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      水質(zhì)模型研究現(xiàn)狀

      2013-08-15 00:47:53唐勝軍河南省信陽水文水資源勘測(cè)局
      河南水利與南水北調(diào) 2013年4期
      關(guān)鍵詞:河流水體污染物

      □唐勝軍(河南省信陽水文水資源勘測(cè)局)

      近些年來,隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,人口的大量增加,人們對(duì)水量的需求逐漸增大,隨之而來的水環(huán)境問題日益凸顯。隨著水環(huán)境問題的突出,人們的環(huán)保意識(shí)在逐步提高,水環(huán)境污染問題也越來越受到人們的重視。水質(zhì)模型能夠很好地預(yù)測(cè)和評(píng)價(jià)水環(huán)境污染問題,如何有效地利用水質(zhì)模型來對(duì)水環(huán)境問題進(jìn)行精度的模擬研究等逐漸成為人們進(jìn)行水環(huán)境研究的熱點(diǎn)。

      1.水質(zhì)模型簡(jiǎn)介

      1.1 概念

      水質(zhì)模型(Water Quality Model)是根據(jù)物質(zhì)守恒原理,采用計(jì)算機(jī)語言來描述水體中各種水質(zhì)組分間隨時(shí)間和空間的變化而發(fā)生的物理、化學(xué)、生物學(xué)以及各種生態(tài)變化,是反映水體中內(nèi)在污染物質(zhì)的遷移轉(zhuǎn)化規(guī)律和相互關(guān)系的一種數(shù)學(xué)模型。水質(zhì)模型分為水動(dòng)力模型部分和水質(zhì)模型部分。水動(dòng)力模型部分模擬水動(dòng)力狀況,水質(zhì)模型部分模擬水質(zhì)狀況,這兩部分是相互獨(dú)立而又相互聯(lián)系的子模型。

      水質(zhì)模型可提供河流水質(zhì)和河流污染物的定量關(guān)系,為預(yù)測(cè)、選擇和評(píng)價(jià)污染物的控制方案提供了較好的依據(jù),是研究河流水環(huán)境治理和規(guī)劃等過程中的有效手段和重要工具。水質(zhì)模型在河流水質(zhì)模擬中有應(yīng)用方法簡(jiǎn)單、精度高等優(yōu)點(diǎn)。

      1.2 分類

      水質(zhì)模型可按照空間維數(shù)、時(shí)間相關(guān)性、數(shù)學(xué)方程的特征以及所描述的對(duì)象和現(xiàn)象進(jìn)行命名和分類,具體分類如下:

      1.2.1 根據(jù)研究水體水質(zhì)的空間維數(shù),可將水質(zhì)模型劃分為零維、一維、二維和三維水質(zhì)模型。零維水質(zhì)模型常將計(jì)算單元看成是一個(gè)均勻的整體,用于水庫和湖泊的水體水質(zhì)模擬計(jì)算,也用于計(jì)算其它維度模型的初始值和估算值的計(jì)算。一維和二維水質(zhì)模型主要根據(jù)河流的橫向尺度和縱向尺度的比值來選擇:當(dāng)河流的橫向尺度遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于其縱向尺度時(shí),就選擇一維水質(zhì)模型,二維水質(zhì)模型常用于寬淺式河流中。三維水質(zhì)模型在應(yīng)用中考慮橫向、縱向和垂向三方面的因素,但是由于受紊流理論研究的局限,在實(shí)際應(yīng)用中稍有難度。

      1.2.2 根據(jù)是否含有時(shí)間變量,可將水質(zhì)模型劃分為穩(wěn)態(tài)水質(zhì)模型和非穩(wěn)態(tài)水質(zhì)模型兩者的區(qū)別在于水力學(xué)條件和污染物排放條件是否隨時(shí)間的變化,隨時(shí)間變化的,稱為非穩(wěn)態(tài)水質(zhì)模型;不隨時(shí)間變化的,稱為穩(wěn)態(tài)水質(zhì)模型。

      1.2.3 根據(jù)模型描述的范圍可將水質(zhì)模型劃分為河道水質(zhì)模型和流域水質(zhì)模型。河道水質(zhì)模型的研究與水動(dòng)力學(xué)的移流、擴(kuò)散方程有關(guān),考慮河道中污染物的遷移轉(zhuǎn)化反應(yīng),研究河道上下游斷面在不同的污染源排放條件下的水質(zhì)狀況;流域水質(zhì)模型從陸域——河道兩大范圍入手,描述污染物的“產(chǎn)生——入河——轉(zhuǎn)化”等的過程,是污染物陸域模型與河道水質(zhì)模型的結(jié)合。

      1.2.4 根據(jù)模型描述的對(duì)象來看,可將水質(zhì)模型劃分為河流水質(zhì)模型、河口水質(zhì)模型、湖泊(水庫)水質(zhì)模型和地下水水質(zhì)模型等。

      1.2.5 根據(jù)模型水質(zhì)變量的多少,可將水質(zhì)模型劃分為單一變量水質(zhì)模型和多重變量水質(zhì)模型。

      2.國內(nèi)水質(zhì)模型研究進(jìn)展

      在我國,隨著人們對(duì)水環(huán)境治理的重視,國內(nèi)學(xué)者也做了大量的關(guān)于水質(zhì)模型的研究工作,但是水質(zhì)模型作為水環(huán)境研究、管理的工具,在國內(nèi)通常應(yīng)用在河流的水質(zhì)評(píng)價(jià)中。我國自主研發(fā)的較為成熟的流域水質(zhì)模型尚無資料可循,大部分研究都是引用或者改進(jìn)國外先進(jìn)的流域水質(zhì)模型。

      在WASP模型應(yīng)用研究方面,2001年,賈海峰、程聲通等運(yùn)用WASP5的DOS版對(duì)密云水庫的水體水質(zhì)進(jìn)行了模擬,取得了良好的結(jié)果;2003年,在蘇州河的綜合整治中,上海市科委組織對(duì)WASP模型進(jìn)行了二次研發(fā),開發(fā)了水環(huán)境綜合整治的決策支持系統(tǒng),此系統(tǒng)耦合了感潮水動(dòng)力水質(zhì)模型和GIS技術(shù),并將此系統(tǒng)用于改善水環(huán)境;2005年,楊家寬等運(yùn)用WASP6水質(zhì)模型對(duì)漢江襄樊段水體水質(zhì)進(jìn)行模擬;2006年,張荔等運(yùn)用WASP6水質(zhì)模型計(jì)算了渭河流域的水環(huán)境容量;同年,王建平等將WASP模型和EFDC模型進(jìn)行良好的耦合研究,開發(fā)出了三維的生態(tài)動(dòng)力學(xué)模型,并將此模型對(duì)密云水庫進(jìn)行了模擬研究;2010年,劉蘭嵐等應(yīng)用WASP模型進(jìn)行了遼河干流污染減排的模擬。

      在SWAT模型應(yīng)用研究方面,2006年,蘇保林等對(duì)SWAT模型進(jìn)行了改進(jìn),建立了面向密云水庫的面源模型系統(tǒng),利用實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行率定和驗(yàn)證,結(jié)果表明模擬效果良好;同年,郝芳華總結(jié)了非點(diǎn)源污染模型的理論方法,構(gòu)建了基于SWAT模型的入河系數(shù)法求解入河污染物量的體系;2008年,李丹等耦合研究了QUAL2E和SWAT模型,進(jìn)行了水質(zhì)模型對(duì)流域面源污染模型模擬分析;同時(shí),SWAT水質(zhì)模型在我國的海河流域、潘家口水庫流域、圖們江、新豐江流域等地區(qū)均有應(yīng)用。

      在模型耦合研究方面,1999年,錢會(huì)等應(yīng)用地表水地下水相結(jié)合的三維模型研究了傍河取水越河的滲流問題;2000年,蔣業(yè)放利用恒定流的研究理論進(jìn)行了地下水地表水的耦合研究;2005年,張代鈞等運(yùn)用Matlab方法建立了BP(Back Propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,此模型可以用來預(yù)測(cè)三峽水庫水體的富營養(yǎng)化態(tài)勢(shì);2006年,王曉玲、李松敏等利用遺傳算法對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化,并將優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于河流水體水質(zhì)的評(píng)價(jià);2007年,徐祖信、廖振良等開發(fā)了DSS系統(tǒng),此模型系統(tǒng)是針對(duì)蘇州河的水環(huán)境治理工作開發(fā)的,其結(jié)合了SOL數(shù)據(jù)庫、MIKE11水質(zhì)模型和GIS技術(shù)等;2007年,郭磊、高學(xué)平等開發(fā)了水動(dòng)力水污染的數(shù)值模型,此模型考慮了底泥污染物的遷移和輸運(yùn)等。

      3.發(fā)展趨勢(shì)

      水質(zhì)模型從最初的開始到至今的發(fā)展已日臻完善,從研究點(diǎn)源污染到非點(diǎn)源污染,從河流水質(zhì)模型到流域水質(zhì)模型,從一般型水質(zhì)模型到綜合型水質(zhì)模型等,縱觀水質(zhì)模型的發(fā)展歷程、應(yīng)用前景及今后人們對(duì)水環(huán)境研究的發(fā)展,水質(zhì)模型的發(fā)展趨勢(shì)主要有以下幾個(gè)方面:

      3.1 結(jié)合人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的研究

      人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Network)是一種類似于人腦的思維過程,它是由大量的數(shù)據(jù)處理單元組成的一個(gè)非線性自適應(yīng)的系統(tǒng),具有通過自身學(xué)習(xí)知識(shí)以解決問題的能力,其具有良好的實(shí)用性和預(yù)測(cè)性。它除了用來對(duì)水質(zhì)模型進(jìn)行模擬預(yù)測(cè)外,還可以與水質(zhì)模型相耦合,以率定水質(zhì)模型中的參數(shù),達(dá)到提高參數(shù)精度的目的,使得模擬的結(jié)果更精確。

      3.2 模型模擬預(yù)測(cè)不確定性的研究

      自然界中的水環(huán)境是一個(gè)復(fù)雜的水體,由于其水文條件的復(fù)雜性,導(dǎo)致模型輸出結(jié)果具有很大的不確定性。因此,為了提高結(jié)果的可靠性和模型的精度,要對(duì)水質(zhì)模型進(jìn)行不確定性研究,其核心是研究水質(zhì)參數(shù)的不確定性。常用來進(jìn)行不確定性分析的方法有GLUE算法和HSY算法,同時(shí),對(duì)于多個(gè)參數(shù)同時(shí)進(jìn)行率定時(shí)應(yīng)該采用的方法也成為研究的重點(diǎn)。

      3.3 復(fù)雜邊界的模擬研究

      以往由于客觀條件限制,獲得的原始資料出現(xiàn)資料不全、系列短等問題,這在水質(zhì)模型中,常對(duì)邊界條件進(jìn)行了概化,導(dǎo)致模型模擬的結(jié)果出現(xiàn)失真、不可靠等;隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展,以及各種監(jiān)測(cè)條件的完善,在獲得的資料大量增加的同時(shí),計(jì)算機(jī)模擬的功能也在不斷完善,能夠較精確地模擬較為復(fù)雜的邊界條件。

      4.結(jié)語

      目前雖然對(duì)水質(zhì)模型的應(yīng)用研究比較多,對(duì)水質(zhì)模型的理論研究等都取得了較大的發(fā)展,但是由于各種原因,水質(zhì)模型在應(yīng)用過程中會(huì)出現(xiàn)各種問題,主要是由于構(gòu)建模型需要大量的資料,資料的完整性、系統(tǒng)性和真實(shí)性都將直接影響到模型的模擬精度;模型結(jié)構(gòu)復(fù)雜,參數(shù)多,在模型率定和驗(yàn)證過程中工作量比較大,參數(shù)的不確定性也會(huì)導(dǎo)致結(jié)果的不準(zhǔn)確性;水污染模擬的機(jī)理還不是十分清楚,很多不能用數(shù)學(xué)公式表達(dá),在建模時(shí)要經(jīng)過一定程度的概化,導(dǎo)致模型失真;由于受到人為主觀因素的影響,模型的誤差較大,使得模型模擬出來的效果不夠直觀和清晰。

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