基于进化算法和水质模型的河口污染物溯源方法

近年来河口地区水体污染突发事件日益增多,快速识别污染源发生的位置、时间和总量,对于防控措施的制定具有重要的研究价值.为此基于河口地区潮流动力特征,通过变量解耦、优化遗传算法和水质扩散模型,提出了一套适用于河口地区的溯源方法.通过引入基于拉格朗日方法的大尺度粗筛,明确溯源范围;再基于考虑权重系数的遗传算法和适应度指标法,进一步优化污染源位置和发生时间;最后基于解耦模型实现泄露总量的判定,确保了计算效率和和预测精度.模型进一步应用于福建省泉州湾河口地区的污染源识别.研究结果表明,模型在单观测点信息源的情况下,仍具有良好的鲁棒性和溯源准确性,若观测点增加,通过交叉验证可消除观测误差的影响,给出更为准确的溯源结果,证实该方法不受限于实测数据源的多少,具有较好的推广和应用性.该方法可以辅助河口及海岸地区水污染的快速溯源和调查取证,协助相关部门采取必要措施减轻水污染造成的不利影响.