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        流域突發(fā)水污染溯源及綜合治理方法研究

        2022-01-05 08:39:44方小云
        能源與環(huán)保 2021年12期
        關鍵詞:方法模型

        方小云

        (奧來國信(北京)檢測技術(shù)有限責任公司,北京 101318)

        流域突發(fā)水污染指的是在流域內(nèi)由自然因素或人為因素誘發(fā)的地下水體或地表水體與污染物直接接觸,造成水體水質(zhì)出現(xiàn)嚴重惡化,對水生態(tài)造成極大破壞,嚴重影響社會、經(jīng)濟的突發(fā)性事故[1]。在較短時間內(nèi)流域突發(fā)水污事件即可造成規(guī)模極大的水體污染問題,帶來交通中斷、工廠停工、用水困難等風險,影響社會運行秩序[2]。在我國,流域突發(fā)水污染一直是環(huán)境污染問題的主要表現(xiàn)形式,具體表現(xiàn)在重金屬、固體廢物、工業(yè)廢水、油類、綜合廢水等方面,其產(chǎn)生原因多為運輸、工業(yè)生產(chǎn)過程中所遭遇的極端天氣、交通事故等不確定因素[3]。

        其危害具體表現(xiàn)為以下幾方面:首先,危害具備不可預見性與突發(fā)性,往往難以防范;其次,波及范圍的擴展是由點及面的,會造成嚴重的經(jīng)濟損失;最后,水體中污染物的擴散與遷移,其危害是長效性、累積性的。因此,會引發(fā)公眾在用水水質(zhì)方面的恐慌與擔憂[4]。綜上所述,對流域突發(fā)水污染溯源及綜合治理方法進行研究,可以在污染后最快實現(xiàn)污染源強度、位置、泄漏時間信息的溯源,進行污染物擴散、遷移過程的模擬,對污染物的實際擴散路徑進行準確預判,并采取相應措施對其進行處理。

        流域突發(fā)水污染問題是一個具有較大風險的水力學環(huán)境反應問題,其研究歷史較短,具有很大挑戰(zhàn)性[5]。對該問題,國外的研究始于20世紀60年代,主要針對地下水的模擬擴散過程、率定模型參數(shù)等問題進行研究,對于地表水的研究則較少。目前現(xiàn)場采樣的方法已經(jīng)較少應用,主要采用數(shù)值模擬仿真的方法進行溯源,如基于同位素示蹤法的流域突發(fā)水污染溯源方法。而在國內(nèi)的研究中,文獻[6]中有學者提出一種基于進化算法和水質(zhì)模型的河口污染物溯源方法,主要以潮流動力特征為依據(jù),通過水質(zhì)擴散模型、優(yōu)化遺傳算法以及變量解耦進行河口流域突發(fā)水污染的溯源。綜合已取得的研究成果,提出一種新的流域突發(fā)水污染溯源方法,并據(jù)此提出了一些綜合治理方法。

        1 流域突發(fā)水污染溯源方法設計

        1.1 模型框架構(gòu)建

        構(gòu)建一種流域突發(fā)水污染溯源模型,對流域突發(fā)水污染進行溯源。在模型構(gòu)建中,首先需要對模型的框架進行構(gòu)建,構(gòu)建時需要引入貝葉斯推理原理,從溯源角度出發(fā),通過環(huán)境學語言對溯源進行解釋和描述,并獲取本地化結(jié)果[5]。

        將污染源項的對應參數(shù)集設為s,將對s先驗分布進行確定的背景信息集設為I,并將獲取的污染物濃度—時間監(jiān)測序列設為C。則可以獲得突發(fā)水污染溯源的對應貝葉斯推理公式,具體如下:

        P(s|C,I)=

        (1)

        式中,P(s|C,I)為污染源項參數(shù)對應的分布概率后驗密度函數(shù);P(s|I)為污染源項參數(shù)對應的分布概率先驗密度函數(shù);P(C|s,I)為似然函數(shù);P(C|I)為比例系數(shù)即歸一化常量。

        似然函數(shù)的計算公式:

        (2)

        式中,i為污染源項個數(shù);n為監(jiān)測次數(shù)。

        對于式(1)中的各項,可以做出如下理解:P(s|I)是通過I這一背景信息集進行推測的、可能的源項參數(shù)分布形式;P(C|s,I)是污染源項的對應參數(shù)集和背景信息集的存在所帶來的濃度—時間序列曲線的對應概率分布;對后驗分布進行求解就是通過觀測的濃度—時間序列和對可能的s及其概率分布進行尋找[6]。其中對后驗分布進行求解是溯源中很重要的部分。

        根據(jù)貝葉斯推理公式,將式(1)寫成:

        P(s|C,I)=P(s|I)×P(C|s,I)

        (3)

        1.2 先驗分布設置

        通過貝葉斯法也就是客觀經(jīng)驗法獲取大量徑流量等歷史觀測數(shù)據(jù)后,以這些觀測數(shù)據(jù)為基礎獲得先驗分布,使用的分布類型為均勻分布[7]。在污水處理廠、化工廠、養(yǎng)殖場等大量存在于流域內(nèi)的情況下,對先驗分布進行設置時需要優(yōu)先考慮有污染源在流域內(nèi)出現(xiàn)的可能性。

        1.3 似然函數(shù)構(gòu)建

        似然函數(shù)構(gòu)建在貝葉斯推理中是一個關鍵環(huán)節(jié),因為其中有很多證據(jù)信息。對于貝葉斯推理來說,似然函數(shù)的出現(xiàn)形式為概率密度函數(shù),而在溯源時獲取的數(shù)據(jù)只有污染物的濃度—時間序列監(jiān)測數(shù)據(jù)[8]。需要構(gòu)建監(jiān)測數(shù)據(jù)與似然函數(shù)的聯(lián)系,解決該問題的切入角度為觀測誤差。

        獲取觀測值前,利用先驗密度概率函數(shù)P(s|I)對參數(shù)中的不確定性進行表示[9]。對系統(tǒng)進行轉(zhuǎn)換,將其轉(zhuǎn)換到觀測時間,以對似然函數(shù)P(C|s,I)進行計算。在該段時間中,直接包括觀測誤差和模型,而觀測值則是觀測位置的濃度。

        利用式(4)表示上述過程:

        C=G(s,I)+ε

        (4)

        式中,G(s,I)為正向求解器;ε為模型觀測誤差。

        選取高斯分布進行觀測誤差的建模[10]。假設ε服從多維高斯分布且獨立于參數(shù),則可以將似然函數(shù)用式(5)來表達:

        (5)

        式中,R為多維高斯分布中的協(xié)方差矩陣;T為監(jiān)測閾值。

        根據(jù)以上內(nèi)容可知,第i個監(jiān)測站點對應的第j次污染物實際濃度觀測值可以拆分為誤差項和模型計算值2部分,具體如式(6)所示:

        Coij=Cmij+εij

        (6)

        式中,Coij為第i個監(jiān)測站點對應的第j次污染物實際濃度觀測值;εij為誤差項;Cmij為模型計算值[11]。

        誤差項假設服從2種概率分布,一種是非相關同方差,另一種是非相關異方差,基于此對形式不同的似然函數(shù)進行構(gòu)建[12]。此時,分布概率后驗密度函數(shù)P(s|C,I)可以改寫為:

        P(s|C,I)=P(s|I)+P(C|s,I)

        (7)

        1.4 后驗分布獲取

        利用采樣對分布概率后驗密度進行獲取,采樣方式選擇AM-MCMC,是一種采樣自適應算法。將污染源項對應參數(shù)集的樣本集設為θ,對于第i步迭代,將分布均值當作樣本當前的平均值,利用Bi作為協(xié)方差矩陣[13]。在迭代中將該矩陣初始前i0步直接取B0這一固定值,利用式(8)進行更新:

        (8)

        式中,sd為比例參數(shù);θi-1為第i-1個樣本集;Id為d階單位矩陣;ε′為常數(shù)。

        計算第i+1步協(xié)方差矩陣的成本較低。對任一協(xié)方差矩陣B0進行定義以對建議協(xié)方差進行計算[14-16]。以待求參數(shù)的對應先驗信息為依據(jù)對B0進行設置實現(xiàn)自動化迭代過程,并將i0設置成迭代總次數(shù)的5%。

        2 溯源案例研究

        2.1 研究對象

        將設計的流域突發(fā)水污染溯源方法應用于實際案例[19],選取的研究對象為某突發(fā)水污染的河段流域,該河段長8 500 m,寬1 200 m。實驗河段水文參數(shù)具體見表1。

        表1 實驗河段水文參數(shù)Tab.1 Hydrological parameters of experimental reach

        為獲取實驗數(shù)據(jù),需要布設采樣點進行采樣,采樣點均勻布設,以確保數(shù)據(jù)的準確性和真實性。布設的采樣點具體如圖1所示。

        圖1 布設的采樣點Fig.1 Sampling points

        2.2 實驗方法

        利用設計的流域突發(fā)水污染溯源方法,根據(jù)采樣數(shù)據(jù)對實驗河段的突發(fā)水污染進行溯源,也就是構(gòu)建實驗河段流域的流域突發(fā)水污染溯源模型,并對模型進行檢驗。

        (1)測試了模型在不同坐標下的模型馬爾科夫鏈的分布情況與各參數(shù)正確取值范圍的接近情況,也就是對不同坐標下污染物總量的模型迭代結(jié)果進行測試。

        (2)在溯源過程中對該模型的溯源相對誤差進行了測試,觀察了模型溯源的準確性。①采用貝葉斯法首先得到大量徑流量等觀測歷史數(shù)據(jù),根據(jù)這些數(shù)據(jù)得到先驗分布,采用的分布類型是均勻分布。構(gòu)造似然函數(shù)的監(jiān)控數(shù)據(jù)。②用采樣法得到分布概率的后驗密度,用AM-MCMC采樣。③根據(jù)2種概率,對誤差項假設的污染范圍進行追溯。溯源流程如圖2所示。

        圖2 溯源流程Fig.2 Tracing flow chart

        測試中,將現(xiàn)有的2種方法作為對比方法進行對比實驗。這2種方法分別為基于同位素示蹤法的流域突發(fā)水污染溯源方法與文獻[6]中提出的基于進化算法和水質(zhì)模型的河口污染物溯源方法。

        2.3 測試結(jié)果

        測試模型馬爾科夫鏈的分布情況與參數(shù)正確范圍接近情況,結(jié)果如圖3所示。

        圖3 污染物總量模型迭代結(jié)果Fig.3 Iterative results of total pollutant model

        根據(jù)圖3的污染物總量模型迭代結(jié)果,所構(gòu)建的實驗河段流域突發(fā)水污染溯源模型馬爾科夫鏈的分布與參數(shù)的正確范圍很接近,設計的流域突發(fā)水污染溯源模型能有效地縮減水污染溯源的定位范圍。對于模型溯源相對誤差的測試,共測試了3種方法在實驗河段流域的溯源相對誤差,具體測試結(jié)果見表2。

        表2 溯源相對誤差測試結(jié)果Tab.2 Test results of traceability relative error

        對溯源相對誤差測試結(jié)果表明,本文所設計的流域突發(fā)水污染溯源方法的整體溯源相對誤差較小,最小值為0.015;基于同位素示蹤法的流域突發(fā)水污染溯源方法的溯源總體誤差較大,最小值為0.091;文獻[6]中提出的溯源方法溯源相對誤差在幾種實驗方法中最大,最小值為0.100。對比分析表明,所設計的流域突發(fā)性水污染溯源方法能夠更準確地追蹤水污染事件的發(fā)生,且跟蹤穩(wěn)定性更好。

        3 綜合治理方法

        3.1 健全流域突發(fā)水污染法規(guī)與預案

        結(jié)合設計的流域突發(fā)水污染溯源方法,提出一些流域突發(fā)水污染綜合治理方法。首先是健全流域突發(fā)水污染法規(guī)與預案。針對當前流域突發(fā)水污染法規(guī)與預案的實際制定情況,可以從以下幾方面著手對法規(guī)與預案進行完善。

        (1)完善跨區(qū)域突發(fā)水污染防范治理法規(guī),明確各區(qū)域在突發(fā)水污染防治事件中的參與責任。

        (2)參與流域突發(fā)水污染防治工作的各職能部門,應制定有利于流域區(qū)域聯(lián)動和協(xié)調(diào)的具體規(guī)定與方法等。如編制流域突發(fā)水污染應急聯(lián)席會議舉行章程、流域突發(fā)水污染聯(lián)動應急合作工作計劃、流域突發(fā)水污染聯(lián)動應急調(diào)配人員系統(tǒng)、流域突發(fā)水污染聯(lián)動應急共享數(shù)據(jù)系統(tǒng)等,不斷規(guī)范流域內(nèi)各協(xié)作區(qū)的內(nèi)部管理。

        (3)為區(qū)域內(nèi)各部門制定跨區(qū)域、區(qū)域內(nèi)突發(fā)水污染控制標準,并以此標準為基礎制定獎懲措施。例如,完善官員績效評估和問責機制,提高績效評估中突發(fā)水污染的比例,加大突發(fā)水污染事件相關官員的處罰與問責力度,使突發(fā)水污染防治的各項標準與要求政策化、合法化,促進各項突發(fā)水污染防治工作的執(zhí)行有章可循、有法可依,實現(xiàn)流域突發(fā)水污染協(xié)調(diào)控制的有序、高效進展。

        3.2 加強各地區(qū)的計劃規(guī)劃

        流域各地區(qū)需要針對突發(fā)水污染防治問題進行詳細計劃規(guī)劃,這些計劃和規(guī)劃對全面加強流域環(huán)境保護、促進流域社會經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展有著重要意義。在流域計劃規(guī)劃的基礎上,各地區(qū)還需要制定適合本地區(qū)的突發(fā)水污染防治措施和保護水資源的規(guī)劃,以便在控制全局的基礎上有計劃、有針對性地開展突發(fā)水污染防治工作。

        3.3 推進構(gòu)建生態(tài)補償機制

        在流域地區(qū)需要對生態(tài)補償機制的構(gòu)建進行深入推進,促進流域地區(qū)相關主體參與突發(fā)水污染防治的積極性。①要制定詳細而合理的補償標準。補償機制遵循突發(fā)水污染中“誰受益誰補償、誰污染誰治理”的原則。上游地區(qū)可以通過減少污染下游地區(qū)來獲得下游給出的補償。相反,上游地區(qū)應補償下游受影響地區(qū)因上游經(jīng)濟發(fā)展造成的突發(fā)性水污染問題而受到的損失。如果補償標準過低或過高,由于無法滿足流域內(nèi)各個地區(qū)的自身利益,將無法達到很好的效果。因此,為了最大限度地發(fā)揮機制效用,有必要制定科學合理的補償標準,使有關各方認可該標準并積極予以實施,最終實現(xiàn)流域內(nèi)的多贏局面;②流域跨境水質(zhì)監(jiān)測問題應當做到公開透明。公開監(jiān)測流域跨界水質(zhì)是實施生態(tài)補償機制的基礎與前提;應當在流域河流交界處設置突發(fā)水污染水質(zhì)監(jiān)測點,并由流域管理水資源的機構(gòu)進行監(jiān)測;應建立質(zhì)量檔案,并在各方的監(jiān)督下向公眾公開水質(zhì)信息。③生態(tài)補償機制的實際補償形式需要盡量多樣化。主要從4個方面下手:資本、政策、物資和情報。

        4 結(jié)語

        通過對流域突發(fā)水污染溯源問題的研究,設計了流域突發(fā)水污染溯源模型,并提出了一些綜合治理方法,在開展研究的過程中對很多流域的突發(fā)水污染溯源與治理現(xiàn)狀進行了研究,總結(jié)規(guī)律后提出了適應大多數(shù)地區(qū)的溯源方法與治理措施,這對于我國各流域水質(zhì)的提升都有積極意義。

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