水污染预测方法研究现状

-精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 1 水污染预测方法研究现状 摘要：指出了随着我国经济的不 断发展，由一些不适当的人类活动方式 的产物对水体造成的污染也日益增加。 近年来，水污染事件在我国频繁发生， 水资源保护已刻不容缓。水污染预测是 实现水环境管理规划和水污染防治的一 项基本工作。综述了几种国内外运用最 为广泛的水污染预测方法的研究现状， 以期为不同水污染情况下合理挑选预测 方法提供参考。 中国论文网 /7/view-12990309.htm 关键词：水污染；预测方法；统 计预测；智能预测；机理预测 中图分类号：X832 文献标识码：A 文章编号： -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 2 1674-9944（2017）14-0053-04 1 引言 伴随着中国城市化、工业化的迅 速发展，生活污水以及工业废水的排放 量与日俱增，导致自然水体水质的不断 恶化。近年来，水污染事件的频繁发生， 也表明了当前我国水资源污染形势已相 当严峻。党中央、国务院高度重视环境 保护工作，将其作为贯彻落实科学发展 观的内容，作为转变经济发展方式的重 要手段，作为推进生态文明建设的根本 措施1。为了寻求环境质量变化的原因 以及变化趋势，很多学科也提出了关于 环境分析预测的方法，水污染的预测也 成为环境保护的热点话题。 目前，国内外水污染预测方法没 有制定一个统一的方案，各个行业各个 监测部门对水污染预测的方法也不一样。 很多时候不同的预测方法对同一水资源 会有不同的预测结果，而每个水体特征 也不一样，所以对水质进行预测的时候， 应结合实际情况选择适当的方法。根据 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 3 各种水污染预测方法机理的不同大致可 以分为统计预测法、智能预测法以及机 理模型预测法。 2 统计预测方法 统计预测就是对已有的历史资料 数据进行整理分析，根据统计学原理， 对未来事物的发展趋势和状态的预测。 目前，用于水质预测的统计方法主要包 括：回归分析预测法、指数平滑预测法、 灰色系统理论预测法。 2.1 回归分析预测法 一般来说，回归分析是建立在函 数的关系上研究自变量与因变量关系的 方法。它可以快速、直观的分析出数据 之间的关系，并可以确切得出各个数据 之间的相关程度。回归分析又分为一元 回归分析和多元回归分析。宫艳萍等2 将一元线性回归分析法用于研究沈阳某 污水处理厂进水水质的 COD 和 BOD 之 间关系，并对 BOD 进行测算。结果表 明，预测值和实际值之间没有明显差异。 颜剑波等3运用多元回归分析法对黄河 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 4 干流潼关至三门峡段河道的水质进行了 预测。Zhai 等 4建立回归分析方法预测 了淮河流域中 COD 和 NH3-N 的浓度， 并分析出人类活动对水环境影响的关系。 回归分析法简单方便，通过标准的统计 方法可以计算出较为准确的结果。 2.2 指数平滑预测法 指数平滑预测法具有使用方便、 操作简单等特点5是时间序列预测法中 应用较广泛的方法之一，它结合了全期 平均法和移动平均法所长，在利用过去 的数据进行预测的基础上，再引入一个 简化的加权因子，以求得其平均数的一 种预测方法。荣洁等6将指数平滑法和 马尔科夫模型用于合肥湖滨与巢湖裕溪 口两大断面 2001 年到 2010 年的相关指 标的预测，结果显示两种预测方法结果 一致，将两种方相结合有更好的预测效 果。尚晓锶等7将指数平滑法和 GM（1，1）进行组合来预测邕江水源 地的铁、锰浓度。在指数平滑的处理过 程中，平滑系数的选择十分重要，该文 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 5 献利用 Excel 在指数平滑法参数优选的 方法，对预测的数据进行规划以求解参 数，选取合理平滑系数值，从而提高了 预测的精度。 2.3 灰色系统理论法 灰色系统理论以“ 部分信息已知， 部分信息未知” 的“ 小样本 ”、 “贫信息”不 确定性系统为研究对象，主要通过对 “部分”已知信息的生成、开发，提取有 价值的信息，实现对系统运行行为、演 化规律的正确描述和有效监控8。目前 灰色系统理论已经广泛用于水质污染预 测中。张思思等9基于灰色理论预测模 型对洱海水污染发展趋势进行了分析。 鲁珍等10建立灰色预测的数学模型， 并以较高的精确度预测出大冶湖未来五 年湖内 COD、BOD5、NH3-N 和 TP 的 浓度以及变化趋势。由于灰色系统数据 要求低，不需要太多数据，也不需要数 据分布规律就可以进行预测，而且计算 简便，较为准确。 对上述三种统计预测的方法从理 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 6 论依据、数据要求、适用情形几个方面 进行了分析汇总，结果如表 1 所示。 3 智能预测方法 随着预测方法的不断深入研究， 近年来，各个领域都越来越关注关于将 人工智能预测方法用于大规模数据预测。 在水环境预测方面越来越多的专家学者 致力于将智能预测融入其中，并且得到 良好的预测效果，其中人工神经网络 （ANN）和支持向量机（SVM）是目 前应用最楣惴旱乃 质智能预测法。 3.1 人工神经网络预测法 ANN 是通过模拟神经元活动， 在数学上表现一种非线性的关系。神经 网络具有较好的自适应性和自学习能力， 在学习或训练过程中改变突出权重值来 适应其周围环境的要求11。 BP 人工神经网络是目前应用最 为广泛 ANN 模型之一。郭庆春等12 建立了 BP 人工神经网络模型对滇池水 污染物的浓度进行了预测，结果显示该 模型满足预测精度的要求，能够较为准 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 7 确的预测出湖泊的污染物质。Elman 神 经网络是一个典型的局部回归神经网络， 相比 BP 神经网络，他在隐含层的范围 内增加了一个关联层，引入这种关联层 使得网络以任意精度逼近想要的非线性 函数。宋韬略13 利用 Elman 神经网络 建立模型对活性污泥法的污水生物处理 过程进行预测控制，并在原有的 Elman 神经网络的基础上输出层节点的反馈， 进一步提高了预测的精度。小波神经网 络是通过小波分解进行平移和伸缩对信 号进行多尺度的分析，从而提取到信号 的局部信息的一种神经网络。张垒14 建立了小波神经网络对海河流域四个不 同水质等级监测断面的溶解氧浓度进行 短期的预测。Aleksandra 等15将一般 回归神经网络和广义回归神经网络用于 预测多瑙河的 BOD 水平，预测结果满 足所需要的精度要求。 人工神 经网络对于预测水污染的预测具有良好 的适应性，所以在国内外受到广泛的关 注16。它具有较强的泛化能力自组织 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 8 的能力，与传统的统计预测方法相比， 其预测结果具有较高的精度，能够较准 确的反应出水质指标内在的变化规律。 3.2 支持向量机法 支持向量机（SVM）是基于统计 学理论的 VC 理论和结构风险最小化为 原理的一种机器学习方法17，根据对 特定样本预学习和无错误识别样本的能 力，进而加以推广。SVM 方法能较好 的进行归类和回归分析，现已许多领域 展开了广泛的研究。 Arabgol18运用支持向量机对伊 朗的阿拉克平原地下水的水质预测。武 国正等19分析了支持向量回归机在水 质预测中的应用，并以干旱区浅水湖泊 乌梁素海的多年实测 pH 值为例进行了 预测。梁坚等20 提出了基于小波变换 和支持向量机的水质预测，并将该模型 运用于王江泾自动监测面溶解氧浓度的 预测，其预测结果比基于 BP 神经网络 的预测结果具有更高的精确度。冯莉莉 21详细研究了支持向量机的理论与方 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 9 法，并将支持向量机算法应用于地表水 质指标值预测及其综合评价的实际问题 研究中。 支持向量机能够较好地处理具有 复杂性、非线性、高维数、局部极小点、 小样本等特点的水环境水质指标的预测， 具有广泛的推广能力，已成为水质预测 研究热点之一。 将人工神经网络和支持向量机进 行综合分析比较，汇总见表 2 所示。 4 机理模型预测法 机理模型预测法是根据对现实对 象特性的认识，分析其内在规律，并建 立模型做出假设，从而对达到事物分析 预测的目的。 4.1 WASP 水质模型预测法 WASP 模型是由美国国家环保局 环境研究实验室开发，模拟水文动力学、 湖泊、河流一维不稳定流以及河口三维 不稳定流；常规污染物（DO、BOD、 营养物质等）和有毒污染物质（有机化 学物、沉积物、金属等）在水中的迁移 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 10 转化的规律。陈珊等22 以南四湖为研 究对象，建立了南四湖上、下级湖水营 养化以及简单有毒污染物的 WASP 模型， 并运用该模型分析预测出了湖水水质的 变化规律，以及各个影响因子的敏感程 度。王思文等23 使用了 WASP 模型分 别预测了 2014 年松花江支流的阿什河 和呼兰河的污水消减量以及水环境容量。 4.2 S-P 水质模型预测法 S-P 水质预测模型主要适用于河 流处于充分混合且稳定流动状态，预测 其 BOD 和 DO 值的变化情况。袁啸24 对水利枢纽工程蓄水前的湘江L 沙段 水质进行了跟踪监测，使用 Matlab 软 件处理监测数据求解建立了以 S-P 模型 为基础的 BOD-DO 生化模型，以及 TN、TP 的水质模型。Peng 等25采用 S-P 模型预测了三峡库区河流中 COD 随时间的变化趋势，研究结果表明，该 模型得出的预测结果准确度较高。 4.3 QUAL-II 模型预测法 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 11 QUAL-II 模型属于溶解综合水质 模型，它引入了水生生态系统和各个污 染物之间的关系，从而使水质研究问题 更为深化，该模型各组成成分之间以溶 解氧为核心。规模性解决了很多河流水 质规划、水环境容量的问题，很多专家 学者结合实际情况，对该模型进行改进 用于水质的预测。Ester 等26 提出了 CE-QUAL-W2 模型分析预测出了对西 班牙桑丘水库水质影响的主要因素。朱 磊等27联合应用流域水文非点源 AnnAGNPS 模型和水库水质 CE-QUAL- W2 模型对黑河金盆水质进行预测。陈 月等28选取 COD、TN 、TP 作为污染 指标，采用 QUAL2K 模型对西苕溪干 流梅溪段进行了预测。 将以上三种预测模型方法，从模 型维数、流量状态、适用领域方面进行 比较，结果如表 3 所示。 5 结语 近年来，很多水污染突发事件超 出了政府和