太湖水体Chl-a预测模型ARIMA在引排水方案优化中的应用

我国东部大型浅水湖泊太湖的富营养化和藻华暴发一直是困扰该地区社会经济高质量发展的重要水问题之一,其中水资源分配不均及部分营养盐浓度较高,严重制约了太湖水体生态环境的健康发展。基于1999-2019年太湖水质、气象等逐月观测资料,构建了基于协变量(TN、TP、COD_Mn、降水量和引排水量)的叶绿素a(Chl-a)预测模型ARIMA(1, 1, 1)(0, 1, 1)₁₂,并结合2007-2019年历史引排水方案经验和效果,提出了未来平水年情景下降低太湖藻华大面积暴发风险的引排水方案优化策略。结果表明:所构建的ARIMA(1, 1, 1)(0, 1, 1)₁₂模型能有效预测太湖水体Chl-a浓度;且在预设未来情景下,通过同步增加引、排水量可有效降低水体营养盐含量。引排水方案的优化关键在于季节性水资源的合理调配,在满足水安全的基础上适当加大冬春季节引排水,可达到改善水动力和排出营养盐的效果。     

海岸带陆海气氮磷污染协同治理:监测、模拟与决策

陆海统筹已成为美丽海湾建设和海岸带可持续发展的关键战略。其中,陆海气氮磷污染协同治理是持续改善近岸海域生态环境质量的关键,但其缺乏理论指导与技术支撑。梳理了陆海气环境介质与界面过程的监测、模型(流域-河流模型、河口-近海模型、大气沉降模型等)的研究现状、技术难点和发展趋势。为加快推进流域-海域综合治理,亟须建立陆海气氮磷污染监测-模型-评估-决策体系。建议加快陆海气界面氮磷通量监测技术开发与应用,构建陆海气集成或耦合模型,在不同时空尺度上探究氮磷污染来源、主要输移通道、跨界面过程和机制。提出了未来研究重点:1)基于监测与模型提升海岸带生态系统的科学认知;2)构建陆海统筹视角的富营养化评估与生态系统健康评估方法;3)创新分区分类环境容量核算与分配方法;4)研究海岸带环境污染多目标治理优化方案;5)开展海岸带社会-经济-环境系统互馈模拟与多主体协同决策,助力生态环境治理能力现代化。     

基于机理模型与数据模型融合的污水处理智能控制系统构建思路

污水处理智能控制是水污染控制领域的前沿方向。人工智能技术的快速发展,为污水处理智能化控制系统研发注入了新的活力。当前亟须探索污水处理机理模型与数据驱动方法交叉融通的科学路径,重构污水处理智能控制系统的逻辑模式,以提升污水处理智能控制技术研发水平。为此,从污水处理过程的确定性-随机性特征出发,提出了融合机理模型与数据模型的双回路控制系统设想,未来通过充分的实践探索,有望为污水处理智能控制提供新的技术路线。首先,分析了污水处理智能控制系统的基本要素,分别探讨了基于确定性的机理模型及基于随机性的数据驱动模型对污水处理系统的控制作用,进而提出了机理模型与数据模型融合驱动的双回路控制系统基本逻辑架构及控制原理,并分析了该系统在污水处理复杂过程中应用的拓扑结构。最后,围绕未来污水处理智能控制技术发展作了展望。     

机理和数据混合驱动的排水系统控制模型构建方法

针对城市排水系统的优化控制,提出一种机理和数据混合驱动的控制模型构建方法。该方法根据与控制目标的相关程度划分排水系统,并利用长短时记忆神经网络模型和圣维南方程刻画不同分区,可为系统的模型预测控制提供工具支撑。为验证方法的有效性,选取A市某污水处理厂服务片区为研究对象,运用所提出方法,基于机理模型构建简化控制模型,并在实际降雨下将该模型与水库模型和纯数据驱动模型进行对比。结果表明:所构建的控制模型在2个溢流口的模拟准确性相对水库模型提升了3.85%和22.86%,相对纯数据驱动模型提升了5.66%和3.57%(以均方根误差的均值计);模拟效率较机理模型提高了98.7%。该控制模型构建方法可在一定程度上平衡模拟准确性和模拟效率的矛盾,从而可更好地支撑城市排水系统的优化运行。研究结果可为实施排水系统实时控制提供参考。     

碱处理对污泥产甲烷与中间产物氨基酸的影响及两者相关性研究

以剩余污泥为底物,研究了碱处理pH对污泥有机物溶出,水解产生的氨基酸种类和构型以及厌氧消化产甲烷的影响。分别采用2种动力学模型对产甲烷过程进行拟合,并利用Spearman分析考察了氨基酸与产甲烷之间相关性。结果显示：碱处理pH为11时COD溶出率最大,最终累积产甲烷量较空白组提高了1.4倍。改进Gompertz模型对产甲烷过程拟合效果较好,拟合系数均在0.989以上,误差范围在3.9%以内。碱处理可提高水解产物氨基酸含量和种类,溶出的氨基酸同时具有L型和D型,其中L、D-Cys含量最高。L型氨基酸含量高于其对映体(Thr除外),Thr的外消旋化程度(D/(D+L))最高(54.0%),其次为Cys (45.5%)和Ala (44.0%)。氨基酸中D-Leu、D-Asp、L-Thr和L-Cys含量与甲烷产量之间有较强的相关性,其Spearman系数分别为0.894、0.9、0.9和0.9(P<0.05)。这为后续研究氨基酸及其构型对厌氧消化产甲烷的影响提供理论参考,为调控厌氧消化提供新的思路。     

基于两步聚类的城市闸控河流水质时空变异特征研究

为探究典型城市闸控河流水质时空分布规律性差异,提供城市闸控河流水生态保护与精准调控依据,将两步聚类法应用于秦淮河南京段水质时空变异特征研究中。结果表明:近年来秦淮河南京段以氮、磷污染为主,且水质情况可分为3类(类型1-较优水质、类型2-中等水质、类型3-较劣水质);在空间分布上,河流流向与水质变化趋势存在密切关系,除入江口处断面,从上游至下游类型3水体的多年平均占比从15%增加至38%,水质污染程度逐渐增加;在时间分布上,年际间的类型3水体占比从31%(2008年)逐年降至1%(2015年),水质持续改善,且年内水质在夏秋季节较好。为改善城市闸控河段水质,可在保证城内河道不发生内涝的前提下增加入江口处闸门开启频次,同时加强冬春季节引调水力度。     

基于时差相关分析和模糊神经网络的白洋淀流域水环境承载力评价预警

为实现水环境承载力评价和预警,运用耦合DPSR模型和时差分析方法构建了白洋淀流域水环境承载力监测预警指标体系,并结合神经网络与模糊数学构建了T-S模糊神经网络模型,根据控制图法确定了监测预警指标阈值,解决了水环境系统的随机性和模糊性问题,最终实现了白洋淀流域水环境承载力的有效评价和预警。结果表明:1)白洋淀流域水环境承载力在2012-2015年处于较弱承载状态,在2016,2017年处于中等承载状态,现状评价等级由Ⅳ级(橙色警灯)转变为Ⅲ级(黄色警灯);2)在现状发展趋势下,2018-2035年白洋淀流域水环境承载力整体呈先上升后下降趋势,自2026年以后流域水环境整体呈恶化状态,水环境承载力逐渐从中等承载(黄色警灯)向较弱承载(橙色警灯)和弱承载状态(红色警灯)转变;3)未来区域人口的增长和雄安新区的快速发展会给白洋淀流域水环境带来巨大压力,因此可加大区域水环境保护力度,实施基于空间单元的精细化环境管控方案,推动区域经济绿色转型,促进区域水环境质量全面改善和良性发展,以提高区域可持续发展水平。     

基于遥感数据估算近地面PM2.5浓度的研究进展

卫星反演的气溶胶光学厚度(AOD)具有广泛的空间覆盖度和相对较高的时空分辨率. 基于AOD与PM_2.5的相关关系来估算PM_2.5浓度已成为监测近地面PM_2.5的有效途径,其估算结果较可靠,能够为治理PM_2.5污染提供数据基础和科学依据. 从反演AOD数据集和PM_2.5浓度估算模型2个方面进行梳理归纳,从卫星轨道运行类型角度分析各类传感器的产品特征,并对缺失AOD的插补方法进行分类评价;对PM_2.5浓度的估算模型进行比较分析,指出不同模型的优缺点和适应性. 结果表明:①各类卫星传感器均具有特定功能及优缺点,其中地球同步轨道(GEO)卫星的快速发展,使其在估算PM_2.5浓度的应用上越来越广泛. ②插补后的AOD比AOD初始产品具有更连续的时空分布和更高的准确性,基于模型的多变量估算不仅可以实现数据的全面覆盖,还可以获得更好的估算精度. ③组合模型成为估算PM_2.5浓度的重要方法,机器学习模型的加入能够有效提高PM_2.5浓度的估算精度. 研究显示,利用AOD估算近地面PM_2.5浓度不仅弥补了地面PM_2.5监测的空间不连续性,更有助于解析PM_2.5浓度的时空分布特征及污染来源.      

河流氮磷和水量输入对太湖富营养化的影响机理研究

针对河湖氮磷控制标准不衔接问题,以大型浅水湖泊太湖为例,基于2013—2018年环太湖主要入湖河流和湖体总氮浓度〔ρ(TN)〕、总磷浓度〔ρ(TP)〕、叶绿素a浓度〔ρ(Chla)〕、水量等监测数据资料,采用湖盆模型(Bathtub模型),构建太湖主要入湖河流与湖体ρ(TN)、ρ(TP)和ρ(Chla)的响应关系,分析了主要入湖河流ρ(TN)、ρ(TP)和水量对湖体富营养化的影响,探讨了太湖主要入湖河流水量及其与湖体氮磷协同控制限值. 结果表明:①太湖主要入湖河流氮磷的输入仍显著影响湖体ρ(TN)、ρ(TP),尤其是对西北部湖区的富营养化水平产生了显著影响;②在入湖水量方面,湖西区入湖水量增加可导致太湖富营养化程度增加,而“引江济太”水量输入在一定程度上改善了太湖水质. 建议分区域控制直接入湖河流水量,其中,湖西区直接入湖水量控制在60×108~70×108 m3之间,望虞河“引江济太”水量控制在15×108~20×108 m3之间;③针对太湖流域而言,现行《地表水质量标准》(GB 3838—2002)在协同控制河、湖氮磷方面存在一定的不足,仅通过控制入湖河流ρ(TN)、ρ(TP),太湖ρ(TN)、ρ(TP)难以达到Ⅲ类水质标准;④与全湖平均值相比,湖西区要达到同一标准限值,入湖河流协同控制限值要更为严格. 在河湖氮磷衔接目标制定上,建议湖西区单独设定协同控制目标浓度值. 另外,建议结合《地表水质量标准》(GB 3838—2002),开展太湖流域水质、水量协同控制,有效约束入湖通量,达到河湖氮磷协同控制目的.      

京津冀地区NOx和VOCs协同减排成本及减排策略研究

京津冀地区细颗粒物(PM_2.5)浓度改善速度放缓,而臭氧(O₃)污染不断加剧,PM_2.5和O₃的协同控制对于京津冀地区空气质量持续改善十分关键且紧迫. 通过构建京津冀地区城市层面可计算一般均衡模型(CGE),模拟了PM_2.5和O₃的共同前体物—NO_x和VOCs的边际减排成本曲线,进而构建了京津冀地区PM_2.5和O₃协同控制评估模型,确定了在不同空气质量目标下减排成本最小的NO_x和VOCs协同减排方案. 结果表明:减排成本最小的情景下,京津冀各城市PM_2.5和O₃浓度达到《环境空气质量标准》(GB 3095—2012)二级标准限值时;NO_x和VOCs的排放量需较2017年分别降低25%~67%和22%~60%,需要投入的总减排成本为992.9×108元. 研究显示,基于京津冀地区城市政策仿真平台构建的PM_2.5和O₃协同控制评估模型,可为京津冀地区PM_2.5和O₃协同控制方案的制定提供参考.