长江水质综合评价与未来预测：模型与趋势分析

本文主要探讨了"长江水质的评价和预测"这一主题，针对全国大学生数学建模竞赛中的优秀论文，作者们利用长江流域主要城市两年多的水质检测数据，对水质进行深入研究。首先，他们通过数据的归一化和综合处理，构建了一种新的水质综合评判指标函数，该函数能够准确反映水质状况，区分可饮用水和不可饮用水，其中III类水和IV类水的分界点被设定为重要的参考标准。 文章的核心部分是采用差分方程和回归分析方法，对水质变化进行建模。通过污染浓度的反应扩散方程，研究者们反演出了污染源强迫函数f(x, t)，并通过对比三种不同的数据分析方法，揭示了高锰酸盐和氨氮这两种主要污染物的分布特征。这不仅有助于了解当前的污染状况，也为未来的污染防治提供了依据。 在预测部分，作者通过建立回归分析模型，对未来水质发展趋势进行了评估。结果显示，如果没有采取有效的治理措施，长江的可饮用水比例将会逐年下降，预计10年后可能低于50%。这一预测警示了水资源保护的紧迫性。 为了更全面地考虑水质问题，文章还运用二元线性回归模型，结合各类不可饮用水的考虑，提出了一个关键性的政策建议：为了在未来10年内将干流中不可饮用水（包括III类和IV类水）的比例控制在20%以内，并避免出现劣类水，每年的污水处理量至少需要达到75.195亿吨。这显示了量化管理和科学决策在水资源管理中的重要性。 本文不仅提供了长江水质的现状评估，还为水质的持续监测、预测和改善策略提供了有力的数据支持和科学依据，对于保障长江流域的水资源安全具有重要意义。同时，它展示了数学建模在环境科学中的应用潜力，为相关领域的研究者提供了宝贵的实践经验和方法论指导。