水质模型研究进展及发展趋势
专业：环境工程类 指导教师：
日期： 2012 / 6 / 3
水质模型研究进展及发展趋势
摘要：运用系统分析技术进行水污染控制系统的规划是现代水质管理的基础和依 据，水质模型对整个规划过程起着至关重要的作用。 文章较详细地综合评述了近 年来国内外水质模型的研究进展与应用过程中普遍存在的一些问题及其主要表 现、成因，并评价了水质模型研究的发展趋势。
关键词 : 水质模型；研究进展；存在问题；发展趋势
水质模型是污染物在水环境中变化规律及其影响因素之间相互关系的数学描述， 它既是水环境科学研究的内容之一， 又是水环境研究的重要工具。 它的研究涉及 到水环境科学的许多基本理论问题和水污染控制的许多实际问题。 它的发展在很 大程度上取决于污染物在水环境中的迁移、 转化和归宿研究的不断深入， 以及数 学手段在水环境研究中应用程度的不断提高。 水质模型在理论上从最初的质量平 衡原理发展到现在的随机理论、 灰色理论和模糊理论； 在实际应用上， 从最初的 城市排水工程设计发展到现在的污染物水环境过程模拟、 水环境质量评价， 污染 物水环境行为预测， 水生物污染暴露程度分析和水资源科学管理规划等水环境保 护的各个方面； 在研究方法上， 从最初的解析解和浓度表达发展到现在的以人工 神经网络模拟辅助解析、及与地理信息系统 ( GIS) 相结合的数值解和逸度表达 法。这些成果都极大地推动了水环境管理技术的现代化。
一、 水质模型研究进展 近年来，水质模型的研究取得了很大进展，主要体现在以下几个方面 :
1、 包括水生食物链在内的多介质环境生态综合模型 由于复杂的物理、化学和生物过程的结果，释放到环境中的污染物在大气、水、 土壤和植被等许多环境介质中进行分配， 由污染物引起的可能的环境影响与它们 在各种环境单元中的浓度水平和停留时间密切相关。 为了综合描述它们之间的相 关关系，产生了多介质环境综合生态模型。多介质环境是指大气、水体、土壤、 生物等组成的总环境体系， 其中水体是核心。 多介质环境数学模型可将各种不同 的环境单元内部的污染物变化过程与导致污染物跨过介质边界的过程相联系， 构成一个能描述在多介质环境中污染物转化和介质间物质迁移的表达式。 R.
Tanner et al对工业过饱和盐水蒸发池中的生物群食物链进行了研究， 针对五氯代苯酚在改良的地下水系统中的分布建立了模型，
C. Fall et al.
H. Y.Zhou et a研究
了沉积物中所吸附的多氯联苯 ( PCBs) 量与罗非鱼体内多氯联苯 ( PCBs) 的富集 量之间的关系。由于还没有对污染物在各种介质之间的迁移过程有更充分的认 识，现有的多介质环境模型在处理实际问题时不得不对污染物在介质间的迁移过 程作近似假设， 许多参数的随机性给模型预测结果带来不确定性。 所以，这类模 型还只能给出一种趋势预测， 而不是状态的精确预报。 多介质环境模型的主要目 的是污染物对人体或生物进行暴露分析(Exposure An alysis)，并对废物处的危险 性进行评价。 因此，只有将食物链模型与多介质环境模型联合起来， 构成更为综 合的模型，才能更好地适应实际应用的需要。
2、 模型不确定性的研究 由于环境的水文条件具有很大的随机性， 这就导致了水环境数学模型输出的不确 定性。为了提高模型的精确度和结果的可靠性， 有必要对模型不确定性进行研究。 Andrews k.Takyi分析了模拟-优化模型中不确定性的来源有：
(1)污染物的排放 量和河流背景值的随机性； ( 2) 估计模型参数所需的河流和水质资
料的不充分 ; ( 3) 对污染物传输过程和水质管理系统的简化缺乏充分的认识。 他还为水质管理 建立了多重实现 ( Multiple Realization) 模型，该模型在单个优化模拟中同时融入 几条可能的河流和背景污染排放量或实现值。 这一技术在水质管理的经济性和可 靠性之间产生一条权衡曲线。 为了产生权衡关系， 在单个优化模型中同时融入几 种可能的设计条件背景值。 这一模型既简单， 且和那些传统的随机模型相比， 能 为复杂的和随机的水质管理系统提供更切实际的描述。 此外，该模型通常能比传 统的模拟 ) 优化模型产生更有效的费用 ) 可靠性关系曲线。 Michael D. Sohn et al⑹为了估计和减小地下水流量的不确定性和预测污染物化学转移的不确定性， 开发了贝叶斯 #蒙特卡罗 ( Bayes Monte Carlo Methods) 不确定性分析方法。该方 法采用工程推断来估计和用现场观测数据来更新污染源的特征参数、 化学转移参 数，以及假定的水文结构中的不确定性。
Alaa H. Aly.et al在不确定性情况下，运
用神经网络和遗传算法 ( GA) 来优化地下水去污系统的设计。这一方法包括 ： ( 1) 用遗传算法来找到全局最优解答； ( 2) 并入神经网络来模拟遗传算法内的反应表 面( response surface) 。这一方法在实际样本和不同优化背景下的应用表明，它 需要较少的水力传导实现 ( hydraulic conductivity realizations) ，并且可在可靠性和 处理设施能力之间产生一条权衡曲线。 由于水环境条件具有很大的随机性， 为了 提高模型的精确度和输出结果的可靠性， 对模型的不确定性分析方法的研究， 目 前是、今后
仍然是水质模型的研究热点之一。
3、 模糊数学在水环境数学模型中的应用 如前文所述，水文环境条件有很大的随机性， 要定量分析相关关系有很大的困难， 此外,水质的变化是连续的，而我们的水质标准中的污染物浓度的表示却是不连 续的。为了解决这一矛盾，很有必要应用模糊数学中的相关概念， 模糊数学在 水环境方面也有很多应用。Y.Y.Yietal.运用模糊关系分析(FRA)模型来分析大量 的不同的备选方案， 同其它的在不确知情况下影响评价的多准则方法相比， FRA 法在数据的可获得性、需求的计算能力和结果说明上有优势。
K.sasikumar et al.
成功地建立了污染负荷分配的模糊模型 ( the fuzzy waste load allocation model) 。 该模型在考虑污染控制部门和污染物排放单位之间的利益目标冲突下， 能够提供 经济的和技术上可行的方案。当然，如何合理地把水质模型和模糊数学相结合， 还有待于环境科学工作者与计算数学工作者们进一步的研究。
4、 与人工神经网络 ( ANNs) 相结合 人工神经网络 ( Artificial Neural Networks) 就是模仿人脑的工作方式而设计的一 种计算方法，它可用电子或光电元件实现，也可用软件在常规计算机上仿真 ; 或 者说人工神经网络是一种具有大量连接的并行分布式处理器， 它具有通过学习获 取知识并解决问题的能力， 且知识是分布存储在连接权 ( 对应于生物神经元的突 触 ) 中，而不是像常规计算机那样按地址存在特定的存储单元中。 近几年来， 人 工神经网络在水质模型方面的应用取得了飞速的发展。 T. R. Neelaka ntan eta用人
工神经网络建立了水库运行的模拟-优化模型。Marina campolo et al用ANNs来 预测河流枯水期的流量并得出结论 : 当它与水质模型相结合时对河流的水质管 理非常有用。Binzhang et al结合贝叶斯概念和(Bayesian Concepts)组合的 NN来 预测集水区的径流量。V.chanramouli et al用动态规划和ANN来模拟多水库水系 的运行方案。Sharad kumar Jain用ANNs开发了综合的沉淀速率曲线。 ANNs被 用作胡克和吉维斯非线性规划 ( Hooke and Jeevesnonlinearprogramming) 模型的 子模型，来寻求水库运行近似最优方案。结果表明，该模型比常规的模拟 - 优化 模型结果更精练。此外，ANNs还可应用于水系模型的误差更新。随着
ANNs的
不断发展和完善，在环境工作科学者们的努力之下，相信 ANNs 在水质模型方
面的应用将会更深入、更全面、 更系统， ANNs 在水环境科学中的应用仍将是 今后相当长时间内的热点之一。
5、 水质模型与地理信息系统 ( GIS) 相结合 地理信息系统 ( GIS) 以具有地理位置的空间数据为研究对象，以空间数据库为核 心，采用空间分析和建模的方法， 适时提供多种空间的和动态的资源与环境信息。 它涉及人工智能、环境工程、规划理论、地学、数学等多种学科和专业。地理信 息是有关地理实体的性质、 特征和运动状态的表征， 它是对表征地理特征与地理 现象之间的地理数据的解释。 而地理数据包括空间位置、 属性特征及时域特征三 部分。空间位置数据描述地物所在位置 ; 属性数据是属于一定地物，且描述其特 征的定性或定量指标； 时域特征是指地理数据采集或地理现象发生的时段 / 时刻 ( 在水污染控制规划中，如 : 污染源相关指标、断面监测指标、突发事件等发生 的时间等 ) 。空间位置、属性及时间是地理空间分析的三个基本要素， GIS 的 概念描述一般都包含这三层意思。由于地理信息系统 ( GIS) 技术具有集水区空间 特征分析，因此，A. Goo netilleke et al.认为它在城市水文中有相当大的作用。因 为集水区的时空特征数据库的可获得性能够消除由于采用假设简化而引起的研 究质量的减弱， 这也从另一方面说明在城市集水区， 土地用途的准确的时空解释 的重要性。由于地理信息系统 ( GIS) 的空间特性对水质管理者很有帮助，
William
Dixon et al.在优化选取河网取样点时，首先就用地理信息系统 (GIS)和成形理论 以矩阵形式形成河网的数学描述。随着计算机在大规模数据处理方面能力的提 高，地理信息系统 ( GIS) 一定会在水环境科学中取得越来越多的应用， 水质模 型和地理信息系统 ( GIS) 的结合仍将是今后的研究重点之一。
二、 水质模型的应用 水质模型之所以受到科学工作者的高度重视， 除了其应用范围广外， 还因为在某 些情况下它起着重要作用。 例如， 新建一个工业区， 为了评估它产生的污水对受 纳水体所产生的影响， 用水质模型来进行评价就至关重要， 以下将对水质模型的 应用进行简要评述。
1、 污染物水环境行为的模拟和预测 污染物进入水环境后， 由于物理、 化学和生物作用的综合效应， 其行为的变化是 十分复杂的，很难直接认识它们。这就需要用水质模型 ( 水环境数学模型 ) 对污 染物水环境的行为进行模拟和预测，以便给出全面而清晰的变化规律及发展趋 势。用模型的方法进行模拟和预测， 既经济又省时， 是水环境质量管理科学决策 的有效手段。目前对这一方面的报导很多，T . Iwa ne et al研究了处理过的污水排 入河流后，对河流中的对抗生素有免疫作用的细菌的可能影响，
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