基于SWAT模型的流域面源污染模拟影响分析

针对流域面源污染模型往往忽略或简化河道内污染物变化过程的缺陷,探讨了河道水质模型对流域面源污染模拟的影响.以太湖流域浙西区的西苕溪流域为研究对象,选取具有一定物理机制的分布式面源污染模型SWAT模型,分别以激活和不激活其嵌套的河道水质模型QUAL2E,即SWAT模型与QUAL2E模型紧密耦合和松散耦合两种情况进行模拟,并比较了对TN及TP的模拟效果.结果表明,丰水期与平水期的模拟结果并没有显著差别;但在枯水期,由于水量较小,河道内污染物变化过程对模拟结果影响较大.同时引入QUAL2K模型,分析认为改进河道水质模型对提高SWAT模型模拟精度有一定的效果.     

一维有限段模型在小清河河口水质预测中的应用

本文建立了小清河-维河口有限段水质模型,并运用该水质模型预测了拟建的东营乙烯工程对小清河感潮段的水质影响,所获得的预测结论为有关部门确定东营乙烯工程废水的排污去向提供了重要的科学依据。     

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...     

变权组合模型在景观水体水质模拟中的应用

针对景观水体的水质模拟与预测问题,在BP神经网络和支持向量机模型的基础上,建立了权重随输入量变化的变权组合模型。该模型既能充分利用各个单一模型的优点,又能避免固定权重分配的弊端。经实例验证,与单一的BP神经网络和支持向量机模型相比,变权组合模型拟合精度更高,预测结果更为准确。     

简化一维水质模型在突发水污染事故模拟预测中的应用

传统水质模拟预测模型对突发水污染事故事发地的水文、水下地形等资料要求较高,在缺乏相应资料时会影响对水污染事故的可靠预测和预警。为解决问题,亟需建立在应急条件下能快速预测预警的简化水质模型。以传统一维水质模型为基础,通过人工测量河流沿程流速,自动插值获得流场以替代模型中对流场的求解,再求解一维对流扩散方程,以此获得简化的一维水质模拟预测模型。模拟计算结果表明,相对于传统水质模型,简化后一维水质预警模型可快速准确地预测突发水污染事故后污染态势。     

基于小波变换的ARIMA模型在水质预测中的应用研究

近年来,黑龙江黑河流域的水质状况逐年恶化,而溶解氧（DO）是研究水体自净能力和污染程度的一个重要指标。通过收集该地区2010年48周的DO浓度数据,经由小波变换对数据进行高频和低频的分离,再分别建立ARIMA模型,由此预测未来5期的DO浓度值的变化。结果表明,该模型较好地反映了DO浓度值的变化趋势,预测精度更高,同时,反映出DO浓度值随季节的变化规律,以期为该地区的水质分析预测和水体保护工作提供参考。     

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.     

数值仿真在钱塘江引水入城工程水质预测中的应用

使用二维浅水波方程及传质模型,对工程前期排人钱塘江的废水中污染物的传播及分布进行预测,其预测结果可为工程排污口附近钱塘江水质保护对策制定提供依据。     

Risk assessment approach for untreated wastewater using the QUAL2E water quality model

This paper presents a novel approach for assessing the risk of consumer product ingredients in surface waters that receive untreated wastewater. The approach utilizes the water quality simulation model QUAL2E for predicting the impact caused by conventional pollutants, as well as the exposure concentration of consumer product ingredients. This approach invokes an impact zone concept whereby the receiving water can be thought of as a natural wastewater treatment system. After the river has recovered via self-purification, the ecosystem is then assessed by traditional risk assessment methods. This approach was validated using data collected from the Balatuin River, which is located in the Philippines. Results from this study support the use of QUAL2E for assessing the risk of consumer product ingredients in riverine systems receiving untreated wastewater.     

Uncertainty analysis in QUAL2E model of Zayandeh-Rood River.

Water-quality modeling and prediction is a complicated task because of inherent randomness and uncertainties associated with various processes and variables throughout the stream environment and the lack of appropriate data. Hence, the results of mathematical models are always approximate, lying within an uncertainty. This paper describes and demonstrates the application of the U.S. Environmental Protection Agency's water-quality model, QUAL2E-UNCAS, to the Zayandeh-Rood River in Iran. First-order reliability analysis is used to examine the variability of predicted water-quality parameters of total dissolved solids, dissolved oxygen, and biochemical oxygen demand. This analysis also determines key sources of uncertainty affecting prediction of the water-quality parameters. The results show that reliability analysis can help water-quality modelers and planners to quantify the reliability of the water-quality predictions and to carry out more efficiently planned sampling and data collection programs to reduce model-prediction uncertainty.     

A watershed water quality prediction model based on attention mechanism and Bi-LSTM

Environmental Science and Pollution Research - Accurate prediction of water quality contributes to the intelligent management and control of watershed ecology. Water Quality data has time series...     

程序化的未确知测度模型用于水环境质量评价

未确知测度模型用于水环境质量评价具有合理性。为使模型更加完善,提出将未确知测度模型建立过程标准化,使其具有通用性。并针对水质评价指标众多致评价过程复杂、计算量大的情况,利用MATLAB软件将标准化后的未确知测度模型设计为既定的程序,依靠计算机模拟来实现水质评价。通过对浮桥河水库水质的评价结果及与其他多种方法的对比,表现出标准化模型的客观性、合理性,MATLAB程序的实用性、快捷性。程序化的未确知测度模型标准化后可进行推广。     

程序化的未确知测度模型用于水环境质量评价简

未确知测度模型用于水环境质量评价具有合理性。为使模型更加完善,提出将未确知测度模型建立过程标准化,使其具有通用性。并针对水质评价指标众多致评价过程复杂、计算量大的情况,利用MATLAB软件将标准化后的未确知测度模型设计为既定的程序,依靠计算机模拟来实现水质评价。通过对浮桥河水库水质的评价结果及与其他多种方法的对比,表现出标准化模型的客观性、合理性,MATLAB程序的实用性、快捷性。程序化的未确知测度模型标准化后可进行推广。     

基于不同水厂水质调查的消毒副产物生成趋势及模型预测

以南方某市具有代表性的7个自来水厂为研究对象,对不同季节和不同处理工艺下的原水、出厂水和管网水的9个常规水质参数和2类含碳消毒副产物进行了检测,考察了水质指标随季节的变化规律和处理工艺对不同水质指标的影响,分析了常规水质参数与消毒副产物生成量之间的关系。结果表明：7个自来水厂出厂水均检出三卤甲烷(trihalomethanes,THMs)和卤乙酸(haloacetic acids,HAAs);THMs平均质量浓度为8.70~29.35 μg·L⁻¹,HAAs平均质量浓度为13.22~39.06 μg·L⁻¹;管网水中2类消毒副产物浓度水平较出厂水略有增加;THMs的季节变化规律为冬季>春季≈秋季>夏季,HAAs的季节变化性不强。利用IBM SPSS Statistics 20进行了Spearman秩相关系数分析,并分别以原水和出厂水水质参数来建立出厂水THMs或HAAs生成量的回归方程。结果表明：THMs质量浓度预测效果良好,可用于自来水厂水质的化学安全性预警;但对于HAAs质量浓度预测,无论采用原水还是出厂水水质参数所建立的预测方程,预测结果均不理想。     

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。