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大規模平面網格條件下污染物總量控制方法.pdf

摘要
申請專利號:

CN201410317747.X

申請日:

2014.07.04

公開號:

CN105320828A

公開日:

2016.02.10

當前法律狀態:

授權

有效性:

有權

法律詳情: 授權|||實質審查的生效IPC(主分類):G06F 19/00申請日:20140704|||公開
IPC分類號: G06F19/00(2011.01)I 主分類號: G06F19/00
申請人: 中國環境科學研究院
發明人: 鄧義祥; 雷坤; 富國; 李子成; 呂麗
地址: 100012北京市朝陽區安外北苑大羊坊8號中國環境科學研究院河流海岸研究室
優先權:
專利代理機構: 北京律誠同業知識產權代理有限公司11006 代理人: 梁揮; 鮑俊萍
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法律狀態
申請(專利)號:

CN201410317747.X

授權公告號:

||||||

法律狀態公告日:

2018.07.20|||2016.03.09|||2016.02.10

法律狀態類型:

授權|||實質審查的生效|||公開

摘要

本發明公開一種大規模平面網格條件下污染物總量控制方法,包括:確定污染物總量控制的范圍、污染物;確定概化污染源、各概化污染源的分配量的最小值和最大值、水域水質濃度目標值;建立水質模型,計算污染源對應污染物在總量控制范圍內的水質響應場;確定污染物總量分配的目標函數、約束條件并采用線性規劃方法構建污染物總量分配模型,對該模型中冗余點的約束方程進行去除后,計算得到各個污染源分配負荷,并以該污染源分配負荷對污染源總量進行控制。本發明的大規模平面網格條件下污染物總量控制方法,可以提高大規模平面網格條件下污染物總量控制方法的適用性。

權利要求書

1.一種大規模平面網格條件下污染物總量控制方法,其特征在于,包括:
步驟1,確定污染物總量控制的水域范圍和陸域范圍,以及需要進行總量
控制的污染物;
步驟2,對步驟1所確定的總量控制范圍內的污染源進行概化,確定進行
污染物總量分配的概化污染源以及各概化污染源的分配量的最小值和最大值;
對總量控制范圍內的水域進行網格劃分,設置步驟1確定的總量控制污染物要
滿足的水域水質濃度目標值;
步驟3,在步驟1所確定的總量控制范圍內,建立水質模型,進行水質模
型參數識別和驗證,并計算污染源對應污染物在總量控制范圍內的水質響應
場;
步驟4,采用污染源負荷分配量之和最大或公平性指數最大為目標,確定
污染物總量分配的目標函數;根據步驟2所確定的各污染源分配量的最小值和
最大值、水域水質濃度目標值以及步驟3所確定的水質響應場,建立污染物總
量分配的約束條件;采用總量分配的目標函數和約束條件,構建污染物總量分
配模型,進行污染物總量分配優化計算;
步驟5,根據污染物總量分配結果,以實際情況對污染物總量分配優化計
算結果進行調整,確定污染物總量控制方案;
其中,于步驟4中,采用線性規劃方法建立污染物總量分配模型,對該模
型中冗余點的約束方程進行去除后,計算得到各個污染源分配負荷,并于步驟
5中以該污染源分配負荷對污染源總量進行控制。
2.根據權利要求1所述的大規模平面網格條件下污染物總量控制方法,
其特征在于,于步驟1中,包括以下步驟:
步驟11,根據關注的水體或行政區邊界確定污染物總量控制所涉及的范
圍,包括確定污染物總量控制所涉及的水域范圍和陸域范圍;
步驟12,調查污染物總量控制范圍內各項污染物排放量和排放方式,確
定水域范圍內主要的污染物種類和污染源,進行污染負荷壓力因子排序;
步驟13,定量分析水域范圍內水質類別和水環境功能區達標情況,確定
超標污染物種類和超標范圍,進行水域水質超標因子排序;
步驟14,根據污染負荷壓力因子排序、水域水質超標因子排序以及污染
控制任務,確定需要進行總量控制的污染物。
3.根據權利要求1所述的大規模平面網格條件下污染物總量控制方法,
其特征在于,于步驟2中,包括以下步驟:
步驟21,對污染物總量控制范圍內污染源進行歸并,將其簡化為概化污
染源,再根據污染源最大削減潛力,確定概化污染源的污染物分配量最大值和
最小值;
步驟22,根據水質濃度在空間范圍上的控制要求,對污染物總量控制范
圍內的水域進行網格劃分;
步驟23,根據水域功能區劃和污染源排放口附近允許超標混合區,確定
步驟22中所有水域網格的水質濃度目標值。
4.根據權利要求1所述的大規模平面網格條件下污染物總量控制方法,
其特征在于,于步驟3中,包括以下步驟:
步驟31,根據水域范圍內污染物種類、水動力條件、污染源排放規律,
選擇水質模型,構建概化污染源污染物負荷排放量與水質濃度的響應關系;
步驟32,根據水質的模擬值和實際觀測值的對比,確定水質模型參數的
取值;
步驟33,采用獨立的實測數據,對水質模型的預測結果進行驗證;
步驟34,采用大氣沉降負荷、水產養殖負荷確定污染物背景濃度場;
步驟35,采用水質模型,分別計算各概化污染源在單位污染物負荷條件
下總量控制范圍內的水質響應濃度,得到概化污染源對應污染物的水質響應
場。
5.根據權利要求1所述的大規模平面網格條件下污染物總量控制方法,
其特征在于,于步驟4中,包括以下步驟:
步驟41,采用污染源負荷分配量之和最大或公平性指數最大作為目標,
確定污染物總量分配優化目標函數;
步驟42,根據步驟3的水質響應場和各網格點的水質濃度目標值要求,
建立水質約束方程組;
步驟43,根據污染源的最大削減潛力,采用污染物分配量最大值和最小
值構建概化污染源的污染物分配量的約束方程組,與步驟41的目標函數,步
驟42的水質約束方程組共同構成污染物總量分配模型;
步驟44,去除步驟42中水質約束方程中的冗余方程,進行總量分配優化
計算,得到各個污染源分配負荷。
6.根據權利要求5所述的大規模平面網格條件下污染物總量控制方法,
其特征在于,步驟44進一步包括以下步驟:
步驟441,分析水域網格的特征,將其劃分為結構性網格和非結構性網格,
分別進行相鄰網格點識別;
步驟442,查找疑似冗余點,并將其對應的水質約束方程去除,得到瘦身
后的污染物總量分配模型;
步驟443,求解瘦身后的污染物總量分配模型的線性規劃方程組,獲得最
優解;
步驟444,檢驗最優解是否為步驟42中水質約束方程組的可行解,將步
驟443中的最優解代入步驟42中水質約束方程組,不能滿足約束條件的方程
對應的點位為疑似冗余點中的非冗余點;
步驟445,將步驟444找回的非冗余點補回步驟443的線性規劃方程組;
步驟446,重復步驟442至步驟445,直至瘦身線性規劃方程組的最優解
滿足原規劃方程組的所有約束條件。
7.根據權利要求6所述的大規模平面網格條件下污染物總量控制方法,
其特征在于,于步驟442中,當一網格結點的水質濃度目標值比所有其它相鄰
網格點水質都要寬松或者相等,則該網格點被認定為疑似冗余點。
8.根據權利要求1所述的大規模平面網格條件下污染物總量控制方法,
其特征在于,于步驟5中,包括:
對步驟4所計算出的各個污染源分配負荷進行可行性分析,對污染源分配
負荷進行調整后,再對各個污染源排污情況進行控制。

說明書

大規模平面網格條件下污染物總量控制方法

技術領域

本發明涉及水環境污染物總量控制方法,特別涉及大規模平面網格條件下
污染物總量控制方法。

背景技術

自“六五”期間,我國將水環境污染物總量控制研究列入國家環保科技攻
關項目以來,國家對污染物總量控制十分重視。“十二五”期間,環境保護部將
化學需氧量和氨氮列入水環境污染物總量控制目標。國務院印發的《國家環境
保護“十二五”規劃》要求:“在已富營養化的湖泊水庫和東海、渤海等易發
生赤潮的沿海地區實施總氮或總磷排放總量控制。”可見,我國已逐漸步入到
以總量控制為抓手,全面改善水環境質量的階段。

水環境污染物總量控制,是指以實現特定范圍水環境質量達標為目標,控
制進入水體的污染物排放總量的過程。污染物總量控制必須首先進行污染物總
量分配,以確定各污染源的允許排放量和削減目標,是進行污染物總量控制的
關鍵步驟。污染物總量分配是根據污染源和水質的響應關系,在規定的水質濃
度目標值和分配原則條件下,計算水環境污染物最大允許排放量的過程。由于
海洋、河口和湖庫等水體環境條件復雜,一般需要采用二維甚至三維數學模型
建立污染源和水質之間的響應關系,單次計算時間較長;同時,由于污染物總
量控制范圍內污染源數量眾多,優化計算所涉及的負荷分配變量(即優化變量)
也較多。上述因素使得采用非線性優化方法進行污染物總量分配具有很大的計
算復雜性,目前常見的一些優化方法如梯度法、遺傳算法、模擬退火算法、蟻
群算法等,均難以解決水環境污染物總量分配的非線性優化計算。經驗表明,
當優化變量超過10個時,非線性優化問題的求解就已變得十分困難。而水環境
污染物總量分配計算的污染源數量通常比較多,比如說幾十個甚至上百個。由
于水質模型復雜性導致單次計算時間較長,以及非線性優化技術在解決多變量
優化計算時的困難,采用非線性優化方法進行水環境污染物總量分配優化計算
幾乎很難找到最優解,因而也無法通過該方法實現污染物總量控制。

線性規劃方法是解決多變量優化問題的有效工具。一般情況下,水環境中
污染源和水質響應關系可近似為線性響應,從而為采用線性規劃方法進行污染
物總量分配計算和控制提供了切實可行的解決辦法。線性規劃方法的理論基礎
是每一個污染源在計算區域形成獨立的濃度場,計算區域總的污染物濃度為各
個污染源響應濃度值的代數疊加。從水質模型的表達形式及應用實踐來看,這
一假設是在大多數情況下是成立的。

盡管采用線性規劃技術可以在具有大量污染源負荷變量的條件下,精確求
解各污染源最大允許排放量的最優解,但在大規模平面網格條件下,求解仍然
十分困難。大規模平面網格是指控制水域水質控制網格數量眾多、相鄰網格關
系復雜的網格。網格數量眾多一般是指網格數量大于1萬以上,相鄰關系復雜
是指網格之間沒有明確相鄰關系的非結構性網格。某些海域的計算網格往往達
到上萬個、甚至幾十萬個。以渤海為例,當模型步長取500m時,模型的計算
網格達到137025個。這意味著線性規劃的約束方程(約束條件的數學表達形式)
也有上萬個、甚至幾十萬個,如此龐大的約束條件給求解帶來很大的困難。

結合污染物總量分配的具體技術問題,考慮到這一問題的特殊性,其具有
不同于普通線性規劃問題的特點,例如污染源的響應場具有以污染源為中心向
距離更遠的區域逐步衰減的特點,以及水環境功能劃分同一片區的水域需達到
同樣的水質濃度目標值等,因此污染物總量分配模型的約束方程有相當一部分
方程為冗余方程,如何有效地去除這些冗余方程,以線性規劃方法實現大規模
平面網格條件下的污染物總量控制,就成為本領域技術人員亟待解決的問題。

發明內容

本發明的目的在于提供一種大規模平面網格條件下污染物總量控制方法,
以提高大規模平面網格條件下污染物總量控制方法的適用性。

為實現上述目的,本發明提供一種大規模平面網格條件下污染物總量控制
方法,包括:

步驟1,確定污染物總量控制的水域范圍和陸域范圍,以及需要進行總量
控制的污染物;

步驟2,對步驟1所確定的總量控制范圍內的污染源進行概化,確定進行
污染物總量分配的概化污染源以及各概化污染源的分配量的最小值和最大值;
對總量控制范圍內的水域進行網格劃分,設置步驟1確定的總量控制污染物要
滿足的水域水質濃度目標值;

步驟3,在步驟1所確定的總量控制范圍內,建立水質模型,進行水質模
型參數識別和驗證,并計算污染源對應污染物在總量控制范圍內的水質響應場;

步驟4,采用污染源負荷分配量之和最大或公平性指數最大為目標,確定
污染物總量分配的目標函數;根據步驟2所確定的各污染源分配量的最小值和
最大值,水域水質濃度目標值,以及步驟3所確定的水質響應場,建立污染物
總量分配的約束條件;采用總量分配的目標函數和約束條件,構建污染物總量
分配模型,進行污染物總量分配優化計算;

步驟5,根據污染物總量分配結果,以實際情況對污染物總量分配優化計
算結果進行調整,確定污染物總量控制方案;

其中,于步驟4中,采用線性規劃方法建立污染物總量分配模型,對該模
型中冗余點的約束方程進行去除后,計算得到各個污染源分配負荷,并于步驟
5中以該污染源分配負荷對污染源總量進行控制。

其中,于步驟1中,包括以下步驟:步驟11,根據關注的水體(比如說一
個特定的河口(例如長江口)、海灣(例如膠州灣等)、海域(例如渤海))
或行政區邊界等確定污染物總量控制所涉及的范圍,包括確定污染物總量控制
所涉及的水域范圍和陸域范圍;步驟12,調查污染物總量控制范圍內各項污染
物排放量和排放方式,確定水域范圍內主要的污染物種類和污染源,進行污染
負荷壓力因子排序;步驟13,定量分析水域范圍內水質類別和水環境功能區(連
續且具有相同的水環境使用功能或生態功能,區域內水質目標相同)達標情況,
確定超標污染物種類和超標范圍,進行水域水質超標因子排序;步驟14,根據
污染負荷壓力因子排序、水域水質超標因子排序(步驟12至步驟13的內容均
為水環境質量評價內容)以及污染控制任務(如水質改善任務、富營養化控制
任務等),確定需要進行總量控制的污染物(種類)。

其中,于步驟2中,包括以下步驟:步驟21,對污染物總量控制范圍內污
染源進行歸并,將其簡化為概化污染源,再根據污染源最大削減潛力,確定概
化污染源的污染物分配量最大值和最小值;步驟22,根據水質濃度在空間范圍
上的控制要求,對污染物總量控制范圍內的水域進行網格劃分;步驟23,根據
水域功能區劃和污染源排放口附近允許超標混合區,確定步驟22中所有水域網
格的水質濃度目標值(超標混合區是指給予污染源排污口附近一定的稀釋范圍,
在稀釋范圍內水質濃度可不滿足水質濃度目標值的要求)。

其中,于步驟3中,包括以下步驟:步驟31,根據水域范圍內污染物種類、
水動力條件、污染源排放規律,選擇水質模型,構建概化污染源污染物負荷排
放量與水質濃度的響應關系;步驟32,根據水質的模擬值和實際觀測值的對比,
確定水質模型參數的取值;步驟33,采用獨立的實測數據,對水質模型的預測
結果進行驗證;步驟34,采用大氣沉降負荷、水產養殖負荷確定污染物背景濃
度場;步驟35,采用水質模型,分別計算各概化污染源在單位污染物負荷條件
下總量控制范圍內的水質響應濃度,得到概化污染源對應污染物的水質響應場。

其中,于步驟4中,包括以下步驟:步驟41,采用污染源負荷分配量之和
最大或公平性指數最大作為目標,確定污染物總量分配優化目標函數;步驟42,
根據步驟3的水質響應場和各網格點的水質濃度目標值要求,建立水質約束方
程組;步驟43,根據污染源的最大削減潛力,采用污染物分配量最大值和最小
值構建概化污染源的污染物分配量的約束方程組,與步驟41的目標函數,步驟
42的水質約束方程組共同構成污染物總量分配模型;步驟44,去除步驟42中
水質約束方程中的冗余方程(即污染物總量分配模型水質約束條件中的冗余方
程),進行總量分配優化計算,得到各個污染源分配負荷。

其中,步驟44可進一步包括以下步驟:步驟441,分析水域網格的特征,
將其劃分為結構性網格和非結構性網格,分別進行相鄰網格點識別;步驟442,
查找疑似冗余點,并將其對應的水質約束方程去除,得到瘦身后的污染物總量
分配模型;步驟443,求解瘦身后的污染物總量分配模型的線性規劃方程組,
獲得最優解;步驟444,檢驗最優解是否為步驟42中水質約束方程組的可行解,
將步驟443中的最優解代入步驟42中水質約束方程組,不能滿足約束條件的方
程對應的點位為疑似冗余點中的非冗余點;步驟445,將步驟444找回的非冗
余點補回步驟443的線性規劃方程組(稱為瘦身線性規劃方程組);步驟446,
重復步驟442至步驟445,直至瘦身線性規劃方程組的最優解滿足原規劃方程
組的所有約束條件。

其中,于步驟442中,當一網格結點的水質濃度目標值比所有其它相鄰網
格點水質都要寬松或者相等,則該網格點被認定為疑似冗余點。

其中,于步驟5中,包括以下步驟:對步驟4所計算出的各個污染源分配
負荷進行可行性分析,對污染源分配負荷進行調整后,再對各個污染源排污情
況進行控制。

本發明屬于水環境保護污染物總量控制技術領域,涉及的理論包括污染物
容量總量控制理論、線性規劃理論和迭代計算理論等。本發明基于平面網格水
質模型,采用水質模型計算污染源的響應場,根據污染源的響應場和區域的水
質濃度目標值,構建污染物總量分配模型,并采用線性規劃的方法求解水環境
中各污染源的污染物負荷分配量。本發明采用迭代的方法,對復雜網格條件下
大量的冗余方程進行識別和試錯,發現真正起到約束控制作用的點位,從而實
現根據有限控制點位的約束條件求解污染源分配總量,進而實現污染物總量的
控制。由于求解時去除了大量的冗余方程,不但大幅度地減少了線性規劃方程
組的規模,將不可求解或難以求解的線性規劃問題轉化為可求解的線性規劃問
題;同時還極大地提高了計算的時間效率,提高了本發明方法的適用性,解決
了大規模平面網格條件下污染物總量控制的技術問題。

以下結合附圖和具體實施例對本發明進行詳細描述,但不作為對本發明的
限定。

附圖說明

圖1為本發明污染物總量控制方法流程圖;

圖2為本發明瘦身規劃方程組可行解空間與原規劃方程組可行解空間的對
比示意圖;

圖3為本發明瘦身規劃方程組最優解落入原規劃方程組可行解空間之內的
示意圖;

圖4為本發明瘦身規劃方程組最優解落入原規劃方程組可行解空間之外的
示意圖;

圖5為本發明結構網格相鄰點的判斷圖;

圖6為本發明非結構網格相鄰點的判斷圖;

圖7為渤海污染源的位置分布圖;

圖8a至圖8c分別是黃河、大遼河和遼河響應場示范(CODMn);

圖9為采用本發明優化以后渤海實際控制點位與冗余點位的對比;

圖10為九龍江-廈門灣海域污染源的位置分布圖;

圖11a至圖11d為九龍江-廈門灣海域北溪、西溪、東西溪合流段和南溪
CODMn的響應場分布圖;

圖12為采用本發明優化后廈門灣-九龍江海域第一次迭代實際控制點位與
冗余點位的對比圖;

圖13為采用本發明優化后廈門灣-九龍江海域第二次迭代實際控制點位與
冗余點位的對比圖;

圖14為采用本發明優化后廈門灣-九龍江海域第三次迭代實際控制點位與
冗余點位的對比圖。

具體實施方式

本發明的目的在于提供一種大規模平面網格污染物總量控制方法,以提高
大規模平面網格條件下污染物總量控制方法的適用性。

為實現上述目的,本發明提供一種污染物總量控制方法,包括:

步驟1,確定污染物總量控制的水域范圍和陸域范圍,以及需要進行總量
控制的污染物;

步驟2,對步驟1所確定的總量控制范圍內的污染源進行概化,確定進行
污染物總量分配的概化污染源以及各概化污染源的分配量的最小值和最大值;
對總量控制范圍內的水域進行網格劃分,設置步驟1確定的總量控制污染物要
滿足的水域水質濃度目標值;

步驟3,在步驟1所確定的總量控制范圍內,建立水質模型,進行水質模
型參數識別和驗證,并計算污染源對應污染物在總量控制范圍內的水質響應場;

步驟4,采用污染源負荷分配量之和最大或公平性指數最大等目標,確定
污染物總量分配的目標函數;根據步驟2所確定的各污染源分配量的最小值和
最大值,水域水質濃度目標值,以及步驟3所確定的水質響應場,建立污染物
總量分配的約束條件。采用總量分配的目標函數和約束條件,構建污染物總量
分配模型,進行污染物總量分配優化計算;

步驟5,根據污染物總量分配結果,以實際情況對污染物總量分配優化計
算結果進行調整,確定污染物總量控制方案;

其中,于步驟4中,采用線性規劃方法建立污染物總量分配模型,對該模
型中冗余點的約束方程進行去除后,計算得到各個污染源分配負荷,并于步驟
5中以該污染源分配負荷對污染源總量進行控制。

其中,于步驟1中,包括以下步驟:步驟11,根據關注的水體(比如說一
個特定的河口(例如長江口)、海灣(例如膠州灣等)、海域(例如渤海))
或行政區邊界等確定污染物總量控制所涉及的范圍,包括確定污染物總量控制
所涉及的水域范圍和陸域范圍;步驟12,調查污染物總量控制范圍內各項污染
物排放量和排放方式,確定水域范圍內主要的污染物種類和污染源,進行污染
負荷壓力因子排序;步驟13,定量分析水域范圍內水質類別和水環境功能區(連
續且具有相同的水環境使用功能或生態功能,區域內水質目標相同)達標情況,
確定超標污染物種類和超標范圍,進行水域水質超標因子排序;步驟14,根據
污染負荷壓力因子排序、水域水質超標因子排序(步驟12至步驟13的內容均
為水環境質量評價內容)以及污染控制任務(如水質改善任務、富營養化控制
任務等),確定需要進行總量控制的污染物(種類)。

其中,于步驟2中,包括以下步驟:步驟21,對污染物總量控制范圍內污
染源進行歸并,將其簡化為概化污染源,再根據污染源最大削減潛力,確定概
化污染源的污染物分配量最大值和最小值;步驟22,以水質控制的空間精度需
求為基礎,對污染物總量控制范圍內的水域進行網格劃分;步驟23,根據水域
功能區劃和污染源排放口附近允許超標混合區,確定步驟22中所有水域網格的
水質濃度目標值(超標混合區是指給予污染源排污口附近一定的稀釋范圍,在
稀釋范圍內水質濃度可不滿足水質濃度目標值的要求)。

其中,于步驟3中,包括以下步驟:步驟31,根據水域范圍內污染物種類、
水動力條件、污染源排放規律,選擇水質模型,構建概化污染源污染物負荷排
放量與水質濃度的響應關系;步驟32,根據水質的模擬值和實際觀測值的對比,
確定水質模型參數的取值;步驟33,采用獨立的實測數據,對水質模型的預測
結果進行驗證;步驟34,采用大氣沉降負荷、水產養殖負荷確定污染物背景濃
度場;步驟35,采用水質模型,分別計算各概化污染源在單位污染物負荷條件
下總量控制范圍內的水質響應濃度,得到概化污染源對應污染物的水質響應場。

其中,于步驟4中,包括以下步驟:步驟41,采用污染源負荷分配量之和
最大、公平性指數最大等作為目標,確定污染物總量分配優化目標函數;步驟
42,根據步驟3的水質響應場和各網格點的水質濃度目標值要求,建立水質約
束方程組;步驟43,根據污染源的最大削減潛力,采用污染物分配量最大值和
最小值構建概化污染源的污染物分配量的約束方程組,與步驟41的目標函數,
步驟42的水質約束方程組共同構成污染物總量分配模型;步驟44,去除步驟
42中水質約束方程中的冗余方程(即污染物總量分配模型水質約束條件中的冗
余方程),進行總量分配優化計算,得到各個污染源分配負荷。

其中,步驟44可進一步包括以下步驟:步驟441,分析水域網格的特征,
將其劃分為結構性網格和非結構性網格,分別進行相鄰網格點識別;步驟442,
查找疑似冗余點,并將其對應的水質約束方程去除,得到瘦身后的污染物總量
分配模型;步驟443,求解瘦身后的污染物總量分配模型的線性規劃方程組,
獲得最優解;步驟444,檢驗最優解是否為步驟42中水質約束方程組的可行解,
將步驟443中的最優解代入步驟42中水質約束方程組,不能滿足約束條件的方
程對應的點位為疑似冗余點中的非冗余點;步驟445,將步驟444找回的非冗
余點補回步驟443的線性規劃方程組(稱為瘦身線性規劃方程組);步驟446,
重復步驟442至步驟445,直至瘦身線性規劃方程組的最優解滿足原規劃方程
組的所有約束條件。

其中,于步驟442中,如果該網格結點的水質濃度目標值比所有其它相鄰
網格點水質都要寬松或者相等,則該網格點被認定為疑似冗余點。

其中,于步驟5中,包括以下步驟:對步驟4所計算出的各個污染源分配
負荷進行可行性分析,對污染源分配負荷進行調整后,再對各個污染源排污情
況進行控制。

以下對本發明的原理及方法進行進一步闡述。

請參見圖1,其為本發明的方法流程圖。污染物總量控制的方法路線包括
環境問題分析、污染物總量分配計算條件設置、水質模擬、污染物總量分配優
化計算以及確定污染物總量分配方案等多個方面。

分析環境問題主要是指對該區的水環境特點、污染源特點、社會經濟發展
特點等進行分析,確定水環境總量分配的目標、原則等,是整個方法的基礎。
在此基礎上,根據現有的水文數據,確定規劃的設計水文條件,采用水動力學
數學模型模擬設計水文條件下的流場;確定點源、面源的位置分布,計算在單
位負荷排放量條件下,控制水域范圍的水質響應。確定研究的水質保護目標,
為計算區域的污染物總量提供污染物濃度約束。根據總量控制目標和原則,采
用線性的方法,對區域內的污染物總量進行分配計算。各污染源計算所得到的
分配負荷還需要進行可行性分析與調整。

污染物總量分配是根據污染源和水質的響應關系,在規定的水質濃度目標
值和分配原則條件下,計算水環境污染物最大允許排放量的過程。一般情況下,
水環境中污染源和水質響應關系可近似為線性響應,線性規劃方法為在預定的
水質濃度目標值約束條件下進行污染物總量分配優化計算提供了切實可行的解
決辦法。線性規劃方法的理論基礎是每一個污染源在計算區域形成獨立的濃度
場,計算區域總的污染物濃度為各個污染源響應濃度值的代數疊加。從水質模
型的表達形式及應用實踐來看,這一假設是在大多數情況下是成立的。如果此
時所求的目標函數也為線性函數,則整個分配問題構成了線性規劃問題。

采用線性規劃方法解決污染物總量分配問題的步驟為:(1)確定優化變量,
通常優化變量為污染源分配負荷,也就是給予每一個污染源的允許污染物排放
限值。(2)確定目標函數,也就是分配過程希望達到最優的函數。例如可通過
采用污染物分配負荷總量最大、或者公平性指數最大等構建目標函數。(3)確
定污染物總量分配的約束條件。約束條件是指污染物總量分配必須滿足的前置
條件。污染物總量分配的約束條件,除了污染源分配負荷不得為負、某些污染
源需給定分配最大值和最小值以外,最為重要的約束條件為水質約束條件,也
就是計算水域必須全面達到功能區水質濃度目標值的要求。實際水域為二維連
續平面,必須對其進行離散化才能在計算機上實現計算過程。離散化是指在控
制范圍內選取足夠的控制點位,通過這些控制點位達到水質控制目標來代表水
域達到水質濃度目標值。由于水質模型能夠給出的最大精度為每一個模型網格
的水質濃度值,因此通常采用水質模型網格作為污染物總量分配的控制點位。
污染物總量分配的目標函數和約束條件所構成的優化問題稱為污染物總量分配
模型。

基于線性規劃方法構建的污染物總量分配模型的一般形式為:

maxz=CTX(式1)

st . AX + B S X l X X u X 0 ]]>(式2)

式中,z為目標函數,C為系數,如果考慮污染物總量最大時,取:C=[1,1,…,1]T。

A為響應系數矩陣,

A = a 11 · · · a 12 · · · a ij · · · a m 1 · · · a mn ]]>(式3)

aij為第j個污染源單位負荷在第i個模型網格點所形成的響應濃度。B為背
景濃度,

B=[b1,b2,…,bm]T(式4)

S為污染物對應的水質標準,

S=[s1,s2,…,sm]T(式5)

X、Xl和Xu分別為污染源的分配負荷排放量向量、分配負荷排放量下限向
量和分配負荷排放量上限向量,

X=[x1,x2,…,xn]T(式6)

Xl=[xl1,xl2,…,xln]T(式7)

Xu=[xu1,xu2,…,xun]T(式8)

計算實踐表明,方程的最優解代入(式2)的線性響應方程組以后,大量
的方程均不能取得其上限水質濃度目標值,這些方程稱為冗余方程。也就是說,
去除這些方程以后的瘦身方程組構成的規劃問題與原規劃問題是同解問題。

盡管采用線性規劃技術,在具有大量污染源的條件下,仍然可以精確求解
各污染源允許排放量的最優解,但是當網格數量變得非常龐大時,求解仍然十
分困難,例如某些水體的計算網格往往達到上萬個、甚至幾十萬個。以渤海為
例,當模型步長取500m時,模型的計算網格達到137025個。這意味著線性規
劃的約束方程也有上萬個、甚至幾十萬個,如此龐大的約束條件給求解帶來很
大的困難。

結合污染物總量分配的具體技術問題,考慮到這一問題的特殊性,其具有
不同于普通線性規劃問題的特點。由于污染物的稀釋和降解等原因,污染源的
響應場具有以污染源為中心向距離更遠的區域逐步衰減的特點;且由于水環境
功能劃分同一片區的水域具有同樣的水質濃度目標值,因此污染物總量分配模
型的約束方程有相當一部分方程為冗余方程。如果能夠有效地去除這些冗余方
程,在減少求解方程組規模的同時保證最優解的一致性,則不但可以使模型求
解的速度大幅提高,而且還可把一些在個人計算機上由于內存、速度等原因而
無法實現求解的規劃問題轉化為可求解的問題,進而實現污染源污染物總量分
配的優化計算,最終實現污染物總量控制。

因此,本發明針對復雜水環境,在具有大量平面網格控制點的條件下,減
少污染物總量分配模型的約束條件個數,提高總量分配計算的效率,解決在復
雜網格條件下污染物總量優化分配計算與控制方法的適用性問題。

從嚴格的數學意義上,污染物總量分配模型的冗余方程是指(式2)中,
如果除自身以外的其它一個或多個方程成立,則該方程必然成立的方程,也就
是所謂的“多余方程”。去除冗余方程以后的污染物總量分配模型與原模型是
同解問題。

以一個方程為例,如果第k個方程同時滿足:

akj≤aij(1≤j≤n)(式9)

Ck≥Ci(式10)

當:

Σ j = 1 n a ij X j C i ]]>(式11)

成立時,必然有:

Σ j = 1 n a kj X j C k ]]>(式12)

成立。則第k個方程稱為冗余方程。

事實上,由于污染源位置分布的分散性及水流方向的復雜性,從數學意義
上嚴格滿足上述條件的冗余方程(以下稱“嚴格冗余方程”)個數非常少,通常
條件下嚴格冗余方程個數不足1%,如果僅去除這些嚴格冗余方程,仍然不能
達到有效減少污染物總量分配計算約束方程個數的目標。

本發明充分考慮污染物總量分配計算問題的特殊性并加以利用,采用迭代
的方法,可大大減少污染物總量分配模型約束方程組(式2)的規模。本發明
主要基于以下兩點考慮:

(1)在總量控制水域,水質濃度目標值的確定是基于水(環境)功能區、
近岸海域環境功能區及海洋功能區等水質濃度目標值功能區,這些功能區的劃
定,不是隨機劃分的,往往具有連片的特點,某一功能區往往連續占有大片水
域。以渤海為例,除近岸海域以外,渤海中心大量的范圍均為一類海水海域,
這些功能區都執行相同的水質標準。這一現象在水質功能區的劃分具有普遍性,
可確保本發明的廣泛適用性。

(2)污染源響應場具有一定的單調遞減性。一般來說,由于污染物的稀釋
和降解等原因,污染源的響應場具有以污染源為中心向距離更遠的區域逐步衰
減的特點。由于水流的復雜性,雖然上述規律未必嚴格成立,但根據經驗,這
一規律是廣泛成立的。本發明充分利用這一特點,同時由于本發明在冗余方程
去除時的“糾錯”機制,利用但不完全依賴這一規律,從而可以保證本發明的
可靠性。

為實現污染物總量控制,本發明對污染物總量分配模型約束方程組(式2)
的規模進行縮減,并保證瘦身后的污染物總量分配模型具有與原模型為同解問
題,從而減少污染物總量分配計算的存貯空間,并極大地提高計算速度。本發
明在減少污染物總量分配模型約束方程組(式2)的規模時,有以下兩點不作
為本發明的目標:

(1)本發明不以查找嚴格冗余方程為目標。計算實踐表明,滿足條件(式
9)和(式10)的嚴格冗余方程個數非常少,往往不足方程總量的1%,去除嚴
格冗余方程不足以對有效減少計算規模起到實質性的作用。

(2)本發明不以篩選所有的冗余方程為目標。當污染物總量分配模型約束
方程組(式2)的規模非常龐大時,其冗余方程規模也非常大,要將所有的冗
余方程去除,需要大量的計算成本,這種計算成本甚至可能會抵消由于去除更
多冗余方程所帶來的計算效率,反而使污染物總量分配計算問題變得十分復雜。

基于以上兩方面的考慮,本發明采用下述手段進行大規模平面網格條件下
污染物總量分配計算冗余方程識別與優化:

(1)對冗余方程進行初選,確定可疑冗余方程。根據網格控制點的空間位
置和水質濃度目標值判斷其對應的方程是否為可疑冗余方程。

判斷方法為:對該網格點的水質濃度目標值與相鄰網格點的水質濃度目標
值進行比較,如果相鄰網格點的水質濃度目標值有比該網格點更為嚴格的,則
初步認定該網格點為可疑冗余方程并加以去除。

(2)本發明認識到,上述可疑冗余方程的初選過程可能會“犯錯”,也就
是說有可能將真正的控制點去除掉,因此需采用“糾錯”機制找回那些被錯誤
去除的網格點。

請參考圖2、圖3與圖4,本發明可疑冗余方程初選和糾錯機制為:

(1)根據去除疑似冗余點的瘦身約束方程組構成的總量分配模型求解最優
解。由于瘦身后的約束方程個數更少,因此根據瘦身后的污染物總量分配模型
的可行解空間大于原模型的可行解空間。

(2)將瘦身后污染物總量分配模型的最優解代入原模型所有的約束條件,
檢查原有的約束條件是否能夠全部滿足。

如果滿足去除疑似冗余點之前的所有約束條件,說明瘦身后污染物總量分
配模型的最優解也是原模型的可行解。由于瘦身后的污染物總量分配模型擴大
了可行解空間,因此其最優解也是原模型的最優解。這說明瘦身后的污染物總
量分配模型與原模型為同解問題,所去除的冗余方程是有效冗余方程,求解結
束。

如果不能滿足去除疑似冗余點之前的所有約束條件,說明瘦身后污染物總
量分配模型的最優解不是原模型的可行解,兩個模型不是同解問題。所以篩選
過程去掉的可疑冗余點不是真正的冗余點,因此需要找回到原約束方程組,并
重新求解。

以下結合具體實施方式對本發明的大規模平面網格條件下污染物總量控制
方法進行詳述,本發明的方法包括如下步驟:

步驟1,環境問題分析

在此步驟中,確定污染物總量控制的范圍以及需要進行總量控制的污染物。

步驟11,根據關注的水體(比如說一個特定的河口(例如長江口)、海灣
(例如膠州灣等))、特定的行政區界限等確定污染物總量控制所涉及的水域
范圍和陸域范圍。考慮到水域污染物總量分配的空間復雜性,可按海區、流域、
控制單元的層次對水域和陸域進行分區,逐級細化。

步驟12,污染負荷結構分析:采用資料數據收集、實測、數值模擬和文獻
資料等方法,調查污染物總量控制范圍內各項污染物排放量和排放方式;采用
污染指數法、等標污染負荷法等方法,確定水域范圍內主要的污染物種類和污
染源,進行污染負荷壓力因子排序,掌握匯入河流和直排污染源對計算水域的
壓力來源。為確定水域總量控制因子提供基礎數據。

步驟13,環境水質分析:對水域物理、化學、生物特征進行調查和分析,
定量分析水域水質類別和水環境功能區達標情況,確定超標污染物種類和超標
范圍,進行水域水質超標因子排序,明確水環境管理的重點。

步驟14,確定污染物總量控制因子:根據污染負荷壓力因子排序及水域水
質超標因子排序以及污染控制任務,研究水域全局性和局部性污染空間特征,
進行水環境問題診斷。根據危害強度、時間緊迫性、空間敏感性選擇確定需要
進行總量控制的污染物種類。

步驟2,污染物總量分配計算條件設置

在此步驟中,對步驟1所確定的總量控制范圍內的污染源進行概化,確定
進行污染物總量分配的概化污染源以及各概化污染源的分配量的最小值和最大
值;對總量控制范圍內的水域進行網格劃分,設置步驟1確定的總量控制污染
物要滿足的水域水質濃度目標值。

步驟21,根據污染源排放位置和排放特征,對污染源進行適當的歸并,從
而將大量的污染源簡化為概化污染源,既減少污染物總量分配的復雜性,也減
少由于相同位置污染源造成的多解問題,提高污染物總量分配計算的效率和合
理性。另外,根據污染源最大削減潛力,具體為污染源的現狀排放量或預期排
放量,以及污染源的排放標準、河流的地表水環境功能區劃和水環境功能區劃
等,兼顧污染源總量分配的公平性和可行性等原則,設置污染源的分配約束,
例如確定的污染物分配負荷排放量的最大值和最小值,或根據管理需求直接指
定某些污染源的負荷分配總量。

步驟22,以水質控制的空間精度需求為基礎,對總量控制范圍內的水域進
行網格劃分;

步驟23,水質濃度目標值核定:根據計算水域的空間位置和服務功能,利
用水環境功能區劃、海洋功能區劃,以及其它人類活動和生態保護對水域水質
的特殊要求,確定水域功能區約束點水質濃度限值、污染物濃度邊界和排污混
合區限制要求。根據水域功能區劃和污染源排放口附近允許超標混合區,確定
步驟22中所有水域網格的水質濃度目標值。

允許超標混合區設置:根據污染源的位置、污染物的特征以及污水排放量,
確定各個污染源的允許超標混合區的面積。在允許超標混合區內,水域水環境
質量可以不達到功能區水質要求,允許超標混合區以外則須達到功能區水質要
求。除對各單個污染源允許超標混合區的面積進行約束以外,還應對計算水域
內所有污染源允許超標混合區的總面積占水域面積的比例進行限制,以確保總
量控制水域總體上能達到環境質量目標的需求。

步驟3,水質模擬

在此步驟中,在步驟1所確定的總量控制范圍內,建立水質模型,進行水
質模型參數識別和驗證,并計算污染源對應污染物在總量控制范圍內的水質響
應場;

步驟31,模型選擇:根據水域范圍內污染物種類、水動力條件、污染源排
放規律,選擇水質模型,模擬計算水域水質變化,分析水域污染物遷移轉化規
律,構建污染源負荷排放量與水質濃度的壓力-響應關系

步驟32,模型參數識別:根據水質的模擬值和實際觀測值的對比,確定模
型參數的取值。

步驟33,模型驗證:采用獨立的實測數據,對模型的預測結果進行驗證,
對模型的誤差進行評估。

步驟34,背景場的設置:在不考慮參與分配的污染源的情況下,由其它污
染源負荷,比如大氣沉降負荷、水產養殖負荷等確定污染物背景濃度場。沒有
上述污染源數據時,也可對比相似的受陸源污染干擾較輕水域的水環境質量,
確定污染物背景濃度場。

步驟35,污染源響應場計算:當污染物響應關系為線性或近似線性時,響
應場線性疊加方法可大大提高水質濃度的計算速度,實現水域污染物總量分配
的優化計算。采用水質模型,分別計算各污染源在單位污染物負荷條件下總量
控制范圍內的水質響應濃度,得到污染源對應污染物的水質響應場

步驟4,污染物總量分配優化計算

在此步驟中,采用污染源負荷分配量之和最大、公平性指數最大等目標,
確定污染物總量分配的目標函數;根據步驟2所確定的各污染源分配量的最小
值和最大值,水域水質濃度目標值,以及步驟3所確定的水質響應場,建立污
染物總量分配的約束條件。采用總量分配的目標函數和約束條件,構建污染物
總量分配模型,進行污染物總量分配優化計算;

步驟41,確定污染物總量分配優化目標:根據污染源總量分配的原則和方
法,確定優化目標函數,例如可采用污染源排放量之和、污染物總量分配合理
性指數等作為優化目標(即采用污染物總排放量最大、合理性指數最大作為目
標),確定污染物總量分配優化目標函數

步驟42,根據步驟3的水質響應場和各網格點的水質濃度目標值要求,建
立水質約束方程,其為約束條件之一。污染負荷和水質的響應關系是線性響應
關系,且目標函數也為線性函數,可采用線性優化方法進行污染物總量分配計
算。線性優化計算一般采用線性規劃方法。根據水質濃度目標值要求,采用線
性規劃方法建立污染物總量分配模型,以此來計算水域各個污染源的分配負荷。

步驟43,根據污染源的削減潛力,例如污染物分配量最大值、最小值等構
建污染物分配量的約束方程,其為約束條件之另一,與步驟42的水質約束條件,
以及步驟41的目標函數一起構成污染物總量分配模型的約束方程;

步驟44,優化污染物總量分配模型的約束方程并計算:去除污染物總量分
配模型的主要冗余約束方程(主要指水質約束方程中的冗余方程,其為約束條
件中最大的部分;污染物分配量約束方程數量少、不影響求解、且為不能去除
的剛性約束,在冗余方程去除的過程中這一類方程不會被去除),進行總量分
配優化計算,得到各個污染源分配負荷

進一步而言,步驟44可主要包括以下步驟:

步驟441,分析平面網格的特征,將其劃分為結構性網格和非結構性網格,
分別進行相鄰網格點識別

請參考圖5及圖6,本發明所指的結構性網格,是指平面空間上具有橫向
和縱向兩個方向的編號,且編號具有相鄰關系的網格結點。本發明所指的非結
構性網格,是指平面空間上不具有橫向和縱向兩個方向的編號,網格結構沒有
明顯相鄰關系的網格。

結構性網格點根據橫縱兩個方向的編號識別相鄰關系。設橫向編號為I,縱
向編號為J,對于網格點(i,j),其相鄰網格分別為以下網格點:(i-1,j-1),(i-1,j),
(i-1,j+1),(i,j-1),(i,j+1),(i+1,j-1),(i+1,j),(i+1,j+1)。

非結構性網格根據坐標識別相鄰關系。設橫向編號為X,縱向編號為Y,則
對于網格點(x,y),其相鄰網格為與其空間距離最近的n個網格點,其中n為相
鄰網格點個數,可自由設置,一般取3-5即可。

步驟442,查找疑似冗余點,并將其對應的水質約束方程去除,得到瘦身
后的污染物總量分配模型

如果該網格結點的水質濃度目標值比所有其它相鄰網格點水質都要寬松或
者相等,即第i個網格點如果滿足:


則該網格點被認定為疑似冗余點。式中Si為第i個網格點的水質濃度目標
值,Sk為與其相鄰的k個網格點的水質濃度目標值。

步驟443,求解瘦身線性規劃方程組,獲得最優解

采用線性規劃的方法,對去除疑似冗余點后的污染物總量分配模型進行求
解,獲得最優解X*。

步驟444,檢驗最優解X*是否為原污染物總量分配模型的可行解,查找非
冗余點

將最優解X*代入原污染物總量分配模型的約束方程組(式2),查找不能
滿足約束條件的網格點。

如果所有的網格點都能滿足原污染物總量分配模型的約束方程組(式2),
則瘦身線性規劃方程組的最優解即為原污染物總量分配模型(式2)的最優解,
求解結束;否則轉到步驟445。

步驟445,將步驟444的非冗余點補回步驟443中的約束方程組。

設不滿足原污染物總量分配模型的約束方程組(式2)的網格點的集合為
V,則以集合V為基礎,采用步驟442的方法去除集合V中可能的冗余點,形成
新的網格點集合V’,將V’所對應的方程組補充到步驟443的去除冗余點后的
約束方程組。采用V’而不是V補充新增方程組,是為了減少新增方程的個數,
避免一次添加過多的方程而造成方程個數的急劇膨脹。

步驟446,重復步驟442至步驟445,直至瘦身線性規劃方程組的最優解滿
足原污染物總量分配模型的約束方程組的所有約束條件

重復步驟442至步驟445,直至瘦身線性規劃方程組的最優解滿足原污染
物總量分配模型的約束方程組的所有約束條件,即,重復“瘦身后污染物總量
分配模型求解得到最優解——最優解帶入原污染物總量分配模型,查找不能滿
足約束條件的網格點為初步判定的非冗余點——將初步判定的非冗余點補回瘦
身線性規劃方程組”這一過程,直至瘦身線性規劃方程組的最優解滿足原污染
物總量分配模型的約束方程組的所有約束條件(式2)為止。此時所得到的最
優解即為各個污染源分配負荷。

步驟5,確定污染物總量分配方案

在此步驟中,根據污染物總量分配結果,對各個污染源分配負荷進行可行
性分析,以實際情況對污染物總量分配優化計算結果進行調整,確定污染物總
量控制方案后,再對各個污染源排污情況進行控制;

以下結合具體海域,對本發明方法的應用進行詳述:

專利應用案例之一:以我國渤海為例,測試結構化網格冗余點識別與優化
效果

(一)污染源現狀及基本信息

渤海污染物總量分配計算所涉及的海域范圍為渤海全海域。污染物總量分
配優化計算的對象為除大氣沉降、內源以外匯入渤海的所有的污染源。

匯入渤海的渤海源成百上千,本發明根據渤海水域環境狀況調查分析成果,
將渤海海域的河流入海口及直排源概化為56個源,上述56個源即為污染物總
量分配計算的對象。各污染源的位置分布見圖7所示。各污染源的具體信息見
表1。其它污染源例如大氣沉降污染源、內源等以背景負荷的形式進行考慮。

表1渤海河流入海口及直排源的基本信息




從表中來看,渤海入海河流流域內GDP為19.6萬億元,人口2.37億人,
耕地面積為2.2萬平方公里。各污染源的具體信息見表2。

表2渤海河流入海口及直排源的污染物入海通量



從表中來看,渤海2010年入海徑流量為474億m3,CODMn入海量為30.6
萬噸,NH3-N入海量為7.0萬噸,TN入海量為16.4萬噸,總磷入海量為0.56
萬噸。

(二)控制因子的選擇

根據渤海水環境質量分析的結果,渤海區域性的環境主要包括由COD引
起的局部水質超標問題,以及由氮、磷輸入造成的富營養化問題,其中氮、磷
超標是渤海水環境污染的主要問題。因此,渤海污染物總量分配的指標分別為
CODMn、NH3-N、TN和TP,對應海域的水質約束因子分別為COD、非離子氨、
DIN和DIP。非離子氨的水質標準按不利條件下海水鹽度和PH值的平均值取
進行轉換。根據海域調查結果,在不利條件下,海水中95%的氮無為無機氮,
磷為無機磷,因此本發明按1:1的對比進行對應,對于TN和TP的控制而言為
偏嚴格的約束。

根據控制因子分析,采用兩類控制指標進行污染物最大允許納污量計算。
第一類指標為富營養化控制指標,所采用的水質項目為溶解性無機氮(無機氮)
和溶解性無機磷(磷酸鹽)。第二類指標為有機物污染指標,所采用的水質項
目為CODMn。CODMn、無機氮和磷酸鹽。

(三)總量分配計算的條件設置

耗氧有機污染物控制時段:本發明采用COD和NH3-N代表耗氧有機物指標,
采用TN和TP作為富營養化的控制因子,采用水質最差月為控制時段,允許平
均期為30d。

計算河流混合區,可供參考的計算公式有Fetterolf公式:

M≤9.78Q1/3(式14)

式中,M:離排放點的任何方向混合區不應超過的限制尺度(m);Q:河流流
量(m3/d)。

Mackenthun公式:

M≤0.991Q1/2(M≤1200m)(式15)

公式中的意義同前。

新田公式:

logy=1.2261logx+0.0855(式16)

式中,y:濃度稀釋100倍的混合區面積(m2);x:污水排放量(m3/d)。

新田公式可用來估算以稀釋濃度為100倍規定混合區時的面積。從此公式
可知污染物要稀釋100倍所要求的混合區面積是很大的。

上述三個公式都是經驗性估算,所考慮的因素也僅有流量。各公式的數值
具有較大的差異,在設計允許混合區時需綜合考量,對現有排污口,則可進行
原型觀測獲取流量與初始稀釋區面積的關系。綜合采用Fetterolf公式、
Mackenthun公式和新田公式,并結合直排口混合區的相關成果進行對照,取三
個公式的最小值作為混合區,并將其轉化為混合區單元格數(表3)。

表3渤海概化污染源混合區設置



總體來說,CODMn、NH3-N混合區面積約占全海域面積的0.09%,TN和TP混
合區面積約占全海域的4.24%;實際上,由于計算以計算網格平均值達標,對
混合區邊界上的單元格,應有一半左右的面積實際上已經達到了相應功能區的
要求,考慮到這一修正,CODMn、NH3-N混合區面積約占全海域面積的0.05%,TN
和TP混合區面積約占全海域的3.75%。考慮到混合區主要分布于靠岸的局部區
域,并不是赤潮高發區,因此上述混合區的設置是合理的。

執行海水水質標準GB3097-1997,海域環境功能區分為四類。渤海各類水
質類別的面積的比例見表4。

表4渤海各類功能區面積的比例


(四)水質響應場計算

水質響應場的水動力計算采用漢堡大學陸架海模式HAMSOM(Hamburg
ShelfOceanModel)模型計算,在水動力學模式HAMSOM的基礎上,借鑒前人
的工作,針對渤海的特定問題選取合適的生、化源函數及其參數,基于營養鹽
(Nutrients)、浮游植物(Phytoplankton)、浮游動物(Zooplankton)和碎屑(Detritus)
四要素構建渤海基于HAMSOM水動力學模式的三維浮游生態動力學NPZD模
型。由于調查結果顯示渤海局部海域(近岸和黃河口附近)氮磷比有時大于16,
因此模型中同時考慮了氮、磷兩種營養鹽。模型中COD的降解系數取0.03/d。
以COD為例,圖8a至圖8c分別是黃河、大遼河和遼河COD的響應場。

(五)總量計算方程組優化

根據上述響應場,構建渤海污染物總量分配模型。該模型的自變量個數為
概化污染源的個數,即為56個;主要約束方程組的個數與網格數量相同,渤海
污染物總量分配計算網格數量為137025個。

模型求解的線性規劃程序采用INTELISL6.0的線性規劃程序DLPRS。如
果采用全部網格進行污染物總量分配計算,則由于方程個數過多,DLPRS報錯
而無法求解。

采用本發明的優化技術,迭代兩次即可完成,在普通個人計算機(DELL
OPTIPLEX755,配置為IntelCoreTM2QuadCPUQ66002.40GHz,3.25GB內存)
完成CODMn總量分配共計耗時1分1秒,完全達到實用性要求。

第一次去除疑似冗余點位以后,模型的控制方程數為1843個,控制點位的
優化效率為98.7%。第二次增加“糾錯”后的非冗余點位以后,模型的控制方
程為1844個,控制點位的優化效率為98.7%,可見模型對冗余點位的識別具有
很強的準確性,反復迭代計算的次數非常少。

圖9是優化前后點位對比,淺灰色點位為冗余點位,深灰色點位為實際控
制點位。

(六)總量分配計算結果

表5是渤海各項水質指標的總量分配計算結果。

表5渤海各水質指標的總量分配結果



從表中來看,渤海CODMn、NH3-N、TN和TP的分配總量分別為1176509t/a、
159654t/a、46692t/a和3073t/a。應該指出的時,上述分配總量是理論值。考慮
各污染源之間的分配關系,例如不可能將污染物集中在少數幾個排污口進行排
污,實際污染物分配總量將低于上述取值。

專利應用案例之二:以我國九龍江-廈門灣為例,測試非結構化網格冗余點
識別與優化效果

(一)污染源現狀及基本信息

九龍江-廈門灣海域污染物總量分配計算所涉及的海域范圍為九龍江口及
廈門灣全海域。污染物總量分配優化計算的對象為除大氣沉降、內源以外匯入
九龍江-廈門灣海域的所有的污染源。

根據九龍江-廈門灣海域環境狀況調查分析成果,對九龍江-廈門灣海域
的河流入海口及直排源進行了歸并和概化,最終確定的概化后的污染源為33
個,各污染源的位置分布見圖10所示(附圖中序號與污染源名稱對應如下:1杏
林灣;2杏林月美湖排污口1#(西邊);3杏林污水處理廠;4馬鑾灣;5翁
厝涵洞排污口;6殿前鐵路排污口;7湖里5號軍用碼頭排污口;8筼筜湖排
污口;9筼筜污水處理廠;10沙波尾排污口(大學路2號之二);11港仔后
污水站;12黃家渡污水站;13匯景園污水站;14海滄南部1#排洪渠;15海
滄污水處理廠;16龍池污水處理廠總排放口;17龍海市生活污水處理廠總排
放口;18漳州開發區市政污水口總排放口;19廈大白城排污口;20科技中學
排污口;21東部石渭頭污水處理廠;22漳州開發區招商水務有限公司總排放
口;23華陽電業有限公司總排放口;24集美污水廠旁排污口;25集美污水處
理廠;26同安污水處理廠;27翔安污水處理廠;28東西溪合流段;29九溪;
30埭頭溪;31西溪(上坂);32北溪(江東橋);33南溪(東泗橋閘))。
各污染源的具體信息見表6。

表6九龍江-廈門灣海域河流入海口及直排源的基本信息



從表中來看,九龍江-廈門灣海域入流域內GDP為5397億元,人口933
萬人,耕地面積為2063平方公里。各污染源的具體污染物入海通量見表7。

表7九龍江口-廈門灣河流入海口及直排源的污染物入海通量



從表中來看,九龍江-廈門灣海域2010年入海徑流量為144億m3,CODMn
入海量為5.42萬噸,NH3-N入海量為1.30萬噸,TN入海量為5.71萬噸,總磷
入海量為0.24萬噸。

(二)控制因子的選擇

根據九龍江-廈門灣水環境質量分析的結果,九龍江-廈門灣區域性的環
境主要包括由COD引起的局部水質超標問題,以及由氮、磷輸入造成的富營
養化問題,其中氮、磷超標是九龍江-廈門灣水環境污染的主要問題。因此,
九龍江-廈門灣污染物總量分配的指標分別為CODMn、NH3-N、TN和TP,對
應海域的水質約束因子分別為COD、非離子氨、DIN和DIP。非離子氨的水質
標準按不利條件下海水鹽度和PH值的平均值取進行轉換。根據海域調查結果,
在不利條件下,海水中95%的氮為無機氮,磷為無機磷,因此本發明按1:1的
對比進行對應,對于TN和TP的控制而言為偏嚴格的約束。

根據控制因子分析,采用兩類控制指標進行污染物最大允許納污量計算。
第一類指標為富營養化控制指標,所采用的水質項目為溶解性無機氮(無機氮)
和溶解性無機磷(磷酸鹽)。第二類指標為有機物污染指標,所采用的水質項
目為CODMn、NH3-N。各水質指標執行的標準采用《海水水質標準》(GB
3097-1997)。采用水質最差月為控制時段,允許平均期為30d平均值。

(三)總量分配計算的條件設置

根據九龍江口及廈門灣海洋功能區劃,九龍江-廈門灣各類水質類別的面
積的比例見表8。

表8九龍江-廈門灣海域各類功能區面積的比例


從上表可看出,九龍江-廈門灣一類水功能區所占的比例為大約為8.8%,
二類所占的比例約為38.9%,三類和四類合計共占24.8%的比例。三類和四類
功能區主要分布在靠近陸域的海域。

綜合采用Fetterolf公式、Mackenthun公式,并結合直排口混合區的相關成
果進行對照,取兩個公式的最小值作為CODMn和NH3-N的混合區,取兩個公
式的最大值作為TN和TP的混合區。結果見表9。

表9九龍江-廈門灣海域概化污染源混合區設置


(四)水質響應場計算

采用九龍江-廈門灣海域水動力場數值模擬,計算總量控制海域的污染物響
應場。圖11a至圖11d分別是北溪、西溪、東西溪合流段和南溪CODMn的響應
場分布。

(五)總量計算方程組優化

根據上述響應場,構建九龍江-廈門灣污染物總量分配模型。該模型的自變
量個數為概化污染源的個數,即為33個;主要約束方程組的個數與網格數量相
同,渤海污染物總量分配計算網格數量為11166個。

九龍江-廈門灣海域計算網格為非結構網格。模型計算的線性規劃程序采用
INTELISL6.0的線性規劃程序DLPRS。如果采用全部網格進行污染物總量分配
計算,則計算時間大約為30分鐘。

采用本發明的優化計算,迭代三次即可完成,在普通個人計算機(DELL
OPTIPLEX755,配置為IntelCoreTM2QuadCPUQ66002.40GHz,3.25GB內存)
完成CODMn總量分配共計耗時5秒,計算時間的優化效率達到99.7%。

第一次去除疑似冗余點位以后,模型的控制方程為296個,控制點位的優
化效率為97.4%。第二次增加“糾錯”后的非冗余點位以后,模型的控制方程
為820個,控制點位的優化效率為92.7%。第三次增加“糾錯”后的非冗余點
位以后,模型的控制方程為1028個,控制點位的優化效率為90.1%。可見模型
對冗余點位的識別仍然具有很強的準確性,不需要進行多次反復迭代計算。

圖12至圖14是優化前后點位對比,淺灰色點位為冗余點位,深灰色點位
為實際控制點位。

(六)總量分配計算結果

表10是九龍江-廈門灣海域各項水質指標的總量分配計算結果。

表10九龍江-廈門灣海域各水質指標的總量分配結果(t/a)



從表中來看,九龍江-廈門灣海域CODMn、NH3-N、TN和TP的分配總量
分別為135613噸/年、11872噸/年、13059和1093.5噸/年,分別為現狀入海量
的2.58倍、1.04倍、0.24倍和0.49倍,這說明TN和TP目前污染物入海量已
經超過分配總量。應該指出的是,上述分配總量是理論值。應該指出的時,上
述分配總量是理論值。考慮各污染源之間的分配關系,例如不可能將污染物集
中在少數幾個排污口進行排污,實際污染物分配總量將低于上述取值。

當然,本發明還可有其它多種實施例,在不背離本發明精神及其實質的情
況下,熟悉本領域的技術人員可根據本發明作出各種相應的改變和變形,但這
些相應的改變和變形都應屬于本發明權利要求的保護范圍。

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大規模 平面 網格 條件下 污染物 總量 控制 方法
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