CN108573302A - 一种流域面源污染负荷模拟及最佳管理措施优化方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种流域农业面源污染控制的最佳管理措施优化方法及装置，其中，方法包括：建立HSPF模型估算流域农村面源污染负荷，预测流域面源污染负荷的未来变化趋势规律。定量分析土地利用变化与面源污染的关系，探究土地利用覆盖变化的主要生态环境效应、单位各地类的污染负荷量以及不同地类对面源污染的贡献量。采用蚁群－粒子群混合算法对模型进行求解构成目面源污染控制的最佳管理措施的最优化配置方案。
Description
技术领域
本发明涉及蚁群算法与面源污染控制相耦合的技术领域，特别涉及一种流域面源污染负荷模拟及最佳管理措施优化方法。
背景技术
面源污染也称为非点源污染、扩散污染。它是指在工农业生产与人们日常生活当中，农村家畜粪便、水产养殖饵料药物、氮磷等营养物质、城市生活垃圾、农田中的化肥、 重金属及其他有毒或有机物等溶解性或固体污染物，从非特定地点，通过在大面积降水、径流冲刷、土壤渗透、大气沉降等，汇入受纳水体而引起的水体污染。由于面源污染的随机性强、范围广、滞后性、监测难度大，农村面源污染是世界公认的水体污染治理的最大难题之一。我国农村面源污染程度之深、范围之广和潜在压力之大，远超其他国家。
随着人口增长和社会发展，由面源污染导致的水污染问题已成为全球面临的主要环境问题之一。研究表明，在美国，面源污染已经成为环境污染的第一因素，大约60%的水资源污染起源于面源污染；面源污染对欧洲国家污染总量的贡献率在50%以上；在挪威，受人类活动影响的农业面源污染是导致地表水富营养化和水质下降主要原因；类似的水污染源变化发展趋势也发生在世界其他地方。在中国水体污染严重的流域，农田、农村畜禽养殖和城乡结合部的生活排污是造成水体氮、磷富营养化的主要原因，其贡献率大大超过来自城市生活污水的点源污染和工业的点源污染。不同的土地利用和管理模式所造成的土壤侵蚀和营养物的流失往往是造成流域的大面积面源污染的原因。国内外大量研究表明，土地利用类型对流域水量水质有着剧烈影响，集水区内人类的任何活动，在没有适宜的保护措施条件下进行，可能产生集水区的面源污染。因此，系统研究农村面源污染的防治、管理和提出完善水服务功能的土地利用方式和管理模式对于进一步提高流域水环境质量、增强流域生态环境持续发展具有重要的科学与现实意义。
2011年锦绣川被水利部确定为国家级重要饮用水源地，是济南市重要饮用水水源地之一。当前，锦绣川流域主要存在水土流失、水质恶化等生态环境问题。流域内较强水土流失面积占总面积的26.77%，进入汛期后，水土流失加剧，造成水库淤积、库容减少、水体富营养化日趋严重。上游农田施用化肥，随河水进入水库，加上流域内居民生活污水、养殖废水排放，导致水库氮磷等污染物质数值偏高，水库水质下降，且污染有逐渐加剧的趋势。本发明通过统计资料、社会调查与水质监测获得的资料，利用HSPF软件对锦绣川流域面源污染特征及面源污染负荷模拟展开研究；在此基础上，建立流域面源污染负荷与土地利用变化之间的联系，分析面源污染对土地利用变化的响应特征，提出流域各土地利用类型最佳管理模式，为该流域水生态与水环境保护提供理论及技术支撑。
发明内容
本发明实施例的主要目的在于构建一种流域面源污染负荷模拟及最佳管理措施优化方法，以求解多目标优化问题，以蚁群-粒子群混合算法提高优化效益的基础上极大的缩短优化运算时间。
本发明解决其技术问题所采取的技术方案是：一种流域面源污染负荷模拟及最佳管理措施优化方法，其特征是，包括以下步骤：
为实现上述目的，本发明提供了一种流域面源污染负荷模拟及最佳管理措施优化方法，包括：
可选的，在本发明一实施例中，所述最佳管理措施的优化动态数据库的建立方法包括：
确定目标区域的农业面源污染控制的关键源区；
根据经验信息确定所述关键源区对应地最佳管理措施；
对所述水文响应单元的土地利用类型的代码进行识别，根据识别结果查找对应土地利用类型的所述关键源区的最佳管理措施的参数文件；
在所述参数文件中对模拟所述最佳管理措施时需要调整的参数进行自动修正；
HSPF模型利用修正后的参数文件中的参数对所述最佳管理措施的运行机制进行模拟，获得所述最佳管理措施的年度单位面积污染负荷数据；
根据所述最佳管理措施的生命周期确定所述最佳管理措施的单位面积总成本；
根据所述最佳管理措施的年度单位面积污染负荷数据和单位面积总成本构建最佳管理措施的优化动态数据库。
可选的，在本发明一实施例中，所述目标函数的表达式为：
F(X)=opt{f 1(X), f 2(X), f 3(X)}
式中：X为决策变量；f 1(X), f 2(X), f 3(X)分别为社会效益目标、经济效益目标和生态环境效益目标。
社会效益目标。社会效益目标一般较难衡量，在实际问题中常通过具体指标来反映社会效益目标，本研究水资源配置是在满足需水的前提下实现节水目的，而人均粮食占有量是衡量节水的重要指标，因此本研究以各水平年各子区人均粮食占有量最大作为社会效益目标，即：
max f 1(X)=max∑I i=1(Fi/Pi)
式中：Fi为i子区的粮食产量，kg；Pi为i子区的人口，人。
经济效益目标。以不同水平年各子区供水净效益最大作为经济效益目标，即：
式中bij为i子区j用户的用水效益系数，元/m3；cij为i子区j用户的供水量费用系数，元/m3；xij k为水源ｋ向子区i用户j的供水量，/m3；λij为i子区j用户的用水公平系数；ωi为i子区的权重系数。
生态环境效益目标。研究区污水中重要污染物COD排放量最小， 即:可选的，在本发明一实施例中，所述目标函数的约束条件为：
式中dj为用户j排放废水中污染物的质量浓度，mg/L。pij为i子区j用户的污水排放系数。
可选的，在本发明一实施例中，所述目标函数单元构建的目标函数的约束条件为：
供水能力约束。水源k向子区i用户j供水总量之和应小于最大可供水量，有：
式中：T max为最大可供水量。
需水量约束。表达式为：
式中：W i min为子区i的最低需水量。
（３）污水排放的水质及总量约束。表达式为：
式中：dj为用户j排放废水中污染物的质量浓度；d0 j为用户j污染物 COD达标排放的规定质量浓度。
式中：W 0为污水排放总量的最大允许值。
非负约束。表达式为：
对应地，为实现上述目的，本发明还提供了一种面源污染控制的最佳管理措施优化方法，包括：
蚁群获取单元，获取初始蚁群规模，调节信息素浓度参数，可见度相对重要性参数，最大迭代次数取。
评估单元，用于利用所述最佳管理措施的优化动态数据库中的参数，根据目标函数对所述种群进行评估；
蚁群－粒子群混合运算单元，将２种算法融合提出蚁群－粒子群混合算法，以求解多目标优化问题为面源污染程度模拟提供支撑，提供最佳管理措施优化方法。
优化结果确定单元，用于根据最终评估结果把生活、工业、农业和生态用水与该区的总供水量较配置前比较，判断该区的面源污染程度，同时，判断该区的社会、经济和生态环境综合效益。
可选的，在本发明一实施例中，所述优化装置还包括优化动态数据库构建单元；其中，所述优化动态数据库构建单元包括：
关键源区确定模块，用于确定目标区域的农业面源污染控制的关键源区；
最佳管理措施确定模块，用于根据经验信息确定所述关键源区对应地最佳管理措施 ；
最佳管理措施的参数确定模块，用于对所述水文响应单元的土地利用类型的代码进行识别，根据识别结果查找对应土地利用类型的所述关键源区的最佳管理措施的参数文件；
修正模块，用于在所述参数文件中对模拟所述最佳管理措施时需要调整的参数进行自动修正；
年度单位面积污染负荷数据确定模块，用于HSPF模型利用修正后的参数文件中的参数对所述最佳管理措施的运行机制进行模拟，获得所述最佳管理措施的年度单位面积污染负荷数据；
上述技术方案具有如下有益效果：
本技术方案能够在特定区域气候、土地利用、土壤类型以及地形因素的影响下，针对流域农业面源污染的关键源区来布设最佳管理措施以实现成本效益最优化，提高流域水环境管理的成效。
附图说明
图1一种流域面源污染负荷模拟及最佳管理措施优化方法技术路线图；
图2为本实施例的实施流程图；
图3为蚁群－粒子群混合算法流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。
根据本发明的实施方式，提出了一种流域农业面源污染控制的最佳管理措施优化方法及装置。
下面参考本发明的若干代表性实施方式，详细阐释本发明的原理和精神。
本技术方案的工作原理为：本技术方案在流域农业面源污染控制中，考虑污染发生的尺度效应，针对适合研究区域的污染特征的最佳管理措施，采用HSPF模型构建动态评估数据库，并结合蚁群算法，基于不同最佳管理措施的费用-效益的多目标优化，筛选目标区域的流域农业面源污染控制的成本-效益最优组合方案，为构建适用于我国人多地少现状国情的流域农业面源污染控制的最佳管理措施体系的提供切实可行的思路，同时在技术层面，相较于其他算法，能够大量的缩减优化算法的运行时间，具有较高的应用价值。
锦绣川流域水质调查与分析
以水质代表断面锦绣川水库测站资料为基础，分别在流域内的白云、纸坊、九曲、黄钱、云河和石门布设6个采样点，分析溶解氧、总氮、总磷、COD、硝态氮、氨态氮等各项水质指标，并对各项指标进行时间与空间变化分析，评价研究区水质。
水质监测
在水质评价中，除参考水质监测资料外，在流域支流入口处合理布设采样点，进行水质指标的测定。主要检测的指标有总氮、氨氮、硝态氮、总磷、化学需氧量等，对应的测定方法为过硫酸钾氧化-紫外分光光度法（HJ 636-2012）、纳氏试剂分光光度法（HJ-535-2009）、紫外分光光度法（HJ/T 346-2007)、钼酸铵分光光度法（GB 11893-89）和快速消解分光光度法（HJ/T 399-2007)。枯水期，若采样点无水，可采集土壤，通过土壤浸提液进行测定，测定方法参考《土壤农业化学分析方法》。
基于HSPF模型的面源污染负荷模拟研究
在资料收集、实地野外调查的基础上，获得多年降雨、蒸发、气温、地温等水文气象资料、水质监测数据、DEM图、土壤类型图、土地类型图等构建HSPF模型运行所必需的空间数据库和属性数据库，完成研究区域的子流域划分。采用干扰分析法进行参数的敏感性分析，相对误差 RE、Nash-Sutcliffe 效率系数（Ens）方法对模型进行率定和验证，完成研究区面源污染负荷，模拟预测未来30年污染负荷变化趋势。
土地利用变化对非点源污染的响应分析
首先，基于空间统计分析和景观格局指数等方法，探讨研究区1986-2014年年间的土地利用变化的驱动机制及其演化趋势。其次基于1996、2002、2009和2014年四期土地利用数据，利用校准验证后的HSPF模型分别对各期土地利用现状下的非点源污染负荷进行模拟。最后，采用典范对应分析和通径分析等统计学方法探讨土地利用变化的生态环境效应、土地利用变化与非点源污染负荷的关系。
面源污染控制的土地利用最佳管理模式研究
对不同情景下的氮磷负荷量进行模拟，分析对比不同土地利用方式对面源氮磷污染的影响，计算出各最佳管理措施对面源污染负荷的削减量，结合各措施的经济成本、流域自然地理条件以及面源污染的分布情况，提出研究区面源污染防治的最佳管理措施。
如图2而所示为本发明的基本实施流程图。
在本发明一实施例中，所述目标函数的表达式为：
F(X)=opt{f 1(X), f 2(X), f 3(X)}
式中：X为决策变量；f 1(X), f 2(X), f 3(X)分别为社会效益目标、经济效益目标和生态环境效益目标。
社会效益目标。社会效益目标一般较难衡量，在实际问题中常通过具体指标来反映社会效益目标，本研究水资源配置是在满足需水的前提下实现节水目的，而人均粮食占有量是衡量节水的重要指标，因此本研究以各水平年各子区人均粮食占有量最大作为社会效益目标，即：
max f 1(X)=max∑I i=1(Fi/Pi)
式中：Fi为i子区的粮食产量，kg；Pi为i子区的人口，人。
经济效益目标。以不同水平年各子区供水净效益最大作为经济效益目标，即：
式中bij为i子区j用户的用水效益系数，元/m3；cij为i子区j用户的供水量费用系数，元/m3；xij k为水源ｋ向子区i用户j的供水量，/m3；λij为i子区j用户的用水公平系数；ωi为i子区的权重系数。
生态环境效益目标。研究区污水中重要污染物COD排放量最小， 即:可选的，在本发明一实施例中，所述目标函数的约束条件为：
式中dj为用户j排放废水中污染物的质量浓度，mg/L。pij为i子区j用户的污水排放系数。
可选的，在本发明一实施例中，所述目标函数单元构建的目标函数的约束条件为：
供水能力约束。水源k向子区i用户j供水总量之和应小于最大可供水量，有：
式中：T max为最大可供水量。
需水量约束。表达式为：
式中：W i min为子区i的最低需水量。
污水排放的水质及总量约束。表达式为：
式中：dj为用户j排放废水中污染物的质量浓度；d0 j为用户j污染物 COD达标排放的规定质量浓度。
式中：W 0为污水排放总量的最大允许值。
非负约束。表达式为：
为解决流域农村面源污染及其生态问题提供了技术支撑，这对我国水资源管理、环境保护及社会发展具有极其重要的实际应用价值。经过多年发展，面源污染研究的内容愈加广泛，从面源污染的特征、类型、形成机理与研究方法到模型模拟定量测算国内外已有了大量研究，但是国内对更进一步的土地利用生态效应与流域面源污染之间的关系关注不足。面源污染物的迁移过程本身就是一个随机性强、难监测的过程，从研究区水质监测与动态模拟、土地利用变化下研究流域面源污染，更有助于我们掌握流域污染负荷动态变化，在流域的治理与生态建设等方面都有着重要参考价值。本发明便是基于HSPF模型来模拟锦绣川流域农村面源污染的发生、发展的时空分布规律，在对研究区面源污染负荷的定量评价与预测的基础上，进一步探究土地利用与面源污染的关系，提出该流域最佳管理措施。
Claims (3)
1.一种流域面源污染负荷模拟及最佳管理措施优化方法，其特征是，包括以下步骤：
步骤1：流域水质调查与分析；
步骤2：水质监测；
步骤3：基于HSPF模型的面源污染负荷模拟研究；
步骤4：土地利用变化对非点源污染的响应分析；
步骤5：蚁群-粒子群混合算法进行分析计算；
步骤6：面源污染控制的土地利用最佳管理模式研究。
2.根据权利要求1所述的流域面源污染负荷模拟及最佳管理措施优化方法，其特征在于：步骤4中在本发明一实施例中，所述目标函数的表达式为：
F(X)=opt{f 1(X), f 2(X), f 3(X)}
式中：X为决策变量；f 1(X), f 2(X), f 3(X)分别为社会效益目标、经济效益目标和生态环境效益目标。
3.步骤4中所述目标函数单元构建的目标函数的约束条件为：
供水能力约束，水源k向子区i用户j供水总量之和应小于最大可供水量，有：
式中：T max为最大可供水量
需水量约束，表达式为：
式中：W i min为子区i的最低需水量
污水排放的水质及总量约束，表达式为：
式中：dj为用户j排放废水中污染物的质量浓度；d0 j为用户j污染物 COD达标排放的规定质量浓度
式中：W 0 为污水排放总量的最大允许值
非负约束，表达式为：
。
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