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关键词：
微生物传感器,大肠杆菌,毒性,重金属
发表时间：
2012-08-08 10:26:08
基于贝叶斯网络的河流突发性水质污染事故风险评估
张思维 | -> | 1070| 1| 0.199626MB |风险评估,贝叶斯网络,时序蒙特卡罗模拟,水质模型
摘要: 事故造成的水质突发性风险评估对于河流水质安全管理具有重要意义. 通过贝叶斯网络直观地表示事故风险源和河流水质之间的相关性, 并用时序蒙特卡罗算法将风险源状态模拟、水质模拟和贝叶斯网络推理过程结合, 可以对多个风险源共同影响下的河流突发性水质污染事故的超标风险进行量化评估. 案例研究表明, 多风险源对同一受纳水体的水质突发性污染事故风险的耦合影响十分显著, 在进行流域水安全管理时必须对多风险源进行综合管理. 同时, 模型的诊断推理功能可为流域关键风险源识别和管理提供决策支持.
近年来, 以沱江氨氮排放事件、松花江苯类物质泄漏事件、珠江北江含镉污水排放事件等为代表的一系列重大水环境突发性污染事件频繁发生, 据国家环境保护总局统计, 2005 年接到的水污染突发事件报告为41 起, 2006 年接报处理水污染突发事件增加到95 起. 水污染事故发生突然, 发生后危害大且难以控制, 因此在事故发生前对河流水质进行风险评估, 并针对性地采取预防管理措施是减小事故危害的重要手段.
目前, 国内外对于突发性水质污染事故的风险评估研究比较少, 已有研究多集中在单个风险源的
风险评估及事故泄漏后污染物的行为模拟和危害后果分析方面[ 1~ 5] . 我国的河流系统存在着多风险源区域性集中分布的特征, 而对于多风险源河流系统的综合风险评价目前尚缺乏足够的研究. 本文从保证河流水质安全角度出发, 以贝叶斯网络( Bayesian networks) 技术表达河流系统中各要素的不确定性及各要素之间的相关性, 集成风险源状态模型和水质模型后应用时序蒙特卡罗随机模拟技术进行贝叶斯网络推理, 实现多风险源河流系统突发性水质污染事故风险的量化评估.
目前, 国内外对于突发性水质污染事故的风险评估研究比较少, 已有研究多集中在单个风险源的
风险评估及事故泄漏后污染物的行为模拟和危害后果分析方面[ 1~ 5] . 我国的河流系统存在着多风险源区域性集中分布的特征, 而对于多风险源河流系统的综合风险评价目前尚缺乏足够的研究. 本文从保证河流水质安全角度出发, 以贝叶斯网络( Bayesian networks) 技术表达河流系统中各要素的不确定性及各要素之间的相关性, 集成风险源状态模型和水质模型后应用时序蒙特卡罗随机模拟技术进行贝叶斯网络推理, 实现多风险源河流系统突发性水质污染事故风险的量化评估.
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