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基于SD-GIS 的水污染事故水质时空模拟研究.doc

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基于SD-GIS 的水污染事故水质时空模拟研究.doc

专业文档,值得下载专业文档,值得珍藏基于SDGIS的水污染事故水质时空模拟研究1张波1,2,孙强2,李顺2,3,王利强2,虞朝晖21.中国科学院遥感应用研究所,北京1001012.国家环境保护总局信息中心,北京1000293.北京师范大学资源学院,北京100875)摘要将一维河流水质系统动力学模型用于水质模拟,建立SD和GIS关联的概念框架,并基于组件式GIS和SD模型开发水污染事故水质模拟实验系统以2005年11月发生的松花江水污染事故为例,对特征污染物硝基苯浓度的时空变化进行了动态仿真模拟。结果显示通过建立SD和GIS的关联,能够实现水污染事故中污染物的时空分布模拟,以及基于模型参数的模型调控与情景分析,为突发水污染事故应急措施方案的优选提供科学、可行的依据。关键词系统动力学地理信息系统水污染事故时空模拟松花江中图法分类号TP79/X55文献标识码A一、引言水污染事故是我国环境事故最主要的类型之一。它的发生不但导致水体水质恶化,影响水资源的有效利用,而且使社会、经济的正常活动受到影响,对水生态环境造成严重危害。水污染事故发生后,污染物进入水体随水流迁移过程中受到水力、水文、物理、化学和生物等诸多因素的影响(徐孝平,1987),各因素之间存在着采用常规动力学方法难以表达的非线性关系。因此,从系统性和整体性出发,水污染事故中污染物的迁移、转化是一个典型的动态、复杂、非线性系统。动态复杂系统由于空间元素间的相互作用以及系统结构和功能随时间变化而变化,往往难于理解和模拟(AhmadandSimonovic,2004)。传统建模方法通常是分别考虑空间和时间的变化,而不是同时兼顾二者。为了更好地对动态复杂系统进行模拟,需要考虑到系统行为随时间的变化是由其空间状态的变化导致的,因此对动态复杂系统的模拟需要同时兼顾时间和空间的变化。在水污染事故应急过程中,管理部门迫切需要了解污染带的迁移状况以及污染物浓度在时间、空间两个维度上的变化,以便采取有效的应急措施。因此,针对水污染事故的水质模拟问题建立具有时空模拟能力的水质模型,模拟污染物随时间、空间的浓度变化,帮助决策者在二维空间上有效地掌控事故的发展变化趋势,则显得非常重要(张波,2007)。二、方法论系统动力学(SystemDynamics,缩写为SD)是一门研究信息反馈系统动态行为的学科,通过分析系统内部各组成部分之间动态、复杂的相互关系和交互作用,建立系统仿真模型,描述与解释系统的外在行为,寻求解决问题的正确途径(王其藩,1988)。水污染事故水质模拟问题的动态性、复杂性、非线性等特点,正是SD的优势所在,能够将其用于解决水污染事故中的水质模拟、预测以及模型调控等问题(张波,2007)。SD模型在时间尺度上模拟系统的动态行为是有效的,但却很难描述和模拟系统的空间要素及其状态,模拟结果仅仅通过图表等简单的形式表现,可视化程度低(裴相斌,赵冬至,2000)。因此针对复杂系统的时空模拟,仅仅依靠SD模型显然远远无法满足应用的要求。地理信息系统(GeographicInformationSystem,缩写为GIS)是一个采集、存储、分析和显示具有空间位置信息的计算机系统,是处理和分析地理数据的通用技术(陈述彭等,2000)。在水质模型与GIS的集成过程中,GIS是水质模型空间离散化、参数化以及可视化的有利工具(Liao,H.andTim.1997马蔚纯等,1998)。虽然GIS能够有效地管理、查询、表达、分析和处理静态的与地理空间分布有关的信息,但却难以描述和模拟具有时间概念的复杂的动态行为及其过程,不能展示空间对专业文档,值得下载专业文档,值得珍藏象的动态特征,在反映时间连续性、派生演绎系统语义信息以及表达动态变化过程方面,GIS还难以胜任(余洁,2002)。三、SD和GIS的关联与集成1、SD和GIS的关联需求考虑到SD在描述时间过程方面的优势及其具有的有限的空间模拟能力,以及GIS具有空间建模的能力但对时态模拟的不足,将二者关联起来,能够丰富和扩展两种分析技术的现有功能GIS作为SD模型的前处理工具能够大大减少数据准备和处理的工作量,能够增强空间数据的显示能力并揭示隐藏的空间关系同时,SD模型可以扩展GIS的空间分析功能,实现系统行为的动态模拟及趋势预测。通过GIS和SD的关联,在以空间分析为特色的GIS技术环境下融入时间动态模拟的SD模型,进行复杂系统的动态模拟和预测分析,使GIS和SD的现有功能得到扩展和延伸(AhmadandSimonovic,2004余洁,2002)。2、SD和GIS关联的概念框架SD和GIS的关联包括数据关联和语义关联两方面。数据关联数据和信息在GIS和SD之间的双向流通和交换,基于动态数据交换(DDE),通过Excel实现(图1)。首先由GIS通过Excel向SD模型提供空间信息,SD模型通过动态模拟在时间上确定空间特征的变化,然后通过Excel将其传递给GIS。建立SD和GIS的数据关联,就能够在时间和空间两个方面对数据进行分析和处理(AhmadandSimonovic,2001)语义关联将同一个数据、变量在SD和GIS中的不同表现形式进行关联和对照,通过在GIS中进行计算域的空间离散以及在SD中用数组的形式表示状态变量来实现。如果空间动态模拟对象是线状地物(例如,线状河流),需要将研究对象分段(将河流均匀划分为数段),SD中的状态变量以一维数组的形式表示,一维数组的每个元素对应着每个小段的状态变量值如果模拟对象是面状地物(如,面状湖泊),需要将研究对象进行网格划分,SD中的状态变量以二维数组的形式表示,二维数组的元素分别对应每个网格的状态变量值。这样就确定了SD变量在GIS中的空间分布。通过建立SD和GIS的关联,运行SD模型,计算每段(或网格)上的SD状态变量值,然后通过动态数据交换(DDE),能够将每段(或网格)的状态变量值在GIS中进行显示,分析和计算(张波,2007)。图1.SD与GIS的数据关联Fig.1ThedataintegrationofSDandGIS3、组件式GIS与SD模型的关联实现组件式GIS与SD模型的集成是SD与GIS关联的概念框架下的技术实现方法之一。组件式GIS与SD的嵌入式软件开发包不依赖于特定的开发语言,能够在一个通用的开发环境(如VisualStudio2005)中实现GIS功能,同时集成了SD模型的组件对象,以及其它辅助控件。在通用开发环境下,GIS与SD无须经过Excel进行数据传递,直接通过程序语言将SD模型的计算结果动态更新GIS中地理对象的相关属性,并基于更新后的属性值在GIS中进行实时显示和分析。集成开发环境负责调用组件GIS提供的控件以及SD模型计算的结果并实现与数据库的交互GIS专业文档,值得下载专业文档,值得珍藏控件负责空间数据的管理和模型运算结果的空间可视化表达利用SD软件提供的SDK开发包,通过模型DLL调用SD模型,接受系统提供的输入数据,进行模型计算,模拟结果以表格、曲线或者通过GIS控件以专题地图的形式由集成开发环境调用显示(郑泽梅,夏斌,张俊岭,2005),如图2所示。图2组件GIS与SD模型的集成框架Fig.2TheintegrationframeworkofComGISandSDmodel四、水污染事故水质模拟的案例研究1、研究背景及概况松花江流域位于中国东北地区的北部,东西长920km,南北宽1070km,流域面积55.68万km2,松花江干流东流至同江附近注入黑龙江,第二松花江和嫩江分别作为松花江的南、北两源。2005年11月13日,位于吉林省境内第二松花江段的吉林石化公司双苯厂发生爆炸事故,造成了硝基苯、苯、苯胺等污染物流入第二松花江,产生的污染带达80公里,对水体造成了污染。污染带顺松花江干流向下迁移,在同江附近汇入黑龙江,流经黑龙江流域后从黑龙江省抚远县流入俄罗斯境内并最终入海。松花江水系支流众多,由于事故发生在冬季,河流均已进入冰冻期,流量较小。在对研究区域概化时只考虑干流,对支流汇入导致干流水量的增加可以考虑增加干流河段的河流流速进行简化处理。研究区域为松花江干流哈尔滨苏家屯断面至桦川断面之间的河段,其中选择五个监测数据较为齐全的断面(分别为苏家屯、巴彦港、依兰达连河、佳木斯和桦川断面,见图3)作为研究断面。初始断面为苏家屯断面,断面之间的距离及监测数据的时段见表1。图3研究断面的分布Fig.3Thedistributionofstudysections专业文档,值得下载专业文档,值得珍藏表1研究断面的信息Table1Theinformationofresearchsection编号断面名称距初始断面的距离(km)监测数据的时段(月日时刻)1苏家屯011232100~11278002巴彦港1201127600~1228003依兰达连河3301222000~12920004佳木斯4401272000~121218005桦川4801291200~12146002、一维河流水质SD模型系统动力学以系统分析为基础,强调动态的、复杂的(非线性、反馈回路、延迟和随机性等)系统结构,认为系统的行为模式与特征主要根植于系统内部的反馈结构与机制,因此适合于研究复杂系统的结构、功能与动态行为之间的关系(王其藩,1988)。松花江水污染事故的监测数据表明,哈尔滨以下江段中污染物硝基苯在整个河流的横断面上已经基本混合均匀。假设在沿程流经的途中没有硝基苯的源再排入,因此,可以使用一维模型,式(1)进行水质预测(彭泽洲,2007)。(1)式中,C为平均水质浓度,mg/Lu为纵向水流流速,km/hE为纵向弥散系数,km2/hx为河水流动距离,kmk为衰减速率系数,h1。采用显式有限差分法,在j时刻用前差分表达t的偏导数和x的一阶偏导数,用中心差分表达x的二阶偏导数,可将方程(1)近似表达为如下的差分方程式(傅国伟,1987)(2)式中,Ei为第i河段纵向弥散系数ui为第i河段纵向水流流速△x为x方向的步长△t为时间t的步长为第i河段,第j时刻的污染物浓度。整理为(3)由式(3)可见,第i断面(j1)时刻的浓度值,可由前一时刻即j时刻的(i1),i,(i1)断面的浓度值以及其他参数(Ei,ui,ki)迭代计算而得。因此,若已知初始时刻j0时各断面的浓度初始值和河道的起始断面各时刻的浓度值,且令,即可迭代求出各断面、各时刻的浓度。根据系统动力学理论以及方程式(3)建立一维水质模拟的系统动力学模型。由图2可知,系统动力学模型可将变量间复杂的关系以图形的方式表现。

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