CN111444595B - 基于swmm与efdc耦合模型的截污工程环境效应评估方法及装置 - Google Patents
基于swmm与efdc耦合模型的截污工程环境效应评估方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111444595B CN111444595B CN202010164112.6A CN202010164112A CN111444595B CN 111444595 B CN111444595 B CN 111444595B CN 202010164112 A CN202010164112 A CN 202010164112A CN 111444595 B CN111444595 B CN 111444595B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- sewage
- water quality
- data
- efdc
- interception
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/29—Geographical information databases
Abstract
本发明公开了一种基于SWMM与EFDC耦合模型的截污工程环境效应评估方法及装置，该方法包括：获取用以表征研究区域管网径流的第一地理数据、表征研究区域管网参数的第二地理数据、表征研究区域河道分布的第三地理数据和表征研究区域河道水动力水质的第四地理数据；根据上述数据构建SWMM与EFDC第一耦合模型，得到截污工程实施前的水质、水量的第一输出数据；获取各排污口在截污工程实施前、后的水质、水量数据，预设截污率及预设截污率的工程投资数据；根据上述数据调整EFDC模型并构建SWMM与EFDC第二耦合模型，得到截污工程实施后水质、水量的第二输出数据；根据第一输出数据、第二输出数据、预设截污率的工程投资数据对截污工程的环境效应进行评估。
Description
技术领域
本发明涉及水环境治理工程领域，具体涉及一种基于SWMM与EFDC耦合模型的截污工程环境效应评估方法及装置。
背景技术
截污工程是城市水环境治理，尤其是老城区雨污管道改造的常见工程。一般地，城市污水直排入河，容易造成河水发黑发臭、影响考核断面水质达标。为了减少或杜绝城市污水直排入河，可沿河铺设一定宽度和长度的管道(截污工程)，用于截流沿河生活污水或工业企业偷排漏排的污水，并根据水量和水质浓度计算污染负荷，设计一定的截污率，优先截留污染负荷较大的排污口，通过提升水体透明度和降低考核断面水质浓度来判断工程实施效果。在工程实施前，如何科学计算和设计截污率，提出优先控制的排污口清单、定量化污染物浓度变化和工程对污染物的削减量等，将对工程实施和造价具有一定的参考价值。在工程实施过程中，如何评估由于一些自然因素(降雨等)或者人为因素(污水偷排)等对考核断面水质的影响，也是工程实施的主要内容。因此，开展截污工程的环境效应评估将为工程实施和造价提供重要技术支撑和科学依据。
目前，被使用于截污环境效应评估方法主要有：基于实测数据的后效果评估、基于污染负荷系数计算的污染减排效果评估、基于河道水环境数值模拟评估等。基于数据分析的后效果评估方法主要是通过分析工程实施后，水体水质变化程度评价工程运行的效果，但该种方法主要依赖于工程实际运行后的实测数据，无法在工程规划期对工程建成运行后的效果进行预判，对指导前期工程规划方案的制定存在较大局限。基于负荷计算的污染减排效果评估方法主要基于污染物总量控制的角度分析工程实施后的减排效果，但未考虑污染减排与水质的响应关系，无法科学评估工程设计方案(位置、规模等设计参数)实施后的水环境质量改善效果，难以为以水质目标为核心的治理工程方案制定提供技术支撑。基于城市河道水环境数值模拟的治理工程效应评估，以城市河道水动力水质模型模拟为手段，以工程实施前后河道水质变化为边界条件，模拟分析水环境改善效果，但该方法仅考虑污染排放与河道内的水环境响应过程，未充分考虑不同季节条件的降雨径流过程影响下，河道外面源降雨径流污染输入对水环境治理效果的影响。
以上几种评估方法，在评估过程中进行参考的因素较为片面，未考虑城市面源污染输入对水环境的影响，也未考虑工程位置、规模等对截污工程环境效应的影响，容易导致评估结果并不准确。
发明内容
有鉴于此，为了克服现有技术中截污工程环境效应评估方法评估结果不准确的缺陷，本发明实施例提供了一种基于SWMM与EFDC的截污工程环境效应评估方法及装置。
根据第一方面，本发明实施例提供了一种基于SWMM与EFDC耦合模型的截污工程环境效应评估方法，包括：获取用以表征研究区域管网径流的第一地理数据、表征研究区域管网参数的第二地理数据、表征研究区域河道分布的第三地理数据和表征研究区域河道水动力水质的第四地理数据；根据第一地理数据、第二地理数据、第三地理数据和第四地理数据构建SWMM与EFDC第一耦合模型，得到截污工程实施前的水质、水量的第一输出数据；获取各排污口在截污工程实施前、后的水质、水量数据，预设截污率及预设截污率的工程投资数据；根据各排污口在截污工程实施前、后的水质、水量数据，预设截污率调整EFDC模型；根据调整后EFDC模型构建SWMM与EFDC第二耦合模型，得到截污工程实施后水质、水量的第二输出数据；根据第一输出数据、第二输出数据、预设截污率的工程投资数据对截污工程的环境效应进行评估。
可选地，根据各排污口在截污工程实施前、后的水质、水量数据，预设截污率调整EFDC模型，包括：根据各排污口在截污工程实施前的水质、水量数据计算各排污口的污染负荷占比；将各排污口的污染负荷占比进行降序排序，累积叠加污染负荷占比；根据预设截污率、累积叠加污染负荷占比确定需要截污的排污口；根据需要截污的排污口，各排污口在截污工程实施后的水质、水量数据调整EFDC模型中各排污口的边界条件。
可选地，通过下述公式计算各排污口的污染负荷占比：
Wi＝Qi*Ci
其中，W为排污口污染负荷(t)，Q为排污口水量(m3/d)、C为排污口水质指标浓度(mg/l)，i为排污口的序号，n为排污口总个数，K为排污口负荷占比。
可选地，根据第一输出数据、第二输出数据、预设截污率的工程投资数据对截污工程的环境效应进行评估，包括：根据第一输出数据及预设水质指标得到待考核断面的第一水质指标浓度、第一水量，待考核断面是研究区域河道下游出口断面、重点关注断面或水质考核断面；根据第二输出数据及预设水质指标得到待考核断面的第二水质指标浓度、第二水量、水质指标达标天数及水质指标模拟总天数；根据第一水质指标浓度、第一水量、第二水质指标浓度、第二水量、水质指标达标天数、水质指标模拟总天数及预设截污率的工程投资数据计算水质浓度变化率、负荷通量变化量、达标率及基于水质的费效比；根据水质浓度变化率、负荷通量变化量、达标率及基于水质的费效比对截污工程的环境效应进行评估。
可选地，通过以下公式计算水质浓度变化率、负荷通量变化量、达标率及基于水质的费效比：
水质浓度变化率k：
负荷通量变化量W：W＝Ct*Qt-C0*Q0
达标率S：
基于水质的费效比R：
其中：k表示水质浓度变化率，C0、Ct分别表示工程前、后的水质指标浓度(mg/l)；W表示负荷通量变化量，Q0、Qt分别表示工程前、后的水量(m3/s)；S表示达标率，Ds、DT表示工程后水质指标达标天数、模拟的总天数(day)；R表示基于水质的费效比，M表示预设截污率的工程投资(万元)。
可选地，根据第一地理数据、第二地理数据、第三地理数据和第四地理数据构建SWMM与EFDC第一耦合模型，包括：根据第一地理数据构建SWMM模型；将第二地理数据输入SWMM模型，得到研究区域管网径流水质、水量的输出数据；根据第三地理数据、第四地理数据构建EFDC模型；根据研究区域管网径流水质、水量的输出数据将SWMM模型及EFDC模型进行耦合，生成SWMM与EFDC第一耦合模型。
根据第二方面，本发明实施例提供了一种基于SWMM与EFDC耦合模型的截污工程环境效应评估装置，包括：第一获取单元，用于获取用以表征研究区域管网径流的第一地理数据、表征研究区域管网参数的第二地理数据、表征研究区域河道分布的第三地理数据和表征研究区域河道水动力水质的第四地理数据；第一构建单元，用于根据第一地理数据、第二地理数据、第三地理数据和第四地理数据构建SWMM与EFDC第一耦合模型，得到截污工程实施前的水质、水量的第一输出数据；第二获取单元，用于获取各排污口在截污工程实施前、后的水质、水量数据，预设截污率及预设截污率的工程投资数据；调整单元，用于根据各排污口在截污工程实施前、后的水质、水量数据，预设截污率调整EFDC模型；第二构建单元，用于根据修改后EFDC模型构建SWMM与EFDC第二耦合模型，得到截污工程实施后水质、水量的第二输出数据；评估单元，用于根据第一输出数据、第二输出数据、预设截污率的工程投资数据对截污工程的环境效应进行评估。
根据第三方面，本发明实施例提供了一种计算机设备，包括：至少一个处理器；以及与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器执行如第一方面或第一方面任意实施方式中的基于SWMM与EFDC耦合模型的截污工程环境效应评估方法。
根据第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机指令，计算机指令用于使计算机执行如第一方面会第一方面任意实施方式中的基于SWMM与EFDC耦合模型的截污工程环境效应评估方法。
本发明实施例提供的基于SWMM与EFDC耦合模型的截污工程环境效应评估方法及装置，通过在传统河道水动力水质模型(EFDC)中嵌入网管水文模型(SWMM)，形成SWMM与EFDC耦合模型，对截污工程环境效应进行评估，由于SWMM模型考虑了城市降雨径流(城市面源污染)，从而SWMM与EFDC耦合模型综合考虑了流域的完整性和系统性，统筹考虑了地形、管网、水文、气象和水质等条件，通过SWMM与EFDC耦合模型评估截污工程环境效应的时候，能够统筹模拟分析降雨径流产生面源污染对水质断面达标的影响，且对于截污工程概化进入EFDC模型中时，是将工程的设计参数(位置、截污率、水质水量边界条件等)数值化概化到EFDC模型中，考虑了对排污口截流进行概化，将各排污口作为河道的一个“支流边界”，从而考虑了工程设计参数对于截污工程环境效应的影响，从而对截污工程环境效应的评估更加准确，且为定量模拟分析工程实施的水环境影响提供了关键技术支持。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1示出了本发明实施例基于SWMM与EFDC耦合模型的截污工程环境效应评估方法的流程示意图；
图2a示出了本发明实施例截污工程实施前排污口的排污示意图；
图2b示出了本发明实施例截污工程实施后排污口的排污示意图；
图2c示出了本发明实施例截污工程概化后结果示意图；
图3示出了本发明实施例排污口及污水厂等点源在EFDC网格中概化图；
图4示出了本发明实施例截污后排污口污水去向示意图；
图5示出了本发明实施例案例区水系及土地利用分布图；
图6示出了本发明实施例的案例区各要素点位图；
图7示出了本发明实施例的案例区DEM数字高程图；
图8示出了本发明实施例的案例区部分河道地形大断面示意图；
图9示出了本发明实施例的案例区雨量站降雨量日尺度柱状图；
图10示出了本发明实施例的案例区SWMM模型骨架示意图；
图11示出了本发明实施例的案例区第一耦合模型流量率定结果；
图12示出了本发明实施例的案例区第一耦合模型水质率定结果；
图13示出了本发明实施例的案例区排污口及污水厂分布图；
图14示出了本发明实施例的案例区80％截污条件下考核断面COD浓度变化趋势图；
图15示出了本发明实施例的案例区90％截污条件下考核断面COD浓度变化趋势图；
图16示出了本发明实施例的案例区95％截污条件下考核断面COD浓度变化趋势图；
图17示出了本发明实施例的基于SWMM与EFDC耦合模型的截污工程环境效应评估装置结构示意图；
图18示出了本发明实施例计算机设备的硬件结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
将理解，当元件(例如层、区或衬底)被称为“在”另一元件“上”或延伸“到”另一元件“上”时，它可直接在另一元件上或直接延伸到另一元件上，或中间元件也可存在。相反，当元件被称为“直接在”另一元件“上”或“直接”延伸“到”另一元件“上”时，没有中间元件存在。同样，将理解，当元件(例如层、区或衬底)被称为“在”另一元件“之上”或“在”另一元件“之上”延伸时，它可直接在另一元件之上或直接在另一元件之上延伸，或中间元件也可存在。相反，当元件被称为“直接在”另一元件“之上”或“直接”在另一元件“之上”延伸时，没有中间元件存在。也将理解，当元件被称为“连接”或“耦合”到另一元件时，它可直接连接或耦合到另一元件，或中间元件也可存在。相反，当元件被称为“直接连接”或“直接耦合”到另一元件时，没有中间元件存在。
相对术语(例如“在…之下”或“在…之上”或者“上部”或“下部”或者“水平”或“垂直”)可在本文中用于描述如在图中图示的一个元件、层或区与另一元件、层或区的关系。将理解，除了在图中描绘的取向以外，这些术语和上面讨论的那些术语还意在包括器件的不同取向。
本发明实施例提供了一种基于SWMM与EFDC耦合模型的截污工程环境效应评估方法，如图1所示，包括：
S101.获取用以表征研究区域管网径流的第一地理数据、表征研究区域管网参数的第二地理数据、表征研究区域河道分布的第三地理数据和表征研究区域河道水动力水质的第四地理数据。
具体地，表征研究区域管网径流的第一地理数据包括：研究区域范围边界、数字高程模型(DEM)数据、雨量站坐标位置、蒸发站坐标位置、土地利用数据、土壤类型数据、河道考核断面位置等。表征研究区域管网参数的第二地理数据包括：气象站点监测的降雨量及相应观测时间序列、蒸发量及相应观测时间序列。表征研究区域河道分布的第三地理数据包括：研究区水系分布、研究区水文站的位置、水质监测站的位置、河道地形数据等。表征研究区域河道水动力水质的第四地理数据包括：第四地理数据包括：研究区污水处理厂位置、排污流量、排污浓度，研究区排污口位置、排污流量、排污浓度，研究区河道水文站的历史监测或现场监测的河道来水流量序列数据和水质监测站的历史监测或现场监测的河道来水背景浓度序列数据。
S102.根据第一地理数据、第二地理数据、第三地理数据和第四地理数据构建SWMM与EFDC第一耦合模型，得到截污工程实施前的水质、水量的第一输出数据。
具体地，SWMM(storm water management model)模型为暴雨洪水管理模型。EFDC(The Environmental Fluid Dynamics Code)模型为环境流体动力学模型。可采用第一地理数据建立SWMM模型，采用第三地理数据和第四地理数据建立EFDC模型，采用第二地理数据作为驱动，率定SWMM模型，将SWMM模型的输出数据作为EFDC模型的驱动，完成SWMM模型与EFDC模型的耦合，生成SWMM与EFDC第一耦合模型。生成SWMM与EFDC第一耦合模型后，模型自动输出第一输出数据，其中包括随时间变化的水质、水量数据。
S103.获取各排污口在截污工程实施前、后的水质、水量数据，预设截污率及预设截污率的工程投资数据；具体地，截污工程在EFDC模型中的概化涉及到的主要参数包括排污口的位置、排污水量、排污浓度以及不同截污率。排污口的位置依据地理坐标确定，排污水量和排污水质是模型的边界条件，主要依据实测数据确定，以常量输入到模型当中。为了评估不同工程阶段的改善效果，设计不同的截污率来改变模型的边界条件。
S104.根据各排污口在截污工程实施前、后的水质、水量数据，预设截污率调整EFDC模型；具体地，根据各排污口的水质、水量可以计算各排污口的排污量，将所有排污口的排污量进行排序，分别统计各排污口的负荷占比，然后以不同的截污率(例如80％、90％、95％)确定需要截污的排污口数量。在EFDC模型中，截污工程概化的思路是被截污的排污口水质水量均为0，其他排污口正常排放。
S105.根据调整后EFDC模型构建SWMM与EFDC第二耦合模型，得到截污工程实施后水质、水量的第二输出数据；具体地，将SWMM模型和调整后的EDFC模型重新进行耦合，可以得到截污工程实施后水质、水量随时间变化的的第二输出数据。
S106.根据第一输出数据、第二输出数据、预设截污率的工程投资数据对截污工程的环境效应进行评估。具体地，根据预设截污率下的截污工程实施前、后的水质、水量数据与预设截污工程率的投资数据，可以计算水质浓度变化率、负荷通量变化量、达标率及基于水质的费效比等对截污工程的环境效应进行评估。
本发明实施例提供的基于SWMM与EFDC耦合模型的截污工程环境效应评估方法，通过在传统河道水动力水质模型(EFDC)中嵌入网管水文模型(SWMM)，形成SWMM与EFDC耦合模型，对截污工程环境效应进行评估，由于SWMM模型考虑了城市降雨径流(城市面源污染)，从而SWMM与EFDC耦合模型综合考虑了流域的完整性和系统性，统筹考虑了地形、管网、水文、气象和水质等条件，通过SWMM与EFDC耦合模型评估截污工程环境效应的时候，能够统筹模拟分析降雨径流产生面源污染对水质断面达标的影响，且对于截污工程概化进入EFDC模型中时，是将工程的设计参数(位置、截污率、水质水量边界条件等)数值化概化到EFDC模型中，考虑了对排污口截流进行概化，将各排污口作为河道的一个“支流边界”，从而考虑了工程设计参数对于截污工程环境效应的影响，从而对截污工程环境效应的评估更加准确，且为定量模拟分析工程实施的水环境影响提供了关键技术支持。
在可选的实施例中，上述步骤S102，根据第一地理数据、第二地理数据、第三地理数据和第四地理数据构建SWMM与EFDC第一耦合模型，包括：
根据第一地理数据构建SWMM模型；具体地，将收集的土地利用数据、DEM数据、雨量站点位置等基础数据进行格式处理后，划分子汇水区，构建SWMM模型。对管网数据、土地利用数据、DEM数据、雨量站点位置等基础数据进行格式处理包括：利用ArcGIS对管网和水系进行概化、对土地利用进行切割和分配等。
将第二地理数据输入SWMM模型，得到研究区域管网径流水质、水量的输出数据；具体地，将收集的降雨量及相应观测时间序列、研究区域内蒸发量及相应观测时间序列处理成SWMM模型能够识别的格式后，输入SWMM模型，作为SWMM模型的驱动，率定SWMM模型的参数，并且得到研究区域管网径流水质、水量的输出数据。率定的参数包括管道糙率、子汇水区特征宽度、不透水性径流系数、透水性径流系数、不透水性洼地蓄水量、透水性洼地蓄水量、子汇水区曼宁系数、污染物累积指数系数和污染物冲刷指数系数等。
根据第三地理数据、第四地理数据构建EFDC模型；具体地，将收集的研究区水系分布、研究区污水处理厂相关数据(位置、排污流、排污浓度)、研究区排污口相关数据(排污口位置、排污流量、排污浓度)、研究区水文站的位置、水质监测站的位置、河道地形数据、研究区河道水文站的历史监测或现场监测的河道来水流量序列数据和水质监测站的历史监测或现场监测的河道来水背景浓度序列数据格式化处理后，构建EFDC模型。
根据研究区域管网径流水质、水量的输出数据将SWMM模型及EFDC模型进行耦合，生成SWMM与EFDC第一耦合模型。具体地，将SWMM模型输出的水质、水量数据作为EFDC模型陆地径流和面源的边界，输入到EFDC模型，作为EFDC模型的驱动，率定EFDC模型的参数，完成SWMM模型及EFDC模型的耦合，生成SWMM与EFDC第一耦合模型。率定的参数包括河道糙率、污染物降解系数等。
通过分别构建SWMM模型和EFDC模型，将SWMM模型的输出数据作为EFDC模型的输入数据，将SWMM模型和EFDC模型进行耦合，用于对河道内的水环境进行模拟，由于SWMM模型可以通过表征研究区域管网径流的第一地理数据、表征研究区域管网参数的第二地理数据得到研究区域管网径流水质、水量的输出数据，从而可以模拟城市面源过程，将SWMM模型的输出数据作为EFDC模型的输入数据，作为EFDC模型的面源边界，可以弥补水动力水质模型中对于城市面源考虑不周全的缺陷，从而可以有效支撑平原城市区的点面源“水陆一体”化的水量－水动力－水质模拟，实现自然条件和人类活动双重影响下的水环境效应模拟分析。且在本发明实施例中，SWMM模型将流域分成许多个控制单元(子汇水区)，每个控制单元都会由降雨径流冲刷产生面源污染，从污染治理的角度，能够基于细化的控制单元为实施精细化的空间管控提供参考，进一步提升了SWMM传统模型的精度。
在可选的实施例中，上述的步骤S104，根据各排污口在截污工程实施前、后的水质、水量数据，预设截污率调整EFDC模型，包括：根据各排污口在截污工程实施前的水质、水量数据计算各排污口的污染负荷占比；将各排污口的污染负荷占比进行降序排序，累积叠加污染负荷占比；根据预设截污率、累积叠加污染负荷占比确定需要截污的排污口；根据需要截污的排污口，各排污口在截污工程实施后的水质、水量数据调整EFDC模型中各排污口的边界条件。
具体地，截污是水环境治理的一种常见工程措施，一般是沿河设置，将直排河道的污水口接入沿设置的污水干管，经干管排入污水处理厂进行处理。截污的概化主要是在EFDC模型中实现，本模型根据实际情况调整后的截污的概化方式如图2a、图2b及图2c所示。图2a显示的是截污之前，图2b显示的是截污之后。图2a显示两个排污口在排污，河道呈现受污染状态，假设排污量为2000t/d，即为入河的点源；图2b显示两个排污口通过管道连接至沿河铺设的截污干管，2000t/d的污水被送至适当规模的污水处理厂进行处理，即入河的点源得到处理，污水量不直接入河，河道呈现不受污染状态。结合图2a和图2b达到的综合效果，得到概化结果图2c，图2c表示排污量为2000t/d的排污口直接被封堵，污水默认被送至适当规模的污水处理厂按照一定标准进行处理(此处不考虑增加污水处理厂的水量，因为污水处理厂处理水量的能力是一定的)，河道呈现不受污染状态。
在EFDC模型中涉及到的截污工程概化具体操作包括：
1.排污口位置的确定
对于截污工程实施前，排污口、污水处理厂等点源与SWMM出口是一同输入到EFDC网格中的。如图3所示为排污口、污水厂、SWMM出口、EFDC出口的位置示例图及其在EFDC网格中的坐标输入，(x，y)的输入形式为(122.52173，38.68944)。
2.确定截污前点源的边界条件
点源边界条件包括各点源的水量和水质，排污口和污水厂的处理方式一样，点源对应的水量水质为(Q、C)，Q和C设置形式可以是常值，也可以是动态的时间序列值，以某一个排污口(P1)和污水处理厂(S1)全年排量为例，如表1所示，污水厂的出水水质按照IV类水标准：
表1
3.确定截污后点源的边界条件
实现排污口截污后，排污口污水按照就近原则沿着截污管道排入污水处理厂，由于实际过程污水厂出水量不随着进水量的增加而增加，因此不增加污水厂的排水水量和水质。同样拿排污口P1和污水厂S1为例，对应的水量水质输入如表2所示：
表2
4.截污率的设置
截污工程在模型中的作用体现对排污口水质水量的控制，其次是考虑到工程实际运行过程中会有不同的阶段，如工程完成进度达到80％的情况、达到90％的情况等，为了分析不同情况下的水质改善情况，通过在模型中设置不同的截污率来反映工程不同阶段的影响。具体的分析过程如下：
1)梳理排污口分布、数量及排污口的排污水质水量
明确排污口的分布，如图3所示，梳理边界类型。其中P1～Pn为排污口边界，B1～Bn为SWMM模型输出结果到EFDC模型中的边界，S1～Sn为污水处理厂边界。明确排污口的数量及排污口的排污水质水量等参数，如表3所示：
表3
| 排污口序号i | 排污口名称 | 排污口水量(m<sup>3</sup>/d) | 排污口水质(mg/l) |
| 1 | P1 | Q1 | C1 |
| 2 | P2 | Q2 | C2 |
| 3 | P3 | Q3 | C3 |
| …… | …… | …… | …… |
| i | Pi | Qi | Ci |
| n | Pn | Qn | Cn |
2)污染负荷计算
计算各排污口的污染负荷、总负荷及各排污口的污染负荷占总负荷的比例，计算结果如表4所示。
表4
3)污染负荷排序
根据表4的计算结果，按排污负荷占比大小排序，累积叠加K值，确定截污率。如K1～K5的累积值为80％，则在80％截污率条件下优先截排污口P1～P5，在模型当中只改变排污口边界条件，其他边界条件不变。截污的排污口污水按照截污工程规划就近排入附近的污水处理厂，排水量变为0，其他未截污的排污口按照原来的流量和水质浓度排放，如图4所示为截污后的排污口污水去向，表5所示为排污口截污率分配，截污后的边界条件如表6所示。
表5
表6
| 排污口序号i | 排污口名称 | 排污口水量(m<sup>3</sup>/d) | 排污口水质(mg/l) |
| 1 | P1 | 0 | C1 |
| 2 | P2 | 0 | C2 |
| 3 | P3 | 0 | C3 |
| 4 | P4 | 0 | C4 |
| 5 | P5 | 0 | C5 |
| …… | …… | …… | …… |
| i | Pi | Qi | Ci |
| n | Pn | Qn | Cn |
在EFDC模型中，截污工程概化的思路是被截污的排污口水质水量均为0，其他排污口正常排放。
本发明实施例中对于截污工程的概化主要考虑对排污口截流进行概化，将各排污口作为河道的一个“支流边界”，以水质水量过程输入至EFDC模型网格当中，截污率设置考虑以水质水量计算负荷来分配排污口，而非单纯以水量分配来设置截污率。主要有益之处是将截污工程的设计参数(截污率、位置等)数值化概化到EFDC模型中，为定量模拟分析工程实施的水环境影响提供了关键技术支持。
在可选的实施例中，可通过下述公式计算各排污口的污染负荷占比：
Wi＝Qi*Ci (1)
其中，W为排污口污染负荷(t)，Q为排污口水量(m3/d)、C为排污口水质指标浓度(mg/l)，i为排污口的序号，n为排污口总个数，K为排污口负荷占比。
在可选的实施例中，上述步骤S106，根据第一输出数据、第二输出数据、预设截污率的工程投资数据对截污工程的环境效应进行评估，包括：根据第一输出数据及预设水质指标得到待考核断面的第一水质指标浓度、第一水量，待考核断面是研究区域河道下游出口断面、重点关注断面或水质考核断面；根据第二输出数据及预设水质指标得到待考核断面的第二水质指标浓度、第二水量、水质指标达标天数及水质指标模拟总天数；根据第一水质指标浓度、第一水量、第二水质指标浓度、第二水量、水质指标达标天数、水质指标模拟总天数及预设截污率的工程投资数据计算水质浓度变化率、负荷通量变化量、达标率及基于水质的费效比；根据水质浓度变化率、负荷通量变化量、达标率及基于水质的费效比对截污工程的环境效应进行评估。
具体地，对截污工程的环境效应进行评估包括：(1)确定待考核断面和水质质变；根据工程评估需求，选择重点关注断面或考核断面，如研究区河道下游出口断面、重点关注的水质断面、各级水质考核断面等，水质指标可选择常见的表征水质状况的指标，如化学需氧量(COD)、氨氮(NH4+－N)、总磷(TP)等。(2)确定工程效果评估的指标；工程效果评估的指标包括水质浓度变化率、负荷通量变化量、达标率以及基于水质变化的费效比。水质浓度变化率主要表征工程前后的水质浓度降低程度，负荷通量变化量主要表征工程前后由于水量水质共同作用下的负荷变化情况，变化量为正值，表示工程后污染负荷增加，否则污染负荷减少。达标率主要依据《地表水环境质量标准GB3838－2002》中的III类或者IV类标准确定工程前后水质指标的达标天数计算，基于水质变化的费效比根据水质变化量和对应的工程投资确定，从经济角度评价工程的运行效果。(3)评估指标计算；根据确定的待考核断面、水质指标，可以从第一输出数据和第二输出数据得到待考核断面在截污工程实施前、后的水质指标的浓度、水量数据，以及工程实施后的模拟天数，水质指标浓度达标的天数，再根据预设截污率的工程投资数据及预设的计算公式，可以计算水质浓度变化率、负荷通量变化量、达标率及基于水质的费效比，进而对截污工程的环境效应进行评估。
本发明实施例建立了截污工程环境效应评估指标框架，其中创新性的提出了基于水质的费效比作为指标，该指标的加入能够为工程的投资提供指导。在不同的工程条件下或者工程的不同阶段可以模拟出水质的变化，结合对应的投资，分析各自的费效比，可以明确最小投资能达到的最佳的效果。
在可选的实施例中，可通过以下公式计算水质浓度变化率、负荷通量变化量、达标率及基于水质的费效比：
W＝Ct*Qt-C0*Q0 (5)
其中：k表示水质浓度变化率，C0、Ct分别表示工程前、后的水质指标浓度(mg/l)；W表示负荷通量变化量，Q0、Qt分别表示工程前、后的水量(m3/s)；S表示达标率，Ds、DT表示工程后水质指标达标天数、模拟的总天数(day)；R表示基于水质的费效比，M表示预设截污率的工程投资(万元)。
以下以一具体实施例对本发明实施例的基于SWMM与EFDC耦合模型的截污工程环境效应评估方法进行说明。
现以某城市区域水环境治理(如图5所示)为案例，以典型污染物化学需氧量(COD)为水质指标，开展截污工程效果评估。
(一)基础数据收集处理
收集案例区基础数据包括空间数据、污染数据、水文数据和气象数据四类，收集结果如表7所示：
表7
表8
表9
| 排污口序号 | COD(mg/L) | 水量(m<sup>3</sup>/d) |
| P1 | 79.76 | 900 |
| P2 | 126.4 | 500 |
| P3 | 316 | 100 |
| P4 | 39.13 | 100 |
| P5 | 143 | 1000 |
| P6 | 191.1 | 2500 |
| P7 | 210.7 | 1000 |
| P8 | 139.9 | 2500 |
| P9 | 23.515 | 2300 |
| P10 | 194.63 | 1000 |
| P11 | 39.13 | 200 |
| P12 | 37.62 | 200 |
| P13 | 183.6 | 50 |
| P14 | 84.28 | 144 |
| P15 | 132.93 | 2000 |
| P16 | 46.65 | 50 |
| P17 | 46.65 | 150 |
| P18 | 64.71 | 100 |
| P19 | 84.28 | 100 |
| P20 | 90.2 | 500 |
| P21 | 33.01 | 2000 |
根据案例区水系分布及土地利用数据可以形成案例区水系及土地利用分布图，如图5所示。根据案例区水系分布、排污口位置、考核断面位置、污水处理厂位置、雨量站位置、流量监测站位置、调蓄池的位置、土壤类型数据可以形成案例区各要素点位图，如图6所示。根据数字高程DEM数据可以形成案例区DEM数字高程图，如图7所示。根据河道地形数据可以形成案例区河道地形大断面示意图，如图8所示。根据降雨量数据可以形成案例区雨量站降雨量日尺度柱状图，如图9所示。
(二)水环境模型构建
(1)SWMM模型构建
将研究区域范围边界、数字高程模型(DEM)数据、雨量站坐标位置、蒸发站坐标位置、土地利用数据、土壤类型数据、河道考核断面位置等利用ArcGIS概化生成的管网、子汇水区及排水口，导入SWMM软件形成模型骨架，如图10所示。确定管网的长度、管径以及管道的糙率，定义子汇水区的面积、坡度、汇水节点以及特征宽度、不透水性径流系数、透水性径流系数、不透水性洼地蓄水量、透水性洼地蓄水量、子汇水区曼宁系数等，利用雨量站的降雨数据作为驱动条件，完成SWMM模型的参数率定和模型验证，模型出口输出的水量水质为EFDC河道水动力水质模型提供径流和面源边界。
(2)EFDC模型建立
对流域水系进行网格划分，在网格布设过程中，综合考虑模型的求解效率、计算区域的不规则性、实测地形数据范围和网格要求精度要求，采用高分辨率笛卡尔网格，为了保证计算的稳定性和数值求解精度，网格长宽基本相等，网格大小的空间分布较为均匀，保证水动力和水质模拟的准确性。
(3)SWMM与EFDC模型耦合及率定验证
基于地形提取的河道断面生成河道数字模型，概化河道及输入输出边界，输入案例区各条水系的流量水质边界(时间序列或者年均常值)和SWMM输出的径流和面源边界成果作为河道水动力水质模型的驱动条件，完成SWMM管网径流模型与EFDC河道水动力水质模型的耦合，生成SWMM与EFDC的第一耦合模型。得到水质、水量随时间变化的第一输出数据。如图11－图12所示为耦合模型的模拟率定结果。
(三)截污工程概化
案例区内共存在大小排污口21个，根据排污水量和COD排放浓度计算各排污口的污染负荷，分析污染负荷的贡献量，确定截污工程的规模，截污工程完成80％、90％和95％分别需要封堵排污口的个数与位置，在模型中即体现为被截污的排污口不排放污水，截污80％即封堵7个排污口，减少10400m3/d污水的直接入河，截污90％即封堵12个排污口，减少15500m3/d污水的直接入河，截污95％即封堵13个排污口，减少16500m3/d污水的直接入河，截污100％即封堵21个排污口，减少17394m3/d污水的直接入河。
(1)截污工程概化具体操作
1)案例区排污口及污水处理厂等点源的位置(x，y)的设置
根据资料收集情况，案例区的排污口、污水处理厂位置情况如图14所示，其中P1～P21为排污口，S1～S7为污水处理厂，以实际地理坐标输入到EFDC网格中，由于S7污水处理厂属于流域外的污水厂，其尾水不直接排入流域内的河道，因此不设置在网格中。
2)截污前点源边界条件的设置
点源边界条件包括各点源的水量和水质，排污口和污水厂的处理方式一样，在模型中选中需要编辑的点源，输入对应的水量水质(Q、C)，Q和C设置形式可以是常值，也可以是动态的时间序列值。案例区构建的模型中输入的点源数值均为常值，如表10所示为案例区内排污口和污水厂的排水量和水质浓度。
表10
3)排污口负荷计算
排污口的污染负荷、总负荷及各排污口的污染负荷占总负荷的比例计算方法见公式(1)、(2)、(3)，计算结果如表11所示：
表11
4)污染负荷排序
根据表11的计算结果，按排污负荷占比大小排序，累积叠加K值，确定截污率。如表12所示，案例区排污口P1、P2、P6、P7、P8、P10、P15的K累积值为80％，则在80％截污率条件下优先截排污口排污口P1、P2、P6、P7、P8、P10、P15，90％截污率和95％截污率同理。
表12
5)截污后点源边界条件设置
实现截污后，在模型当中只改变排污口边界条件，其他边界条件不变。截污的排污口污水按照截污工程规划就近排入附近的污水处理厂，排水量变为0，其他未截污的排污口按照原来的流量和水质浓度排放。如表13～表16所示分别为80％、90％、95％和100％截污率情况下的排污口污水去向和截污后边界条件。
表13
表14
| 类别 | 形式 | 编号 | 水质COD(mg/l) | 水量(m<sup>3</sup>/d) | 污水去向 |
| 排污口 | 全年常值 | P1 | 79.76 | 0 | S2 |
| 排污口 | 全年常值 | P2 | 126.4 | 0 | S2 |
| 排污口 | 全年常值 | P3 | 316 | 100 | 正常排放 |
| 排污口 | 全年常值 | P4 | 39.13 | 0 | S1 |
| 排污口 | 全年常值 | P5 | 143 | 1000 | 正常排放 |
| 排污口 | 全年常值 | P6 | 191.1 | 0 | S7 |
| 排污口 | 全年常值 | P7 | 210.7 | 0 | S7 |
| 排污口 | 全年常值 | P8 | 139.9 | 0 | S7 |
| 排污口 | 全年常值 | P9 | 23.515 | 0 | S4 |
| 排污口 | 全年常值 | P10 | 194.63 | 0 | S4 |
| 排污口 | 全年常值 | P11 | 39.13 | 0 | S1 |
| 排污口 | 全年常值 | P12 | 37.62 | 200 | 正常排放 |
| 排污口 | 全年常值 | P13 | 183.6 | 50 | 正常排放 |
| 排污口 | 全年常值 | P14 | 84.28 | 144 | 正常排放 |
| 排污口 | 全年常值 | P15 | 132.93 | 0 | S6 |
| 排污口 | 全年常值 | P16 | 46.65 | 50 | 正常排放 |
| 排污口 | 全年常值 | P17 | 46.65 | 150 | 正常排放 |
| 排污口 | 全年常值 | P18 | 64.71 | 100 | 正常排放 |
| 排污口 | 全年常值 | P19 | 84.28 | 100 | 正常排放 |
| 排污口 | 全年常值 | P20 | 90.2 | 0 | S5 |
| 排污口 | 全年常值 | P21 | 33.01 | 0 | S7 |
表15
表16
(四)截污工程效果评估
(1)确立待考核断面：如图6所示；
(2)确定水质指标：以典型污染物化学需氧量(COD)为指标；
(3)评估指标结果：基于构建完成的SWMM管网水文径流与EFDC一维河道水动力水质的第二耦合模型，将概化后不同规模(80％、90％、95％)的截污工程分别代入模型进行计算，根据公式(4)～(7)计算得到的水质变化率、污染负荷通量变化量、达标率及费效比如表17所示，工程前后水质变化如图14、图15和图16所示。
表17
分析知，无工程条件下的COD背景浓度，平均浓度为59.28mg/l，在不同的截污条件下，COD浓度均明显降低，只有连续且较大降雨期间COD浓度有明显上升。80％截污条件下，COD平均浓度为28.92mg/l，浓度变化率为51.2％，污染负荷通量变化量为－1083.6t，按照IV类水标准达标率为96.2％，基于水质变化的费效比为0.101mg/(L·万元)；90％截污条件下，COD平均浓度为26.89mg/l，浓度变化率为54.6％，污染负荷通量变化量为－1165.4t，按照IV类水标准达标率为96.2％，基于水质变化的费效比为0.093mg/(L·万元)；95％截污条件下，COD平均浓度为26.16mg/l，浓度变化率为55.9％，污染负荷通量变化量为－1198t，按照IV类水标准达标率为96.4％，基于水质变化的费效比为0.083mg/(L·万元)。
可知，随着截污率的提高，COD污染负荷削减量和达标率均有所升高，但不明显。根据工程投资概况可知，截污率达到80％、90％和95％的投资费用分别为300万、350万和400万，根据公式(7)计算得到费效比分别为0.101mg/(L·万元)，0.093mg/(L·万元)，0.083mg/(L·万元)。因费效比越大工程投入的环境改善效益越高，说明截污率越高，工程费效比并非最大。工程方案的确定并不能仅仅考虑费效比，还需以硬性达标率、工程实施水质浓度要求作为前提条件，结合负荷通量变化量、浓度变化率等综合评判确定。
综合以上分析，截污率越高，水质改善效果越好，在实际的工程建设过程中，应在实现水质达标的前提下，适当进行工程方案优化，以最小的投资达到最佳的工程效益。
本发明实施例还提供了一种基于SWMM与EFDC耦合模型的截污工程环境效应评估装置，如图17所示，包括：第一获取单元171，用于获取用以表征研究区域管网径流的第一地理数据、表征研究区域管网参数的第二地理数据、表征研究区域河道分布的第三地理数据和表征研究区域河道水动力水质的第四地理数据；具体的实施方式详见上述实施例步骤S101的描述，在此不再赘述。
第一构建单元172，用于根据第一地理数据、第二地理数据、第三地理数据和第四地理数据构建SWMM与EFDC第一耦合模型，得到截污工程实施前的水质、水量的第一输出数据；具体的实施方式详见上述实施例步骤S102的描述，在此不再赘述。
第二获取单元173，用于获取各排污口在截污工程实施前、后的水质、水量数据，预设截污率及预设截污率的工程投资数据；具体的实施方式详见上述实施例步骤S103的描述，在此不再赘述。
调整单元174，用于根据各排污口在截污工程实施前、后的水质、水量数据，预设截污率调整EFDC模型；具体的实施方式详见上述实施例步骤S104的描述，在此不再赘述。
第二构建单元175，用于根据修改后EFDC模型构建SWMM与EFDC第二耦合模型，得到截污工程实施后水质、水量的第二输出数据；具体的实施方式详见上述实施例步骤S105的描述，在此不再赘述。
评估单元176，用于根据第一输出数据、第二输出数据、预设截污率的工程投资数据对截污工程的环境效应进行评估。具体的实施方式详见上述实施例步骤S106的描述，在此不再赘述。
本发明实施例提供的基于SWMM与EFDC耦合模型的截污工程环境效应评估装置，通过在传统河道水动力水质模型(EFDC)中嵌入网管水文模型(SWMM)，形成SWMM与EFDC耦合模型，对截污工程环境效应进行评估，由于SWMM模型考虑了城市降雨径流(城市面源污染)，从而SWMM与EFDC耦合模型综合考虑了流域的完整性和系统性，统筹考虑了地形、管网、水文、气象和水质等条件，通过SWMM与EFDC耦合模型评估截污工程环境效应的时候，能够统筹模拟分析降雨径流产生面源污染对水质断面达标的影响，且对于截污工程概化进入EFDC模型中时，是将工程的设计参数(位置、截污率、水质水量边界条件等)数值化概化到EFDC模型中，考虑了对排污口截流进行概化，将各排污口作为河道的一个“支流边界”，从而考虑了工程设计参数对于截污工程环境效应的影响，从而对截污工程环境效应的评估更加准确，且为定量模拟分析工程实施的水环境影响提供了关键技术支持。
本发明实施例提供了一种计算机设备，包括：至少一个处理器181；以及与至少一个处理器通信连接的存储器182；图18中以一个处理器181为例。
处理器181、存储器182可以通过总线或者其他方式连接，图181中以通过总线连接为例。
处理器181可以为中央处理器(Central Processing Unit，CPU)。处理器181还可以为其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field－Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等芯片，或者上述各类芯片的组合。
存储器182作为一种非暂态计算机可读存储介质，可用于存储非暂态软件程序、非暂态计算机可执行程序以及模块，如本发明实施例中的基于SWMM与EFDC耦合模型的截污工程环境效应评估方法对应的程序指令/模块。处理器181通过运行存储在存储器182中的非暂态软件程序、指令以及模块，从而执行处理器的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例中的基于SWMM与EFDC耦合模型的截污工程环境效应评估方法。
存储器182可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储处理器181所创建的数据等。此外，存储器182可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非暂态存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非暂态固态存储器件。在一些实施例中，存储器182可选包括相对于处理器181远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至处理器181。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
上述的一个或者多个模块存储在所述存储器182中，当被所述处理器181执行时，执行如图1所示实施例中的基于SWMM与EFDC耦合模型的截污工程环境效应评估方法。
上述计算机设备具体细节可以对应参阅图1所示的实施例中对应的相关描述和效果进行理解，此处不再赘述。
本领域技术人员可以理解，实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read－Only Memory，ROM)、随机存储记忆体(Random AccessMemory，RAM)、快闪存储器(FlashMemory)、硬盘(Hard Disk Drive，缩写：HDD)或固态硬盘(Solid－State Drive，SSD)等；所述存储介质还可以包括上述种类的存储器的组合。
虽然结合附图描述了本发明的实施例，但是本领域技术人员可以在不脱离本发明的精神和范围的情况下作出各种修改和变型，这样的修改和变型均落入由所附权利要求所限定的范围之内。
Claims (8)
1.一种基于SWMM与EFDC耦合模型的截污工程环境效应评估方法，其特征在于，包括：
获取用以表征研究区域管网径流的第一地理数据、表征研究区域管网参数的第二地理数据、表征研究区域河道分布的第三地理数据和表征研究区域河道水动力水质的第四地理数据；
根据所述第一地理数据、第二地理数据、第三地理数据和第四地理数据构建SWMM与EFDC第一耦合模型，得到截污工程实施前的水质、水量的第一输出数据；
获取各排污口在截污工程实施前、后的水质、水量数据，预设截污率及预设截污率的工程投资数据；
根据所述各排污口在截污工程实施前、后的水质、水量数据，预设截污率调整EFDC模型；
根据调整后EFDC模型构建SWMM与EFDC第二耦合模型，得到截污工程实施后水质、水量的第二输出数据；
根据所述第一输出数据、所述第二输出数据、预设截污率的工程投资数据对所述截污工程的环境效应进行评估；
所述根据所述第一地理数据、第二地理数据、第三地理数据和第四地理数据构建SWMM与EFDC第一耦合模型，包括：
根据所述第一地理数据构建SWMM模型；
将所述第二地理数据输入所述SWMM模型，得到所述研究区域管网径流水质、水量的输出数据；
根据所述第三地理数据、第四地理数据构建EFDC模型；
根据所述研究区域管网径流水质、水量的输出数据将所述SWMM模型及所述EFDC模型进行耦合，生成SWMM与EFDC第一耦合模型。
2.根据权利要求1所述的基于SWMM与EFDC耦合模型的截污工程环境效应评估方法，其特征在于，所述根据所述各排污口在截污工程实施前、后的水质、水量数据，预设截污率调整EFDC模型，包括：
根据各所述排污口在截污工程实施前的水质、水量数据计算各所述排污口的污染负荷占比；
将各所述排污口的污染负荷占比进行降序排序，累积叠加污染负荷占比；
根据所述预设截污率、所述累积叠加污染负荷占比确定需要截污的排污口；根据所述需要截污的排污口，各所述排污口在截污工程实施后的水质、水量数据调整EFDC模型中各所述排污口的边界条件。
3.根据权利要求2所述的基于SWMM与EFDC耦合模型的截污工程环境效应评估方法，其特征在于，通过下述公式计算各所述排污口的污染负荷占比：
Wi＝Qi*Ci
其中，W为排污口污染负荷(t)，Q为排污口水量(m3/d)、C为排污口水质指标浓度(mg/l)，i为排污口的序号，n为排污口总个数，K为排污口负荷占比。
4.根据权利要求1-3任意一项所述的基于SWMM与EFDC耦合模型的截污工程环境效应评估方法，其特征在于，所述根据所述第一输出数据、所述第二输出数据、预设截污率的工程投资数据对所述截污工程的环境效应进行评估，包括：
根据所述第一输出数据及预设水质指标得到待考核断面的第一水质指标浓度、第一水量，所述待考核断面是研究区域河道下游出口断面、重点关注断面或水质考核断面；
根据所述第二输出数据及预设水质指标得到所述待考核断面的第二水质指标浓度、第二水量、水质指标达标天数及水质指标模拟总天数；
根据所述第一水质指标浓度、第一水量、第二水质指标浓度、第二水量、水质指标达标天数、水质指标模拟总天数及预设截污率的工程投资数据计算水质浓度变化率、负荷通量变化量、达标率及基于水质的费效比；
根据所述水质浓度变化率、负荷通量变化量、达标率及基于水质的费效比对所述截污工程的环境效应进行评估。
5.根据权利要求4所述的基于SWMM与EFDC耦合模型的截污工程环境效应评估方法，其特征在于，通过以下公式计算水质浓度变化率、负荷通量变化量、达标率及基于水质的费效比：
水质浓度变化率k：
负荷通量变化量W：W＝Ct*Qt-C0*Q0
达标率S：
基于水质的费效比R：
其中：k表示水质浓度变化率，C0、Ct分别表示工程前、后的水质指标浓度(mg/l)；W表示负荷通量变化量，Q0、Qt分别表示工程前、后的水量(m3/s)；S表示达标率，Ds、DT表示工程后水质指标达标天数、模拟的总天数(day)；R表示基于水质的费效比，M表示预设截污率的工程投资(万元)。
6.一种基于SWMM与EFDC耦合模型的截污工程环境效应评估装置，其特征在于，包括：
第一获取单元，用于获取用以表征研究区域管网径流的第一地理数据、表征研究区域管网参数的第二地理数据、表征研究区域河道分布的第三地理数据和表征研究区域河道水动力水质的第四地理数据；
第一构建单元，用于根据所述第一地理数据、第二地理数据、第三地理数据和第四地理数据构建SWMM与EFDC第一耦合模型，得到截污工程实施前的水质、水量的第一输出数据；
第二获取单元，用于获取各排污口在截污工程实施前、后的水质、水量数据，预设截污率及预设截污率的工程投资数据；
调整单元，用于根据所述各排污口在截污工程实施前、后的水质、水量数据，预设截污率调整EFDC模型；
第二构建单元，用于根据修改后EFDC模型构建SWMM与EFDC第二耦合模型，得到截污工程实施后水质、水量的第二输出数据；
评估单元，用于根据所述第一输出数据、所述第二输出数据、预设截污率的工程投资数据对所述截污工程的环境效应进行评估；
所述第一构建模块用于：
根据所述第一地理数据构建SWMM模型；
将所述第二地理数据输入所述SWMM模型，得到所述研究区域管网径流水质、水量的输出数据；
根据所述第三地理数据、第四地理数据构建EFDC模型；
根据所述研究区域管网径流水质、水量的输出数据将所述SWMM模型及所述EFDC模型进行耦合，生成SWMM与EFDC第一耦合模型。
7.一种计算机设备，其特征在于，包括：
至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器执行如权利要求1-5任意一项所述的基于SWMM与EFDC耦合模型的截污工程环境效应评估方法。
8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行如权利要求1-5任意一项所述的基于SWMM与EFDC耦合模型的截污工程环境效应评估方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202010164112.6A CN111444595B (zh) | 2020-03-10 | 2020-03-10 | 基于swmm与efdc耦合模型的截污工程环境效应评估方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202010164112.6A CN111444595B (zh) | 2020-03-10 | 2020-03-10 | 基于swmm与efdc耦合模型的截污工程环境效应评估方法及装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN111444595A CN111444595A (zh) | 2020-07-24 |
| CN111444595B true CN111444595B (zh) | 2022-07-19 |
Family
ID=71627340
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202010164112.6A Active CN111444595B (zh) | 2020-03-10 | 2020-03-10 | 基于swmm与efdc耦合模型的截污工程环境效应评估方法及装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN111444595B (zh) |
Families Citing this family (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112597670B (zh) * | 2021-03-05 | 2021-07-23 | 武汉理工大学 | 一种暴雨洪水管理模型软件的数据输入方法及装置 |
| CN114255402B (zh) * | 2021-12-21 | 2023-07-21 | 江苏天汇空间信息研究院有限公司 | 基于大数据的生态环境修复过程动态监管系统 |
| CN114610797A (zh) * | 2022-03-25 | 2022-06-10 | 澜途集思生态科技集团有限公司 | 一种基于流体动力学的数据分布规划方法 |
| CN115422850B (zh) * | 2022-10-19 | 2023-01-10 | 北京云庐科技有限公司 | 基于efdc和边缘计算判断河流入河排污口污染贡献率的方法 |
Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102155923A (zh) * | 2011-03-17 | 2011-08-17 | 北京信息科技大学 | 基于立体靶标的拼接测量方法及系统 |
| CN104567666A (zh) * | 2013-10-28 | 2015-04-29 | 上海金艺检测技术有限公司 | 轧辊轴承座空间位置的测量方法 |
| CN107944606A (zh) * | 2017-11-13 | 2018-04-20 | 武汉大学 | 一种面向服务的空地水一体化环境耦合系统 |
| CN108446464A (zh) * | 2018-03-05 | 2018-08-24 | 重庆大学 | 一种利用swmm模型构建大排水系统的方法 |
| CN109308308A (zh) * | 2018-10-31 | 2019-02-05 | 同济大学 | 基于三维动态可视化排水管网模拟和结果分析方法及装置 |
| CN109492299A (zh) * | 2018-11-07 | 2019-03-19 | 南开大学 | 基于swmm与modflow耦合的水资源模拟方法 |
| CN109558973A (zh) * | 2018-11-15 | 2019-04-02 | 深圳市环境科学研究院 | 一种水质与水生态一体化预警系统、控制设备和存储介质 |
| CN110119900A (zh) * | 2019-05-16 | 2019-08-13 | 中建一局华江建设有限公司 | 一种基于城市流域水生态承载力的黑臭水体消除方法 |
| CN110360991A (zh) * | 2019-06-18 | 2019-10-22 | 武汉中观自动化科技有限公司 | 一种摄影测量方法、装置及存储介质 |
| CN110472887A (zh) * | 2019-08-22 | 2019-11-19 | 哈尔滨工业大学 | 流域管网-河道模型耦合的降雨对河流水质影响解析方法 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US10113304B2 (en) * | 2015-02-06 | 2018-10-30 | EmNet, LLC | System and method for agent-based control of sewer infrastructure |
-
2020
- 2020-03-10 CN CN202010164112.6A patent/CN111444595B/zh active Active
Patent Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102155923A (zh) * | 2011-03-17 | 2011-08-17 | 北京信息科技大学 | 基于立体靶标的拼接测量方法及系统 |
| CN104567666A (zh) * | 2013-10-28 | 2015-04-29 | 上海金艺检测技术有限公司 | 轧辊轴承座空间位置的测量方法 |
| CN107944606A (zh) * | 2017-11-13 | 2018-04-20 | 武汉大学 | 一种面向服务的空地水一体化环境耦合系统 |
| CN108446464A (zh) * | 2018-03-05 | 2018-08-24 | 重庆大学 | 一种利用swmm模型构建大排水系统的方法 |
| CN109308308A (zh) * | 2018-10-31 | 2019-02-05 | 同济大学 | 基于三维动态可视化排水管网模拟和结果分析方法及装置 |
| CN109492299A (zh) * | 2018-11-07 | 2019-03-19 | 南开大学 | 基于swmm与modflow耦合的水资源模拟方法 |
| CN109558973A (zh) * | 2018-11-15 | 2019-04-02 | 深圳市环境科学研究院 | 一种水质与水生态一体化预警系统、控制设备和存储介质 |
| CN110119900A (zh) * | 2019-05-16 | 2019-08-13 | 中建一局华江建设有限公司 | 一种基于城市流域水生态承载力的黑臭水体消除方法 |
| CN110360991A (zh) * | 2019-06-18 | 2019-10-22 | 武汉中观自动化科技有限公司 | 一种摄影测量方法、装置及存储介质 |
| CN110472887A (zh) * | 2019-08-22 | 2019-11-19 | 哈尔滨工业大学 | 流域管网-河道模型耦合的降雨对河流水质影响解析方法 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| "SWMM和MIKE11耦合模型在城市感潮河网中的应用";罗福亮等;《中国农村水利水电》;20130331;第98-102页 * |
| "二维地表水动力模型与SWMM耦合研究应用";王自明等;《浙江水利科技》;20190430;第1-4页 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN111444595A (zh) | 2020-07-24 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN111428972B (zh) | 基于耦合模型的调蓄工程环境效应评估方法及装置 | |
| CN111444595B (zh) | 基于swmm与efdc耦合模型的截污工程环境效应评估方法及装置 | |
| CN110728035A (zh) | 一种基于控制断面水质达标的污染物总量控制方法 | |
| CN112101693B (zh) | 基于正交分析的现状城区河道水质达标分析方法 | |
| Zhang et al. | Quantifying rainfall-derived inflow and infiltration in sanitary sewer systems based on conductivity monitoring | |
| CN111428914B (zh) | 水环境治理工程方案的确定方法、装置及存储介质 | |
| Chen et al. | Load estimation and source apportionment of nonpoint source nitrogen and phosphorus based on integrated application of SLURP model, ECM, and RUSLE: a case study in the Jinjiang River, China | |
| CN112001610A (zh) | 农业面源污染的处理方法及装置 | |
| CN111428350A (zh) | 水环境检测耦合模型的构建方法、装置及计算机设备 | |
| CN114169266B (zh) | 一种河流污染源解析和污染物运移计算方法及系统 | |
| CN111062125B (zh) | 海绵型综合管廊水文效应评估方法 | |
| Trenouth et al. | Event-based soil loss models for construction sites | |
| CN107480812A (zh) | 一种城市小流域初期雨水污染负荷预测方法 | |
| CN113297814A (zh) | 基于河湖水质限值的流域动态水环境容量计算方法及系统 | |
| CN111353718B (zh) | 基于swmm与efdc的湿地、补水工程环境效应评估方法及装置 | |
| Shih et al. | Apportioning riverine DIN load to export coefficients of land uses in an urbanized watershed | |
| Liu et al. | Simulation effects of clean water corridor technology on the control of non-point source pollution in the Paihe River basin, Chaohu lake | |
| Lestari et al. | Determination of pollution load capacity using QUAL2Kw program on The Musi River Palembang | |
| Lee et al. | Determining the sediment delivery ratio using the sediment-rating curve and a geographic information system–embedded soil erosion model on a basin scale | |
| Mohammed et al. | Modeling the quality of sewage during the leaking of stormwater surface runoff to the sanitary sewer system using SWMM: a case study | |
| CN111291305A (zh) | 基于一维水质模型计算流域污染源入河系数的方法 | |
| CN112287613A (zh) | 针对流域水环境控制断面的污染物削减方法 | |
| Wang et al. | TMDL development for the Taihu Lake’s influent rivers, China using variable daily load expressions | |
| Xia et al. | Urban water system theory and its model development and application | |
| Jamalianzadeh et al. | Modeling DO and BOD5 Changes in the Dez River by Using QUAL2Kw |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |