| 基于改进遗传算法的河流水污染源反演方法 |
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| 作者姓名： | 刘洁 张丰帆 赵泞 姜德迅 王大蔚 郑彤 王鹏 |
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| 作者单位： | 哈尔滨工业大学环境学院,哈尔滨150090;东北农业大学水利与土木工程学院,哈尔滨150030,哈尔滨工业大学环境学院,哈尔滨150090,哈尔滨工业大学环境学院,哈尔滨150090,哈尔滨学院信息工程学院,哈尔滨150086,黑龙江省农业科学院农村能源与环保研究所,哈尔滨150086,哈尔滨工业大学环境学院,哈尔滨150090,哈尔滨工业大学环境学院,哈尔滨150090 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金面上项目（No.51779066）;国家自然科学基金青年项目（No.52000022）;国家重点研发计划课题（No.2018YFC0408001）;中国博士后科学基金面上项目（No.2018M631935） |
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| 摘 要： | 针对河流水污染应急响应过程中污染源排放历史迟知、未知的问题,结合多种群遗传算法和自适应遗传算法,利用一维河流水质模型和水质监测数据,研究建立了基于改进遗传算法的河流水污染定量源反演方法,实现了对河流污染源排放历史的识别与重构.将该方法应用于美国特拉基河流的3个不同流量下的示踪剂实验中,对示踪剂排放历史进行定量源反演分析.结果表明：IGA算法对高、中、低不同流量下的3次示踪剂实验均可以很好的重构和识别示踪剂排放历史,对于实际河流水污染源反演分析的误差均在可接受范围内.IGA算法在河流水污染源反演分析中具有一定的可靠性和稳定性,可为河流水污染精准溯源与治理提供科学的技术支撑.
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| 关 键 词： | 地表河流 示踪剂实验 一维水质模型 污染源反演 改进遗传算法 |
| 收稿时间： | 2020-08-25 |
| 修稿时间： | 2020-09-14 |
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