基于PSO算法的河流突发污染事故溯源研究
刘晓东1
张广涵1
吴偲1
孙卫红2
1.浅水湖泊综合治理与资源开发教育部重点实验室,河海大学环境学院,江苏南京2100982.江苏省环境科学研究院,江苏南京210036
摘要：为了探讨突发污染事故溯源过程中诸多不确定性因素,该文将粒子群优化算法(PSO)与一维水质正演模型相结合,构建了一种突发污染事故溯源方法,利用数值试验重点探讨了监测时间间隔、监测断面距事故源的距离、降解系数对溯源结果的影响,该方法不仅能实现事故源源强单参数反演,而且能够同时对源强和位置进行联合反演,具有较高溯源精度.利用实验室水槽试验数据和野外观测数据对溯源方法进行了实例验证,表明溯源方法可以应用于实际河流中的事故溯源,为突发水污染事故的风险防范、应急处置和生态补偿提供科学依据.
关键词：粒子群优化算法瞬时源溯源突发污染事故反演
分类号：X830.7(环境监测)
资助基金：国家自然科学基金(51739002)国家自然科学基金(51479064)国家自然科学基金(51979079)
论文发表日期：2020-07-28
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 14-21 )
英文信息