基于贝叶斯网络的地下水环境系统决策管理研究

应用贝叶斯网络解决地下水环境管理中具有不确定性的多目标决策问题,通过对决策变量氮肥施用量以及灌溉模式的调控,减少水中的硝酸盐含量,达到既能有效改善水环境又不至使农民经济利益受到损害的目标。通过分析具体的地下水环境管理系统中变量间的相互关系,构建描述变量间不确定性关系的贝叶斯网络模型,其中包括表示其依赖关系的有向无环图和表示其具体概率依赖程度的条件概率表。并在多个水环境管理目标均达到最优的前提下进行概率推理,得到决策变量氮肥施用量以及灌溉模式取不同值时目标变量的概率分布情况。最终确定出能使所有目标均达到最优的合理的水环境管理决策：（1）使用喷灌,将氮肥施用量控制在0.01~0.03 kg/m2;（2）使用漫灌,将氮肥施用量控制在0.01~0.02 kg/m2。

我国地下水污染防治现状与对策研究

地下水是我国重要的饮用水源和战略资源,但我国地下水水质总体不容乐观,污染防治工作总体起步较晚,地下水环境保护形势严峻,系统研判地下水污染防治工作面临的问题并提出针对性的对策,是遏制地下水污染趋势并实现稳中向好的重要保障。本文围绕地下水污染防治现有法规政策、管理现状及要求进行了系统梳理,并结合污染防治工作基础,对未来管理形势进行科学研判。结果表明,①地下水污染底数尚不清晰,分级分类管控基础不牢;②地下水污染形势日趋复杂,协同监管体系尚不完善;③地下水污染治理难度加大,污染防治成果应用不够;④地下水环境管理要求不断提升,污染防治创新动能不足。研究建议,通过持续推进重点区域地下水环境调查评估查明污染底数,支撑地下水污染的分级分类管控体系的建设;通过将多级地下水环境监测网建设和信息化监管手段相结合,实现地下水污染全过程防治的智能化、可视化协同监管;通过地下水污染防治项目试点实施及全国21个地下水污染防治试验区建设,形成可复制、可推广的绿色可持续地下水污染防治模式;通过地下水污染溯源、标准体系构建、自主知识产权软件等关键技术问题集中攻坚,提升地下水污染防治技术原始创新与管理支撑能力。希望相关研究能为新发展阶段国家地下水污染防治提供理论指导和决策支撑。