长江水质评价与预测：模型应用与污染趋势分析

本文以"长江水质的评价与预测"为研究主题，针对西安电子科技大学孙哲、刘玎和姜锦正的研究成果展开深入解析。该研究通过对长江近两年多的水质情况进行定量综合评价，重点关注了四个关键问题：水质污染状况的评估、污染源定位、水质未来趋势预测以及污水处理需求。 首先，针对水质污染状况的评价，作者采用梯度赋权的方法来确定不同污染因素的权重，结合"理想点法"和灰色关联度理论，构建了一个综合排名模型。通过这种方法，他们对沿岸各地区的整体污染状况进行了排序，结果显示重庆朱沱至湖北宜昌、湖南岳阳区域污染较为严重。 在污染源确定方面，研究人员针对干流上的7个观测点，通过水质模型推导出浓度降解公式，分析出高锰酸盐主要由重庆朱沱至湖北宜昌再到湖南岳阳排放，而氨氮则涉及重庆、湖北、湖南和江西的几个关键地点。 接着，作者通过监测可饮用水比例来衡量水质好坏，发现过去两年这一比例呈现出波动下降的趋势。为此，他们运用灰色GM（1，1）模型和时间序列分析相结合的方式，预测未来十年内长江可饮用水占总水量的百分比，预示着如果不采取有效措施，长江水质在未来的十年内可能会大幅恶化。 针对污水处理需求，研究者将IV类和V类水统一分类，劣V类单独处理，通过二元线性回归模型估算各类水的污水密度。结合未来10年的总流量预测，可以得出符合标准的污水质量和需要进一步处理的污水量。 最后，论文提出了具体的污染治理建议，并对所使用的模型进行了分析评价。这些方法和技术的应用体现了对水资源保护的重视，强调了科学管理与预测在长江水质保护中的重要性，旨在为政策制定者提供决策支持，推动长江流域的可持续发展。 这篇论文在水质评价和预测方面贡献了一套系统的分析框架和实证研究，对于提升长江水质管理和环境保护具有重要的实践价值。