【白洋淀突发水污染风险评价分析案例6500字】

白洋淀突发水污染风险评价分析案例目录TOC\o"1-3"\h\u8072白洋淀突发水污染风险评价分析案例 QUOTEa+b+c=1a+b+c=1（3-2）式中：μ为联系度；a，b，c表示集合A、B的同一度、差异度和对立度；i范围为[-1，1]，是差异度标记；j为对立度标记，j通常取-1，有时起对立标记作用[134]。定义集对势S为同一度a和对立度c的比值。集对势S反映集合A、B两者之间的某种联系趋势。当S>1时称为同势；当S=1时称为均势；当S<1时称为反势[135]。将公式（3-1）中的bi再次扩展后得到多元联系度公式：QUOTEμA~B=a+b1i1+b式中[136]。集合Al代表风险源各评价指标值X1（QUOTEl=1,2,…,ml=1,2,3,...m；m为评价指标数），集合Bk代表相应指标的第k评价标准，K为评价等级数，则集合Al与Bk可构成一个集对QUOTE[137]。根据集对分析法，可采用K元联系度QUOTE来描述集对的关系：μAl~Bk式中，QUOTEalal是各评价指标值QUOTExlxl与该指标对应的第k级标准的同一度。QUOTEbl,1bl,1为各评价指标值QUOTExlQUOTE𝑥𝑙xl与该指标对应的第k级标准相差1级的差异度，QUOTEclcl为各评价指标值QUOTExl与QUOTExlxl该指标对应的第k级标准相差k-1级的对立度，可以此类推[138]。因集合A与评价标准不同时的QUOTEBkBk相差任意等级数的差异度在进行计算时会产生重叠，而QUOTEHAl，B1H(Al,B1)的K元联系度QUOTEμAl~B1所含信息量最大，故本研究取其集对QUOTEHAl，B1的联系度定义为μA~B=w0∗μA1~B1本研究所选取的评价指标皆为负向指标，即评价指标值越小，风险水平越低。同一度a，差异度分量b1、b2、b表26同一度、差异度、对立度计算公式标值判断abbbcx10000ss2000(s0s200(s00s20(s0002(2x00001式中，s1为方便计算结果呈现，定义f。μA~B=l=1mwl∗al+则f1=l=1mwl∗al定义分类识别原则：hk=f1+⋯+可判断各风险源所属的风险度等级，即属于hk对应的k等级。λ∈0.5,0.7，λ越大则评价结果越倾向于保守、稳妥1.1.2指标体系突发水污染风险评价的指标体系如表27所示。表27突发水污染风险综合评价指标一级评价指标二级评价指标综合评价X1入淀河流风险源平均径流量污染物质入河浓度调水补水频率周边防控措施风险源应急治理X2风险源是否具有应急治理方案受纳水体现状X3受纳水体水质现状1.1.3等级标准在已有研究中，风险评价一般分为3级，对应低、中、高风险；或者5级，对应极低、低、中等、高、极高风险[140]。在本研究中，根据风险源一级评价指标值，如表28所示，取其平均值的0.4，0.8，1.2，1.6为其风险度4个等级标准值，依次分为极低、低、中等、高和极高风险5个等级区间，如表29所示。表28风险源一级评价指标值编号X1X2X3权重W00.30640.13280.5608瀑河0.05010.50000.5503府河0.04720.50000.5714孝义河0.06810.50000.5339表29指标风险度等级标准类别平均值极低风险低风险中等风险高风险极高风险X10.1202<0.04810.0481-0.09620.0962-0.14420.1442-0.1923>0.1923X20.4082<0.16330.1633-0.32660.3266-0.48980.4898-0.6531>0.6531X30.5541<0.22160.2216-0.44330.4433-0.66490.649-0.8866>0.88661.1.4评价结果采用集对分析方法对白洋淀淀内环境风险评价指标联系度的计算，结果如表30所示。根据风险源突发污染风险度的联系度和分类识别原则，可识别出风险源的突发污染风险度，如表31所示。表30指标联系度QUOTE计算瀑河ab1b2b3c0.00000.18330.08340.00000.00000.00000.00000.04730.05270.00000.00000.00000.00000.15550.6445府河ab1b2b3c0.01640.05170.00000.00000.00000.00000.04730.05270.00000.00000.00000.00000.00000.40930.4491孝义河ab1b2b3c0.03480.15230.00000.00000.00000.00000.04730.15270.00000.00000.00000.00000.00000.32020.5952表31指标联系度计算结果风险源fffff瀑河0.00000.09170.03180.15700.3547府河0.00080.02610.02640.23390.2861孝义河0.00240.03400.02640.18100.3078根据风险源突发污染风险度的联系度µ和分类识别原则(λ=0.55)，可识别出风险源的突发污染风险度，结果见表32。表32突发污染风险源风险评价结果风险源风险度等级瀑河高风险府河极高风险孝义河极高风险由表30及表31可知，当f1越大时，风险源的评价值越接近评价等级的第1级标准，即对第1级标准的同一度越大，则对立度越小，评价等级越低。相反，当f5越大时，风险源的评价值越远离评价等级的第1级标准，即对第1级标准的对立度越大，则同一度越小，评价等级越高。由表32可知，瀑河入淀为高风险，府河与孝义河入淀为极高风险。1.2跨支流桥梁危险货物运输事故风险评价1.2.1贝叶斯网络模型贝叶斯网络（BayesianNetworks）又被称作因果概率网络[141]，或因果网络，是表达随机变量之间概率依赖关系的一种非循环有向图模型，同时也是经常被用来推理分析的一种网络结构图[142]。之所以运用贝叶斯网络进行推理分析的原因是在面对不完全数据、不准确信息时，能够提供简洁明了的网络结构模型来清楚地表达复杂因素之间的相互关系，以便更好的观察和理解。贝叶斯网络适用于在缺少论证事件A的直接数据资料时，根据事件B与事件A之间的相互关系，借助已知的事件B的数据资料来分析推导事件A的概率[143]。贝叶斯网络结构，即有向无环图，如图16所示。节点主要分为三种：一是目标节点，表示贝叶斯网络的最终目标，例如本文的目标节点即为社会安全事件风险水平，该节点是网络结构计算输出的最终结果，为后续决策提供支撑；二是证据节点，也叫父节点，是贝叶斯网络中最基本的单位，由筛选确定的指标因素构成，代表社会安全事件风险水平的基础影响因素；三是中间节点，起到链接目标节点和证据节点的作用。各个节点之间带有指向性的连接线表示各个节点之间的相互关系。图16贝叶斯网络结构贝叶斯网络参数就是条件概率分布表。其主要是对贝叶斯网络的定量分析，并确定各个节点之间的连接强度，贝叶斯网络参数中囊括了所有关联节点的条件概率。在构建贝叶斯网络之前，需要明确涉及的各个计算原理。证据节点的概率用先验概率来表示，本文用P(A)来表示，即在不考虑事件B的相关因素的情况下事件A发生的概率；而中间节点和目标节点一般用条件概率即后验概率来表示有向边连接的两个节点之间的相互关系，本文用P(A|B)来表示，即在事件B发生的前提下事件A发生的概率。（3-8）在利用贝叶斯网络进行推理分析时，首先对证据节点的先验概率进行主观的概率估计，然后将估计的概率值代入公式计算输出最终目标事件的后验概率，根据输出结果来进行科学决策[144]，贝叶斯网络的理论基础是著名的贝叶斯公式：（3-9）利用贝叶斯网络的双向推理功能，对白洋淀淀内船只事故进行因果和诊断推理，得出白洋淀淀内船只事故发生概率及导致事故发生的主要因素及因素组合，为船只事故风险管理和控制提供决策支持[145]。利用贝叶斯网络的双向推理功能，建立白洋淀跨支流桥梁危险货物运输事故贝叶斯网络模型，对其进行因果和诊断推理，得出白洋淀跨支流桥梁危险货物运输事故发生概率及导致事故发生的主要因素及因素组合[146]。在风险因子确定的基础上，构建白洋淀跨支流桥梁危险货物运输事故风险评估贝叶斯网络结构，如图17所示。图17白洋淀跨支流桥梁危险货物运输事故风险评估贝叶斯网络1.2.2因果推理表33列出了国际隧道协会（ITA）发布的风险发生频率区间划分标准[147]，通过贝叶斯网络推理得出的风险事件发生的自然概率pN与对数概率P的关系为：（3-10）表33自然概率pN和对数概率P区间概率等级pN的区间P的区间描述风险等级50.3-15.0-4.5很有可能高40.03-0.34.5-1.5可能较高30.003-0.031.5-2.5偶尔中等20.0003-0.0032.5-1.5不太可能较低1＜0.0003＜1.5不可能低依据构建好的贝叶斯网络结构及已确定好的各个节点的概率表，对白洋淀周边跨支流桥梁上危险货物运输事故发生概率进行预测，即节点A出现“Yes”的概率为PA=0.115，如图18。图18跨支流桥梁上危险货物运输事故的贝叶斯网络因果推理结果白洋淀周边跨支流桥梁上危险货物运输事故发生概率为0.115，由自然概率和对数概率及风险等级之间的相互对应关系可知，P=4.061，白洋淀周边跨支流桥梁上危险货物运输事故发生的风险等级为较高，是可能发生的事件，事故概率较大，事故存在潜在威胁。1.2.3诊断推理由图18和图19可知，因素X3，X4，X7变化幅度较其他因素大，表明车辆突发因素、车辆磨损因素、天气因素对事故发生的影响较大。其中，X4＞X3＞X7，表明车辆磨损因素对事故发生的影响最大，其次是车辆突发因素，最后是天气因素。图19跨支流桥梁上危险货物运输事故的贝叶斯网络诊断推理结果导致事故发生的最可能的状态组合是：X1，X4，X6，X7，即在驾驶员状态不好、车辆与罐体皆磨损且天气状况差的路段上发生事故的概率最大，为0.142，如图20。图20跨支流桥梁上危险货物运输事故的贝叶斯网络诊断推理结果假设运输车辆及罐体的状态良好，即X4，X6为“N”的概率为100%，则导致事故发生的最可能的状态组合是：X1，X7，X9，X10，即在驾驶员状态不好、天气状况差且晚上无路灯照明的路段上发生事故的概率最大，为0.117，如图21。因此，在事故发生前对跨支流桥梁上危险货物运输采取风险防范管理措施，可有效降低事故发生概率。图21跨支流桥梁上危险货物运输事故的贝叶斯网络诊断推理结果1.3淀内污水泄露风险评价1.1.1指标体系采用集对分析法评价淀内污水处理站泄露风险源与淀内污水导排管泄露风险源。其风险评价指标如表34所示。表34淀内污水泄露突发水污染风险综合评价指标一级评价指标二级评价指标综合评价X淀内污水处理站风险源出水水质污水日处理量污染物排放率排水方式淀内污水导排管风险源管道流速污水日运输量管道直径管道类型截留设施X2有无截留设施受纳水体现状X3受纳水体水质现状1.1.2等级标准根据风险源一级评价指标值，取其平均值的0.4，0.8，1.2，1.6为其风险度4个等级标准值，如表35所示，依次为极低、低、中等、高和极高风险5个等级，如表36所示。表35风险源一级评价指标值编号X1X2X3权重W00.30980.17520.5150采蒲台村污水处理站#3（北码头）0.05010.50.4912大田庄村污水处理站#20.04280.50.3214王家寨村污水处理站#10.03490.50.3024郭里口污水处理站#20.03320.50.1527光淀张庄村污水导排管#10.05190.50.4218寨南村污水导排管#20.04270.50.3092王家寨村污水导排管#20.04100.50.2981表36指标风险度等级标准类别平均值极低风险低风险中等风险高风险极高风险X10.0758<0.03030.0303-0.06060.0606-0.09100.0910-0.1213>0.1213X20.5019<0.20080.2008-0.40150.4015-0.60230.6023-0.8030>0.8030X30.3090<0.12360.0303-0.06330.1236-0.37080.3708-0.4944>0.49441.1.3评价结果采用集对分析方法对白洋淀淀内环境风险评价指标联系度的计算，结果如表37、38所示。表37指标联系度QUOTE计算采蒲台村污水处理站#3（北码头）ab1b2b3c0.00000.91660.08340.00000.00000.00000.00000.04730.05270.00000.00000.50720.79280.00000.0000大田庄村污水处理站#2ab1b2b3c0.49460.90540.00000.00000.00000.00000.00000.04730.05270.00000.00000.99980.83020.00000.0000王家寨村污水处理站#1ab1b2b3c0.79390.50540.00000.00000.00000.00000.00000.04730.05270.00000.81770.86300.00000.00000.0000郭里口村污水处理站#2ab1b2b3c0.90140.90540.00000.00000.00000.00000.00000.04730.05270.00000.81250.85710.00000.00000.0000光淀张庄村污水导排管#1ab1b2b3c0.46030.80420.00000.00000.00000.00000.00000.04730.05270.00000.00000.07130.80390.00000.0000寨南村污水导排管#2ab1b2b3c0.74050.49010.00000.00000.00000.00000.00000.04730.05270.00000.90530.81090.00000.00000.0000王家寨村污水导排管#2ab1b2b3c0.91250.89960.00000.00000.00000.00000.00000.04730.05270.00000.83240.85100.00000.00000.0000表38指标联系度计算结果风险源fffff采蒲台村污水处理站#3（北码头）0.00000.29510.41730.12640.0000大田庄村污水处理站#20.02120.36010.29050.02640.0000王家寨村污水处理站#10.27500.27860.02370.02640.0000郭里口污水处理站#20.15400.45860.19170.02640.0000光淀张庄村污水导排管#10.03050.31170.30960.02640.0000寨南村污水导排管#20.30590.26800.13090.02640.0000王家寨村污水导排管#20.25050.30530.09590.02640.0000根据联系度µ和分类识别原则(λ=0.55)得到风险源的突发污染风险度，结果见表39。表39突发污染风险源风险评价结果风险源风险度等级采蒲台村污水处理站#3（北码头）中等风险大田庄村污水处理站#2中等风险王家寨村污水处理站#1低风险郭里口污水处理站#2低风险光淀张庄村污水导排管#1中等风险寨南村污水导排管#2低风险王家寨村污水导排管#2低风险由表37、表38与表39可知，采蒲台村污水处理站#3（北码头)与大田庄村污水处理站#2为中等风险；王家寨村污水处理站#1与郭里口污水处理站#2为低风险；光淀张庄村污水导排管#1为中等风险；寨南村污水导排管#2与王家寨村污水导排管#2为低风险。1.4淀内船只运输事故风险评价1.4.1贝叶斯网络模型根据历年事故数据以及专家问卷调查，确定碰撞事故的风险因子有以下几类：大风；大浪；船只结构缺陷；交通流密集；航线交叉；渔船干扰；行船疏忽；不遵守航行规则；船只失控；生理/心理素质低；船员不适任；安全管理；船体老化；设备故障；能见度不良[148]。由此得出以下船只碰撞风险评价模型，如图22所示。图22船只碰撞风险评价模型1.4.2因果推理在船只碰撞风险的贝叶斯网络模型的验证计算中，如图23所示，导致船只发生碰撞事故的基础节点主要有8个，分别是大风、大浪、船结构缺陷、交通流密集、航线交叉、渔船干扰、安全管理不到位、船体老化等。图23白洋淀船只碰撞事故风险评价模型验算依据构建好的贝叶斯网络结构及已确定好的各个节点的概率表，利用贝叶斯网络的因果推理功能，对白洋淀淀船只事故发生概率进行预测，即节点A出现“1”的概率为=0.0008。1.4.3诊断推理利用贝叶斯网络的诊断推理功能，对导致事故发生的主要因素及因素组合进行分析。即在节点A为“1”的概率为100%情况下，分析各个风险因素的概率变化情况及变化幅度，进而比较各个风险因素对事故的影响大小及程度。船只发生碰撞事故还存在船只设备故障、船只失控、船只交叉相遇、驾驶员行船疏忽、操作不当、心理素质低、不遵守航行规则等状态，在不同的节点状态条件下，考虑不同的概率组合，在理论上，船只发生碰撞事故风险的概率有28=256种[149]。其中，典型的碰撞事故风险概率计算如表40所示。表40船只发生典型碰撞事故的风险概率序号网络节点大风大浪船只结构缺陷交通流量密集航线交叉渔船干扰安全管理不到位船体老化能见度不良发生碰撞事故概率1节点状态NoNoNoNoNoNoNoNoNo0.000132YesNoNoNoNoNoNoNoNo0.001863YesYesNoNoNoNoNoNoNo0.002464NoNoNoNoNoYesYesNoNo0.003395YesNoYesNoYesNoYesNoNo0.004276NoYesYesNoNoYesNoNoNo0.005187YesYesNoYesYesNoNoNoNo0.006238NoNoNoNoYesYesYesNoYes0.006359YesYesNoNoYesYesNoYesYes0.0069010YesYesYesYesYesNoNoNoYes0.0131511YesYesYesYesYesYesNoNoYes0.0156912YesYesYesYesYesYesYesNoYes0.0160413YesYesYesYesYesYesYesYesYes0.01678计算结果表明：（1）在导致白洋淀船只发生碰撞事故的8个基础节点不成立的条件下，即无大风大浪、船体结构物缺陷、无航线交叉、渔船干扰等情况下，船只发生碰撞事故风险概率为1.5×10-4。（2）在极端情况下