基于QUAL2K水质模型参数灵敏度研究

发布时间：2017-04-10 22:42

  本文关键词：基于QUAL2K水质模型参数灵敏度研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：污染物进入河流,在河流水动力的作用下发生稀释、扩散、沉降、降解,这一过程的模拟和预测,需要根据河流水文特点、污染物的性质建立相应水质响应模型,来描述水体中污染物随时间和空间迁移转化规律。参数率定和优化为水质模型应用过程中必不可少的环节。但目前国际常用的QUAL2K、WASP、MIKE、 OTIS等水质模型,大多结构复杂、参数众多,并且很多参数获取困难,在发展中国家与地区使用不便。对此,可以考虑参数和参数之间的相互关联对模型输出的影响以及贡献程度,利用敏感性分析识别模型输出响应的重要影响参数,来减少模型的参数获取工作,提高校核精度。本文以QUAL2K水质模型的动力学过程为切入点,结合QUAL2K水质模型在我国的应用情况以及我国河流污染的实际情况,选取DO、NH4+-N、CBODu(总碳质生化需氧量)、水温T等作为研究指标进行其参数灵敏度分析研究。通过理论分析得到模型中指标之间的相关性,运用局部灵敏度分析和全局灵敏度分析相结合的方法,全面而系统的了解QUAL2K水质模型各个参数及参数组合对选取指标的灵敏程度。通过灵敏度研究,得到以下结论：(1)对于DO而言,高灵敏参数为复氧温度校正系数θα灵敏参数为河段复氧系数r、氨氮硝化温度校正系数θnα、有机碳氧化系数roc、CBODf氧化温度校正系数edc、河流曼宁系数n、氨氮硝化速率系数Kna、氨氮硝化耗氧系数ron、 CBODf氧化速率kdc、河流水深断面系数α、河流流速断面系数a；并有下列顺序：S(θa) S(r) S(θna) S(roc) S(θdc) S(n) S(Kna)＞S(ron) S(kdc) S(a) S(a)弱灵敏参数的大小：S(Cgb) S(q0N) S(krb) S(KLb) S(Ksocf) S(Ksona) S(kdt)从灵敏度的分析结果可以看出,QUAL2K水质模型中,影响DO最主要的过程为河流复氧、CBOD氧化、氨氮硝化耗氧等过程,底藻的光合作用对DO的增加也有一定的影响,而底藻呼吸作用对溶解氧的影响相对较小。(2)对于NH4+-N而言,高灵敏参数为氨氮硝化温度校正系数θnα；灵敏参数为河流源头流量Q0、河流水深断面系数α、B点源排污口的流量QB、河流流速断面系数a、氨氮硝化速率系数Knq；弱灵敏参数为有机氮水解速率khn、B点源排污口的平均NH4+-N浓度CNH4-N、复氧温度校正系数θα；并有下列大小顺序：S(μna)S(Q0) S(a) S(QB) S(a) S(Kna) S(khn) S(CB(NH4-N)) S(θa);在QUAL2K水质模型中,影响NH4+-N最主要的过程为有机氮的水解、氨氮硝化过程,而底藻和浮游植物的死亡、排泄、光合作用(以NH4+作为基质对氮的吸收)和浮游植物、底藻生长对氮的吸收作用对NH4+-N的影响很小(3)在QUAL2K水质模型中,对CBODU (总碳质生化需氧量)浓度影响的灵敏参数为有机碳氧化系数roc、CBODf氧化速率kdc、河流源头流量Q0、复氧温度校正系数θα,灵敏度大小顺序：S(roc)S(kdc)S(Qo)S(θa);弱灵敏参数为B点源排污口入流流量QB、底部藻类的最大生长率Cgb、Ksocf、氨氮硝化温度校正系数θnα、河流曼宁系数n、底部藻类的呼吸速率krb、底部藻类死亡速率kdb、碎屑溶解速率kdt、B点源CBODs浓度。弱灵敏参数对CBODu的灵敏度大小顺序为：S(QB)S(Cgh)S(Ksocf)S(θna)S(n)S(krb)S(kdb)S(kdt)S(CB(CBODs));通过比较CBODs和CBODf氧化速率对CBODu浓度的影响,可以看出,CBODs氧化速率对CBODu浓度的影响有限。(4)对温度影响的灵敏参数为大气浑浊度系数nfac、B点源排污口的平均水温TB：弱灵敏参数为大气传输系数αtc、大气温度Tair、可流源头流量Qo,并有S(nfac) S(TB) S(atc) S(Tair) S(Q0)。光合有效辐射、背景消光系数keb、线性叶绿素消光系数αp、非线性叶绿素消光系数αpn、ISS肖光系数as、碎屑消光系数αo、沉积层的有效厚度Hs、沉积物热扩散系数αs。等对河流的水温几乎没有影响。通过灵敏度的结果表明,相对于底部沉积物与水之间的传热,在水面上的热交换对河流水温的影响更大。(5)通过对弱灵敏和不灵敏参数进行全局灵敏度分析,应用QUAL2K模型在模拟DO和CBODu两个指标时,多个弱灵敏参数组合起来会对结果产生较大的影响,因此在参数率定和校正过程中不能忽略弱灵敏参数。在对NH4+-N的不灵敏参数进行全局灵敏度分析,可以忽略不灵敏参数对NH4+-N浓度的影响。(6)通过对气象参数的全局灵敏度分析,当国内学者运用QUAL2K水质模型需要预测河流的平均水温时,气象参数中的大气温度是必须考虑的参数,当主要用于预测水质时,则可以忽略气象参数对水质的影响。
【关键词】：QUAL2K水质模型 参数灵敏度 QUAL2K水质模型动力学过程 指标间相关性 局部灵敏度分析 全局灵敏度分析
【学位授予单位】：西南交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：X522
【目录】：

• 摘要6-8
• Abstract8-13
• 第一章 绪论13-20
• 1.1 研究背景与意义13-14
• 1.2 国内外研究现状及分析14-17
• 1.2.1 国外研究现状14-16
• 1.2.2 国内研究现状16-17
• 1.3 研究内容、方法及技术路线17-20
• 1.3.1 研究内容17-18
• 1.3.2 研究方法及技术路线18-20
• 第二章 QUAL2K水质模型及参数灵敏度分析方法20-27
• 2.1 QUAL2K水质模型20-21
• 2.2 参数灵敏度分析方法21-26
• 2.2.1 局部灵敏度分析22-23
• 2.2.2 全局灵敏度分析23-26
• 2.3 本章小结26-27
• 第三章 QUAL2K模型动力学过程及指标相关性分析27-44
• 3.1 氨氮28-31
• 3.2 浮游植物31-34
• 3.3 底藻34-36
• 3.4 CBOD36-38
• 3.5 溶解氧38-43
• 3.6 本章小结43-44
• 第四章 QUAL2K水质模型水质及温度指标参数灵敏度分析44-83
• 4.1 算例分析44-47
• 4.1.1 河流概况44-46
• 4.1.2 河流的概化46-47
• 4.2 DO的参数灵敏度分析47-56
• 4.3 NH_4~+-N的参数灵敏度分析56-63
• 4.4 CBODu(总碳生化需氧量)的参数灵敏度分析63-71
• 4.5 温度的参数灵敏度分析71-79
• 4.6 气象参数的全局灵敏度分析79-82
• 4.7 本章小结82-83
• 结论与建议83-86
• 致谢86-87
• 参考文献87-90

【参考文献】

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本文编号：297716