长江水质评价与预测模型探究
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更新于2024-08-03
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本文主要讨论的是一个关于长江水质的综合评价、预测和控制问题。首先,对收集到的各项水质数据进行归一化处理,以消除数据量纲差异的影响。接着,构建变权函数,确定不同水质指标(如四项标准物)的污染权值,这些权值会根据水质污染状况动态调整。通过水质指标的排序,可以了解长江17个观测站每个月的水质状态。然后,采用决策分析方法中的Borda法,对28个月的水质进行综合排序,以揭示长期水质变化趋势。
在确定主要污染源位置时,假设排污口分别位于江段的上游和下游,通过对各江段排污量的计算,结合一维水质模型,可以分析污染物浓度的变化。通过这种方式,可以估算出每个江段的单位时间排污量,进而识别主要污染源所在。
预测长江未来水质污染的发展趋势,作者采用了灰色预测模型来预测未来的排污量,这是一种基于历史数据预测未来趋势的方法。同时,建立了饮用水和污染水与总流量和排污量之间的二元线性回归预测模型,以分析水质类别比例的变化。结果表明,可饮用水的比例逐年下降,水污染问题日益严重。
最后,针对未来10年的污水处理需求,通过计算长江的极限载污量(即最大承载能力),并减去预测的排污量,可以得出每年需要处理的污水量。这种方法有助于规划和管理水资源,防止过度污染。
总结起来,这篇论文提供了一个全面的长江水质评价预测模型,结合了数据标准化、决策分析、一维水质模型、灰色预测和线性回归等多种数学工具,对水资源管理和环境保护具有重要的参考价值。对于学习环境科学、数学建模以及数据预测分析的学生和技术人员来说,这是一个极具挑战性和实用性的案例研究。
2021-08-13 上传
2024-04-17 上传
2024-04-11 上传
2024-03-31 上传
2021-08-13 上传
2019-07-22 上传
2024-04-06 上传
2024-04-16 上传
2024-03-30 上传
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