不精确模型参数需反复率定，模型的的模拟结果只是对实际情况的近似体现污染物在水中的迁移转化机理未完全明确；水质模型本身及求解过程中存在不确定性事故预警与风险分析能力有待加强确定性的模型输出结果,提供的水质

24、信息不够丰富由确定性模型的本质决定不确定性研究不足,确定性与多种不确定性研究方法在水质模型中的耦合还有待完善研究多集中在假设河道均匀的一维、稳态方面；各种不确定性方法的耦合多局限于水质评价模型当中不确定性模型的研究还处于探索阶段对各种不确定性理论原理认识不足,多学科之间的交叉不够四、 水质模型研究的发展趋势综观水质模型的研究历史和应用前景以及水环境科学今后的发展，笔者认为水质模型研究的发展趋势为模型的非线性解析方法的研究， 这一领域的主流可能为:1、 模型不确定性的分析由于水环境的复杂性，在利用非线性规划方法来建立水质模型过程中，不可能把所有影响因素都考虑进去，一般只把那些主要因素考虑进去而忽

25、略那些次要因素。因此，不可避免地会给模型的结果产生不确定性，模型不确定性有模型参数的不确定性和模型解析的不确定性。克服这些不确定性对模型预测精度和可靠性的负面影响的研究，是今后相当长时期内水质模型研究的重点。2、 基于人工神经网络(ANNs) 的水质模型的研究随着科学技术的不断发展，计算机硬件及软件技术的突飞猛进，计算机必将在计算能力方面，人工智能模拟能力方面取得巨大的进步。因此，以之为基础的人工神经网络( ANNs) 在水质模型方面的应用研究必将随着人工智能模拟的进步而取得蓬勃发展，而对此方面的研究相信会成为环境科学工作者的研究热点。3、 基于地理信息系统( GIS) 的水质模型的研究随着计

26、算机技术在大规模数据处理方面和数据实时成像技术方面取得巨大的成就，与之紧密相连的地理信息系统( GIS) 必将在水环境科学中有广阔的应用前景。目前，对这一方面的研究国际上已有众多报道，但在实践中的应用还没有取得满意的结果。随着科学技术的不断发展，地理信息系统( GIS) 在水污染控制方面的实践应用将会更加完善，并取得长足的进步。五、总结对比国外在水质数学模型的研究与应用方面所取得的成就，国内还存在着很大差距。这种差距主要体现在模型开发的通用性、全面性、界面以及模型建立所需的资料等方面。当然，随着中国经济的发展以及民众环保意识的增强，通过我们的努力，就能与发达国家缩小明显差距。纵观国内外水质模型

27、的研究不论是模型的空 间维数,还是可以模拟的水质组分都达到了一个很高的发展阶段，多维模型软件用成熟，水质模拟组分最多可达二三十个，不仅能对“非生命物质”，如有机污染指标BOD、DO、泥沙、重金属、油、悬浮颗粒物、有机有毒物质进行模拟，还可以对诸如藻类、浮游生物、底栖动物等水生生物进行模拟；模型的应用范围也由单一的湖泊、水库、河流向流域性综合水域发展，地理信息系统在模型中得到了广泛应用，但综合性以及不确定性水质模型研究不足等诸多问题还有待进一步解决。综合考虑地表径流、地下水流以及水生生态系统的水动力与水质模型系统以及水质模型不确定性的研究在现在以及将来都将是国内外水质模型研究的重要方向。水质数学

28、模型融合了许多学科的知识，具有明显的交叉学科性质，因此将其发展完善还需要一个很长的过程。参考文献:【1】 傅国伟， 程声通. 水污染控制规划1M2. 北京: 清华大学出版社， 1985。【2】 谢永明. 环境水质模型概论1M2. 中国科技大学出版社， 1996。【3】 叶常明. 水环境数学模型的研究进展1J2. 环境科学进展， 1993， 1(1) : 74- 80。【4】 阎平凡， 张长水等. 人工神经网络与模拟进化计算1M2. 北京: 清华大学出版社，2000。【5】 邱东如. 内分泌扰乱化学品对动物的影响和作用机制1J2. 环境科学研究， 2000， 13( 6) : 52- 57。【6

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