水污染动态预警监测模型构建与应急处置工程风险分析

发布时间：2020-10-18 12:09

　　 频发的水污染事件及其伴随的严重危害对各级政府的应急能力建设提出了新要求,促进了环境工作者对污染预警响应技术的开发以服务于水质安全保障。本研究针对我国在应对突发性污染事件过程中所面临的主要技术问题,在充分调研国内外突发污染应急响应过程中相关科学问题的基础上,开展了突发污染异常预警方法、突发污染应急监测方法和应急处置工程启动判别及风险分析等方面的研究。针对地表水突发污染快速预警的需求,基于软测量方法和小波神经网络建立了突发污染事故动态预警模型。结合高频连续水质监测数据,采用了多元回归分析方法,分析了水质参数之间的相关关系,构建了基于连续水质监测数据的软测量模型。在此基础上,综合考虑了突发污染事件特征、历史水质异常阈值等,采用小波去噪分析方法和神经网络水质预测方法,对水质时间序列进行了预测,结合水质异常阈值判断标准建立了异常预警框架。选择了波托马克河上游和下游的两个监测站点进行实例验证。结果表明:上游监测站点水质参数相关性比下游更加明显,尤其是TSS、TP与浊度之间的相关性,上游监测站点相关系数均大于0.9,而对下游监测站点最大不过0.73;小波神经网络可以通过去除单点异常造成的噪声干扰来提高异常预警的精确度,能够较好地识别突发污染引起的水质异常现象;小波神经网络预警算法ROC曲线与x轴围成的面积在0.98以上,表明该方法精度能够满足异常预警要求。针对突发污染事故应急预警响应阶段的污染团监测问题,构建了基于信息熵理论的应急预警监测网络优化模型。结合历史水文、水质监测数据,采用污染物迁移模型对污染物迁移的水动力过程进行了模拟预测,并基于水质模型模拟数据,得到水流方向不同地点和不同监测时间间隔的污染物浓度分布曲线,将污染物分布曲线转化为概率密度曲线。基于概率密度计算得到了不同位置浓度分布曲线的信息熵以及相邻监测断面的信息传递指数,结合Shannon采样定理和傅里叶变换,最后给出了监测断面时空布设方案。分别采用美国特拉基河示踪剂实验和2005年松花江硝基苯泄露事件作为测试案例对该理论框架进行验证分析。结果表明:水质模型的模拟结果基本与实际监测结果一致,可用于监测断面优化研究。应急监测断面优化模型可作为一种有效的工具,不仅可用于流域规划或管理阶段的应急监测预案的设计,而且还可用于突发污染发生后的应急监测网络的布设。针对突发污染事故应急溯源反演算法对监测数据的需求问题,系统梳理国内外常用的地表水污染源反演方法,并根据计算原理进行归类,选择每类的典型算法进行监测断面优化模型设计研究。结合示踪剂实验数据讨论了不同反演方法的适用范围以及相应应急监测网络布设准则。结果表明,每种反演方法对监测断面位置和采样频率等信息具有不同的要求,不同排放类型和排放条件下,可用的反演方法也不相同。在实际的污染源反演过程中,反演方法的选择应当结合污染实际情况,选择合适的反演方法并布设相应的应急监测网络。针对突发污染发生后应急处置工程实施的决策问题,基于污染物特征尺度和威胁度评价建立了应急处置工程启动判别模型。将污染事故危险性、污染物传输及预警时空特征尺度进行了综合分析,开发了污染物事故时空特征尺度计算及污染物威胁度评价指标体系,并进行系统集成。结合南水北调工程案例,对处置启动判别技术和决策工具进行了测试,成功开发了应急处置工程启动判别模块,并集成到南水北调突发污染应急调控处置污染预警框架中,实现了应急调控处置工程措施的程序化。针对应急处置工程实施前后的工程风险问题,基于模糊故障树分析建立了突发水污染事故应急处置工程的风险定量评估模型。提出了应急处置工程风险概念,在此基础上建立了包含10个子指标的应急处置工程的风险评估指标体系。基于山西浊漳河苯胺污染事件应急处置工程,采用模糊故障树计算出了引起顶端事件发生的所有基本事件和最小割集的发生概率,并对最小割集对顶端事件的贡献率进行了排名,给出如何预防顶端事件发生的建议。为决策者如何利用有限的应急资源,采取有效的预防措施避免工程风险的发生提供了决策依据。论文研究成果可为我国流域突发污染的防控提供借鉴,进一步完善丰富水环境监管的理论基础,为水系统的河长制管理提供技术支持。
【学位单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：博士
【学位年份】：2018
【中图分类】：X832;X52
【部分图文】：

图 2-1 河流中污染物迁移示意图（来源于 Jobson[108]）Fig.2-1 the schematic diagram of pollutant migration in river (Source from Jobson[108])图中，pC ——污染团峰值浓度；lT ——污染团前锋从注入点到第一个采样位置的迁移时间；pT ——污染团峰值从注入点到第一个采样位置的迁移时间；tT ——污染团后边缘从注入点到第一个采样位置的迁移时间；dT ——污染团在第一个采样位置的持续时间 -t lT T ；10dT ——污染团从前锋浓度到下降到峰值浓度 10%的持续时间；n ——下游采样点的数目；通过某一监测断面污染物的质量rM 可以采用公式（2-4）计算：0=tlTWr vTM C × q ×dwdt∫∫ （2-4）其中，W ——监测位置河流总宽度；vC ——监测位置垂向平均浓度；

信息理论最初是 C.E. Shannon 于 1948 年在al Theory of Communication”[112]中提出的，它可用于概率测度和对信息给出了定量的描述，为信息的表达、存储、传送和处理依据。信息熵的数学表达式为：1logni a iiH p p== ∑ i——某个随机事件发生的概率；a ——对数函数的底，其数值决定了信息熵的单位，a=2时单a=e时单位为nat，a=10时单位为dit；被认为是系统紊乱程度的一种度量方法，可用来表征系统运动无序性）。如图所示，当信息源是完全确定时，那么信息熵就等紊乱程度不断增加，信息熵随之增加，直到完全混乱状态其信信息熵是消除信息源不确定性所需信息量的一种度量，也就是息丢失会导致系统紊乱程度增加，相反通讯获得信息则会消除

图 2-3 西弗吉尼亚州常规水质自动监测站分布（来源于文献[39]）Fig. 2-3 Map of the routine monitoring stations in West Virginia (source from the reference[39])表2-2 波多马克河水质监测站点信息Table 2-2 the water quality monitoring station of Potomac River站点编号 站点名称 站点经纬度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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本文编号：2846281