保山市东河流域水环境模拟与情景预测.pdfVIP

摘要

摘要

水对人类健康、社会经济发展和自然环境至关重要。河流作为全球水资源的

重要来源，其水质问题受到广泛关注。云南省保山市东河流域近年来水体污染严

重。为确定东河流域水体的污染情况，对其进行了系统、全面的水质评价和污染

源解析，分析了主要污染物和污染来源；建立了3种规划情景，预测了不同情景

下的水质变化趋势，从而为东河流域水资源管理和污染控制提供参考方案。研究

分为水质评价与污染源解析、水质模拟与情景预测两部分：

（1）首先采用加拿大环境部长理事会水质指数（CCME-WQI）和时序全局

主成分分析法（GPCA）对保山市东河水质进行综合评价和时空分析，其水质评

价结果与单因子评价结果基本一致，且能更清楚反映水质变化趋势，评价结果更

全面。评价结果显示，东河流域主要污染物为总氮、五日生化需氧量和总磷，且

其质量浓度具有显著的时空分布差异。时间上，6、7月污染程度高，8、9月污染

程度低；空间上，东河污染程度总体分布呈现出：中部东南部北部。其次，对

东河流域污染物进行来源解析，发现东河流域污染排放以点源为主，污染物主要

来源于城镇和农村生活源，污染负荷空间分布情况为：中部北部东南部。

（2）基于2017~2020年的水质数据，利用BP神经网络（Backpropagation

neuralnetwork），通过以当前采样点预测其他采样点的方法，对2023~2030年流域

的主要污染物浓度进行逐步预测。目前，BP神经网络模型在流域水体水质的多步

预测工作中应用较少。本研究结合DirRec多步预测策略，以污水收集率的增长速

度为变量规划了三种预测情景。其中情景1污水收集率增长速度最慢，情景3最

快。预测结果显示，在三种情景下，TN、TP浓度均有大幅度下降，且规划情景2、

3均在2030年前达成《地表水环境质量标准》（GB3838-2002）中的Ⅳ类水质要

求。此外，研究发现在污水收集率增速最快的情景3中，东河流域在较低的污水

收集率情况下，其水质提前满足了水污染治理要求。

本研究对保山市隆阳区东河流域进行水质时空变化分析和污染来源解析，通

过BP神经网络模型对东河流域水质进行模拟预测。研究成果对保山市乃至我国

河流水环境保护及科学管理调度具有一定指导意义。

关键词：保山市东河流域；BP神经网络；CCME-WQI；GPCA；污染源解析

I

Abstract

Abstract

Waterisvitaltohumanhealth,socialandeconomicdevelopmentandnatural

environment.Asanimportantsourceofglobalwaterresources,thewaterqualityofrivers

hasbeenwidelyconcerned.TheDongheRiverbasin,BaoshanCity,YunnanProvince,

hasbeenseriouslypollutedinrecentyears.Inordertodeterminethewaterpollutionstatus

intheDongheRiverbasin,acomprehensiveandsystematicwaterqualityevaluationand

pollutionsourceanalysiswereconductedtoanalyzethemainpollutantsandpollution

sources.Threeplanningscenarioswereestablishedtopredictthetrendofwaterquality

change.Itcanprovideareferenceschemeforwaterresourc