长江水质评价和预测数学建模论文

PAGEPAGE3高教社杯全国大学生数学建模竞赛承诺书我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则.我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛规则的,如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。我们郑重承诺，严格遵守竞赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛规则的行为，我们将受到严肃处理。我们参赛选择的题号是（从A/B/C/D中选择一项填写）：B 我们的参赛报名号为（如果赛区设置报名号的话）：所属学校（请填写完整的全名）：参赛队员(打印并签名)：1.2.3.指导教师或指导教师组负责人(打印并签名)：日期：年月日赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：高教社杯全国大学生数学建模竞赛编号专用页赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：赛区评阅记录（可供赛区评阅时使用）：评阅人评分备注全国统一编号（由赛区组委会送交全国前编号）：全国评阅编号（由全国组委会评阅前进行编号）：长江水质的评价和预测摘要：本文讨论如何设计对长江水质污染情况进行综合评价，对各个地区水质污染状况分析，并判断出污染物高锰酸盐和氨氮的主要污染源，以及对未来水质情况进行预测的模型，然后根据预测的情况对长江未来的水质情况采取切实可行的治理方案，并提出合理的建议与意见。根据题目附件中已有的数据和搜集的一些综合评价和预测模型，并根据实际情况作了适当的假设，对不同要求的题目建立了不同模型并进行了较为完整的求解。（1）针对问题1，本文首先对附件3中2003.6~2005.9这两年多来不同地区不同月份的各种影响水质情况的主要因子的含量数据进行了标准化处理，然后采用了BP人工神经网络评价法对长江近两年多的水质情况做出定量的综合评价，并具体分析了各个地区的水质污染状况。评价结果为：两年多来，长江水质基本，其中高锰酸盐和氨氮含量较多，溶解氧有90%以上。（2）针对问题2，我们建立了一维河流水质模型，将各个地区的上游地区作为污染源，利用一维河流水质模型基本方程，求出上游地区扩散到本地的污染物的浓度。再利用附件3给出的相关数据，求出各个地区排放的高锰酸盐和氨氮的浓度，作出折线图，进行比较。并计算了平均值作为辅助评价。最后得出高锰酸盐的主要污染源是湖南岳阳，氨氮的主要污染源是湖南岳阳和重庆朱沱。（3）针对问题3，本文对附件4中水质的历史数据进行分析，为了更好的对未来10年的水质情况进行预测，采用了BP人工神经网络预测模型。对所求的数据进行分析，得出水质污染状况的长期趋势：ⅠⅡ类河长百分比成下降趋势，ⅣⅤ及劣Ⅴ类河长百分比总体呈上升趋势。（4）针对问题4，本题以问题三预测的水文年干流的未来10年里各类水的含量为基础，需要处理的水有两个部分，一部分是Ⅳ类水和Ⅴ类水，第二部分是劣Ⅴ类水。根据过去10年长江总水量预测出未来10年总水量并分别与各年需要处理的水所占的百分比相乘，便得到了每年需要处理的废水量。最后结果为：时间2005200620072008200920102011201220132014需要处理的污水量/亿吨3438369237033690366436363613359835913588（5）针对问题5，由文中所求出的一些数据，在大致了解长江污染的情况下，结合预测模型得出的结果，提出了一些较为可行的建议和意见。关键字:综合评价一维河流水质模型水质预测BP人工神经网络问题重述1.1问题的背景水是人类赖以生存的资源，保护水资源就是保护我们自己，对于我国大江大河水资源的保护和治理应是重中之重。专家们呼吁：“以人为本，建设文明和谐社会，改善人与自然的环境，减少污染。”长江是我国第一、世界第三大河流，长江水质的污染程度日趋严重，已引起了相关政府部门和专家们的高度重视。2004年10月，由全国政协与中国发展研究院联合组成“保护长江万里行”考察团，从长江上游宜宾到下游上海，对沿线21个重点城市做了实地考察，揭示了一幅长江污染的真实画面，其污染程度让人触目惊心。为此，专家们提出“若不及时拯救，长江生态10年内将濒临崩溃”（附件１），并发出了“拿什么拯救癌变长江”的呼唤（附件2）。附件3给出了长江沿线17个观测站（地区）近两年多主要水质指标的检测数据，以及干流上７个观测站近一年多的基本数据（站点距离、水流量和水流速）。通常认为一个观测站（地区）的水质污染主要来自于本地区的排污和上游的污水。一般说来，江河自身对污染物都有一定的自然净化能力，即污染物在水环境中通过物理降解、化学降解和生物降解等使水中污染物的浓度降低。反映江河自然净化能力的指标称为降解系数。事实上，长江干流的自然净化能力可以认为是近似均匀的，根据检测可知，主要污染物高锰酸盐指数和氨氮的降解系数通常介于0.1~0.5之间，比如可以考虑取0.2(单位：1/天)。附件4是“1995~2004年长江流域水质报告”给出的主要统计数据。下面的附表是国标(GB3838-2002)给出的《地表水环境质量标准》中4个主要项目标准限值，其中Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ类为可饮用水。1.2问题的提出（1）对长江近两年多的水质情况做出定量的综合评价，并分析各地区水质的污染状况。（2）研究、分析长江干流近一年多主要污染物高锰酸盐指数和氨氮的污染源主要在哪些地区?（3）假如不采取更有效的治理措施，依照过去10年的主要统计数据，对长江未来水质污染的发展趋势做出预测分析，比如研究未来10年的情况。（4）根据你的预测分析，如果未来10年内每年都要求长江干流的Ⅳ类和Ⅴ类水的比例控制在20%以内，且没有劣Ⅴ类水,那么每年需要处理多少污水？（5）你对解决长江水质污染问题有什么切实可行的建议和意见。问题分析2.1问题背景的分析长江是我国第一大河。发源于青藏高原唐古拉山主峰各拉丹东的西南侧。干流自青藏高原蜿蜒东流，经青海省、西藏自治区、四川省、云南省、湖北省、湖南省、江西省、安徽省、江苏省和上海市10个省、区、市，在上海市注入东海。全长6300千米。流域面积180多万平方千米，占全国面积的1／5。长江由河源到河口横跨中国地形上的三级巨大阶梯，穿过不同的地质构造和岩层，沿途接纳支流的汇入，对长江的河谷形态和水流特性产生不同的影响。按水文、地貌特点把干流划分为上、中、下游3段：从河源至宜昌市为上游段，宜昌市至湖口为中游段，湖口以下为下游段。在长江干流21个城市江段中，污染带总长452.3km，其中南京长122.8km、武汉77.3km、上海52.3km、岳阳29.5km、重庆27.4km、镇江21.2km。在上海、南京、武汉、重庆、攀枝花等21个沿江城市被调查的790km江段中，已形成560km的污染带。长江水资源是长江流域４亿多人口赖以生存的物质基础，也是经济社会发展的基础保证，长江流域水资源虽然相对比较丰富，但总量还是有限的，且时空分布不均匀，水又是一种十分脆弱的自然资源，极易受到污染和破坏。题目要求要求讨论四种主要污染物的对长江的污染情况，并建立相应的模型，提出治理污染，保护长江的建议和意见。2.2问题分析问题一：对长江近两年多的水质情况做出定量的综合评价，并分析各地区水质的污染状况。题目附件3中给出了2003.6~2005.9这两年多来不同地区不同月份的的各种影响水质情况的主要因子的含量，要对长江近两年多的水质情况做出定量的综合评价，就要对这些数字进行数学统计和分析的预处理，然后再建立一种量化的综合评价模型。目前国内最基本的综合评价模型主要有模糊模式识别评价法，灰关联模式识别法，BP人工神经网络法。由于人工神经网络有类似人的大脑思维过程，可以模拟人脑解决某些具有模糊性和不确定性问题的能力。因此，利用人工神经网络对已知环境样本进行学习，学会对新样本的识别与评价，对长江水质情况进行综合评价。对于长江近两年多水质情况的定量综合评价，可以把所求的各个地区各个月份的综合评价值进行平均，对照《水环境质量标准及综合评价对应转换关系表》进行水质类别评定，再具体利用各个指标的均值进行具体的分析。对于各个地区的水质污染状况的分析，通过对各地区综合评价值进行排序，可以比较出地区之间的污染状况，也可对照《水环境质量标准及综合评价对应转换关系表》进行水质类别评定，对于同一类级别的水，可以再通过各个指标的均值进行分析与比较，找出影响其水质的主要因子。问题二：研究、分析长江干流近一年多主要污染物高锰酸盐指数和氨氮的污染源主要在哪些地区?题中给出了2004.4~2005.4这一年多来不同地区不同月份的高锰酸盐和氨氮的含量，由于只需考虑干流，故各支流情况不予考虑。要分析主要污染源，就需要知道各地区在相同时间内排放的高锰酸盐和氨氮的量，换句话说，我们只需比较相同时期的排放量即可。题中所给的各地区高锰酸盐和氨氮含量值包括两个方面，一是本地向长江排放的高锰酸盐和氨氮，二是上游排放的高锰酸盐和氨氮通过水流扩散进入本地。本地含量可用水流量乘以浓度再乘以时间，所以要求出本地排放量关键是求出上流扩散到本地的高锰酸盐和氨氮的量。四川地区为起始位置，由于四川的上游西藏地区对长江的污染较小，这里假设污染为零，故它的排放量就是四川地区的含量；其他地区的含量利用扩散方程，建立一维水质扩散模型，将上游地区作为扩散源，知道了扩散源的浓度、水流速度、距离等相关信息，即可求出上游地区扩散到该地的量，从而求出该地的排放量。将一年多各个地区的高锰酸盐和氨氮的排放量分别求出，绘出时间和排放量的曲线图，通过观察比较即可知道高锰酸盐和氨氮的主要来源，同时可绘出一年来高锰酸盐和氨氮的排放量的平均值作为辅助评价。问题三：假如不采取更有效的治理措施，依照过去10年的主要统计数据，对长江未来水质污染的发展趋势做出预测分析，比如研究未来10年的情况。题中附件4给出了1995年~2004年长江流域水质报告，其中包括了每一年各个时段的全流域、干流、支流内Ⅰ类Ⅱ类Ⅲ类Ⅳ类Ⅴ类劣Ⅴ类水所占的百分比，以及每年排放的总废水量。与第一问类似，需要对所给的数据进行预处理，再采用一种水质预测模型，常用的水质预测模型有，水质数学模拟预测，多元回归模式，灰色预测模型法和神经网络模型预测等。人工神经网络具有大规模并行、分布式存储与处理、自组织、自适应与自学习的能力，特别适用于处理需要同时考虑许多因素和条件的、不精确的和模糊的信息处理问题。经过第一问的BP人工神经网络模型的学习，本题依然采用了BP人工神经网络模型对未来十年长江水质污染情况进行预测。对于预测出的数据，在Excel表格中绘制折线图，可以看出未来十年各类水质的发展趋势，即包括了丰水期，枯水期，以及水文年的干流水、支流水中Ⅰ类Ⅱ类Ⅲ类Ⅳ类Ⅴ类劣Ⅴ类水在未来10年里占总水量的百分比变化趋势。问题四：根据你的预测分析，如果未来10年内每年都要求长江干流的Ⅳ类和Ⅴ类水的比例控制在20%以内，且没有劣Ⅴ类水,那么每年需要处理多少污水？本题以问题三预测的水文年干流的未来10年里各类水的含量为基础，需要处理的水有两个部分，一部分是Ⅳ类水和Ⅴ类水，第二部分是劣Ⅴ类水。按照要求对这两部分水进行处理，即使Ⅳ类水和Ⅴ类水比例控制在20%以内，且不含有劣Ⅴ类水，根据过去10年长江总水量预测出未来10年总水量并分别与各年需要处理的水所占的百分比相乘，便得到了每年需要处理的废水量。问题五：你对解决长江水质污染问题有什么切实可行的建议和意见。本题是一道论述题，应当结合本文所求出的一些数据，提出一些较为符合实际的，对减轻长江污染、提高长江水质有益的建议。条件假设假设长江流经西藏时受到的污染忽略不计，污染从四川地区开始计算。不考虑江上纵向深度的扩散。各污染物的含量在一定时间内是稳定的。问题中只考虑影响水质的四种主要影响因子。主要污染物高锰酸盐指数和氨氮的降解系数取0.2，并且该系数不随时间变化。在预测的十年里不发生干旱洪水等自然灾害，相关政策无大的变动。符号说明符号说明单位pH标准化之前的值pH标准化之后的值地区处的水流速地区处的相应污染物的浓度降解系数，这里取0.2/天模型的建立与求解5.1问题一：对长江近两年多的水质情况做出定量的综合评价，并分析各地区水质的污染状况。首先对附录3中的数据进行标准化处理，即数据的无量纲化。这里有四个主要因子：pH，DO,CODMn,NH3-N。对于pH值的标准化处理，按如下公式：对于DO的标准化处理，因为其是效益型因子，即其值越大，水质越好，可按如下公式进行处理：对于CODMn,NH3-N的标准化处理，因为其是成本型因子，即其值越大，水质越差，可按如下公式进行处理：处理数据见附录。接下来就是BP人工神经网络评价模型的建立，这一过程可通过MATLAB编程实现，从提供的近两年的数据来看，根据《地表水环境质量标准》划定的标准限值，对不同月份各地水质进行评价的类别不是绝对的。对水质的情况，需要给出一种综合评价标准。BP神经网络可以解决此问题。BP神经网络是一种模拟人脑对采样数据的学习之后，过程中记录调整各神经元的阈值和节点间的权值，再对输入各数据进行计算输出。BP神经网络具有很好的非线性映射能力、泛化能力、容错能力对水质综合评价标准的产生是一种很好的方法.由于各个因子的量纲不同，需对数据进行上述的标准化处理到[0,1]区间。BP网络应用的输入向量：B=[0.300.1333333330.0750.30.20.2666666670.250.30.3333333330.40.50.30.60.6666666670.750.30.733333333110.3111];目标向量：t=[00.20.40.60.81.0];具体实现：在matlab环境下可以直接调用数据库内的函数来完成。整体包括学习过程和输入数据测试输出结果过程，train()函数训练后导入数据。构建BP网络，对采样值生成对应数据。1） 利用matlab数据库函数创建BP神经网络。2） 选择合适的训练函数及参数。这里设置隐含层为15个节点，输出层为一个节点。参数epochs设为5000。3） 输入水质4项评价标准。4） 进行MATLAB仿真设计。，计算出各个地区各个月份的综合评价值（见附录）。对于长江近两年多的水质污染情况综合评价，可以把综合评价值对照下表进行水质类别评定。表一：水环境质量标准及综合评价对应转换关系水质等级pHDOCODMnNH3-N综合水质评价标准Ⅰ0.300.1333330.0750Ⅱ0.30.20.2666670.250.2Ⅲ0.30.3333330.40.50.4Ⅳ0.30.60.6666670.750.6Ⅴ0.30.733333110.8劣Ⅴ11111结果如下：表二：各个地区的近两年多综合评价值与测评等级序号点位名称综合评价值评测等级1四川攀枝花0.0688464Ⅱ类水2重庆朱沱0.044425Ⅱ类水3湖北宜昌南津关0.0312429Ⅱ类水4湖南岳阳城陵矶0.0170036Ⅱ类水5江西九江河西水厂0.0340857Ⅱ类水6安徽安庆皖河口0.0463036Ⅱ类水7江苏南京林山0.0912786Ⅱ类水8四川乐山岷江大桥0.3310036Ⅲ类水9四川宜宾凉姜沟0.1114036Ⅱ类水10四川泸州沱江二桥0.2128607Ⅲ类水11湖北丹江口胡家岭0.0066214Ⅱ类水12湖南长沙新港0.2981607Ⅲ类水13湖南岳阳岳阳楼0.0529607Ⅱ类水14湖北武汉宗关0.1119286Ⅱ类水15江西南昌滁槎0.5316286Ⅳ类水16江西九江蛤蟆石0.1117286Ⅱ类水17江苏扬州三江营0.1065071Ⅱ类水所有点位综合评价值均值0.1298817Ⅱ类水表三：各个地区近两年多四项主要指标的均值点位名称pH*DOCODMnNH3-N四川攀枝花8.2715289.0425262.3673280.166376重庆朱沱7.9066078.9776192.0419310.333188湖北宜昌南津关7.7203378.5452652.913360.266971湖南岳阳城陵矶7.8291478.6427253.7981480.330106江西九江河西水厂7.4347427.7551722.4399470.154259安徽安庆皖河口7.4602787.4858732.6473540.23668江苏南京林山7.6552587.4882282.1462960.131138四川乐山岷江大桥7.5285125.5496035.2652120.937381四川宜宾凉姜沟8.0728178.9655032.8071430.432407四川泸州沱江二桥7.6953776.8238623.3776460.744921湖北丹江口胡家岭7.8765679.2722491.9771160.091706湖南长沙新港7.0919057.0705562.4933860.914418湖南岳阳岳阳楼7.6974218.3257944.0863760.384616湖北武汉宗关7.9514097.3623023.3244710.201759江西南昌滁槎7.1103975.7038762.1959264.561071江西九江蛤蟆石7.5904767.9322353.6322750.283757江苏扬州三江营7.6682348.0656352.9186510.288492综合点位均值7.680067.824062.9666220.41525通过对表一、表二的分析可知：1.近两年多来，长江水质基本属于Ⅱ类水，其中高锰酸盐和氨氮含量较多，溶解氧也有90%以上。2.从各个地区来看：表四：各地区水质情况表点位名称水质类别主要污染指标四川攀枝花Ⅱ类水重庆朱沱

Ⅱ类水氨氮湖北宜昌南津关

Ⅱ类水高锰酸盐湖南岳阳城陵矶

Ⅱ类水高锰酸盐，氨氮江西九江河西水厂

Ⅱ类水安徽安庆皖河口

Ⅱ类水溶解氧江苏南京林山

Ⅱ类水溶解氧四川乐山岷江大桥

Ⅲ类水溶解氧、高锰酸盐、氨氮四川宜宾凉姜沟

Ⅱ类水氨氮四川泸州沱江二桥

Ⅲ类水溶解氧，高锰酸盐湖北丹江口胡家岭

Ⅱ类水湖南长沙新港

Ⅲ类水溶解氧湖南岳阳岳阳楼

Ⅱ类水高锰酸盐湖北武汉宗关

Ⅱ类水高锰酸盐江西南昌滁槎

Ⅳ类水溶解氧、高锰酸盐、氨氮江西九江蛤蟆石

Ⅱ类水高锰酸盐江苏扬州三江营

Ⅱ类水5.2问题二：研究、分析长江干流近一年多主要污染物高锰酸盐指数和氨氮的污染源主要在哪些地区?要研究一年多高锰酸盐和氨氮的主要污染源，可以通过比较同一时期各个地区在单位时间内高锰酸盐和氨氮的排放浓度。附录3中表一给出了各个地区高锰酸盐和氨氮的浓度，表二给出了各站点间的距离、水流量和水流速。首先讨论高锰酸盐的污染情况。地区的高锰酸盐含量=上游地区扩散到此处的量+地区排放的量而地区的高锰酸盐含量等于该地水流量乘以时间再乘以浓度（这里时间取单位时间1s）。因此要求地区排放的量关键是要求出上游地区扩散到此处的量。下面建立求扩散量的模型。由于这里不考虑纵向扩散，且长江的长度远大于宽度，故这里建立长江的一维水质模型。一维水质模型的概念：描述水质组分的迁移变化在一个方向上是重要的，在另外两个方向上是均匀分布的，这种水质模型称为一维水质模型。一维河流水质模型基本方程：这里是浓度，是扩散系数，是河流速度，是扩散的距离忽略扩散项，沿程的坐标，，这是一个二阶线性常微分方程，带入初始条件，方程的解为由题目中的已知条件，处（即四川）的高锰酸盐含量可以求出。继而可求出从处扩散到处的高锰酸盐的量，此处的扩散方程为这里是处的高锰酸盐含量。由于水流速度不是恒定的，故取。所以扩散方程变为（*）最后可得出：处高猛酸盐的排放量=（#）用排放量除以水流量即可得到排放浓度。将附录3中各组数据单位统一化后代入上述方程（*）和（#），再除以相应水流量可得到2004.4到2005.4各个地区的高锰酸盐排放浓度如下表所示。表五：2004.4到2005.4间各地区高锰酸盐的排放浓度表地区月份四川重庆湖北湖南江西安徽南京2004.42.33.2118952.0401853.2923262.8949612.7940721.4960112004.54.31.6432572.9247963.5910643.0942863.1922911.7954622004.62.52.6608053.6141833.4330482.5649371.5676081.9879152004.72.42.9569932.9256394.0983162.5345421.6657281.782342004.85.81.0289283.0101623.9141382.2509891.8607921.6783882004.96.13.8838862.2566143.679531.7615611.4214952.1397532004.100.81.5287033.5346883.3669591.829232.0695361.8740852004.112.81.8023971.8289342.5976062.1983112.1985441.7993082004.121.61.2107062.3696813.4976322.2985651.6993231.999772005.11.21.2373591.8790555.099862.3996642.5997892.4999032005.20.91.7647111.9952573.1999393.0997822.6997682.2998922005.31.11.8699442.0963054.0999171.7996552.6996221.7996162005.41.11.948972.3908912.8999681.9999442.2997251.499827（单位：g/）并作出相应的折线图：图一并求出2004.4到2005.4间各地区高锰酸盐排放速率的平均值作为辅助评价：表六：2004.4到2005.4间各地区高锰酸盐排放浓度的平均值地区四川重庆湖北湖南江西安徽南京平均值2.5307692.0575812.5281843.5977162.3635712.2129451.896328（单位：g/）作出柱状图：图二同理可求出各个地区的氨氮的排放浓度如下表所示：表七：2004.4到2005.4间各地区氨氮的排放浓度表地区月份四川重庆湖北湖南江西安徽南京2004.40.150.1912110.2604110.2590580.2696030.2194480.0196872004.50.070.2609370.290770.3191060.2194920.2494530.0896452004.60.040.1745730.3288510.344010.1464940.1681310.0587162004.70.040.1742830.1450350.3549160.1543890.2178910.0477152004.810.0025740.1823640.3247380.2359570.1559090.048182004.90.090.1523850.2484220.2811950.2393510.1165130.0659782004.100.080.222870.2062360.351730.1827210.1669540.0379022004.110.060.2657660.2304060.3596980.2197660.1198540.0499622004.120.080.5055350.1481060.3098420.1198730.1399650.0999812005.10.070.5363460.21130.4199840.2099720.1999810.2199932005.20.150.5441190.1785510.4299950.1299710.179990.3099932005.30.260.5328960.188950.4199920.1099650.2299770.0199672005.40.10.6253610.1271310.4199980.1399920.1499810.199989（单位：g/）并作出相应的折线图：图三并求出2004.4到2005.4间各地区氨氮排放浓度的平均值作为辅助评价：表八：2004.4到2005.4间各地区氨氮排放浓度的平均值地区四川重庆湖北湖南江西安徽南京平均值0.1907690.3531230.1888880.3659540.1749860.1686380.108834（单位：g/）作出柱状图：图四由上面所示数据，结合图表，一望而知，高锰酸盐的主要污染源为湖南岳阳地区，；氨氮的主要污染源为湖南岳阳和重庆朱沱，且重庆朱沱排放的氨氮浓度呈上升趋势。5.3问题三：假如不采取更有效的治理措施，依照过去10年的主要统计数据，对长江未来水质污染的发展趋势做出预测分析，比如研究未来10年的情况。首先本题主要采用了过去10年里丰水期，枯水期，以及水文年的干流水、支流水中Ⅰ类Ⅱ类Ⅲ类Ⅳ类Ⅴ类劣Ⅴ类水占总水量的百分比，把这些数据作为BP人工神经网络算法模型样本数据，利用BP人工神经网络算法预测出未来10年里对应的丰水期，枯水期，以及水文年的干流水、支流水中Ⅰ类Ⅱ类Ⅲ类Ⅳ类Ⅴ类劣Ⅴ类水占总水量的百分比，数据如下表：表九：未来十年枯水期、丰水期、水文年的干流水各类水质的预测情况未来十年枯水期干流水质情况时间Ⅰ类水质Ⅱ类水质Ⅲ类水质Ⅳ类水质Ⅴ类水质劣Ⅴ水质20050.19420.09090.03980.17310.25180.250320060.21230.03190.030.19470.2590.27220070.22540.02390.03590.20410.24960.261220080.23160.0190.04180.21120.24380.252720090.23380.01640.04580.21480.24110.248220100.23440.01520.04810.21650.23980.24620110.23460.01470.04920.21720.23920.245120120.23470.01440.04980.21760.23890.244620130.23470.01430.05010.21770.23880.244420140.23470.01420.05020.21780.23870.2443未来十年丰水期干流水质情况时间Ⅰ类水质Ⅱ类水质Ⅲ类水质Ⅳ类水质Ⅴ类水质劣Ⅴ水质20050.28750.29080.00060.12390.01170.285520060.27570.27840.0240.14410.00380.274120070.26620.2710.02780.16790.00220.264920080.25930.26610.03510.17950.00150.258620090.25360.26190.04640.18290.00110.25420100.24860.25810.05910.18320.00080.250220110.24450.2550.07010.18240.00060.247220120.24180.25310.07740.18170.00060.245320130.24050.25210.08110.18140.00050.244420140.23990.25170.08260.18130.00050.244未来十年水文年干流水质情况时间Ⅰ类水质Ⅱ类水质Ⅲ类水质Ⅳ类水质Ⅴ类水质劣Ⅴ水质20050.240850.190850.02020.14850.131750.267920060.2440.155150.0270.16940.13140.2730520070.24580.147450.031850.1860.12590.2630520080.245450.142550.038450.195350.122650.2556520090.24370.139150.04610.198850.12110.251120100.24150.136650.05360.199850.12030.248120110.239550.134850.059650.19980.11990.2461520120.238250.133750.06360.199650.119750.2449520130.23760.13320.06560.199550.119650.244420140.23730.132950.06640.199550.11960.24415表十：未来十年枯水期、丰水期、水文年的支流水各类水质的预测情况未来十年枯水期支流水质情况时间Ⅰ类水质Ⅱ类水质Ⅲ类水质Ⅳ类水质Ⅴ类水质劣Ⅴ水质20050.14650.11340.16770.17090.21260.188920060.24130.10320.16830.02220.22270.242320070.23720.02450.24040.01970.2570.221220080.22920.04280.23140.10230.20130.19320090.22350.110.20150.07780.16780.219320100.23080.09370.20360.0580.18820.225820110.23520.06540.21960.06550.19320.221220120.230.07710.2160.07910.17920.218620130.22850.09370.20550.06680.18290.222720140.23230.07910.21260.06450.18810.2234未来十年丰水期支流水质情况时间Ⅰ类水质Ⅱ类水质Ⅲ类水质Ⅳ类水质Ⅴ类水质劣Ⅴ水质20050.29110.03720.21140.32320.13690.000320060.46870.00420.03710.4610.01410.014920070.46850.00380.03660.46490.01280.013420080.46850.00380.03650.46490.01280.013520090.46850.00380.03650.46490.01280.013520100.46850.00380.03650.46490.01280.013520110.46850.00380.03650.46490.01280.013520120.46850.00380.03650.46490.01280.013520130.46850.00380.03650.46490.01280.013520140.46850.00380.03650.46490.01280.0135未来十年水文年支流水质情况时间Ⅰ类水质Ⅱ类水质Ⅲ类水质Ⅳ类水质Ⅴ类水质劣Ⅴ水质20050.41080.04640.02090.40560.00640.109820060.26460.08090.00130.34640.0010.305820070.20390.11080.00070.33710.00070.346920080.2440.09720.00090.33240.00080.324820090.21010.10950.00070.33530.00070.343820100.2370.09990.00090.33270.00070.328720110.21420.10820.00070.33480.00070.341520120.23270.10160.00080.3330.00070.331120130.2170.10720.00070.33450.00070.339920140.22990.10260.00080.33330.00070.3327绘制折线图，如下：图五图六图七图八图九图十5.4问题四：根据你的预测分析，如果未来10年内每年都要求长江干流的Ⅳ类和Ⅴ类水的比例控制在20%以内，且没有劣Ⅴ类水,那么每年需要处理多少污水？由问题3所得数据，Ⅳ类和Ⅴ类水超过20%的部分需要处理，所有劣Ⅴ类水都需要处理，因此把需要处理的污水量的百分比乘以长江平均总流量即为需要处理的污水量，由此列出如下表格：表十一：未来十年污水处理情况表时间Ⅳ类和Ⅴ类水之和劣Ⅴ类水需要处理的水长江平均总流量/亿立方米需要处理的污水量/亿吨20050.280250.26790.348159876.1063438.36630420060.30080.270350.373859876.106369231190.263050.374959876.1063703.04594520080.3180.255650.373659876.1063690.20700720090.319950.25110.371059876.1063664.52913120100.320150.24810.368259876.1063636.87603520110.31970.246150.365859876.1063613.1733820120.31940.244950.364359876.1063598.35922120130.31920.244440.36369876.1063590.95214220140.319150.244150.36339876.1063587.989315.5问题五：你对解决长江水质污染问题有什么切实可行的建议和意见。由本文所求的一些数据可以知道，长江在最近几年内受到了非常严重的污染，并且这种污染正逐步加剧。长江水资源是长江流域4亿多人口赖以生存的物质基础，也是经济社会发展的基础保证，为实现新时期长江水源保护战略目标，实现流域可持续发展，对长江流域水资源保护提出以下对策：提高水资源保护意识利用多种方式，加强宣传教育和舆论监督，使社会各界和公众了解和遵守水的各项法律，强化人们的水资源保护意识，特别是要提高各级领导干部环境保护的国策意识，增强紧迫感和危机感，使保护水资源变成全民的自觉行为。建立完善的公众参与制度，齐心协力，加快防治和保护步伐，为当代和子孙后代留下一个美好的水环境和生存空间。加强长江流域监督管理条块分割的管理体制，人为地将系统、完善的水系分割开，“多龙治水”，难以实现“统一规划、合理布局”。水资源保护应遵照流域水资源与水环境一体化、水量与水质并重的原则进行统一管理，实现宏观调控，制定和规划整个流域的水资源保护目标、措施和要求，理顺关系、健全机构，加强流域水资源保护和管理，加快水资源保护决策支持系统建设。完善法律制度（1）将可持续发展的立法思想贯穿到《宪法》中去（2）改革排污收费制度一是改进收费依据，由浓度收费过渡到排放总量收费。浓度指标与总量指标相结合，在排放浓度控制的基础上，实行总量控制，这不仅与我国“九五”期间实施主要污染物排放总量控制的环保主要任务相一致，还可从根本上解决空气、水对污染物稀释的问题，可有效削减污染排放。

二是采用多因子叠加收费取代单因子收费。对于同一污染源中多种污染物叠加收费，污染者承担其污染行为的全部责任，这样才符合污染者付费原则。

三是收费标准应根据经济发展、物价水平变化而作相应调整，使收费水平略高于设备运行费用，这可刺激企业运转设备治理污染。

四是实施超标排污收费向排污收费的转变，无论是何种污染，排污即收费，超标即罚款，充分、合理利用资源，使环境污染程度控制在环境承载力之内。模型的评价1）优点:文章真实性强，论文中的模型都是自行推导建立的；建立BP人工神经网络综合评价模型、一维水质扩散模型、BP人工神经网络预测模型能与实际紧密联系，结合实际情况对问题进行求解，使得模型具有很好的通用性和推广性；模型的计算采用专业的MATLAB软件，可信度较高；对模型中涉及到的众多影响因素进行了一般性分析，使得论文有说服力；本文在研究各种污染产生的影响时，将数据、表格和图示相结合，使结果一目了然。2）缺点：虽然建立的模型比较完美，但是利用计算机在计算的过程中由于数据的庞大，影响了运行速度；在第二问的计算过程中用的速度是两地之间的平均速度，并且假设主要污染物高锰酸盐指数和氨氮的降解系数为0.2，所以使得模型的计算与实际情况会有所偏差；BP神经网络预测方法测算过程复杂，需要建立多个回归模型，计算量大，所需的系数多，因为每个系数的计算过程都有误差，这就导致累计误差增大；且由于各个数据之间相互制约，相互影响，即系统存在非线性，这种方法只考虑问题的线性特特征，容易导致较大的测算误差，而且训练的时间较长；建立的一维河流水质模型虽然使得考虑的扩散问题相对简单，但忽略了水质深度和宽度的扩散，与实际问题是有一定偏差的；模型的推广通过对题目的解读不难发现这是一类综合评价和对未来情况预测的问题。本文建立的是一个对长江水质的评价和预测的模型，仔细分析建立的模型，不难发现：这个模型不仅适用于各类水的水质评价与预测问题，它对于与之相关的综合评价和预测的问题都可以起到指导作用。本题的求解是一个典型的综合评价与预测的问题，模型的使用范围非常广泛，在各种水的水质评价和预测，各种商品未来销售情况的预测，学生综合成绩的评价等领域都有着积极的指导意义。总之，凡是涉及到对事物的综合评价和预测的问题，都可以用本模型进行解决。参考文献[1]邱靖，杨毅，基于改进BP网络模型的水质预测模型的研究，云南农业大学学报，第22卷第三期，2007年5月。[2]王凡，周扬，刘伟，常用水质综合评价方法讨论，安徽农业科学，第37卷第三十一期，2009年。[3]李奇珍，何军仕，水质综合评价方法讨论，人民黄河，第29卷第一期，2007年。[4]杜伟，基于神经网络的水质评价与预测的探索，天津大学硕士学位论文，2007年。[5]莫慧芳，谷爱昱，张新政，基于BP神经网络的水质预测方法的研究，控制工程，第11卷增刊，2004年5月。[6]环境质量评价与和影响预测，豆丁网，第13页。[7]王静，太湖流域河网一维水质模型研究，学位论文，环境科学。[8]徐智廷，李河海，6S-P概化模型在临沂水功能区纳污能力分析中的应用，期刊论文,水资源保护ISTICPKU-2007年3期。附录：%利用BP算法实现对水质评价标准%数据的学习，及对给出（0,1）标准化后的数据的综合分析clearall;x=inforMatrix;%获取各个样本值B=[0.3 0 0.133333333 0.0750.3 0.2 0.266666667 0.250.3 0.333333333 0.4 0.50.3 0.6 0.666666667 0.750.3 0.733333333 1 10.3 1 1 1];%设置标准%[volume,P]=biaozhunxilie;net.trainparam.epochs=5000;%设置迭代次数%构造BP神经网络net=newff([01;01;01;01],[15,1],{'tansig','logsig'});net.trainparam.lr=0.05;%%net.trainparam.goal=0.000001;%训练神经网络net=train(net,B',[00.20.40.60.81.0]);%网络泛化fori=1:3y2=sim(net,x(:,:,17)')endy3=sim(net,B')y2;functionB=inforMatrix;B(:,:,1)=[0.3 0.093333333 0.013333333 0.050.3 0 0.186666667 0.170.3 0 0.386666667 0.2750.3 0.137333333 0.193333333 0.170.3 0.174666667 0.113333333 0.0650.3 0.128 0.213333333 0.110.3 0.08 0.206666667 0.0550.3 0.44 0.386666667 0.2650.3 0 0.16 0.1250.3 0.464 0.24 0.530.3 0 0.12 0.050.3 0.14 0.286666667 0.4950.3 0.165333333 0.093333333 0.1050.3 0.142666667 0.16 0.0850.3 0.309333333 0.073333333 0.460.3 0.084 0.18 0.0750.3 0.08 0.106666667 0.075];B(:,:,2)=[0.3 0 0.373333333 0.050.3 0 0.106666667 0.1250.3 0 0.346666667 0.110.3 0 0.26 0.1550.3 0.166666667 0.153333333 0.090.3 0.102666667 0.2 0.140.3 0.150666667 0.166666667 0.050.3 0.382666667 0.3 0.460.3 0 0.533333333 0.1850.3 0.373333333 0.426666667 0.1850.3 0 0.126666667 0.0450.3 0.076 0.173333333 0.20.3 0.134666667 0.22 0.130.3 0.282666667 0.246666667 0.070.3 0.353333333 0.066666667 0.5050.3 0.189333333 0.173333333 0.0950.3 0.401333333 0.106666667 0.16];B(:,:,3)=[0.3 0 0.033333333 0.0750.3 0 0.12 0.10.3 0.113333333 0.186666667 0.1550.3 0 0.173333333 0.160.3 0.082666667 0.2 0.040.3 0.057333333 0.133333333 0.160.3 0.137333333 0.133333333 0.060.3 0.268 0.313333333 0.9650.3 0 0.266666667 0.170.3 0.045333333 0.16 0.1950.3 0 0.166666667 0.0350.3 0.421333333 0.193333333 0.460.3 0 0.246666667 0.1850.3 0.217333333 0.24 0.1250.3 0.286666667 0.113333333 10.3 0.110666667 0.233333333 0.080.3 0.197333333 0.253333333 0.095];B(:,:,4)=[0.3 0 0.073333333 0.0550.3 0 0.1 0.120.3 0 0.24 0.180.3 0 0.206666667 0.150.3 0.009333333 0.153333333 0.070.3 0.08 0.333333333 0.1950.3 0.118666667 0.1 0.020.3 0.157333333 0.24 0.7050.3 0 0.173333333 0.1350.3 0 0.226666667 0.2650.3 0.052 0.146666667 0.060.3 0.106666667 0.166666667 0.3750.3 0 0.233333333 0.1550.3 0.157333333 0.166666667 0.1750.3 0.461333333 0.051333333 10.3 0.048 0.186666667 0.130.3 0.232 0.073333333 0.205];B(:,:,5)=[0.3 0 0.206666667 0.0850.3 0 0.14 0.140.3 0 0.16 0.130.3 0 0.4 0.1350.3 0 0.22 0.0650.3 0 0.193333333 0.140.3 0.081333333 0.126666667 0.080.3 0.224 0.38 0.380.3 0 0.173333333 0.160.3 0.057333333 0.4 0.230.3 0 0.14 0.060.3 0.274666667 0.146666667 0.560.3 0 0.186666667 0.120.3 0.010666667 0.173333333 0.220.3 0.173333333 0.12 10.3 0 0.226666667 0.130.3 0 0.193333333 0.205];B(:,:,6)=[0.3 0 0.1 0.030.3 0 0.08 0.2350.3 0 0.213333333 0.110.3 0 0.206666667 0.1950.3 0 0.173333333 0.10.3 0 0.16 0.110.3 0 0.16 0.140.3 0.354666667 0.573333333 0.4350.3 0 0.193333333 0.4250.3 0.158666667 0.086666667 0.2950.3 0 0.153333333 0.050.3 0.017333333 0.12 0.740.3 0 0.24 0.240.3 0 0.313333333 0.120.3 0 0.2 10.3 0 0.366666667 0.260.3 0 0.12 0.19];B(:,:,7)=[0.3 0 0.166666667 0.0350.3 0 0.073333333 0.210.3 0 0.12 0.10.3 0 0.333333333 0.160.3 0 0.16 0.0950.3 0 0.173333333 0.1650.3 0 0.18 0.130.3 0.145333333 0.58 0.6650.3 0 0.213333333 0.830.3 0.493333333 0.226666667 0.6850.3 0 0.14 0.0650.3 0.046666667 0.12 0.6950.3 0 0.286666667 0.1450.3 0 0.213333333 0.1150.3 0 0.173333333 10.3 0 0.353333333 0.3350.3 0 0.133333333 0.18];B(:,:,8)=[0.3 0 0.133333333 0.210.3 0 0.08 0.2450.3 0 0.126666667 0.1650.3 0 0.28 0.180.3 0 0.146666667 0.120.3 0 0.2 0.160.3 0 0.08 0.1350.3 0.118666667 0.626666667 0.9250.3 0 0.233333333 0.80.3 0.628 0.413333333 0.4850.3 0 0.14 0.0450.3 0.102666667 0.133333333 0.620.3 0.049333333 0.18 0.170.3 0 0.24 0.1450.3 0.044 0.206666667 10.3 0 0.346666667 0.250.3 0 0.08 0.145];B(:,:,9)=[0.3 0 0.026666667 0.610.3 0 0.08 0.30.3 0 0.233333333 0.1250.3 0 0.273333333 0.160.3 0 0.16 0.110.3 0 0.126666667 0.160.3 0 0.12 0.1450.3 0.352 0.633333333 0.9650.3 0 0.166666667 0.480.3 0.142666667 0.366666667 10.3 0 0.12 0.0550.3 0.268 0.12 0.6050.3 0 0.266666667 0.1650.3 0 0.24 0.150.3 0.882666667 0.6 10.3 0 0.453333333 0.2950.3 0 0.16 0.12];B(:,:,10)=[0.3 0 0.153333333 0.0650.3 0 0.16 0.210.3 0 0.24 0.2150.3 0 0.253333333 0.1250.3 0 0.146666667 0.110.3 0.041333333 0.193333333 0.090.3 0 0.08 0.140.3 0.553333333 0.66 0.9350.3 0 0.173333333 10.3 0.417333333 0.253333333 10.3 0 0.126666667 0.0650.3 0.312 0.166666667 0.60.3 0.28 0.293333333 0.1650.3 0 0.193333333 0.1250.3 0.222666667 0.1 10.3 0 0.32 0.2750.3 0 0.126666667 0.1];B(:,:,11)=[0.3 0 0.153333333 0.0750.3 0.026666667 0.233333333 0.1050.3 0 0.146666667 0.1350.3 0 0.22 0.130.3 0.061333333 0.193333333 0.1350.3 0 0.186666667 0.110.3 0.024 0.1 0.010.3 0.496 0.56 0.670.3 0.225333333 0.146666667 0.3450.3 0.48 0.106666667 2.750.3 0 0.133333333 0.050.3 0.192 0.326666667 0.520.3 0 0.173333333 0.1250.3 0 0.173333333 0.10.3 0.310666667 0.126666667 0.3650.3 0.1 0.226666667 0.1950.3 0.005333333 0.146666667 0.195];B(:,:,12)=[0.3 0 0.286666667 0.0350.3 0 0.146666667 0.1350.3 0 0.2 0.150.3 0 0.24 0.160.3 0.06 0.206666667 0.110.3 0.130666667 0.213333333 0.1250.3 0.137333333 0.12 0.0450.3 0.404 0.333333333 0.4550.3 0.017333333 0.24 0.0350.3 0.34 0.28 0.4250.3 0 0.113333333 0.030.3 0.08 0.126666667 0.6050.3 0 0.233333333 0.170.3 0 0.16 0.0950.3 0.26 0.04 0.740.3 0.222666667 0.26 0.140.3 0.113333333 0.273333333 0.19];B(:,:,13)=[0.3 0 0.166666667 0.020.3 0 0.2 0.090.3 0 0.253333333 0.170.3 0 0.233333333 0.1750.3 0.032 0.173333333 0.0750.3 0.149333333 0.106666667 0.0850.3 0.174666667 0.133333333 0.030.3 0.224 0.3 0.3250.3 0 0.22 0.0350.3 0.148 0.253333333 0.140.3 0 0.1 0.060.3 0.064 0.32 0.490.3 0 0.486666667 0.190.3 0.233333333 0.24 0.1050.3 0.325333333 0.053333333 10.3 0.086666667 0.14 0.0950.3 0.118666667 0.253333333 0.16];B(:,:,14)=[0.3 0 0.16 0.020.3 0 0.22 0.090.3 0 0.213333333 0.080.3 0 0.28 0.180.3 0.082666667 0.173333333 0.080.3 0.194666667 0.113333333 0.110.3 0.216 0.12 0.0250.3 0.289333333 0.306666667 0.5150.3 0 0.306666667 0.0750.3 0.004 0.346666667 0.070.3 0 0.113333333 0.0450.3 0 0.266666667 0.480.3 0 0.433333333 0.170.3 0.218666667 0.18 0.0950.3 0.261333333 0.026666667 0.5950.3 0.086666667 0.14 0.110.3 0.005333333 0.26 0.14];B(:,:,15)=[0.3 0 0.386666667 0.50.3 0 0.133333333 0.0850.3 0.074666667 0.206666667 0.0950.3 0 0.266666667 0.1650.3 0.162666667 0.153333333 0.120.3 0.2 0.126666667 0.080.3 0.153333333 0.113333333 0.0250.3 0.229333333 0.206666667 0.1250.3 0 0.146666667 0.0550.3 0 0.04 0.020.3 0 0.133333333 0.040.3 0.046666667 0.06 0.380.3 0 0.326666667 0.1550.3 0.086666667 0.253333333 0.090.3 0.349333333 0.18 0.810.3 0.090666667 0.166666667 0.1050.3 0.109333333 0.346666667 0.24];B(:,:,16)=[0.3 0 0.406666667 0.0450.3 0 0.293333333 0.080.3 0 0.226666667 0.1450.3 0 0.26 0.150.3 0.146666667 0.126666667 0.1250.3 0.097333333 0.106666667 0.070.3 0.142666667 0.153333333 0.040.3 0.232 0.193333333 0.150.3 0 0.166666667 0.0350.3 0 0.073333333 0.0150.3 0.016 0.1 0.040.3 0.034666667 0.113333333 0.1850.3 0 0.24 0.1550.3 0.084 0.18 0.090.3 0.337333333 0.226666667 0.3150.3 0.077333333 0.12 0.10.3 0.097333333 0.333333333 0.155];B(:,:,17)=[0.3 0 0.053333333 0.040.3 0 0.106666667 0.1150.3 0 0.246666667 0.1150.3 0 0.233333333 0.180.3 0 0.126666667 0.0950.3 0.192 0.14 0.0850.3 0.181333333 0.126666667 0.020.3 0.072 0.173333333 0.120.3 0 0.066666667 0.0350.3 0 0.113333333 0.040.3 0 0.133333333 0.040.3 0 0.12 0.380.3 0 0.38 0.240.3 0 0.22 0.0650.3 0 0.133333333 10.3 0 0.406666667 0.110.3 0 0.206666667 0.135];B(:,:,18)=[0.3 0 0.186666667 0.030.3 0 0.133333333 0.1350.3 0 0.126666667 0.120.3 0 0.173333333 0.180.3 0 0.146666667 0.110.3 0.1 0.146666667 0.060.3 0.158666667 0.12 0.0250.3 0.038666667 0.173333333 0.0950.3 0 0.2 0.0550.3 0 0.213333333 0.0750.3 0 0.133333333 0.070.3 0.078666667 0.16 0.3750.3 0 0.333333333 0.190.3 0 0.26 0.070.3 0.018666667 0.473333333 10.3 0.026666667 0.613333333 0.1350.3 0 0.166666667 0.105];B(:,:,19)=[0.3 0 0.106666667 0.040.3 0 0.086666667 0.2550.3 0 0.16 0.080.3 0 0.233333333 0.1550.3 0 0.153333333 0.060.3 0 0.113333333 0.070.3 0 0.133333333 0.050.3 0.150666667 0.24 0.290.3 0 0.106666667 0.120.3 0 0.173333333 0.140.3 0 0.14 0.040.3 0 0.073333333 0.730.3 0 0.26 0.170.3 0 0.28 0.0751 0 0.286666667 10.3 0 0.566666667 0.170.3 0 0.32 0.085];B(:,:,20)=[0.3 0 0.08 0.0350.3 0 0.086666667 0.270.3 0 0.126666667 0.110.3 0 0.34 0.210.3 0 0.16 0.1050.3 0 0.173333333 0.10.3 0 0.166666667 0.110.3 0.145333333 0.306666667 0.80.3 0 0.06 0.1750.3 0 0.18 0.110.3 0 0.12 0.040.3 0 0.14 0.460.3 0 0.36 0.420.3 0 0.286666667 0.110.3 0.04 0.3 10.3 0 0.206666667 0.2350.3 0 0.173333333 0.21];B(:,:,21)=[0.3 0 0.06 0.0750.3 0 0.12 0.2750.3 0 0.133333333 0.090.3 0 0.213333333 0.2150.3 0 0.206666667 0.0650.3 0 0.18 0.090.3 0 0.153333333 0.1550.3 0.250666667 0.266666667 0.990.3 0 0.086666667 0.20.3 0 0.166666667 0.1450.3 0 0.133333333 0.030.3 0 0.14 0.630.3 0 0.433333333 0.450.3 0 0.226666667 0.0850.3 0.113333333 0.12 10.3 0 0.12 0.210.3 0 0.186666667 0.18];B(:,:,22)=[0.3 0 0.073333333 0.130.3 0 0.126666667 0.270.3 0 0.14 0.0950.3 0 0.273333333 0.210.3 0 0.12 0.0550.3 0 0.18 0.1150.3 0 0.12 0.010.3 0.298666667 0.286666667 0.410.3 0 0.073333333 0.160.3 0 0.18 0.190.3 0 0.12 0.040.3 0 0.286666667 0.450.3 0 0.38 0.2850.3 0 0.193333333 0.0950.3 0.176 0.046666667 0.740.3 0 0.22 0.1150.3 0 0.2 0.155];B(:,:,23)=[0.3 0 0.073333333 0.050.3 0 0.133333333 0.3150.3 0 0.16 0.0650.3 0.002666667 0.193333333 0.210.3 0 0.133333333 0.070.3 0 0.153333333 0.0750.3 0.081333333 0.1 0.10.3 0.518666667 0.46 0.430.3 0 0.133333333 0.130.3 0 0.226666667 0.070.3 0 0.133333333 0.040.3 0.006666667 0.146666667 0.410.3 0 0.366666667 0.160.3 0 0.146666667 0.040.3 0.176 0.033333333 0.4950.3 0 0.153333333 0.0950.3 0 0.253333333 0.07];B(:,:,24)=[0.3 0 0.166666667 0.0350.3 0.008 0.086666667 0.2550.3 0 0.16 0.110.3 0 0.2 0.0950.3 0.010666667 0.133333333 0.0350.3 0.113333333 0.193333333 0.1450.3 0.190666667 0.093333333 0.020.3 0.172 0.313333333 0.2050.3 0.049333333 0.146666667 0.060.3 0 0.26 0.240.3 0 0.126666667 0.0350.3 0.249333333 0.16 0.2650.3 0.18 0.333333333 0.080.3 0.212 0.16 0.060.3 0.361333333 0.113333333 0.360.3 0.121333333 0.12 0.040.3 0.189333333 0.246666667 0.075];B(:,:,25)=[0.3 0 0.193333333 0.040.3 0 0.113333333 0.0850.3 0.053333333 0.14 0.0850.3 0 0.313333333 0.080.3 0.104 0.186666667 0.040.3 0 0.173333333 0.140.3 0.093333333 0.093333333 0.050.3 0.158666667 0.193333333 0.170.3 0 0.153333333 0.0850.3 0 0.206666667 0.080.3 0 0.133333333 0.040.3 0.073333333 0.1 0.2350.3 0 0.26 0.1750.3 0.416 0.393333333 0.060.3 0.413333333 0.106666667 0.590.3 0.157333333 0.153333333 0.0350.3 0.269333333 0.353333333 0.195];B