长江水质的评价和预测

长江水质的评价和预测 一(摘要:本文在参考一些数据,文献的基础上对长江水质以及变化趋势综合分析并建模，对母亲河的水质做出了一个客观的评价并对水质的变化趋势做出了预测，针对问 题 快递公司问题件快递公司问题件货款处理关于圆的周长面积重点题型关于解方程组的题及答案关于南海问题 一，运用主成分分析法对长江流域主要城市水质 检测 工程第三方检测合同工程防雷检测合同植筋拉拔检测方案传感器技术课后答案检测机构通用要求培训 报告进行分析，选取主成分，并把主成分得分按方差贡献率加权求和，得出每个地区的污染综合评价指数，进而可以计算长江流域的污染综合评价指数。 对问题二，我们建立了一个简单的模型，忽略各个支流对干流的影响，各个站点排放的高锰酸盐和氨氮的质量只与其本身的降解有关，利用质量守衡定理，得到了一些相关的数列，从而算出了长江干流各个站点的高锰酸盐和氨氮的排放量，并对其进行降序排布，排在前面的自然就是高锰酸盐和氨氮的主要污染源地区。 针对问题三，用可饮用水的比例刻画长江水质的好坏。分析近两年的百分比发现其呈现波动下降的趋势。因此，建立基于灰色GM(1，1)模型和时间序列分析法的组合式模型，预测未来十年可饮用水占总水量百分比，以描述长江水质污染情况趋势:若不治理，长江10年后可饮用水的比例在大多数情况下将低于50%。 关于问题四的解决，我们根据问题三废水排放的及各类水质比例的预测，按照比例粗略地算出了若长江干流的?类和?类水的比例控制在20%以内，且没有劣?类水时，2005,2014这十年间需处理的污水量。 在最后，我们针对本篇 论文 政研论文下载论文大学下载论文大学下载关于长拳的论文浙大论文封面下载 的背景，同时结合长江水质恶化这样的严峻形势，给出了一些那建议，希望能引起有关部门的重视。 关键词:水质评价 主成分分析 灰色GM(1，1)模型 时间序列分析 二(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。专家们呼吁:“以人为本，建设文明和谐社会，改善人与自然的环境，减少污染。”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。由此，针对长江水系的水质恶化日益严重的问题，要求由题目中所给出的附件的统计数据以及附表《地表水环境质量 标准 excel标准偏差excel标准偏差函数exl标准差函数国标检验抽样标准表免费下载红头文件格式标准下载 》的相关内容建立相应的模型，对长江近两年的水质进行定量的综合评价，并由此分析出各地区的水质污染状况及长江干流主要污染物高锰酸盐指数和氨氮污染源主要在哪些地区的相关问题。 根据给定的统计数据预测长江未来(10年)水质的污染变化趋势。并在保证比例控制的条件下，做出每年合理的污水处理 计划 项目进度计划表范例计划下载计划下载计划下载课程教学计划下载 ，建立相应的模型，以达到使第IV类与V类水保持在一定比例之内并满足没有劣V类水的目的。解决长江水质污染的问题已迫在眉睫，最后根据长江水质污染的现实问题提出解决问题的可行性建议和意见。 附表: 《地表水环境质量标准》(GB3838—2002)中4个主要项目标准限值 单位:mg/L 分 类 序 标准值 ?类 ?类 ?类 ?类 ?类 劣?类 号 项 目 溶解氧7.5 1 6 5 3 2 0 (DO) ? (或饱和率90%) 高锰酸盐指数(CODMn) 2 2 4 6 10 15 ? ? 3 氨氮(NH3-N) ? 0.15 0.5 1.0 1.5 2.0 ? 4 PH值(无量纲) 6---9 三(问题分析:江水的质量是由多个指标来进行测量评估的，为了使得建立的模型能够客观、准确地对长江水质做出全面的评价，问题一,使用的基于主成分分析所构造的评估机制则可以避免主观因素对评估的影响，使得评估结果客观的反映系统状况。主成分分析方法是一种将多维因子纳入同一系统进行定量化研究、理论成熟的多元统计分析方法。通过分析变量之间的相关性，使得所反映信息重叠的变量被某一主成分替代，减少了变量数目，从而降低了系统评价的复 可完杂性。再以方差贡献率作为每个主成分的权重，由每个主成分的得分加权即成对水质的综合评价。在问题一的解决中，首先，由于PH值是无量纲量，故不将其纳入综合评价指标中;其次，由于数据量过多，我们采取对近两年每个地区的指标求平均值后进行主成分分析;最后，为了便于综合评价，我们取溶解氧浓度的倒数值1/DO。 对于问题二，我们建立了一个简单的模型，忽略各个支流对干流的影响，各个站点排放的高锰酸盐和氨氮的质量只与其本身的降解有关，利用质量守衡定理，得到了一些相关的数列，从而算出了长江干流各个站点的高锰酸盐和氨氮的排放量，并对其进行降序排布，排在前面的自然就是高锰酸盐和氨氮的主要污染源地区。 问题三,题目要求参照过去10年的主要数据，预测出未来10年长江的污染情况。我们通过水质功能定义长江的污染情况，即用每个时段?类、?类、?类河长总和所占总河长的百分比去评价长江的污染情况。对数据进行处理得到从1995年到2004年的饮用水量占总水量的比例。观察数据发现，百分比随着时间的增加呈现波动下降的趋势，且波动慢慢趋于平缓。由于数据整体呈现下降趋势，所以我们利用灰色GM(1，1)模型进行下降趋势预测。又数据呈现波动性且波动幅度逐渐趋于零，所以用时间序列分析法对波动幅度进行预测。叠加两种预测的结果，得到最后的预测值。 问题四是针对问题三的预测进行分析计算的题目，在处理这个问题时，我们应该注意题目中给定的条件，比如长江干流的?类和?类水的比例控制在20%以内，且没有劣?类水，还有就是需处理的污水主要是指哪一类水等问题。 四(建模过程 1)符号设置: 溶解氧的浓度的倒数值(1/DO) X1 高锰酸盐的指数浓度(CODMn) X2 氨氮浓度(NH3,N) X3 l:第i个站点的水流量,i=1..7i c:第i个站点的CODMn的浓度ci c:第i个站点的NH3-N的浓度Ni m:第i个站点每秒排放的CODMn的质量ci m:第i个站点每秒排放的NH3-N的质量Ni k:降解系数 v:第i个站点的水流速i 2)模型假设: 1、不考虑江水的蒸发量、渗透量以及降雨量对河水总量的影响 2、各种污染物流入长江干流后都能与江水充分混合。 3、入河排污口水量与水质变化稳定 4、四川攀枝花上流的污染忽略。 5、检测数据真实可靠，具有代表性。 6、长江干流及支流的自然净化能力、同一条支流上观测站的水流量是均匀 的 ，每一个观测站的检测范围相同。 7、高锰酸盐指数和氨氮的降解系数为0.2(单位:1/天)。 8、污染物排到水流中后，其量的变化只与水的自然净化有关。 9、一个观测站的水质污染主要来自于本地区的排污和上游的污水。 10、废水是均匀排放的，即每一个时刻排放的废水量相同。 11、所有废水的排放量都未经是处理，全为直排。 3)模型的建立与求解: (一)问题一:基于主成分分析的水质综合评价模型 1、主成分分析原理及计算过程 (1)将样本数据标准化，得到标准化后的数据矩阵为 XX？,,111mnxx,1,,ijj？？？X X=,其中:=，， xx,,ijjij,,,n,1ij,,XX？nnm1,, n12 ，为原始样本数据。 x,,,()xx,ijjijjn,1i1, (2)计算相关系数矩阵 rr？,,111m,,？？？ R= ,,,,rr？mmm1,, (3)计算R的特征方程的m个非负的特征值. RI,,,0,,,,,,,？012m 12m (4)计算对应特征值的相应的特征向量，m个特征向量成 ,CCCC,(,,,)？iiiii C,,11m,,cc？,,11C,,2,,C,,？？？的特征向量矩阵 i,,,,？1m,,cc？,,mm,,Cm,, TZXC, (5)由特征向量C组成个新因子，有. Zzzz,(,,),？12m (6)选择p(p