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基于相关系数优化法的河流突发污染源项识别
被引量：
18
1
作者
陈媛华
王鹏
+1 位作者
姜继平
郭亮
《中国环境科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第11期1802-1807,共6页
基于相关系数优化法,结合地表水环境特征和污染物水质过程特征,推导出一维河道中单点源瞬时排放的源项反演算法,得到了污染源排放特征与河流环境特征参数的反演公式.采用假想算例进行数值试验,综合分析了流速信息、污染物衰减、监测距...
基于相关系数优化法,结合地表水环境特征和污染物水质过程特征,推导出一维河道中单点源瞬时排放的源项反演算法,得到了污染源排放特征与河流环境特征参数的反演公式.采用假想算例进行数值试验,综合分析了流速信息、污染物衰减、监测距离、监测数据误差及中间参数T选取等因素对反演结果的影响,确定了该方法的适用条件和最优条件的寻找方式.间隔10min进行两次监测采样,若监测误差小于5%,反演结果的相关系数达到-0.97,污染源位置和排放量反演结果的相对误差均小于4%,综合相对误差在2%以内.并且方法具有监测布点简单高效,数据需求低,编程简单等优点,值得在环境应急管理中进行实际应用.
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关键词
点源污染源
河流突发污染
源项反演
参数识别
相关系数优化
下载PDF
职称材料
基于河流示踪实验的Bayes污染溯源:算法参数、影响因素及频率法对比
被引量：
7
2
作者
姜继平
董芙嘉
+1 位作者
刘仁涛
袁一星
《中国环境科学》
EI
CAS
CSSCI
CSCD
北大核心
2017年第10期3813-3825,共13页
基于贝叶斯理论,结合浓度时间序列方差假定和Adaptive Metropolis MCMC后验采样,建立了用于突发水污染应急溯源的贝叶斯推理方法.该方法结合经验知识和监测事实对源项参数的分布进行推理,直接对溯源结果的反向不确定性用概率分布形式进...
基于贝叶斯理论,结合浓度时间序列方差假定和Adaptive Metropolis MCMC后验采样,建立了用于突发水污染应急溯源的贝叶斯推理方法.该方法结合经验知识和监测事实对源项参数的分布进行推理,直接对溯源结果的反向不确定性用概率分布形式进行表征.依据河流实地示踪剂实验案例,对Bayesian推理溯源的实际效果、后验参数相关性和影响因素等方面进行了验证和测试,结果表明源项参数和方差的后验概率密度的偏度对方差假定敏感,且得到关键参数推荐值:使用RMSE为目标函数;异方差假定中稳定化因子λ1为0,λ2为0.1~0.5;AM采样建议比例因子sd选择0.1~0.3.并对贝叶斯方法和传统基于优化的频率法在求解思路、计算过程、溯源结果等角度进行了深层次的辨析.本研究相关结果为贝叶斯推理技术在污染溯源的实际应用中提供了较为重要的参考价值.
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关键词
贝叶斯推理
污染源反演
突发水污染
AM采样
河流示踪剂试验
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职称材料
题名
基于相关系数优化法的河流突发污染源项识别
被引量：
18
1
作者
陈媛华
王鹏
姜继平
郭亮
机构
哈尔滨工业大学市政环境工程学院
出处
《中国环境科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第11期1802-1807,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(50821002)
文摘
基于相关系数优化法,结合地表水环境特征和污染物水质过程特征,推导出一维河道中单点源瞬时排放的源项反演算法,得到了污染源排放特征与河流环境特征参数的反演公式.采用假想算例进行数值试验,综合分析了流速信息、污染物衰减、监测距离、监测数据误差及中间参数T选取等因素对反演结果的影响,确定了该方法的适用条件和最优条件的寻找方式.间隔10min进行两次监测采样,若监测误差小于5%,反演结果的相关系数达到-0.97,污染源位置和排放量反演结果的相对误差均小于4%,综合相对误差在2%以内.并且方法具有监测布点简单高效,数据需求低,编程简单等优点,值得在环境应急管理中进行实际应用.
关键词
点源污染源
河流突发污染
源项反演
参数识别
相关系数优化
Keywords
point
pollution
source
river
chemical
spill
pollution
source
inversion
parameter
identification
correlation
coefficient
optimization
分类号
X703.1 [环境科学与工程—环境工程]
下载PDF
职称材料
题名
基于河流示踪实验的Bayes污染溯源:算法参数、影响因素及频率法对比
被引量：
7
2
作者
姜继平
董芙嘉
刘仁涛
袁一星
机构
哈尔滨工业大学环境学院
南方科技大学环境科学与工程学院
出处
《中国环境科学》
EI
CAS
CSSCI
CSCD
北大核心
2017年第10期3813-3825,共13页
基金
国家水体污染控制与治理科技重大专项基金(2012ZX07205-005)
中国博士后科学基金(2014M551249)
文摘
基于贝叶斯理论,结合浓度时间序列方差假定和Adaptive Metropolis MCMC后验采样,建立了用于突发水污染应急溯源的贝叶斯推理方法.该方法结合经验知识和监测事实对源项参数的分布进行推理,直接对溯源结果的反向不确定性用概率分布形式进行表征.依据河流实地示踪剂实验案例,对Bayesian推理溯源的实际效果、后验参数相关性和影响因素等方面进行了验证和测试,结果表明源项参数和方差的后验概率密度的偏度对方差假定敏感,且得到关键参数推荐值:使用RMSE为目标函数;异方差假定中稳定化因子λ1为0,λ2为0.1~0.5;AM采样建议比例因子sd选择0.1~0.3.并对贝叶斯方法和传统基于优化的频率法在求解思路、计算过程、溯源结果等角度进行了深层次的辨析.本研究相关结果为贝叶斯推理技术在污染溯源的实际应用中提供了较为重要的参考价值.
关键词
贝叶斯推理
污染源反演
突发水污染
AM采样
河流示踪剂试验
Keywords
Bayesian
inference
source
inversion
river
chemical
spill
Adaptive-Metropolis
sampling
river
tracer
experiments
分类号
X52 [环境科学与工程—环境工程]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于相关系数优化法的河流突发污染源项识别
陈媛华
王鹏
姜继平
郭亮
《中国环境科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011
18
下载PDF
职称材料
2
基于河流示踪实验的Bayes污染溯源:算法参数、影响因素及频率法对比
姜继平
董芙嘉
刘仁涛
袁一星
《中国环境科学》
EI
CAS
CSSCI
CSCD
北大核心
2017
7
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
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引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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