长江水质1

长江水质的评价和预测模型 摘要 本文首先讨论了水质的综合评价问题，应用熵权及属性识别理论，建立了由污染物指标数据来对水质作出综合评价的模型，通过与历史数据的比较验证了模型的可用性并应用模型对长江干流各河段及主要支流近年的水质作了综合评价, 其中干流水质的综合评价结果如表1。 表1 长江干流水质的综合评价 河段 四川攀枝花 重庆朱沱 湖北宜昌 湖南岳阳 江西九江 安徽安庆 江苏南京 水质 II II II II I II I 针对长江流域日益严重的污染问题，我们通过对长江水文监测数据的分析，建立模型确定了主要的污染源(结果见表2)，为污水处理 方案 气瓶 现场处置方案 .pdf气瓶 现场处置方案 .doc见习基地管理方案.doc关于群访事件的化解方案建筑工地扬尘治理专项方案下载 的设计提供了基本的依据；使用时间序列分析模型ARIMA对未来十年的长江水质的污染状况进行了详细预测。最终，我们以在不影响环境治理要求的前提下，考虑污水处理经济目标和环保目标的平衡，建立了线性模型，并就未来10年内预测的污染状况给出了相应的处理方案,结果见表3。 表2 各类污染物的主要污染源 高锰酸盐主要污染源 湖南岳阳 江苏南京 湖北宜昌 氨氮主要污染源 湖南岳阳 湖北宜昌 岷江、大渡河及沱江 表3 预测未来十年的污水处理量 单位:L 年份 2005年 2006年 2007年 2008年 2009年 污水处理量 1.15E+14 2.30E+14 2.34E+14 2.51E+14 2.53E+14 年份 2010年 2011年 2012年 2013年 2014年 污水处理量 2.72E+14 2.76E+14 2.93E+14 2.96E+14 3.14E+14 关键词：属性识别 水质综合评价 ARIMA模型 污水处理模型 1、​ 问题重述 水是人类赖以生存的资源，保护水资源就是保护我们自己，对于我国大江大河水资源的保护和治理应是重中之重。 长江是我国第一、世界第三大河流，长江水质的污染程度日趋严重，已引起了相关政府部门和专家们的高度重视。 本文将研究下列问题： （1）对长江近两年多的水质情况做出定量的综合评价，并分析各地区水质的污染状况； （2）研究、分析长江干流近一年多主要污染物高锰酸盐指数和氨氮的污染源的主要分布； （3）在假设不采取更有效的治理措施的条件下，依照过去的统计数据，对长江未来水质污染的发展趋势做出预测分析，预测未来长江水质的污染情况； （4）根据预测分析的结果，假设未来10年内每年都要求长江干流的Ⅳ类和Ⅴ类水的比例控制在20%以内，且没有劣Ⅴ类水,估算每年需要处理多少污水； （5）给出解决长江水质污染问题切实可行的建议和意见。 文中涉及的具体数据 表格 关于规范使用各类表格的通知入职表格免费下载关于主播时间做一个表格详细英语字母大小写表格下载简历表格模板下载 见附录。 2、​ 条件假设 1 各河段的污染排放都发生在河段的开头处 2 各河段内的水流速度是平均的 3 长江的源头无污染，在本篇论文的计算中，将四川攀枝花的污染度视同源头的污染度 4 为简化问题，河段之间的水流速度是突变的 5 支流带入长江干流的污染物，记入河流汇合口的下一河段的污染物排放量中 6 江流域不同水质河道的横截面积为平均截面积 7 江流域不同水质河道按长江干流各河段相应污染物浓度百分比分布于干流 8 污染河道的净化皆指净化为第III类水质河道 3、​ 名词与符号说明 污染河道、IV，V，劣V河道--水质为IV，V，劣V的河道 排污量--各河段的污染源的污染物排放量（单位:mg/天） 污染物总量-该污染物每日流过某河段监测站的总量（单位：mg／天） --第i个河段的高锰酸盐总排放量 --第i河段检测站处每天流过的河水的相关污染物总含量 --经污水处理后第i河段检测站处每天流过的河水的相关污染物总含量 --第i河段的人工治理相关污染物的能力，比如通过污水处理厂等人工手段每　天处理掉的相关污染物总量 --分别是预测中IV，V，劣V河道每天含有的相关污染物总量 --分别是IV，V，劣V河道经净化后每天被处理掉的相关污染物总量 --分别是IV，V，劣V河道经处理净化后相关污染物浓度的变化率 --实现综合污染控制目标的最小污水处理量 4、​ 模型建立与求解 4.1 水质综合评价模型 为了研究长江流域的水质状况，我们需要建立根据监测到的水流数据对水质做出综合评价的模型。由于水质状况受制于众多指标，每项指标对综合的水质影响程度需要给出定量的描述，也就是确定各指标的合理权重。为了避免确定权重时主观因素的影响，我们采用shonnon熵的方法，从实测数据指标入手，利用数据自身的信息来确定熵权。shonnon熵具体的推导计算过程见附录1。 假如第I个污染指标的shonnon熵为 ，则由下式计算第I个污染指标的权重： (1) 其中 是权重，n是污染指标的个数。 接着采用属性识别的方法，以置信度准则作为识别准则，建立综合评价水质的模型如下： (2) 其中 为置信度，在这里取为0.9。由模型求出的k即为水质的综合评价级别，共有六级，级别越低则水质越好。 为待评价数据相对于第j级别的属性测度，可用以下方法求得： 待评价样本的第i个指标记为 ，第i个指标第j类分类标准数据记为 ，分类标准数据构成矩阵A，其中的每一行都是有序的（递增或递减）。下面以 （即指标值越小水质越好）为例给出属性测度计算规则： (3) 我们用2003年9月到2005年8月间五个月里长江干、支流17各监测站所得到的水质污染数据做为初始数据计算出各指标的权重，然后利用模型对03年6月到03年10月间各河段的水质做了综合评价，并将结果与水利部门做出的水质综合鉴定对比检验，结果在85次鉴定中做出不同鉴定的有14次，误差率约为16.47%，但误差范围都在1级以内，结果还是令人满意的。 我们对长江流域近两年（03年9月至05年8月）的水质检测报告进行统计，得到了长江干流各河段及主要支流水质污染的期望值，并以此为基础，由以上的模型来对长江水质做出综合评价。如表1所示。 表1 长江干流各河段及主要支流水质的综合评价 点位名称 断面情况 主要监测项目(单位:mg/L) 水质类别 pH* DO CODMn NH3-N 四川攀枝花 干流 8.2738 9.3675 2.4083 0.1954 II 重庆朱沱 干流（川-渝省界） 7.925 9.0146 2.0667 0.3496 II 湖北宜昌南津关 干流（三峡水库出口） 7.7621 8.7204 2.6458 0.255 II 湖南岳阳城陵矶 干流 7.8179 8.7487 3.8208 0.3275 II 江西九江河西水厂 干流（鄂-赣省界） 7.3929 7.9546 2.4458 0.1683 I 安徽安庆皖河口 干流 7.4237 7.5538 2.55 0.2263 II 江苏南京林山 干流（皖-苏省界） 7.6733 7.6637 1.9792 0.1313 I 四川乐山岷江大桥 岷江（与大渡河汇合前） 7.4854 5.6133 5.4042 0.9242 III 四川宜宾凉姜沟 岷江（入长江前） 8.0608 9.115 2.5042 0.4583 III 四川泸州沱江二桥 沱江（入长江前） 7.67 6.9792 3.225 0.8621 III 湖北丹江口胡家岭 丹江口水库（库体） 7.8071 9.2846 1.9375 0.0983 I 湖南长沙新港 湘江（洞庭湖入口） 7.085 7.3038 2.3292 0.9492 III 湖南岳阳岳阳楼 洞庭湖出口 7.7554 8.4683 4.4333 0.3883 II 湖北武汉宗关 汉江（入长江前） 7.9404 7.6433 3.3792 0.2017 II 江西南昌滁槎 赣江（鄱阳湖入口） 7.1904 5.8658 2.5071 5.7958 劣V 江西九江蛤蟆石 鄱阳湖出口 7.6683 8.1033 3.9042 0.3088 II 江苏扬州三江营 夹江（南水北调取水口） 7.7388 8.4667 3.0833 0.2954 II 由表1结果可以得出以下结论： (1)长江干流水质总体状况尚好，支流污染明显 根据数据统计，长江干流水质普遍在I,II级之间，都达到可饮用水标准，说明干流水量大，纳污能力与自洁能力强，水环境容量较大。而相对而言各支流水质都在III级之间，个别支流甚至为劣V级。支流污染严重的原因除了人为污染，水量较小也是主要原因。 (2)长江干流上游水质好于下游，溶解氧逐渐减少 从干流上游的四川攀枝花段到下游的安徽安庆皖河口溶解氧多了1.81mg/L，而主要污染物质CODMn跟NH3-N浓度却小得多，可见从上游到下游水质污染越来越严重。 (3)个别支流污染物超标，特别是氨氮超标严重 四川岷江（与大渡河汇合前）高锰酸盐指数超标，水质已不能饮用。而江西赣江（鄱阳湖入口）处氨氮超标量为1.9倍，使水质恶化到第劣V级，为长江污染最严重的支流。 4.2 污染源的确定和污染程度分析 因为高锰酸盐污染的计算和氨氮污染的计算基本上是相似的，我们下面以高锰酸盐为例建立计算各干流河段日排污量的模型。由第i河段的单位时间水流量 ，可得该河段开头处每天流过的总水量为 (4) 则 中的高锰酸盐污染物总含量为 ， 为第i河段a类污染物的浓度。水流由该河段开头处流到下一河段开头处所需的时间为 (5) 其中 为第I河段的长度， 为第I河段的水流速。因为高锰酸盐(cod)污染物和氨氮(有机)污染物在水流中的降解过程符合一级动力学方程 ，其中 为原状态时的污染物含量， 为t时间后的污染物含量。即i河段的污染物，在流到i＋1河段后的剩余含量可由下式计算： (6) 其中 为降解系数，根据以往检测数据及历史经验，我们取 为0.2。 各河段的 中的污染物含量由上一河段污染物的残余含量跟本河段的污染物排放量 （这里的包括了干流的排污量和汇入干流的支流带来的污染物）构成。由于我们假设长江的源头无污染，而且将四川攀枝花的污染度视同源头的污染度，所以各河段的高锰酸盐污染物排放量可由以下方程组解出： (7) 其中 即为第I河段的高锰酸盐污染物日总排放量。我们由长江干流的四川攀枝花龙洞、重庆朱沱、湖北宜昌南津关、湖南岳阳城陵矶、江西九江河西水厂、安徽安庆皖河口和江苏南京林山七个水文检查站从2004年4月到2005年5月的检测数据，计算出了不同月份以上各河段每天的高锰酸盐污染物排放量，表2给出了湖南岳阳在这段时间内的排污量的变化情况，其他河段的具体结果见附录3。 表2 2004.04到2005.04间湖南岳阳河段的高锰酸盐污染排放量 月份 04.04 04.05 04.06 04.07 04.08 04.09 04.10 高锰酸盐排放量（ mg/天） 7.2821 6.3545 6.6822 8.5084 8.7589 16.945 6.4605 月份 04.11 04.12 05.01 05.02 05.03 05.04 高锰酸盐排放量（ mg/天） 2.6919 3.2324 3.6086 2.2061 2.4936 1.8140 因为从2004年4月到2005年5月的时间跨度接近于一年，包括了以上流域的枯水期和丰水期的数据，所以可以取其数学期望作为各河段污染排放的衡量标准。结果见表3及图1。 表3 长江干流各河段每天高锰酸盐污染物排放量的期望 河段 四川攀枝花 重庆朱沱 湖北宜昌 湖南岳阳 高锰酸盐排放量（ mg/天） 0.7764 2.8745 4.2095 5.9260 河段 江西九江 安徽安庆 江苏南京 高锰酸盐排放量（ mg/天） 4.9023 5.0016 4.9239 图1 长江各河段每天高锰酸盐污染物排放量的期望 由图1可直观地看出，湖南岳阳段（河段4）是长江干流各河段中高锰酸盐污染排放最严重的地区，每天的高锰酸盐排放量约为5926吨。而且总体上长江中下游的污染排放比上游高，是主要的污染源。 可类似计算各河段氨氮污染物的排放量，结果见表4。可以看出湖南岳阳段仍然是盐污染排放最严重的地区，每天的高锰酸盐排放量约为489吨。污染排放主要在湖北宜昌到安徽安庆河段，中游地区是主要的污染源。 表4 长江干流各河段每天氨氮污染物排放量的期望 河段 四川攀枝花 重庆朱沱 湖北宜昌 湖南岳阳 氨氮排放量（ mg/天） 0.4161 2.4842 3.4838 5.3942 河段 江西九江 安徽安庆 江苏南京 氨氮排放量（ mg/天 4.2568 4.1319 2.0448 在上面的计算中，我们把汇入长江干流的各支流所带来的污染，记入河流交汇口处的下一个河段的排污总量中。实际上，我们上面所计算的河段高锰酸盐污染物排量 ，包括了第i河段的干流污染排量 ，还包括了在第i－1河段汇入干流的各支流的污染物总量 。即有 (8) 其中 可由下式计算： (9) 是在I－1河段汇入干流的各支流的污染物浓度，取汇入干流的各支流的平均值。而 (10) 由长江流域水系地图，可以看出各支流汇入干流的地点，具体如下：大渡河和岷江合流后，以及沱江都汇入干流的攀枝花——朱沱河段，湘江及洞庭湖汇入宜昌——岳阳河段，丹江口水库的水流进入汉江，然后汇入岳阳——九江河段，贑江进入鄱阳湖和湖水一起流入九江——安庆河段。 由以上分析，并由公式（9）可计算得各 如下表： 表5 各支流高锰酸盐污染的日排放量 支流 （岷江、大渡河及沱江） （湘江及洞庭湖） 排放量（ mg/天） / 2.0667 / 0.7777 支流 （丹江口水库、汉江） （贑江及鄱阳湖） 排放量（ mg/天） 1.4829 1.0357 / 结合以上支流的排污数据，再由公式（8）可求得各河段干流的日排污量。最后得到各干流及支流的高锰酸盐污染物的日排放量如下： 表6 各干流及支流的高锰酸盐污染物的日排放量 干流 四川攀枝花 重庆朱沱 湖北宜昌 湖南岳阳 排放量（ mg/天） 0.7764 0.8078 4.2095 5.1483 干流 江西九江 安徽安庆 江苏南京 排放量（ mg/天） 3.4194 3.9659 4.9239 支流 岷江、大渡河及沱江 湘江及洞庭湖 丹江口水库、汉江 贑江及鄱阳湖 排放量（ mg/天） 2.0667 0.7777 1.4829 1.0357 图2 各干流及支流的高锰酸盐污染物的日排放量 由图表可以看出，从湖北宜昌到江苏南京的长江干流中下游地区是主要的高锰酸盐污染物排放区，湖南岳阳河段是最严重的污染源。支流方面，岷江、大渡河及沱江是干流重庆朱沱河段高锰酸盐污染的主要污染源。 可类似求得各干流及支流的氨氮污染物的日排放量，结果见表7。 表7 各干流及支流的氨氮污染物的日排放量 干流 四川攀枝花 重庆朱沱 湖北宜昌 湖南岳阳 排放量（ mg/天） 0.4161 0.3057 3.4838 3.9191 干流 江西九江 安徽安庆 江苏南京 排放量（ mg/天） 3.4017 3.4106 2.0448 支流 岷江、大渡河及沱江 湘江及洞庭湖 丹江口水库、汉江 贑江及鄱阳湖 排放量（ mg/天） 2.1785 1.4751 0.8551 0.7213 可以看出氨氮污染物的排放也主要集中在湖北宜昌到江苏南京的长江干流中下游地区，湖南岳阳河段是污染物排放的最严重地区。另外，岷江、大渡河及沱江等支流的污染情况也很严重，这些支流是造成干流重庆朱沱河段氨氮污染的主要污染源。 4.3 长江未来水质预测 为了分析未来十年长江的水质状况,我们对过去十年的长江水质状况表进行分析,评价时段和范围以水文年的干流数据为准。对长江干流各不同水质河段的统计见下图： 图3 长江干流分段的最近河长统计 如图3，显然各河段河长分布是非线性的，用线性拟合必然效果不佳，因此我们考虑使用时间序列分析模型进行拟合，这里采用最近经济学上比较热门的自回归滑动平均（ARIMA）模型，相应的编程则用经济计量学软件EVIEWS实现。 ARIMA（p，d，q）模型的基本思想是：将预测对象随时间推移而形成的数据序列视为一个随机序列，用一定的数学模型来近似描述这个序列。这个模型一旦被识别后就可以从时间序列的过去值及现在值来预测未来值。其中AR是自回归, 为自回归项; MA为移动平均， 为移动平均项数， 为时间序列成为平稳时所做的差分次数。以下我们就以近十年长江i类河长（占总河长比例） 为例进行拟合预测： （1）平稳性检验 对序列 进行平稳性检验，见表8 表8 序列 的ADF检验结果 统计量小于10%显著水平下的临界值，因而序列 是平稳的，无须进行差分处理。 （2）模型识别 作序列 的自相关跟偏相关图来确定 ， ， 的值 图4 序列 自相关和偏相关图分析 由于自相关图跟偏相关图都是拖尾的，所以选择ARIMA（p，d，q）模型，且没有差分处理，因此可推出 ＝0，偏相关图显示 =1，自相关图显示 =3。所以对序列 我们采用ARIMA(1,0,3)建模。 （3）参数估计 带有AR或MA的模型用非线性最小二乘法估计。非线性估计方法对所有系数估计都要求初值。作为缺省Eviews决定初值。同样也可以由用户输入初值，根据经济学的ARIMA模型经验，我们取ar(1)、ma(2)、ma(1)、sma(4) 系数的初值分别是0.2 ，0.6，0.1，0.5。最后通过EVIEWS进行拟合求得 (11) 由于多阶自相关的复杂性，式子的具体形式无法给出，在这里只给出相应系数的最后收敛值。 图5 序列 拟合残差图 如图5所示，序列 的拟合数据都控制在4％左右，拟合情况良好。 （4）假设检验 图6 残差的白噪声检验 如图2所示，可知Prob>0.05，说明在显著性水平α=0.05下，Q统计量通过检验，即ARIMA模型序列由白噪声序列生成。由此可见序列 确实符合ARIMA模型。 同理，长江干流的其他分段河长也可以用ARIMA模型进行预测分析,方法与分析序列 一样，不在赘述。对2005年至2014年十年间长江水质预测分析的详细结果见下表： 表9 未来十年长江水质报告表预测 年份 河长 I类 II类 III类 IV类 V类 劣V类 河长 百分比 河长 百分比 河长 百分比 河长 百分比 河长 百分比 河长 百分比 2005 7034 211.61 3.01 1241.42 17.65 2866.21 40.75 1384.91 19.69 605.85 8.61 723.98 10.29 2006 7215 103.28 1.43 554.51 7.69 2274.45 31.52 2328.47 32.27 1155.89 16.02 798.40 11.07 2007 7469 193.82 2.59 919.75 12.31 1763.73 23.61 2121.41 28.40 1077.45 14.43 1392.84 18.65 2008 7809 0 0 138.60 1.77 2765.97 35.42 2633.33 33.72 1212.50 15.53 1058.60 13.56 2009 7994 0 0 0 0 2746.52 34.36 2411.06 30.16 1477.18 18.48 1359.24 17.00 2010 8299 0 0 0 0 2321.16 27.97 3129.99 37.72 1398.74 16.85 1449.12 17.46 2011 8571 0 0 0 0 2336.25 27.26 2915.81 34.02 1688.40 19.70 1630.54 19.02 2012 8847 0 0 0 0 2001.03 22.62 3562.04 40.26 1632.44 18.45 1651.49 18.67 2013 9122 0 0 0 0 2002.76 21.96 3269.56 35.84 2012.81 22.07 1836.87 20.14 2014 9397 0 0 0 0 1653.96 17.60 3993.87 42.50 1856.40 19.76 1892.77 20.14 表9数据显示如果仍不采取更有效的措施，到2014年，世界第三大河长江水质严重恶化，可饮用水河长只占到总长的17.6%,也即是说到时长江两岸的人民将几无可用之水，面临彻底的水荒。 4.4 建立长江干流污染控制模型，预测分析未来10年污水治理量 （1） ， ， 的推导 对于长江干流的污水净化治理问题，如果不考虑人工的治理措施，污水的净化处理能力只有水体自身的净化能力；当考虑人工的治理措施时，污水的净化处理能力就包括水体自身的净化能力和人工治理净化能力。 由于七大河段各长度不同，流量不同，所以不同河段流水的净化能力是不同的。调节七大河段各自的污水处理量，与不同河段的流水净化能力相配合，就能使每天处理的污水量最少能达到污水治理的预期目标，从而最经济有效地达到污水控制的目的。 以治理高锰酸盐污染物为例，建立如下模型，治理氨氮污染物可类似推出。 当主干流各河段未人工处理污水时，由5.2节公式（7）以社会总利益最大化为目标时所应采取的排污量。 得各河段现时高锰酸盐污染物每天流过检测站总量的递推方程 (12) 其中， 为各河段未来的排污量，由5.3节可知， 为水流从第i河段流到第i+1河段的时间， 是降解系数，k=0.2。 解得各河段每天检测站流过的高锰酸盐污染物总量（单位：mg） (13) 现在分别在七大河段的相应站点进行污水处理，设经污水处理净化掉的高锰酸盐污染物总量为 ， 未知，我们将通过 来定义其它未知量，然后建立线性规划求解出 。现在对各河段进行污水处理，则各河段高锰酸盐污染物每天总量等于该河段每日排污量减去由上河段流到下河段经流水净化后的剩余污染量。设人工处理后各河段当前高锰酸盐污染物每天流过监测站的总量为 ，修改一下公式（12），得到 (14) 上式也是递推式，同理可得 (15) 设经人工治理后每天净化掉的高锰酸盐污染物总量 ，得 (16) 其中， 为人工处理后各河段高锰酸盐污染物每天总量， 为各河段人工处理的高锰酸盐污染物每天总量，这里 可以看作人工治污加自然净化的总的净化能力，而 可看作只是人工净化能力。 同理可得，七大河段实施人工治理后的氨氮污染物治理能力，即经人工治理和自然净化后每天净化掉的氨氮污染物总量 (17) （2）规划模型的建立和求解 由于资料中统计的各污染河体只给出污染相同等级的河道长度，并没有具体指明其特别属性，这里设它的横截面积为平均截面积 ，经计算，得 。同时认为污染河道按长江干流各河段的污染浓度比例分布在各河段上，经计算，得下表： 表10 长江干流各河段的污染浓度比例分布 单位：mg/L 四川攀枝花 重庆朱沱 湖北宜昌南津关 湖南岳阳城陵矶 江西九江河西水 安徽安庆皖河口 江苏南京林山 CODMn 0.1330 0.1146 0.1572 0.2070 0.1328 0.1408 0.1145 NH3-N 0.1182 0.2114 0.1542 0.1981 0.1018 0.1369 0.0794 设预测的IV，V，劣V河道河长分别为 ，由5.3节结论可知其十年预测值，见表9。 经污水治理后河道相关污染物浓度的变化率（净化到III类）为 。具体数值见表11。 表11 经污水治理后河道相关污染物浓度的变化率 单位：mg/L CODMn 2 6 11 NH3-N 0.5 1 1.5 以IV河道为例，设预测中该河道含有高锰酸盐污染物每天从IV类净化到III类的总量为 ，得出 (18) 其中 为IV河道的污水从IV类净化到III类的含高锰酸盐的浓度变化比例。 对V河道和劣V河道可类似推之。 则可得相关污染物每天净化掉的总量，只给未来一年数据，如表12，详细见附录4 表12 相关污染物每天净化掉的总量 单位:mg IV河道 V河道 劣V河道 CODMn 2.1925E+014 6.5775E+014 1.2059E+015 NH3-N 5.4812E+013 1.0962E+014 1.6444E+014 （2.1）讨论劣V河道 对劣V河道来说，由于对这河道污水要求完全净化，即从劣V类完全净化到III类。设劣V河道开始人工治理后每天被净化掉的高锰酸盐污染物总量 ，则可得 (19) 其中， 为预测中该河道含有高锰酸盐污染物每天从IV类净化到III类的总量。 设 为劣V河道在各河段的分布，由假设其分布是根据各河段相关污染物浓度分布确定。而各河段浓度分布由5.2及5.3的结果可知，则劣V河道的完全净化就归结为各河段的相关污染物的完全净化。我们以劣V河道最小治污处理量为目标，以完全净化劣V河道污染为约束，建立线性规划模型 (20) 其中， 劣V河道经污水治理后河道高锰酸盐污染物浓度的变化率, ， 为高锰酸盐污染物情况下人工治理最小的污水处理量（单位:L）。 对氨氮污染物的情况可类似推之，可得氨氮污染物情况下最小污水处理量 。 则在两种情形下，得综合最小污水处理量 (21) 经计算,下面给出未来二年的最小污水处理量,具体见附录4 表13 未来二年的最小污水处理量 单位:L 年份 CODMn NH3-N 综合 2005 1.44E+13 1.06E+14 1.06E+14 2006 1.48E+13 1.09E+14 1.09E+14 （2.2）讨论IV,V河道 对IV，V河道来说，由于对这两个河道污水污染要求控制在20%以内，那这两处河道的污水治理就有个优先级的问题。容易得知，IV河道治理费用较低，而V河道对净化环境程度更高。我们觉得，从长远利益上来说，短期的利益会损害长远利益，而且由5.3节预测数据得知，长江在未来十年污染非常严重。所以我们在治理污水的时候在同等情况下先考虑V河道的净化，若V河道完全净化仍达不到控制污染目标时，再净化IV河道。 IV，V河道可要求总体河长控制在20%以内，所以只有部分净化。设IV，V河道未净化前的河长百分比分别为 ，净化后的河长百分比为 ,则经净化后河长的降低了百分比为 ，知 ， (22) 由5.3节预测河长百分比可知未净化前河长比例 ,按照V河道优先级高于IV河道的设置，及两个河道总河长控制在20%的约束，我们可以算出两个河道各自的经净化后缩小的河长的百分比 ,则可求得IV河道及Ｖ河道经净化后每天被净化掉的高锰酸盐污染物总量，其中IV河道的该污染总量为 (23) 其中， 为IV整条河道净化后被净化的高锰酸盐污染物总量（单位：mg）。 V河道可类似推之，可得V河道经净化后每天被处理掉的高锰酸盐污染物总量 。 然后与劣Ｖ河道的处理相似，以IV河道为例，建立类似线性规划模型为 (24) 其中， IV河道经污水治理后河道高锰酸盐污染物浓度的变化率（单位：mg/L）, ， 为高锰酸盐污染物情况下人工治理最小的污水处理量（L）， 为各河段净化后高锰酸盐污染物的变化量，以 为自变量，而 为各河段相关污染物浓度比例, 则为IV河道经净化后每天被处理掉的高锰酸盐污染物总量,由上讨论可求。 则可得IV河道最小污水处理量 。 同理可得V河道最小污水处理量 。 经计算,给出未来二年IV河道和V河道最小污水处理量如下表： 表14 未来二年的最小污水处理量 单位:L 年份 CODMn NH3-N 综合 2005 8.76E+12 5.86E+12 8.76E+12 2006 1.22E+14 8.58E+13 8.58E+13 最后，可得总的最小污水处理量为 (25) 经计算,给出未来十年总的最小污水处理量的数据，见表15。 表15 未来十年总的最小污水处理量 单位:L 年份 2005年 2006年 2007年 2008年 2009年 1.15E+14 2.30E+14 2.34E+14 2.51E+14 2.53E+14 年份 2010年 2011年 2012年 2013年 2014年 2.72E+14 2.76E+14 2.93E+14 2.96E+14 3.14E+14 4.5 对长江水质污染问题的建议和意见 实际上上面的污水处理模型已经给出了一个符合经济性的污水处理方案。但是环境污染迅速，治理起来却非常困难。即使是采用符合经济性的污水处理方案，所需的资金仍然是巨大的，因此解决江水污染问题的根本是减少污染，而不是先污染，再考虑治理。造成污染大量排放的原因是，沿江的各企业直接或间接地决定各自的污染物排量的过程实际上是一个无限策略博弈过程，各企业以各自利益最大化为目标所采取的排污量远远超过以社会总利益最大化为目标时所应采取的排污量。因此可以考虑对污水排放征收重税，使在加税条件下的博弈过程达到均衡时的污水排放量刚好为以社会总利益最大化为目标时所应采取的排污量，这时在环境保护和经济发展之间取得最佳平衡。 5、​ 模型扩展 环境经济多目标优化模型是解决区域水环境与经济协调发展问题的核心模型，包括产业结构优化模型和工业结构优化模型。其中产业结构优化模型的目标函数兼顾经济发展、水资源合理利用和环境最优，其一般表达式是 式中，j为研究区分区；I(I=1,2,3分别代表第一、第二、第三产业)为产业结构；Ｑ为用水量；q为亿元产出需水量；p为亿元产出废水量；c为废水处理费用。 在不考虑分区和面源污染的情况下，其表达式为： 其主要约束条件是总用水量约束，总废水量约束，第一产值约束等。 我们可以看到，工业要生产，要发展，需要洁净水，而工业发展却排出废水，废水又需要处理费用，这是一对矛盾，既要水来帮助生产发展，产生经济效益，又因为生产发展产生废水而损害其经济效益。 如果我们能以 这目标考虑进去5.4的模型，把企业生产因素引进该模型中，考虑废水的处理，应该能产生更好的结果。因为模型涉及因素过多，约束复杂，在此不再深究。 6、​  总结 初级经济法重点总结下载党员个人总结TXt高中句型全总结.doc高中句型全总结.doc理论力学知识点总结pdf 评价 水质评价模型采用了shonnon熵来确定各个污染指标的权重，避免了其他方法中容易出现的主观因素可能不合理的影响。缺点是因为污染指标中的ph值是一个无量纲的值，没有标准的分类数据，在模型中没有得到充分的考虑，这可能是造成大部分误差的主要原因。 污染源模型的主要缺点是在考虑支流污染对干流的影响时，把支流带入的污染都记入汇入口的下游河段的总排污量中，而没有具体考虑支流汇入干流的真实位置。这给模型求得的最后结果带来了误差。特别在河流的汇合处离下一河段较远时，这个误差可能会相当大。另外，模型将在同一河段汇入干流的各支流统一考虑，忽略了各支流之间水流量、污染程度的差异。 ARIMA模型相比灰色理论、生长曲线、指数平滑法，克服了对短期波动把握的概率度不高的缺点，在经济预测过程中既考虑了经济现象在时间序列上的依存性，又考虑了随机波动的干扰性，对我们的模型拟合要求非常相符。但是作为时间序列法对数据数目要求较高，在目前数据有限的情况下，不得不牺牲误差来实现。 在预测未来十年的污水处理量时充分考虑了自然的净化能力，利用自然的净化能力使工厂可以处理较少的污水而达到控制污染的目的。在考虑IV类河道和V类河道的污染控制时，对于IV,V河道之间的优化级设置考虑比较简单，没有时间来得及就经济和环保的双目标进行深入研究。 参考文献： [1] 肖劲松 王沫然，MATLAB 5.x与科学计算，北京，清华大学出版社，2001年。 [2] 谢呈水 贾长水，实验室生化降解系数的计算方法，西南民族大学学报，第29卷增刊，2003年。 [3] 程毛林，浅谈Matlab软件用于统计分析教学，http://www.stats.gov.cn/tjshujia/tjjy/t20021024_39533.htm ，2005年9月17日。 [4] 刘燕 吴文玲 胡安焱，基于熵权的属性识别水质评价模型，人民黄河，第27卷第7期，2005年7月。 [5] 项立群，识别准则及其应用，工科数学，第18卷第5期，2002年10月。 [6] 慕金波 韩言柱，南四湖港口污染物扩散区COD降解系数的研究，中国环境监测，13(4)：47，1997年。 [7] 李贵斌，应用概率统计，第10卷第4期，1994年11月。 [8] ARIMA模型预测基本方法， http://www.echopanjie.com/phpBB/viewtopic.php?t=246&start=0&postdays=0&postorder=asc&highlight=，2005年7月1日。 [9] 王汝志，长江流域生态环境的污染与治理分析，武汉理工大学学报，第25卷第7期，2003年7月 附录 附录1 Shonnon熵的具体计算过程 n个指标 m个样本 则构成样本矩阵 指标有递增型（值越高水质越好）和递减型（值越低水质越好），根据以下规则 得到新的样本矩阵 令 则第I个评价指标的shonnon熵 为 附录2 实现水质综合评价模型的matlab程序段 for q=1:17 for o=1:3 x(o)=h(q,o); end i=1; while x(1)<=a(1,i) i=i+1; end for j=1:6 u(1,j)=0; if i==j if j==1 u(1,j)=1; elseif j==6 u(1,j)=1; else u(1,j-1)=abs((x(1)-a(1,j))/(a(1,j-1)-a(1,j))); u(1,j)=abs((x(1)-a(1,j-1))/(a(1,j-1)-a(1,j))); end end end i=1; while x(2)>=a(2,i) i=i+1; end for j=1:6 u(2,j)=0; if i==j if j==1 u(2,j)=1; elseif j==6 u(2,j)=1; else u(2,j-1)=abs((x(2)-a(2,j))/(a(2,j-1)-a(2,j))); u(2,j)=abs((x(2)-a(2,j-1))/(a(2,j-1)-a(2,j))); end end end i=1; while x(3)>=a(3,i) i=i+1; end for j=1:6 u(3,j)=0; if i==j if j==1 u(3,j)=1; elseif j==6 u(3,j)=1; else u(3,j-1)=abs((x(3)-a(3,j))/(a(3,j-1)-a(3,j))); u(3,j)=abs((x(3)-a(3,j-1))/(a(3,j-1)-a(3,j))); end end end for j=1:6 sum=0; for i=1:3 sum=sum+w(i)*u(i,j) end v(j)=sum; end v k=0; for i=1:6 k=k+v(i); if k>=0.85 break; end end i; out(q)=i; end out 附录3 2004年4月到2005年4月间长江干流各河段的日高锰酸盐污染物排放量 以下数据的单位为 mg/天，数据按四川攀枝花、重庆朱沱、湖北宜昌、湖南岳阳、江西九江、安徽安庆、江苏南京的顺序排列 04年4月 0.7333 3.9158 3.9427 7.2821 7.0239 7.1167 3.8486 04年5月 1.3821 2.0557 5.1154 6.3545 7.9561 9.3777 5.3477 04年6月 0.8662 3.3767 6.5336 6.6822 6.5076 4.3477 5.6795 04年7月 0.9663 4.3045 6.0075 8.5084 5.9126 4.5779 4.9362 04年8月 1.8742 1.1740 6.3230 8.7589 6.2226 5.3395 5.0899 04年9月 3.310 16.002 13.995 16.945 10.945 8.465 14.975 04年10月 0.2253 2.1529 5.9503 6.4605 3.9195 5.5331 6.1966 04年11月 0.3629 1.2977 1.7354 2.6919 2.7720 3.2292 3.0464 04年12月 0.1315 0.7053 1.5320 3.2324 2.6215 2.0702 2.5742 05年1月 0.0738 0.4345 0.7501 3.6086 2.2596 2.7628 3.1102 05年2月 0.0476 0.5551 0.7793 2.2061 2.7584 3.1957 3.0004 05年3月 0.0592 0.7730 0.9398 2.4936 2.2227 4.9915 3.3425 05年4月 0.0610 0.6210 1.1197 1.8140 2.6090 4.0133 2.8638 附录4 IV河道相关污染物每天净化掉的总量 单位:mg IV 2005 2006 2007 2008 2009 CODMn 2.1925 E+014 2.2489 E+014 2.3281 E+014 2.4341 E+014 2.4917 E+014 NH3-N 5.4812 E+013 5.6223 E+013 5.8202 E+013 6.0852 E+013 6.2293 E+013 2010 2011 2012 2013 2014 CODMn 2.5868 E+014 2.6716 E+014 2.7576 E+014 2.8433 E+014 2.9290 E+014 NH3-N 6.4670 E+013 6.6790 E+013 6.8940 E+013 7.1083 E+013 7.3226 E+013 V河道相关污染物每天净化掉的总量 单位:mg V 2005 2006 2007 2008 2009 CODMn 6.5775 E+014 6.7467 E+014 6.9843 E+014 7.3022 E+014 7.4752 E+014 NH3-N 1.0962 E+014 1.1245 E+014 1.1640 E+014 1.2170 E+014 1.2459 E+014 2010 2011 2012 2013 2014 CODMn 7.7604 E+014 8.0147 E+014 8.2728 E+014 8.5300 E+014 8.7871 E+014 NH3-N 1.2934 E+014 1.3358 E+014 1.3788 E+014 1.4217 E+014 1.4645 E+014 劣V河道相关污染物每天净化掉的总量 单位:mg 劣V 2005 2006 2007 2008 2009 CODMn 1.2059 E+015 1.2369 E+015 1.2804 E+015 1.3387 E+015 1.3705 E+015 NH3-N 1.6444 E+014 1.6867 E+014 1.7461 E+014 1.8255 E+014 1.8688 E+014 2010 2011 2012 2013 2014 CODMn 1.4227 E+015 1.4694 E+015 1.5167 E+015 1.5638 E+015 1.6110 E+015 NH3-N 1.9401 E+014 2.0037 2.0682 E+014 2.1325 E+014 2.1968 E+014 未来10年的最小污水处理量 IV ,V河道 劣V河道 CODMn NH3-N CODMn NH3-N 2005 1.44E+13 1.06E+14 8.76E+12 5.86E+12 2006 1.48E+13 1.09E+14 1.22E+14 8.58E+13 2007 1.53E+13 1.12E+14 1.21E+14 8.44E+13 2008 1.60E+13 1.18E+14 1.33E+14 9.45E+13 2009 1.64E+13 1.20E+14 1.32E+14 9.25E+13 2010 1.70E+13 1.25E+14 1.47E+14 1.05E+14 2011 1.75E+13 1.29E+14 1.47E+14 1.04E+14 2012 1.81E+13 1.33E+14 1.60E+14 1.16E+14 2013 1.87E+13 1.37E+14 1.59E+14 1.13E+14 2014 1.92E+13 1.42E+14 1.73E+14 1.26E+14