基于蒙特卡洛模拟的水质概率预报模型

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在流域尺度的水动力学-水质模型中,水文条件是模型输入的重要组成部分。在水污染事故实时调度管理实践中,未来时段内区间入流的不确定性对水动力学-水质模型的预报结果会产生较大的影响。本文在淮河流域水动力学-水质模型的基础上,针对模型输入中区间入流的不确定性,采用历史序列拟合的方法,提出区间入流的对数正态概率分布函数,并使用蒙特卡洛方法随机抽样模拟产生大量的区间入流序列,作为水动力学-水质模型的输入条件进行计算,建立基于蒙特卡洛模拟的水质概率预报模型。根据计算结果,可以统计分析计算时段内河流水质的范围及其概率。淮河流域的案例研究表明,该模型可以为水环境管理者提供目标断面的水质概率分布和污染事故发生概率,进而为实时调度决策提供更好的支持。
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