[发明专利]基于蒙特卡洛和层次分析法的突发性水污染事故预警方法

说明书

本发明公开了基于蒙特卡洛和层次分析法的突发性水污染事故预警方法，S1、基于蒙特卡洛方法的污染物模拟；基于不确定性分析，构建不确定性水质模型，根据水质、水文、气象数据，应用蒙特卡洛方法模拟计算得到污染物扩散的时间空间变化规律；S2、污染事故发生概率计算；通过定义下游污染事故发生的条件，结合污染物扩散结果得到污染物峰值浓度和污染物超标持续时间的概率密度函数，进一步得到下游污染事故发生的概率；S3、污染事故影响计算；参考污染物扩散的状态，结合层次分析法对突发污染事故进行评估，得到污染事故可能造成的健康、经济、社会和供水系统影响；S4、基于风险矩阵的风险等级判定，采用风险矩阵法综合得到预警点的风险。

技术领域

本发明涉及污染物模拟领域，具体提出一种基于蒙特卡洛和层次分析法的突发性水污染事故预警方法。

背景技术

水是生命之源，也是自然环境的一个重要组成部分。水资源是社会发展不可缺少的重要自然资源，然而，随着经济的快速发展和人类活动的日趋频繁，水污染事故频繁发生，已经对居民的饮用水安全造成了严重影响，从而导致了一系列的经济和社会问题。如何有效的确保饮用水安全问题，是保证国家稳定发展的基础，也是保障人民群众根本利益的基本要求。

各类水污染事故中，河流突发污染事故是一类高发、高危害的事故，给饮用水安全造成极大的危害。这类河流突发污染事故均具有以下特点：(1)事故的发生是突然地、不可预测的；(2)事故发生之后，由于水文气象条件的改变、河流环境的复杂，污染物的扩散具有很强的不确定性；(3)这类事故都会造成恶劣的社会影响。为了保证饮用水安全，在污染物扩散造成更大影响之前，对污染物扩散进行有效的预测预警可以为有关部门采取必要的预防措施提供决策支持，因此，建立有效的预测预警模型变得迫在眉睫。

确定性水质模型主要是根据污染物在水中物理、化学、生物的变化过程，建立数学模型定量的计算污染物在水体的扩散趋势，在模型参数测量(率定)并且相关数据充足的情况下可以得到较为精确的预测结果。然而，水环境是一个复杂的系统，繁琐的数学建模、复杂的参数率定和大量的数值计算时间限制了确定性水质模型的发展。

相较于确定性水质模型，不确定性水质模型一般在建立一个不确定性水质模型时主要有以下几个阶段。(1)模型的规划；(2)输入数据准备；(3)模型建模方法确定；(4)模型参数率定；(5)模拟和评估。不确定性存在于整个建模过程中，可以针对每个环节进行不确定性分析。

不确定性水质模型可以分为两大类，一类是基于数据的黑箱水质模型，模型的建立基于大量的水质水文数据，模型注重不同的输入对结果的影响，弱化对于污染物在水体中的具体的物理和生化过程。其优点在于模型结构简单，操作容易，在工程上的应用也较为广泛。而另一类不确定性水质模型主要是对结合随机理论和确定性水质模型，通过利用不确定的变量输入得到输出结果的概率分布，从而实现对于污染物扩散的模拟。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提供一种基于蒙特卡洛和层次分析法的突发性水污染事故预警方法，主要利用不确定性方法把研究污染物浓度的确定值转移到研究污染物超过阈值的概率，同时结合风险评估方法给出有效的预警信息，提供较为直观的污染物事态发展趋势。

一种基于蒙特卡洛和层次分析法的突发性水污染事故预警方法，该预警方法结合了水质模拟和风险评估两个模块，从污染事故发生的概率以及事故带来的影响两个维度综合给出污染事故的风险等级，给出了一个基于不确定性方法的四步风险预警方法；

S1、基于蒙特卡洛方法的污染物模拟；

基于不确定性分析，构建不确定性水质模型，根据水质、水文、气象数据，应用蒙特卡洛方法模拟计算得到污染物扩散的时间空间变化规律；

S2、污染事故发生概率计算；

通过定义下游污染事故发生的条件，结合第一步得到的污染物扩散结果得到污染物峰值浓度和污染物超标持续时间的概率密度函数，进一步得到下游污染事故发生的概率；