CN106777987A - 基于水动力、水质和som的河流水量聚类及水质评价方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于水动力、水质和SOM的河流水量聚类及水质评价方法，首先收集河流的各项资料数据，输入水动力模型和水质模型中，得到河流的各节点的水动力数据以及各节点的污染浓度时间序列。然后将每个时刻河流流量数据输入SOM神经网络，得到合理分类的n×n种模式，这n×n种模式组合在一起得到河流流量的拓扑图。然后根据流量的聚类结果，继续利用SOM神经网络对各节点的污染浓度时间序列结果进行特征提取，得到各污染源对于河流污染分布的拓扑图，通过拓扑图得到污染源在一维河道的污染模式分类。本发明可以对一维河流的水量以及水质进行评价，并将结果可视化表示。
Description
技术领域
本发明涉及一维河流流量及水质评价技术领域，具体是涉及基于水动力、水质和SOM的河流水量聚类及水质评价方法。
背景技术
随着人们对水资源环境的日益重视，水质的评价方法也多种多样，如传统的模糊综合指数法、灰色评价法，以及具有很强的自学习、自适应能力的BP神经网络。传统的模糊综合指数法、灰色评价法需要精确的数学模型来进行描述，针对水系统中存在的复杂非线性关系和不确定性因素，很难真实模拟水环境系统的非线性变化过程；BP神经网络法具有表示任意非线性关系和很强的自学习、自适应能力，可以对简单的非线性作用函数的复合进行映射，在评价水质时可以很好的解决水系统中的非线性关系和不确定因素，但是不适合用于对复杂多变的水环境系统进行评价和分类研究，而且往往没有考虑到河流的污染排放源的位置及排放量对河流水质的影响。由于无法提供非常准确节点的水质信息，使得河流的治理的效率不够高。
而基于水动力、水质模型和SOM神经网络的方法则可以很好地解决这些问题，首先水动力、水质模型可以产生大量的河道流量数据和各节点的污染浓度时间序列结果，可以作为SOM模型的网络训练样本，使得网络输出更加准确。SOM神经网络在无监督、无先验知识的状态下对样本进行自组织、自学习，实现对样本的评价与分类的特点则可以很好的适用于复杂多变的水环境系统。
发明内容
本发明的目的在于提供一种可以很好地评价河流各节点的流量及水质评价的方法，可以得到河流中各节点的水质情况。
本发明的技术方案是：基于水动力、水质和SOM的河流水量聚类及水质评价方法，包括水动力模型、水质模型和SOM神经网络三大部分；
所述水动力模型、水质模型用于构建所研究河流流量及污染浓度时间序列，分别由Sant-Venant方程和对流扩散方程建立，用于分析一位河道的水动力、污染物分布状况，具体包括如下步骤：
1)搜集所研究河流的流量资料、水位资料、河流底高程资料及单位污染负荷资料等数据；
2)将这些资料数据输入水动力模型中，模拟得到河流的水动力情况(河流流量时间序列)，并利用现有的水文站资料进行验证，经验证准确后将数据导出；
3)将搜集的单位污染负荷资料输入水质模型，构建一维河道的水质模型，并将模拟的河流各节点的污染浓度时间序列结果导出；将河流的污染排放源的位置及排放量考虑在内；
所述SOM神经网络模型用于将水动力模型、水质模型得到的河流流量时间序列及各节点的污染浓度时间序列进行聚类分析并作出评价，具体为：将水动力模型得到的河流流量数据输入SOM神经网络中，按照每个时刻流量在河道上的分布相似性进行聚类，得到一个合理分类的n×n的SOM拓扑图，总计n2个流量模式，每种模式代表了不同的河流流量模式，该图可以表示河流节点的河床高程及流量；再将水质模型得到的污染浓度时间序列数据用与流量同样的聚类结果进行特征提取，得到河流的各污染源污染分布拓扑图。
进一步地，利用水动力模型及水质模型得到大量的高维度流量数据及污染浓度时间序列。
进一步地，将河流的流量与水质相结合，首先用SOM对水动力(水量序列)的聚类，然后根据这个聚类结果，对相同时间点水质序列进行分类，得到水质时间序列聚类结果，即n×n种；当确定了河道水动力状况的模式之后，可以确定污染源在河道内形成的污染带状态。
进一步地，将河流看作一维的，可以评价河流的污染排放源的位置及排放量对河流水质的影响。
本发明的有益效果是：本发明方法可以得到大量的高维度流量数据及污染浓度时间序列，而且可以评价河流的污染排放源的位置及排放量对河流水质的影响，并且可以在河流的各节点处表示模型所得水质评价结果。所得结果用图的形式进行表示，使得评价结果与可视化达到统一。
附图说明
图1是Abbott格式水位点、流量点交替布置图。
图2是SOM对河流流量序列的空间分类图。
具体实施方式
首先搜集淮河干流的流量资料、水位资料、河流底高程资料及单位污染负荷资料等数据，将所研究河流进行概化，建立河流的动力模型和水质模型，对河流的水动力状况以及各污染源对河流的污染负荷状况进行模拟。
1.水动力模型的建立：该模型使用隐式有限差分法对河流和海岸的不稳定水流进行求解。其控制方程为Sant-Venant方程组：
式中：X–距离；t–时间坐标；A–过水断面面积；Q–流量；h–水位；q–旁侧入流量；n–河床糙率系数；F–水力半径；g–重力加速度。
利用Abbott六点隐式格式离散上述控制方程组，该离散格式在每一个网格节点并不同事计算水位和流量，而是按顺序交替计算水位和流量，分别为称为h点和Q点(如图1所示)。
该格式为无条件稳定，可以在相当大的Courant数下保持计算稳定，可以取较长的时间步长以节省计算时间。
然后根据河床高程、水位和流速等初始条件以及上边界采用进口断面流量过程、下边界采用出口断面水位过程等边界条件求出定解。接下来需要对模型进行水位验证，该步骤可以使用某一节点的水文站资料进行对比验证。
水动力模型的计算结果包括三个方面：干流断面的水位情况、流量情况，以及流速分布情况。
2.水质模型的建立：水质模型对水体中的可溶性物质和悬浮物质对流扩散过程进行模拟的工具，它根据水动力模型产生的水动力条件，应用对流扩散方程进行计算，可以设定一个恒定的衰减常数模拟非保守物质，模拟物质在水体中的对流扩散过程，其基本方程为：
式中：C–污染物浓度，mg/L；D–污染物弥散系数；A–断面过水面积，m2；Q–流量，m3/s；K–降解系数，s-1；C0–污染物的点源浓度，mg/L；q–污染物的点源流量，m3/s；x–空间步长，m；t–时间步长，s。
然后确定研究河流的污染物种类及源强，计算各污染来源下的污染物浓度分布情况。依据此分布情况，可计算各污染源对流域的污染负荷。
水质模型的计算结果为所研究河流的污染物随时间的变化序列。
3.SOM神经网络模型：由输入层、映射层组成。输入层神经元个数为m，本发明中m为流量数据的时间点数。竞争层是由n×n个神经元组成的二维平面阵列，输入层与竞争层各神经元之间实现全连接。n经过具体的对比测试确定，以达到分类最优化。
SOM神经网络模型就是将水动力、水质模型得到的河流流量时间序列及各节点的污染浓度时间序列进行聚类分析并作出评价。
首先将水动力模型得到的大量的高维度的流量时间序列输入SOM中作为初始数据，然后利用SOM的分类技术将这些数据根据它们的主要特征形成一个拓扑图，得到合理分类的几种相似模式，每一类代表一种水动力状况下的流量分布模式。然后继续利用SOM神经网络用与流量同样的聚类结果对将水质模型模拟得到的各节点的污染浓度时间序列结果进行特征提取，得到各污染源对于河流污染分布的拓扑图。SOM神经网络可以得到n×n中河流流量和水质结果。
这n×n种SOM聚类结果，代表了河流的n×n种典型的流量模式，因为原始的流量数据采集时段较长，所以结果具有代表性。在各典型流量模式下，污染源在河流产生的污染分布状态也各不相同。结合水质模型的结果，就可对淮河各流量模式下的污染状况进行分析。根据得到的结果便可以确定污染源在一维河道的污染模式分类，即在此河道的各个水动力状况下，该污染源的污染模式为n×n中的一个。当确定了河道水动力状况的模式之后，可以知道污染源在河道内形成的污染带状态。
以上述依据本发明的理想实施例为启示，通过上述的说明内容，相关工作人员完全可以在不偏离本项发明技术思想的范围内，进行多样的变更以及修改。本项发明的技术性范围并不局限于说明书上的内容，必须要根据权利要求范围来确定其技术性范围。
Claims (4)
1.基于水动力、水质和SOM的河流水量聚类及水质评价方法，其特征在于，包括水动力模型、水质模型和SOM神经网络三大部分；
所述水动力模型和水质模型分别由Sant-Venant方程和对流扩散方程建立，用于分析一位河道的水动力、污染物分布状况，具体包括如下步骤：
1)搜集所研究河流的流量资料、水位资料、河流底高程资料等数据；
2)将这些资料数据输入水动力模型中，模拟得到河流的水动力情况(河流流量时间序列)，并利用现有的水文站资料进行验证，经验证准确后将数据导出；
3)将搜集的单位污染负荷资料输入水质模型，构建一维河道的水质模型，并将模拟的河流各节点的污染浓度时间序列结果导出。
所述SOM神经网络用于将水动力模型、水质模型得到的河流流量时间序列及各节点的污染浓度时间序列进行聚类分析并作出评价，具体为：将水动力模型得到的河流流量数据输入SOM神经网络模型中，按照每个时刻流量在河道上的分布相似性进行聚类，得到一个合理分类的n×n的SOM拓扑图，总计n2个流量模式，每种模式代表了不同的河流流量模式，该图可以表示河流节点的河床高程及流量。再将水质模型得到的污染浓度时间序列数据用与流量同样的聚类结果进行特征提取，得到河流的各污染源污染分布拓扑图。
2.根据权利1所述的基于水动力、水质和SOM的河流水量聚类及水质评价，其特征在于：利用水动力模型及水质模型得到大量的高维度流量数据及污染浓度时间序列。
3.根据权利1、2所述的基于水动力、水质和SOM的河流水量聚类及水质评价方法，其特征在于：将河流的流量与水质相结合，首先用SOM对水动力(水量序列)的聚类，然后根据这个聚类结果，对相同时间点水质序列进行分类，得到水质时间序列聚类结果，即n×n种；当确定了河道水动力状况的模式之后，可以确定污染源在河道内形成的污染带状态。
4.根据权利1所述的基于水动力、水质和SOM的河流水量聚类及水质评价方法，其特征在于：将河流看作一维的，可以评价河流的污染排放源的位置及排放量对河流水质的影响。
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| GR01 | Patent grant | ||
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