基于多目標優(yōu)化下水污染負荷優(yōu)化分配模型的思考,水污染論文

基于多目標優(yōu)化下水污染負荷優(yōu)化分配模型的思考,水污染論文水污染負荷優(yōu)化分配是水污染物總量控制的核心內(nèi)容[1].隨著工業(yè)化、城鎮(zhèn)化的加快，流域經(jīng)濟持續(xù)高速發(fā)展，居民生活水平不斷提高，我們國家流域水環(huán)境問題日益凸顯，經(jīng)濟發(fā)展已經(jīng)接近或到達資源和環(huán)境可承載的邊緣[2].水資源是承載流域社會經(jīng)濟發(fā)展的重要資源，水污染物總量控制逐步成為水資源保衛(wèi)的重要措施。公平與效率是多污染源、多利益主體水污染負荷分配中的2個基本原則，以效率優(yōu)先原則作為分配的指導(dǎo)原則，極易導(dǎo)致為突出整體利益而忽略個體合理要求，導(dǎo)致排污者由于分配不公平而產(chǎn)生抵觸情緒，進而使得總量控制難以順利施行[3],為了確保水污染物總量控制方案的順利施行，對流域水污染物進行公平、合理優(yōu)化分配有重要的意義[4].近年來，常見有水污染負荷優(yōu)化分配進展的文章[5-6],然而還沒有對水污染負荷優(yōu)化模型研究進展的文獻；同時文章中多以公平、效率原則為界線[7]進行闡述，文章旨對污染負荷優(yōu)化模型方式方法進行闡述。文章系統(tǒng)總結(jié)了從簡單的單目的函數(shù)規(guī)劃到動態(tài)、隨機、模糊規(guī)劃，多目的函數(shù)規(guī)劃及其求解算法，基于不確定性以及概率約束規(guī)劃的水污染物通量優(yōu)化分配模型的國內(nèi)外研究現(xiàn)在狀況，在解析各類模型方式方法及應(yīng)用情況的基礎(chǔ)上，對各類模型的優(yōu)缺點及適用性進行了評述，并對水污染負荷優(yōu)化分配模型今后的研究方向提出瞻望。1污染負荷優(yōu)化分配模型研究現(xiàn)在狀況1.1基于簡單的線性或非線性的污染物通量削減分配1.1.1研究大概情況國外水污染負荷分配研究始于20世紀60年代，初期主要集中于線性規(guī)劃模型的應(yīng)用[1].國內(nèi)學(xué)者對我們國家初期的使用方式方法進行了總結(jié)，分為3種：等比例分配方式方法；費用最小分配方式方法；按奉獻率削減排放量的分配方式方法[8].田旭東等[9]采用線性規(guī)劃法對浙江省龍游縣水環(huán)境容量進行了優(yōu)化分配；郭森等[10]選用多源線性迭加的方式方法來計算納污海域環(huán)境容量，并用多元線性迭加法計算出廣西欽州灣納污2個規(guī)劃排污口聯(lián)合排放的無機氮、COD、石油類的最大允許排放量。劉媛媛等[11]通過建立污染源類型-污染源細類-排污單位的3層分配體系，建立牽涉經(jīng)濟、社會、環(huán)境等因素的多水平指標權(quán)重體系，以綜合權(quán)重逐層逐類對COD容量進行分配。邊博等[12]根據(jù)水功能區(qū)劃與水域面積分配將流域水環(huán)境容量分配到各鎮(zhèn)，確定重污染區(qū)以鎮(zhèn)級為基本單位的分階段總量控制目的，制訂主要污染物控制與負荷削減綜合系統(tǒng)方案。Dai等[13]將水質(zhì)模型QUAL2E和MODSIM網(wǎng)絡(luò)流模型進行集成構(gòu)建了一種以水質(zhì)變量作為約束條件的高度非線性優(yōu)化模型---網(wǎng)絡(luò)流優(yōu)化模擬模型MODSIMQ.傳統(tǒng)的線性與非線性模型只將各個排污口的排放量進行了簡單分配，其沒有考慮到流域水文等條件的動態(tài)變化及其他因素，隨著優(yōu)化分配研究的深切進入，Zou等[14]在傳統(tǒng)的遺傳算法的基礎(chǔ)上通過非線性區(qū)間數(shù)映射算法對維斯康星海灣的氨氮和BOD〔biologicaloxygendemand〕指標，進行了污染負荷的優(yōu)化分配；Nikoo等[15]采用非線性區(qū)間模型來解決模型輸入?yún)?shù)的不確定性問題，并對伊朗南部的Dez河的污染負荷進行優(yōu)化分配。1.1.2線性模型評述簡單的線性或非線性模型使管理者能夠快速有效地進行污染負荷優(yōu)化分配，但是需要與區(qū)間法等方式方法進行耦合以加強其對流域水文條件、輸入源強等不確定因素的模擬能力；同時線性與非線性方式方法與水質(zhì)模型的耦合能使傳統(tǒng)的線性或非線性模型得到更為深切進入的應(yīng)用及發(fā)展。1.2基于多目的的污染物通量削減分配水污染負荷總量分配的主要原則包括可持續(xù)性、公平性、技術(shù)可行性、方案可操作性以及分配的效率等[1],為了到達經(jīng)濟效益和環(huán)境效益的雙重或多重目的，多目的規(guī)劃在污染物通量削減分配中逐步引起國內(nèi)外學(xué)者的重視。1.2.1多目的模型的構(gòu)建王有樂等[16]建立了包括治理投資、運行費用、收益和污染物削減量的多目的組合規(guī)劃分配模型，并應(yīng)用于涇河流域水質(zhì)規(guī)劃；林高松[17]分別從公平、效益和多目的優(yōu)化3個角度出發(fā)建立多種污染負荷分配模型，并運用公平理論與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法等優(yōu)化技術(shù)以及多目的決策方式方法求解；Singh等[18]建立了模糊多目的線性方程模型對印度的Yamuna河進行了污染負荷優(yōu)化分配，獲得了較好的效果；陳丁江等[19]應(yīng)用水環(huán)境基尼系數(shù)概念定量表示出各公平性準則，以水環(huán)境基尼系數(shù)到達多目的公平性標準值為目的，采用多目的最優(yōu)化方式方法確定區(qū)域間水環(huán)境容量公平分配方案，并應(yīng)用該方式方法對長樂江流域水環(huán)境容量在區(qū)域間進行了分配；張萬順等[20]計算出長系列設(shè)計水文條件下的各控制單元的動態(tài)TMDL,并基于水生態(tài)承載力權(quán)重，綜合考慮社會、經(jīng)濟、環(huán)境等因素構(gòu)建了多目的優(yōu)化模型，在各控制單元的TMDL基礎(chǔ)上，對污染物進行優(yōu)化分配，進而構(gòu)成了基于流域的總量分配技術(shù)體系；李如忠等[21]構(gòu)建以區(qū)域環(huán)境經(jīng)濟收益最大化、水污染負荷削減費用和加權(quán)綜合基尼系數(shù)等最小化為目的的水污染負荷分配多目的決策優(yōu)化模型，并將該模型應(yīng)用于巢湖流域COD削減負荷分攤中；李如忠等[22]構(gòu)建了多層構(gòu)造的水污染負荷分配評價指標體系，建立了基于Vague集的區(qū)域水污染負荷分配多目的決策形式，并對巢湖流域9個市、縣間水污染負荷削減量進行了分攤；林高松等[23]在現(xiàn)有被普遍接受的公平分配準則基礎(chǔ)上建立了一個由排污者群體決策的博弈模型；盛虎等[24]采用層次分析法和基尼系數(shù)法交互反應(yīng)的方式方法，研究了基于人口和經(jīng)濟的流域容量總量分配方案，并將其應(yīng)用于邛海流域；Mahjouri等[25]通過引入利益相關(guān)者的會談反應(yīng)機制對傳統(tǒng)的污染負荷分配進行了優(yōu)化，并在伊朗的Zarjub河進行了實例應(yīng)用。張巧麗[26]以流域水環(huán)境容量為污染物總量控制目的，采用模糊時機約束多目的優(yōu)化方式方法，制定了優(yōu)化的水污染物總量控制方案及與其相協(xié)調(diào)發(fā)展的社會經(jīng)濟發(fā)展方案。邵東國等[27]以河北省洋河水庫為例，建立了綜合型的水庫水量水質(zhì)統(tǒng)一調(diào)度大系統(tǒng)多目的分解聚合模型，給出了變動懲罰系數(shù)多維多目的離散微分動態(tài)規(guī)劃與自優(yōu)化模擬技術(shù)相結(jié)合的興利調(diào)度方式方法等。多目的水污染負荷分配模型在考慮環(huán)境、經(jīng)濟、利益相關(guān)者等因素的基礎(chǔ)上，衍生了水環(huán)境基尼系數(shù)等融合評價指標，多層環(huán)境、經(jīng)濟評價指標體系的構(gòu)建與利益相關(guān)者的介入機制也成為多目的函數(shù)構(gòu)建的重要組成部分。1.2.2多目的模型的求解水污染負荷優(yōu)化分配多目的函數(shù)中，環(huán)境效益和經(jīng)濟效益是相互沖突的目的，怎樣獲得水污染負荷優(yōu)化模型的最優(yōu)解是學(xué)術(shù)界關(guān)注的焦點問題。鄭瑩等[28]針對感潮河流水質(zhì)時空變化的特點，建立污水污水處理費用函數(shù)、動態(tài)水質(zhì)模型與NSGA-Ⅱ算法相耦合的流域水污染控制多目的優(yōu)化方式方法，并利用該方式方法對感潮河流的污染負荷優(yōu)化分配進行優(yōu)化；Mostafavi等[29]采用蟻群算法解決了污染負荷分配中的多目的優(yōu)化問題；Zedie等[30]通過AMOSA〔archivedmulti-objectivesimulatedannealingalgorithm〕算法對在潮汐和上游管理措施影響條件下的水質(zhì)管理進行模擬優(yōu)化；AbedElmdoust等[31]為了到達分配的公平性，采用PBE〔perfectBayesianequilibrium〕對伊朗的Zarjub河進行了流域污染負荷優(yōu)化分配；De等[32]采用多目的方式方法和克制了遺傳算法局部最優(yōu)缺陷的模擬退火變異遺傳算法，對巴西的SantaMariadaVitoria流域進行了污染負荷的優(yōu)化分配。1.2.3多目的模型評述多目的污染負荷分配模型在解決流域復(fù)雜問題，尤其在處理多污染源、多利益主體之間互相關(guān)系上具有特殊的優(yōu)勢，使優(yōu)化分配結(jié)果具有較強的可操作性，其研究遭到越來越多學(xué)者的重視。多目的函數(shù)的求解算法多依靠于數(shù)學(xué)解法[33]的進步，因而多目的水污染負荷優(yōu)化分配模型的建立與求解需要與數(shù)學(xué)解法嚴密結(jié)合，多模型耦合、高維多目的模型和動態(tài)多目的將會成為水污染負荷優(yōu)化分配下一步發(fā)展的方向。1.3基于不確定性條件下的水污染物通量削減分配由于流域水污染負荷分配經(jīng)過中存在輸入?yún)?shù)，邊界條件等各種不確定性條件的影響，需要引入不確定性模型對其水環(huán)境污染負荷進行分配。常規(guī)的不確定性模型主要包括：隨機規(guī)劃、模糊規(guī)劃和區(qū)間數(shù)學(xué)規(guī)劃等，其解法通常是根據(jù)隨機數(shù)學(xué)理論、模糊數(shù)學(xué)理論以及區(qū)間數(shù)學(xué)理論將不確定優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化成確定性優(yōu)化問題進行求解[34].1.3.1不確定模型研究