徐自江

（遵義市播州區(qū)生態(tài)環(huán)境監(jiān)測站，貴州 遵義 563100）

引言

近幾年，我國突發(fā)性水污染事件讓人觸目驚心，嚴重威脅人們的用水安全，給社會經(jīng)濟發(fā)展帶來無法估量的損失，造成惡劣影響。目前，我國對水污染事件的關注度極高，希望可以找到解決辦法，從源頭上減少水污染的發(fā)生[1]。本文使用DEMCMC算法，對水污染數(shù)據(jù)進行溯源分析。

1 建立數(shù)據(jù)集

我國關于水質(zhì)污染的研究，起步較晚，主要原因是很多專家學者沒有將水污染溯源算法與實時監(jiān)測到的數(shù)據(jù)相結合，一同進行分析計算?，F(xiàn)實河流中出現(xiàn)水污染，需要更多、更詳細的觀測值，才能對污染區(qū)進行溯源[2]。以前，當突發(fā)水污染事件時，都是由環(huán)境部門工作人員到現(xiàn)場進行取樣，獲得數(shù)據(jù)后進行分析，此方法在一定程度上影響水污染監(jiān)測效果，降低工作效率。只有在發(fā)生污染后第一時間獲取污染數(shù)據(jù)并進行分析，其結果才最精確。現(xiàn)在很多水資源監(jiān)測系統(tǒng)在開發(fā)與運用時存在一些問題，如標準結構不完整，數(shù)據(jù)格式不統(tǒng)一等。為了在第一時間了解水質(zhì)情況，快速監(jiān)測水質(zhì)，對水質(zhì)指標異常的數(shù)據(jù)進行溯源，從而為環(huán)境部門做出決策提供數(shù)據(jù)支撐，還需建設一個水質(zhì)監(jiān)測、預警、報警相結合的大數(shù)據(jù)平臺，然后在水質(zhì)監(jiān)測平臺上獲取數(shù)據(jù)。在此，為了使固定（移動）監(jiān)測點盡量大范圍地監(jiān)測區(qū)域水質(zhì)，可以在區(qū)域內(nèi)多個地方設置監(jiān)測斷面，盡量多地擴大觀測范圍，增加水質(zhì)監(jiān)測點的數(shù)量，獲得更多數(shù)據(jù)，以此提升水污染研究的精準度[3]?；诖?，作者在前人研究成果的基礎上進行優(yōu)化，在監(jiān)測的水域中，放置更多監(jiān)測指標傳感器，收集監(jiān)測水域更多地方的指標數(shù)據(jù)，然后利用云端大數(shù)據(jù)，向水質(zhì)監(jiān)測平臺傳遞數(shù)據(jù)，構建水質(zhì)監(jiān)測數(shù)據(jù)庫，以為后期開展水質(zhì)污染分析提供數(shù)據(jù)支撐。

運用網(wǎng)絡機器人獲取數(shù)據(jù)，主要步驟為：（1）在中國環(huán)境監(jiān)測總站中點開全國水質(zhì)自動監(jiān)測界面，按下F12，獲取水質(zhì)自動監(jiān)測需要的數(shù)據(jù)。（2）在HTTP庫中對網(wǎng)絡機器人獲取數(shù)據(jù)的網(wǎng)站發(fā)起請求，在服務器給出Response的回復后，就可獲得請求的數(shù)據(jù)。（3）因為得到的內(nèi)容格式是Json，所以可直接對其進行分析，刪除不需要的信息，由numpy庫整合數(shù)據(jù)，并轉換成csv格式進行儲存，便于后期調(diào)用使用。通過網(wǎng)絡機器人，我們獲得了2019～2021年末全國1 606個站點的水質(zhì)監(jiān)測數(shù)據(jù)，以此明確監(jiān)測區(qū)域的名稱、所屬流域、監(jiān)測時間、水質(zhì)類別等信息。

2 水質(zhì)污染數(shù)據(jù)分析

本研究根據(jù)水質(zhì)監(jiān)測平臺與網(wǎng)絡機器人提供的水質(zhì)數(shù)據(jù)，并將其與《地表水環(huán)境質(zhì)量標準》（GB 3838-2022）[4]中的水質(zhì)量標準進行比較，發(fā)現(xiàn)岳陽樓、東洞庭湖、鹿角與鹿角（老）這四個監(jiān)測點中的水質(zhì)數(shù)據(jù)發(fā)生異常，污染嚴重。

2021年3月4日早8點，首次發(fā)現(xiàn)水質(zhì)指標出現(xiàn)異常，表1是長江流域10個監(jiān)測點監(jiān)測到的水質(zhì)數(shù)據(jù)統(tǒng)計表，表中的鹿角（老）、東洞庭湖、岳陽樓的水質(zhì)類別為Ⅳ、Ⅳ、Ⅴ，已經(jīng)屬于水質(zhì)指標嚴重超標，表明此區(qū)域的水質(zhì)受到污染。另外，鹿角、城陵磯、六門閘、八仙橋、南渡的水質(zhì)類別為Ⅲ級，屬于水質(zhì)指標輕度超標，所以可以推斷此區(qū)域水域可能受到輕度污染。而表格中水質(zhì)類別為Ⅱ的荊江口和樟樹港的水質(zhì)良好[5]。

表1 各區(qū)域水質(zhì)指標數(shù)據(jù)

為了更好地推斷出污染源，還需要結合電子地圖。先在洞庭湖地圖中標記出8個水質(zhì)監(jiān)測點的位置，再查閱此處的地勢地形與水文資料，得知最上游的監(jiān)測點是六門閘標記處，最下游監(jiān)測點是城陵磯港口，由此可知上游水經(jīng)過六門閘-鹿角-鹿角（老）-八仙橋-東洞庭湖-岳陽樓-城陵磯港口等，結合表1分析，處于上游的樟樹港和荊江口水質(zhì)是符合標準的，但是另外的斷面岳陽樓與鹿角（老）區(qū)域的水質(zhì)類別為Ⅳ、Ⅴ級，結合地理環(huán)境可知，污染源在鹿角（老）這一監(jiān)測點附近。在此，假設下游的洞庭湖監(jiān)測面最先發(fā)生污染，并根據(jù)鹿角（老）為污染源位置，將鹿角（老）到東洞庭湖這部分河段作為重點監(jiān)測區(qū)域[6]。

3 DE-MCMC算法算例分析

3.1 確定區(qū)域水文參數(shù)

先設置監(jiān)測點，將東洞庭湖設置為監(jiān)測點A，鹿角（老）為監(jiān)測點B，再根據(jù)幾何地圖比例尺，計算A點到B點的長度為12.7千米，河流的平均寬度為480米，查閱資料可知當時水深為10米，平均水流速度為0.5米/秒。

結合埃爾德法經(jīng)驗公式，得到污染物在水體中的縱向擴散系數(shù)Dx的表達式為：

其中，b是河流的寬度，單位為m；u是河流的流速，單位為m/s；u*=是河流模組系數(shù)；h為河流水深，單位為m；g為重力加速度，單位為m2/s；I為水力梯度。查閱資料可知此水域中水利梯度的值約為0.004，帶入到公式中，求得河流摩阻系數(shù)為：經(jīng)過計算，可知污染物縱向擴散系數(shù)Dx約為

再結合泰勒經(jīng)驗公式，計算AB的橫向擴散數(shù)值Dy的公式為：

Dy=ahu*

其中的a為經(jīng)驗系數(shù)，取值為0.5，將h和u*的數(shù)值帶入公式，解得Dy≈3.13。

到此可以計算出測量河段A-B中河流部分水質(zhì)參數(shù)（表2），同時還能計算出待反演的污染參數(shù)項（表3）。

表2 河流已知的水文水質(zhì)參數(shù)

表3 待反演的污水參數(shù)項

3.2 介紹算例，分析抽樣結果

上述監(jiān)測AB段水域的不確定因素較多，因此應將需要監(jiān)測河段的污染情況，進行污染模式的分析，通過DE-MCMC的方法，對水域污染進行溯源，將此與水質(zhì)監(jiān)測數(shù)據(jù)平臺及網(wǎng)絡機器人提供的語境數(shù)據(jù)進行對比分析，可知3月4日上午8點為監(jiān)測起始時間，每4小時監(jiān)測一次，監(jiān)測到5日下午4時。根據(jù)表2、表3中的各項參數(shù)，得到監(jiān)測點A處的污染物濃度，隨著時間的變化，成正態(tài)分布，如圖1，在4日晚上23：55左右，污染物濃度到達最高點。

圖1 監(jiān)測點A的濃度變化值

接著以監(jiān)測點B為中心，監(jiān)測點B的坐標為（x0，0），待求參數(shù)定義為Z=（m，x0，t0），使用DE-MCMC模型，溯源參數(shù)項的后驗概率密度參數(shù)PZ（m，x0，t0）表達式為：

依照DE-MCMC模型，在程序里迭代10 000次，如圖2、圖3、圖4，可知污染源概率分布結果中，污染源位置、泄露時間、污染物質(zhì)量的后驗概率密度分布成正態(tài)分布。首次污染事件監(jiān)測前t0=[185 min，190 min]，污染源在監(jiān)測點A的位置x=[11.5 km，12 km]之間；污染物質(zhì)量約為1.5×106克。

圖2 水污染強度

圖3 距離污染源位置

圖4 距離污染發(fā)生時間

4 DE-MCMC算法溯源效果分析

根據(jù)上文的3個因素，再根據(jù)DE-MCMC算法迭代10 000次，發(fā)現(xiàn)在迭代開始時，迭代結果有些許波動，如圖5、圖6、圖7，在第1 000次后，迭代結果已接近真值，在第2 000次后趨于平滑穩(wěn)定。

圖5 溯源項x的迭代曲線圖

圖6 溯源項t的迭代曲線圖

圖7 溯源項m的迭代曲線圖

另外，為了驗證結果是否與真值相符，本文對幾個抽象結果進行統(tǒng)計，然后與真值進行對比，獲得的比較結果如表4所示。

表4 溯源仿真結果與實際真值對比

由此，本文根據(jù)東洞庭湖到鹿角（老）河段中計算出的監(jiān)測點的污染信息，并與真實值相比對，結果與國家環(huán)境監(jiān)測平臺與水質(zhì)預警平臺給出的實際數(shù)值相近，最大誤差為4.9%，最小誤差為2.7%，平均誤差為4.4%，均與真實的污染信息相近[7]。

5 結論

隨著社會經(jīng)濟的發(fā)展，物質(zhì)的豐富使人們的環(huán)保意識獲得提升，水資源保護、水污染治理都取得了良好效果。而產(chǎn)生水污染時，如何鎖定污染源是污染治理的重要環(huán)節(jié)。當自動監(jiān)測到某水域的水質(zhì)超標時，相關人員應根據(jù)已有的監(jiān)測信息，精準進行水污染溯源，才能在水污染發(fā)生的第一時間，采用適合的污水處理工藝進行處理，以此降低水污染對社會造成的危害。