【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及污染物模拟领域，具体提出一种基于普适似然不确定性算法和动态更新的突发性水污染事故预警方法。
技术介绍
河流、湖泊以及水库是人类重要的淡水生态资源，沿江临湖地区也通常是人类活动频繁和各种生物生息繁衍的重要区域。然而，随着经济的高速发展，人类的生产和生活活动对水资源安全造成了严重影响，这引发了众多经济问题和社会问题。目前，尚无有效手段彻底阻止人类活动对于水环境的恶劣影响，在今后相当长的时间范围内，水环境问题仍将是我们不得不面对的突出问题。在众多水环境问题中，河流突发污染事故是一类发生频率高，危害性严重的事故。河流突发污染事故通常具有以下特征：突发、不易预知，不确定性高以及危害巨大等，这使得突发污染事故发生后的水质预测工作和应急处理工作充满困难。为使应急决策者更好地应对突发污染事故，对事故发生后污染物浓度时空变化规律的描述显得尤为重要。污染事故的发生、发展以及演变具有很大的不确定性，主要表现为：(1)发生时间、空间的不确定性；(2)污染物的不确定性；(3)事故流域特性的不确定性；(4)污染方式的不确定性；(5)事故记录数据的不确定性等。这些不确定性的客观存在为污染物浓度的预测工作带来了困难和挑战。确定性水质模型虽然理论系统完善、甚至可以准确细致地表现污染物迁移扩散过程，但由于河流环境本身的复杂性使得机理建模很难准确，而初始条件和水文数据又很难全面获知，再加上模型参数的率定工作很难进行，尤其是突发污染事故要求模型尽快给出预测数据，使得短期建立起优秀的确定性水质模型变得非常困难。在这样的背景下，随着不确定性理论研究的逐步成熟，不确定性水质模型逐渐成为...
【技术保护点】
一种基于模型参数不确定性的河流突发污染事故动态预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.不确定性参数组的生成；S2.模拟预测：利用S1中不确定性参数值和初始断面污染物浓度计算事故点以后各断面各时刻的污染物浓度值；S3.似然值计算：选取似然函数计算S2中污染物浓度值所对应的似然值；S4.概率密度函数计算：利用S3中的似然值估算出在模型预测结果的不确定范围，扩展到事故发生以后的整个事件维度获得模型预测结果的不确定性区间；S5.利用实测浓度数据比较模拟预测结果后作出判断，如果实测浓度数据与模拟预测结果之间具有误差，则进入S2，重复上述步骤，得到更新的预测结果；如果实测浓度数据与模拟预测结果相符，则结束。
【技术特征摘要】
1.一种基于模型参数不确定性的河流突发污染事故动态预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.不确定性参数组的生成；S2.模拟预测：利用S1中不确定性参数值和初始断面污染物浓度计算事故点以后各断面各时刻的污染物浓度值；S3.似然值计算：选取似然函数计算S2中污染物浓度值所对应的似然值；S4.概率密度函数计算：利用S3中的似然值估算出在模型预测结果的不确定范围，扩展到事故发生以后的整个事件维度获得模型预测结果的不确定性区间；S5.利用实测浓度数据比较模拟预测结果后作出判断，如果实测浓度数据与模拟预测结果之间具有误差，则进入S2，重复上述步骤，得到更新的预测结果；如果实测浓度数据与模拟预测结果相符，则结束。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的S1步骤中，根据模型的不确定性参数，并确定其初始分布；对于选定的河流突发污染事故模型，模型的不确定性参数为E，u，k，其中E为纵向弥散系数，u为纵向水流流速，k为综合衰减速率系数，E，u，k的初始分布取均匀分布，根据历史数据和相关经验分别确定E，u，k的参数取值范围，然后按照蒙特卡罗方法随机获取E，u，k的组合θ，θ表示如下：θ＝[RandE,Randu,Randk] (1)式中，Rand代表对模型参数按照其分布进行随机取值。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，将初始断面各时刻的污染物浓度值和参数组θ代入公式(2)，迭代算得事故点以后各断面各时刻的污染物浓度值，代入不同参数组θi(i＝1，2，…，N)，N为蒙特卡罗模拟次数，分别获得与其对应的各断面各时刻的污染物浓度值序列，再利用蒙特卡罗方法进行统计得到河流中任意位置、任意时刻的污染物浓度值分布，即概率密度函数； C i j + 1 = C i j + ( E i C i + 1 j + C i - 1 j Δx 2 + u i C i - 1 j Δ x ) Δ t - ( E i 2 C i j Δx 2 + u i C i j Δ x + k i C i ...
【专利技术属性】
技术研发人员：侯迪波，许乐，刘勋，王柯，刘景明，黄平捷，张光新，张宏建，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：浙江;33
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