CN111597693A - 一种入河污染负荷最优分配方法及系统 - Google Patents

一种入河污染负荷最优分配方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种入河污染负荷最优分配方法及系统，属于污染物排放总量控制技术领域，包括：收集待研究区域水体的原始数据和各污染源消减污染物所需费用数据，并利用所述原始数据建立水动力水质模型；确定待研究区域的目标考核断面背景浓度；每次控制一个污染源排放时，利用所述水动力水质模型计算该污染源排放后的目标考核断面浓度；根据分区达标法，计算每个污染源单位负荷的污染贡献度系数；采用分区达标法进行总量分配，并结合所述各污染源消减污染物所需费用数据建立优化分配模型，确定待研究区域内河流或河涌的总量分配方案。本发明兼顾考虑了考核断面达标和经济最优化，节省了经济成本。

Description

一种入河污染负荷最优分配方法及系统
技术领域
本发明涉及污染物排放总量控制技术领域，特别涉及一种入河污染负荷最优分配方法及系统。
背景技术
随着水污染问题的突出，水污染控制方法逐渐成为污染排放控制研究的重要课题。最早我国实行的水污染控制方法是排放浓度控制，后续随着理论及技术的发展过度到目标总量控制，到如今进入到容量总量控制阶段。容量总量控制指的是在兼顾效益和公平的分配原则下，将控制单元内水环境污染物排放负荷控制在一定的数量内，使该控制单元内的受纳水体中污染物的含量满足既定的水质目标。
目前，我国水环境总量控制还在发展阶段，污染物总量分配涉及到社会、经济、环境等多方面因素，而现有的污染物总量分配方法大多侧重于经济利益的角度，对其他区域差异性考虑不足，缺乏有效的公平性量化方法。此外，国内学者提出了多种污染物总量分配方法，但比较受限于分配方法或数学模型理论上的探讨，缺乏实际应用分析，与运营结合性不强。如公开号为CN109886553A的中国发明专利公开的一种水污染负荷公平性评价与分配方法综合考虑了污染现状、自然地理条件、经济发展状况、人口社会等多方面客观因素，建立了全新的总量分配体系,确定出兼具公平和效率的分配方案，但该方案仅仅通过理论算法进行评价分析，并未与运营深入结合探讨，分配的公平性评估较为主观。
随着我国水污染控制进入总量控制阶段，流域的治理需要一种定量化的、结合运营实践的经济优化分配方案。将精确化的污染物总量分配方法和模型理论同实际相结合，应用于污染物总量控制系统中，提高总量控制业务的可操作性和实用性，这对工程实践具有实际的指导意义。
发明内容
本发明的目的在于克服上述背景技术中的不足，提高污染物排放总量控制的可操作性和实用性。
为实现以上目的，一方面，采用一种入河污染负荷最优分配方法，包括：
S1、收集待研究区域水体的原始数据和各污染源消减污染物所需费用数据，并利用所述原始数据建立水动力水质模型；
S2、确定待研究区域的目标考核断面背景浓度；
S3、每次控制一个污染源排放时，利用所述水动力水质模型计算该污染源排放后的目标考核断面浓度；
S4、根据分区达标法，计算每个污染源单位负荷的污染贡献度系数；
S5、采用分区达标法进行总量分配，并结合所述各污染源消减污染物所需费用数据建立优化分配模型，确定待研究区域内河流或河涌的总量分配方案，其中，所述优化分配模型包括目标条件和约束函数，其中目标函数为：
Figure BDA0002471415630000021
Figure BDA0002471415630000022
约束条件为：
Figure BDA0002471415630000023
xjmin≤xj≤xjmax(j＝1，…，n)
其中：L为对象水域所有污染源的总排放负荷量；Z是控制单元的总处理费用；xj为第j个污染源的排放负荷分配量，j为其编号，共有n个污染源；xja为第j个污染源实际排放污染负荷；θj为第j个污染源每消减1个单位负荷污染物的治理费用；aij为第j个污染源的单位负荷量对第i个水质考核断面的污染贡献度系数，i为水质考核断面的编号，共有m个水质考核断面；Cbi为第i个水质考核断面的污染背景浓度；Ci为第i个水质考核断面的水质目标值；xjmin为第j个污染源污染负荷排放下限值；xjmax为第j个污染源污染负荷排放上限值。
进一步地，所述待研究区域水体的原始数据包括所述待研究区域内河流或河涌的水文数据、地形数据和污染源数据，其中所述污染源数据包括污染源位置、污染源数量、每个污染源的实际排放污染负荷以及确定好的水质考核断面。
进一步地，所述S4中的每个污染源单位负荷的污染贡献度系数计算公式为：
Figure BDA0002471415630000031
其中：i＝1，...，m；j＝1，...，n；i表示考核断面的个数；j为污染源的个数；Cj表示第j个污染源排放浓度；Qj为第j个污染源排放流量；ΔCj为浓度差，为第j个污染源排放后的目标考核断面浓度与所述目标考核断面背景浓度的差值。
进一步地，所述优化分配模型选用MATLAB基于单纯形法求解目标最优值，运用MATLAB优化工具箱中的线性规划函数linprog求解。
进一步地，在所述确定待研究区域的目标考核断面背景浓度之前，还包括：
将所述原始数据中的污染源数据导入所述水动力水质模型中，以确定所述待研究区域内污染源全部排放时水质考核断面是否达标；
若是，则按照现状排放；
若否，则执行所述步骤S1。
另一方面，采用一种入河污染负荷最优分配系统，包括：数据收集模块、目标考核断面背景浓度确定模块、目标考核断面浓度计算模块、污染贡献度系数计算模块和总量分配方案确定模块，其中：
数据收集模块用于收集待研究区域水体的原始数据和各污染源消减污染物所需费用数据，并利用所述原始数据建立水动力水质模型；
目标考核断面背景浓度确定模块用于确定待研究区域的目标考核断面背景浓度；
目标考核断面浓度计算模块用于每次控制一个污染源排放时，利用所述水动力水质模型计算该污染源排放后的目标考核断面浓度；
污染贡献度系数计算模块用于根据分区达标法，计算每个污染源单位负荷的污染贡献度系数；
总量分配方案确定模块用于采用分区达标法进行总量分配，并结合所述各污染源消减污染物所需费用数据建立优化分配模型，确定待研究区域内河流或河涌的总量分配方案，其中，所述优化分配模型包括目标条件和约束函数，其中目标函数为：
Figure BDA0002471415630000041
Figure BDA0002471415630000042
约束条件为：
Figure BDA0002471415630000051
xjmin≤xj≤xjmax(j＝1，…，n)
其中：L为对象水域所有污染源的总排放负荷量；Z是控制单元的总处理费用；xj为第j个污染源的排放负荷分配量，j为其编号，共有n个污染源；xja为第j个污染源实际排放污染负荷；θj为第j个污染源每消减1个单位负荷污染物的治理费用；aij为第j个污染源的单位负荷量对第i个水质考核断面的污染贡献度系数，i为水质考核断面的编号，共有m个水质考核断面；Cbi为第i个水质考核断面的污染背景浓度；Ci为第i个水质考核断面的水质目标值；xjmin为第j个污染源污染负荷排放下限值；xjmax为第j个污染源污染负荷排放上限值。
进一步地，所述待研究区域水体的原始数据包括所述待研究区域内河流或河涌的水文数据、地形数据和污染源数据，其中所述污染源数据包括污染源位置、污染源数量、每个污染源的实际排放污染负荷以及确定好的水质考核断面。
进一步地，所述每个污染源单位负荷的污染贡献度系数计算公式为：
Figure BDA0002471415630000052
其中：i＝1，...，m；j＝1，...，n；i表示考核断面的个数；j为污染源的个数；Cj表示第j个污染源排放浓度；Qj为第j个污染源排放流量；ΔCj为浓度差，为第j个污染源排放后的目标考核断面浓度与所述目标考核断面背景浓度的差值。
进一步地，所述优化分配模型选用MATLAB基于单纯形法求解目标最优值，运用MATLAB优化工具箱中的线性规划函数linprog求解。
进一步地，还包括达标判断模块和控制模块，其中：
达标判断模块用于将所述原始数据中的污染源数据导入所述水动力水质模型中，以确定所述待研究区域内污染源全部排放时水质考核断面是否达标；
控制模块用于在所述达标判断模块输出结果为否时，控制所述目标考核断面背景浓度确定模来确定待研究区域的目标考核断面背景浓度；
控制模块用于在所述达标判断模块输出结果为是时，控制所述污染源按照现状排放。
与现有技术相比，本发明存在以下技术效果：本发明针对现已经研究的总量分配方法中，未同时考虑水质达标和经济最优化两个方面的问题，在分区达标法基础上加入了经济因素构建了目标函数，来建立经济最优化模型，同时对于现有经济分配方案理论性强，并未与运营深入结合探讨的问题，增加了实际运营状况设定的上下限作为约束条件。通过以最大允许排放量和最小治理费用为目标函数，以控制断面达标和污染源实际排放情况为约束条件，实现定量化的经济优化分配方案，兼顾考虑了考核断面达标和经济最优化，节省了经济成本。
附图说明
下面结合附图，对本发明的具体实施方式进行详细描述：
图1是一种入河污染负荷最优分配方法的流程图；
图2是另一种入河污染负荷最优分配方法的流程图；
图3是幸福沟排口分布图；
图4是一种入河污染负荷最优分配的结构图。
具体实施方式
为了更进一步说明本发明的特征，请参阅以下有关本发明的详细说明与附图。所附图仅供参考与说明之用，并非用来对本发明的保护范围加以限制。
如图1所示，本实施例公开了一种入河污染负荷最优分配方法，包括如下步骤S1至S5：
S1、收集待研究区域水体的原始数据和各污染源消减污染物所需费用数据，并利用所述原始数据建立水动力水质模型；
S2、确定待研究区域的目标考核断面背景浓度；
需要说明的是，确定待研究区域内目标考核断面背景浓度，背景浓度可通过实测资料获取或者通过模型计算得到，在模型上游给定初始背景值(流量和浓度)，模拟得出下游考核断面污染物浓度值，即为目标考核断面背景浓度。
S3、每次控制一个污染源排放时，利用所述水动力水质模型计算该污染源排放后的目标考核断面浓度；
需要说明的是，在建立的水动力水质模型中每次仅输入一个污染源的污染负荷(流量和浓度)，模拟计算出目标考核断面的污染物浓度，再重复输入下一个污染源，即每次控制一个污染源排放其他污染源不排放，建立起污染排放与水质响应关系。
S4、根据分区达标法，计算每个污染源单位负荷的污染贡献度系数；
S5、采用分区达标法进行总量分配，并结合所述各污染源消减污染物所需费用数据建立优化分配模型，确定待研究区域内河流或河涌的总量分配方案，其中，所述优化分配模型包括目标条件和约束函数，其中目标函数为：
Figure BDA0002471415630000081
Figure BDA0002471415630000082
约束条件为：
Figure BDA0002471415630000083
xjmin≤xj≤xjmax(j＝1，…，n)
其中：L为对象水域所有污染源的总排放负荷量；Z是控制单元的总处理费用；xj为第j个污染源的排放负荷分配量，j为其编号，共有n个污染源；xja为第j个污染源实际排放污染负荷；θj为第j个污染源每消减1个单位负荷污染物所需的治理费用；aij为第j个污染源的单位负荷量对第i个水质考核断面的污染贡献度系数，i为水质考核断面的编号，共有m个水质考核断面；Cbi为第i个水质考核断面的污染背景浓度；Ci为第i个水质考核断面的水质目标值；xjmin为第j个污染源污染负荷排放下限值；xjmax为第j个污染源污染负荷排放上限值。
需要说明的是，本实施例构建的优化分配模型中增加了经济因素构建了目标函数，同时增加污染源实际排放限值作为目标函数的约束条件，建立经济最优化模型，实现定量化的经济优化分配方案，该模型兼顾考虑了考核断面达标和经济最优化，节省了经济成本，对于运营实践具有参照和指导意义。加入经济因素，构建经济最优化分配模型，实现定量化的经济优化分配方案，节省经济成本。
进一步地，所述待研究区域水体的原始数据包括所述待研究区域内河流或河涌的水文数据、地形数据和污染源数据，其中所述污染源数据包括污染源位置、污染源数量、每个污染源的实际排放污染负荷以及确定好的水质考核断面。
进一步地，所述S4中的每个污染源单位负荷的污染贡献度系数计算公式为：
Figure BDA0002471415630000091
其中：i＝1，...，m；j＝1，...，n；i表示考核断面的个数；j为污染源的个数；Cj表示第j个污染源排放浓度；Qj为第j个污染源排放流量；ΔCi为浓度差，为第j个污染源排放后的目标考核断面浓度与所述目标考核断面背景浓度的差值。
需要说明的是，本实施例中利用水动力水质模型法，计算每个污染源排放后的目标考核断面浓度，建立了准确的污染排放与水质响应关系，且约束条件是依据污染源现状排放特征，并结合实际运营状况来设定的上下限，将污染物总量分配方法和模型理论同实际相结合，应用于污染物总量控制系统中，提高了总量控制业务的可操作性和实用性。
进一步地，所述优化分配模型选用MATLAB基于单纯形法求解目标最优值，运用MATLAB优化工具箱中的线性规划函数linprog求解。
其中，其中，MATLAB求解线性规划的标准型为：
min cTx
s.t.Ax≤b
基本调用函数为：
[x，fval]＝
linprog(c，A，b，Aeq，beq，LB，UB，x0，options)
其中，fval是返回的目标函数的值；Aeq，beq是对应的等式约束条件Ax＝b；LB和UB分别是x的下界和上界；x0是x的初始值；options是控制参数。
作为进一步优选的方案，如图2所示，本实施例在上述步骤S2：确定待研究区域的目标考核断面背景浓度之前，还包括如下步骤S01至S02：
S01、将所述原始数据中的污染源数据导入所述水动力水质模型中，以确定所述待研究区域内污染源全部排放时水质考核断面是否达标，若是则执行步骤S02，若否则执行所述步骤S1；
S02、按照现状排放。
以下通过幸福沟为具体实例，计算幸福沟水环境容量及排口总量分配情况如下：
一、幸福沟概况
幸福沟是界首市界亳河支流排水区的主要排涝沟渠，范围起于刘程庄附近，终于界亳河，治理总长度3.1km，现状河底高程约35.8m～35.2m，河底宽8.0m～13.5m，上口宽12.0m～25.5m，局部河段宽3m左右，河道边坡为自然土坡。两岸均为垂直砌块护坡，沿河两岸主要分布为住宅小区和政务办公区。根据对幸福沟的污染源调查以及实际监测资料，幸福沟常年有水排口为12个(详见表1和图3)，河道水质目标为消除黑臭，根据污染源调查，幸福沟水质黑臭主要的影响因子为氨氮，因此以氨氮为例对幸福沟进行水环境容量计算和总量分配。
表1幸福沟排口基本情况
流量(m<sup>3</sup>/s) 氨氮(mg/L) 污染负荷(t/d)
XFG_1 0.00026 0.20 4.4E-06
XFG_3 0.00035 0.66 1.2E-05
XFG_5 0.000095 45.05 0.00036
XFG_6 0.0014 23.30 0.0028
XFG_18 0.00015 0.17 2.1E-06
XFG_20 0.00023 0.89 1.7E-05
XFG_26 0.0027 19.25 0.0045
XFG_28 0.0010 31.50 0.0028
XFG_32 0.00031 12.21 0.00032
XFG_35 0.00040 22.25 0.00076
XFG_37 0.00039 80.25 0.0027
XFG_39 0.00018 25.40 0.00039
二、模型建立
(1)本次案例实施幸福沟为单条内陆河道，水质目标为V类水，考核断面选定为幸福沟最下游(K＝1+125)断面，考核指标为消除黑臭(NH3-N≤8mg/L)。
(2)边界条件
水动力模型：幸福沟上游流量为1.94m3/s，幸福沟下游与界亳河相连，以河道下游常水位作为河道水动力的下游边界值，幸福沟下游常水位取1.5m；
水质模型：各排放口以点源的形式加入模型中，上游来水氨氮初始浓度为8mg/L，排放口采用流量边界。
(3)模型参数选取：河道糙率按照地区历史研究成果确定，取值为0.03；水质模块对流扩散系数D取值为10m2/s；氨氮的降解系数取0.12(l/d)。
(4)模型验证：采用幸福沟实际监测结果进行模型验证(K＝1+125断面)，对比显示水位计算值和水质(氨氮)结果与实际监测值相近，平均误差为0.0176m。
三、贡献度系数计算
以排口XFG_1为例，模型中输入排口XFG_1实际排放浓度和流量，模拟出控制断面处水质浓度为Cj，按照步骤(6)中的计算公式计算XFG_1贡献度系数，贡献度系数的单位为d·L-1或者a·L-1，从单位上看，贡献度系数主要跟流量有关。
依次换排口重复计算，贡献度系数计算结果如表2所示。XFG_1、XFG_3、XFG_18、XFG_20贡献度系数为负值，其意义为这几个排口对幸福沟水质浓度有稀释作用，排口排放越大，河道水质会越好。现实中上述几个排口排放浓度低于上游来水的浓度，因此确实会稀释整个河道水质，对河道水质变好有一定促进作用。除上述排口外其他排口对河道水质有恶化作用，贡献度系数越大，对考核断面污染贡献越大。
表2各排口贡献度系数表
排口 贡献度系数
XFG_1 -63.63
XFG_3 -17.68
XFG_5 1.31
XFG_6 1.04
XFG_18 -75.59
XFG_20 -12.70
XFG_26 0.93
XFG_28 1.19
XFG_32 0.55
XFG_35 1.02
XFG_37 1.43
XFG_39 1.09
四、经济优化分配模型建立
按照步骤S5中的分区达标法，幸福沟排口的分配受限于每个排口实际排放情况，因此在模型中加入了排口污染负荷的上下限值，对于幸福沟，下限xjmin设定为0，上限xjmax为每个排口实际监测排放的负荷值。现实工作中总量分配除了考虑断面达标之外，还需要考虑费用问题，根据幸福沟实际排放情况，对经济优化分配模型进行改进。
进一步的，开展MATLAB线性优化，计算结果如表3所示。XFG_18消减氨氮需要费用最高，XFG_37消减氨氮需要费用最低。根据分配结果，贡献度系数为负值的按照实际排放负荷分配，即贡献度系数为负值的排口对河道水质有促进作用，这些排口排放可维持现状。贡献度系数为正值的则会提高河道氨氮含量。考虑到经济优化，水环境容量的分配会根据治理费用从多到少开始分配，即优先分配给治理费用多的排口，先分配给XFG_18，再分配到XFG_1，依次分配。为保证下游考核断面达标，需要依次削减XFG_37、XFG_5、XFG_28这三个排口的污染负荷，其中XFG_37和XFG_5污染负荷需要全部削减，XFG_28需要削减掉0.00129t/d的氨氮即可满足消除黑臭的最低水质目标要求。
表3旱季现状各排口分配量统计表
Figure BDA0002471415630000131
为直观描述经济优化后的分配方案，将此方案同仅仅考虑断面达标(污染贡献系数法)的方案进行了对比，详见表4。根据结果污染贡献系数法计算出的单位投资费用为0.065万元，而经济优化分配方案单位投资费用为0.024万元，消减一个单位氨氮所需要的费用比污染贡献系数法节省0.041万元。
表4旱季现状各排口分配方案对比
Figure BDA0002471415630000132
由上得出结论，在保障消除黑臭前提下，经济优化分配方案所需治理费用更少，因此经济优化方案最优。在上述优化分配指导下，既可以保障消除黑臭，又使投资费用最少，具有更高的经济效益比，对实际工程运营具有指导作用。
可选地，在实际工程中，若由于成本或者用地等原因，XFG_37和XFG_5无法进行消减，则可以重新设定XFG_37和XFG_5负荷上限，运用MATLAB进行模拟演算，得出新的最优解。
如图4所示，本实施例还公开了一种入河污染负荷最优分配系统，包括：数据收集模块10、目标考核断面背景浓度确定模块20、目标考核断面浓度计算模块30、污染贡献度系数计算模块40和总量分配方案确定模块50，其中：
数据收集模块10用于收集待研究区域水体的原始数据和各污染源消减污染物所需费用数据，并利用所述原始数据建立水动力水质模型；
目标考核断面背景浓度确定模块20用于确定待研究区域的目标考核断面背景浓度；
需要说明的是，确定待研究区域内目标考核断面背景浓度，背景浓度可通过实测资料获取或者通过模型计算得到，在模型上游给定初始背景值(流量和浓度)，模拟得出下游考核断面污染物浓度值，即为目标考核断面背景浓度。
目标考核断面浓度计算模块30用于每次控制一个污染源排放时，利用所述水动力水质模型计算该污染源排放后的目标考核断面浓度；
需要说明的是，确定待研究区域内目标考核断面背景浓度，背景浓度可通过实测资料获取或者通过模型计算得到，在模型上游给定初始背景值(流量和浓度)，模拟得出下游考核断面污染物浓度值，即为目标考核断面背景浓度。
污染贡献度系数计算模块40用于根据分区达标法，计算每个污染源单位负荷的污染贡献度系数；
总量分配方案确定模块50用于采用分区达标法进行总量分配，并结合所述各污染源消减污染物所需费用数据建立优化分配模型，确定待研究区域内河流或河涌的总量分配方案，其中，所述优化分配模型包括目标条件和约束函数，其中目标函数为：
Figure BDA0002471415630000151
Figure BDA0002471415630000152
约束条件为：
Figure BDA0002471415630000153
jmin≤xj≤xjmax(j＝1，…，n)
其中：L为对象水域所有污染源的总排放负荷量；Z是控制单元的总处理费用；xj为第j个污染源的排放负荷分配量，j为其编号，共有n个污染源；xja为第j个污染源实际排放污染负荷；θj为第j个污染源每消减1个单位负荷污染物的治理费用；aij为第j个污染源的单位负荷量对第i个水质考核断面的污染贡献度系数，i为水质考核断面的编号，共有m个水质考核断面；Cbi为第i个水质考核断面的污染背景浓度；Ci为第i个水质考核断面的水质目标值；xjmin为第j个污染源污染负荷排放下限值；xjmax为第j个污染源污染负荷排放上限值。
进一步地，所述待研究区域水体的原始数据包括所述待研究区域内河流或河涌的水文数据、地形数据和污染源数据，其中所述污染源数据包括污染源位置、污染源数量、每个污染源的实际排放污染负荷以及确定好的水质考核断面。
进一步地，所述每个污染源单位负荷的污染贡献度系数计算公式为：
Figure BDA0002471415630000161
其中：i＝1，…，m；j＝1，…，n；i表示考核断面的个数；j为污染源的个数；Cj表示第j个污染源排放浓度；Qj为第j个污染源排放流量；ΔCj为浓度差，为第j个污染源排放后的目标考核断面浓度与所述目标考核断面背景浓度的差值。
进一步地，所述优化分配模型选用MATLAB基于单纯形法求解目标最优值，运用MATLAB优化工具箱中的线性规划函数linprog求解。
进一步地，还包括达标判断模块和控制模块，其中：
达标判断模块用于将所述原始数据中的污染源数据导入所述水动力水质模型中，以确定所述待研究区域内污染源全部排放时水质考核断面是否达标；
控制模块用于在所述达标判断模块输出结果为否时，控制所述目标考核断面背景浓度确定模来确定待研究区域的目标考核断面背景浓度；
控制模块用于在所述达标判断模块输出结果为是时，控制所述污染源按照现状排放。
本发明的有益效果在于：
(1)加入了经济因素构建了最小费用目标函数，建立经济最优化模型，实现定量化的经济优化分配方案，兼顾考虑了考核断面达标和经济最优化，节省了经济成本，对于运营实践具有参照和指导意义。
(2)采用水动力水质模型法建立了准确的污染排放与水质响应关系，且约束条件是依据污染源现状排放特征，并结合实际运营状况来设定的上下限，将污染物总量分配方法和模型理论同实际相结合，应用于污染物总量控制系统中，提高了总量控制业务的可操作性和实用性。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种入河污染负荷最优分配方法，其特征在于，包括：
S1、收集待研究区域水体的原始数据和各污染源消减污染物所需费用数据，并利用所述原始数据建立水动力水质模型；
S2、确定待研究区域的目标考核断面背景浓度；
S3、每次控制一个污染源排放时，利用所述水动力水质模型计算该污染源排放后的目标考核断面浓度；
S4、根据分区达标法，计算每个污染源单位负荷的污染贡献度系数；
S5、采用分区达标法进行总量分配，并结合所述各污染源消减污染物所需费用数据建立优化分配模型，确定待研究区域内河流或河涌的总量分配方案，其中，所述优化分配模型包括目标条件和约束函数，其中目标函数为：
Figure FDA0002471415620000011
Figure FDA0002471415620000012
约束条件为：
Figure FDA0002471415620000013
xjmin≤xj≤xjmax(j＝1，…，n)
其中：L为对象水域所有污染源的总排放负荷量；Z是控制单元的总处理费用；xj为第j个污染源的排放负荷分配量，j为其编号，共有n个污染源；xja为第j个污染源实际排放污染负荷；θj为第j个污染源每消减1个单位负荷污染物的治理费用；aij为第j个污染源的单位负荷量对第i个水质考核断面的污染贡献度系数，i为水质考核断面的编号，共有m个水质考核断面；Cbi为第i个水质考核断面的污染背景浓度；Ci为第i个水质考核断面的水质目标值；xjmin为第j个污染源污染负荷排放下限值；xjmax为第j个污染源污染负荷排放上限值。
2.如权利要求1所述的入河污染负荷最优分配方法，其特征在于，所述待研究区域水体的原始数据包括所述待研究区域内河流或河涌的水文数据、地形数据和污染源数据，其中所述污染源数据包括污染源位置、污染源数量、每个污染源的实际排放污染负荷以及确定好的水质考核断面。
3.如权利要求1所述的入河污染负荷最优分配方法，其特征在于，所述S4中的每个污染源单位负荷的污染贡献度系数计算公式为：
Figure FDA0002471415620000021
其中：i＝1，...，m；j＝1，...，n；i表示考核断面的个数；j为污染源的个数；Cj表示第j个污染源排放浓度；Qj为第j个污染源排放流量；ΔCj为浓度差，为第j个污染源排放后的目标考核断面浓度与所述目标考核断面背景浓度的差值。
4.如权利要求1所述的入河污染负荷最优分配方法，其特征在于，所述优化分配模型选用MATLAB基于单纯形法求解目标最优值，运用MATLAB优化工具箱中的线性规划函数linprog求解。
5.如权利要求2～4任一项所述的入河污染负荷最优分配方法，其特征在于，在所述确定待研究区域的目标考核断面背景浓度之前，还包括：
将所述原始数据中的污染源数据导入所述水动力水质模型中，以确定所述待研究区域内污染源全部排放时水质考核断面是否达标；
若是，则按照现状排放；
若否，则执行所述步骤S1。
6.一种入河污染负荷最优分配系统，其特征在于，包括：数据收集模块、目标考核断面背景浓度确定模块、目标考核断面浓度计算模块、污染贡献度系数计算模块和总量分配方案确定模块，其中：
数据收集模块用于收集待研究区域水体的原始数据和各污染源消减污染物所需费用数据，并利用所述原始数据建立水动力水质模型；
目标考核断面背景浓度确定模块用于确定待研究区域的目标考核断面背景浓度；
目标考核断面浓度计算模块用于每次控制一个污染源排放时，利用所述水动力水质模型计算该污染源排放后的目标考核断面浓度；
污染贡献度系数计算模块用于根据分区达标法，计算每个污染源单位负荷的污染贡献度系数；
总量分配方案确定模块用于采用分区达标法进行总量分配，并结合所述各污染源消减污染物所需费用数据建立优化分配模型，确定待研究区域内河流或河涌的总量分配方案，其中，所述优化分配模型包括目标条件和约束函数，其中目标函数为：
Figure FDA0002471415620000031
Figure FDA0002471415620000041
约束条件为：
Figure FDA0002471415620000042
xjmin≤xj≤xjmax(j＝1，…，n)
其中：L为对象水域所有污染源的总排放负荷量；Z是控制单元的总处理费用；xj为第j个污染源的排放负荷分配量，j为其编号，共有n个污染源；xja为第j个污染源实际排放污染负荷；θj为第j个污染源每消减1个单位负荷污染物的治理费用；aij为第j个污染源的单位负荷量对第i个水质考核断面的污染贡献度系数，i为水质考核断面的编号，共有m个水质考核断面；Cbi为第i个水质考核断面的污染背景浓度；Ci为第i个水质考核断面的水质目标值；xjmin为第j个污染源污染负荷排放下限值；xjmax为第j个污染源污染负荷排放上限值。
7.如权利要求6所述的入河污染负荷最优分配系统，其特征在于，所述待研究区域水体的原始数据包括所述待研究区域内河流或河涌的水文数据、地形数据和污染源数据，其中所述污染源数据包括污染源位置、污染源数量、每个污染源的实际排放污染负荷以及确定好的水质考核断面。
8.如权利要求6所述的入河污染负荷最优分配系统，其特征在于，所述每个污染源单位负荷的污染贡献度系数计算公式为：
Figure FDA0002471415620000043
其中：i＝1，...，m；j＝1，...，n；i表示考核断面的个数；j为污染源的个数；Cj表示第j个污染源排放浓度；Qj为第j个污染源排放流量；ΔCj为浓度差，为第j个污染源排放后的目标考核断面浓度与所述目标考核断面背景浓度的差值。
9.如权利要求6所述的入河污染负荷最优分配系统，其特征在于，所述优化分配模型选用MATLAB基于单纯形法求解目标最优值，运用MATLAB优化工具箱中的线性规划函数linprog求解。
10.如权利要求7～8任一项所述的入河污染负荷最优分配系统，其特征在于，还包括达标判断模块和控制模块，其中：
达标判断模块用于将所述原始数据中的污染源数据导入所述水动力水质模型中，以确定所述待研究区域内污染源全部排放时水质考核断面是否达标；
控制模块用于在所述达标判断模块输出结果为否时，控制所述目标考核断面背景浓度确定模来确定待研究区域的目标考核断面背景浓度；
控制模块用于在所述达标判断模块输出结果为是时，控制所述污染源按照现状排放。
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