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突发性水污染事故影响的预测预警体系研究

关注热度:241   来源:新能源学术论文  作者:李林子
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【摘要】:近年来,随着经济的快速发展和人口的急剧增加,我国突发性水污染事故进入到了一个前所未有的密集高发期。它们严重威胁着广大居民的生命健康、环境安全以及经济社会的可持续发展。为了使突发性水污染事故造成的经济社会损失和生态环境危害降低到最低程度,建立起一套较为实用和准确的突发性水污染事故影响的预测预警体系并加以推广应用具有很大的必要性和现实意义。 然而,目前我国对突发性水污染事故风险分析与应急管理的研究相对薄弱,尤其在突发性水污染事故的预测预警方面,或缺少系统的、可操作性强的预测预警技术,或在真实事故场景的预测预警中难以达到必要的准确性和适用性,或缺乏预测突发性水污染事故影响可用的模型软件。因此,本研究希望能够提出一套较为通用的突发性水污染事故影响预测预警体系的设计思路和实现方法,以期在应用层面上对现有技术方法的不足进行一些改进,从而在这个在领域做出一些有意义的探索。 本研究基于突发性水污染事故风险管理的角度,提出事故应急的基本要求,即事故识别、影响预测、预警评估和应急处理,同时,重点针对突发性水污染事故的特点,考虑真实事故场景中对预测预警的特殊要求,即时效、适用、准确、事故控制、传递全面、整合与独立。在满足上述两类要求的前提下,本研究设计突发性水污染事故影响的预测预警体系的总体结构,主要包括数据采集层、模型预测层和预警传输层,其中,在数据采集层和预警传输层中集成GIS技术,在预测模型层中耦合EFDC和WASP模型。 在此基础上,本文重点对实现预测预警体系的核心方法和技术难点进行深入探讨。概括而言,首先,根据事故识别过程中获得的各种实体环境信息和污染源信息,利用ArcInfo建设研究流域的环境背景基础信息数据库。然后,利用EFDC的网格生成程序对流域内水体对象的GIS图层进行概化,生成研究水体的平面域网格;在平面域网格和收集水文参数的基础上,准备EFDC的输入文件,实现EFDC水动力模型的仿真;利用研究流域的历史观测数据对EFDC水动力模型进行率定和验证;以EFDC水动力模型为基础,构建WASP水质模型,并实现二者的耦合;针对不同的污染事故场景,设置WASP水质模型的各种输入参数,实现WASP水质模型对污染事故影响的预测。继而,实现模型输出与GIS的对接,全面展现污染事故影响的预测结果,评估预警等级和预警区间,向相关人员发出预警信息。 遵循以上的思路和方法,本研究依托于国家863项目“典型沿江化工区环境污染事故防范与应急示范”课题,构建南京化工园突发性水污染事故影响的预测预警体系,并且以龙翔甲苯灌区突发性事故泄漏为例进行情景模拟,从而对体系的目标实现和运行情况进行验证和分析。 最后,本文总结研究得出的主要结论,提出本研究中存在的一些不足,并对今后的研究方向进行展望。
【关键词】:突发性水污染事故 预测预警体系 GIS EFDC WASP
【学位授予单位】:南京大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:X507
【目录】:
  • 摘要5-7
  • Abstract7-12
  • 第一章 绪论12-19
  • 1.1 选题背景12-13
  • 1.2 突发性水污染事故概述13-15
  • 1.2.1 突发性水污染事件和突发性水污染事故的概念13-14
  • 1.2.2 突发性水污染事故的污染源14
  • 1.2.3 突发性水污染事故的特点14-15
  • 1.3 研究意义15-16
  • 1.4 研究框架16-19
  • 1.4.1 研究目标16
  • 1.4.2 技术路线16-17
  • 1.4.3 研究方法17-18
  • 1.4.4 主要创新点18-19
  • 第二章 突发性水污染事故风险管理研究现状19-26
  • 2.1 突发性水污染事故的风险分析研究19-20
  • 2.2 突发性水污染事故的应急管理研究20-24
  • 2.2.1 国外研究概况20-22
  • 2.2.2 国内研究概况22-24
  • 2.3 水质模型研究24
  • 2.4 主要问题24-26
  • 第三章 突发性水污染事故影响预测预警体系的设计26-37
  • 3.1 事故预测预警基本流程26-28
  • 3.1.1 事故识别26
  • 3.1.2 影响预测26-27
  • 3.1.3 预警评估27
  • 3.1.4 应急处理27-28
  • 3.2 体系要求28-29
  • 3.3 体系构建29-37
  • 3.3.1 基于GIS的数据采集层和预警传输层30-31
  • 3.3.2 耦合EFDC和WASP的模型预测层31-33
  • 3.3.3 集成多种机制的应急决策层33-37
  • 第四章 突发性水污染事故影响预测预警体系的实现37-59
  • 4.1 数据采集层37-39
  • 4.2 模型预测层39-54
  • 4.2.1 水动力模型39-46
  • 4.2.2 水质模型46-54
  • 4.3 预警传输层54-59
  • 4.3.1 结果展现54-55
  • 4.3.2 警情评估55-57
  • 4.3.3 预警发布57-59
  • 第五章 案例分析59-76
  • 5.1 南京化工园的基本情况59-60
  • 5.2 突发性水污染事故影响的预测预警体系60-76
  • 5.2.1 数据采集层60-61
  • 5.2.2 模型预测层61-69
  • 5.2.3 预警传输层69-76
  • 第六章 结论和展望76-78
  • 6.1 结论76-77
  • 6.2 展望77-78
  • 参考文献78-85
  • 硕士期间取得的成果85-86
  • 致谢86-87


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关键词: 突发性水污染事故

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