頻發(fā)的水污染事件及其伴隨的嚴重危害對各級政府的應急能力建設提出了新要求,促進了環(huán)境工作者對污染預警響應技術的開發(fā)以服務于水質安全保障。本研究針對我國在應對突發(fā)性污染事件過程中所面臨的主要技術問題,在充分調研國內外突發(fā)污染應急響應過程中相關科學問題的基礎上,開展了突發(fā)污染異常預警方法、突發(fā)污染應急監(jiān)測方法和應急處置工程啟動判別及風險分析等方面的研究。針對地表水突發(fā)污染快速預警的需求,基于軟測量方法和小波神經(jīng)網(wǎng)絡建立了突發(fā)污染事故動態(tài)預警模型。結合高頻連續(xù)水質監(jiān)測數(shù)據(jù),采用了多元回歸分析方法,分析了水質參數(shù)之間的相關關系,構建了基于連續(xù)水質監(jiān)測數(shù)據(jù)的軟測量模型。在此基礎上,綜合考慮了突發(fā)污染事件特征、歷史水質異常閾值等,采用小波去噪分析方法和神經(jīng)網(wǎng)絡水質預測方法,對水質時間序列進行了預測,結合水質異常閾值判斷標準建立了異常預警框架。選擇了波托馬克河上游和下游的兩個監(jiān)測站點進行實例驗證。結果表明:上游監(jiān)測站點水質參數(shù)相關性比下游更加明顯,尤其是TSS、TP與濁度之間的相關性,上游監(jiān)測站點相關系數(shù)均大于0.9,而對下游監(jiān)測站點最大不過0.73;小波神經(jīng)網(wǎng)絡可以通過去除單點異常造成的噪聲干擾來提高異常預警的精確度,能夠較好地識別突發(fā)污染引起的水質異�，F(xiàn)象;小波神經(jīng)網(wǎng)絡預警算法ROC曲線與x軸圍成的面積在0.98以上,表明該方法精度能夠滿足異常預警要求。針對突發(fā)污染事故應急預警響應階段的污染團監(jiān)測問題,構建了基于信息熵理論的應急預警監(jiān)測網(wǎng)絡優(yōu)化模型。結合歷史水文、水質監(jiān)測數(shù)據(jù),采用污染物遷移模型對污染物遷移的水動力過程進行了模擬預測,并基于水質模型模擬數(shù)據(jù),得到水流方向不同地點和不同監(jiān)測時間間隔的污染物濃度分布曲線,將污染物分布曲線轉化為概率密度曲線�；诟怕拭芏扔嬎愕玫搅瞬煌恢脻舛确植记�的信息熵以及相鄰監(jiān)測斷面的信息傳遞指數(shù),結合Shannon采樣定理和傅里葉變換,最后給出了監(jiān)測斷面時空布設方案。分別采用美國特拉基河示蹤劑實驗和2005年松花江硝基苯泄露事件作為測試案例對該理論框架進行驗證分析。結果表明:水質模型的模擬結果基本與實際監(jiān)測結果一致,可用于監(jiān)測斷面優(yōu)化研究。應急監(jiān)測斷面優(yōu)化模型可作為一種有效的工具,不僅可用于流域規(guī)劃或管理階段的應急監(jiān)測預案的設計,而且還可用于突發(fā)污染發(fā)生后的應急監(jiān)測網(wǎng)絡的布設。針對突發(fā)污染事故應急溯源反演算法對監(jiān)測數(shù)據(jù)的需求問題,系統(tǒng)梳理國內外常用的地表水污染源反演方法,并根據(jù)計算原理進行歸類,選擇每類的典型算法進行監(jiān)測斷面優(yōu)化模型設計研究。結合示蹤劑實驗數(shù)據(jù)討論了不同反演方法的適用范圍以及相應應急監(jiān)測網(wǎng)絡布設準則。結果表明,每種反演方法對監(jiān)測斷面位置和采樣頻率等信息具有不同的要求,不同排放類型和排放條件下,可用的反演方法也不相同。在實際的污染源反演過程中,反演方法的選擇應當結合污染實際情況,選擇合適的反演方法并布設相應的應急監(jiān)測網(wǎng)絡。針對突發(fā)污染發(fā)生后應急處置工程實施的決策問題,基于污染物特征尺度和威脅度評價建立了應急處置工程啟動判別模型。將污染事故危險性、污染物傳輸及預警時空特征尺度進行了綜合分析,開發(fā)了污染物事故時空特征尺度計算及污染物威脅度評價指標體系,并進行系統(tǒng)集成。結合南水北調工程案例,對處置啟動判別技術和決策工具進行了測試,成功開發(fā)了應急處置工程啟動判別模塊,并集成到南水北調突發(fā)污染應急調控處置污染預警框架中,實現(xiàn)了應急調控處置工程措施的程序化。針對應急處置工程實施前后的工程風險問題,基于模糊故障樹分析建立了突發(fā)水污染事故應急處置工程的風險定量評估模型。提出了應急處置工程風險概念,在此基礎上建立了包含10個子指標的應急處置工程的風險評估指標體系�；谏轿鳚嵴暮颖桨肺廴臼录碧幹霉こ�,采用模糊故障樹計算出了引起頂端事件發(fā)生的所有基本事件和最小割集的發(fā)生概率,并對最小割集對頂端事件的貢獻率進行了排名,給出如何預防頂端事件發(fā)生的建議。為決策者如何利用有限的應急資源,采取有效的預防措施避免工程風險的發(fā)生提供了決策依據(jù)。論文研究成果可為我國流域突發(fā)污染的防控提供借鑒,進一步完善豐富水環(huán)境監(jiān)管的理論基礎,為水系統(tǒng)的河長制管理提供技術支持。
【學位單位】：哈爾濱工業(yè)大學
【學位級別】：博士
【學位年份】：2018
【中圖分類】：X832;X52
【部分圖文】：

圖 2-1 河流中污染物遷移示意圖（來源于 Jobson[108]）Fig.2-1 the schematic diagram of pollutant migration in river (Source from Jobson[108])圖中，pC ——污染團峰值濃度；lT ——污染團前鋒從注入點到第一個采樣位置的遷移時間；pT ——污染團峰值從注入點到第一個采樣位置的遷移時間；tT ——污染團后邊緣從注入點到第一個采樣位置的遷移時間；dT ——污染團在第一個采樣位置的持續(xù)時間 -t lT T ；10dT ——污染團從前鋒濃度到下降到峰值濃度 10%的持續(xù)時間；n ——下游采樣點的數(shù)目；通過某一監(jiān)測斷面污染物的質量rM 可以采用公式（2-4）計算：0=tlTWr vTM C × q ×dwdt∫∫ （2-4）其中，W ——監(jiān)測位置河流總寬度；vC ——監(jiān)測位置垂向平均濃度；

信息理論最初是 C.E. Shannon 于 1948 年在al Theory of Communication”[112]中提出的，它可用于概率測度和對信息給出了定量的描述，為信息的表達、存儲、傳送和處理依據(jù)。信息熵的數(shù)學表達式為：1logni a iiH p p== ∑ i——某個隨機事件發(fā)生的概率；a ——對數(shù)函數(shù)的底，其數(shù)值決定了信息熵的單位，a=2時單a=e時單位為nat，a=10時單位為dit；被認為是系統(tǒng)紊亂程度的一種度量方法，可用來表征系統(tǒng)運動無序性）。如圖所示，當信息源是完全確定時，那么信息熵就等紊亂程度不斷增加，信息熵隨之增加，直到完全混亂狀態(tài)其信信息熵是消除信息源不確定性所需信息量的一種度量，也就是息丟失會導致系統(tǒng)紊亂程度增加，相反通訊獲得信息則會消除

圖 2-3 西弗吉尼亞州常規(guī)水質自動監(jiān)測站分布（來源于文獻[39]）Fig. 2-3 Map of the routine monitoring stations in West Virginia (source from the reference[39])表2-2 波多馬克河水質監(jiān)測站點信息Table 2-2 the water quality monitoring station of Potomac River站點編號 站點名稱 站點經(jīng)緯度01632900 Smith Creek near New Market, VA 38°41'36"N 78°38'35"W01645704 Difficult Run above Fox Lake nearFairfax, VA38°53'04.5"N 77°19'57.8"W01645762 SF Little Difficult Run above Mouth nearVienna, VA38°54'31.6"N 77°20'18.8"W01646000 Difficult Run near Great Falls, VA 38°58'33"N 77°14'46"W01646305 Dead Run at Whann Avenue nearMclean, VA38°57'34.8"N 77°10'33.5"W01654000 Accotink Creek near Annandale, VA 38°48'46"N 77°13'43"W01654500 Long Branch near Annandale, VA 38°48'39"N 77°14'07"W01656903 Flatlick Branch above Frog Branch atChantilly, VA38°52'56.2"N 77°25'55.9"W01668000 Rappahannock River nearFredericksburg, VA38°18'30"N 77°31'46"W01673000 Pamunkey River near Hanover, VA 37°46'03"N 77°19'57"W
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本文編號：2846281