论文部分内容阅读
突发性环境污染事故没有固定的排放方式和排放途径，突然发生，来势凶猛，在瞬时或短时间内大量地排放污染物质，会对环境造成严重的污染和破坏。在实际的工业生产生活中，突发性环境污染事故发生在河流周边地区的情况屡见不鲜，污染物质泄漏入水体中，将给河流本身以及下游沿岸各地均带来严重影响。为了在这类突发事故发生时能够及时准确的做出反应，防止事故后果进一步加剧，需要深入了解河流中有毒有害物质的浓度随时间、地点变化的情况。
本文通过MATLAB实现了河流中污染物质一维、二维扩散模型的差分解法，该扩散模型可用于模拟在存在一个或多个瞬时点源、持续稳定点源或者持续变化点源的情况下，河流中不同位置污染物质浓度随时间变化的情况，具有一定准确度。另一方面，突发污染事故发生时，首先得到的往往只有下游监测站的监测数据，而对于污染源的情况则很难得到准确的信息。为了解决这个问题，本文利用贝叶斯理论，结合河流污染物质扩散模拟模型和监测数据估计污染源的时间、位置和强度等重要参数，并采用马尔可夫链蒙特卡罗方法进行后验推断，以解决贝叶斯模型计算复杂的问题。此外，为了减少计算时间，提高运行效率，通过验证，本文采用了一系列的简化措施，在保证计算精度的前提下将整个算法在普通PC机上的运行时间压缩到一小时以下，从而确保了在突发事件发生的情况下对事故现场情况及时做出较为准确的预测。以上方法同样通过MATLAB编程实现。同时，为了将本文的研究成果推广，方便其他相关人员如应急决策人员的实际应用，本文以前文中提到的MATLAB算法为软件计算核心，并在Visual C++平台下设计用户界面，编写了河流污染物质扩散模拟及污染源重建软件，用户通过该软件，只要输入相关参数设定河岸及河底形状、弥散系数等相关扩散参数、污染源参数、以及模拟模型的设定参数，就可实现对河流污染物质扩散的一维、二维模拟；并且可以通过输入一定数量的河流下游监测数据实现污染源泄漏时间、地点和污染源强度等参数的估计，计算结果均以图形的直观方式显示。在已知污染源的情况下，可采用本文给出的扩散模型模拟河流下游污染物质浓度随时间、地点的变化情况；相反，在污染源未知而拥有一定监测数据的情况下，可以采用本文提出的河流污染源重建技术估计污染源的泄漏时间、位置、强度等参数。