长江水质评价和预测数学建模论文

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1、高教社杯全国大学生数学建模竞赛承诺书我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则.我们完全明白,在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式(包括电话、电子邮件、网上咨询等)与队外的任何人(包括指导教师)研究、讨论与赛题有关的问题。我们知道,抄袭别人的成果是违反竞赛规则的,如果引用别人的成果或其他公开的资料(包括网上查到的资料),必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。我们郑重承诺,严格遵守竞赛规则,以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛规则的行为,我们将受到严肃处理。我们参赛选择的题号是(从

2、A/B/C/D中选择一项填写):B我们的参赛报名号为(如果赛区设置报名号的话):所属学校(请填写完整的全名):参赛队员(打印并签名):1.2.3.指导教师或指导教师组负责人(打印并签名):日期:年月日赛区评阅编号(由赛区组委会评阅前进行编号):39高教社杯全国大学生数学建模竞赛编号专用页赛区评阅编号(由赛区组委会评阅前进行编号):赛区评阅记录(可供赛区评阅时使用):评阅人评分备注全国统一编号(由赛区组委会送交全国前编号):全国评阅编号(由全国组委会评阅前进行编号):39长江水质的评价和预测摘要:本文讨论如何设计

3、对长江水质污染情况进行综合评价,对各个地区水质污染状况分析,并判断出污染物高锰酸盐和氨氮的主要污染源,以及对未来水质情况进行预测的模型,然后根据预测的情况对长江未来的水质情况采取切实可行的治理方案,并提出合理的建议与意见。根据题目附件中已有的数据和搜集的一些综合评价和预测模型,并根据实际情况作了适当的假设,对不同要求的题目建立了不同模型并进行了较为完整的求解。(1)针对问题1,本文首先对附件3中2003.6~2005.9这两年多来不同地区不同月份的各种影响水质情况的主要因子的含量数据进行了标准化处理,然后采用了

4、BP人工神经网络评价法对长江近两年多的水质情况做出定量的综合评价,并具体分析了各个地区的水质污染状况。评价结果为:两年多来,长江水质基本,其中高锰酸盐和氨氮含量较多,溶解氧有90%以上。(2)针对问题2,我们建立了一维河流水质模型,将各个地区的上游地区作为污染源,利用一维河流水质模型基本方程,求出上游地区扩散到本地的污染物的浓度。再利用附件3给出的相关数据,求出各个地区排放的高锰酸盐和氨氮的浓度,作出折线图,进行比较。并计算了平均值作为辅助评价。最后得出高锰酸盐的主要污染源是湖南岳阳,氨氮的主要污染源是湖南岳阳

5、和重庆朱沱。(3)针对问题3,本文对附件4中水质的历史数据进行分析,为了更好的对未来10年的水质情况进行预测,采用了BP人工神经网络预测模型。对所求的数据进行分析,得出水质污染状况的长期趋势:ⅠⅡ类河长百分比成下降趋势,ⅣⅤ及劣Ⅴ类河长百分比总体呈上升趋势。(4)针对问题4,本题以问题三预测的水文年干流的未来10年里各类水的含量为基础,需要处理的水有两个部分,一部分是Ⅳ类水和Ⅴ类水,第二部分是劣Ⅴ类水。根据过去10年长江总水量预测出未来10年总水量并分别与各年需要处理的水所占的百分比相乘,便得到了每年需要处理的

6、废水量。最后结果为:时间2005200620072008200920102011201220132014需要处理的污水量/亿吨343836923703369036643636361335983591358839(5)针对问题5,由文中所求出的一些数据,在大致了解长江污染的情况下,结合预测模型得出的结果,提出了一些较为可行的建议和意见。关键字:综合评价一维河流水质模型水质预测BP人工神经网络39一、问题重述1.1问题的背景水是人类赖以生存的资源,保护水资源就是保护我们自己,对于我国大江大河水资源的保护和治理应是重

7、中之重。专家们呼吁:“以人为本,建设文明和谐社会,改善人与自然的环境,减少污染。”长江是我国第一、世界第三大河流,长江水质的污染程度日趋严重,已引起了相关政府部门和专家们的高度重视。2004年10月,由全国政协与中国发展研究院联合组成“保护长江万里行”考察团,从长江上游宜宾到下游上海,对沿线21个重点城市做了实地考察,揭示了一幅长江污染的真实画面,其污染程度让人触目惊心。为此,专家们提出“若不及时拯救,长江生态10年内将濒临崩溃”(附件1),并发出了“拿什么拯救癌变长江”的呼唤(附件2)。附件3给出了长江沿线1

8、7个观测站(地区)近两年多主要水质指标的检测数据,以及干流上7个观测站近一年多的基本数据(站点距离、水流量和水流速)。通常认为一个观测站(地区)的水质污染主要来自于本地区的排污和上游的污水。一般说来,江河自身对污染物都有一定的自然净化能力,即污染物在水环境中通过物理降解、化学降解和生物降解等使水中污染物的浓度降低。反映江河自然净化能力的指标称为降解系数。事实上,长江干流的自然净化能力可

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