基于贝叶斯公式的不确定性水环境容量研究——以北运河为例

针对水环境的随机不确定性,构建了基于贝叶斯公式的不确定性水环境容量核算方法,并以北运河为实证案例对所建立的核算方法进行验证：利用贝叶斯公式,通过对水环境容量核算涉及的流量、流速、背景浓度、污染物综合衰减系数这4个参数和水环境容量本身5个随机变量的分布特征进行分析,最后得到水环境容量的概率分布.结果表明：北运河流域10个河段的水环境容量都服从瘦尾偏态分布,并且河段流量与长度对其分布影响最大;与传统设计条件下的确定性水环境容量相比较,不确定性水环境容量分布不仅能够体现前者的信息,并且利用各参数的随机性以及实际监测数据进一步对前者进行了“修正”,能够更为全面准确的描述水环境.     

基于BP神经网络的水环境承载力预警研究——以北运河为例

为了预测水环境承载力未来可能出现的超载状态并提出警告,达到水环境风险管控的目的,本文构建了基于BP神经网络的水环境承载力预警方法体系,并在北运河流域开展了实证研究.所构建预警模型包括COD、氨氮、总磷承载力预警子模型和水资源承载力预警子模型,且模型拟合效果较好（平均绝对百分比误差在20%左右）.研究结果表明：朝阳区、海淀区等8个行政区落在了红灯重警区域,水环境承载力超载状况最为严重;位于北运河中下游的石景山区、广阳区、北辰区和香河县处于橙灯中警区域;昌平区、顺义区等5个行政区处于黄色轻警区域;怀柔区和延庆区处于绿色无警区域,状况较好.最后,为了排除警情,基于双向调控的原则,本文从水环境全过程控制角度,分别对各区域提出了调控区域人口规模及经济发展方式、治理面源污染等具体排警措施.     

基于SD的污水处理厂减排潜力与费用效益——以昆明市为例

针对当前城市污水处理厂进水浓度偏低,进而影响其污水处理潜力发挥和经济效益等问题,以昆明市为例,构建了基于系统动力学的城市排水系统模拟仿真模型.依据昆明市“十三五”规划目标,以2015年为基准年,设计4种减排情景,模拟预测了不同时期下不同情景的污水处理厂减排潜力及费用效益.结果表明：城市排水管网改造与强化管理对提高污水处理厂运行效率,充分挖掘其污水处理潜力至关重要,该情景近期与远期污水处理厂COD削减量较基准情景分别提高了314772,389126t;NH₃-N削减量较基准情景分别提高24223,27234t;费效比较基准情景分别降低0.2和0.17,污水处理潜力得到充分挖掘,经济效益明显改善.     

基于SD的污水处理厂减排潜力与费用效益——以昆明市为例

针对当前城市污水处理厂进水浓度偏低,进而影响其污水处理潜力发挥和经济效益等问题,以昆明市为例,构建了基于系统动力学的城市排水系统模拟仿真模型.依据昆明市“十三五”规划目标,以2015年为基准年,设计4种减排情景,模拟预测了不同时期下不同情景的污水处理厂减排潜力及费用效益.结果表明：城市排水管网改造与强化管理对提高污水处理厂运行效率,充分挖掘其污水处理潜力至关重要,该情景近期与远期污水处理厂COD削减量较基准情景分别提高了314772,389126t;NH₃-N削减量较基准情景分别提高24223,27234t;费效比较基准情景分别降低0.2和0.17,污水处理潜力得到充分挖掘,经济效益明显改善.     

面向控制单元的北运河水环境承载力预警研究

北运河流域水环境承载力严重超载，危及流域可持续健康发展.为了响应“水十条”关于建立水环境承载力监测预警的需求，基于径流模拟模型与河流一维水质模型的水资源量和水环境容量核算，构建了基于人工神经网络法的北运河流域水环境承载力预警模型，并面向水污染控制单元，开展北运河流域水环境承载力预警研究.结果表明：多变量的神经网络预警模型相较于单变量模型拟合程度更高；2018年北运河1/2以上控制单元的水环境承载力呈超载状态，其中心城区及下游地区的超载情况较为严重.最后，针对超载严重的地区，基于双向调控提出排警对策，为北运河流域水系统规划提供科学依据.     

基于贝叶斯网络的流域水环境承载力超载风险评价——以北运河流域为例

现有流域水环境承载力评估研究大多从确定性角度进行评价,从流域水环境承载力超载风险角度评价的较少.为弥补以上不足,本文从不确定性分析角度,耦合水环境和水资源两个水环境承载力分量超载风险及其对应的概率,构建了基于贝叶斯网络的流域水环境承载力超载风险评价模型,并依据超载风险的概率分布确定流域各控制单元的超载风险指数.最后以北运河流域为例,对其水环境承载力超载风险进行了评价,并依据评价结果进行超载风险分区.结果表明：中度超载风险区包含清河闸、榆林庄、大红门闸上、东堤头闸上4个控制单元,重度超载风险区包含南沙河入昌平、前侯尚村桥2个控制单元;基于“卸荷”和“强载”的双向调控理念,在产业结构、技术手段和环保意识等方面从全过程控制角度提出降低流域水环境承载力超载风险的调控措施.