长江水质的评价预测模型1

【长江水质的评价预测模型】涉及的是一套用于评估和预测长江水质的数学模型，旨在对水质进行综合评价和预测，以及控制污染源。模型主要包括以下几个方面： 1. **数据标准化处理**：为了统一不同水质指标的数据尺度，采用归一化处理。例如，对PH值，当值远离中性（PH=7）时，表示污染程度增加，处理方法是将PH值映射到一个反映污染程度的反谷形关系中。溶解氧(DO)值则相反，含量越高代表水质越好，所以采用减函数进行归一化。而对于氨氮(NH3-N)和化学需氧量(CODMn)，因为离散程度不高，使用极差变换法归一化。 2. **变权函数和污染权值**：模型确定了四项关键的水质指标，并根据这些指标的污染程度赋予相应的权重。权重会随时间动态调整，以便反映水质变化。 3. **水质排序**：使用这些权重对17个监测站每月的水质进行排序，以了解污染状况的分布。同时，应用Borda法对28个月的水质进行综合排序，以揭示长期趋势。 4. **污染源定位**：通过建立一维水质模型，分析各江段的排污量，结合流量数据，确定主要污染源所在江段。 5. **未来水质预测**：预测未来水质变化，通过分析I类到V类水的比例变化，构建灰色预测模型预测未来10年的排污量。此外，建立二元线性回归模型，预测饮用水和污染水的比例与总流量和排污量的关系。 6. **污水处理量计算**：基于预测的排污量和长江的极限载污量，计算每年需要处理的污水量，以指导污染控制策略。 模型的应用有助于识别污染源，预测水质发展趋势，为水资源管理和环境保护提供科学依据。然而，模型的局限在于未考虑长江的整体水质评价，这意味着它可能无法全面反映整个流域的水质情况。未来的研究可以考虑整合更多水质指标和流域特征，以提高预测的准确性和全面性。