[发明专利]一种基于数学模型的入湖河流污染影响程度评估方法

权利要求书

1.一种基于数学模型的入湖河流污染影响程度评估方法，其特征在于，包括：

获取目标湖泊的水文数据、目标湖泊所在地的气象数据以及河流的水质监测数据；

基于水质监测数据提取雨天监测到的河流污染物浓度，采用回归分析法得到降雨量和污染物浓度曲线；

根据降雨量和污染物浓度曲线，得到雨天未监测到的水质监测数据，计算全年河流污染物浓度的超标率；

基于目标湖泊的水文数据和气象数据，构建目标湖泊的水动力水质模型；

根据目标湖泊的水动力水质模型，计算入湖河流污染浓度的变化对整个湖泊污染物浓度的影响程度。

2.根据权利要求1所述的基于数学模型的入湖河流污染影响程度评估方法，其特征在于，所述得到降雨量和污染物浓度曲线包括：

根据降雨量确定降雨量等级，

为每个降雨量等级筛选回归分析法所用的函数；

以回归分析结果R²最大为依据，确定回归分析法所用的函数的类型和系数；

基于拟合曲线的函数，得到降雨量和污染物浓度曲线。

3.根据权利要求2所述的基于数学模型的入湖河流污染影响程度评估方法，其特征在于，所述回归分析法所用的函数包括：y＝A×exp(B×x)函数、y＝Ax²+Bx+C或者y＝A×lnx+B函数。

4.根据权利要求1所述的基于数学模型的入湖河流污染影响程度评估方法，其特征在于，所述超标率的计算公式为：

式(1)中，X_i表示第i条河流污染物浓度的超标天数，D表示全年的总天数。

5.根据权利要求1所述的基于数学模型的入湖河流污染影响程度评估方法，其特征在于，所述构建目标湖泊的水动力水质模型，包括：

基于目标湖泊的水深情况，选择坐标系并将目标湖泊纵向分为n层；

基于目标湖泊的水文数据和气象数据，设置水动力水质模型的初始条件和边界条件，构建初始水动力水质模型；

对初始水动力水质模型进行参数率定和验证，得到目标湖泊的水动力水质模型。

6.根据权利要求5所述的基于数学模型的入湖河流污染影响程度评估方法，其特征在于，所述选择坐标系为SIG坐标或SGZ坐标；

其中，当选择SGZ坐标时，目标湖泊的层数中，最小层数n₀≥1，且满足：

式(2)中，H₀表示目标湖泊最小水深；H₁表示目标湖泊最大水深；n表示层数；m表示实现计算效果的推荐范围，所述计算效果为水动力水质模型计算结果与真实值的相对误差，所述推荐范围表示计算时间和相对误差获得平衡的范围。

7.根据权利要求5所述的基于数学模型的入湖河流污染影响程度评估方法，其特征在于，所述水动力水质模型的初始条件包括：水下地形、水深、水面高程、大气压、湿度、风速、风向、水面短波辐射、降水和云层。

8.根据权利要求5所述的基于数学模型的入湖河流污染影响程度评估方法，其特征在于，所述水动力水质模型的边界条件包括：出入湖流量、水位、n层中每一层的水温和污染物浓度。

9.根据权利要求1所述的基于数学模型的入湖河流污染影响程度评估方法，其特征在于，所述影响程度的计算公式为：

式(3)中，θ_i表示受扰动的输入河流污染物浓度；y_j表示边界条件扰动后的输出变量；y₀表示参考边界条件获得的输出；δθ_i表示第i个边界条件的变化；E[|y_j-y₀|]表示总偏差的平均值。

10.根据权利要求9所述的基于数学模型的入湖河流污染影响程度评估方法，其特征在于，所述边界条件的扰动为入湖河流的污染负荷增减10％～40％。