DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 研究方法 3.1. Mann-Kendall趋势分析 Mann-Kendall(M-K)检验是一种较为常用的非参数趋势检验法，主要通过构建时间序列秩序列的统计量Z来判断时间序列的变化趋势。若Z > 0，则表明时间序列具有上升趋势，若Z < 0则表明时间序列有下降趋势。若统计量|Z| > 1.96，则表明超过0.05的置信水平，即时间序列变化呈显著上升或下降。具体计算公式参见文献 [ 9 ]。本文采用M-K趋势检验法检验年最小7d径流量时间序列的趋势变化。 3.2. 参数估计与拟合优度检验 本研究采用皮尔逊III型分布(P-III)、对数皮尔逊III型分布(LP-III)、三参数对数正态分布(LN-3)、两参数对数正态分布(LN-2)、耿贝尔分布(EV-I)、截尾正态分布(TN)这6种分布分别拟合三个站点的年最小7d径流量序列，并用PPCC法检验各个分布的拟合优度。最后，使用拟合优度最佳的频率分布曲线计算三个水文站不同频率下所对应的枯水径流值。 概率点据相关系数(Probability Plot Correlation Coefficient， PPCC)检验法由Filiben及Looeny和Gulledge提出，主要用于正态分布，一般在线型选择中有较好的实用性 [ 4 ]。方法将概率点据和相关系数相结合，概念明确，便于应用，现已被推广到对数正态分布、皮尔逊Ⅲ型分布、对数皮尔逊Ⅲ型分布、均匀分布、耿贝尔分布及韦布尔分布阵 [ 10 ]。PPCC检验法，作为概率分布线型的一种有效的判定方法，在枯水频率分析中应用较为广泛 [ 11 ]。其主要是假设待检样本服从某种理分布，排序后的观测值X(i)与该假设的理论分布值Y (i) 的概率点据近似线性相关，相关系数为： R = ∑ i = 1 n ( X ( i ) − X m ) ( Y ( i ) − Y m ) [ ∑ i = 1 n ( X ( i ) − X m ) 2 ∑ i = 1 n ( Y ( i ) − Y m ) 2 ] (1) 式中：Y (i) = E[X (i) ]；X m = Y m 。式中，n为序列长度；X (i) 、X m 分别为排序后的样本实测值、均值；Y (i) 、Y m 分别为假设分布与X (i) 相应的理论值、均值。实际上，PPCC检验法是根据实测样本序列排序后各观测值X (i) 和经验频率P i ，推求出假设分布上P i 对应的期望值Y (i) = E[X (i) ] = F -1 (P i )，再求两序列X (i) 、Y (i) 的相关系数R，并根据一定的检验准则判断是否拒绝假设分布或比较不同假设分布函数线型的优劣 [ 12 ]。
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user: 4. 结果与分析 4.1. 年最小7d径流量序列基本统计特征 表1列出了3个水文站年最小7d径流量序列的基本统计特征值。其中，四分位区间距(Inter-Quantile Range， IQR)定义为样本数据75%和25%分位数之差。如果数据中没有奇异值，则IQR较标准差更适合描述水文序列的波动特征。 Table 1 Statistical features of the annual minimum 7d runoff at Xinghe， Zaoyuan and Yanan gauged station 水文站 均值 中位数 四分位区间距 最小值(年份) 变差系数 杏河 5.1214 5.4518 3.0132 1.8144(2003年) 0.3579 枣园 4.6727 4.3286 3.3566 1.0368(1977年) 0.5232 延安 17.7258 12.1565 26.0842 0.3974(1991年) 0.9138 表1. 杏河、枣园和延安水文站年最小7d径流量基本水文统计特征(万m³) 由表1可以看出，三个水文站发生最小年最小7d径流量的年份分别是2003、1977和1991年。延河干流延安站年最小7d径流量序列总体上要比支流杏河站和枣园站要大。3个水文站点年最小7d径流量变化特征有所差异，反映出干支流在降水、人类活动、地貌以及产汇流特征等诸多方面的差异性。年最小7d径流量的变化能很好地反映流域干旱实际发生情况。 4.2. 年最小7d径流量序列的变化趋势 使用M-K趋势检验法对杏河站、枣园站及延安站1971~2014年的年最小7d径流量序列进行趋势分析，具体结果如图2所示。 图2. 年最小7d径流量序列的Mann-Kendall检验结果 由图2可知，杏河站年最小7d径流量序列呈现出显著上升趋势(Z = 2.1139)，枣园站呈现不显著上升趋势(Z = 0.1315)，延安站呈现显著上升趋势(Z = 2.3971)。该检验结果与图3中各站点年最小7d径流量过程所显示的趋势变化较为一致。 图3. 年最小7d径流量过程线 4.3. 频率分布函数拟合优度检验 运用线性矩法估计6种概率分布函数的参数，并用PPCC法对拟合优度进行检验，相关系数最大(R max )的分布，即为拟合效果最好的分布，所得结果如表2所示。 由表可知，对杏河站的年最小7d径流量而言，两参数对数正态分布(LN-2)呈现出了最好的拟合效果。而P-III分布则是枣园和延安站拟合效果最好的分布。图4显示了不同站点不同分布的拟合效果对比图，从图中不难发现其结果与表2中所示的结果是一致的。 Table 2 Goodness fit results of PPCC tes 水文站 P-III LP-III LN-3 LN-2 EV-1 TN R max 杏河 0.9893 0.9869 0.9885 0.9921 0.9466 0.9885 0.9921 枣园 0.9952 0.9609 0.9936 0.9844 0.9752 0.9945 0.9952 延安 0.9843 0.9549 0.9835 0.8709 0.9484 0.9835 0.9843 表2. PPCC拟合优度检验结果 图4. 延河流域各站年最小7d径流频率拟合结果 4.4. 频率计算 众所周知，枯水径流的频率分析主要是通过概率分布揭示枯水径流与发生频率间的相互关系，并得到研究区不同频率下的枯水径流值。遂根据上述小节中得到的不同站点的最佳拟合分布，可计算延河流域杏河站、枣园站及延安站P = 50%、75%、90%和95%四种频率下的年最小7d径流量，具体结果如表3所示。 Table 3 The annual minimum 7d runoff under different frequency at different hydrological gauge 50% 75% 90% 95% 杏河 4.91 3.86 2.92 1.14 枣园 4.31 2.67 1.86 1.08 延安 13.03 5.78 3.09 2.13 表3. 不同水文站点不同枯水频率下的年最小7d径流量(万m³) 由表可知，延安站作为延河上游的干流站，其水量最大，支流杏河站和枣园站次之。在P = 50%频率下，延安站的年最小7d径流量为13.03万m³，杏河站径流量为4.91万m³，枣园站径流量为4.31万m³。在P = 95%情况下，延安站的年最小7d径流量为2.13万m³，杏河站径流量为1.14万m³，而枣园站最小，径流量仅为1.08万m³。 4.5. 年最小7d径流量变化归因 相关研究表明，21世纪初国家开始在黄土高原区实行“退耕还林”政策，延河流域从2000~2010年间的土地利用情况发生了较大改变，主要体现在耕地与草地向林地的转移。延河流域在“退耕还林”政策的推动下，耕地面积大幅减少，草地及林地的面积显著增加，流域植被的整体覆盖度趋好，尤其2010年后植被改善更为显著，呈现了显著“变绿”的景象，如图5所示。 图5. 延河流域植被覆盖变化 流域植被趋好提高了流域水土涵养能力，有效增加了流域的枯季径流量，表现在三个水文站点上，即年最小7d径流量序列的Mann-Kendall检验结果呈现上升趋势。
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user: 5. 结论 本文综合运用Mann-Kendall趋势检验法、概率分布函数及拟合优度检验法分析了延河不同断面年最小7d径流量的演变特点，使用6种不同的分布概型确定了杏河站、枣园站及延安站年最小7d径流量序列的最优拟合分布。取得相关结论如下： 1) 趋势检验结果表明，1971~2014年间延河流域杏河站、枣园站及延安站的年最小7d径流量均呈现上升趋势，其中杏河站和延安站显著上升，其Z值分别为2.1139和2.3971。 2) 概率分布函数及拟合优度检验结果表明，杏河站年最小7d径流量的最佳拟合分布为两参数对数正态分布(LN-2)，枣园和延安站的最佳拟合分布为P-Ⅲ分布。 3) 三个水文站年最小7d径流量的频率分析结果表明，延安站在P = 95%情况下的年最小7d径流量最大，为2.13万m³，杏河站年最小7d径流量次之，为1.18万m³，而枣园站最小，仅为1.08万m³。 河川径流的演变多为不同驱动因素共同作用的结果，其机制极其复杂。本文通过较为简单的手段，选出适合该区域年最小7d径流量序列的概率分布曲线，给出4种频率下的径流值，并分析了其趋势变化，所得成果可为流域水资源规划、工程设计以及水安全保障方案提供技术参考，以切实保障新时期黄土高原区的用水安全。
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user: 摘 要 对洪水危险性的合理分析与预判是人类管理洪水灾害的重要途径之一。为此，本研究系统地回顾了世界范围内洪水灾害危险性评估的相关研究，总结并对比了四种主要评估方法，即数值模拟分析法、多指标决策分析法、机器学习法、遥感遥测法。从模型的结构、参数及输入三个角度分析了目前洪水危险性评估系统中存在的不确定性。相关研究需要加强水文等相关数据的收集与积累，深入洪水机理研究。数值模拟分析需关注复合洪水的模拟并开发综合性多向耦合模型；多指标决策分析应关注数据分解技术和综合权重法的发展；机器学习需建立一套高效率求解优化参数的算法，同时加强与洪水形成物理过程的机理性连接；遥感遥测法则应关注多源数据的融合和分解，以及对异常水体识别算法的开发与改进。 关键词 :洪水灾害，危险性，数值模拟分析，多指标决策分析，机器学习法，遥感遥测 Copyright © 2020 by author(s) and Wuhan University. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 洪水是广泛存在于世界各地的一种自然现象。据统计，在1998年至2017年期间洪水造成了全世界11%的生命损失(142，088人)和23%的经济损失(6560亿美元) [ 1 ]，且其对亚洲和非洲的影响超过世界上其他任何地区 [ 2 ]。就中国而言，我国遭受的洪水灾害次数之多、强度之高、损失之大、影响范围之广均居各类自然灾害的前列 [ 3 ]。对洪水灾害执行五种风险管理战略(预防、防御、缓解、准备和恢复)优先考虑预防、准备和保护是降低洪灾损失的重要途经 [ 4 ]，其中有关洪水灾害危险性的评估与分析是合理布局洪水风险管理战略的前提。洪水灾害危险性(Hazard)是指洪水灾害系统中包括的孕灾环境和致灾因子的各种自然属性特征，对其评估多通过不同的定性或定量方法描述洪水的多维特征来开展，如洪水过程强度或规模、洪水频率、洪水灾害影响区域及影响程度、洪水灾害危害强度等 [ 5 ]。这里需指出其与洪水风险(Risk)的概念有别，洪水风险是洪水危险性与区域易损性(Vulnerability)、恢复力(Resilience)等社会多维属性相互作用的共同体，是对洪水发生且对人类社会造成影响(灾后评估)的全要素、多过程的整体研究，较危险性更为复杂 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ]。 早在20世纪60至70年代，伴随大量集总式概念性模型开发而来的洪水预报业务成为洪水灾害危险性研究的开端 [ 9 ]。70年代以后，在计算机科学和遥感技术的发展推动下，洪水灾害危险性评估进展主要体现在三个方面：一是以SHE为代表的分布式水文模型的发展为探究土地利用和气候变化下的洪水灾害危险性提供了可能 [ 10 ] ；二是以MIKE系列模型为首的多维水动力模型成为揭示水体动态运动规律的重要手段 [ 11 ] ；三是遥感技术中水体信息识别算法的开发为大规模洪水实时监测奠定了重要基础 [ 12 ]。进入20世纪90年代后，Mejia-Navarro和Wohl首次利用基于地理信息系统(GIS)的多指标权重算法进行了麦德林市的洪水灾害风险分析 [ 13 ]，此后GIS不断开发的数据收集、整理、分析等强大功能成为洪水灾害危险性评估技术前进的重要推动力。Thirumalaiah等人将神经网络算法应用到河流洪水位预测中，这一成功尝试为洪水灾害的危险性评估提供了另一高效的途径 [ 14 ]。四种主要洪水灾害危险性评估方法即数值模拟分析法、多指标决策分析法、机器学习法、遥感遥测法已初具雏形。由上述研究可见，洪水灾害水体的危险性分析涉及到水文学、水动力学、遥感科学、计算机科学等多个学科(图1)，是一个综合性极强且极具意义的科学问题。 本文在广泛调研、总结多类洪水灾害危险性评估相关研究的基础上，以洪水灾害评估方法为基础，应用为导向，系统回答了以下四个关键问题：①目前主要的洪水灾害危险性评估的方法有哪些？②不同方法的特点和适用性是怎样的？③基于现有理论和方法的洪水灾害危险性评价系统中存在哪些不确定性？④未来研究中应关注和亟需解决的关键科学问题有哪些？对上述问题的深入探讨有望促进洪水等自然灾害危险性评估技术与理论的进一步发展，从而为人类管理洪水等自然灾害提供更为可靠的依据。 图1. 洪水致灾及危险性分析系统
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user: 2. 洪水危险性评估方法 2.1. 数值模拟分析法 数值模拟分析法是指根据不同情景设置，通过流域产、汇流模型及不同维度洪水演进模型的数值计算来推求的相应洪水过程可能淹没范围、深度、历时等洪水强度指标及概率分析曲线的方法 [ 15 ]。常用的模型多采用两种方法来模拟洪水流量的水位，第一种方法是考虑一维稳定流和曼宁方程或能量守恒方程来估计最大水深；第二种方法则考虑到水位时变性，通过使用圣维南方程来表示一维或二维水力模型的非恒定流 [ 7 ]。对三维水动力模型则通过求解考虑水流垂向变化的斯托克斯方程加以构建，但因其求解的维数高，结构复杂，且在数据的数量、质量和计算成本方面上的要求很高而尚未取得较大进展 [ 16 ]。近年来大量的水文、水动力和环境发展类模型的耦合(表1)为进一步探究全球气候变化、海平面上升、城市扩张等变化环境下的洪水特性提供了可靠依据，极大推动了数值模拟法的应用和发展。 Table 1 Classification and comparison of coupling model 模型 分类 特点 水文、水动力模型间耦合 水文–水动力模型耦合 一种耦合是以水文模型计算的流量作为水动力模型入流边界条件的单向耦合；另一种是指水文和水力模型作为一个整体在计算过程中存在数据相互传导的交互耦合 不同维水动力模型耦合 对流域整体采用一维非恒定流模拟水流的演进和运动规律，再对下游洪泛区洪水传播采用平面二维非恒定流模拟，而在水流参数垂向结构变化较大时会使用三维模型 水文、水动力模型外耦合 与社会发展模型耦合 以模拟人类影响下土地利用的变化对洪水特征的影响为主：包含单纯数学意义上的数量和面积预测(CLUE-S模型等)、基于空间信息规则(CA等)、基于复杂自适应的模型(MAS模型)以及上述模型的耦合(CA_Markov模型等) 与气候模型耦合 利用不同的GCMs降尺度数据(温度、降雨等)作为水文水动力模型的建模输入以模拟气候变化影响下的大尺度洪水响应 表1. 耦合模型分类对比表 2.2. 多指标决策分析法 多指标决策分析法(Multi-criteria decision analysis， MCDA)基于与洪水成灾的相关指标，将排序、加权思想与专家知识相结合，在GIS的支持下该方法因建模要求低且实现途径简单而得到了广泛的应用 [ 17 ]。 洪水灾害危险性评估体系的构建包括指标的选择、规范化、权重化和聚合等几个步骤，其中要评价指标的选取及权重的确定是搭建多指标决策体系的关键步骤 [ 18 ]。在因子的选择上，多从影响洪水灾害的主要诱因出发结合区域洪水特性确定，常见因子包括：降雨(历时、频率、强度)、土壤类型、地形(DEM)、水系分布等。在权重的确定上，可大致分为统计定权法、经验定权法两种，前者主要包括多元线性回归法 [ 19 ] 、主成分分析法 [ 20 ] 、熵权法 [ 21 ] 、证据权重法 [ 22 ] 、频率比法 [ 23 ] ；后者则以层次分析法(Analytical hierarchy process， AHP) [ 24 ] 为主要代表。总的来说，统计定权法是通过大量稳健的数据来分析区域内特定因子和洪水灾害间的数学联系来实现权重分析，对数据要求和依赖性较大；而经验定权法可利用专家的经验知识较大程度地改善数据数量或质量不足，因而在洪水灾害危险性MCDA系统的权重分析中的应用更为广泛。 2.3. 机器学习法 为了模拟洪水物理过程的复杂数学表达式，机器学习法为洪水灾害的预测提供了更好性能和更高成本效益的解决方案 [ 25 ]，其可细分为普通机器学习、深度机器学习法和耦合机器学习法三种(表2)。其中人工神经网络(Artificial Neural Networks)算法因其对模拟复杂的洪水过程表现出通用性、有效性、高容错性和精确性而成为洪水预测中最常用的单一预测模型 [ 26 ]，其应用包括洪水频率 、洪峰流量 、洪水淹没范围 等。除了人工神经网络算法，支持向量机 [ 27 ] 、朴素贝叶斯分类器 [ 28 ] 、随机森林法 [ 29 ] 、多层感知机和集合预报系统 [ 30 ] 等算法 均广泛地应用于洪水灾害的危险性分析中。但目前研究中对何种机器学习算法在洪水预测中表现最好尚无定论，Mosavi等人在研究中指出，以决定系数和均方根误差为衡量指标时：单一预测模型对短期洪水预测(小于2 h)可以提供相对准确结果，而耦合算法则在长期洪水预报中表现更佳；且无论是何种洪水预报，包含分解技术的机器学习算法在洪水预测中的性能表现比未使用分解时间序列的机器学习法更好 [ 25 ]。 Table 2 Comparison and summary of the machine learning algorithm 方法 主要模式 特点 典型应用 普通机器学习法 采用单层感知机，关注于单个任务的学习，适用于线性可分问题 适用于数据量少时构建浅层结构，对复杂函数的表示力有限，且学习效果相对不稳定 大尺度山洪灾害敏感性研究 [ 29 ] (随机森林法) 深度机器学习法 采用多层感知机，通过对层次结构、低层次特征中提取高层次特征 属于无监督学习，当数据大量增长时学习效果突出，但其可解释性低，对电脑硬件要求高 洪水淹没水深预测 (梯度增强决策树 [ 31 ] 耦合机器学习法 通过耦合模型中额外参数的引入，实现对个体优化和全局优化的折衷 面对不充分训练数据集，可以提高预测的准确性、泛化性、不确定性、超前时间性；提高计算速度和成本 小时洪水预报(小波、自举神经网络 [ 32 ] 表2. 机器学习算法分类对比总结 2.4. 遥感遥测法 遥感遥测法是指直接利用遥感图像识别洪水水体来精确分析与预测灾况的方法，其中洪水淹没范围和深度是决定遥感遥测法精度的关键因素。对洪水淹没范围的提取：光学遥感数据常用的方法包括单波段阈值法，多波段谱间关系法和分类器法；主动微波(雷达)遥感数据则使用灰度阈值分割法、滤波法、分类器法和结合辅助信息的提取方法 [ 33 ]。总的来说，阈值法耗费的计算时间较少且可产生与复杂的分割方法结果可比的精度，也因此得到了广泛应用 [ 34 ] ；多波段计算因利用的波段信息增加扩大了水体与其他地物间的差异，提高了提取精度；分类器法则在充分利用水体光谱特性的同时拥有人工参与较少、自动化程度较高、分类精度和效率高的优点。在水深的计算上，对小范围动态洪水淹没常采用种子算法进行邻域搜索比较 [ 35 ]，但由于洪水的水面是流动的曲面，所以在数据计算上存在的误差较大；而对大尺度静态洪水淹没情况的估算则直接利用水面高程和地面高程模型的数据差来计算 [ 36 ]。对上述两种水深提取方法而言，洪水淹没深度提取精度的关键均在于开发应用GIS技术从高分辨率的遥感图像上提取高精度的DEM [ 37 ]。
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user: 3. 不同方法的优点 1) 数值模拟法—揭示灾害水体的运动规律。水文、水动力模型是在对水文循环规律长期认识的基础上结合数学、物理公式形成的，它可以多要素、全过程地还原灾害形成过程，尤其是在局部水流的动态模拟中表现出极大的优势，它们与环境发展类模型的耦合研究为模拟气候变化和人类影响下的洪水过程提供了一条最具潜力的有效途径。 2) 多指标决策分析法—识别洪水危险性区域分布的一般规律。多指标决策分析系统的建模思想简单易懂，数据要求相对较低，计算量小，通过GIS的处理即可实现模型的运行和结果的可视化。它是宏观把握洪水灾害危险性区域分布规律的重要方法，较为适用于缺乏数据的大区域或流域尺度的洪水灾害危险性分析。在实际的应用中的另一突出优势是可同时考虑经济、人口、生态等表征区域社会发展因子共同作用下的洪水风险性。 3) 机器学习法—自动捕获洪水数据集中的复杂模式。机器学习法充分利用历史数据，且无需考虑洪水形成的物理过程，仅根据历史洪水记录数据集的驱动即可快速训练、验证、测试和评估洪水的危险性，其以较低的计算成本提供了更容易实现的洪水预测途径，与物理模型相比具有较高的性能和相对较少的复杂性 [ 38 ]。它为区域研究者和管理者，尤其是缺乏相关专业知识和背景的人提供了一种分析区域洪水灾害危险性的高效途径。 4) 遥感遥测法—近实时洪水淹没的动态分析。遥感与GIS技术的结合可以准确、及时、全面地跟踪大尺度洪水的汛情及其发展状况，特别是对山洪等爆发性洪水而言， 利用遥感遥测法分析高精度即时遥感影像是洪水灾害应急响应和大规模洪水危险性分析的重要技术。更为重要的是，遥感监测技术的推广和应用缓解了因人类难以涉足而缺测的洪泛区中洪水的监测、预测等危险性评估的难题。
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user: 4. 洪水灾害危险性评估的不确定性 1) 输入的不确定性 就数值模拟法的而言，它对数据的精度、丰度和完整度的要求是所有方法中最高的，模型的搭建需要大量水文、气象、地形地貌等数据的支持，且不同来源、精度的数据都可能使模型产生不同的运行结果；多指标决策分析法对评价资料的要求相对较低，其输入的不确定性主要体现在自然资料和社会经济数据过大的尺度差异上；机器学习法对资料的需求度介于前两者之间，但其极少考虑洪水形成机制而极大程度依靠历史数据的经验模式使得资料完整度和准确度对其评价结果的影响最大；遥感遥测法在输入端上的不确定性主要来源于不同遥感产品数据本身质量的差异，它要求研究者能针对研究区域面积、空间特征、地域特征等特性选择适合空间分辨率、检测周期、经济成本的遥感图像，此外遥感遥测法在输入上的不确定性还包含为提高遥感图像质量所采用的薄云校正、像元分解、数据融合等算法所造成的差异。 2) 参数的不确定性 数值模拟法中参数的不确定性主要是指对模型参数的选择、初始条件和边界条件的设定等方面。理论上，这些模型参数可由流域特性、水文资料等直接或间接获得，但实际工作中有些模型参数只能通过参数优选得到。因此，参数估计的不确定性则成为数值模拟法中不确定性的一个重要来源 [ 39 ]，在采用参数优化方法时，率定资料的选取、优化方法的选择、目标函数的确定等因素都会为模型参数的优选带来不确定性。多指标决策分析法参数的不确定性主要来源于指标选取、指标间关系量化以及全局权重的确定三个方面。其指标的选取易受到研究者的主观影响，且在权重的确定上，以定权技术中应用最为广泛的AHP为例，许多学者认为AHP的定权结果容易带有一定的主观性 [ 40 ]，且忽略了因子之间相互关联 [ 41 ]，这些都会造成MCDA中参数的不确定性。对遥感遥测法来说，水体信息提取的基本原理相似，均是基于绿光、近红外或中红外波段信息对遥感图像进行分割来获取水体信息，因而对最优分割阈值的确定则成为决定洪水水体提取精度的重要参数。最后，对机器学习法而言，其不同算法对应的超参数少则几十多则几百，且各个参数对模型的意义又并非独立，如何采用优化算法(表3)确定超参数对降低机器学习参数不确定性至关重要。 Table 3 Optimization algorithm of the super paramete 优化方法 特点 缺点 手动调参 根据经验手动调参，往往需要结合一些启发式规则 在面对大量的参数优选时，对研究者的专业要求很高 网络搜索 对每一个参数设置一个范围和步长进行穷举 在超参数较多的情况下，计算量巨大 随机搜索 以典型算法贝叶斯优化为例，他们通常将超参数的选择建立成一个优化模型进行求解 涉及大量数据，学习规模大，对深度学习的并行计算、分布式计算的求解效率低 表3. 超参数优化算法 3) 模型结构的不确定性 在数值模拟法中，模型结构的不确定性一方面源于利用数学、物理公式概化真实的水文过程中，这种概化往往取决于研究者对于水体运动机理的有限认识；另一方面，水文系统本身复杂多变，与环境变化、人类社会产生交互影响，而一系列耦合模型的引入会进一步增加模型结构的不确定性。多指标决策分析法搭建的概念性模型结构存在较大的主观性，模型很难准确地处理洪水过程及其各因素之间潜在的相互作用；同时，概化模型对低质量数据的简单同化也是模型结构不确定性的主要来源 [ 42 ]。遥感遥测法在应用时结构的不确定性主要取决于所使用的水体提取算法，目前水体的提取方法发展已较为成熟，Bijeesh和Narasimhamurthy对目前研究中常用的水体提取算法进行了系统而详细的总结 [ 43 ]，在不同研究需求中选取合适的水体提取算法可减小因算法结构的不确定性给评估结果带来的影响。
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user: 5. 未来研究趋势及技术难点 对数值模拟法而言，相关部门应加强对长时间序列、高质量的降水、径流等基础水文数据、灾情数据的收集与积累，尤其需要关注对极端水文灾害的高时空分辨率数据的获取与积累。其次，对不同类型洪水的形成、发展及相互作用等机理进行深入研究是改进、扩展相关模型结构的基础。在未来，一方面需要深入多种洪水形成及相互作用的机理研究，这对复合洪水作用下的沿海城市尤为重要；另一方面则应关注如何由水文、水动力、环境、大气环流等模型间的单向耦合向双向、多向耦合方向发展，这其中可能涉及到模型间匹配与适用性、不同尺度网格的相互转换、对高精度数据的运行处理等主要挑战 [ 44 ]。 对多指标决策分析法而言，在数据输入端对指标的选取需平衡并量化因子选择的全面性和因子间的独立性；同时，需要发展数据分解技术，细化灾害评估系统的基本单元，提高水文等自然数据与社会经济数据的匹配精度。在参数的确定上，需要同时发展综合性的全局定权法和指标间相关性的定量算法，这些是减少多指标决策分析系统中参数不确定性的主要方向。 对机器学习法而言，一则需要关注对洪水发生位置的空间预测研究；二则需要加强机器学习法与洪水形成的物理过程间的紧密连接，目前相关研究尚停留在将机器学习的结果作为水文水动力建模的输入条件的单项输入 [ 45 ]，对涉及相关机理的算法开发较少；此外，对不同的算法建立一套高效率求解最优超参数的系统也是未来研究中亟需解决的难题之一。 对遥感遥测法来说，一方面需要积极发挥公民科学(Citizen Science)在洪涝灾害水体信息收集中的作用 [ 6 ] ；另一方面应关注对多源、多尺度遥感图像的融合算法及混合像元分解算法的开发。在研究内容方面，水体识别算法应进一步关注某些物理特征被改变的水体，如在城市内涝洪水危害性研究中对黑臭水体的识别。最后，为存储和共享大尺度水体变化连续监测中所产生的海量数据，需要开展有关水体提取算法、多源遥感数据、云计算平台以及云共享四者相结合的研究。
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user: 摘 要 以地理信息系统(GIS)为平台，对乌江流域的数字高程模型(DEM)进行处理，提取了乌江流域的河网水系及数字流域信息，构建基于DEM的分布式降雨径流模型(DDRM)，利用SCE-UA算法率定模型参数，采用纳什效率系数和径流相对误差对模拟效果进行评定分析，并与新安江模型的模拟结果进行对比。研究发现，在水文资料一致性未被破坏的前提下，DDRM对流域出口日流量过程的模拟效果略优于新安江模型。除了能模拟流域出口处的径流过程，DDRM还能模拟任一时刻土壤含水率及径流量的空间分布，且其结构简单、参数较少，可以在湿润地区推广应用。 关键词 :径流模拟，分布式水文模型，新安江模型，乌江流域 Copyright © 2020 by author(s) and Wuhan University. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 流域水文模型是进行水文科学研究的重要手段之一，是探究水文物理变化规律、解决实际水文生产实践问题的重要工具 [ 1 ]。水文模型主要分为集总式水文模型和分布式水文模型。集总式模型将流域视为一个整体，并将降雨、蒸发等水文气象条件均匀分布于整个流域，主要考虑水的垂向运动，计算相对简便。而分布式模型则将流域划分为一个个网格，充分考虑了水文气象信息及土壤下垫面特征在空间上分布的不均匀性，将水的垂向运动与水平向运动均考虑在内，具有更强的物理机制。 随着3S技术(遥感技术(Remote sensing， RS)、地理信息系统(Geography information systems， GIS)、全球定位系统(Global positioning systems， GPS))的成熟和广泛应用，水文气象资料在空间上的分布信息越来越容易获取，分布式水文模型也获得了更广泛的发展与应用 [ 2 ]。熊立华等 [ 1 ] 于2004年提出了一个基于DEM的分布式降雨径流模型(DEM-based distributed rainfall-runoff model， DDRM)。该模型曾成功应用于英国的SlaptonWood流域 [ 3 ]、中国的清江流域 [ 4 ]、渠江流域 [ 5 ]、赣江流域 [ 6 ]、旬河流域 [ 7 ]、东江流域 [ 8 ] 和北江流域 [ 9 ]，其改良版还成功应用于典型喀斯特流域——西江流域 [ 10 ]。本文将DDRM应用于武隆站上游的乌江流域进行径流模拟，并和三水源新安江模型 [ 11 ] (下文简称XAJ模型)的径流模拟效果进行对比分析。
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user: 2. 分布式水文模型DDRM 2.1. 模型介绍 DDRM是一个基于栅格单元产流计算和基于栅格流向进行逐栅格分级汇流演算的分布式水文模型 [ 8 ]。构建DDRM时，首先利用GIS平台将研究的目标流域划分为相同大小的栅格单元，然后根据已知的水文站点资料将流域划分为数个子流域(图1)，从而更加充分的考虑流域内不同区域下垫面特征的差异并使模型运算过程并行化以提高模型运算效率。在模型产流部分，DDRM假定流域的产流机制为蓄满产流，当发生降雨时，雨水直接渗入土壤，地下土壤蓄水量在完成降雨、蒸散发、地下水入流及出流的过程后发生变化，超过栅格土壤蓄水能力的部分将涌出地面形成浅层地表水并在重力作用下产生坡面流汇入栅格河道。在模型汇流部分，DDRM首先利用熊立华等于2007年提出的分级确定法 [ 12 ] 来确定各个子流域内的栅格汇流演算顺序，从上游栅格开始，各栅格的产流量都根据栅格汇流演算顺序不断向下游进行演算至各个子流域的出口栅格(节点d和e)处；然后再根据子流域之间的河网拓扑关系对各个子流域出口栅格进行河网汇流演算至全流域出口栅格(节点f)。 2.2. 栅格产流 DDRM的栅格产流计算基于蓄满产流机制进行，即扣除实际蒸散发后的净雨量直接汇入土壤，在完成地下水的水平向交换之后，超出土壤蓄水能力的土壤水涌出地面形成浅层地表水，并在重力作用下产生坡面流汇入河道(图2)。 图1. DDRM栅格及子流域划分示意图 [ 13 ] 图2. DDRM栅格单元产流计算示意图 [ 13 ] 为了定义每个栅格处的土壤蓄水能力从而充分考虑流域下垫面条件空间分布的不均匀性，DDRM利用地形指数来计算栅格i处的土壤蓄水能力如下(后文公式中参数的下标i表示栅格i处的参数，下标t表示t时刻时的参数)： T I i = ln α i tan β i (1) S M C i = S 0 + ( T I i − T I min T I max − T I min ) n ⋅ S M (2) 式中： T I i 为栅格地形指数； α i 为栅格集水面积； tan β i 为地表坡度； S M C i 为土壤蓄水能力；S0为全流域最小土壤蓄水能力； T I min 、 T I max 分别为全流域最小和最大地形指数；SM为全流域土壤蓄水能力变化幅度。其中S0、n、SM三个参数需通过算法进行优选。 基于蓄满产流机制，记栅格i处t时刻的地下土壤水蓄量的计算值为 S i ， t ，当其大于 S M C i 时，超出的部分冒出地表产流形成浅层地表水 S P i ， t 。 浅层地表水在重力作用下形成坡面流 Q P i ， t 并汇入栅格河道，根据线性水库法计算如下： Q P i ， t = S P i ， t T P (3) 式中：TP为反映坡面流形成的一个时间参数，需通过算法进行优选。 栅格i处的地下水出流量 Q G o u t i ， t 与该处的地下土壤水蓄量和地下水力坡度有关，DDRM用地表坡度来近似表示地下水力坡度， Q G o u t i ， t 计算如下： Q G o u t i ， t = max { S i ， t − S T ， 0 } T S ( tan β ¯ ) b (4) 式中： S T = α ⋅ S M C i ( 0 < α < 1 ) 为地下水出流阈值，只有当地下土壤水蓄量超出该阈值时才会产生地下水出流， α 为反映地下水出流特性的一个参数；TS为反映地下水出流的一个时间参数； tan β ¯ 为该处的栅格平均坡度；b为反映坡度对地下水出流影响程度的一个参数。其中 α 、TS、b需通过算法进行优选。 栅格i处的实际蒸散发量 E T i ， t 计算如下： E T i ， t = S i ， t S M C i P E T i ， t (5) 式中： P E T i ， t 为3.3.2中利用Blaney-Criddle (B-C)公式及反距离加权插值法计算所得的栅格i处t时刻的潜在蒸散发量。 栅格i处的地下水入流量 Q G i n i ， t 为其相邻的所有上游栅格的地下水出流量之和。基于水量平衡的原理，根据时刻t时的地下土壤水蓄量，在考虑降雨、实际蒸散发、地下水出流和入流的变化后即可计算出栅格i在下一时刻 t + Δ t 时的地下土壤水蓄量。 2.3. 栅格汇流 栅格i内的河道入流量 Q i n i ， t 为其相邻上游各栅格河道出流量 Q o u t j ， t 之和。栅格河道的汇流演算采用马斯京根法，在考虑坡面流的情况下，栅格河道出流量计算如下： Q o u t i ， t = c 0 ( Q i n i ， t + Q P i ， t ) + c 1 ( Q i n t − Δ t + Q P i ， t − Δ t ) + ( 1 − c 0 − c 1 ) Q o u t i ， t − Δ t (6) 式中： c 0 、 c 1 为马斯京根汇流参数，需通过算法进行优选。 2.4. 河网汇流 模型在每个子流域上分别进行栅格产汇流计算得到子流域的出口流量，然后根据河网拓扑关系利用马斯京根法从河段上游节点的入流过程 I t 演算至下游节点的出流过程 O t 从而实现河网汇流演算，其计算公式为： O t = h c 0 I t + h c 1 I t − Δ t + ( 1 − h c 0 − h c 1 ) O t − Δ t (7) 式中： h c 0 、 h c 1 为河网马斯京根汇流参数，需通过算法进行优选。 如图1所示，有些栅格可能同时是多条河流的汇流出口，此时可采用线性叠加法进行计算，即认为该栅格处的流量为上游多条河流独立向下游进行演算所得的流量之和，图1中节点f的总出流量 O f ， t 计算如下： O f ， t = O d f ， t + O e f ， t + Q o u t f ， t (8) O d f ， t = h c 0 ， d f O d ， t + h c 1 ， d f O d ， t − Δ t + ( 1 − h c 0 ， d f − h c 1 ， d f ) O d f ， t − Δ t (9) O e f ， t = h c 0 ， e f O e ， t + h c 1 ， e f O e ， t − Δ t + ( 1 − h c 0. e f − h c 1 ， e f ) O e f ， t − Δ t (10) 式中： O f 、 O d 、 O e 分别为节点f、d、e的总出流量； O d f 、 O e f 分别为节点d、e演算到节点f的流量； h c 0 ， d f 、 h c 1 ， d f 分别为节点d至节点f的河网马斯京根汇流参数，需通过算法优选； h c 0 ， e f 、 h c 1 ， e f 分别为节点e至节点f的河网马斯京根汇流参数，需通过算法优选； Q o u t f 为节点f所对应的区间出流量。 若某个节点对应的子流域是头流域(head watershed)时(即图1中的节点d和e)，该节点的总出流量即等于其对应的区间出流量，即： O d ， t = Q o u t d ， t (11) O e ， f = Q o u t e ， t (12) 式中： Q o u t d 、 Q o u t e 分别为节点d、e对应的区间出流量。
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user: 4. 结果分析 DDRM及XAJ模型在率定期和验证期的径流模拟效果见表3。 Table 3 Evaluation of the model-simulated runoff from DDRM and Xinanjiang mode 时期 年份 降雨量/mm 平均气温/℃ 实测径流深/mm 模拟径流量/mm RE/% NSE DDRM XAJ DDRM XAJ DDRM XAJ 率定期 1976 1 519.1 16.01 779.5 775.8 787.1 −0.48 0.98 0.87 0.72 1977 1 577.2 14.85 942.0 914.1 898.8 −2.96 −0.46 0.78 0.75 1978 1 391.2 15.42 581.5 668.5 654.2 14.96 12.50 0.76 0.77 1979 1 515.9 15.51 620.5 683.3 641.4 10.12 3.37 0.81 0.79 验证期 1980 1 626.9 15.00 848.0 903.8 909.5 6.58 7.25 0.82 0.73 1981 1 416.7 15.25 441.3 596.4 545.6 35.15 23.63 0.36 0.17 表3. DDRM和XAJ模型径流效果评价表 分析表3中数据：从NSE的角度来说，在率定期4年数据中，DDRM和XAJ模型的NSE均大于0.7，且DDRM的NSE有2年大于0.8，其4年的模拟效果整体较XAJ模型更优，在验证期2年数据中，DDRM和XAJ模型在1980年的模拟效果较好，但1981年的模拟情况较差，其原因将在后文进行猜测分析，总体来说DDRM和XAJ模型对于乌江流域这一湿润流域模拟效果较好，且DDRM模拟效果略优于XAJ模型；从RE的角度来说，在全部6年的数据中，DDRM和XAJ模型互有优劣，总体来说模拟效果基本相当。 在6年的模拟中，1981年的模拟情况非常差，该年出现了实测径流深异常小的情况，在其年降雨量及平均气温与其他年份大致相当的情况下，该年出现极端气候现象的可能性较小，因此推测该异常现象由人类活动导致。根据文献 [ 14 ] 中的资料显示：乌江干流梯级开发的第六个电站，也是第一座大型水电站，乌江渡水电站，在1981年完成了第2台机组的建成投产。推测可能是由于水电站的建设过程中修建引水隧洞、大江截流等施工过程以及投产后的调度过程等大规模人类活动从一定程度上破坏了短期内水文资料的一致性从而导致1981年模拟效果不佳。 图4. 1977年洪水季节实测与模拟日径流量过程对比图 图5. 1978年洪水季节实测与模拟日径流量过程对比图 在DDRM和XAJ模型模拟效果都较好的年份中选取径流深最大和最小的年份(1977年和1978年)中洪水季节的模拟日径流序列进行绘图展示(图4、图5)。从图4和图5中也可以发现，DDRM与XAJ模型在峰现时间的模拟上与实测径流基本吻合，但在洪峰量级的模拟上，DDRM略优于XAJ模型。 除了能够模拟流域出口的日径流序列，DDRM还具有模拟流域内土壤含水率 θ i ， t 和径流量Q在时空间上分布的能力。本文选取19780525场次洪水进行研究，DDRM对本次洪水模拟的NSE为0.72，洪峰流量相对误差为−9.06%，模拟峰现时间与实测峰现时间仅相差1 d，模拟效果较好。本次洪水的流域出口在整个洪水期间的径流模拟情况如图6所示。 图6. 19780525号场次洪水实测流量与DDRM模拟流量过程对比图 图7给出了该次洪水在乌江流域中不同时刻的日土壤含水率的空间分布情况。在涨水时刻(19780528)，流域大部分区域土壤含水率在0.8左右。在洪峰时刻(19860531)，由于连续的强降雨，此时流域中几乎大部分地区都趋于饱和。在退水时刻(19780604)，整个乌江流域的土壤含水率明显降低。 图7. 乌江流域在19780525场次洪水中不同时刻土壤含水率的空间分布图 图8则给出了该次洪水在乌江流域中不同时刻的日径流量空间分布情况，根据图中信息可以发现，径流量在每一段河网上都呈现从上游往下游逐渐增大的趋势，且属于河网水系的栅格处的径流量明显大于非河网水系处栅格的径流量。从整个时段来看，洪峰时刻(19780531)的径流量略大于涨水时刻(19780528)，明显大于退水时刻(19780604)，在退水阶段，随着时间的推移，全流域的径流量逐渐减小，径流量较高的区域基本属于乌江河网水系部分。 图8. 乌江流域在19780525场次洪水中不同时刻日径流量的空间分布图
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user: 5. 结语 本文以武隆站上游的乌江流域为研究对象构建DDRM进行1976~1981年的日径流模拟，以纳什效率系数NSE和径流总量相对误差RE这两个指标进行精度评定，并选用三水源新安江模型对比分析。得出结论如下：在保证水文资料一致性不被破坏的前提下，DDRM径流模拟的NSE较新安江模型略优，径流总量相对误差RE的模拟效果与新安江模型基本相当。总体而言，DDRM在乌江流域的模拟效果略优于新安江模型。 DDRM除了能模拟流域出口处全时段的径流数据，也能够模拟流域内任一时刻土壤含水率及径流量的空间分布，本文选取19780525场次洪水对DDRM的这一能力进行了展示。 由于缺少水库调度的数据，本文未能进一步模拟水库投产运行后的日径流序列，这一不足之处可以作为以后的研究内容。 总的来说，DDRM结构简单、参数较少且物理过程明确，在已经成功应用于多个湿润地区大中型流域的基础上，本文将其成功应用于乌江流域，进一步表明了DDRM具有较大的推广价值，值得在其他流域进一步探究其应用前景。
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user: 摘 要 提出一种基于强化河道底质的生态活性技术用于河流水质净化处理。以烧结粘土矿物为生态填料，通过3组室内对比模拟实验验证了该技术对于化学需氧量(COD)的净化效果。经过第一阶段33天的监测分析，COD的平均去除率达到了85%以上，证明净化效果良好；经过第二阶段27天的监测，COD的去除率达到82%以上，证明该技术具有持续有效性；通过对比研究可知，粒径25~31.5 cm的填充材料净化效果最好，均达到92%以上。研究结果表明：强化河道底质的生态活性技术对水体有机污染物去除效果显著，具有取用方便、费用低、工艺简单等优点。 关键词 :河流，水质净化，烧结粘土矿物，COD，生态活性技术 Copyright © 2020 by author(s) and Wuhan University. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 改善水质和生态状况是经济社会可持续发展的重要基础。研究显示，我国有超过40%的河流被严重污染，正面临水环境保护和治理的严峻挑战 [ 1 ]。其中，化学需氧量(COD)是评价水体污染程度的重要指标。 目前，去除水体中COD的方法主要包括物理方法(引水稀释、底泥疏浚、人工复氧等) [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ]、化学方法(化学除藻、絮凝沉淀、重金属的化学固定等) [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] 和生态法(菌剂投加、生物膜、水生植物、稳定塘、人工湿地等) [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ]。已有研究显示人工复氧虽可改善河流污染现状，但是投资成本较高；引水稀释和底泥疏浚只是短时间内达到降低COD的方法，无法从根本上减缓有机污染物的二次污染；化学方法是通过向受污染河流里投加化学药品，达到短期内减少污染物质含量的目的，但化学药品是否会产生二次污染仍有待进一步研究；生态方法是目前国际研究热点，主要是经过微生物、滤料、植物等的共同作用，以达到提高水体的自净能力目的，该方法具有一次性投资并长期运行的特点，且能得到良好的去除效果 [ 5 ]。 本研究提出的强化河道底质生态活性技术即属于生态方法范畴。该技术是指将河床作为水质净化设施，沿河床人工布设既具有一定抗冲刷能力、对污染物又具有隔离、吸收、分解、降解功能的防护结构物，实现防护河床和净化河道水质的目的。然而，强化河道底质生态活性技术对水体COD的去除效果如何仍有待进一步研究。因此，本研究选择了经济实惠的烧结型粘土矿物材料作为生态填料，构建了实验模型，进行了多项室内模型实验，对COD去除效果进行了定期监测和评价，以期为实际工程中的运用提供理论依据和技术支撑。
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user: 2. 材料与方法 2.1. 改性生态填料的选择 1) 基质填料的选取 学术界对于多孔性材料的吸附性能的研究较多，已广泛应用在国内人工湿地等生物自然净化技术中。多孔粘土矿物是自然界中广泛分布的一类非金属矿藏资源，具有比表面积大，孔隙多和极性强等优点，特殊的胶体性能和晶体结构又使其具备优良的表面吸附性能和离子交换性能。正是因为具有这些优异的性能，粘土矿物已逐渐成为新型高效吸附材料，在水环境治理中发挥独特的作用。本研究选取烧结粘土矿物材料(SiO 2 /AL 2 O 3 = 1:1型)作为改性生态填料 [ 9 ]。 2) 改性生态填料的理化指标 根据对改性生态填料进行X射线衍射分析及红外光谱分析，测试结果可见，该矿物主要依次由伊蒙混层、钾长石、石英、斜长石、黑云母及有机质组成，其中以伊蒙混层为主，含量约占62%。 通过实验室测定，填料干密度为1.92 g/cm 3 。 随机采样3组进行孔隙率测定，结果如表1所示。 Table 1 Results of porosity determination of modified ecological fille 样品编号 1号 2号 3号 均值 孔隙率(%) 20.82 33.68 39.04 31.18 表1. 改性生态填料孔隙率测定结果表 2.2. 试验装置研制 1) 试验模型的选择 为避免受装置自身材料性质影响，本次选择有机玻璃缸作为装置主体，采用4座串联结构，单个缸体尺寸为60 cm × 30 cm × 50 cm (长 × 宽 × 高)，单体总容积90 L，单体内可填充不同粒径、不同孔隙率的改性填料、砾石等填充物。单体之间采用直径为10 mm的塑料软管连接，管间布设三通及阀门，可以各向控制，使每一反应体可以独立使用或者串、并联使用，同时保证每一单体可独立进行取样。 2) 模型动力选择 本试验采用有动力循环方式。由于试验流量小，因此需要可调节功能，经过对不同动力设备的比选，本次模型拟采用电磁隔膜计量泵作为循环动力设备。计量泵是一种可以满足各种严格的工艺流程需要，流量可以在0%~100%范围内无级调节，用来输送液体(特别是腐蚀性液体)的一种特殊容积泵。本次试验选择TN-1202-I型电磁隔膜计量泵，最大流量为12 L/H，具有可接受外部自动控制功能。 3) 试验模型布置 图1. 试验装置示意图 ① 装置布置 每组试验模型主体部分分为原水进水区、反应区、出水回流区三分部分，反应区由3个单体组成，采用串联形式连接；出水回流区由1个单体组成，主要用于回流单次循环后的出水，对于流速和水质进行调节。原水进水区由电磁隔膜计量泵组成。试验装置示意图如图1所示。 根据单个缸体的体积及堆积填料的孔隙等，确定单组装置内添加试验原水144 L。单组模型设计流量： 单组模型设计流量： Q = L / T (1) 式中：Q为单组模型设计流量，mL/min；L为实验装置中总水量，本试验中为144 L；T为装置中水样循环一次所需时间，为取样方便取24 h。计算得Q = 6 L/h = 100 mL/min。 ② 试验方法 在其他条件相同的条件下，按照填料粒径的不同，进行了三组平行试验。其中：1号反应器内填料的粒径为20~25 cm，2号反应器内填料的粒径为25~31.5 cm，3号反应器内填料的粒径为31.5~40 cm。运行初期进行间歇式进水以培养适宜菌群，稳定一段时间后在设计流速或加大流速条件下进行连续流培养。 试验原水：取长春市区内伊通河典型支流现有污水作为原水。试验原水的本底值见表2。 Table 2 Laboratory test of raw water quality indicator 项目 COD 氨氮 硝酸盐氮 亚硝酸盐氮 单位(mg/L) 95.4 2.42 0.635 0.54 表2. 室内试验原水水质指标 试验周期： 第一阶段：4月19日~5月22日，计33天； 第二阶段：9月28日~10月24日，计27天。
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user: 3. 实验结果与分析 3.1. 第一阶段实验COD去除效果分析 第一阶段实验历时33天，不同时段的检测结果如图2所示。原水经过不同粒径的滤料过滤33天后，COD值均有非常显著的下降，下降幅度达到85%~92%。 图2. 第一阶段三组平行实验COD净化效果图 从表3可以看出，实验前16天，三组平行实验COD去除率平均达72%以上，此后净化效率逐渐趋于稳定(表3)。整体上，1号填充材料(粒径20~25 cm)净化效果最弱，2号填充材料(粒径25~31.5 cm)净化效果最好。 Table 3 COD purification effect of different reaction time in the first stag 累计反应时间 1号(粒径20~25 cm) 2号(粒径25~31.5 cm) 3号(粒径31.5~40 cm) 3 35.79 43.89 40.01 6 72.00 60.00 56.00 16 72.33 75.09 74.17 17 73.25 78.78 75.56 20 80.17 77.86 76.02 21 82.01 77.86 77.40 22 84.78 81.13 79.92 33 85.85 91.97 87.97 表3. 第一阶段不同反应时间COD去除效果表 3.2. 第二阶段COD去除效果分析 为检验滤料对水体COD净化作用的持续有效性，在保证试验条件不变(原水采样点与第一次相同)的情况下，在第一阶段试验的基础上又进行了第二次试验。此次实验结果与第一阶段实验效果大致相同，三种粒径情景下COD值均有非常显著的下降趋势，净化效果达83%~93%，见下图3。 图3. 第二阶段三组平行实验COD净化效果图 从表4可以看出，实验前13天，三组平行实验COD去除率平均达77%以上，此后净化效率逐渐趋于稳定(表3)。与第一阶段实验效果一致，整体上，1号填充材料(粒径20~25 cm)净化效果最弱，为83%；2号填充材料(粒径25~31.5 cm)净化效果最好，达93%。 Table 4 COD purification effect of different reaction time in the second stag 累计反应时间 1号(粒径20~25 cm) 2号(粒径25~31.5 cm) 3号(粒径31.5~40 cm) 3 52.85 56.54 34.52 5 56.67 63.38 57.09 7 70.22 63.51 67.14 9 77.99 68.54 70.88 11 78.06 72.58 72.74 16 78.12 77.65 77.51 19 78.55 80.23 79.04 21 80.91 80.91 79.65 23 81.48 83.48 81.58 27 82.61 93.28 87.30 表4. 第二阶段不同反应时间COD去除效果表
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user: 4. 生态填料性能对比分析 生态填料按来源分为天然材料及合成材料。其中，对COD有较好净化的天然材料有砾石、卵石、功能填料(废砖块、废陶或沸石)、天然纯棉绳、植物杆；合成材料有塑料、人工填料(粒状、细线状、垫子状、波板状填料)等。本研究选取烧结粘土矿物材料(SiO 2 /AL 2 O 3 = 1:1型)作为改性生态填料，现从材料取用、净化效果、应用范围等方面对其进行对比分析。 1) 天然材料 天然材料如砾石、卵石，具有取用方便、花费少、净化效果较好的特点，COD的净化率可达70%，早在上世纪便广泛应用于日本、韩国等地地表水净化处理中，目前在地表水净化处理领域应用最为广泛。 2) 合成材料 合成材料有塑料、玻璃钢、尼龙、人工填料(粒状、细线状、垫子状、波板状填料)等，具有净化效果好、针对性强、应用领域广的特点，但其也具有制作工艺及后期运行管理稍显复杂、成本较高的特点。 3) 本研究烧结粘土矿物材料(SiO 2 /AL 2 O 3 = 1:1型) 烧结粘土矿物材料花费少，可大量生产，净化效果好，实验室COD的净化率可高达90%，今后大面积实际水体应用及整个水域系统自我恢复能力提高效果有待后续研究。
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user: 5. 结语 通过室内实验对强化河道底质生态活性技术的水质净化效果评价与分析，本研究主要得出以下结论： 1) 强化河道底质生态活性技术对水体有机污染物去除效果显著，是一种经济、实惠和有效的河流污染修复技术。 2) 强化河道底质生态活性技术可高达85%以上，且持续效果显著，处于25~31.5 cm粒径的填充材料对COD净化效果最为显著，可达92%以上。 3) 烧结粘土矿物材料可作为有效的河道底质材料。
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user: 摘 要 海水养殖尾水排放标准是海水养殖尾水排放管理的重要依据，为科学制定天津市海水养殖尾水排放标准，通过文献查阅、调研以及尾水监测等方法对天津市海水养殖尾水排放特征和其他省市相关标准进行了研究。根据研究结果，对天津市海水养殖尾水排放标准的制定提出几点建议：一是标准适用范围上适用于封闭性水体内进行的海水养殖；二是在受纳水体功能类别基础上结合养殖方式进行标准分类分级；三是控制指标具有代表性且精简，选取悬浮物、pH、化学需氧量(COD Mn )、氨氮、总氮和总磷六项控制指标；四是充分考虑污染控制技术和经济可行性，合理确定排放限值。为确保标准顺利实施，从行政管理层面、养殖户层面和加强监督管理层面提出几点建议。 关键词 :天津，海水养殖，尾水，排放特征，排放标准 Copyright © 2020 by author(s) and Wuhan University. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/