水污染动态预警监测模型构建与应急处置工程风险分析.pdf

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1、博士学位论文水污染动态预警监测模型构建与应急处置工程风险分析THESTUDYONDYNAMICWARNINGANDMONITORINGMODELINGFORWATERPOLLUTIONANDRISKANALYSISFOREMERGENCYDISPOSALPROJECT史斌哈尔滨工业大学2018年7月-2-国内图书分类号：X321学校代码：10213国际图书分类号：628密级：公开工学博士学位论文水污染动态预警监测模型构建与应急处置工程风险分析博士研究生：史斌导师：王鹏教授申请学位：工学博士学科：环境科学与工程所在单位：环境学院答辩日期：2018年4月23日授予学位单

2、位：哈尔滨工业大学-II-ClassifiedIndex:X321U.D.C.:628DissertationfortheDoctoralDegreeinEngineeringTHESTUDYONDYNAMICWARNINGANDMONITORINGMODELINGFORWATERPOLLUTIONANDRISKANALYSISFOREMERGENCYDISPOSALPROJECTCandidate：BinShiSupervisor：Prof.PengWangAcademicDegreeAppliedfor：DoctorofEngineeringSpecialty：

3、EnvironmentalScience&EngineeringAffiliationSchoolofEnvironmentalDateofDefence：April23,2018Degree-Conferring-Institution：HarbinInstituteofTechnology-II-摘要摘要频发的水污染事件及其伴随的严重危害对各级政府的应急能力建设提出了新要求，促进了环境工作者对污染预警响应技术的开发以服务于水质安全保障。本研究针对我国在应对突发性污染事件过程中所面临的主要技术问题，在充分调研国内外突发污染应急响应过程中相关科学问题的基础上，开展了

4、突发污染异常预警方法、突发污染应急监测方法和应急处置工程启动判别及风险分析等方面的研究。针对地表水突发污染快速预警的需求，基于软测量方法和小波神经网络建立了突发污染事故动态预警模型。结合高频连续水质监测数据，采用了多元回归分析方法，分析了水质参数之间的相关关系，构建了基于连续水质监测数据的软测量模型。在此基础上，综合考虑了突发污染事件特征、历史水质异常阈值等，采用小波去噪分析方法和神经网络水质预测方法，对水质时间序列进行了预测，结合水质异常阈值判断标准建立了异常预警框架。选择了波托马克河上游和下游的两个监测站点进行实例验证。结果表明：上游监测站点水质参数相关性比下游

5、更加明显，尤其是TSS、TP与浊度之间的相关性，上游监测站点相关系数均大于0.9，而对下游监测站点最大不过0.73；小波神经网络可以通过去除单点异常造成的噪声干扰来提高异常预警的精确度，能够较好地识别突发污染引起的水质异常现象；小波神经网络预警算法ROC曲线与x轴围成的面积在0.98以上，表明该方法精度能够满足异常预警要求。针对突发污染事故应急预警响应阶段的污染团监测问题，构建了基于信息熵理论的应急预警监测网络优化模型。结合历史水文、水质监测数据，采用污染物迁移模型对污染物迁移的水动力过程进行了模拟预测，并基于水质模型模拟数据，得到水流方向不同地点和不同监测时间间隔

6、的污染物浓度分布曲线，将污染物分布曲线转化为概率密度曲线。基于概率密度计算得到了不同位置浓度分布曲线的信息熵以及相邻监测断面的信息传递指数，结合Shannon采样定理和傅里叶变换，最后给出了监测断面时空布设方案。分别采用美国特拉基河示踪剂实验和2005年松花江硝基苯泄露事件作为测试案例对该理论框架进行验证分析。结果表明：水质模型的模拟结果基本与实际监测结果一致，可用于监测断面优化研究。应急监测断面优化模型可作为一种有效的工具，不仅可用于流域规划或管理阶段的应急监测预案的设计，而且还可用于突发污染发生后的应急监测网络的布设。针对突发污染事故应急溯源反演算法对监测数据的

7、需求问题，系统梳理国内外常用的地表水污染源反演方法，并根据计算原理进行归类，选择每类的典型算法进行监测断面优化模型设计研究。结合示踪剂实验数据讨论了不同反演方法的I哈尔滨工业大学工学博士学位论文适用范围以及相应应急监测网络布设准则。结果表明，每种反演方法对监测断面位置和采样频率等信息具有不同的要求，不同排放类型和排放条件下，可用的反演方法也不相同。在实际的污染源反演过程中，反演方法的选择应当结合污染实际情况，选择合适的反演方法并布设相应的应急监测网络。针对突发污染发生后应急处置工程实施的决策问题，基于污染物特征尺度和威胁度评价建立了应急处置工程启动判别模型。将污