海洋污染事故中基于马尔科夫过程的快速预测技术制造技术

本发明专利技术公开了一种海洋水质预测和马尔科夫过程技术领域的海洋污染事故中基于马尔科夫过程的快速预测技术，其步骤如下：(1)、对研究海域进行分区，根据海水周期性运动具有马尔科夫性将研究过程划分为相同时长的周期，用一定数量的粒子代表海洋中的污染物质，采用海洋数值模式中拉格朗日粒子跟踪方法对区域间的物质输运进行模拟；(2)、统计在不同分区内释放的粒子在不同的周期出现在各个分区的比例，求出该区域的马尔科夫概率转移矩阵；(3)、根据马尔科夫概率转移矩阵预测研究水域的水体交换或污染物输运过程；本发明专利技术可以对研究区域的水体交换或者物质输运过程进行高效快速的预测。

Fast prediction technique based on Markov process in marine pollution accidents

The invention discloses a fast prediction technology of Markoff based on the process of a marine water quality prediction and Markoff process technology in the field of marine pollution accident, the steps are as follows: (1), to partition the study area, according to the periodic motion with seawater will study the Markoff process is divided into the same cycle time, with certain pollutants the number of particles represented in the ocean, the ocean numerical model of Lagrange particle tracking method for regional mass transport simulation; (2) particles, statistics released in different areas in different periods in each partition ratio, calculated the Markoff probability transfer matrix; (3), according to the Markoff probability transfer matrix prediction of water exchange or the water pollutant transport process; the invention of regional water exchange Or the material transport process is predicted efficiently and quickly.

【技术实现步骤摘要】
海洋污染事故中基于马尔科夫过程的快速预测技术
本专利技术涉及的是海洋水质预测和马尔科夫过程
，具体的说是一种海洋污染事故中基于马尔科夫过程的快速预测技术。
技术介绍
海洋中诸如溢油等突发污染事故的预测、预报问题是海洋环境科学研究的一个热点问题。研究海洋污染事故发生后海洋中物质的输运规律，是进行污染事故应急处置，污染事故后果评估的重要参考依据。目前，对于此类水质预测问题，大多采用数值模型模拟的方法，国内外已开发了许多复杂的三维海洋数值模型。由于水体流动的复杂性，通过数值模拟方法研究海洋中物质的输运，一个区域内的物质完全输运到其他区域需要非常长的时间，时间尺度从几天到几百年。如果完全用数值模型的方法模拟该过程需要消耗大量的计算资源。海洋中，周期性的潮流是驱动水体交换的主要的动力条件，在周期性动力条件下，区域间的水体交换可近似认为满足马尔科夫性，即：一个系统在某一时刻的状态仅由前一个状态决定，而与之前的所处状态无关。通过马尔科夫链构造概率传输矩阵，可极大节省物质输运的计算时间。
技术实现思路
本专利技术的目的在于针对现有技术的缺陷和不足，提供了一种海洋污染事故中基于马尔科夫过程的快速预测技术，可以对研究区域的水体交换或者物质输运过程进行高效快速的预测。为实现上述目的，本专利技术采用的技术方案是：海洋污染事故中基于马尔科夫过程的快速预测技术，其步骤如下：1、对研究海域进行分区，根据海水周期性运动具有马尔科夫性将研究过程划分为相同时长的周期，用一定数量的粒子代表海洋中的污染物质，采用海洋数值模式中拉格朗日粒子跟踪方法对区域间的物质输运进行模拟；2、统计在不同分区内释放的粒子在不同的周期出现在各个分区的比例，求出该区域的马尔科夫概率转移矩阵；3、根据马尔科夫概率转移矩阵预测研究水域的水体交换或污染物输运过程。本专利技术的有益效果为：(1)采用了统计的方法代替模型模拟，能够很好的节省计算资源和计算时间，对研究区域的水体交换和物质运输进行高效快速的预测。(2)事先求出近海重点区域的概率转移矩阵，无需再进行长时间的数值模拟，便能够直接对该区域的物质输运进行长周期的预测。具体实施方式为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合具体实施方式，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施方式仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。实施例：一种海洋污染事故中基于马尔科夫过程的快速预测技术，步骤如下：1、为了计算物质转移矩阵，将研究区域共分为N个分区，划分分区的个数依据研究情况和模型划分的时间步长而定。2、采用海洋数值模式对海洋中的动力场进行模拟，作为物质输运的动力条件，并将计算结果进行存储。3、对研究区域进行粒子输运的模拟。粒子追踪模型可采用任何具有粒子追踪功能的模型。在动力学模型运行稳定后，在各分区均匀释放粒子，开始模拟粒子输运扩散。选取一定的时间步长作为一个研究周期，按周期输出粒子的位置。时间步长应结合实际水文动力情况，若实际水文动力情况存在周期性，如潮汐，则时间步长应选取周期倍数，若水体流动接近恒定流，如湖泊、河流等，则需根据子区域划分的大小进行确定。4、根据每个计算周期的粒子输出结果，统计出在各个分区释放的粒子在每个周期存在于各个分区的比例。Pij为矩阵的第i行第j列的元素，表示在分区i的粒子到第k个周期转移到分区j的概率，则可以组成一个N×N的矩阵Pk，根据公式求出转移矩阵P。其中T为模拟的总时间步长个数。5、第(1)～第(4)步的结果在特定海域中是提前研究并在计算机系统中存储的，在污染事故发生后以备调用。6、污染事故发生后，根据要求确定预测时长，即确定计算周期k。根据已经存储的概率转移矩阵P,求出P的k次方,则Pk即为物质释放后第k个周期的转移矩阵。对应的第i行第j列的元素即为预测出的在区域i释放的粒子在经过k个周期后出现在j区域的物质的概率，通过分析Pk中的元素判断某一个分区是否被污染。7、若需要求出某个分区内的输入的污染物的总量，则需要知晓事故中污染物的排放量，假定aii为初始时刻分区i内污染物的数量，在转移矩阵前乘以矩阵A，便可以计算任意一个分区经过K周期后的污染物的数量。即：其中，A为对角矩阵矩阵，第i行第j列的元素为在第k个周期在i区域释放的物质在区域j的数量。如：某分区某时刻出现污染，经过k个周期后，分区j污染物的总量为矩阵的第j列元素求和，即：至此，可以通过存储在计算机系统内的概率传输矩阵P方便快捷地计算某分区内的污染物的数量，也可以根据污染物的总量除以水体的体积计算污染物的浓度。8、若考虑污染物的衰减，可在概率转移矩阵P前乘以一个修正系数作为衰减物质的转移矩阵Ps,Ps＝(1-Q)P，Q为此污染物在一个周期的衰减率。若物质是保守物质，则Q＝0。本具体实施方式能够很好的节省计算资源和计算时间，对研究区域的水体交换和物质运输进行高效快速的预测，能够直接对该区域的物质输运进行长周期的预测。对于本领域技术人员而言，显然本专利技术不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本专利技术的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本专利技术。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本专利技术的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本专利技术内。此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。本文档来自技高网...

【技术保护点】
海洋污染事故中基于马尔科夫过程的快速预测技术，其特征在于：步骤如下：(1)、对研究海域进行分区，根据海水周期性运动具有马尔科夫性将研究过程划分为相同时长的周期，用一定数量的粒子代表海洋中的污染物质，采用海洋数值模式中拉格朗日粒子跟踪方法对区域间的物质输运进行模拟；(2)、统计在不同分区内释放的粒子在不同的周期出现在各个分区的比例，求出该区域的马尔科夫概率转移矩阵；(3)、根据马尔科夫概率转移矩阵预测研究水域的水体交换或污染物输运过程。

【技术特征摘要】
1.海洋污染事故中基于马尔科夫过程的快速预测技术，其特征在于：步骤如下：(1)、对研究海域进行分区，根据海水周期性运动具有马尔科夫性将研究过程划分为相同时长的周期，用一定数量的粒子代表海洋中的污染物质，采用海洋数值模式中...

【专利技术属性】
技术研发人员：张学庆，赵杨，辛力，李庆臻，
申请(专利权)人：中国海洋大学，
类型：发明
国别省市：山东,37