再生水厂原水水质在线预警系统研究与应用

再生水原水水质在线预警系统能够为再生水工艺安全、稳定的运行提供保障.以中国北方T市某再生水厂为例,分析再生水厂进水主要污染指标的变化规律,根据再生水厂的MBR处理工艺特征及要求,确定6项预警指标为pH、COD、TN、NH3-N、TP和SS.在原水水质在线监测系统的基础上,建立了基于神经网络的水质预测方法.结合实际运行情...     

中国突发性水污染风险评估与预警系统研究进展

突发性水污染风险评估与预警系统已成为辅助环境管理和应急决策的重要支撑工具,是水环境领域的研究热点。综述了中国突发性水污染风险评估与预警系统的现状及发展趋势。归纳出突发性水污染风险评估与预警系统应具备污染源管理、水环境质量管理、风险评估、风险监控预警以及应急决策响应等一套完整的核心功能模块。通过融合遥感遥测技术、计算机技术、网络技术、地理信息系统(GIS)技术、环境信息技术和云智能等现代技术,中国构建了适用于不同水体、不同资料条件和具有不同功能的突发性水污染风险评估与预警系统,相关技术和系统的应用处于世界先进水平。未来的突发性水污染风险评估与预警系统将进一步拓展风险溯源功能,并全面实现实时化、自动化、智能化和业务化。     

武义江工业磷污染监控预警体系的建立

武义江工业磷污染监控预警体系是以信息技术为基础,综合运用地理信息系统(GIS)、遥感(RS)、网络、多媒体、计算机仿真以及在线监控等现代高科技手段,在沿江开发现状分析和评价的基础上,建立武义江工业磷污染的信息平台、水质模型及相应的管理系统,为区域的环境管理提供数据支持.武义江工业磷污染监控预警体系应具备对流域的磷污染状况实时监控、对磷污染事故应急响应等功能.     

基于灰色模型和模糊神经网络的综合水质预测模型研究

水质状态变化趋势预测研究对水资源管理和维护具有重要的现实意义。提出了一种将灰色模型和模糊神经网络相结合的水质预测模型。首先基于改进的灰色模型预测出水体中各理化因子在未来一段时间内的指标变化,然后采用T-S模糊神经网络对各单因子的预测值进行数据融合,构建水质变化综合趋势预测模型,预测出下一时间段的水质整体状态指标。实验表明,这种方式用来预测湖泊水质变化趋势具有可行性;与BP网络模型相比,基于T-S模糊神经网络系统的模型具有预测精度高、模型系统稳定等优越性。     

淀山湖蓝藻水华及其控制因子的模型研究

针对淀山湖富营养化严重的问题,应用美国环境保护署的AQUATOX模型对淀山湖水体中常规水质数据时间变化规律和藻类生长演替进行了研究.在对模型率定、验证的基础上,选择水力停留时间、营养盐、pH、水温、风速、光强对蓝藻生长的影响进行分析.该生态模型较好地模拟了常规水质和藻类的动态变化.计算结果显示,目前营养盐并非淀山湖蓝藻暴发的主要限制因子;淀山湖水力停留时间越长越适合蓝藻的生长;当pH为7.5～9.5、水温为30～35℃、静风或风速小于3.1 m/s、光强为70～400W/m2时,蓝藻能很好地生长.模拟结果可以为揭示淀山湖蓝藻"水华"暴发机制和预警预报提供科学依据.     

改进的有限单元法在河流水质数值模拟中的应用

利用有限单元法进行二维水质模拟不用考虑河流速度和流量分布等资料,可以直接根据河床地形特点求出水质分布.但传统方法需要利用作图法求出累积流量曲线,是整个模拟过程中最耗人力物力的过程.为解决这一问题,探讨了拉格朗日插值法在复杂河段二维水质模型数值计算中的应用,运用该方法对三峡长寿段的排污口对干流影响进行了数值计算,并将计算结果与作图法的结果进行了比较,比较结果验证了该方法具有省时、高效的优点,具有更加广阔的应用前景.     

三角模糊数优化的贝叶斯水质模型评价方法研究——以太湖竺山湾缓冲带湿地水质评价为例

用三角模糊数表征参评的水质指标浓度,并进行α截集处理,将经过处理的区间数代入传统的贝叶斯水质模型,建立了三角模糊数优化的贝叶斯水质模型评价方法。该方法综合了三角模糊数和贝叶斯水质模型的共同优点,考虑了水质监测过程中的误差,通过计算各采样点水质对不同水质级别的隶属度,再判定水质级别。将该方法应用于太湖竺山湾缓冲带湿地,结果表明:竺山湾缓冲带湿地水体水质为Ⅲ~Ⅳ类,未能达到Ⅰ类水质目标的要求;水体TN和COD污染较严重,在缓冲带生态建设和功能修复工作中应重点关注氮和有机物污染。     

编者的话

“环境研究中的水质模型”一文是作者根据从事水质模型研究的实践,吸收国内外各种水质模型的长处,综合国内外文献而编写成的。河流水质模垫是研究水环境污染、水质规划、水污染控制及水质管理必不可少的工具。为了更好地运用水质模型于我国环境科学研究,作者取各家之长,介绍并讨论各种水质模型及其参数识别等问题。附有十四个计算机程序,供环保科研工作者参考。 西德环境问题专家 Dr.W.Kinzelbach     

浙江省太湖交界断面藻类预警应急监测指标特征分析

太湖藻类的爆发呈现一定的阶段性,根据2008年太湖藻类的时空分布,将藻类爆发划分为5个阶段。在太湖流域藻类预警应急监测期间,连续监测湖州市新塘港与太湖交界断面的8项水质指标,研究藻类爆发不同阶段交界断面水质指标的变化情况,采用Pearson相关分析法分析各水质指标间的相关性,探讨不同时期太湖流域藻类预警应急监测应重点关注的水质指标,为浙江省太湖流域藻类防控提供理论依据。     

改进的QGA-BP模型在弥苴河总氮量预测中的应用

水质预测对水环境规划、评价和管理十分重要。构建一种改进的量子遗传算法(QGA)优化BP神经网络的模型,即在量子遗传算法中引入了旋转角的动态改进策略和遗传算法的交叉变异操作,并以改进的QGA作为进化操作准则优化BP模型的权值和阈值。以弥苴河复杂水环境水质预测为实例,选取一组历史观测数据作为训练样本,对其进行分析。将结果与BP模型、QGA-BP模型仿真结果进行了对比,改进后的QGA-BP模型在进化代数、收敛速度和预测结果的准确率有较大提高。对弥苴河水质的预测结果表明,将改进QGA-BP模型用于水质预测是可行、有效的预测方法。     

基于限制纳污红线的排污权交易模型

在分析水功能区限制纳污红线和排污权交易内在联系的基础上,将水功能区限制纳污红线引入到排污权交易模型的构建中,用以约束和规范排污权交易。以水功能区为单元,在兼顾经济效益和管理绩效的基础上,以经济效益最优和水质最优为目标函数,以污染物入河总量控制、水功能区达标率、排污者生产连续性等作为约束条件,构建了排污权交易模型,并采用带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)进行求解。将此模型应用于沙颍河干流周口闸—颍上闸河段,并与单一目标函数得到的结果进行对比分析,证明该模型是合理的,能协调社会经济和水环境的可持续发展。     

基于神经网络的污水处理指标软测量研究

污水处理厂目前广泛使用序批式活性污泥法.该方法处理污水过程是一种典型的复杂动态生物反应工程系统,具有非线性、时变性、随机性和不确定性等特点,难以建立准确的数学模型.同时,该方法的污水处理指标在线测量仪表价格昂贵.为从工程应用角度将人工神经网络软测量方法应用于污水水质指标的实时检测,分别建立BP神经网络和RBF神经网络污水指标软测量模型.仿真结果表明,建立的神经网络软测量模型能很好地实现污水处理指标的COD、BOD、N等参数的实时测量和估计,为污水指标的实时检测提供了新的思路.     

曝气生物滤池用于分散型污水处理及其动力学浅析

将曝气生物滤池用于分散型污水处理,分析了反应器在不同水力负荷条件下对污染物的去除效果,同时从动力学角度对反应器作了浅析,总结出一个动力学模型.实验证明,该模型对出水水质预测和水力负荷条件的确定具有一定的工程实践指导作用.     

基于InfoWorks ICM模型的白龙江流域甘肃段水质模拟及分析

针对白龙江沿岸农业种植、畜禽养殖等产业发展影响河流水质的问题,以甘肃省南部白龙江流域为研究对象,采用改进输出系数模型计算丰、平、枯水年等典型水文情景下流域内工业、农村生活垃圾、农村生活污水、畜禽养殖、城镇生活污水、城镇径流和农田径流等污染源污染负荷,基于InfoWorks ICM构建了白龙江水动力水质模型,模拟分析COD、TN、NH₄⁺-N和TP等污染负荷分布特征,评估了最不利水文条件下白龙江水质污染风险,验证了该模型在流域水质污染模拟评估的适用性。研究结果表明,不同水文情景下污染物入河负荷主要来源存在显著差异,如丰水年和平水年农田径流是COD污染的主要来源,污染负荷分别达到1 382.56、1 058.98 t,而枯水年污染源主要是城镇径流。污染物负荷存在明显空间差异,研究区内子流域污染负荷空间分布不均匀,高污染负荷主要出现在中下游子流域。白龙江水质在汛期和非汛期差异较大,非汛期水质更差。通过模拟最不利水文情景(枯水年非汛期)发现,研究区内白龙江NH₄⁺-N浓度最大位置出现在中下游,最高可达1.4...     

湖泊富营养化模型的研究进展

湖泊的富营养化是全球普遍关注的环境问题之一.湖泊的富营养化模型是防治、修复和治理湖泊富营养化的重要决策工具.按研究的侧重点不同,将湖泊富营养化模型分为简单回归模型、水质模型、生态模型和生态-水动力水质模型,并分别回顾了四类模型的研究进展.最后指出湖泊富营养化模型的发展趋势,强调不确定理论、3S技术、耦合模型是今后湖泊富营养化模型研究的重点,应在此基础上建立通用的模拟、预测、评价和优化模型,为湖泊富营养化管理提供科学依据.     

河流常用水质数学模型参数估计方法评述

前言 河流水质数学模型是描述河流中物质混合、输移和转化规律的计算模型.近年来,由于水质模型在水质预测、规划管理,污染防治以及水环境研究等方面的重要作用,它已成为环境科技工作者十分关注的研究对     

改进属性识别法在水质评价中的应用

为克服水质综合评价过程中指标权重带有主观性的弱点,提出了基于数据驱动技术确定权重的改进属性识别法,综合利用分类标准信息和样本信息进行迭代确定权重.采用浮桥河水库枯水期水质监测资料进行水质评价,验证了该模型用于水质综合评价的可行性.     

概论

自 Streeter-Phelps 水质模型建立以来,水质数学模型在环境问题研究中的应用越来越广泛。水质模型作为水质规划和环境质量管理的有效工具有了较大的发展,特别是近几十年,在环境污染控制和水质规划研究中,水质模型显得尤为重要。利用水质模型进行河流、湖泊、水库及河口等的水质规划已取得了成功。一些在五、六十年代曾经严重污染的河流,如芝加哥河、泰晤士河以及特拉华河口等利用所建立的水质模型进行     

湖泊富营养化模型的研究进展

湖泊的富营养化是全球普遍关注的环境问题之一.湖泊的富营养化模型是防治、修复和治理湖泊富营养化的重要决策工具.按研究的侧重点不同,将湖泊富营养化模型分为简单回归模型、水质模型、生态模型和生态-水动力水质模型,并分别回顾了四类模型的研究进展.最后指出湖泊富营养化模型的发展趋势,强调不确定理论、3S技术、耦合模型是今后湖泊富营养化模型研究的重点,应在此基础上建立通用的模拟、预测、评价和优化模型,为湖泊富营养化管理提供科学依据.     

QUAL2K模型在西苕溪干流梅溪段水质模拟中的应用

QUAL2K是一维稳态水质模型,由美国环保局开发并在QUAL2E模型的基础上发展起来的.采用QUAL2K模型对西苕溪干流梅溪段的水质进行了模拟和预测.针对西苕溪的具体情况,选用COD、氨氮和总磷作为模拟预测指标,用模型率定法并参考相关文献确定了COD降解系数Kc、氨氮降解系数Kn和总磷平衡系数Kp等水质参数,并对模拟结果进行了验证,结果表明预测值和实测值的相关性较好.