基于多模式逆向水质模型的程海水位调控_水质响应预测研究

刘子明 | -> | 1012| 0| 0.479097MB |水质水动力模型,逆向模拟,遗传算法,多模式参数识别,鲁棒预测

刘子明 刘子明 | 文档量 |浏览量32003

摘要: 以云南省程海为例,基于CE-QUAL-W2 计算平台开发了水动力-水质模型. 由于程海现有的数据不足以支撑开发可靠的流域水文与污染物负荷模型,为弥补由此引起的水质模型边界条件缺失的限制,本研究提出了基于逆向模拟与遗传算法的多模式负荷-参数识别方法来实现对水质模型的校正和鲁棒校验. 应用校验后的模型对程海不同水位调控情景的水质响应进行鲁棒预测分析,为决策者提供了基于不确定性的量化水质响应,从而有助于制定可靠的管理策略. 研究结果表明,程海水位调控对TN、TP 及COD 等水质指标的改善作用非常有限.
    水位及水量变动是影响湖泊水质与水生态系统长期变化的重要因素; 湖泊的水位调控不仅可调节水体中营养物质的浓度,同时还可以进而影响浮游植物生产力和空间分布的差异; 因此,研究湖泊水位变动的水质与水生态响应,对于湖泊水质改善与生态恢复具有重要价值. 已有研究分析了湖泊水位变动的响应,但在定量的模拟研究方面相对缺乏[1 ~ 5].由于湖泊水位变化与水质、水生态间的关系较为复杂,且难以用单纯的数学统计方法获得,因此基于机制数学表达的水质模型被认为是解析真实系统中水位调控对水质影响的可靠方法[6,7]. 参数识别对水质模型的精确性和稳定性十分重要; 传统上,水质模型的参数识别是通过试错法进行校正实现的,但是该方法存在主观性,且不能充分处理参数模式不确定性的问题[8]. 为弥补传统方法的缺陷,同时也为了解决在某些情况下水质模型参数估值时数据不足的缺陷,基于反演模型方法( 或逆向模型方法) 的系统性参数识别方法在近年来逐步成为研究的热点[9 ~ 11],但求解这类多模式逆向模型问题常常存在解不唯一的问题; 克服这个困难的一个可行方法是使用非单值解来表征水质模型参数模式的不确定性[8,12,13]. 程海为云南省九大高原湖泊之一,在其水质恢复与富营养化控制中,有关管理机构提出了实施外流域调水工程、调控程海水位以改善水质状况
的建议; 但由于缺乏系统深入的研究,目前对外流域调水的水质影响尚不可知. 为此,本研究主要目标是构建基于CE-QUAL-W2 的水动力-水质模型,采用逆向模型技术和遗传算法( GA) 构建多模式逆向参数估值技术来识别模型参数; 并应用此模型对拟实施的程海水位调控的水质响应进行预测分析.
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