CN110472763A - 一种污染物总量多目标优化分配方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种污染物总量多目标优化分配方法，包括：以行业年总产值和S最大以及行业新增处理污染物费用总和G最小为目标函数，以水环境质量约束、水资源合理利用约束、行业优化调整约束、行业分配容量非负约束作为四个约束条件，构建多目标行业总量优化分配模型，求解将目标函数由多目标转化为单目标，将非线性约束转化为线性约束后的优化问题，得到污染物总量多目标优化分配。形成针对多个行业综合性治理工程实施性的完整方法，系统直观的反映各行业总量优化分配结果的可行性，克服了优化分配方法在可行性方面存在的不足。
Description
技术领域
本发明涉及一种优化分配方法，特别是一种污染物总量多目标优化分配方法。
背景技术
污染物总量分配是将区域污染物允许排放量(水环境容量)按照一定的原则分配到各概化排污口的过程，也是“污染物总量控制”的关键技术环节；其实质是确定研究区域内的各排污单位利用水环境资源的权利及其对应的削减任务。污染物允许排放量(水环境容量)分配的常用方法有等比例分配法，优化分配模型法、层次分析法。其中等比例分配法由于其简单易行、效率较高，是现行总量控制管理中应用最为广泛的分配方法，但其有多排多分的弊端。层次分析法综合考虑了经济、社会及环境资源等多方面的影响因素，但在指标选择及权重赋值的过程中主观性仍难以避免，分配繁琐，不确定性较高。优化分配模型法通常采用线性规划方法来计算单一河道的水环境容量并进行总量分配，该方法根据约束条件，由系统自动调试，精准度较高，国外应用相对较多，如美国的最大日负荷总量TMDL，国内应用不是很广泛，计算条件的获取及可行性问题是制约其在国内应用的关键因素。
此外，我国学者多是基于“公平性、效益性、可行性”的分配原则，对点源污染负荷进行定量分配研究，对于不同行业污染负荷的分配研究相对较少，甚至在大多数研究中不予考虑。随着点源和面源治理到一定程度，流域各行业污染负荷占区域污染负荷总量的比重呈上升趋势，控制各行业污染，开展各行业污染协同影响的污染负荷定量分配研究，已成为我国流域水质进一步改善的关键任务。现有技术中也都是单一的行业水质达标的方法，综合各行业治理工程实施性的完整方法并没有形成。
发明内容
为克服现有技术的缺陷，本发明的目的在于提供一种污染物总量多目标优化分配方法，包括：
以行业年总产值和S最大以及行业新增处理污染物费用总和G最小为目标函数，以水环境质量约束、水资源合理利用约束、行业优化调整约束、行业分配容量非负约束作为四个约束条件，构建多目标行业总量优化分配模型，求解将目标函数由多目标转化为单目标，将非线性约束转化为线性约束后的优化问题，得到污染物总量多目标优化分配。
优选的，所述目标函数中所述行业年总产值总和S最大具体表示为：
式中：Xi表示行业i控制污染物优化排放量，单位为吨；
K1i表示行业i万元产值排放控制污染物量系数，单位为吨/万元；
i表示总量控制区域内行业类别。
优选的，所述目标函数中所述行业新增处理污染物费用总和G最小具体包括：所述多目标行业总量优化分配模型中假定生产规模保持不变，表示为：
式中：Pi表示行业i废水中控制污染物平均浓度指标，单位为吨/万吨；
K2i表示行业i处理单位体积废水费用系数，单位为万元 /万吨；
当行业控制污染物现状排放量Ci高于Xi时，G为正；当Ci低于Xi时，G 为负，所述多目标行业总量优化分配模型只考虑限制污染物排放量变化所产生的影响。
优选的，所述水环境质量约束具体包括：为保证区域水环境质量，各行业每年所排放控制污染物总量应不大于本区域控制污染物的环境容量QR，所述QR的单位为吨，Xi表示各行业每年所排放控制污染物量，
优选的，所述水资源合理利用约束具体包括：为保证当地水资源可持续利用，各行业每年所用新鲜水量总和应不大于当年本区域可供给行业生产的新鲜水资源量QG，所述QG的单位为万吨，
式中：K3i表示行业i万元产值新鲜用水量系数，单位为万吨/万元；
Xi表示各行业每年所排放控制污染物量；
Kli表示各行业每年所用新鲜水量。
优选的，所述行业优化调整约束具体包括：为保证区域行业布局结构科学合理，水环境容量、水资源得到优化配置，行业间的容量配额比应与水环境经济综合指数Ri其比例相近，相适应程度通过上下限两个调整系数控制，
式中：Kmin表示行业优化调整下限系数；
Kmax表示行业优化调整上限系数；
Ri表示水环境经济综合指数；
Xi表示各行业每年所排放控制污染物量。
优选的，所述行业分配容量非负约束具体包括：Xi＞0。
优选的，将目标函数由多目标转化为单目标包括目标函数转换为：
优选的，将非线性约束转化为线性约束后的约束条件为：
本发明的有益效果：形成针对多个行业综合性治理工程实施性的完整方法，系统直观的反映各行业总量优化分配结果的可行性，克服了优化分配方法在可行性方面存在的不足。
根据下文结合附图对本发明具体实施例的详细描述，本领域技术人员将会更加明了本发明的上述以及其他目的、优点和特征。
附图说明
后文将参照附图以示例性而非限制性的方式详细描述本发明的一些具体实施例。附图中相同的附图标记标示了相同或类似的部件或部分。本领域技术人员应该理解，这些附图未必是按比例绘制的。本发明的目标及特征考虑到如下结合附图的描述将更加明显，附图中：
附图1为根据本发明实施例的方法流程图；
附图2为根据本发明实施例的洛伦兹曲线图；
附图3为根据本发明实施例的1993～2006年苏州市工业COD排放量变化趋势图；
附图4为根据本发明实施例的1993～2006年苏州市工业COD排放强度变化趋势图；
附图5为根据本发明实施例的苏州市各行业生产总值-COD排放量洛伦兹曲线图。
具体实施方式
本实施例方法基于如下研究基本原理：
一、基尼系数
基尼系数的定义是在洛伦兹曲线的基础上提出的，洛伦兹曲线如图2。
用横轴代表人口累积百分比，用纵横代表收入累积百分比，实际收入分配曲线和收入分配绝对平等曲线之间的面积为A，实际收入分配曲线右下方面积为B，则基尼系数的定义式为：
基尼系数有多种计算方法，如直接计算法、回归曲线法、人口等分法、城乡分解法，叶礼奇提出了三角形面积法、弓形面积法，本实施例采用比较普遍使用的梯形面积法，将洛伦兹曲线下方的面积近似为若干梯形进行计算，其公式如下：
式中，Xi为评估指标的累计比例，％；Yi为污染物的累计比例，％；i 为分配对象数量。当i＝1时，(Xi-1,Yi-1)视为(0，0)。
二、多目标行业总量优化分配模型
1、行业水环境经济综合指数(R)
某行业的R可以用式描述：
R＝F(ec,en,r) (3)
式中：ec表示该行业经济方面的特征，en表示该行业环境方面的特征，r表示该行业资源方面的特征，F表示一组复杂的函数关系。
假定共选择m项指标作为R的影响因子，先将每项因子的实际值与区域社会平均值相除，得到单因子社会发展度，再运用数学方法调整m项因子对R的影响权重，综合计算得到R值。在行业总量优化分配模型中将R作为调整行业结构这一关键约束条件来加以使用。
2、模型结构
(1)目标函数
1)行业年总产值总和S(104元·a-1)最大：
式中：Xi—行业i控制污染物优化排放量，吨；
K1i—行业i万元产值排放控制污染物量系数，吨/万元；
i—总量控制区域内行业类别。
2)行业新增处理污染物费用总和G最小：本模型中假定生产规模保持不变，当行业控制污染物现状排放量Ci高于Xi时，G为正；当Ci低于Xi时，G 为负。本模型只考虑限制污染物排放量变化所产生的影响。
式中：Pi—行业i废水中控制污染物平均浓度指标，吨/万吨；
K2i—行业i处理单位体积废水费用系数，万元/万吨。
(2)约束条件
1)水环境质量约束：为保证区域水环境质量，各行业每年所排放控制污染物总量应不大于本区域控制污染物的环境容量QR(吨)。
2)水资源合理利用约束：为保证当地水资源可持续利用，各行业每年所用新鲜水量总和应不大于当年本区域可供给行业生产的新鲜水资源量 QG(万吨)。
式中：K3i—行业i万元产值新鲜用水量系数，万吨/万元。
3)行业优化调整约束：为保证区域行业布局结构科学合理，水环境容量、水资源得到优化配置，行业间的容量配额比应与水环境经济综合指数Ri其比例相近，相适应程度通过上下限两个调整系数控制。
式中：Kmin—行业优化调整下限系数；
Kmax—行业优化调整上限系数。
4)行业分配容量非负约束：
Xi＞0 (9)
(3)模型求解
为求解方便，本规划将目标函数由多目标转化为单目标，将非线性约束转化为线性约束，转化后模型形式如下：
约束条件为：
二、本实施例的实施结果
1、工业COD排放特征
(1)排放量与排放强度
根据《中国环境统计年报》、《苏州市环境状况公报》和《苏州统计年鉴》对苏州市1993～2006年间工业COD排放量和苏州工业产值数据统计，得出苏州市近年来工业COD年排放量和排放强度的变化趋势，分别见图3 和图4。
从图3中可以看出，1993～2006年14年间苏州市工业COD年排放量平稳中稍微增长，期间存在下降与上升的波动，1995～2001年期间工业 COD排放量波动较大，在2005年排放量达到峰值6.71万吨。
从图4中可以看出，1993～2006年间苏州市工业COD排放强度有了大幅下降，降低幅度达到85％，但存在一定的升降波动。
(2)分行业排放量与放量强度
根据苏州市2006年环境统计数据资料，本实施例共调查了873家重点排污企业，这些污染点源分属于30余个子行业。由于统计数据中的行业信息划分得过细，不利于宏观层面上的管理，因此根据其性质经合并得到17个行业，分别为：能源和水的生产与供应业、纺织业、造纸及木材加工、化学原料及化学制品制造业、食品加工制造业、医药制造业、冶金及金属加工制造业、非金属矿物制品业、电子及通讯设备、仪器仪表及文化办公用机械制造业、交通运输设备制造业、工艺品及其他制造业、石油、炼焦及核燃料加工业、采选业、废弃资源和废旧材料回收加工业、研究与试验发展、公共设施管理业。各行业COD年排放量和万元产值排放量情况见表1。
从表1可以看出，苏州市各行业COD年排放量和排放强度差距较大， COD年排放量最高可相差20653倍，排放强度最高相差3227倍，但因各行业具有其自身特点，单从行业年排放量和排放强度分析公平性是不尽合理的，下面采用基尼系数法对苏州市各行业COD排放量的公平性进行分析。
2.2公平性评价
采用基尼系数法以各行业工业产值为评估指标，其累积比例作为横坐标， COD排放量的累积比例为纵坐标，对工业COD排放量进行分析，各参数见表1。以各行业工业生产总值-COD排放量绘制洛伦茨曲线，见图5。
根据曲线图应用梯形面积法计算基尼系数，通过计算得到各行业生产总值 -COD排放量的基尼系数为0.652。
在经济学中，由于社会发展的局限性，人均收入的分配不可能平衡，因此基尼系数在0～0.2的可能性很小，基尼系数的合理范围为0.2～0.4。但在流域间环境基尼系数的计算中，由于各流域间没有水资源冲突，没有不平等的前提，认为基尼系数趋近于零是最合理的，因此本文将基尼系数的合理范围界定为0～0.2。
根据以上计算结果可知，苏州市工业生产总值指标的基尼系数超过了合理范围，主要是由于纺织业、化学原料及化学制品制造业、能源和水的生产与供应业、造纸及木材加工、医药制造业等行业污染物排放量过高，加之电子及通讯设备等低COD排放行业起步较晚，发展缓慢所致。由于行业基尼系数较高，需对指标进行调整，处于曲线顶点的行业是重点污染对象，是污染物削减排放的主要对象。
2.3总量优化分配
2.3.1模型所需系数及边界条件确定
(1)模型所需参数
将17个行业的污染点源数据进行汇总，得到年总产值、废水治理设施运行费用、年新鲜用水量、废水排放量、COD排放量等数据的汇总结果；再经过计算得到模型中所需的各行业系数值，包括K1、K2、K3、C和P，见表2。
根据江苏省2006年水资源公报，苏州市当年水资源量约为19.98亿吨(QG)。按照“来水Ⅲ类，目标Ⅳ类”标准控制测算水环境容量，得出这期间COD最大允许排放量为129500吨，扣除2006年城镇生活COD排放量68760.39吨，实际企业(占排污负荷约85％)所属行业的COD为51628.67吨(QR)。
行业优化调整系数上下限：Kmin和Kmax分别取0.9和1.1。
(2)行业水环境经济综合指数
采用BP网络确定行业水环境经济综合指数R，输入因子为7个，分别为：行业生产总值、工业用水总量、新鲜用水量、废水设施治理运行费用、工业废水排放量、COD排放量、氨氮排放量；输出因子为行业水环境经济综合指数；利用Matlab神经网络工具箱，经过反复多次试算，确定隐层层数为1，隐层神经元5个，隐层和输出层传递函数分别为Tansig和Logsig，BP网络的训练函数取 Traingdx，误差为0.001。
本规划在训练BP网络的过程中对于重点行业给予较高的R值。
BP网络确定R值及其排名结果见表2。
由表2可知，石油、炼焦及核燃料加工业、废弃资源和废旧材料回收加工业、电子及通讯设备等行业排名靠前，而相对的纺织、冶金及化工等行业排名居末。 2.3.2模型求解及结果分析
在Lingo软件中编写程序求解上述模型，得出优化分配结果见表3。
由表3可以看出，应用模型优化后，COD排放总量削减了10％，新鲜用水量减少了41.81﹪，行业年总产值总和大幅度增长，增幅达到214.69﹪，并且，改善水环境质量所获得的长期社会综合效益远不止于此。从上述优化结论里也可以看出，苏州市在今后行业结构调整、环境政策制定能够得到以上结果，是因为水环境容量、水资源量被重新优化配置给各行业，区域行业结构更为合理。
表2模型所需参数确定结果
表3模型优化分配结果
虽然本发明已经参考特定的说明性实施例进行了描述，但是不会受到这些实施例的限定而仅仅受到附加权利要求的限定。本领域技术人员应当理解可以在不偏离本发明的保护范围和精神的情况下对本发明的实施例能够进行改动和修改。
Claims (9)
1.一种污染物总量多目标优化分配方法，其特征在于，包括：
以行业年总产值和S最大以及行业新增处理污染物费用总和G最小为目标函数，以水环境质量约束、水资源合理利用约束、行业优化调整约束、行业分配容量非负约束作为四个约束条件，构建多目标行业总量优化分配模型，求解将目标函数由多目标转化为单目标，将非线性约束转化为线性约束后的优化问题，得到污染物总量多目标优化分配。
2.根据权利要求1所述的一种污染物总量多目标优化分配方法，其特征在于所述目标函数中所述行业年总产值总和S最大具体表示为：
式中：Xi表示行业i控制污染物优化排放量，单位为吨；K1i表示行业i万元产值排放控制污染物量系数，单位为吨/万元；i表示总量控制区域内行业类别。
3.根据权利要求1所述的一种污染物总量多目标优化分配方法，其特征在于所述目标函数中所述行业新增处理污染物费用总和G最小具体包括：所述多目标行业总量优化分配模型中假定生产规模保持不变，表示为：
式中：Pi表示行业i废水中控制污染物平均浓度指标，单位为吨/万吨；
K2i表示行业i处理单位体积废水费用系数，单位为万元/万吨；
当行业控制污染物现状排放量Ci高于Xi时，G为正；当Ci低于Xi时，G为负，所述多目标行业总量优化分配模型只考虑限制污染物排放量变化所产生的影响。
4.根据权利要求1所述的一种污染物总量多目标优化分配方法，其特征在于所述水环境质量约束具体包括：为保证区域水环境质量，各行业每年所排放控制污染物总量应不大于本区域控制污染物的环境容量QR，所述QR的单位为吨，Xi表示各行业每年所排放控制污染物量，
5.根据权利要求1所述的一种污染物总量多目标优化分配方法，其特征在于所述水资源合理利用约束具体包括：为保证当地水资源可持续利用，各行业每年所用新鲜水量总和应不大于当年本区域可供给行业生产的新鲜水资源量QG，所述QG的单位为万吨，
式中：K3i表示行业i万元产值新鲜用水量系数，单位为万吨/万元；
Xi表示各行业每年所排放控制污染物量；
Kli表示各行业每年所用新鲜水量。
6.根据权利要求1所述的一种污染物总量多目标优化分配方法，其特征在于所述行业优化调整约束具体包括：为保证区域行业布局结构科学合理，水环境容量、水资源得到优化配置，行业间的容量配额比应与水环境经济综合指数Ri其比例相近，相适应程度通过上下限两个调整系数控制，
式中：Kmin表示行业优化调整下限系数；
Kmax表示行业优化调整上限系数；
Ri表示水环境经济综合指数；
Xi表示各行业每年所排放控制污染物量。
7.根据权利要求1所述的一种污染物总量多目标优化分配方法，其特征在于所述行业分配容量非负约束具体包括：Xiφ0。
8.根据权利要求1所述的一种污染物总量多目标优化分配方法，其特征在于将目标函数由多目标转化为单目标包括目标函数转换为：
9.根据权利要求1所述的一种污染物总量多目标优化分配方法，其特征在于将非线性约束转化为线性约束后的约束条件为：
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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| CN111275305A (zh) * | 2020-01-16 | 2020-06-12 | 西南交通大学 | 一种高峰时段传统出租车和网约车服务的公平评估方法 |
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-
2019
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