DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 摘 要 随着时代的变迁，台湾的桃园地区都市化发展迅速，由于人口膨胀、工商业发展蓬勃等因素，民生、工业用水需求日益增加。因此，在干旱发生的情形下，桃园地区的石门水库用水调度将是1个重大课题。面对日益增加的用水需求以及水文不确定性，本研究拟建置智能型水资源管理系统，期能于干旱时期透过灌溉用水弹性调度民生、工业用水方式，降低公共用水压力。本研究搜集2005~2014年桃园地区农业、工业以及人口发展等数据，透过系统动力模式推衍未来2015~2030年桃园地区需水情势，并参考1977、1984、2002年等干旱年之石门水库旬入流量及水库初始有效库容50%、40%、30%等情境，总共设定九种未来干旱供水可能状况，运用石门水库操作规则(M-5操作规线)模拟未来缺水严重程度，并透过非支配排序遗传算-II (NSGA-II)搜寻最大的平均有效蓄水率(RRS)及最小的修正缺水指标(MSI)等两个目标；透过NSGA-II的搜寻，修正缺水指标(MSI)于各水文情境的表现最高达31.3%的改善率，各旬有效蓄水率最高达9.8%的改善率。我们期望所提出之智能型水资源管理系统能对未来永续水资源管理研究有所帮助。 关键词 :水资源管理，都市化，非支配排序遗传算法-II (NSGA-II)，系统动力模式，多目标水库操作
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user: 1. 引言 随着时代的变迁，人口膨胀、工商业发展蓬勃，民生、工业用水需求日益增加，学者们针对水资源管理等等的供需相关议题进行大量的探讨与研究；其中，系统动力学即为1有效的分析工具，以现实世界的存在为前提，从整体出发寻求改善水资源系统行为的机会与途径，由美国麻省理工史隆管理学院的Jay W. Forrester于1950年代综合了系统理论(System Theory)、控制理论(Cybernetics)、信息论(Information Theory)、决策理论(Decision Theory)以及计算机仿真(Computer Simulation)所发展出来 [ 1 ] 。然而，系统动力模型虽然反应出水资源需求之变化，但涉及的参数众多以及连动机制复杂，如何满足各需水目标之平衡，对于模式而言即是很大的挑战。而采用多目标优化方法，如非支配排序遗传算法-II (NSGA-II)，可弥补系统动力模型之不足，NSGAII透过达尔文的遗传选择及自然淘汰的进化理论为基础，搜寻满足各用水目标之平衡解，探究水资源间的供需平衡关系。 台湾的年平均雨量约2510 mm，为世界平均值的2.6倍，属于雨量充沛的地区，然而，由于降雨时空间分布不均、地形山高坡陡，加上水库淤积问题日益严重等问题，导致水资源使用效率偏低。在于新水源开发不易的现在，在于现有水资源管理上的弹性与灵活性，将是未来因应干旱时期关键的策略之1；又桃园地区都市化发展迅速，各目标用水需求日益增加，因此在干旱发生的情形下，石门水库用水调度将是1个重大课题，本研究采用2005~2014年间的土地利用、人口成长等数据，透过系统动力模式的运作，推衍未来2015~2030年桃园地区需水情境，再以非支配排序遗传算法-II运用灌溉用水的调度弹性支持非灌溉用水目标，期能有效率地使用水资源并降低干旱缺水所带来的供水压力及经济损失。
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user: 2. 文献回顾 水库除拦蓄上游的河水外，必须肩负调配供水的能力，部分水库更具发电、防洪及游憩的功能。而水库的营运操作中，包含了许多不确定因素，使得水库操作者之经验与智能常成为决策依据。传统的操作方式大多依据水库运用规线作为操作标准，依不同水库用水目标与水文条件之不同而制订。惟水库需水目标改变或特殊水文事件出现时，规线往往无法配合，若能利用优化操作模式来提升水资源利用效果并降低下游缺水风险，对水库运转有较佳结果。 Chang L. C.与Chang F. J. (2009)利用NSGA-II进行石门暨翡翠水库之多目标供水操作，可同时搜寻出同时可降低两水库供水区域缺水率的联合调度操作策略 [ 2 ] 。Kaini P.， Artita K.与Nicklow J. W. (2012)以SWAT及GA搜寻农业水工构造物之最小建设成本以及降低优养化等目标 [ 3 ] 。Chang Li-Chiu等人(2010)以生态基流量作为限制条件，透过惩罚函数的设置，运用遗传算法求解水库优化操作问题，搜寻水库最佳放流历线 [ 4 ] 。黄文政及周家庆(2008)建立水库干旱预警决策分析模式，以大汉、新店溪流域，透过风险概念探讨休耕、限水政策等议题，改善抗旱防灾管理相关措施 [ 5 ] 。Han Jing-Cheng等人(2012)透过模糊限制非线性规划，进行生态及水力发电目标之水库优化操作，结果显示，于水文不确定因素下，模式可有效满足供水操作目标 [ 6 ] 。Vedula S.与Kumar D. N. (1996)结合线性及随机动态规划模式，将水库库容、入流量、降雨量等因子作为输入项，优化水库放水政策 [ 7 ] 。Rani D.与Moreira M. M. (2010)针对水库操作优化问题，比较多种模式间的差异，其中包括进化演算、模糊理论、类神经网络等，并探讨各项模式应用之结果 [ 8 ] 。Mehta R.与Jain S. K. (2009)结合模糊理论以及类神经网络，建置雨季及非雨季的水库放流操作模式，有效降低洪水及干旱所带来的灾害 [ 9 ] 。Ghumman A. R.等人(2010)运用CBIO及CanalMan，仿真农业灌溉系统，并发现在作物用水低需求的时期有供水过剩的情况发生 [ 10 ] 。Singh A. (2014)以线性、非线性、动态规划以及遗传算法作为主轴，以农业收益最大化、地下水消耗最小等目标，做各种面向之比较，探讨并比较各模式的灌溉用水管理以及规划策略 [ 11 ] 。
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user: 3. 研究区域 石门水库位于大汉溪上游，属淡水河流域，其为一坝高133.1公尺之土石坝，水库集水面积763.4平方公里，满水标高245公尺，呆水位标高195公尺，现有有效容量约2亿立方公尺，为一多目标水利工程，具有灌溉、发电、公共给水、防洪及观光等效益，对北部地区农业改进、工业发展、人民生活水平的提高、水旱灾的防止等，均有重大贡献。主要的供水区为板新及桃园两大地区，石门水库位于大汉溪上游，水资源系统如图1所示，透过石门水库放水操作，经由石门、平镇、龙潭、大湳及板新等净水厂，将水输送至供水区，桃园地区的配水以石门、平镇、龙潭、大湳净水厂为主，板新净水厂水资源支持调配用。 3.1. 石门水库水文情境分析 石门水库历年水文情势如图2所示，由图可看出，当初始库容低于最大库容(约两亿立方公尺)的一半时，公共、农业缺水率有相当大的机率上升，故本研究选定初始库容为最大库容之50%、40%、30%分别做为2015~2030年可能之干旱情境；并进一步由图2选定缺水率较高的三个年份，1977、1984、2002年之旬入流量作为本研究设定2015~2030年可能发生之水文情境。
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user: 4. 理论方法 4.1. 非支配排序遗传算法 在于多目标优化的搜寻上，非支配排序遗传算法(NSGA)是一个相当热门、普遍的方法，但有计算复杂性太 图1. 大汉溪流域水源系统架构图 图2. 石门水库历年水文情势分析 高、缺乏精英策略以及需要选择合适的分享参数等缺点，而非支配排序遗传算法-II (NSGA-II)则改善了上述的不便，不需要分享参数的设定，利用排序算法结合精英策略的方式搜寻多目标最佳解。 下述为非支配排序遗传算法-II (NSGA-II)的演算步骤，如图3所示： I) 群体初始化：设定适当的解空间及限制式，产生初始解集合大小为N的群体，并进行解集合的目标适合度计算。 II) 将初始解集合视为第一代亲代(Parents)，进行交配、突变等运算后产生解集合大小为N的第一代子代(Offsprings)。 III) 将第一代的亲代与子代合并成大小为2N的交配池(Mating pool)集合，并按照适合度进行非支配排序，将解集合分为多个非支配等级(Non-dominating Level)，位于同一等级的解则进一步计算拥挤距离。 IV) 将进行非支配排序后的交配池集合按照非支配排序的等级以及拥挤距离进行拥挤竞争选择操作(Crowed tournament selection operator)评估交配池集合中任一两个解的优劣，选择前N个较优解为第二代亲代。 V) 若最后操作满足停止条件，则运算结束，否则重复步骤II~IV直到满足停止条件。 4.2. 系统动力学 受都市化影响之水资源管理相关问题属动态性且复杂的问题，如土地利用变迁所带动的用水比例改变，即为一动态问题，而此类问题时常涉及时间稽延及长短期不同之效应，而系统动力学正好可适用于此类问题，延伸相关领域内可探讨之方向。 系统动力模式建构主要组件 [ 12 ] ： I) 积量(Level)：又称为Stock，现实情况里随着时间推移可累积的量，是由流入的流量与流出的流量差经过一段时间所累计而成。 II) 率量(Rate)：代表单位时间内的流量，它是直接决定积量大小的控制因子。 III) 辅助变数(auxiliary)：代表特定参数值，其为率量的一部份。 系统动力简易架构如图4所示。 图3. NSGA-II演算流程 图4. 系统动力模式架构图 4.3. 水库模拟操作 石门水库操作之M-5规线，如图5所示，乃利用历年水文纪录作为参考，再依据专家经验分析判定而得。然而根据操作规线运作而得的放水结果，往往不是最佳方案，且于用水策略上不够弹性，故本研究以非支配排序遗传算法-II (NSGA-II)，利用灌溉用水之操作弹性，搜寻水库各旬之灌溉供水打 [ 1 ] 折率，以增加极端干旱时期水资源运用管理之弹性。 模拟水库运转之平衡方程式可表示如下： (4-1) (4-2) (4-3) (4-4) 式(4-1)表示水库第t旬有效蓄水量 不得低于0，且不得高于水库最大有效蓄水量 (20，969.17万立方公尺)，并设定多出来之水量皆放流至下游；式(4-2)和(4-3)分别表示水库第t + 1旬库容 以及水库第t旬供水量 不得低于零；式(4-4)表示水库第t旬放流量 为第t旬农业供水量 以及第t旬公共供水量 之和。 目标函数、限制式及相关设定如下所述： 1) 目标函数 (4-5) (4-6) 式(4-5)表示目标一为搜寻修正缺水指标(MSI)之最小值， 为第t旬总缺水量， 为第t旬总需水量，N为36旬；(4-6)表示目标二为搜寻各旬平均有效蓄水率(RRS)之最大值， 为第t旬有效蓄水量， 代表水库最大有效蓄水量，本研究设定为20，969.17万立方公尺。 2) 编码 本研究参考M5规线之各旬下限，作为灌溉供水打折标准，当水库有效蓄水量低于规线下限时，则由模式搜寻灌溉供水的打折率，搜寻变量共36组，藉此增加水库用水操作弹性。 即当第t旬水库有效蓄水量低于M5规线下限时，则第t旬灌溉供水量 由模式优选出的第t旬打折率X t 做决定，其范围在0~1之间，而第t旬公共供水量 则完全满足该旬公共需水量 ，如式(4-7、4-8)所示： (4-7) (4-8) 若水库第t旬有效蓄水量低于M5规线严重下限，则灌溉供水量 由模式优选出的第t旬打折率X t 做决定，其范围在0~1之间，公共供水量 则为原来公共需水量 的八折，如式(4-9、4-10)所示： (4-9) (4-10) 图5. M-5操作规线 4.4. 桃园地区2015~2030年需水情境模拟 4.4.1. 桃园地区2015~2030年农业需水情境模拟 本研究参考经济部水利署订定之水权登记审查作业要点第四点附件修正规定中的农业用水推估公式作为农业需水动态模式之架构，推估公式如(4-11)式所示： (4-11) 利用式(4-11)，建立之农业需水动态模式如图6所示。 4.4.2. 桃园地区2015~2030年民生既工业需水情境模拟 在工业需水动态模式中，本研究参考经济部水利署订定之工业用水推估公式作为模式之输入因子，如式(4-12)所示： (4-12) 在民生需水动态模式中，本研究参考水利署水资源永续发展政策规划报告，用水推估公式如式(4-13)所示： (4-13) 本研究考虑都市化所造成的影响，利用工业面积的增加代表其所造成之人口吸力，并透过式(4-12、4-13)建立民生暨工业需水动态模式，如图7所示。在需水动态模式中，本研究各项设定参数如表1所示。
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user: 5. 结果和讨论 5.1. 桃园地区2015~2030年各项需水模拟结果 根据石门水库2009~2013年计划配水资料统计结果，农业用水每年约需4亿9千万立方公尺，工业暨民生用水每年约需4亿立方公尺，总计全年配水量每年约8亿9千万立方公尺；根据本研究动态模式输出结果，2015~2030年农业需水推估约4亿4千万立方公尺，如图8所示，2015~2030年工业暨民生需水推估约4亿8千6百万立方公尺，如图9所示，总计共约9亿2千6百万立方公尺。 图6. 桃园地区农业需水动态模式 图7. 桃园地区工业暨民生需水动态模式 图8. 历年(2009~2013)和模式推衍(2015~2030)灌溉需水量比较图 5.2. 水库操作结果比较 本研究应用M5规线及非支配排序遗传算法-II (NSGA-II)分别建立两种模式，利用历年干旱年(1977， 1984， 2002)之水库旬入流量以及不同比例(30%、40%、50%)之初始库容作为设定情境进行模拟，并藉由两模式的输出结果进行相互比较，如表2所示。 图9. 历年(2009~2013)&模式推衍(2015~2030)工业暨民生需水量比较图 Table 1 Parameters of dynamic model in Taoyua 项目 参数值 项目 参数值 初始灌溉面积 32，498公顷 初始工业面积 3786公顷 灌溉率 1450 (公顷/立方米/秒) 年工作天数 276天 每日用水时间 20小时 单位面积日用水量 0.02234万立方米/公顷 输水损失率 15% 工业面积成长率 0.6% 耕地面积减少率 0.55% 单位面积工业人口 122人/公顷 初始人口数 210万 每人每日用水量 260公升/日 普及率 94.8% 抄見率 70.7% 表1. 桃园地区需水动态模式参数列表 Table 2 Result of the scenarios simulated by NSGA-II & M- 水库平均有效蓄水率(RRS， %) 修正缺水指标(MSI) 年分 初始库容 M5 NSGA-II 改善率(%) M5 NSGA-II 改善率(%) 1977 50% 47 50 6.4 9 7 22.2 40% 45 48 6.7 12 9 25.0 30% 44 46 4.5 13 11 15.4 1984 50% 58 59 1.7 6 5 16.7 40% 55 55 0.0 6 6 0.0 30% 53 53 0.0 7 6 14.3 2002 50% 41 45 9.8 16 11 31.3 40% 40 43 7.5 17 13 23.5 30% 38 39 2.6 19 15 21.1 表2. NSGA-II与M5模拟操作之各情境输出结果 分析结果显示，NSGA-II搜寻的两个目标，水库平均有效蓄水率(RRS)以及修正缺水指标(MSI)部份，于1977年的水文情境下，NSGA-II优选模式与M5模拟结果相比，分别有约5%~7%以及15%~25%的改善率。1984年的水文情境，水库平均有效蓄水率(RRS)与M5模拟结果近似，修正缺水指标(MSI)改善率最高可达17%。2002年的水文情境，水库平均有效蓄水率(RRS)以及修正缺水指标(MSI)分别有约3%~10%以及21%~30%的改善率；就整体而言，若初始库容越低，则改善幅度越低。 以1977年旬入流量以及初始库容50%设定为例，NSGA-II之供水策略操作效果，如图10及图11所示，NSGA-II所搜寻的策略透过前13旬灌溉用水之蓄存，使水库整体蓄水量得到提升，前13旬的水库蓄水量，由原本M-5规则仿真的各旬平均5220万立方公尺提升至7141万立方公尺，如图12所示。使得原本应于第12、13旬增加的公共缺水率得到有效缓解，公共缺水率由原本的0.82 (第12旬)及0.79 (第13旬)分别下降至0.28。本研究之模式可透过灌溉用水之弹性调度预先蓄存水量，有效缓解公共缺水率，增加干旱时期水资源系统的供水承载力。
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user: 6. 结论 本研究根据系统动力仿真之2015-2030年桃园地区需水情境，探讨未来可能干旱情形，以1977年旬入流量&初始库容50%设定情境为例，透过M-5操作规线模拟显示，约于二月到六月期间，由于枯水期的缘故，水库蓄水量难以得到补注，易发生严重干旱情况，约于第5~15旬间，石门水库有效蓄水量即呈现快速下降的情况。 图10. M-5与NSGA-II之灌溉缺水率模拟结果 图11. M-5与NSGA-II之水库有效库容模拟结果 图12. M-5与NSGA-II之公共缺水率模拟结果比较 为舒缓干旱时期的公共缺水压力，本研究透过非支配排序遗传算法-II，以灌溉用水调配公共用水的方式优化水库供水操作，以水库平均有效蓄水率以及修正缺水指标做为多目标搜寻之目标，结果显示，有效库容率的改善率最高可达约10%，修正缺水指标的改善率最高可达30%，说明本研究所建置之智能型供水系统可于干旱时期进行有效率地供水策略分析，提供未来水库管理人员于决策上参考之依据。
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user: 摘 要 针对城市水资源开发利用措施综合效益评价存在的层次复杂、指标不易确定、指标繁多等问题，本文结合二元对比确定权重的方法，构建了同时考虑定量指标和定性指标，涵盖技术经济、生态环境效益和社会经济效益的城市水资源开发利用措施综合效益评价模型。以天津市为例，评价城市污水回用、海水淡化以及南水北调措施的水资源开发利用措施综合效益。结果表明，天津市水资源开发利用措施综合效益最优为污水回用措施，南水北调次之，海水淡化效益最差，其结果与层次分析法一致，说明了模糊优选方法适用于水资源开发利用措施综合效益评价。与层次分析法相比，多层模糊优选法不仅能对每个方案做出优劣评价还可用于不同方案的优选。 关键词 :水资源，开发利用措施，综合效益，多层模糊优选
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user: 1. 引言 随着经济发展，水资源需求量越来越大，供需矛盾突出，本地水满足不了人们正常生活需求，地下水超采等问题相继出现；另外，人们单纯追求经济增长的同时，资源浪费、生态环境恶化等问题严重威胁着人类社会的可持续发展。为了缓解这些矛盾，实现水资源可持续利用，城市水资源开发由之前单一的常规水逐步转向多元化非常规水源利用模式，体现出水资源开发利用措施的多样性。 水资源开发利用措施综合效益评价是一个多目标多层次的过程，影响因素比较多，各影响因素之间关系复杂；并且不同城市和地区由于气候、环境等不同，综合效益影响程度相差也很大 [ 1 ] 。王效琴等 [ 2 ] 构建了城市水资源开发利用措施综合效益评价体系，用层次分析法对天津市地区进行了评价；金菊良等 [ 3 ] 构建了城市防洪规划方案的综合评价模型，以层次分析法作为评价模型的具体建模过程。现有评价模型虽取得了比较好的评价效果，但多数只考虑了定量指标，而对于技术经济、社会效益等难以量化的指标并没有考虑，同时评价模型倾向于采用层次分析法，将多目标问题按单一的评价模型求解 [ 4 ] 。基于以上问题，本文以天津市为例，从技术、经济和能源消耗层面出发，引入供水设施运行维护费用和供水满意度两个定性指标，并运用陈守煜教授提出的多层多目标模糊优选理论和模型 [ 5 ] ，构建城市水资源综合效益评价体系，并对其做出合理评价。
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user: 2. 多层次半结构性模糊优选评价模型 将多层次系统分解成三层，若最低层即第一层(输入层)有N个目标相对优属度输入到第二层，该层有若干个并列的单元系统，且每个单元系统有多个目标相对优属度输入，给每个目标赋予权重，然后对每个单元系统计算输出，即措施相对优属度向量 (1) 式中：u为相对优属度向量； 表示第i个单元系统的相对优属度向量，第一层的输出也是第二层的输入；l为评价措施的个数； 表示第i个单元系统第l个措施的相对优属度向量。 在式(1)组成第三层中某个单元系统的第i个输入，令 (2) 式中：i表示矩阵第i行，共有m行，和指标数目相同；r ij 表示第i行第j列的相对优属度向量；j表示矩阵第j列，共有n列，和评价措施数相同。 如此从第一层向最高层即(第三层)进行计算，由于第三层只有一个单元系统，因此可得最高层单元系统的输出即为措施相对优属度向量 (3) 式中：h为评价等级级别数；u 1 表示等级1的相对优属度向量。 据此可对各项措施进行优选和综合评价。
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user: 3. 水资源开发利用措施综合效益评价计算基本步骤 1) 确定定量指标的相对优属度矩阵 ，根据指标的类型，越大越优型指标用式(4)计算；越小越优型指标用式(5)计算。 (4) (5) 2) 用二元比较法决策思维理论 [ 6 ] 来确定定性指标的相对优属度矩阵。 3) 根据重要性排序一致性标度矩阵对指标进行从大到小排序，查模糊语气算子与相对隶属度关系表确定非归一化指标权向量，然后再对其归一化求得指标权向量，同法确定子系统权向量。 4) 利用多级模糊优选理论公式(6)计算第一层各子系统相对优属度向量。 (6) 式(6)是其完整形式，本文选用式(7)简化形式进行计算，表示为： (7) ； 式中： (8) (9) u hj 表示第j个措施对应级别h的相对优属度向量；d hj 、z j 表示计算参数，w i 为第i个指标权重；s h 为等级h对应的标准值向量。本文采用优、良、中、可、劣等5级(c = 5)模糊优选模型来进行计算。对任一目标从1级到5级各个级别相对优属度标准值向量取为 。 5) 将措施j的m个相对优属度向量逐一与S进行比较，得到措施j的m个目标相对优属度分别介于相邻级别区间的级别上限值b j 和级别下限值a j (10) 6) 将第一层亚系统的各子系统相对优属度向量的输出结果当作第二层的输入，计算原理同上述第4)步，便可求得第二层亚系统的相对优属度向量。 7) 最后求出最高层输出相对优属度向量，用式(11)计算各措施的级别特征值。 (11) 式中：H表示第j个措施的级别特征值。
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user: 4. 实例应用 天津市是一座属于海河流域下游的沿海城市，多年来水资源一直处于匮乏状态，资源型缺水极为严重，当地人均水资源量160 m 3 /人，占全国平均水资源量的1/15，加上引滦等入境水，人均水资源量也不足370 m 3 ，属于典型的重度资源型缺水地区 [ 7 ] 。因此，对水资源的开发采取了污水回用、海水淡化和南水北调等开源措施，从技术经济、生态环境和社会经济三方面对天津市三项水资源利用措施综合效益进行评价比较。选取单位水成本、施工工期、单位水电耗，单位水占地面积、单位水增加的污水中COD含量、年可供水量、供水保障度、单位水移民补偿费、相对水质综合指数和人们可接受程度10项定量指标以及供水设施运行维护费用和供水满意度两项定性指标。本文定量指标数据来源于文献 [ 1 ] ，如表1所示。 4.1. 相对优属度矩阵 4.1.1. 定量指标相对优属度矩阵 根据表1中的数据，运用越大越优型或越小越优型公式计算出3个子系统的定量指标的相对优属度矩阵： Table 1 Comprehensive benefit evaluation system and index data of water resources utilization measure 准则层 指标层 水资源开发利用措施 子系统序号 子系统 序号 指标名称 污水回用 措施1 海水淡化 措施2 南水北调 措施3 A1 单位水成本/(元/m 3 ) 2.70 5.71 6.28 1 技术经济 A2 施工工期/年 2 2 8 B1 供水设施运行维护费用 A3 单位水电耗/(KW·h/m 3 ) 1.6 5.0 0.4 2 生态环境效益 A4 单位水占地面积/(m 2 /m 3 ) 0.8 0.4 10.9 A5 单位水增加的污水中COD含量/(g/m 3 ) 133.4 267.35 253.4 A6 年可供水量/(亿m 3 /年) 4.1 1.5 8.0 A7 供水保障度(%) 100 100 75 3 社会经济效益 A8 单位水移民补偿费/(元/m 3 ) 0 0 1.6 A9 相对水质综合指数 0.63 0.61 0.43 A10 人们可接受程度 0.7 1.0 1.0 C1 供水满意度 表1. 水资源利用措施综合效益评价体系及指标数据 4.1.2. 定性指标相对优属度矩阵 首先确定子系统技术经济的定性指标供水设施运行维护费用关于三项措施的相对优属度，污水回用技术在国内外都已达到比较成熟的水平，海水淡化需要经过化学方法的处理，比如蒸馏法和反渗透法等，工序比较麻烦，且耗能大，显然污水回用措施要比海水淡化略为优秀，而利用南水北调措施向天津供水，设备多且复杂，投入费用很大，施工工期长，因此，相比之下污水回用措施要比南水北调措施明显优秀。然后确定供水满意度的相对优属度，对于严重缺乏水资源的天津来说，南水北调每年供水量8.0亿m 3 ，污水回用4.1亿m 3 ，海水淡化最少，为1.5亿m 3 ，所以供水满意度优排序即为南水北调措施最优，比污水回用略为优秀，比海水淡化较为优秀。由文献 [ 8 ] 中给定的语气算子与相对隶属度关系表，可查得定性指标的相对优属度矩阵为： 4.2. 指标权向量 4.2.1. 子系统的指标权向量 首先确定子系统1下的3个指标的权重，本文参考文献 [ 6 ] 提出互补性思维模式，即 ， ， 且e kl 仅在0，0.5，1中取值，根据重要性排序一致性定理，然后进行一致性检验，得到二元比较重要性排序一致性标度矩阵E。对矩阵E各行求和，并从大到小进行排列，依次为1，2，3。运用文献 [ 8 ] 的模糊语气算子与模糊标度、相对隶属度关系表可得子系统1非归一化的相对隶属度权向量为： 经归一化处理后的指标权向量为： 同理可得到子系统2、3的指标权向量： 4.2.2. 子系统之间的权向量 考虑到影响技术经济、生态环境和社会经济效益的指标数不同以及三个子系统在水资源开发利用评价中的作用大小，同样查表得非归一化子系统相对隶属度向量为： 归一化后的子系统权向量为： 4.3. 第一层子系统的相对优属度向量 1) 设污水回用为措施1，海水淡化为措施2，南水北调则为措施3。计算3项措施对各级别的相对优属度。以计算技术经济子系统的相对优属度为例，首先确定措施1的a 1 和b 1 ，将措施1的3项指标相对优属度 逐一与 进行比较，得a 11 = 3，b 11 = 4；a 21 = 4，b 21 = 5；a 31 = 1，b 31 = 1； 根据公式(10)可知 ， ; 2) 先由式(8)和(9)计算出 、 与z j ，再由式(7)计算u hj 。( ) 3) 同理可确定措施2和措施3的各级相对优属度。将计算出的子系统技术经济措施1对5个级别的相对优属度向量列入表2。 4) 计算子系统技术经济效益的各措施级别特征值。由式(9)计算出子系统技术经济3项措施的级别特征值 ，由于H等于1级和2级所对应的相对优属度标准值分别为1和0.8，按线性内插求得子系统技术经济的措施相对优属度向量： 对第一层子系统2、3同子系统技术经济的计算过程，得到生态环境效益和社会经济效益措施的相对优属度向量分别为： 4.4. 第二层各措施相对优属度向量 根据多层多目标模糊优选原理，第一层子系统的输出就是第二层亚系统的输入，第一层3个子系统3项措施相对优属度向量所组成的优属度矩阵为： Table 2 The relative optimal membership degree vector of 5 levels of technology and economy in 3 level 措施 1 0.076 0.151 0.338 0.332 0.103 2 0.150 0.285 0.350 0.152 0.063 3 0.428 0.378 0.146 0.049 0.000 表2. 技术经济3项对5个级别的相对优隶属度向量 Table 3 Second layer 3 measures on the 5 levels of relative membership degree vecto 措施 1 0.000 0.113 0.837 0.050 0.000 2 0.000 0.570 0.430 0.000 0.000 3 0.045 0.226 0.729 0.000 0.000 表3. 第二层3项措施对5个级别的相对优属度向量 上面已确定了各子系统的权重 。按照上述原理步骤，同样计算第二层3项措施对5个级别的相对优属度向量，结果见表3。 4.5. 输出层相对优属度向量 应用式(11)级别特征值公式计算得 ，由于H为1、2、3级所对应的相对优属度标准值分别为 ，按线性内插得到各方案输出层的相对优属度向量： 根据相对优属度最大或级别特征值最小的优选原则，可知，天津市水资源开发利用措施综合效益评价措施1为最满意，即污水回用措施带来的综合效益为最优，海水淡化综合效益最差。因此，三项措施综合效益从大到小排序为：污水回用 > 南水北调 > 海水淡化，与层次分析法评价排序结果一致 [ 2 ] 。污水回用综合效益之所以最好，是因为它的投资、成本要远小于后两者，从循环经济理念考虑，污水回用不仅能减少城市排污量，且能实现水资源的可持续利用 [ 9 ] 。由于考虑到海水淡化的高能耗，高污染问题，以及南水北调每年为天津市提供的水量远大于海水淡化，因此南水北调所带来的综合效益要高于海水淡化措施。
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user: 5. 结语 本文采用多层次半结构性模糊优选法构建了城市水资源开发利用措施综合效益评价模型，选取10个代表性定量指标、2个定性指标建立三层评价体系，定性指标的纳入使得评价体系更加完善。分析三项开源措施所带来的综合效益，其中以污水回用措施最优，评价结果符合天津市水资源开发利用的实际情况。与层次分析法相比，多层模糊优选法不仅可以进行各种措施的评价，也可以用于不同措施的优选，此法计算过程简便，结果合理，可为天津市水资源开发利用提供决策和理论支持。
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user: 摘 要 微生物在多孔介质中的迁移是水文与水环境研究的热点问题。对该问题的深入探讨有助于遏制水传播疾病，提高受污染地下水微生物修复的效率。过去十五年来，对微生物在饱和多孔介质中迁移问题的研究获得很大进展。然而，传统的DLVO理论和胶体过滤理论解释微生物在多孔介质中的迁移过程时存在明显的不足。沥滤、异质性、优先流、微生物特征及生长衰亡过程等对生物胶体迁移存在显著的影响，其实验机理研究和模型模拟研究需要进一步深入。实验室的研究成果往往与野外条件下的不一致，这是加强野外研究的客观要求。野外实验不可控因素多，相对于实验室实验更加复杂。加强野外条件下的研究有助于深入理解生物胶体迁移的复杂规律，促进机理研究和模型模拟的发展。考虑多种机理的模型有复杂化的趋势，如何识别主要机理、简化模型、提高效率是模型研究要注意的问题。 关键词 :微生物，生物胶体，迁移，吸附解吸，多孔介质，地下水
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user: 1. 引言 近年来，生物胶体在多孔介质中的迁移逐渐成为热点问题。一方面，致病微生物通过地下水传播可导致水源地污染、水传播疾病爆发。研究微生物在地下水中的迁移规律有助于降低水污染的风险。另一方面，利用微生物降解污染物是一种重要的场地地下水、土壤污染修复方法。掌握微生物的迁移规律是该方法能否成功的关键。 细菌、病毒和原生动物统称为生物胶体。细菌的大小一般为0.5 μm~2 μm，具有鞭毛、纤毛使其具有能动性。环境中的肠道致病菌主要包括志贺氏菌、沙门氏菌、霍乱弧菌等。大肠菌群作为温血动物肠道中最普遍的一类细菌，在水环境中具有较强的抗逆性且数量与肠道致病菌呈一定的相关性，常作为细菌在地下介质中迁移的研究对象。病毒的大小约为20 nm~200 nm，在地下水中的迁移能力更强 [ 1 ] 。常见致病性病毒有萨科齐病毒、诺瓦克病毒、肝炎类病毒等。原生动物大小约为3 μm~12 μm，常见的有隐孢子虫和肠兰伯氏贾第虫。原生动物在地下介质中迁移规律的研究相对较少。 地下水面以下含水介质被水饱和是固液二相系统，称为饱和带；地下水面以上是介质颗粒、水分和空气共存的三相系统，称为非饱和带。微生物在饱和介质中的迁移能力大于在非饱和土壤中的迁移能力。非饱和带中除了具有岩土颗粒–水分界面以外，还有空气–水界面，迁移吸附机理更加复杂。本文总结了近年来生物胶体在饱和多孔介质中迁移的主要研究进展，指明亟待解决的问题。
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user: 3. 实验方面的问题 研究微生物的迁移通常包括实验室条件下的以及野外条件下的研究。实验室条件研究包括土柱淋溶实验和批量平衡吸附实验两类。 Bitton等 [ 68 ] 提出了研究细菌运移的土柱试验规范，建议水流从下至上穿过土柱以忽略重力对实验造成的影响。陈星欣等 [ 69 ] 的研究证明了溶液自上向下流时颗粒的迁移能力更大，并且流速较低时，重力对颗粒迁移的影响更明显。实验中常通过在菌悬液中添加示踪剂来与胶体的迁移行为进行比对，并且从示踪剂的实验结果拟合得到胶体的弥散系数。一些实验表明胶体要比示踪剂提前从土柱中流出来。这可能由于大小排斥效应造成的，而且离子强度的降低会扩大胶体的双电子层，使大小排斥效应越明显，即胶体流的更快 [ 70 ] 。另外，胶体弥散性随着胶体大小和孔隙水流速度的增加而增加 [ 71 ] 。这就使得用示踪剂来拟合胶体的迁移过程需要商榷。 批量平衡吸附实验的结果常用等温吸附曲线或等温吸附方程来表示。Jiang等 [ 72 ] 通过批量平衡实验发现恶臭假单胞杆菌在矿物上的吸附行为可以用Langmuir等温线性方程拟合。李桂花等 [ 46 ] 发现大肠杆菌在砂土上的吸附符合Freundlich方程。然而，平衡实验所测得的生物胶体吸附能力参数与土柱实验的结果往往不符 [ 73 ] 。Treumann等 [ 73 ] 认为在平衡吸附实验中水力作用的大小和方向频繁改变使得胶体不利于吸附，并且胶体颗粒越大，吸附差异越明显。 野外实验由于不可控因素较多，更加复杂，造成野外实验与土柱实验的结果不一致。土柱实验中微生物的去除率要高于野外实验中微生物的去除率，即致病菌在野外的迁移能力要大于实验室中得出的结论。造成这些差异的原因包括： 1) 优先流。优先流使微生物在野外的迁移距离比实验室模拟的距离更长，速度更快，造成更大的环境风险 [ 74 ] - [ 76 ] 。实验土柱常用玻璃珠等均匀材料或者重新填装的土壤来代替野外原状土，忽略了土壤结构对微生物迁移的影响。近年来一些实验采用原状土，也有一些实验将采集回来的土壤进行风化处理。Safadoust等 [ 77 ] 通过比较实验发现未风化的土柱对大肠杆菌的过滤效果更明显。 2) 有机物。野外实验土壤中的有机物，如腐殖质等，占据了土壤基质表面的吸附位点，使微生物的迁移能力增加，尤其对病毒迁移的影响大。实验室中的土柱一般进行过预处理或者采用别的物质来代替，仅有极少的或者不含有机物，低估了微生物的迁移能力 [ 56 ] [ 78 ] 。 3) 种群异质性。野外场地开阔，吸附能力差的微生物种群可以展现出相对更强的迁移能力。受限于土柱尺寸，实验室实验无法反映这点 [ 10 ] [ 79 ] 。 4) 阳离子交换。研究表明当溶液中的阳离子由二价态换为一价态的，会导致基质表面的胶体解吸 [ 80 ] [ 81 ] 。实验室中的溶液通常为统一的电解液，而野外地下水中存在各种各样的阳离子。因此，在野外可能发生阳离子交换导致生物胶体迁移能力增加 [ 81 ] 。
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user: 5. 研究展望 由于人类活动的强烈影响，细菌、病毒和原生动物在多孔介质中的迁移成为近年来水文和水环境研究的热点问题。尽管近来的研究取得了大量的新认识，然而存在的问题也十分突出。首先，沥滤作用、异质性、微生物过程等对生物胶体迁移影响的实验机理研究和模型模拟研究需要进一步深入。例如，如何定量沥滤作用在生物胶体滤除中所占的比重；如何描述在物理异质性、化学异质性以及微生物种群异质性作用下微生物的迁移；微生物的生长衰亡在生物胶体迁移过程中发挥了怎样的作用等。其次，野外条件下的研究工作需要加强。野外实验不可控因素多，相对于实验室实验更加复杂。实验室的研究成果往往与野外条件下的不一致，这是加强野外研究的客观要求。加强野外条件下的研究有助于深入理解生物胶体迁移的复杂规律，促进机理研究和模型模拟的发展。最后，未来的模型模拟研究要进一步完善对具体机理的描述，并在此基础上抓住主要机理、简化模型、提高效率。
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user: 摘 要 为确定适宜于金沙江流域降水模拟及预报的WRF模式参数化方案组合，针对流域四场典型降水过程，通过构造WRF模式中不同微物理过程、边界层和积云对流参数化方案组合，对WRF模式在金沙江流域的降水模拟进行了试验研究。基于TS评分和降水空间分布的比较，研究结果表明，优选参数化方案组合的WRF模式适用于金沙江流域降水模拟及预报，且微物理过程和边界层方案的选择对降水模拟影响较大，两者之间的适宜组合能达到较好的模拟效果，而积云对流参数化方案的影响相对较小。当微物理过程、边界层、积云对流参数化方案采用WRF Single-Moment 3-class、YSU、Kain-Fritsch (new Eta)组合或Ferrier (new Eta)、Mellor-Yamada-Janjic (Eta) TKE、Kain-Fritsch (new Eta)组合，WRF模式模拟降水与实测降水的量级及空间分布更为相符。 关键词 :WRF模式，参数化方案，降水模拟，金沙江流域
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user: 1. 引言 金沙江流域作为我国最大的水电基地，是“西电东送”主力，水能资源蕴藏量达1.124亿千瓦，主要位于青藏高原东侧地区，而青藏高原东侧作为高原大地形与我国东部平原的过渡区，受热带季风、副热带季风以及高原季风的影响，气候非常复杂 [ 1 ] 。对金沙江流域开展短期降水模拟和预报研究，可有效提高该地区降水预报精度，并为流域水文预报和水电能源科学调控提供有效参考。 目前研究中，针对区域降水事件及其模拟和预报，主要是利用高分辨率的中尺度气象模式进行分析 [ 2 ] - [ 4 ] 。研究表明，中尺度数值模式不同参数化方案的选择，对降水的模拟和预报结果有很大影响 [ 5 ] - [ 11 ] 。数值天气预报模式WRF (Weather Research and Forecasting)是由美国国家大气研究中心、美国国家海洋大气管理局、美国天气预报系统实验室和Oklahoma大学的暴雨分析预报中心等美国多家科研机构联合发展的天气研究和预报模式，是继MM5模式之后的新一代非静力平衡的中尺度预报和资料同化模式 [ 12 ] 。对WRF模式模拟和预报降水而言，不同区域所适合的参数化方案存在区别，需根据具体地区选择合适的参数化方案及其组合 [ 13 ] - [ 16 ] 。 为此，本文以金沙江流域为研究对象，研究WRF模式不同物理过程参数化方案组合对该流域降水模拟的影响，以确定适用于该地区的WRF模式参数化方案组合，从而使WRF模式用于金沙江流域降水预报时具有较好的预报精度。
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user: 2. 研究区及数据 金沙江流域位于长江流域上游地区，地处青藏高原、云贵高原和四川盆地西部边缘，自江源至四川宜宾全长3496 km，流域面积约47万km 2 。金沙江流域流经青藏高原、川西高原、横断山区、云贵高原、川西南山地五大地形地貌单元，气候类型多样，降雨具有明显的季节变化和区域差异，冬季最低，夏季最高。 为分析WRF模式在金沙江流域的降水模拟效果，本文采用典型降雨过程的实测雨量数据与模式模拟结果进行比较。其中，实测雨量数据来源于金沙江流域及周边60个观测雨量站的逐日降水资料，其地理位置见图1。 图1. 金沙江流域及周边60个观测雨量站
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user: 3. 试验方案建立 本文利用WRFV3.3建立模拟金沙江流域降水的数值天气模式。其动力框架采用完全可压缩欧拉非静力方程；垂直坐标采用地形跟随静力气压坐标，水平为荒川C网格，时间为3阶龙格库塔分离格式，垂直方向都采用η坐标，分为27层。本研究中长波辐射方案为RRTM方案，短波辐射方案为Goddard方案，近地面层方案为Eta similarity方案。模式的初始场和侧边界条件由NCEP提供的1˚ × 1˚ FNL资料生成，边界更换时间为6 h。WRF模式在区域嵌套设置上有多重嵌套选择，也可以采用未嵌套技术。考虑到模式的计算运行效率及结构简化，本研究采用WRF模式的未嵌套结构，计算区域的中心点坐标为29.21˚N、99.08˚E，投影方式为兰伯特投影，水平分辨率为10 km，网格数为349 × 236，网格范围基本覆盖长江上游干流的主要天气系统。 由于WRF模式不同参数化方案对降水模拟的影响较大，其中，陆面过程、微物理过程、边界层和积云对流参数化方案的选择对降水模拟结果更为明显。王红丽等研究表明，在西南地区使用Noah方案的WRF模式对于降水过程的模拟具有一定的精度 [ 17 ] 。针对陆面过程的研究相对成熟，而且采用为Noah方案通常能够取得较好的效果 [ 18 ] [ 19 ] ，因此本文中WRF模式陆面过程也选用Noah方案。此外，对于WRF模式，通常认为积云参数适用于大于10 km的粗网格，网格距小于5 km时不适用积云参数，网格距在5至20 km时为“灰色区”，可以考虑使用积云参数 [ 13 ] [ 20 ] 。因此，结合WRF模式不同参数化方案的物理意义和本研究中的模式网格距设置，在金沙江流域初步选取5种微物理过程方案、3种边界层方案和3种积云对流过程参数化方案进行方案组合，共组成45种备选参数化方案组合，以分析WRFV3.3不同方案对金沙江流域降水模拟的影响。其中，微物理过程的备选方案包括：Kessler方案、Lin et al.方案、WRF Single-Moment 3-class方案、WRF Single-Moment 5-class方案和Ferrier (new Eta)方案；边界层备选方案包括：YSU方案、Mellor-Yamada-Janjic (Eta) TKE方案和ACM2 (Pleim)方案；积云对流参数化过程的备选方案包括：Kain-Fritsch (new Eta)方案、Betts-Miller-Janjic方案和Grell-Devenyi ensemble方案。 另外，本文评估WRF模式降水模拟效果主要根据TS评分指标，因此需将WRF模式输出的格点降水匹配为实测站点的降水。本研究基于距离最近的原则，初步采用三种赋值方法将格点降水转换为邻近的雨量站点降水值，包括：① 单点赋值法，即对于每个雨量站，找到WRF模式网格中与其距离最近的1个格点，将格点的降雨模拟值直接赋给该雨量站；② 算术平均法，即对于每个雨量站，找到与其距离最近的3个模式格点，将三个格点的降雨进行算术平均后赋值为该雨量站的降水；③ 反距离权重法，即对于每个雨量站，找到与其距离最近的3个模式格点，以不同格点到该雨量站的距离平方的倒数为权重，将各格点的权重系数乘以各格点降水并求和后赋值给该雨量站。本研究中比较三种赋值方法得到的TS评分发现，三种赋值方法对模拟结果的TS评分影响相差不大，总体上算术平均法的TS评分结果略高于其他两种，本研究直接采用反距离插值法将格点降水匹配到站点降水。 其中，采用的TS评分方法将降水分为4个不同的量级，即0.1 mm~10 mm为小雨、10 mm~25 mm为中雨、25 mm~50 mm为大雨、大于50 mm为暴雨及以上量级。对模拟的不同量级降水，分别计算TS评分。TS反映了对降水有效预报的准确程度，评分在0~1之间。当TS = 1时，预报与实况完全吻合；当TS = 0时，预报与实况完全不符合。其计算公式如下，其中NA、NB、NC的定义见表1。 TS评分公式： 。
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user: 4. 模拟结果及分析 4.1. 典型降水过程 为与NCEP-FNL资料的可获取时段一致，本文分析了金沙江流域1999~2010年实测降雨资料，并选取四次流域日平均降雨量最大的降雨过程，以通过WRF模式进行降水模拟分析。四次典型降水过程分别为2001年7月28日、2002年8月9日、2003年6月6日和2007年7月20日，均发生在流域主汛期6~8月，且暴雨中心主要位于金沙江流域中下游地区。与四场典型降水过程相对应且为了避免出现模式初期的Spin-up问题，WRF模式的模拟期分别为2001年7月27日00时至2001年7月29日00时、2002年8月8日00时至2002年8月10日00时、2003年6月5日00时至2003年6月7日00时、2007年7月19日00时至2007年7月21日00时(均为世界时)，时间步长设定为90 s，每1 h输出1次模拟结果。 4.2. 参数化方案组合的初步选择 本研究中选取5种微物理过程方案、3种边界层方案和3种积云对流过程参数化方案，通过不同方案组合共组成45种备选参数化方案集。为初步选取适合金沙江流域的WRF模式参数化方案组合，针对四次典型降水过程，采用未嵌套结构模拟45种方案下的流域降水，计算45种备选参数化方案集的TS评分，并根据TS评分结果选出六种评分较高的方案，这些方案基本上在四场降水模拟中的模拟结果均较好。 初步选出的六种降水模拟效果较好的微物理过程、边界层、积云对流参数化方案集包括：① Lin et al. scheme方案、YSU方案、Kain-Fritsch (new Eta)方案组合(称为组合1)；② WRF Single-Moment 3-class方案、YSU方案、Kain-Fritsch (new Eta)方案组合(称为组合2)；③ Lin et al. scheme方案、Mellor-Yamada-Janjic (Eta) TKE方案、Grell-Devenyi ensemble方案组合(称为组合3)；④ Lin et al. scheme方案、Mellor-Yamada-Janjic (Eta) TKE方案、Kain-Fritsch (new Eta)方案组合(称为组合4)；⑤ Lin et al. scheme方案、ACM2 (Pleim)方案、Kain-Fritsch (new Eta)方案组合(称为组合5)；⑥ Ferrier (new Eta)方案、Mellor-Yamada-Janjic (Eta) TKE方案、Kain-Fritsch (new Eta)方案组合(称为组合6)。以小雨以上等级为例，六种方案在未嵌套结构下的TS评分结果见表2。 4.3. 优选参数化方案组合 进一步根据表2对WRF模式采用未嵌套结构时模拟的小雨以上等级的TS评分进行排序(见表3)，可以发现：针对四次典型降水过程的模拟，组合2即微物理过程、边界层、积云对流参数化方案分别为WRF Single-Moment 3-class方案、YSU方案、Kain-Fritsch (new Eta)方案，在排名前2位的出现次数最多，为4次； Table 1 The definition of NA， NB and N 实况 预报 有降水 无降水 有降水 NA NC 无降水 NB ND 表1. NA、NB和NC定义 Table 2 TS score of accumulated light rain grade under unnesting framework for six scheme 降水过程 组合1 组合2 组合3 组合4 组合5 组合6 2001年7月28日 0.857 0.896 0.898 0.898 0.896 0.898 2002年8月9日 0.936 0.936 0.896 0.917 0.957 0.915 2003年6月6日 0.936 0.957 0.936 0.936 0.936 0.956 2007年7月20日 0.946 0.930 0.946 0.930 0.929 0.946 表2. 六种方案在未嵌套结构下小雨以上等级的TS评分 Table 3 Ranking of TS score of accumulated light rain grade for six scheme 降水过程 排名1 排名2 2001年7月28日 组合3、4、6 组合2、5 2002年8月9日 组合5 组合1、2 2003年6月6日 组合2 组合6 2007年7月20日 组合1、3、6 组合2、4 表3. 六种方案根据小雨以上等级的TS评分排序 其次是组合6即微物理过程、边界层、积云对流参数化方案分别为Ferrier (new Eta)方案、Mellor-Yamada-Janjic (Eta) TKE方案、Kain-Fritsch (new Eta)方案，为3次；其他几种组合则次数一致，均为2次。 为此，将WRF模式应用于金沙江流域进行降水模拟及预报时，对微物理过程、边界层、积云对流参数化方案的组合可主要考虑采用WRF Single-Moment 3-class方案、YSU方案、Kain-Fritsch (new Eta)方案的组合或Ferrier (new Eta)方案、Mellor-Yamada-Janjic (Eta) TKE方案、Kain-Fritsch (new Eta)方案的组合。 4.4. 优选组合下的降水模拟空间特征 基于优选出的参数化方案组合2和组合6，以2001年7月28日的降水过程为例，将两种组合模拟的格点降水通过反距离权重法进行空间插值后在ArcMap中显示(见图2(b)、图2(c))，并将其与实测降水过程的空间分布特征(见图2(a))进行比较，得到模拟降水与实测降水的空间差异分布(见图2(d)、图2(e))。 可以看出，组合2与组合6模拟的降水空间分布较为一致，降水中心位于金沙江流域干流中下游，两种组合模拟降水与实测降水的空间差异也比较一致，均主要表现为模拟降水在流域道孚、新龙一带偏高，且组合6模拟降水比实测降水偏高的地区比组合2要大。整体而言，除小部分地区模拟降水比实测值偏高10 mm以上，两种组合模拟降水与实测降水的相差不大，绝大部分地区差值幅度不超过10 mm。 4.5. 优选参数化方案组合分析 由上文可知，TS评分排名前六的组合中有5个组合的积云对流参数化方案均为Kain-Fritsch (new Eta)方案，包括组合2和组合6。可以认为在金沙江流域，不论微物理过程和边界层方案采用WRF Single-Moment 3-class 图2. WRF模式不同参数化方案组合的模拟降水及其与实测降水差异 方案、YSU方案组合或Ferrier (new Eta)方案、Mellor-Yamada-Janjic (Eta) TKE方案组合，积云对流参数化方案均配合采用Kain-Fritsch (new Eta)方案时模拟降水效果较好。 对四次典型降水过程的模拟结果表明，在金沙江流域，WRF模式中微物理过程和边界层方案的选择对流域降水模拟的影响比较敏感，而且两者之间的适宜组合才有助于提高降水模拟的精度，如微物理过程Lin et al. scheme方案虽然在初步选出的六种组合中出现次数较多，但在方案组合的选择上并不具有突出优势。当微物理过程和边界层方案以及积云对流参数化方案的组合整体上符合金沙江流域汛期天气的发生发展机制时，WRF模式的模拟降水基本上能把握实测降水的空间分布与雨量等级。
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user: 5. 结论 本文以金沙江流域为研究区域，选择流域4次汛期典型降雨过程，利用中尺度天气模式WRFV3.3模拟流域降水情势，通过构造模式中不同微物理过程、边界层和积云对流参数化方案组合，对WRF模式在金沙江流域的降水模拟进行了试验研究，以选择适合金沙江流域降水模拟及预报的WRF模式参数化方案组合。主要结论为： 1) 通过利用WRF模式45种参数化方案组合对四次典型降水过程的模拟及TS评分表明，WRF模式总体上够应用于金沙江流域的降水模拟及预报，模拟结果具有一定精度，其中小雨以上等级的TS评分约在.85以上。在优选参数化方案组合的基础上，WRF模式模拟降水与实测降水在大部分地区的差值在10 mm以内。 2) 在金沙江流域，微物理过程和边界层方案的选择对降水模拟的影响比较大，而且两者之间的适宜组合才能达到较好的模拟效果，积云对流参数化方案的影响相对较小。根据对四次典型降水过程的模拟结果分析可知，当微物理过程和边界层方案采用WRF Single-Moment 3-class方案、YSU方案组合或Ferrier (new Eta)方案、Mellor-Yamada-Janjic (Eta) TKE方案组合，积云对流参数化方案均配合采用Kain-Fritsch (new Eta)方案时，WRF模式在金沙江流域的模拟降水与实测降水的空间特征、雨量等级更为相符。 本研究表明，优选参数化方案组合及模式结构的WRF模式适用于金沙江流域降水模拟及预报，可以为金沙江流域的高精度水文预报作业提供重要的降水信息，延长水文预报的预见期，对金沙江流域的发电调度具有重要意义。本文只选取4次典型降水过程进行模拟，不能完全代表金沙江流域的降水特性，还有待于挑选更多场次的降水过程。而金沙江流域所在的西南地区，地形极为复杂，未来工作中应进一步研究改进后的陆面过程和其他陆面过程对模拟的影响。同时，对WRF模式不同参数化方案组合的集合预报也值得深入研究。
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user: 摘 要 孤立子，混沌和分形是非线性科学的重要组成部分，在上世纪得到了极大的发展。在非线性科学的创立和发展过程中，Fermi-Pasta-Ulam (FPU)问题扮演着及其关键的作用。本文首先简要介绍FPU问题，分析与其相关的线性模型的解法和简正模式的能量。然后从FPU问题导出Korteweg-de Vries (KdV)方程，求出单孤立子解，给出了单孤立子和双孤立子的图形。 关键词 :KdV方程，FPU问题，孤立子，简正模式
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user: 1. 引言 十九世纪三十年代造船工程师John Scott Russell首次观察到了孤波，这也是人类历史上第一次观察到这种非常奇特的自然现象，随后Russell进行了一系列的实验并在1840年的报告中谈到他发现的孤波。在孤波的概念提出之后随即就引发了科学家的争论，直到1895年Diederik Johannes Korteweg和Gustav de Vries从流体动力学的角度得到浅水波方程(即KdV方程)和它的行波解，这场争论才得以结束，因为当KdV的行波解的波长趋于无限的时候，这个行波就变成了罗素所说的孤波，至此孤波这一概念才被学术界普遍接受。 再经过之后的60年的平静期之后，1955年，Enrico Fermi，John Pasta和Stan Ulam提出了著名的Fermi- Pasta-Ulam (FPU)问题，并且他们用MANIAC I计算机进行数值计算得到了出乎意料的结果：当系统运动充分长的时间之后并没有达到能量均分的状态，反而回到了系统的初始状态。为了解释和理解这个实验结果，1965年Martin D. Kruskal和Norman J. Zabusky通过对FPU问题的数学模型进行简化和运算发现FPU问题与KdV方程联系，并且他们对两个波速不同的孤波进行研究发现：孤波在碰撞前后保持高度不变，仅仅是波的轨迹发生偏离，于是他们引入了“孤立子”的概念来描述这种具有粒子性的孤波。