动态数据驱动的河流突发性水污染事故预警系统关键技术研究

【摘要】：城市供水水源污染事件时有发生,严重时会威胁到群众的饮水安全和国家的经济发展。面对这一问题,城市供水主管部门迫切需要多环节水质预警信息支持。尤其是突发性水污染事故具有事发突然、不确定因素多等特点,快速准确地预测水质演化趋势一直是研究的难点和热点。基于此背景,本文结合国家科技重大专项课题和国家自然科学基金项目,围绕河流突发性水污染事故预警方法和系统实现技术开展理论与应用研究,主要工作和创新点如下： (1)研究提出了动态数据驱动的河流突发性水污染事故预警系统架构,为河流突发性水污染事故预警研究提供了新的研究方法和思路。完成了该架构的总体设计,分析了基于该架构下水质预警系统的工作原理,与基于通常架构下的水质预警系统工作流程进行了比较,剖析了动态数据驱动范式下的系统架构具备多模型集成、共生反馈、动态性和自学习性等特点和优势。 (2)针对目前水质预警模型在动态适应性和应用迅捷性等方面急需提升等问题,研究了基于动态数据驱动的河流突发性水污染事故预警系统架构下的水质动态预警方法。在初始预警模型基础上,结合历史经验数据和动态监测数据,首先采用基于案例的推理方法进行初始校正,实现初始预警；然后,针对水文数据和边界条件数据较缺乏等情况下的精确化预测问题,研究了应用后续实测数据和改进的网格寻优算法对水质预测预警模型参数进行自适应校正的技术,针对预警模型往往因模型概化而导致结构性误差等问题,进一步研究提出了基于时间序列算法的预测预警结果动态校正方法。以实际发生的河流突发性水污染事故为应用案例,对所研究动态预警方法进行了应用研究与分析。应用结果表明该方法可有效地对河流突发性水污染事故进行预警,预测结果与实测结果之间经动态校正而减小偏差。 (3)针对应急监测点布局缺乏理论指导、应急部门难以快速合理选点等问题,研究了动态数据驱动的河流突发性水污染事故预警系统架构下的应急监测点选取、评价和布局优化方法,建立了基于模糊层次分析法的应急监测点布局技术方案,为水质事件不同阶段应急监测点敏感性和重要性的量化评估提供了技术支撑,实现了有限应急监测力量的合理、及时和动态调配。该技术的研究国内外尚鲜有报道。 基于上述研究,开发了动态数据驱动的河流突发性水污染事故预警系统技术平台,相关成果已集成到课题组研发的城市供水水质预警系统中,实现了动态数据驱动框架下的河流突发性水污染事故预警和应急监测点动态布局。该系统已在一个省和三个城市进行了部署和示范应用,已实现连续运行工作,为城市供水水质安全保障提供了信息支持。 【关键词】：突发水污染 动态数据驱动 预警模型动态校正 参数校正 结果校正 应急监测点布局 城市供水水质预警系统
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：X52
【目录】：

• 致谢5-7
• 摘要7-9
• ABSTRACT9-16
• 第1章 绪论16-28
• 摘要16
• 本章主要内容16-17
• 1.1 研究背景17-18
• 1.2 国内外研究现状18-24
• 1.2.1 水质预警模型研究现状18-21
• 1.2.2 水质预警系统研究现状21-22
• 1.2.3 应急监测研究现状22-23
• 1.2.4 存在的问题23-24
• 1.3 研究内容和组织结构24-28
• 1.3.1 课题的提出和主要研究内容24-25
• 1.3.2 论文组织架构25-28
• 第2章 河流突发性水污染事故预警研究综述28-41
• 摘要28
• 本章主要内容28-29
• 2.1 引言29
• 2.2 河流突发性水污染事故预警方法综述29-37
• 2.2.1 机理性模型预警方法研究综述30-34
• 2.2.2 非机理性模型预警方法研究综述34-37
• 2.3 河流突发性水污染事故预警系统综述37-40
• 2.4 本章小结40-41
• 第3章 动态数据驱动的河流突发性水污染事故预警系统总体架构研究41-54
• 摘要41
• 本章主要内容41-42
• 3.1 引言42-43
• 3.2 动态数据驱动应用系统基本原理43-46
• 3.3 动态数据驱动的河流突发性水污染事故预警系统架构46-48
• 3.4 与传统河流突发性水污染事故预警架构比较48-52
• 3.5 动态数据驱动的河流突发性水污染事故预警系统实现的关键技术52-53
• 3.6 本章小结53-54
• 第4章 动态数据驱动的河流突发性水污染事故预警方法研究54-87
• 摘要54
• 本章主要内容54-55
• 4.1 引言55-56
• 4.2 动态数据驱动的河流突发性水污染事故预警方法架构56-62
• 4.2.1 基础预测模型58-61
• 4.2.2 校正方法61-62
• 4.3 模型参数校正62-70
• 4.3.1 基于案例推理的模型参数初次校正62-68
• 4.3.2 模型参数滚动校正68-70
• 4.4 模型结果校正70-73
• 4.4.1 数据预处理71-72
• 4.4.2 基于AR算法的模型结果校正方法72-73
• 4.5 应用案例与结果分析73-86
• 4.5.1 模型参数校正方法应用案例74-79
• 4.5.2 模型参数校正和模型结果校正方法应用案例79-86
• 4.6 本章小结86-87
• 第5章 动态数据驱动的河流突发性水污染事故应急监测点布局研究87-110
• 摘要87
• 本章主要内容87-88
• 5.1 引言88-90
• 5.2 动态数据驱动的河流突发性水污染事故应急监测点布局方法研究对象分析90-91
• 5.3 动态数据驱动的河流突发性水污染事故应急监测点布局方法框架91-92
• 5.4 应急监测点布局综合评价指标体系构建92-95
• 5.4.1 指标体系的构建原则92-93
• 5.4.2 指标体系的构建93-95
• 5.5 基于层次分析法的指标权重值确定95-100
• 5.6 基于模糊综合评价法的综合评价100-105
• 5.7 应用与结果分析105-109
• 5.8 本章小结109-110
• 第6章 动态数据驱动的河流突发性水污染事故预警系统技术平台的实现与应用110-133
• 摘要110
• 本章主要内容110-111
• 6.1 引言111
• 6.2 动态数据驱动的河流突发性水污染事故预警系统技术平台设计111-117
• 6.2.1 技术平台的需求分析和功能设计111-112
• 6.2.2 技术平台架构112-115
• 6.2.3 技术平台典型应用流程115-117
• 6.3 动态数据驱动的河流突发性水污染事故预警系统技术平台关键技术117-126
• 6.3.1 预警模型库的构建117-121
• 6.3.2 预警任务的生成121-123
• 6.3.3 多预警任务的管理及调度123-126
• 6.4 动态数据驱动的河流突发性水污染事故预警系统技术平台的部署及应用126-132
• 6.4.1 技术平台的应用实例126-131
• 6.4.2 技术平台的实际部署131-132
• 6.5 本章小结132-133
• 第7章 总结与展望133-135
• 7.1 论文工作总结133-134
• 7.2 工作展望134-135
• 参考文献135-146
• 攻读博士学位期间的主要研究成果146-148
• 作者简历148

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