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流域非點源污染不確定性理論、方法與應用 版權信息
- ISBN：9787030698247
- 條形碼：9787030698247 ; 978-7-03-069824-7
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
流域非點源污染不確定性理論、方法與應用 內容簡介
非點源污染是導致我國河流、湖泊水體水質惡化的重要污染源，已成為制約我國社會經濟可持續發展的關鍵因素。受資源、技術和認識的，非點源污染模擬和預測的不確定性已經引起了研究者的廣泛關注。本書是作者對有關非點源污染不確定性問題近十五年研究工作的總結和思考，從模型輸入數據、模型參數、模型結構、模型率定方法等角度系統開展了對流域非點源污染不確定性的量化、表征和降低方法的研究。
流域非點源污染不確定性理論、方法與應用 目錄
目錄
前言
第1章 緒論 1
1.1 非點源污染概述 1
1.1.1 非點源污染控制的重要性 1
1.1.2 非點源污染模型簡介 2
1.2 不確定性理論基礎 4
1.2.1 不確定性來源 4
1.2.2 不確定性理論 4
1.3 非點源污染模擬不確定性概述 7
1.3.1 非點源污染模擬不確定性來源 7
1.3.2 非點源污染模擬不確定性分析方法 8
1.3.3 非點源污染控制不確定性研究進展 13
1.4 本書的總體框架 16
參考文獻 17
第2章 輸入數據不確定性分析 20
2.1 基礎數據收集及模型構建 20
2.1.1 模型選擇 20
2.1.2 數據庫構建 22
2.1.3 模型參數的率定與驗證 29
2.2 降雨數據的不確定性 35
2.2.1 分析方法 35
2.2.2 研究結果 38
2.3 高程數據的不確定性 47
2.3.1 分析方法 47
2.3.2 研究結果 49
2.4 土地利用數據的不確定性 52
2.5 土壤數據的不確定性 54
2.5.1 土壤空間數據精度的影響 55
2.5.2 土壤空間數據來源的影響 59
2.6 不同輸入數據的匹配性 76
2.6.1 分析方法 77
2.6.2 研究結果 78
2.7 輸入數據不確定性的綜合分析 87
2.8 輸入數據不確定性的降低方法 89
2.8.1 多源數據融合方法 89
2.8.2 數據同化法 89
2.8.3 地統計學方法 90
2.9 本章小結 92
參考文獻 93
第3章 模型參數與結構的不確定性 95
3.1 研究區介紹及模型選擇 95
3.1.1 研究區 95
3.1.2 模型 96
3.2 模型參數不確定性的尺度效應 100
3.2.1 HSPF模型構建與方法應用 101
3.2.2 SWAT模型構建與方法應用 104
3.2.3 模型參數敏感性檢驗 110
3.2.4 參數敏感性的動態時變特性 114
3.3 模型參數分布及組合的不確定性 143
3.3.1 模型參數分布不確定性 143
3.3.2 模型參數組合不確定性 180
3.4 模型結構不確定性 190
3.4.1 分析方法 191
3.4.2 土壤中的磷遷移轉化 191
3.4.3 從陸相到水體的遷移過程 197
3.4.4 河道中的磷遷移轉化 198
3.4.5 結果與討論 198
3.5 不同來源不確定性的比較 210
3.6 模型不確定性降低方法 211
3.6.1 通過關鍵參數實測降低模型不確定性 211
3.6.2 實測值對模擬不確定性的影響 215
3.6.3 模型結構不確定性降低方法 218
3.7 本章小結 219
參考文獻 219
第4章 不確定情景下模型率定方法改進 224
4.1 傳統模型率定方法的問題 224
4.2 徑流、泥沙和總磷測量數據的不確定性 225
4.2.1 監測數據不確定性來源 225
4.2.2 研究方法 227
4.2.3 徑流、泥沙和總磷測量數據不確定性的研究結果 228
4.3 基于點-區間的模型率定方法改進 233
4.3.1 修正1：測量值服從均勻分布 234
4.3.2 修正2：測量值服從非均勻分布(已知概率密度函數) 235
4.3.3 模擬不確定性分析方法 237
4.3.4 測量誤差不確定性分析 238
4.3.5 模擬結果不確定性分析 246
4.4 基于區間-區間的模型率定方法改進 249
4.4.1 基本思路 249
4.4.2 研究案例 251
4.4.3 不確定性對率定結果的影響 252
4.4.4 與傳統方法的對比 255
4.5 基于分布-分布的模型率定方法改進 257
4.5.1 模擬和監測不確定性的處理 257
4.5.2 基于累積分布的模型評估方法 259
4.5.3 基于蒙特卡羅抽樣的模型評估方法 266
4.6 本章小結 277
參考文獻 277
第5章 不確定情景下非點源污染控制方法 280
5.1 BMPs效果不確定性 280
5.1.1 BMPs效果不確定性的量化 280
5.1.2 BMPs效果不確定性的表征 288
5.2 不確定情景下的流域非點源污染優化控制方案 292
5.2.1 BMPs優化方法概述 292
5.2.2 不確定情景下的BMPs優化方法構建 293
5.2.3 不確定情景下的BMPs優化結果分析 297
5.3 非點源污染控制不確定性的降低方法 303
5.3.1 國家尺度BMPs基礎數據庫構建 303
5.3.2 引入安全余量的非點源污染控制方案 305
5.4 本章小結 305
參考文獻 306
第6章 總結及展望 309
前言
第1章 緒論 1
1.1 非點源污染概述 1
1.1.1 非點源污染控制的重要性 1
1.1.2 非點源污染模型簡介 2
1.2 不確定性理論基礎 4
1.2.1 不確定性來源 4
1.2.2 不確定性理論 4
1.3 非點源污染模擬不確定性概述 7
1.3.1 非點源污染模擬不確定性來源 7
1.3.2 非點源污染模擬不確定性分析方法 8
1.3.3 非點源污染控制不確定性研究進展 13
1.4 本書的總體框架 16
參考文獻 17
第2章 輸入數據不確定性分析 20
2.1 基礎數據收集及模型構建 20
2.1.1 模型選擇 20
2.1.2 數據庫構建 22
2.1.3 模型參數的率定與驗證 29
2.2 降雨數據的不確定性 35
2.2.1 分析方法 35
2.2.2 研究結果 38
2.3 高程數據的不確定性 47
2.3.1 分析方法 47
2.3.2 研究結果 49
2.4 土地利用數據的不確定性 52
2.5 土壤數據的不確定性 54
2.5.1 土壤空間數據精度的影響 55
2.5.2 土壤空間數據來源的影響 59
2.6 不同輸入數據的匹配性 76
2.6.1 分析方法 77
2.6.2 研究結果 78
2.7 輸入數據不確定性的綜合分析 87
2.8 輸入數據不確定性的降低方法 89
2.8.1 多源數據融合方法 89
2.8.2 數據同化法 89
2.8.3 地統計學方法 90
2.9 本章小結 92
參考文獻 93
第3章 模型參數與結構的不確定性 95
3.1 研究區介紹及模型選擇 95
3.1.1 研究區 95
3.1.2 模型 96
3.2 模型參數不確定性的尺度效應 100
3.2.1 HSPF模型構建與方法應用 101
3.2.2 SWAT模型構建與方法應用 104
3.2.3 模型參數敏感性檢驗 110
3.2.4 參數敏感性的動態時變特性 114
3.3 模型參數分布及組合的不確定性 143
3.3.1 模型參數分布不確定性 143
3.3.2 模型參數組合不確定性 180
3.4 模型結構不確定性 190
3.4.1 分析方法 191
3.4.2 土壤中的磷遷移轉化 191
3.4.3 從陸相到水體的遷移過程 197
3.4.4 河道中的磷遷移轉化 198
3.4.5 結果與討論 198
3.5 不同來源不確定性的比較 210
3.6 模型不確定性降低方法 211
3.6.1 通過關鍵參數實測降低模型不確定性 211
3.6.2 實測值對模擬不確定性的影響 215
3.6.3 模型結構不確定性降低方法 218
3.7 本章小結 219
參考文獻 219
第4章 不確定情景下模型率定方法改進 224
4.1 傳統模型率定方法的問題 224
4.2 徑流、泥沙和總磷測量數據的不確定性 225
4.2.1 監測數據不確定性來源 225
4.2.2 研究方法 227
4.2.3 徑流、泥沙和總磷測量數據不確定性的研究結果 228
4.3 基于點-區間的模型率定方法改進 233
4.3.1 修正1：測量值服從均勻分布 234
4.3.2 修正2：測量值服從非均勻分布(已知概率密度函數) 235
4.3.3 模擬不確定性分析方法 237
4.3.4 測量誤差不確定性分析 238
4.3.5 模擬結果不確定性分析 246
4.4 基于區間-區間的模型率定方法改進 249
4.4.1 基本思路 249
4.4.2 研究案例 251
4.4.3 不確定性對率定結果的影響 252
4.4.4 與傳統方法的對比 255
4.5 基于分布-分布的模型率定方法改進 257
4.5.1 模擬和監測不確定性的處理 257
4.5.2 基于累積分布的模型評估方法 259
4.5.3 基于蒙特卡羅抽樣的模型評估方法 266
4.6 本章小結 277
參考文獻 277
第5章 不確定情景下非點源污染控制方法 280
5.1 BMPs效果不確定性 280
5.1.1 BMPs效果不確定性的量化 280
5.1.2 BMPs效果不確定性的表征 288
5.2 不確定情景下的流域非點源污染優化控制方案 292
5.2.1 BMPs優化方法概述 292
5.2.2 不確定情景下的BMPs優化方法構建 293
5.2.3 不確定情景下的BMPs優化結果分析 297
5.3 非點源污染控制不確定性的降低方法 303
5.3.1 國家尺度BMPs基礎數據庫構建 303
5.3.2 引入安全余量的非點源污染控制方案 305
5.4 本章小結 305
參考文獻 306
第6章 總結及展望 309
展開全部
流域非點源污染不確定性理論、方法與應用 節選
第1章 緒論 任何非點源污染研究中會不可避免地遇到不確定性問題。非點源污染模擬和預測的不確定性已經引起了研究者的廣泛關注。本章主要對非點源污染模擬不確定性的來源、理論基礎和研究方法進行系統總結。 1.1 非點源污染概述 1.1.1 非點源污染控制的重要性 隨著社會經濟的不斷發展，流域水環境污染問題日益突出，水環境污染已經成為關系人類社會可持續發展的重要戰略問題。根據污染來源的差異，通常可將水環境污染來源分為點源污染和非點源污染兩大類。其中，點源污染是指工業廢水和城市生活污水，集中從固定排污口匯入水體，其排放位置在空間上是相對集中、固定的，排放時間通常具有穩定性。非點源污染是相對點源污染而言的，指地表或土壤中的污染物由于降雨產流中的沖刷或侵蝕過程進入水體，其排放通常具有分散性、廣泛性和隨機性等特征(張巍等，2008)。與點源污染相比，非點源污染具有復雜性、隨機性、不確定性、污染負荷時空差異顯著性、滯后性等特點，以及其污染物可隨地表和地下徑流在環境中進行復雜的遷移和轉化等特征，因此非點源污染危害規模廣、防控防治困難(陳磊，2014；Xiang et al.，2017)。 近年來，隨著技術水平的提高和各國政府對環境問題的關注，大部分工業、生活等點源污染已經得到了較為有效的控制。非點源污染對水環境的影響已逐漸超過點源污染，成為水環境的重要污染來源，甚至是首要污染源(Chen et al.，2015)。我國非點源污染已成為水體污染的主要貢獻者，尤其是農業化肥的大量流失加快了受納水體富營養化進程，嚴重破壞了水生態平衡(常艦等，2017)。云南滇池、安徽巢湖、江蘇太湖等眾多流域人口密集、農業生產集約化程度高，流域內非點源污染負荷占總污染負荷的50%以上。**次全國污染源普查也表明，農業生產排放的氮、磷污染物分別占我國入水污染物總量的57%、67%。嚴峻的非點源污染現狀對流域生態及水環境健康造成了嚴重的威脅，極大程度地制約了經濟社會的可持續發展(李明濤等，2013)。 1.1.2 非點源污染模型簡介 非點源污染研究始于20世紀60年代，非點源污染具有空間差異大、分布范圍廣、影響因子復雜等特點，且其產生及輸移涉及降雨徑流，土壤侵蝕，污染物在流域內遷移、轉化、沉積等多個過程，因此難以對其進行有效監測(張巍等，2008；夏軍等，2012)。模型模擬是當前非點源污染定量化研究的常用方法與重要途徑，通過數學方程實現對流域系統污染發生過程的定量描述，識別分析非點源污染主要來源、遷移路徑和時空特性，實現對污染負荷量及其對水體影響的可靠預報，并實時評估土地利用變化、控制措施效果，從而為流域管理提供科學的決策依據(王曉燕等，2008)。 按建立途徑和模擬過程的不同，通常將模型分為統計模型和機理模型兩大類。其中，統計模型通過構建流域地形特征與污染物輸出之間的簡單經驗公式，實現對非點源污染輸入與輸出關系的描述，其本質上屬于黑箱模型范疇(胡雪濤等，2002)。常見的統計模型包括徑流曲線數模型(簡稱SCS模型)、Green-Ampt入滲模型、水文模型(hydrologic model)、通用土壤流失方程(the universal soil loss equation， USLE)等(金鑫，2005)。該類模型具有簡單高效且數據需要少的特點，但在推廣應用上表現出較大的局限性，在不同區域應用時通常模擬誤差相對較大。與之相對應，機理模型是指通過一些數學公式實現對流域非點源污染發生的實際物理過程的準確描述及對流域內多個環境因子的精準重現。通常，機理模型包括降雨徑流、土壤侵蝕以及污染物遷移轉化等多個物理、化學、生物過程，具有模擬效果好且受時空限制小等特點。但機理模型結構復雜，在模型模擬過程中需要考慮大量參數，數據要求較高，運行成本較高(王少麗等，2007)。目前，常見的模型及其應用特點如表1.1所示。其中，SWAT模型是由美國農業部(US Department of Agriculture， USDA)的農業研究中心開發的適用于流域尺度的水文模型；AGNPS是由美國農業部開發的用于評價和預測小流域農業非點源污染發生的計算機模型，AnnAGNPS是在AGNPS基礎上拓展的農業非點源污染模擬計算機模型；HSPF是由美國國家環境保護局開發的水文模擬模型。這四種模型是國內外運用較多的機理模型。 表1.1 常見非點源污染模擬模型對比 1.2 不確定性理論基礎 1.2.1 不確定性來源 確定性與不確定性現象分別揭示和反映事物發展變化過程中的必然與偶然、清晰與模糊、精確與近似之間的關系。不確定性是確定性的反面，可以理解為不肯定性、不確知性，以及客觀事物的變化性和主觀描述的不準確性、隨機性、偶然性。不確定性是客觀事物具有的一種普遍性質，更多體現了人類對于復雜環境系統的認識能力不足。由于環境系統的復雜性和人類對環境系統認知的有限性，不確定性廣泛地存在于各種社會現象、自然現象及工程實踐中。人們認識到的不確定性主要包括隨機性、模糊性、灰色性和未確知性四種(張巍等，2008)。 (1)隨機性。由于所具有的條件不充分且存在偶然因素的干擾，現象或結果的出現呈現偶然性和隨機性。 (2)模糊性。復雜事物的界線不分明，不能給出確定的描述和確切的評定標準是模糊性的主要來源。 (3)灰色性。事物具有復雜性，且人類的認知能力有限，只了解系統的部分信息或信息量所呈現的大致范圍，這就是造成灰色性的主要原因。 (4)未確知性，即純主觀認識上的不確定性。與灰色性相比，它具有較多的信息量，不但知道信息量的取值范圍，還知道所求量在該區間的分布狀態，由人們主觀認知存在的差異性導致。 客觀世界里，確定性是相對的，而不確定性是絕對的，世界是建立在大量不確定性基礎上的，能夠認識這一事實，是人類科學發展的重要里程碑。通常認為，由知識、信息匱乏而導致的認知不完備以及客觀世界的隨機性所帶來的不確定性，會給決策帶來一定的風險。但是除了特殊情況外，這些風險是可以預測和量化的，即可以根據過去的經驗來推測未來的風險，因此可以將風險認為是一種可以估計的不確定性(李志一，2015)。 1.2.2 不確定性理論 不確定性原理雖然體現了量子力學的特點，但又廣泛存在于宏觀世界當中，客觀世界體現了大量的不確定性。可以說，客觀世界中的絕大部分現象都是不確定的，所謂確定的、規則的現象，只是在一定的前提和特定的假設條件下發生。不確定性將長期存在，不會因為科技的發展而改變，也不會隨著人的意志而轉移。隨著不確定性研究的深入，客觀世界的不確定性特征越來越得到學術界的普遍認可。無論是在物理學、數學等自然科學領域，還是在哲學、經濟學、社會學、心理學、認知學等社會科學領域，不確定性研究都具有重要意義。以下將從不確定性的來源、成因等方面講述客觀世界中存在的不確定性。 1.客觀世界的不確定性 1)微觀世界的不確定性原理 1927年，德國物理學家維爾納 海森堡提出不確定性原理，它表明粒子的位置與動量不可同時被確定，位置的不確定性與動量的不確定性遵守不等式：其中，是位置標準差，是動量標準差，h是普朗克常數。海森堡在發表論文時給出了該原理的論述，因此這一原理又稱為海森堡不確定性原理(Heisenberg，1927)。根據海森堡的表述，測量這一動作不可避免地攪擾了被測量粒子的運動狀態，這種干擾必然會產生粒子運動的不確定性。同年，厄爾 肯納德給出另一種表述，位置不確定性與動量不確定性是粒子的秉性，無法同時壓抑至低于某極限關系式，與測量的動作無關。這樣，對于不確定性原理，有兩種完全不同的表述。追根究底，這兩種表述等價，可以從其中任意一種表述推導出另一種表述。 長久以來，不確定性原理與另一種類似的物理效應(觀測者效應)時常會被混淆在一起。觀測者效應指出，對于系統的測量不可避免地會影響到該系統。為了解釋量子不確定性，海森堡的表述所用的是量子層級的觀測者效應。之后，物理學者漸漸發覺，肯納德的表述所涉及的不確定性原理是所有類波系統的內秉性質，它之所以會出現于量子力學完全是因為量子的波粒二象性，實際表現出量子系統的基礎性質，而不是對于當今科技試驗觀測能力的定量評估。在這里特別強調，測量不是只有試驗觀測者參與的過程，而是宏觀物體與量子物體之間的相互作用。類似的不確定性關系式也存在于能量和時間、角動量和角度等物理量之間。不確定性原理是量子力學的重要結果，很多試驗都會涉及關于它的一些問題。有些試驗會特別檢驗這原理或類似的原理，例如，檢驗發生于超導系統或量子光學系統的“數字-相位不確定性原理”。對于不確定性原理的相關研究可以用來發展引力波干涉儀所需要的低噪聲科技(Caves，1981)。 因此，該不確定性原理實際上可歸納為測不準原理：一個微觀粒子的某些物理量(如位置和動量，或方位角與動量矩，還有時間和能量等)，不可能同時具有確定的數值，其中一個量越確定，另一個量的不確定程度就越大。這不是說無法精確地測量粒子的狀態，而是無法同時精確地獲得粒子狀態的各個量，追求某個狀態量的精確是可以的，但會影響其他相關量的精確獲得。不確定性原理的本質是測量一個量總要建立在對這個量施加影響的基礎上，而無論如何也無法做到絕對精確，想精確測得一個量就要以犧牲另一個相關量的精確性為代價。不確定性原理反映的是微觀粒子運動的基本規律，它不會因為科技的發展而改變。 2)宏觀世界的不確定性原理 從量子力學微觀不確定性原理到宏觀不確定性原理的過程，可通過著名的“薛定諤的貓”理論進行闡述。“薛定諤的貓”是奧地利物理學家薛定諤于1935年提出的思想試驗，它描述了量子力學的真相：粒子的某些特性無法確定，直到測量外力迫使它們選擇。整個試驗是這樣進行的：在一個盒子里有一只貓以及少量放射性物質。在1h內，大約有50%的概率放射性物質將會衰變并釋放出毒氣殺死這只貓，剩下的50%的概率是放射性物質不會衰變而貓將活下來。 根據經典物理學，在盒子里必將發生這兩個結果之一，而外部觀測者只有打開盒子才能知道里面的結果。但在量子力學的怪異世界里，貓到底是死是活都必須在盒子打開后，外部觀測者“測量”具體情形才能知曉。當盒子處于關閉狀態，整個系統則一直保持不確定性的狀態，貓既是死的也是活的。這項試驗旨在論證怪異的量子力學，當它從粒子擴大到宏觀物體，顯然，既死又活的貓是荒謬的，因此這使微觀不確定性原理變成了宏觀不確定性原理，且客觀存在的不確定性不以人的意志為轉移。 2.主觀認識不確定性 人類由于知識水平有限，認識手段缺乏，受信息資源、自然和社會環境等條件的制約，對客觀事物的認識往往存在著主觀上的不確定性，并且人類在認識世界的過程中進行了一系列的簡化與假設，這些使得任何系統都無法避免不確定性，因此導致了主觀認識不確定性的產生。 以流域非點源污染模擬為例，其主觀認識不確定性包括以下幾種。 (1)受理論發展的限制，人們對水文及污染物遷移轉化過程的認識還不全面，對產流、下滲、蒸散發等過程進行合理的簡化不可避免，例如，將非均質的研究對象均質化，將多種要素歸結為某一個主要因素而忽略其時空變異性，從而引入了較大的不確定性。 (2)降雨發生的時間、地點、量級及分布均具有隨機性，因此流域徑流量變化和地表污染物的傳輸過程也會隨著降雨而隨機變化，對于這種隨機性的表述存在著不確定性。 (3)模型構建是通過經驗公式或數學物理方程描述降雨徑流、物質輸移等過程，其中涉及的公式自身具有一定的前提假設和應用背景，而因前提假設或模型應用背景與真實過程不一致產生的不確定性也是不可忽略的。 3.數據缺失導致的不確定性 受觀測手段限制，數據缺失一直是環境研究面臨的一大難題。與發達國家相比，中國的環境觀測系統還很不完善，尤其是模型構建所需的氣象、水文和水質
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