（环境科学专业论文）河流水质评价与环境容量计算方法的改进及应用.pdf

i m p r o v e dm o t h e d a n di t sa p p l i c a t i o nf o rw a t e rq u a l i t y a s s e s s m e n ta n dw a t e re n v i r o n m e n t a lc a r r y i n gc a p a c i t y c a l e u l a t i o n a b s t r a e t t oe v a l u a t et h ew a t e rq u a l i t ya n dc a l c u l a t i o n ，t h ew a t e re n v i r o n m e n t a lc a r r y i n g c a p a c i t y a r et h eb a s i c t a s k sf o rw a t e re n v i r o m e n t a lp l a n i n ga n dm a n a g e m e n t b a s e do nt h ec h a r a c t e r i s t i c so fr a n d o m ，f u z z i n e s s ，a n du n c e r t a i n t yo fw a t e re n v i r o n m e n t a l s y s t e m ，u n c e r t a i n e d m a t h e m a t i ct h e o r i e sa r eu s e dt o i m p r o v e t h et r a d i t i o n a lw a t e r e n v i r o n m e n t a lm o d e l s f o rw a t e rq u a l i t ya s s e s s m e n t ，b yw a yo ft h ee x i s t i n gm o d e la n dd e n o t i n gt h em o n i t o r i n g d a t ao fw a t e rq u a l i t yf o re a c hi n d e xa sb l i n dn u m b e r s ，an e ww a t e rq u a l i t yi n d e xm o d e lw i t h b l i n dn u m b e rp a r a m e t e r sa n dab l i n dr e l i a b i l i t ym o d e lf o ri d e n t i f y i n gt h er a n k so fw a t e r q u a l i t ya r ee s t a b l i s h e dp r i m a r i l y a c c o r d i n gt o t h e s et w om o d e l s ，n o to n l yt h e p o s s i b l e i n t e r v a lv a l u e sa n dt h e i rc o r r e s p o n d i n gf a i t hd e g r e e sf o ra g g r e g a t i v ei n d e xn u m b e ro fw a t e r q u a l i t y , b u ta l s ot h er a n k so f w a t e rq u a l i t yo fe v a l u a t e dw a t e r sc a r lb ei d e n t i f i e d s t u d yr e s u l t s s h o wt h a ti ti sf e a s i b l ea n dr e l i a b l ee m p l o yt h e b l i n dn u m b e rt h e o r yf o rw a t e rq u a l i t y a s s e s s m e n t b y w a yo ft h ee x i s t i n gf u z z yl i n e a rr e g r e s s i o nm o d e l ，an e w l i n e a rr e g r e s s i o nm o d e lw i t h t r i a n g u l a rf u z z yp a r a m e t e r si se s t a b l i s h e df o rr i v e rw a t e rq u a l i t yf o r e c a s t a c c o r d i n gt ot h e u p w a r dm o d e l ，t h et r e n do fr i v e rw a t e rq u a l i t yc a nb er e f l e c t e db ym e a n so ft r i a n g u l a rf u z z y n u m b e r s u s i n gt h ed c u tt e c h n i q u ef u rf u z z yn u m b e r s t h ef o r e c a s tv a l u e so fr i v e rw a t e r q u a l i t yc g nb ec o n v e r t e df r o mt r i a n g u l a rf u z z yn u m b e r si n t oi n t e r v a lv a l u e sc o r r e s p o n d i n gt o t h eg i v e nc o n f i d e n c el e v e l 口s t u d yr e s u l t ss h o wt h a tt h ef u z z yl i n e a rr e g r e s s i o nm o d e lw i t h t r i a n g u l a rf u z z yp a r a m e t e r si ss u i t a b l ef o rr i v e rw a t e rq u a l i t yf b r e c a s t f o rw a t e re n v i r o n m e n t a lc a r r y i n gc a p a c i t y ，t h eb l i n dn u m b e rt h e o r ya n dt r i a n g u l a rf u z z y n u m b e rt h e o r ya r eu s e dt oi m p r o v et h ew a t e re n v i r o n m e n t a lc a r r y i n gc a p a c i t y m o d e l r e s p e c t i v e l y o nt h eb a s i s ，t w on e w m o d l e sw i t hb l i n dn u m b e rp a r a m e t e r sa n dt r i a n g u l a rf u z z y p a r a m e t e r s a r ee s t a b l i s h e dr e s p e c t i v e l y i ti sp r o v e dr e a s o n a b l ei nc a l c u l a t i n gt h e e n v i r o n m e n t a lc a p a c i t yo fr i v e ra n dr e s e r v o i r i nt h ee n d ，t h eb l i n dn u m b e rt h e o r ya n dt r i a n g u l a rf u z z yn u m b e rt h e o r ya r eu s e d t oi m p r o v et h ew a t e rq u a l i t ya s s e s s m e n t ，t h er i v e rw a t e rq u a l i t yf o r e c a s ta n dt h ew a t e r e n v i r o n m e n t a lc a r r y i n g c a p a c i t y e x c e p t f o rw a t e r ，i tc a nb e u s e dw i d e l yi n a i r , s o i l ，s e a ，t r a v l ea n dp o p u l a t i o n k e yw o r d s ：w a t e re n v i r o n m e n t a lc a r r y i n gc a p a c i t y , b l i n dn u m b e rp a r a m e t e r s ， t r i a n g u l a rf u z z yp a r a m e t e r s ，c o n f i d e n c e ，口一c u t 表格清单 表2 l 可能值带边 矩阵1 5 表2 - 2 可信度带边积矩阵o f i oo io o i 1 5 表2 3 水环境质量标准1 6 表2 4 各等级比值1 6 表2 5 采样点所得监测数据a o o i o o fw o 1 8 表2 6 如的可能值1 9 表2 7 如的可信度2 0 表2 8 如的可能值2 0 表2 - 9 岛的可信度2 0 表2 1 0 如+ 如的可能值2 0 表2 1 lj k + 岛的可信度2 1 表2 1 2 综合指数的各种可能值区间及其相应的可信度2 l 表2 1 3 转化处理后综合指数的各种可能值区间及其相应的可信度2 2 表2 1 4 水质等级识别结果2 3 表3 - 11 9 9 4 - - 2 0 0 3 年b o d 5 浓度三角模糊数2 7 表3 - 2 不同模式下各种可信度水平对应的区间预值2 8 表3 - 3 不同可信度水平对应的区间预测值2 9 表4 1 1 5 扳c ) 的可能值区间3 3 表4 21 5 - 吠c ) 的可信度3 3 表4 - 3 苁( 1 5 坝c ) ) 的可能值区间“? 3 3 表4 4 贝q ) ( 1 5 坝c ) ) 的可信度”“3 3 表4 5 ，( 9 扶“) 的可能值区间3 3 表4 _ 6 ，( q ) 缎功的可信度3 3 表4 7 贝q ) ( 1 5 砜力) + o 2 1 狱9 扶的可信度3 4 表4 8 坂q ) ( 1 5 - a c ) ) + o 2 1 硕9 扶功的可能值区间3 5 表4 - 9 水环境容量的可能值区间及其可信度3 6 表4 1 0 整理后水环境容量的可能值区间及其可信度3 6 表5 1 三角模糊参数构造值4 l 表5 2 各个水期的水环境容量数值4 2 表5 3 转化为区间数的水环境容量4 2 图1 图2 图4 图5 插图清单 技术路线图1 0 综合指数可能值与可信度关系曲线图2 2 可能值与可信度关系曲线图3 7 枯水期水环境容量可能值与可信度模糊关系曲线图4 3 独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据 我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的 研究成果，也不包含为获得盒胆王些盔堂或其他教育机构的学位或证书而使用过的 材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢 意。 鼢有萄，释撕飙砷年6 月口日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解盒日b 王些盍堂有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并 向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权金壁 王些太堂可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩 印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。 ( 保密的学位论文在解密后适用本授权书) 学位敝储签名耥弗 铆签名 签字日期：锣唧年6 月，o 日 学位论文作者毕业后去向 工作单位： 通讯地址： 签字日期：7 鲥7 年石月形7 日 电话 邮编 致谢 本学位论文是在尊敬的导师李如忠副教授和孙世群副教授的精心指导下完成的。 导师渊博的知识、严谨的治学态度和勇于创新的开拓精神使我受益匪浅。从论文的选 题、构思、撰写直到最后完成，导师都倾注了大量的心血，除此之外还给予我人生道 路上的指点。在此，谨向尊敬的导师李如忠副教授和孙世群副教授表示衷心的感谢和 诚挚的敬意。 感谢父母、高森及张秋春，他们在精神和生活上给予我无私的关心和支持，感谢 蒙嫒、祝荣、麦慧婷等同学给予本人学习和生活上的帮助，衷心感谢所有关心、帮助 和支持过我的老师、同学和朋友们。 感谢论文评阅专家和答辩委员会委员对论文的批评和斧正。 作者：高苏蒂 2 0 0 7 年5 月 前言 水是自然界中的基本要素，是一切生物生存和社会发展的必要条件。在现 代社会中，水是农业的命脉、工业的动力、城市的血液，是国民经济发展的支 柱。我国是一个水资源短缺的国家，人口平均所占水资源仅为世界平均水平的 四分之一。随着我国人口的增加，经济的发展，以及城市化进程的不断加快， 河流，湖泊等地表水体和地下水不断遭到污染，更是加剧了水资源的短缺。水 环境的日益恶化导致大量动植物数量急剧减少，地区之间水污染纠纷增多，影 响了社会的稳定。 在防治水污染方面，水质评价，水质预测和水环境容量计算起到重要的作 用。其中水质评价是水环境容量计算和水资源系统规划管理的基础，水质预测 是水环境规划、评价与管理工作的基础，水环境容量则是环境目标管理的基本 依据，是环境规划的主要环境约束条件，也是区域环境保护实行污染物总量控 制的关键参数。 从总体上看，已有的环境容量研究忽略了水体本身的不确定性，给研究结 果带来较大误差。本文结合安徽省自然科学基金项目“淮河安徽段水体纳污能 力及污染负荷分配的理论模式研究”( 编号：0 5 0 4 5 0 3 0 3 ) ，针对河流水环境系统 的随机性、模糊性、灰性和未确知性等特征，以及资料信息的不足和不精确性， 尝试对水质评价、水质预测及水环境容量的计算方法进行研究和改进，具体内 容如下： 在水质评价方法上，论文借鉴已有的综合指数模型和盲数可靠性模型，通过 将污染指标定义为盲数，构建了水质评价和水质等级识别的盲数模型根据该模 型可以得到水质综合指数的各种可能值及其相应的主观可信度，进而识别出待 评样本的水质等级。水质预测方面，基于河流水环境系统的模糊性、不精确性， 采用三角模糊数来描述和表征水质信息。在此基础上，构造了带有三角模糊参 数的河流水质模糊线性回归预测模型。再由模糊数的截集技术，将水质预测值 由三角模糊数转化为与一定可信度水平相应的区间值，为河流水质预测提供了 新思路、新方法。在水环境容量计算方法，分别运用盲数理论和三角模糊数基本 原理，构建了河流水环境容量计算的盲数模型和三角模糊模型由其中的三角模 糊模型，得到模糊数形式的环境容量，进而绘制出环境容量的隶属函数曲线，为 水环境质量的科学管理提供更为灵活的技术支持 由于作者的水平所限，文中一定存在不足之处，热切期望各位老师及专家 学者批评指正。 第一章绪论 1 1 选题的目的及意义 我国是一个水资源短缺的国家，人口平均所占水资源仅为世界平均水平的 四分之一。随着我国人口的增加，经济的发展，以及城市化进程的不断加快， 河流，湖泊等地表水体和地下水不断遭到污染，更是加剧了水资源的短缺。据 世界银行的研究结果，1 9 9 5 年中国水污染造成的直接经济损失约4 0 亿美元， 占当年g d p 的0 5 6 ，水污染损失约占总污染损失的4 0 。因为水污染导致 渔业资源和水产养殖业受到严重影响。据不完全统计，1 9 9 3 1 9 9 6 年问共发生 渔业污染事故2 1 4 1 起，直接经济损失2 5 1 亿元，1 9 9 8 年在深圳大鹏湾和香 港又发生赤潮，造成经济损失达3 7 亿元。 根据中国环境公报七大水系4 0 7 个重点监测断面中，符合地表水环境质 量标准中i 类水质要求的断面仅占3 8 i ，3 2 2 的断面属、v 类水 质，2 9 7 5 的断面属劣v 类水质。其中七大水系干流的1 1 8 个国控断面中，i 类水质断面占5 3 4 ，、v 类水质断面占3 7 3 ，劣v 类水质断面占9 3 。水环境的日益恶化导致大量动植物数量急剧减少，地区之间水污染纠纷增 多，影响了社会的稳定。 “九五”期间国家提出的重点治理“三河三湖”属于跨世纪的绿色工程计 划，其对河流的污染治理引起了广泛的关注。在防治水污染方面，水质评价， 水质预测和水环境容量计算起到重要的作用。其中水质评价是水环境容量计算 和水资源系统规划管理的基础，是水控制规划研究的前提，评价的结果可以决 定水质模型的类型，可以为模型的识别和参数的识别提供参数和信息。水质预 测是水环境规划、评价与管理工作的基础，它为指定水污染防治措施，确保水 环境质量符合规定指标的要求提供准确的科学依据。水环境容量则是环境日标 管理的基本依据，是环境规划的主要环境约束条件，也是区域环境保护实行污 染物总量控制的关键参数。它同时也是国家制定环境标准和污染物排放标准的 基本依据，是环境质量分析、评价和环境区域规划的主要依据。 可以说以往的水质评价水、质预测和水环境容量计算模型往往忽略了水体 本身的不确定性，给研究结果带来较大误差。本文尝试研究河流的动态水环境 容量，为实现污染物的总量控制提供较为科学可靠的依据，并以它作为约束条 件来进行环境质量分析评、价，制定整个流域的环境规划协调各个行政区之间 的利益冲突，达到流域的可持续发展。 1 2 国内外研究进展 1 2 1 水质评价 水质评价是以水环境监测资料为基础，按照一定的评价标准和评价方法， 对水质要素进行定性评价或定量评价，以准确反映水质现状，了解和掌握水体 污染影响程度和发展趋势，为水环境保护和水资源规划管理提供科学依据。水 质评价是水环境容量计算和水资源系统规划管理的基础，是水控制规划研究的 前提，评价的结果可以决定水质模型的类型，可以为模型的识别和参数的识别 提供参数和信息【l l 。 自从2 0 世纪6 0 年代，j a c o b s 提出水体质量评价的水质指数概念和公式， 由于其计算简便，便于操作，直至今日在国内水质评价实践中仍为人们大量采 用。其中按选取评价项目的多少可以分为单因子评价法和综合评价法。单因子 评价法以标准指数法为代表，该法可以明确指出水质问题的所在，但其无法给 出水环境质量的综合状况，为了克服该法的不足，国内外水质专家提出各种综 合指标评价方法。虽然综合指数法也存在着这样那样的不足，但因其计算简单、 便于操作，时至今日仍为人们大量使用，2 0 世纪6 0 、7 0 年代，对综合指数法的 研究和应用较多，国内外已提出几十种不同模式，比较典型的有n e r a e r o w 模式、 均方差模式【2 】、指数模式【3 】及向量模式1 4 垮。虽然综合指数法存在着这质评价模 式的研究上进展不大。2 0 世纪8 0 年代以来，一些不确定性、非线性理论方法的 出现和计算机技术的推广应用，为水质评价新模式的产生提供了理论依据和技 术支持f 5 】。 ( 1 ) 不确定理论方法 模糊理论方法首先是根据客观事物间的特征、亲疏程度和相似性，通过建立 模糊相似性关系对客观事物进行分类【6 l 。在水质评价的分类方面，一般采用基 于等价模糊关系的聚类分析1 7 , 8 】或模糊图论的最大树聚类法1 9 等进行研究，改进 后的模糊混合聚类分析方法，成功地用于丰满电站下游江段水质评价。模糊综 合评价以模糊数学为基础，应用模糊关系合成原理，将一些边界不清、不易定 量的因素定量化，进而实现综合评价。目前，该方法已被广泛用于各种类型水 体水质的评价中 1 0 - 1 3 】。在模糊评价方法中，模糊模式识别法是近年来环境评价 领域发展较快的一种模糊集理论评价方法【悼1 。”。相对于模糊综合评价法，模糊 识别模式法较好地克服了评价结果均值化倾向，提高了分辨效果l ls j 。 同模糊集理论一样，灰色系统理论在环境评价中的应用也是从聚类分析开 始的【嘲。该方法通过建立与隶属函数相似的白化函数，进行灰色聚类，确定所有断 面的水质级别阻2 ”。随着灰色理论在环境系统中的大量应用，又出现了水质评价 的灰色关联度分析方法 2 2 - 2 4 。灰色关联分析法概念清楚，应用方便，可操作性强， 但存在评价值趋于均化、分辨率不高的缺点。针对这一不足，在此基础上又产生 了通过求条件极值建立了一种湖泊富营养化灰色评价模型【2 5 】，水质评价的灰色 模式识别模型【2 鳓，水质评价灰色局势决策模型1 2 9 1 ，水质评价灰色关联投影模 型【3 0 】 ( 2 ) 数理统计评价方法 2 0 世纪6 0 、7 0 年代，s y l v e s t e r 以多元回归技术评价了河流水质状况j ， d u n n e t t v 则采用聚类分析方法对多个样本水质污染相似性进行了研究，给出了 分类的处理结果【3 2 1 。近年来，国内陆续有研究者采用数理统计方法评价水质状 况，并以主成分分析法对地表2 5 个水体水质状况进行评价研究p ”，以特征分析 方法唧】、以主量分析法对江河、湖泊水质状况进行了评价【3 5 】。为推广和深化主 成分分析法，将因子分析法用于水质评价中p 6 - 3 8 。此外在对湟水流域水污染状 况的综合评价研究中，几种统计方法进行了综合运用1 3 9 ，首先运用因子分析法 对待评断面水质污染程度进行综合评价、分析和排序，再以聚类分析法对各断 面水质污染相似性进行研究，给出分类处理结果。但是数理统计法往往需要大 量的实测数据支撑，对水质样本容量较小的情形则不适用。 ( 3 ) 人工神经网络分析方法 人工神经网络( a r t i f i c a l n e u r a l n e t w o r k ) 是2 0 世纪8 0 年代迅速崛起的一门非 线性科学，它力图模拟人脑的一些特征，如自适应性、自组织性和容错能力等， 对事物进行分析判断，在医疗诊断、自动控制领域取得了较好的应用效果。关 于环境评价，对河流水质、湖泊水体富营养化程度进行评价研究中运用较多的 是基于误差反向传播算法的前馈型b p 网络模型和具有模式联想功能的反馈式 人工神经网络模型_ h o p f i e l d 模型 4 0 4 4 1 。针对标准b p 算法收敛速度较慢、稳 定性差、易陷入局部极小等缺点，用径向基函数( r a f ) 构造多层前馈b p 神经网 络【4 5 1 评价水质，取得了较好效果。此外，将人工神经网络技术与模糊数学理论 相结合，便可构成湖泊水质富营养化评价的模糊神经网络模型【l 川。人工神经网 络模拟了人类的思维方式，对事物的判断、分类不需要预先建立某种模式，只 需根据事物的本质特征，采用直观的推理判断即可，省去了建模过程中由人为 因素带来的影响，因此评价结果更具客观性，精度也更高。 1 2 2 水质预测 水质预测是水环境规划、评价与管理工作的基础，它为指定水污染防治措 施，确保水环境质量符合规定指标的要求提供准确的科学依据1 4 州。目前国内外 对水质预测方法的研究已经推向实用化阶段，水质预测的方法大致归结为五类： 数理统计预测方法、灰色系统理论预测法、神经网络模型预测法、水质模拟模 型预测法和混沌理论预测法。随着环境科学研究的进一步深入以及相关学科、 领域的不断发展，新的预测模式还在不断出现。 1 2 2 1 数理统计预测方法 在过去相当长一段时间内，数理统计预测方法一直是水质预测方面的主要 方法。该法根据历史资料运用概率论和数理统计方法找出污染变化的规律，并 进行预测。一般而言，依据资料形式可分为两类： ( 1 ) 单因素预测：即分析环境污染因素本身的时空变化规律，它是根据已 有水质数据资料预测水质的变化趋势。因此水质资料信息的丰富、准确程度直 接影响预测结果的可靠性，其方法主要有趋势外推法、指数平滑法【4 7 】和时间序 列分析法【档】等。 ( 2 ) 多因素综合性预测：它是从影响水质状况的诸多影响因子出发，通过建 立水质与影响因子之间的关系表达式，借助影响因子的变化来间接反映水质的 变化趋势，如多元线性回归 4 9 - 5 0 1 、逐步聚类分析、逐步回归分析【5 2 1 等。 1 2 2 2 灰色系统理论预测法 灰色系统预测实际上就是一种单因素趋势外推的预测方法【5 3 】，由邓聚龙教 授1 9 8 2 年提出，其基本思想是把已知现在和过去的、无明显规律的时间数据列 ( 原始数据列) 进行一系列加工，得到有规律的时间数据列( 生成数据列) ，然后再 用微分方程对生成数据序列进行拟和，得到灰色系统动态预测模型g m ( n , m 来 进行中、长期预测。目前，在水质预测方面，使用较多的是g m ( 1 ，1 ) 灰色预测模型 m ”。胡惠彬等人就是运用灰色系统预测法，建立g m ( 1 ，1 ) 灰色预测模型对地 表水中污染物浓度进行预测。但理论和实践都显示，只有在原始数据里指数规 律变化的情况下，灰色预测模型的才可以得到较高的预测精度，若序列变化不 呈指数规律的情形，预测可能会出现较大偏差。 针对g m ( 1 ，1 ) 灰色模型存在的上述缺陷，人们又不断改进和完善灰色建模 理论、方法【5 q ，以提高预测结果的可靠性。基于灰色系统理论，向跃霖提出了 水质预测灰色幂级数曲线模型g v s m ( d ，并对地表水c o d m 指数进行了预测 p ”，结果表明，相对于g m ( 1 ，1 ) 模型，g p s m ( 1 ) 模型具有较好的拟合、预测精度。 郭原等人根据g m ( 1 ，1 ) 模型建模过程中，原始序列第一个数据信息未被有效利 用这一情况，又提出了灰色建模置零法则f 5 引，以充分利用样本信息。对于水质 数据波动较大的情况，又引用适用于随机波动性较大的动态过程预测的马尔科 夫链理论，就将灰色系统理论与马尔科夫链原理相结合，建立河流水质灰色马 尔科夫预测模型口9 j 。 1 2 2 3神经网络模型预测法 人工神经网络a n n 是一种由大量简单的人工神经元广泛连接而成的，用于 模拟人脑神经网络的复杂网络系统，具有较强的自适应能力。基于数学表达式的 水质预测模型不能包括所有的因素和用水文数学模型对非点源进行预测的误差 大，便可用人工神经网络a n n 方法对水质进行预测。它用途及其广泛，可用 于点源，非点源，既能进行一般河流的水质预测，亦可用于河口，潮汐和非潮 汐湖泊水质的预测，且具有预测精度高参数修正自动化等优点唧】。研究应用方 面魏文秋等通过建立多层次前馈网络水质模型，对四川沱江顺河场至资中江段 d o 浓度进行了预测【6 1 t 。邵东国等以甘肃省河西走廊疏勒河为例。建立了干旱内 陆河流水质预测人工神经网络b p 模式恻。 目前，上述b p 神经网络也大多属于前馈型网络模型。但b p 模型只适用于 确定性关系的学习，不能处理矛盾样本和含有非实可测因素的样本。郭宗楼将 因素神经网络技术引入水质预测【6 3 l ，建立因素状态神经网络模型，对具有知识 非完备性、样本含有非实可测因素，以及b p 网络训练速度过慢甚至无法训练 出结果的问题，都能给予较好的解决。事实证明，人工神经网络具有的高维性、并 行分布处理性，以及自适应、自组织、自学习等优良特性，对于水质预测等复杂问 题研究具有很好的适用性。 1 2 2 4 水质模拟模型预测法 水质模型可以描述水体中污染物的迁移、转化和浓度分布规律，因而可以 运用水质模型进行河流水质的模拟预测。自s t r c e t c r - p h e l p s 模型问世以来，人们 建立了各种类型的水质模型阱硐对河流、河口、水库以及湖泊等水体进行研究。 但在2 0 世纪6 0 年代以前，关于水质问题的研究多是从确定性角度出发的，所 建立的水质模型也多为确定性模型。6 0 年代后，人们开始着手研究水环境系统 中的不确定性，建立了各种类型的随机水质模型，大致可以分为离散随机过程， 实时估计和微分方程。已提出的随机分析技术主要包括随机游走、m a r k o v 链、 a r i m a 模型、k a l m a n 滤波、一阶分析、m o n t e c a r l o 模拟及随机微分方程模型 等。但其中仍有进一步改进的地方，当考虑的随机变量数目较多时，m o n t e c a r l o 模拟技术计算不经济，且精度难以掌握，一阶分析法则对非线性问题容易产生 较大误差等。 近年来，灰色系统理论也被用于水质模型研究，其方法是通过将确定性水 质模型中的参数处理为灰色变量，建立灰色水质模型。曾光明，夏军等曾对这 类灰色水质模型进行了初步研究【6 7 阀。因灰色模型对于波动性大的数据的模拟 精度较低，王宏鑫，李志强等运用马尔可夫概率矩阵处理随机波动性大的数据， 耦合产生了灰色马尔可夫预测模型，充分利用了历史数据。李如忠等则用灰色 动态模型群法【叫根据近期的水质资料预测水质变化趋势，避免了单一灰色模型 利用不稳定信息的缺陷，并尝试将三角模糊数理论【_ 7 0 】引入其中，进一步提高了 预测精度。 1 2 2 5 混沌理论预测法 河流水质系统是一个开放的、复杂的、非线性的巨大系统，在时间和空间 上存在相当多的影响变量，是一个涉及多种影响因子的复杂体系，同时也是一 个动态的、非平衡的复合系统，影响水质的因素主要有物理、化学、水力学、 生物学，气象学以及人类活动等多方面的因素。现有的基于数学表达式的水质 预测模式具有一定的局限性，即难将这些因素一一考虑进去。近年来，分形学、 混沌理论不断发展，可以从总体上把握系统的行为，随着其在环境领域的不断 6 一 扩展和应用，为河流水质预测提供了新方法【7 i 】。文献l 捌基于混沌理论和相空问 重构思想，从总体上把握河流水质系统的复杂特征，把复杂的具有多重耦合关 系的多变量系统转变为研究简单的单变量系统，研究复杂系统的内在演化规律 ( 系统吸引子) ，并以混沌相空间模线性回归模型预测河流水质系统的短期发展 变化趋势。不过其模型需要以拥有较为丰富的水质资料为前提。虽然混沌理论 在环境系统定量研究方面还处于起步、发展阶段，但可以预料，对于具有混沌 特性的水质时间序列预测，混沌理论将有着很好的应用前景。 总之，水质预测的方法很多，但其均有各自的基础原理及适用条件，并且 计算量，所需数据信息及预测精度都有很大不同。一般而言，数理统计预测法 适合中、长期水质预测，灰色预测模型法和神经网络预测法适用于中、短期水 质预测，水质模拟和混沌理论预测适用于较短时间；数理统计预测法、神经网 络预测法、水质模拟和混沌理论预测法要求较丰富的数据资料，灰色预测模型 法则适用于资料不足的情形；应用难易程度上来讲数理统计单因素预测法和灰 色预测法比较简单，数理统计多因素预测法、水质模拟和混沌理论预测法则稍 显复杂。 1 2 3水环境容量 1 2 3 1 基本概念 环境容量的概念首先是由日本学者提出来的，它是环境科学中的一个基本 概念，在环境管理中具有重要的作用【7 3 1 。环境容量主要指大气和水体对污染物 的稀释、扩散和净化能力( 容量) ，或者说是在一定时期和一定环境状态下，某 一区域环境对人类社会经济活动支持能力的阈值，环境容量主要包括稀释容量 和自净容量两部分，也有文章将水环境容量定义为在规定的环境目标下所能容 纳的污染物量。它反映了污染物在环境中的迁移转化和积存规律，也反映在特 定环境功能下环境对污染物的承受力。环境容量是环境目标管理的基本依据， 是环境规划的主要环境约束条件，也是区域环境保护实行污染物总量控制的关 键参数。它同时也是国家制定环境标准和污染物排放标准的基本依据，是环境 质量分析、评价和环境区域规划的主要依据【7 。 1 2 3 2 研究现状 6 0 年代末，日本为改善水和大气环境质量状况，提出污染摊放总量控制问 题。矢野雄幸认为：环境容量是按环境质量标准确定的一定范围的环境所能承 纳的最大污染物负荷总量。欧美国家的学者较少使用环境容量这一术语，而是 用同化容量、最大容许纳污量和水体容许排污水平等概念。就对流域的水污染 控制的研究，国外已从单纯的末端治理发展到对生产的全过程实施清洁生产； 从点源治理到进行面源控制【7 5 7 7 】；从污染源的模拟【7 8 。7 9 1 ，到流域管理的虚拟现 实研究。 我国对环境容量的研究开始于7 0 年代，有些学者把环境容量定义为“自然 环境或环境组成要素对污染物质的承受量或负荷量”，即认为环境容量是指某环 境单元所允许承纳污染物的最大数量。它是一个变量包括两部分，基本环境容 量( 或称差值容量) 和变动环境容量( 或称同化容量) ，基本环境容量可通过拟 定的环境标准减去环境本底值求得，变动环境容量是指该环境单元的自净能力 删，其发展大致经历了下列三个阶段： ( 1 ) 8 0 年代初，主要结合环境质量评价等项目进行研究，研究集中在水污 染自净规律、水质模型、水质排放标准制定的数学方法上，从不同角度提出和 应用了水环境容量的概念： ( 2 )“六五”攻关期间，一部分高校和科研机构联合攻关，把水环境容量 理论同水污染控制规划相结合，出现了一批有实效的成果，初步显示了水环境 容量理论与实际相结合的威力，这一时期的研究对污染物在水体中的物理、化 学行为进行了比较深入、系统的探讨，并在此基础上提出了比较科学、全面、 简明的水环境容量定义：水环境容量是水体环境在规定环境目标下所能容纳的 污染物质的量剐； ( 3 )“七五”国家环保科技攻关研究把水环境容量理论推向系统化、实用 化的新阶段，1 9 8 5 年以来，随着我国环保事业的发展，全国一些重点城市和地 区相继提出了城市综合整治规划、水污染综合防治规划、污染物总量控制规划 以及水环境功能区划，为环境容量理论研究和实际应用提供了广阔的天地i 冽。 水环境容量研究涉及水环境科学许多的基本理论问题以及水污染控制过程 中许多实际问题，随着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，容量计算模式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，实际应用中从一般河流水体发展到潮汐河网、湖 泊水库和海湾等水体。虽然有关水环境的研究取得了不少成果，并且在水环境 管理实践中得到了很好的应用，但也应看到，其研究仍然遇到一些实际问题。 仅就河流水环境容量计算理论模式而言，因受水环境科学的发展水平和数学手 段在环境科学领域应用程度的限制，仍需作进一步的研究和探讨。 目前应用的确定性计算模式，多是基于河流稳态水质模型建立的水环境数 学模型。根据此模型计算所得的河流水环境容量是以某一确定的设计条件( 如 流量、流速等) 为前提，随设计条件的改变而改变。由于河流水文、水质和水 力条件是随时空条件变化的，河流水环境容量也应是一个变量，依据确定性设 计条件得到的水环境容量并不是河流真实状态下的纳污能力值。因此，对这一 问题，应当从水环境系统不确定性角度进行研究。作为一个开放的、复杂的河 流水环境系统，除流量、流速、污染物浓度和降解系数等信息存在着随机性、 模糊性、灰性外，还有未确知性 8 3 ，8 4 。这些信息的不确定性有的是客观存在的， 有的是由资料不完全造成的，也有的是由人们对其内在机理、变化规律等的认 识不清引起的。但无论是何种原因引起的不确定性，都可能导致决策者对水环 境系统主观认知上的不确定性，即所谓的未确知性。河流水环境系统具有随机 性特征，运用随机理论进行的河流水环境容量理论研究和实际应用已为人们熟 知，灰色，模糊理论已相继引入河流水环境容量计算中，但还处于尝试阶段， 在计算过程中需要大量的实际监测数据，而对于大多数河流水系，人们往往缺 乏足够的统计数据来推断各参数的统计量，这就给不确定性理论在河流水环境 容量的研究应用带来了一定的困难。 1 3 本文工作 1 3 1 研究内容及方法 河流水环境系统中流量、流速、污染物浓度和降解系数等信息存在着随机 性、模糊性、灰性外和未确知性，这些信息的不确定性导致河流水质评价，水 环境容量计算以及河流水质预测的不精确性，为更好地揭示水环境系统的上述 特征和承纳能力，本论文在基于以往河流稳态水质模型所建立的水环境数学模 型，以及近年来不确定性数学在水环境学研究中的应用基础上，运用非确定数 学理论对河流水质评价、水质预测及水环境容量计算等的理论方法进行改进， 具体内容如下： ( 1 ) 收集资料，了解水质评价的基本理论方法，相关模型及其国内外发展状况， 找出存在的问题和发展趋势，并通过引入盲数理论建立新型水质评价综合指数 模型，并加以验证。 ( 2 ) 针对现有水质预测理论方法的不足，引入三角模糊理论，建立水质预测模 糊线性回归模型，并以两种回归模式加以验证，找出存在的问题和发展趋势。 ( 3 ) 研究水环境容量的计算方法，以稳态条件下完全混合水体的水环境容量计 算模型为基础，从多种不确定性共存的角度运用盲数理论，建立水环境容量计 算盲数模型，绘出水环境容量各种可能值与可信度关系曲线图。 ( 4 ) 根据水环境系统的随机性、模糊性、不确定性，以及资料信息的不足和不 精确性，运用三角模糊数基本原理，结合常规确定模型，建立水环境容量计算 三角模糊数模型，并进行应用分析。 1 3 2 本文特色及创新 论文基于河流水环境系统的不确定性，以及资料信息的不足和不精确性， 运用非确定性数学理论对水质评价，水质预测及水环境容量计算方法进行研究 和改进。在水质评价方面，分别构建了水质评价盲数模型和盲数可靠性计算模 型；在水质预测方面构建了带有三角模糊参数的河流水质模糊线性回归预测模 型；在水容量计算方面分别采用盲数建模和三角模糊数建模，对不确定性情形 下的河流水体纳污能力进行分析计算。 1 3 3 技术路线 图1 - 1技术路线图 第二章河流水质评价综合指数盲数模型研究 2 1 水质评价方法概述 2 1 1 水质评价的概念 水质是指水体的物理、化学和生物学的特征和性质。水质评价是以水环境 监测资料为基础，按照一定的评价标准和评价方法，对水质要素进行定性评价 或定量评价，以准确反映水质现状，了解和掌握水体污染影响程度和发展趋势， 为水环境保护和水资源规划管理提供科学依据。水质评价是水环境容量计算和 水资源系统规划管理的基础，是水控制规划研究的前提，评价的结果可以决定 水质模型的类型，可以为模型的识别和参数的识别提供参数和信息。水质评价 不仅能科学的说明现实的水质情况，并且为水污染控制规划指明了目标和方向， 根据水质评价提供的信息可建立适当的水质模型进行水污染控制规划。 2 1 2 几种常规方法概述 自从2 0 世纪6 0 年代，j a c o b s 提出水体质量评价的水质指数概念和公式以 来，由于其计算简便，便于操作，直至今日在国内水质评价实践中仍为人们大 量采用。其中按选取评价项目的多少可以分为单因子评价法和综合评价法。单 因子评价法又称“单指标评价法”、“一票否决法”，以标准指数法为代表，该法 可以明确指出水质问题的所在，但其无法给出水环境质量的综合状况，为了克 服该法的不足，国内外水质专家提出各种综合指标评价方法。虽然综合指数法 也存在着这样那样的不足，但因其计算简单、便于操作，时至今日仍为人们大 量使用，其中又以内梅罗指数法和计权型法较为典型”。 ( 1 ) 标准指数法 标准指数法是指某一评价因子的实测浓度与选定标准值的比值，计算公式 为： i - c , | c n ( 2 1 ) 式中，为评价因子i 在取样点的标准指数；c j 为评价因子在取样点的实测值， m g l ；c 。为评价因子i 的标准值，m g l 。当评价因子的标准指数 1 时，表明该水质因子超过选定的 水质标准，己不能满足使用要求。 ( 2 ) 内梅罗指数法 美国学者内梅罗提出了一种水污染指数。用下式计算： p 轳( 2 - 2 ) 式中，尸再为某种用途的水质指数；g 为水中某污染物的实测浓度( f 代表水质 项目数) ，m g l ；l 为某污染物的水质标准u 代表水的用途) ，m g l 。 ( 3 ) 计权型法 胆形 ( 2 3 ) i - i 式中，r 为综合指数；形为第f 个单项因子的权重；，为第f 种评价因子的 单项质量指数。 作为一个开放的系统，河流水环境系统中的河水流速、流量、污染物浓度、 扩散系数和衰减系数等参量信息都存在着不确定性，并非纯粹一个简单数据， 而是处于某个区问之中。这些信息的不确定性有些是客观存在的，有些是由实 测资料不完全造成的，也有些是由