长江水质的评价及预测

论文题目：长江水质的评价及预测摘要本文主要通过对长江近两年多的水质情况做出定量的综合评价，根据近十年长江流域的水质报告，研究、预测未来长江水质变化趋势，并分析制定出解决长江水质污染问题的合理建议及计划。针对问题一：通过分析近两年水质污染中四种主要指标含量，通过层次分析法计算出权重，然后进行灰色关联分析，得到近两年17各地区的主要指标灰色关联度，综合排序后，得出结论：干流水质最好的区段是四川攀枝花龙洞段，支流水质最好的是湖北丹江口胡家岭；水质最差的城市是湖南岳阳岳阳楼（洞庭湖出口）地区，干流水质最差的是湖南岳阳城陵矶段，主要污染可能是来自于洞庭湖。针对问题二：将长江干流7个观测站点分为长江分为6个江段，建立微分方程模型，先计算出每月每段的高锰酸盐和氨氮的量，再求六个污染源近一年多里每个月各个观测段的高锰酸钾和氨氮含量的平均值。最后进行对比，找到高锰酸钾和氨氮含量最高的观测段，发现主要污染物高锰酸盐指数和氨氮的污染源存在于湖北宜昌南津关至湖南岳阳城陵矶段。针对问题三：用水文年的数据进行预测长江未来十年水质变化情况，建立灰色预测模型来预测长江未来水质的发展趋势，将结果进过对比分析，发现可饮用水的比例在不断下降，2014年可饮用水比例下降到56.54，2014年劣V类水的比例上升到19.95，排污量有明显的上升趋势，2014年排污量达到了531.31。总体来说排污量和劣质水比例的不断增加，可饮用水的比例不断减少，未来十年长江的水质会不断变差。针对问题四：通过建立废水排放量与各类水百分比之间的二元线性回归模型，计算出长江所能承受的最大污水排放量为210.92亿吨，将这个排放量与预测的排放量作差，可得到未来十年每年需要处理的污水量。最后得出随着年限的增加，每年需要处理的污水数量有不断上升的趋势，而每年污水的排放量也在快速增长。针对问题五：通过对上述问题的讨论，对长江水质进行分析的出评价和预测结果，总结出水质污染的根本原因。结合考察团的调查结果，模型分析得到主要污染地区，给出合理的建议和意见。关键词：层次分析法；灰色关联分析；微分方程；灰色预测模型；二元线性回归一．问题重述1.1问题产生的背景水是人类赖以生存的资源，保护水资源就是保护我们自己，对于我国大江大河水资源的保护和治理应是重中之重。长江是我国第一、世界第三大河流，长江水质的污染程度日趋严重，已引起了相关政府部门和专家们的高度重视。全国政协与中国发展研究院联合组成“保护长江万里行”考察团，10月10日从长江上游宜宾出发，历时12天抵达上海，赴21个城市实地调研，揭示了一幅长江污染的真实画面，其污染程度让人触目惊心。为此，专家们提出“若不及时拯救，长江生态10年内将濒临崩溃”，并发出了“拿什么拯救癌变长江”的呼唤。1.2相关数据附件3给出了长江沿线17个观测站（地区）近两年多主要水质指标的检测数据，以及干流上７个观测站近一年多的基本数据（站点距离、水流量和水流速）。附件4是“1995~2004年长江流域水质报告”给出的主要统计数据。下面的附表是国标(GB3838-2002)给出的《地表水环境质量标准》中4个主要项目标准限值，其中Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ类为可饮用水。序号项目Ⅰ类Ⅱ类Ⅲ类Ⅳ类Ⅴ类劣Ⅴ类1溶解氧(DO)≥7.565320（或饱和率90%）2高锰酸盐指数(CODMn)≤2461015∞3氨氮（NH3-N）≤0.150.511.52∞4PH值（无量纲）6---9《地表水环境质量标准》（GB3838—2002）中4个主要项目标准限值，单位：mg/L。1.3需要解决的问题为了解决长江水质污染问题，制定合理的治污方案，现根据近几年对长江水质情况的检测数据，讨论以下问题：对长江近两年多的水质情况做出定量的综合评价，并分析各地区水质的污染状况。研究、分析长江干流近一年多主要污染物高锰酸盐指数和氨氮的污染源主要在哪些地区。假如不采取更有效的治理措施，依照过去10年的主要统计数据，对长江未来水质污染的发展趋势做出预测分析，比如研究未来10年的情况。根据预测分析，如果未来10年内每年都要求长江干流的Ⅳ类和Ⅴ类水的比例控制在20%以内，且没有劣Ⅴ类水,求每年需要处理的污水量。对解决长江水质污染问题有什么切实可行的建议和意见。二．模型的假设（1）水质污染只受所给四项指标的影响；（2）水流量近似不变；（3）污染源只存在于两个观测点之间。三．符号说明符号符号说明()ik灰色关联系数kw权重v污染物流动的平均速度ir灰色加权关联度0p上游观测点的污染量降解系数X污水排放量四．问题分析4.1对问题一的分析对长江近两年多的水质情况做出定量的综合评价，并分析各地区水质的污染状况。通过题目及附录中给出的相关数据，水质污染主要由四种Ph、Do、Codm、Nh3N四种指标判断，所以以水质污染中这四种物质为水质情况综合评价标准。要分析这水中四种物质含量，需要通过matlab进行灰色关联分析，从而计算出灰色关联度。首先通过层次分析，得到权重，然后计算出关联度，进行大小排序，关联度越大，说明水质情况越好，从而以此分析各地区的水质污染状况，得到干流及支流水质最差和最好的地区。4.2对问题二的分析为了研究、分析长江干流近一年多主要污染物高锰酸盐指数和氨氮的污染源，需要求出一年多里每个月各个观测段的高锰酸钾和氨氮含量的平均值。下游观测点的污染物含量是上游污染物经降解后的含量与两观测点之间污染源发出的污染物含量的和。所以，计算两个观测点之间高锰酸钾和氨氮含量来判断污染源所在位置。建立微分方程模型，由上游观测点的污染量与降解系数求出污染物的变化量。将长江干流7个观测站点分为长江分为6个江段，先计算出每月每段的高锰酸盐和氨氮的量，再求六个污染源近一年所排放的污染物含量的平均值。最后进行对比，找到高锰酸钾和氨氮含量最高的观测段，即为高锰酸盐指数和氨氮的污染源。4.3对问题三的分析不采取更有效的治理措施，依照过去10年的主要统计数据，对长江未来水质污染的发展趋势做出预测分析。由于问题三数据的异常性较高，已知数据较少且是对在一定范围内变化、与时间序列有关的未知过程进行预测，符合灰色预测理论。根据地表水环境的标准中I、II、III类为可饮用水，其余三类为不可饮用水，而将1995到2004长江流域水质报告对比发现，用水文年的数据进行预测长江未来十年水质变化情况比较客观，排污量的预测则由过去十年来的排污量进行预测，最后得到对未来十年较为准确预测。4.4对问题四的分析如果未来10年内每年都要求长江干流的Ⅳ类和Ⅴ类水的比例控制在20%以内，且没有劣Ⅴ类水,求每年需要处理的污水量。通过建立废水排放量与各类水百分比之间的二元线性回归模型，计算出在满足题目要求的情况下，长江所能承受的最大污水排放量为210.92亿吨，将这个排放量与预测的排放量作差，可得到未来十年每年需要处理的污水量。随着年限的增加，每年需要处理的污水数量有不断上升的趋势，而每年污水的排放量也在快速增长。4.5对问题五的分析分析附录中长江流域河流污染出现问题和不同时段各地区的水流量及主要污染物质含量的监测数据，对长江水质进行分析的出评价和预测结果，总结出水质污染的根本原因。结合考察团的调查结果，模型分析得到主要污染地区，给出合理的建议和意见。五．数据的分析和处理5.1数据的标准化处理表1各地区编号排序序号点位名称序号点位名称1四川攀枝花龙洞10四川泸州沱江二桥2重庆朱沱11湖北丹江口胡家岭3湖北宜昌南津关12湖南长沙新港4湖南岳阳城陵矶13湖南岳阳岳阳楼5江西九江河西水厂14湖北武汉宗关6安徽安庆皖河口15江西南昌滁槎7江苏南京林山16江西九江蛤蟆石8四川乐山岷江大桥17江苏扬州三江营9四川宜宾凉姜沟将各地区进行编号排序，便于编程的进行，使计算结果结果更加明确，便于了解各地区的污染情况。表2对四种物质监测数据标准化评价指标序号123456789Ph1.0000.7080.5830.6330.3080.3250.4910.3750.858Do0.0320.0870.2300.1800.4110.5090.5011.0000.139Codm0.8540.9570.7170.4400.8540.8080.95700.759Nh3N0.9800.9460.9620.9530.9840.9710.9930.8170.925评价指标序号1011121314151617Ph0.5250.66600.5660.7410.0500.4660.458Do0.69800.5940.3090.4380.9200.3780.304Codm0.5771.0000.8350.3190.5800.8870.4550.674Nh3N0.8411.0000.8190.9360.99700.9580.958对数据的标准化处理，消除量纲影响和变量自身变异大小和数值大小的影响，便于观察对水质影响的四种主要物质含量。六．对问题的求解6.1问题一的求解6.1.1模型的建立和求解确定比较的对象和参考数列，设评价对象有m个，评价指标有n个，参考数列为00()1,2,,xxkkn…比较数列为()1,2,,iixxkkn…，1,2,,im…。确定各指标值对应的权重，用层次分析法确定各项指标对应的权重1,,n…第k个评价指标对应的权重kw为(1,2,,)kwkn…计算灰色关联系数()ik：0000minmin()()maxmin()()()()()maxmin()()sssttsiistsxtxtxtxtkxkxkxtxt比较数列ix对参考数列0x在第k个指标上的关联系数，其中0,1为分辨系数，分辨系数越大，分辨率越大；分辨系数越小，分辨率越小。ir为第i个评价对象对理想对象的灰色加权关联度，计算灰色加权关联度:1()niiikrwk[1]根据灰色关联度的大小，对各评价对象进行排序，建立评价对象关联度，关联度越大，评价结果就越好。利用matlab对数据进行了灰色关联度的求解，得到不同地区的灰色关联度ri，通过关联度的大小（表3）分析判断各地区的污染情况。表3灰色关联度评价指标序号123456789Ph1.0000.6310.5450.5760.4190.4250.4950.4440.779Do0.3400.3540.3930.3790.4590.5040.5001.0000.367Codm0.7740.9210.6380.4720.7740.7230.9210.3330.675Nh3N0.9610.9030.9300.9150.9700.9450.9870.7320.869ri0.7690.7020.6270.5850.6550.6490.7260.6270.673评价指标序号1011121314151617Ph0.5120.6000.3330.5350.6590.3440.4830.480Do0.6230.3330.5520.4200.4710.8620.4450.418Codm0.5421.0000.7520.4230.5430.8160.4780.605Nh3N0.7591.0000.7340.8860.9950.3330.9220.922ri0.6090.73330.5930.56650.6670.5890.5820.606通过对关联度ri的求解，得到了各地区的关联度大小，关联度越大的地区，其环境污染情况越轻微；关联度越小的地区，其环境污染情况越严重，通过对关联度的大小对比，得到了近两年来长江地区的污染情况。6.1.2问题一的结果分析表4灰色关联度大小排序1四川攀枝花龙洞0.76923湖北宜昌南津关0.627111湖北丹江口胡家岭0.733310四川泸州沱江二桥0.60957江苏南京林山0.726317江苏扬州三江营0.60672重庆朱沱0.702712湖南长沙新港0.59339四川宜宾凉姜沟0.673015江西南昌滁槎0.589414湖北武汉宗关0.66744湖南岳阳城陵矶0.58585江西九江河西水厂0.655716江西九江蛤蟆石0.5828