動態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動的河流突發(fā)性水污染事故預警系統(tǒng)關鍵技術研究.pdf

1、城市供水水源污染事件時有發(fā)生，嚴重時會威脅到群眾的飲水安全和國家的經(jīng)濟發(fā)展。面對這一問題，城市供水主管部門迫切需要多環(huán)節(jié)水質(zhì)預警信息支持。尤其是突發(fā)性水污染事故具有事發(fā)突然、不確定因素多等特點，快速準確地預測水質(zhì)演化趨勢一直是研究的難點和熱點。基于此背景，本文結合國家科技重大專項課題和國家自然科學基金項目，圍繞河流突發(fā)性水污染事故預警方法和系統(tǒng)實現(xiàn)技術開展理論與應用研究，主要工作和創(chuàng)新點如下:
　　(1)研究提出了動態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動的河

2、流突發(fā)性水污染事故預警系統(tǒng)架構，為河流突發(fā)性水污染事故預警研究提供了新的研究方法和思路。完成了該架構的總體設計，分析了基于該架構下水質(zhì)預警系統(tǒng)的工作原理，與基于通常架構下的水質(zhì)預警系統(tǒng)工作流程進行了比較，剖析了動態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動范式下的系統(tǒng)架構具備多模型集成、共生反饋、動態(tài)性和自學習性等特點和優(yōu)勢。
　　(2)針對目前水質(zhì)預警模型在動態(tài)適應性和應用迅捷性等方面急需提升等問題，研究了基于動態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動的河流突發(fā)性水污染事故預警系統(tǒng)架構下的水

3、質(zhì)動態(tài)預警方法。在初始預警模型基礎上，結合歷史經(jīng)驗數(shù)據(jù)和動態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)，首先采用基于案例的推理方法進行初始校正，實現(xiàn)初始預警;然后，針對水文數(shù)據(jù)和邊界條件數(shù)據(jù)較缺乏等情況下的精確化預測問題，研究了應用后續(xù)實測數(shù)據(jù)和改進的網(wǎng)格尋優(yōu)算法對水質(zhì)預測預警模型參數(shù)進行自適應校正的技術，針對預警模型往往因模型概化而導致結構性誤差等問題，進一步研究提出了基于時間序列算法的預測預警結果動態(tài)校正方法。以實際發(fā)生的河流突發(fā)性水污染事故為應用案例，對所研究動態(tài)

4、預警方法進行了應用研究與分析。應用結果表明該方法可有效地對河流突發(fā)性水污染事故進行預警，預測結果與實測結果之間經(jīng)動態(tài)校正而減小偏差。
　　(3)針對應急監(jiān)測點布局缺乏理論指導、應急部門難以快速合理選點等問題，研究了動態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動的河流突發(fā)性水污染事故預警系統(tǒng)架構下的應急監(jiān)測點選取、評價和布局優(yōu)化方法，建立了基于模糊層次分析法的應急監(jiān)測點布局技術方案，為水質(zhì)事件不同階段應急監(jiān)測點敏感性和重要性的量化評估提供了技術支撐，實現(xiàn)了有限應急監(jiān)