水质的评价和预测模型

被引:1
作者
张震
张超
张昊
机构
[1] 解放军信息工程大学信息工程学院
[2] 解放军信息工程大学指导组
关键词
逼近理想点排序法; 一维水质模型; GM(1,1)模型; 时间序列分析; 线性回归;
D O I
暂无
中图分类号
O212.1 [一般数理统计];
学科分类号
070103 [概率论与数理统计];
摘要
本文首先考虑到水质类别的差异和相同类别水质在数量上的差异对综合评价的影响,构造"S"形的变权函数,对属于不同水质类别的同种污染指标进行"动态加权",建立基于逼近理想点排序法的评价模型和利用灰色关联度的分析方法,对长江水质状况做出了综合评价;其次,根据7个观测站的位置将干流分成8段,把每段河道内所有污染源都等效为一个段中央的连续稳定源,分别利用稳态条件下的一维水质模型及质量守恒定律,得出中间6段每个月的排污量,综合比较各河段一年多来的总排污量得到主要污染源的分布区域;然后,用每年不可饮用类水的百分比之和刻画水质状况,综合利用灰色GM(1,1)模型和时间序列分折方法,对变化趋势进行了预测;最后,建立不可饮用类水的百分比与长江水总流量和废水排放量的线性回归模型,计算在满足约束条件下排污量的极限值,用排污量的预测值减去极限值,得到未来10年的污水处理量。
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