水質(zhì)模型研究進(jìn)展及發(fā)展趨勢

1、水質(zhì)模型研究進(jìn)展及發(fā)展趨勢專業(yè)：環(huán)境工程類指導(dǎo)教師：日期：2012 / 6 / 3水質(zhì)模型研究進(jìn)展及發(fā)展趨勢摘要：運(yùn)用系統(tǒng)分析技術(shù)進(jìn)行水污染控制系統(tǒng)的規(guī)劃是現(xiàn)代水質(zhì)管理的基礎(chǔ)和依據(jù)，水質(zhì)模型對整個(gè)規(guī)劃過程起著至關(guān)重要的作用。文章較詳細(xì)地綜合評(píng)述了近年來國內(nèi)外水質(zhì)模型的研究進(jìn)展與應(yīng)用過程中普遍存在的一些問題及其主要表現(xiàn)、成因，并評(píng)價(jià)了水質(zhì)模型研究的發(fā)展趨勢。關(guān)鍵詞: 水質(zhì)模型；研究進(jìn)展；存在問題；發(fā)展趨勢水質(zhì)模型是污染物在水環(huán)境中變化規(guī)律及其影響因素之間相互關(guān)系的數(shù)學(xué)描述， 它既是水環(huán)境科學(xué)研究的內(nèi)容之一，又是水環(huán)境研究的重要工具。它的研究涉及到水環(huán)境科學(xué)的許多基本理論問題和水污染控制的許多實(shí)際

2、問題。它的發(fā)展在很大程度上取決于污染物在水環(huán)境中的遷移、轉(zhuǎn)化和歸宿研究的不斷深入，以及數(shù)學(xué)手段在水環(huán)境研究中應(yīng)用程度的不斷提高。水質(zhì)模型在理論上從最初的質(zhì)量平衡原理發(fā)展到現(xiàn)在的隨機(jī)理論、灰色理論和模糊理論；在實(shí)際應(yīng)用上，從最初的城市排水工程設(shè)計(jì)發(fā)展到現(xiàn)在的污染物水環(huán)境過程模擬、水環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)，污染物水環(huán)境行為預(yù)測，水生物污染暴露程度分析和水資源科學(xué)管理規(guī)劃等水環(huán)境保護(hù)的各個(gè)方面；在研究方法上，從最初的解析解和濃度表達(dá)發(fā)展到現(xiàn)在的以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬輔助解析、及與地理信息系統(tǒng)( GIS) 相結(jié)合的數(shù)值解和逸度表達(dá)法。這些成果都極大地推動(dòng)了水環(huán)境管理技術(shù)的現(xiàn)代化。一、 水質(zhì)模型研究進(jìn)展近年來，水質(zhì)模

3、型的研究取得了很大進(jìn)展，主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面:1、 包括水生食物鏈在內(nèi)的多介質(zhì)環(huán)境生態(tài)綜合模型由于復(fù)雜的物理、化學(xué)和生物過程的結(jié)果，釋放到環(huán)境中的污染物在大氣、水、 土壤和植被等許多環(huán)境介質(zhì)中進(jìn)行分配，由污染物引起的可能的環(huán)境影響與它們在各種環(huán)境單元中的濃度水平和停留時(shí)間密切相關(guān)。為了綜合描述它們之間的相關(guān)關(guān)系，產(chǎn)生了多介質(zhì)環(huán)境綜合生態(tài)模型。多介質(zhì)環(huán)境是指大氣、水體、土壤、 生物等組成的總環(huán)境體系，其中水體是核心。多介質(zhì)環(huán)境數(shù)學(xué)模型可將各種不同的環(huán)境單元內(nèi)部的污染物變化過程與導(dǎo)致污染物跨過介質(zhì)邊界的過程相聯(lián)系， 構(gòu)成一個(gè)能描述在多介質(zhì)環(huán)境中污染物轉(zhuǎn)化和介質(zhì)間物質(zhì)遷移的表達(dá)式。R. Tanne

4、r et al.對工業(yè)過飽和鹽水蒸發(fā)池中的生物群食物鏈進(jìn)行了研究， C. Fall et al.針對五氯代苯酚在改良的地下水系統(tǒng)中的分布建立了模型， H. Y.Zhou et al.研究了沉積物中所吸附的多氯聯(lián)苯( PCBs) 量與羅非魚體內(nèi)多氯聯(lián)苯 ( PCBs) 的富集量之間的關(guān)系。由于還沒有對污染物在各種介質(zhì)之間的遷移過程有更充分的認(rèn)識(shí)，現(xiàn)有的多介質(zhì)環(huán)境模型在處理實(shí)際問題時(shí)不得不對污染物在介質(zhì)間的遷移過程作近似假設(shè)，許多參數(shù)的隨機(jī)性給模型預(yù)測結(jié)果帶來不確定性。所以，這類模型還只能給出一種趨勢預(yù)測，而不是狀態(tài)的精確預(yù)報(bào)。多介質(zhì)環(huán)境模型的主要目的是污染物對人體或生物進(jìn)行暴露分析( Expos

5、ure Analysis) ，并對廢物處的危險(xiǎn)性進(jìn)行評(píng)價(jià)。因此，只有將食物鏈模型與多介質(zhì)環(huán)境模型聯(lián)合起來，構(gòu)成更為綜合的模型，才能更好地適應(yīng)實(shí)際應(yīng)用的需要。2、 模型不確定性的研究由于環(huán)境的水文條件具有很大的隨機(jī)性，這就導(dǎo)致了水環(huán)境數(shù)學(xué)模型輸出的不確定性。為了提高模型的精確度和結(jié)果的可靠性，有必要對模型不確定性進(jìn)行研究。Andrews k.Takyi分析了模擬- 優(yōu)化模型中不確定性的來源有: ( 1) 污染物的排放量和河流背景值的隨機(jī)性； ( 2) 估計(jì)模型參數(shù)所需的河流和水質(zhì)資料的不充分; ( 3) 對污染物傳輸過程和水質(zhì)管理系統(tǒng)的簡化缺乏充分的認(rèn)識(shí)。他還為水質(zhì)管理建立了多重實(shí)現(xiàn)( Mult

6、iple Realization) 模型，該模型在單個(gè)優(yōu)化模擬中同時(shí)融入幾條可能的河流和背景污染排放量或?qū)崿F(xiàn)值。這一技術(shù)在水質(zhì)管理的經(jīng)濟(jì)性和可靠性之間產(chǎn)生一條權(quán)衡曲線。為了產(chǎn)生權(quán)衡關(guān)系，在單個(gè)優(yōu)化模型中同時(shí)融入幾種可能的設(shè)計(jì)條件背景值。這一模型既簡單， 且和那些傳統(tǒng)的隨機(jī)模型相比， 能為復(fù)雜的和隨機(jī)的水質(zhì)管理系統(tǒng)提供更切實(shí)際的描述。此外，該模型通常能比傳統(tǒng)的模擬 ) 優(yōu)化模型產(chǎn)生更有效的費(fèi)用 ) 可靠性關(guān)系曲線。Michael D. Sohn et al.8為了估計(jì)和減小地下水流量的不確定性和預(yù)測污染物化學(xué)轉(zhuǎn)移的不確定性，開發(fā)了貝葉斯#蒙特卡羅( Bayes Monte Carlo Metho

7、ds) 不確定性分析方法。該方法采用工程推斷來估計(jì)和用現(xiàn)場觀測數(shù)據(jù)來更新污染源的特征參數(shù)、化學(xué)轉(zhuǎn)移參數(shù)，以及假定的水文結(jié)構(gòu)中的不確定性。Alaa H. Aly.et al.在不確定性情況下，運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法( GA) 來優(yōu)化地下水去污系統(tǒng)的設(shè)計(jì)。這一方法包括: ( 1) 用遺傳算法來找到全局最優(yōu)解答；( 2) 并入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來模擬遺傳算法內(nèi)的反應(yīng)表面( response surface) 。這一方法在實(shí)際樣本和不同優(yōu)化背景下的應(yīng)用表明，它需要較少的水力傳導(dǎo)實(shí)現(xiàn)( hydraulic conductivity realizations) ，并且可在可靠性和處理設(shè)施能力之間產(chǎn)生一條權(quán)衡曲線。由

8、于水環(huán)境條件具有很大的隨機(jī)性，為了提高模型的精確度和輸出結(jié)果的可靠性，對模型的不確定性分析方法的研究， 目前是、今后仍然是水質(zhì)模型的研究熱點(diǎn)之一。3、 模糊數(shù)學(xué)在水環(huán)境數(shù)學(xué)模型中的應(yīng)用如前文所述，水文環(huán)境條件有很大的隨機(jī)性，要定量分析相關(guān)關(guān)系有很大的困難，此外,水質(zhì)的變化是連續(xù)的，而我們的水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)中的污染物濃度的表示卻是不連續(xù)的。為了解決這一矛盾，很有必要應(yīng)用模糊數(shù)學(xué)中的相關(guān)概念， 模糊數(shù)學(xué)在水環(huán)境方面也有很多應(yīng)用。Y.Y.Yin etal.運(yùn)用模糊關(guān)系分析( FRA) 模型來分析大量的不同的備選方案，同其它的在不確知情況下影響評(píng)價(jià)的多準(zhǔn)則方法相比， FRA 法在數(shù)據(jù)的可獲得性、需求的計(jì)算能力

9、和結(jié)果說明上有優(yōu)勢。K.sasikumar et al.成功地建立了污染負(fù)荷分配的模糊模型( the fuzzy waste load allocation model) 。該模型在考慮污染控制部門和污染物排放單位之間的利益目標(biāo)沖突下，能夠提供經(jīng)濟(jì)的和技術(shù)上可行的方案。當(dāng)然，如何合理地把水質(zhì)模型和模糊數(shù)學(xué)相結(jié)合，還有待于環(huán)境科學(xué)工作者與計(jì)算數(shù)學(xué)工作者們進(jìn)一步的研究。4、 與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)( ANNs) 相結(jié)合人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)( Artificial Neural Networks) 就是模仿人腦的工作方式而設(shè)計(jì)的一種計(jì)算方法，它可用電子或光電元件實(shí)現(xiàn)，也可用軟件在常規(guī)計(jì)算機(jī)上仿真; 或者說人工神經(jīng)網(wǎng)

10、絡(luò)是一種具有大量連接的并行分布式處理器，它具有通過學(xué)習(xí)獲取知識(shí)并解決問題的能力，且知識(shí)是分布存儲(chǔ)在連接權(quán)( 對應(yīng)于生物神經(jīng)元的突觸) 中，而不是像常規(guī)計(jì)算機(jī)那樣按地址存在特定的存儲(chǔ)單元中。近幾年來， 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在水質(zhì)模型方面的應(yīng)用取得了飛速的發(fā)展。T. R. Neelakantan etal.用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了水庫運(yùn)行的模擬- 優(yōu)化模型。Marina campolo et al用 ANNs 來預(yù)測河流枯水期的流量并得出結(jié)論: 當(dāng)它與水質(zhì)模型相結(jié)合時(shí)對河流的水質(zhì)管理非常有用。Binzhang et al.結(jié)合貝葉斯概念和( Bayesian Concepts) 組合的 NN 來預(yù)測集水區(qū)的徑

11、流量。V.chanramouli et al.用動(dòng)態(tài)規(guī)劃和 ANN 來模擬多水庫水系的運(yùn)行方案。Sharad kumar Jain用ANNs 開發(fā)了綜合的沉淀速率曲線。ANNs 被用作胡克和吉維斯非線性規(guī)劃( Hooke and Jeevesnonlinear programming) 模型的子模型，來尋求水庫運(yùn)行近似最優(yōu)方案。結(jié)果表明，該模型比常規(guī)的模擬- 優(yōu)化模型結(jié)果更精練。此外，ANNs還可應(yīng)用于水系模型的誤差更新。隨著 ANNs 的不斷發(fā)展和完善，在環(huán)境工作科學(xué)者們的努力之下，相信 ANNs 在水質(zhì)模型方面的應(yīng)用將會(huì)更深入、更全面、 更系統(tǒng)， ANNs在水環(huán)境科學(xué)中的應(yīng)用仍將是今后相當(dāng)

12、長時(shí)間內(nèi)的熱點(diǎn)之一。5、 水質(zhì)模型與地理信息系統(tǒng)( GIS) 相結(jié)合地理信息系統(tǒng)( GIS) 以具有地理位置的空間數(shù)據(jù)為研究對象，以空間數(shù)據(jù)庫為核心，采用空間分析和建模的方法，適時(shí)提供多種空間的和動(dòng)態(tài)的資源與環(huán)境信息。它涉及人工智能、環(huán)境工程、規(guī)劃理論、地學(xué)、數(shù)學(xué)等多種學(xué)科和專業(yè)。地理信息是有關(guān)地理實(shí)體的性質(zhì)、特征和運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的表征，它是對表征地理特征與地理現(xiàn)象之間的地理數(shù)據(jù)的解釋。而地理數(shù)據(jù)包括空間位置、屬性特征及時(shí)域特征三部分?？臻g位置數(shù)據(jù)描述地物所在位置; 屬性數(shù)據(jù)是屬于一定地物，且描述其特征的定性或定量指標(biāo)；時(shí)域特征是指地理數(shù)據(jù)采集或地理現(xiàn)象發(fā)生的時(shí)段/ 時(shí)刻( 在水污染控制規(guī)劃中，如:

13、 污染源相關(guān)指標(biāo)、斷面監(jiān)測指標(biāo)、突發(fā)事件等發(fā)生的時(shí)間等) ?？臻g位置、屬性及時(shí)間是地理空間分析的三個(gè)基本要素， GIS 的概念描述一般都包含這三層意思。由于地理信息系統(tǒng)( GIS) 技術(shù)具有集水區(qū)空間特征分析，因此，A. Goonetilleke et al.認(rèn)為它在城市水文中有相當(dāng)大的作用。因?yàn)榧畢^(qū)的時(shí)空特征數(shù)據(jù)庫的可獲得性能夠消除由于采用假設(shè)簡化而引起的研究質(zhì)量的減弱，這也從另一方面說明在城市集水區(qū)，土地用途的準(zhǔn)確的時(shí)空解釋的重要性。由于地理信息系統(tǒng)( GIS) 的空間特性對水質(zhì)管理者很有幫助， William Dixon et al.在優(yōu)化選取河網(wǎng)取樣點(diǎn)時(shí)，首先就用地理信息系統(tǒng)( GI

14、S) 和成形理論以矩陣形式形成河網(wǎng)的數(shù)學(xué)描述。隨著計(jì)算機(jī)在大規(guī)模數(shù)據(jù)處理方面能力的提高，地理信息系統(tǒng)( GIS) 一定會(huì)在水環(huán)境科學(xué)中取得越來越多的應(yīng)用， 水質(zhì)模型和地理信息系統(tǒng)( GIS) 的結(jié)合仍將是今后的研究重點(diǎn)之一。二、 水質(zhì)模型的應(yīng)用水質(zhì)模型之所以受到科學(xué)工作者的高度重視，除了其應(yīng)用范圍廣外，還因?yàn)樵谀承┣闆r下它起著重要作用。例如，新建一個(gè)工業(yè)區(qū)，為了評(píng)估它產(chǎn)生的污水對受納水體所產(chǎn)生的影響，用水質(zhì)模型來進(jìn)行評(píng)價(jià)就至關(guān)重要，以下將對水質(zhì)模型的應(yīng)用進(jìn)行簡要評(píng)述。1、 污染物水環(huán)境行為的模擬和預(yù)測污染物進(jìn)入水環(huán)境后，由于物理、化學(xué)和生物作用的綜合效應(yīng)，其行為的變化是十分復(fù)雜的，很難直接認(rèn)識(shí)

15、它們。這就需要用水質(zhì)模型( 水環(huán)境數(shù)學(xué)模型) 對污染物水環(huán)境的行為進(jìn)行模擬和預(yù)測，以便給出全面而清晰的變化規(guī)律及發(fā)展趨勢。用模型的方法進(jìn)行模擬和預(yù)測，既經(jīng)濟(jì)又省時(shí)，是水環(huán)境質(zhì)量管理科學(xué)決策的有效手段。目前對這一方面的報(bào)導(dǎo)很多，T . Iwane et al.研究了處理過的污水排入河流后，對河流中的對抗生素有免疫作用的細(xì)菌的可能影響， A.Baeza et al.對塔霍河從西班牙的 Caceres 到葡萄牙的 Alentejo 河道中氚(3H) 濃度水平的時(shí)空演變進(jìn)行了分析研究。Anbo Liu et al.在細(xì)菌的細(xì)胞組織聚合體存在的條件下，對菲在土壤中的動(dòng)態(tài)解析行為進(jìn)行了觀察和模型預(yù)測。但由

16、于模型本身的局限性，以及對污染物水環(huán)境的行為的認(rèn)識(shí)的不確定性 計(jì)算結(jié)果與實(shí)際測量之間往往有較大的誤差，所以模型的模擬和預(yù)測只是給出了相對變化值及其趨勢。對于這一點(diǎn)，水質(zhì)管理決策者們應(yīng)特別注意。2、 水質(zhì)管理規(guī)劃水質(zhì)規(guī)劃是環(huán)境工程與系統(tǒng)工程相結(jié)合的產(chǎn)物，它的核心部分是水環(huán)境數(shù)學(xué)模型。確定允許排放量這類水質(zhì)規(guī)劃，常用的是氧平衡類型的數(shù)學(xué)模型。求解污染物去除率的最佳組合，關(guān)鍵是目標(biāo)函數(shù)的線性化。而流域的水質(zhì)規(guī)劃是區(qū)域范圍的水資源管理，是一個(gè)動(dòng)態(tài)過程，必須考慮 3 個(gè)方面的問題: (1)水資源利用利益之間的矛盾；(2)水文隨機(jī)現(xiàn)象使天然系統(tǒng)動(dòng)態(tài)行為( 生活、工業(yè)、灌溉、廢水處置、自然保護(hù)) 預(yù)測的復(fù)雜

17、化；(3) 技術(shù)、社會(huì)和經(jīng)濟(jì)的約束。為了解決這些問題，可將一般水環(huán)境數(shù)學(xué)模型與最優(yōu)化模型相結(jié)合，形成所謂的水質(zhì)管理模型。近幾年來開發(fā)了許多新的水質(zhì)管理模型，Muhammad Shafqat Ejaz et al.用模擬優(yōu)化方法來求河流的農(nóng)業(yè)廢水和生活污水負(fù)荷的優(yōu)化管理， Sasikumar et al.用模糊優(yōu)化方法來進(jìn)行河流系統(tǒng)的水質(zhì)管理， Donald H.Burn用模擬優(yōu)化方法來進(jìn)行河流系統(tǒng)水質(zhì)管理，通過結(jié)合模擬) 優(yōu)化方法來建立水質(zhì)管理模型，Amit K. Sinha et al.用行為分析算法來優(yōu)化確定非線性多目標(biāo)水庫體系的規(guī)模。V.Chan -dramouli et al.結(jié)合神經(jīng)

18、網(wǎng)絡(luò)和動(dòng)態(tài)規(guī)劃方法來建立水庫體系的水質(zhì)管理模型，S. Alireza etal.用非線性規(guī)劃法進(jìn)行地下水質(zhì)管理。水質(zhì)管理模型已有很成功的應(yīng)用。3、 水質(zhì)評(píng)價(jià)水質(zhì)評(píng)價(jià)是水質(zhì)規(guī)劃的基本程序。根據(jù)不同的目標(biāo)水質(zhì)模型可用來對河流、湖泊( 水庫) 、河口、海洋和地下水等水環(huán)境的質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià)?，F(xiàn)在的水質(zhì)評(píng)價(jià)不僅給出水體對各種不同使用功能的質(zhì)量，而且還會(huì)給出水環(huán)境對污染物的同化能力以及污染物在水環(huán)境濃度和總量的時(shí)空分布。水污染評(píng)價(jià)已由傳統(tǒng)的點(diǎn)源污染轉(zhuǎn)向非點(diǎn)源污染，這就需要用農(nóng)業(yè)非點(diǎn)源污染評(píng)價(jià)模型來評(píng)價(jià)水環(huán)境中營養(yǎng)物質(zhì)和沉積物以及其它污染物。如利用貝葉斯概念( Bayesian Concepts) 和組合神經(jīng)

19、網(wǎng)絡(luò)來預(yù)測集水流域的徑流量。研究的對象也由過去的污染物擴(kuò)展到現(xiàn)在的有害物質(zhì)在水環(huán)境的積累、遷移和歸宿31。4、 污染物對水環(huán)境及人體的暴露分析( Exposure Analysis)由于許多復(fù)雜的物理、 化學(xué)和生物歸宿以及遷移過程在多介質(zhì)環(huán)境中運(yùn)動(dòng)的污染物會(huì)對人體或其它受體產(chǎn)生潛在的毒性暴露，因此，出現(xiàn)了用水質(zhì)模型進(jìn)行污染物對水環(huán)境即人體的暴露分析( Exposure Analysis) 。Daniel J. Fisher et al.對水生物有機(jī)體在有氨和無氨存在的條件下， 連續(xù)或間斷暴露于氯和溴下的相對準(zhǔn)確的毒性進(jìn)行了研究。David A. Pillard et al.就苯并三唑和苯并三唑

20、衍生物對三種水生生物的毒性進(jìn)行了研究。 Jill A. Kostel et al.用一種新的實(shí)驗(yàn)室河流系統(tǒng)來研究水生附著生物層中 PCBs( 多氯聯(lián)苯) 暴露的生態(tài)學(xué)影響。此外，污染物對人體或生物的暴露分析的文獻(xiàn)報(bào)道還有很多，但許多研究都是在實(shí)驗(yàn)室條件下的模擬，研究對象也比較單一，范圍也不廣泛，如何才能夠建立經(jīng)濟(jì)有效的對多種生物體的綜合的暴露分析模型，還有待于環(huán)境科學(xué)工作者們?nèi)ヌ剿鳌?、水質(zhì)監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)水質(zhì)監(jiān)測數(shù)據(jù)是進(jìn)行水環(huán)境研究和科學(xué)管理的基礎(chǔ)， 對于一條河流或一個(gè)水系， 準(zhǔn)確的監(jiān)測網(wǎng)站設(shè)置的原則應(yīng)當(dāng)是: 在最低限量監(jiān)測斷面和采樣點(diǎn)的前提下獲得最大限量的具有代表性的水環(huán)境質(zhì)量信息，即既經(jīng)濟(jì)

21、又合理、省時(shí)。對于河流或水系的取樣點(diǎn)的最新研究采用地理信息系統(tǒng)( GIS) 和模擬的退火算法等來優(yōu)化選擇河流采樣點(diǎn)，Richard et al.曾經(jīng)使用修正的經(jīng)典容量技術(shù)來優(yōu)化水質(zhì)監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)，通過引入修正的梯度搜索算法來實(shí)現(xiàn)。結(jié)果表明，該方法能夠適用于多種實(shí)際情況，并且比由 Sharp發(fā)表的河流取水點(diǎn)規(guī)劃的拓?fù)鋬?yōu)化方法更優(yōu)。三、現(xiàn)階段水質(zhì)數(shù)學(xué)模型研究存在的主要問題經(jīng)過多年的努力，水質(zhì)數(shù)學(xué)模型在基礎(chǔ)研究和應(yīng)用研究兩個(gè)方面獲得了極大進(jìn)展，但其發(fā)展和應(yīng)用過程中還存在不少問題。水質(zhì)數(shù)學(xué)模型現(xiàn)存問題范圍水質(zhì)模型現(xiàn)存問題主要表現(xiàn)原因國內(nèi)空間維數(shù)有待提高、模擬范圍不全面, 前后處理能力以及通用性不強(qiáng)水質(zhì)與水動(dòng)

22、力模型的耦合不夠未開發(fā)出在國內(nèi)外廣泛使用的模型軟件 能夠模擬的水質(zhì)變量有限綜合考慮點(diǎn)源與非點(diǎn)源關(guān)系的模型鮮見數(shù)據(jù)的分析、計(jì)算、查詢與顯示能力欠缺,模擬結(jié)果缺乏交互性不能真實(shí)地反映水體對污染物物理遷移過程的影響經(jīng)濟(jì)原因使開發(fā)單位常依據(jù)具體研究對象特點(diǎn)開發(fā)模型；對多種水質(zhì)變量的遷移轉(zhuǎn)化規(guī)律認(rèn)識(shí)不足；各學(xué)科之間交叉不夠；水體流場常被作為已知值或忽略水體流速的空間分布差異缺乏必要的監(jiān)測數(shù)據(jù)與實(shí)驗(yàn)支持實(shí)際應(yīng)用中常需大量簡化,許多模型參數(shù)只能被看作是常數(shù)或者被忽略經(jīng)濟(jì)實(shí)力不強(qiáng),基礎(chǔ)條件薄弱 環(huán)境保護(hù)工作投人不足國外對數(shù)據(jù)要求高,在缺乏充足水質(zhì)資料的國家與地區(qū)使用率低,具體使用時(shí)常要簡化前期工作量大、建設(shè)周

23、期長,許多參數(shù)難以準(zhǔn)確度量與估計(jì)模型結(jié)構(gòu)復(fù)雜、參數(shù)眾多,模型 應(yīng)用需完備的監(jiān)測資料與實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)支撐國內(nèi)外缺乏統(tǒng)一考慮地下水與地表水之間相互轉(zhuǎn)換的綜合水質(zhì)模型二者基本互相獨(dú)立,彼此間的影響只作為一種邊界條件來體現(xiàn)表達(dá)二者之間相互轉(zhuǎn)換量的數(shù)值模擬模型難于計(jì)算大多數(shù)模型的源代碼未公開或無法獲得技術(shù)支持,不利于學(xué)習(xí)與交流使用者難 以根據(jù)實(shí)際情況對模型進(jìn)行改進(jìn)或者二次開發(fā)經(jīng)濟(jì)原因 ，知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)模擬結(jié)果不精確模型參數(shù)需反復(fù)率定，模型的的模擬結(jié)果只是對實(shí)際情況的近似體現(xiàn)污染物在水中的遷移轉(zhuǎn)化機(jī)理未完全明確；水質(zhì)模型本身及求解過程中存在不確定性事故預(yù)警與風(fēng)險(xiǎn)分析能力有待加強(qiáng)確定性的模型輸出結(jié)果,提供的水質(zhì)信息

24、不夠豐富由確定性模型的本質(zhì)決定不確定性研究不足,確定性與多種不確定性研究方法在水質(zhì)模型中的耦合還有待完善研究多集中在假設(shè)河道均勻的一維、穩(wěn)態(tài)方面；各種不確定性方法的耦合多局限于水質(zhì)評(píng)價(jià)模型當(dāng)中不確定性模型的研究還處于探索階段對各種不確定性理論原理認(rèn)識(shí)不足,多學(xué)科之間的交叉不夠四、 水質(zhì)模型研究的發(fā)展趨勢綜觀水質(zhì)模型的研究歷史和應(yīng)用前景以及水環(huán)境科學(xué)今后的發(fā)展，筆者認(rèn)為水質(zhì)模型研究的發(fā)展趨勢為模型的非線性解析方法的研究， 這一領(lǐng)域的主流可能為:1、 模型不確定性的分析由于水環(huán)境的復(fù)雜性，在利用非線性規(guī)劃方法來建立水質(zhì)模型過程中，不可能把所有影響因素都考慮進(jìn)去，一般只把那些主要因素考慮進(jìn)去而忽略那

25、些次要因素。因此，不可避免地會(huì)給模型的結(jié)果產(chǎn)生不確定性，模型不確定性有模型參數(shù)的不確定性和模型解析的不確定性?？朔@些不確定性對模型預(yù)測精度和可靠性的負(fù)面影響的研究，是今后相當(dāng)長時(shí)期內(nèi)水質(zhì)模型研究的重點(diǎn)。2、 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANNs) 的水質(zhì)模型的研究隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，計(jì)算機(jī)硬件及軟件技術(shù)的突飛猛進(jìn)，計(jì)算機(jī)必將在計(jì)算能力方面，人工智能模擬能力方面取得巨大的進(jìn)步。因此，以之為基礎(chǔ)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)( ANNs) 在水質(zhì)模型方面的應(yīng)用研究必將隨著人工智能模擬的進(jìn)步而取得蓬勃發(fā)展，而對此方面的研究相信會(huì)成為環(huán)境科學(xué)工作者的研究熱點(diǎn)。3、 基于地理信息系統(tǒng)( GIS) 的水質(zhì)模型的研究隨著計(jì)算機(jī)

26、技術(shù)在大規(guī)模數(shù)據(jù)處理方面和數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)成像技術(shù)方面取得巨大的成就，與之緊密相連的地理信息系統(tǒng)( GIS) 必將在水環(huán)境科學(xué)中有廣闊的應(yīng)用前景。目前，對這一方面的研究國際上已有眾多報(bào)道，但在實(shí)踐中的應(yīng)用還沒有取得滿意的結(jié)果。隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，地理信息系統(tǒng)( GIS) 在水污染控制方面的實(shí)踐應(yīng)用將會(huì)更加完善，并取得長足的進(jìn)步。五、總結(jié)對比國外在水質(zhì)數(shù)學(xué)模型的研究與應(yīng)用方面所取得的成就，國內(nèi)還存在著很大差距。這種差距主要體現(xiàn)在模型開發(fā)的通用性、全面性、界面以及模型建立所需的資料等方面。當(dāng)然，隨著中國經(jīng)濟(jì)的發(fā)展以及民眾環(huán)保意識(shí)的增強(qiáng)，通過我們的努力，就能與發(fā)達(dá)國家縮小明顯差距?？v觀國內(nèi)外水質(zhì)模型的研

27、究不論是模型的空 間維數(shù),還是可以模擬的水質(zhì)組分都達(dá)到了一個(gè)很高的發(fā)展階段，多維模型軟件用成熟，水質(zhì)模擬組分最多可達(dá)二三十個(gè)，不僅能對“非生命物質(zhì)”，如有機(jī)污染指標(biāo)BOD、DO、泥沙、重金屬、油、懸浮顆粒物、有機(jī)有毒物質(zhì)進(jìn)行模擬，還可以對諸如藻類、浮游生物、底棲動(dòng)物等水生生物進(jìn)行模擬；模型的應(yīng)用范圍也由單一的湖泊、水庫、河流向流域性綜合水域發(fā)展，地理信息系統(tǒng)在模型中得到了廣泛應(yīng)用，但綜合性以及不確定性水質(zhì)模型研究不足等諸多問題還有待進(jìn)一步解決。綜合考慮地表徑流、地下水流以及水生生態(tài)系統(tǒng)的水動(dòng)力與水質(zhì)模型系統(tǒng)以及水質(zhì)模型不確定性的研究在現(xiàn)在以及將來都將是國內(nèi)外水質(zhì)模型研究的重要方向。水質(zhì)數(shù)學(xué)模型融合了許多學(xué)科的知識(shí)，具有明顯的交叉學(xué)科性質(zhì)，因此將其發(fā)展完善還需要一個(gè)很長的過程。參考文獻(xiàn):【1】 傅國偉， 程聲通. 水污染控制規(guī)劃1M2. 北京: 清華大學(xué)出版社， 1985?！?】 謝永明. 環(huán)境水質(zhì)模型概論1M2. 中國科技大學(xué)出版社， 1996?！?】 葉常明. 水環(huán)境數(shù)學(xué)模型的研究進(jìn)展1J2. 環(huán)境科學(xué)進(jìn)展， 1993， 1(1) : 74- 80?！?】 閻平凡， 張長水等. 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與