[发明专利]大规模平面网格条件下污染物总量控制方法

说明书

本发明公开一种大规模平面网格条件下污染物总量控制方法，包括：确定污染物总量控制的范围、污染物；确定概化污染源、各概化污染源的分配量的最小值和最大值、水域水质浓度目标值；建立水质模型，计算污染源对应污染物在总量控制范围内的水质响应场；确定污染物总量分配的目标函数、约束条件并采用线性规划方法构建污染物总量分配模型，对该模型中冗余点的约束方程进行去除后，计算得到各个污染源分配负荷，并以该污染源分配负荷对污染源总量进行控制。本发明的大规模平面网格条件下污染物总量控制方法，可以提高大规模平面网格条件下污染物总量控制方法的适用性。

技术领域

本发明涉及水环境污染物总量控制方法，特别涉及大规模平面网格条件下污染物总量控制方法。

背景技术

自“六五”期间，我国将水环境污染物总量控制研究列入国家环保科技攻关项目以来，国家对污染物总量控制十分重视。“十二五”期间，环境保护部将化学需氧量和氨氮列入水环境污染物总量控制目标。国务院印发的《国家环境保护“十二五”规划》要求：“在已富营养化的湖泊水库和东海、渤海等易发生赤潮的沿海地区实施总氮或总磷排放总量控制。”可见，我国已逐渐步入到以总量控制为抓手，全面改善水环境质量的阶段。

水环境污染物总量控制，是指以实现特定范围水环境质量达标为目标，控制进入水体的污染物排放总量的过程。污染物总量控制必须首先进行污染物总量分配，以确定各污染源的允许排放量和削减目标，是进行污染物总量控制的关键步骤。污染物总量分配是根据污染源和水质的响应关系，在规定的水质浓度目标值和分配原则条件下，计算水环境污染物最大允许排放量的过程。由于海洋、河口和湖库等水体环境条件复杂，一般需要采用二维甚至三维数学模型建立污染源和水质之间的响应关系，单次计算时间较长；同时，由于污染物总量控制范围内污染源数量众多，优化计算所涉及的负荷分配变量(即优化变量)也较多。上述因素使得采用非线性优化方法进行污染物总量分配具有很大的计算复杂性，目前常见的一些优化方法如梯度法、遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法等，均难以解决水环境污染物总量分配的非线性优化计算。经验表明，当优化变量超过10个时，非线性优化问题的求解就已变得十分困难。而水环境污染物总量分配计算的污染源数量通常比较多，比如说几十个甚至上百个。由于水质模型复杂性导致单次计算时间较长，以及非线性优化技术在解决多变量优化计算时的困难，采用非线性优化方法进行水环境污染物总量分配优化计算几乎很难找到最优解，因而也无法通过该方法实现污染物总量控制。

线性规划方法是解决多变量优化问题的有效工具。一般情况下，水环境中污染源和水质响应关系可近似为线性响应，从而为采用线性规划方法进行污染物总量分配计算和控制提供了切实可行的解决办法。线性规划方法的理论基础是每一个污染源在计算区域形成独立的浓度场，计算区域总的污染物浓度为各个污染源响应浓度值的代数叠加。从水质模型的表达形式及应用实践来看，这一假设是在大多数情况下是成立的。

尽管采用线性规划技术可以在具有大量污染源负荷变量的条件下，精确求解各污染源最大允许排放量的最优解，但在大规模平面网格条件下，求解仍然十分困难。大规模平面网格是指控制水域水质控制网格数量众多、相邻网格关系复杂的网格。网格数量众多一般是指网格数量大于1万以上，相邻关系复杂是指网格之间没有明确相邻关系的非结构性网格。某些海域的计算网格往往达到上万个、甚至几十万个。以渤海为例，当模型步长取500m时，模型的计算网格达到137025个。这意味着线性规划的约束方程(约束条件的数学表达形式)也有上万个、甚至几十万个，如此庞大的约束条件给求解带来很大的困难。

结合污染物总量分配的具体技术问题，考虑到这一问题的特殊性，其具有不同于普通线性规划问题的特点，例如污染源的响应场具有以污染源为中心向距离更远的区域逐步衰减的特点，以及水环境功能划分同一片区的水域需达到同样的水质浓度目标值等，因此污染物总量分配模型的约束方程有相当一部分方程为冗余方程，如何有效地去除这些冗余方程，以线性规划方法实现大规模平面网格条件下的污染物总量控制，就成为本领域技术人员亟待解决的问题。

发明内容