基于贝叶斯网络的流域污染源综合管理体系研究

The subject goal of The Twelfth Five-Year Guideline for National Environmental Protection is that reducing pollutant total amount, improving environment quality and preventing environment risk. Concentrating on these problems existing in the watershed pollution sources management，based on studying on the international management mode of pollution sources at present adequately，we choose the the watershed of Ashen river with complex pollution sources and serious pollution realities as our study object and begin the method system study of watershed pollution sources comprehensive management. This project will put forward a modeling method of Bayesian Network (BN) of comprehensive management of pollution sources from the view of overall watershed that can be generally used. By using computational intelligence to study the optimizing factors and strategies of watershed comprehensive management of pollution sources which can improve the reasoning ability and reliability of modeling, and combining Multi-objective Decision-making method and Bayesian Decision Network to establish the data base and method base of decision-making schemes and evaluation indexes, optimal management strategies for emission reduction of pollution sources will be further discussed and finally the digital platform system of pollution source comprehensive management of watershed of AShi River based on WebGIS will be built. The system will help to improve the academic and technical level of national water environment management, enhance the macro-control ability, and offer scientific and technological support and methods guarantee for the decision-making of watershed pollution source comprehensive management and emission reduction strategies of pollutant sources.

深化主要污染物总量减排，努力改善环境质量，防范环境风险是国家"十二五"环境保护规划的主体目标。本项目拟围绕当前我国流域环境管理实践中存在问题,在对国内外流域污染源管理模式充分调研的基础上，以我国目前污染源复杂且污染严重的阿什河流域为研究对象,开展流域污染源综合管理方法体系研究。提出建立流域全局角度下污染源综合管理模式的贝叶斯网络（BN）普适性建模方法，应用计算智能方法研究可提高模型推理能力和可靠性的流域污染源综合管理致优因素和策略，利用多目标决策法和贝叶斯决策网（BDN）建立决策方案和考核指标的数据库和方法库，进而探讨污染源排放削减最优管理策略，最终基于WebGIS研究建立阿什河流域污染源综合管理数字化平台系统。从而提高我国水环境管理理论与技术水平，增强国家的宏观调控管理能力，为流域污染源综合管理决策和污染源排放削减策略提供科技支撑和方法保证。

由于目前我国流域污染源综合管理和污染排放减量策略在解决日趋严重的水质恶化上的重要作用以及现有研究的落后与不足，本项目围绕当前我国流域环境管理实践中存在问题，以松花江哈尔滨段为研究区域，以污染严重的阿什河流域为主要研究对象, 开展流域污染源综合管理方法体系研究。根据污染源及监测站分布特点，将研究区域分为2个水质功能区SG1和SG2，调查分析每个水质功能区对河流水质造成影响的主要污染源的构成，咨询专家意见，合理的构建各污染源排放氨氮污染物源强与各水质监测断面氨氮污染物浓度之间的关系，以此建立贝叶斯污染源管理模型。分析氨氮降解系数在不同时间的变化特点，应用贝叶斯方法，估计出氨氮综合降解系数k一年内不同时期的后验概率，通过对k值数据分析得出结论：建议在实际应用中水质管理策略应分时期分别建立，即一年分为三个时期，分别为冬季（1-3月和12月）、夏季（6-9月）和其它时期（4-5月和10-11月），分别建立季节模型，采用季节型降解系数，用于污染源排放量的管理。为了实现对各污染源排放源强的精确管理，本研究利用不同时期的氨氮降解系数k对多污染源源强I的不确定性影响进行分析，得出2个结论：第一，总体来看，估计得到的源强值具有较强的季节性变化特点。第二，在同一时期，当k值变化时，源强的变化也很明显，可见I随k变化的敏感性较强，因此在实际的水质管理中，需要确定在不同k值时，源强的控制范围，以帮助管理者对水环境中发生的不确定性问题进行定量分析。在多污染源最优管理方法研究中，本研究提出了有效的管理方法。根据应用方法首先管理者不仅可以知道在既定水质目标下，各污染源的控制范围及对应概率；其次，还可以了解在管理过程中，多污染源之间的控制权重。这样管理者可以了解到在不同季节需要重点控制的污染源是哪个，便于有针对性的制定污染源控制和水质管理策略。例如在SG2段，阿什河和呼兰河是导致松花江干流下游水质变差的主要污染源，呼兰河的削减比例在夏季是最高的，而阿什河的削减比例在冬季和其它季节较高。为了使得该河段河流水质达标，必须控制区域内面源污染，减少化肥和杀虫剂的使用量，同时兴建处理水平达标的污水处理厂，接受附近的若干小点源污染。对于上述研究成果本项目建立了松花江哈尔滨段河流污染源综合管理数字化平台，该平台的应用可提高我国环境管理水平，为流域污染源综合管理决策和污染源排放削减策略提供科技支撑和方法保证。