长江水质动态评价与预测模型

本文主要探讨了长江水质的评价预测模型，针对长江17个观测站的水质管理问题。作者首先强调了对水质数据进行标准化处理的重要性，这包括对各项水质指标进行归一化，以便消除比较中的偏差。通过构建变权函数，对四项关键水质指标赋予不同的权重，这些权重会随着时间和水质变化而动态调整，以反映污染程度的实际影响。 在对水质进行排序时，作者采用了决策分析中的Borda法，这种方法允许对28个月的水质数据进行综合评估，考虑了不同时间段的水质变化趋势。在问题2的分析中，研究者假设水质污染主要来源于本地区排放和上游的污水输入，将观测站划分为六个江段，以便更精确地追踪污染物的扩散路径。 利用一维水质模型，研究人员计算了各个江段污染物浓度随时间的变化，并基于假设的排污口位置和水流情况，估计了每个江段的单位时间排污量。这样，他们能识别出主要的污染源区域，有助于制定针对性的环保策略。 文章进一步提出了对未来水质污染发展趋势的预测。通过分析可饮用（I类、II类、III类）水和污染水（IV类、V类）的比例变化，作者建立了排污量与时间的灰色预测模型，预测了未来十年的排污总量。此外，通过建立饮用水和污染水与总流量及排污量之间的二元线性回归预测模型，研究显示可饮用水资源逐年减少，水质状况恶化。 预测未来十年的污水处理需求，作者在考虑了长江的极限载污能力后，计算出每年所需的污水处理量。整个模型的构建旨在为长江水质管理和保护提供科学依据，提升水质监控的精准性和有效性。 关键词：Borda法、一维水质模型、水质预测、二元线性回归预测。文章的研究方法和应用具有实际意义，对于环境保护政策制定和水资源管理具有参考价值。