基于逆向概率密度函数的污染源重构研究

• 作 者: 廖锡健
• 机 构: 浙江大学
• 出 处: 浙江大学
• 发表日期: 2012年期
• 关键词: 水体污染 逆向概率 测点浓度 重构污染源 数学模型

水体污染已经成为人类生活中日益严重的社会问题，破坏了水生态的平衡，危害着人类的健康，对全球的可持续发展带来了负面影响。工业废水、生活污水的不规范排放，给污染监测和控制带来许多难处。水体污染事件一旦发生，污染物会迁移和扩散，一定时间内能够在设置的测点监测到污染物，获得该测点处污染物的浓度变化。如何根据测点污染物的浓度数据来分析未知污染源的特性，对水污染控制具有重要的意义。　　
逆向概率密度函数，表述了测点的污染物浓度与未知污染源总质量的比例关系，对污染源的重构提供了理论支持。本文根据测点浓度与逆向概率密度函数的关系，推导出求解浓度的方法；然后，给出了基于这种方法重构污染源的数学模型；最后，对形成的重构方法进行了一维点源的释放过程和二维瞬时污染团的分析研究：　　
(1)一维点源的释放过程：污染源假定为随时间连续释放型，重构了正态函数波式和矩形函数波式的污染源，评价重构方法的效果，分析该方法对测点数目的依赖性。　　
(2)二维瞬时污染团：污染源假定为瞬时、小范围释放型，对污染团的位置和尺寸进行了重构，另外给测量浓度加入随机噪声，分析此重构方法的抗噪声能力。