风险显性区间数线性规划模型(REILP)解对约束风险偏好的敏感性与稳健性研究

利用数值试验的方法考察了风险显性区间数线性规划(REILP)模型最优解的稳健性问题,即其最优解在决策者对不同约束条件存在偏好的情况下是否一致。数值案例一为基于污染物总量控制的土地利用规划问题,目标是在污染物排放总量符合约束的前提下实现不同农业种植组合的收益最大化;数值案例二为基于污染物总量控制的水资源优化分配问题,目标是在污染物排放总量满足约束的前提下,企业间水资源利用分配所获得的效益最大化。数值试验结果表明,REILP的解在某些情况下呈现稳健性特征,但在另一些情况下则呈现出最优解随着决策者对约束条件偏好的不同而产生变化的特征。REILP模型的这种特点表明,在实际应用中,建模人员需要特别分析最优解对决策者偏好的响应,从而产生有效稳健的决策支持。此外,REILP解对决策者偏好的变异性也使其具备能够在不确定性条件下产生多种替代方案的能力。

程海富营养化机理的神经网络模拟及响应情景分析

揭示湖泊的富营养化发生机制、定量了解关键生源要素与藻类爆发的因果关联对有效改善湖泊水质和富营养化状况具有重要的科学与决策意义。以云南省程海为例,建立了基于神经网络的响应模型,对富营养化机理进行了研究,并从富营养化核心驱动因子识别、神经网络模型构建与架构分析以及叶绿素a(Chl a)与TN、TP浓度降低的响应模拟几个方面对面临的科学问题进行探索。模拟结果表明,神经网络模型必须在适当的架构下才能产生科学合理的结果;程海的富营养化机制由一个氮(N)、磷(P)共限制的营养盐-藻类动力结构主导,但在此主导结构下拥有氮型限制的次级结构。基于神经网络模型模拟,推导出一系列基于湖体水质控制的Chl a响应的非线性函数,为程海的富营养化控制提供了快速决策支持。

智能流域管理的关键问题与模型技术

在总结流域问题现状及流域管理决策需求的基础上,基于仿生学原理,类比人的思维特征和决策过程,提出了包括流域信息获取、输入-输出因果关联模拟以及优化决策等步骤在内的智能流域管理模式,并对比分析了智能流域管理和传统流域管理的差异性。提出了智能流域管理的4个关键问题:管理目标的确定、基于智能因子关联与流动的模型开发与信息获取、非线性响应特征与流域决策模型的计算需求、流域系统的不确定性与决策适应性演化,构建了智能流域管理的模型框架,并通过案例展示了模型框架中的重要进展与预期决策支撑作用。

基于水质水动力模型的鱼洞水库水污染物总量控制研究

以CE-QUAL-W2为平台,对昭通市鱼洞水库的水质水动力进行了模拟,很好地再现了水库水质的变化趋势和幅度。根据环境标准的不同解译方式计算了鱼洞水库在三种情景下的水环境容量:情景1以鱼洞水库表层全年的逐日污染物浓度100%达标;情景2以鱼洞水库表层全年80%时间内污染物浓度达标;情景3以鱼洞水库表层全年50%时间内污染物浓度达标。情景1下,鱼洞水库TN、TP负荷需要在现有基础上分别削减50%、45%,该方案风险较低,但面临短期内经济与技术上的不可行,可作为流域环境管理的长期目标;情景2下,鱼洞水库TN、TP负荷需在现有基础上分别削减42%、15%;情景3下,洞水库TN负荷需在现有基础上削减20%,TP不需削减,该方案可作为流域环境管理的近期目标。

垂向水动力扰动机的蓝藻控制效应数值实验研究

在蓝藻水华的控制研究中,目前的发展趋势是采用快速、生态安全且经济有效的技术,其中使用垂向水动力扰动机抑制蓝藻备受关注,但缺乏深入和定量的工程设计与效果评估研究.针对垂向水动力扰动机的蓝藻抑制效应开展数值实验研究,以三维数值营养盐-藻类动力学模型(EFDC)为框架,定量探讨了扰动机数量及其位置分布对叶绿素、总氮和总磷的影响.模拟结果表明,扰动机的存在对蓝藻抑制具有比较明显的作用,随着扰动机数量由0逐渐增加到20个时,Chl-a峰值浓度共减少了37.695 2μg.L-1,并且扰动机对水质改善的程度与其数量存在很强的非线性关系,即当扰动机数量由无到有并逐渐增加时,藻类抑制的效果明显增强;但当扰动机的数量增加到一定量时,进一步增加数量将不会相应增强蓝藻抑制效果.这表明扰动机存在一个最佳数量问题.此外,本研究发现除了数量之外,扰动机的位置对蓝藻控制的效果也有很大影响.数值实验结果显示如果扰动机放置位置得当,少量的扰动机就可达到甚至超过更多扰动机所能达到的蓝藻控制效果.尤其是优化12个扰动机的位置后,Chl-a峰值浓度比扰动机为20个时减少了7.172 6μg.L-1.这些研究结果验证了国内外相关研究对水动力扰动机蓝藻控制效果的肯定性结果,并进一步表明了在实际应用该项技术时必须因地制宜,结合使用智能工程技术(如:高分辨率数值模型)确定最佳扰动机数量与位置,从而确保以最低成本获取最大的蓝藻控制效果.除蓝藻控制之外,数值实验结果也表明扰动机对营养盐浓度也有一定的降低效果.

基于非线性响应函数和蒙特卡洛模拟的滇池流域污染负荷削减情景分析

为定量了解滇池外海水质对流域污染负荷削减率的响应变化程度,并评估相关决策的潜在风险,在长期的水质模拟结果基础之上,本文使用内嵌非线性响应函数的蒙特卡罗模拟方法,在2个不确定性水平下(5%和10%的变异范围)分析滇池外海为达到3个水质目标情景(Ⅲ类、Ⅳ类和Ⅴ类)的污染负荷削减及其不确定性.模型结果表明,在2种不确定性水平下,基于最大日负荷总量(TMDL)情景分析所得到的Ⅴ类水和Ⅲ类水目标方案都比较安全、水质超标的风险很小,而相应于Ⅳ类水质目标的方案则具有中等高的水质超标风险,其安全系数较Ⅲ类和Ⅴ类水质目标的方案稍低;流域污染负荷削减可有效降低Chla的浓度,但即便达到Ⅲ类水质,滇池蓝藻水华爆发的风险仍很大.

基于多模式逆向水质模型的程海水位调控-水质响应预测研究

以云南省程海为例,基于CE-QUAL-W2计算平台开发了水动力-水质模型.由于程海现有的数据不足以支撑开发可靠的流域水文与污染物负荷模型,为弥补由此引起的水质模型边界条件缺失的限制,本研究提出了基于逆向模拟与遗传算法的多模式负荷-参数识别方法来实现对水质模型的校正和鲁棒校验.应用校验后的模型对程海不同水位调控情景的水质响应进行鲁棒预测分析,为决策者提供了基于不确定性的量化水质响应,从而有助于制定可靠的管理策略.研究结果表明,程海水位调控对TN、TP及COD等水质指标的改善作用非常有限.