海域污染事件源搜索方法研究

Timely and accurate positioning source of pollution is the key for solving the pollution accident. Source screening is not a scientific method as it involves a long search cycle and has low efficiency. The research of source search technology and method for marine pollution accident is the powerful guarantee for finding the accident source of sudden pollution etc. A precise water quality model could provide the probable target distribution of pollution accidents and the scope of maximum concentration to the study of source search, the determination of the optimum resources distribution plan and optimum search route. Determining the source of pollution is the key for the precise simulation of marine water quality. Existing methods cannot achieve the synchronic inversion of multi-source items for a model covering a large scope of ocean water. The present study will examine systematically the search method for the source of marine pollution accidents: taking the matching relationship of multi-source items as the launch pad for further study and examining the synchronic inversion of multi-source items via a multi-step coupling of the data driven theory, nonlinear genetic optimization and water quality model; building a nonlinear relationship between ocean pollutant-generating units and polluted units through a combination of the cloud model, data-driven optimum search theory and water quality model, examining the search method for the accident source using remote sensing data matched with graphics and scene overlay; embedding the water quality model into the optimum search theoretical model for examining the optimum distribution of search resources; organically combining the theory in the military field with water quality model for the determination of the optimum search route and ascertaining the optimum search pattern, which provides new clues in searching for marine pollution accidents and studying warning methods.

及时准确地定位污染源是解决污染事件的关键，逐一排查的源搜索方式缺乏科学性，周期长、效率低。污染事件寻源搜索技术方法研究是查找突发污染等事件源头的有力保证。精确的水质模型能为源搜索方法、最优资源分配方案与路线的确定提供污染事件目标概率分布和最大浓度位置范围，其源项的确定是水质精确模拟的关键，目前方法较难实现大范围海域多源项同步反演。本课题将系统研究海域污染事件源搜索方法：通过数据驱动理论、非线性遗传优化与水质模型的分步耦合，以多源项匹配关系为切入点，进行多源项同步反演方法的研究；分步结合云模型、数据驱动最优搜索理论和水质模型，通过产污与受污单元间的非线性关系、遥感资料图形匹配和幕景叠置，进行污染事件源搜索方法研究；将水质模型嵌入最优搜索理论模型中开展搜索资源最优分配研究；将军事领域的最佳搜索路线确定理论与水质模型有机结合，研究最佳的搜索工作模式，为海域污染事件的寻源与预警方法研究提供新思路。

及时准确地定位污染源是解决污染事件的关键，逐一排查的源搜索方式缺乏科学性，周期长、效率低。污染事件寻源搜索技术方法研究是查找突发污染等事件源头的有力保证。.本课题通过数据驱动理论、非线性遗传优化与水质模型的有机耦合，以匹配关系为切入点，进行多源项同步反演与水质模型精确验证的方法研究：结合多种反演方式的效率问题，通过数据驱动模型、遗传算法和海域组合单元水质模型的分步耦合等方法过程，提出了水质模型多参数时空等多种优化反演的新方法；根据污染源项和监测点位的地理位置及空间分布，将研究海域划分为若干单元，建立海域组合单元水质模型，并与基于人工神经网络的数据驱动模型有机结合，提出污染源浓度优化反演的新方法。以精确模拟的海域水质模型产污单元模拟为基础，建立海域产污单元与受污单元之间的非线性响应关系，结合污染事件影响结果，开展海域污染事件固定污染源与移动污染源搜索方法的研究。以海域污染事件应急设备库分布等为基础，开展搜索资源的优化分配研究。以污染事件影响过程以及应急设备库位置为依据，优化设计应急处置最佳搜索路线。.应用海域组合单元水质模型，以渤海、渤海湾水质模型为例，验证参数与源项反演方法的准确性，研究获得了可靠的模型验证方法，实例研究表明，精确验证的海域水质模型可以有效的模拟预测海域水质变化。.应用海域水质模型模拟海域污染物浓度分布，结合云理论、神经网络方法等优化算法，建立海域产污单元与受污单元之间的非线性响应关系，即污染源项与海域监测站位之间的响应关系，以污染事件监测站位实测值反推可能事故源。以连云港海域模拟为例，验证了海域污染事件固定源搜索方法的有效性。通过海域水动力模型精确模拟获得事故海域潮流场，以溢油事故发现位置为起点，结合潮流场与风场，反向逆推海域溢油污染事件可能事故源，以防城港海域溢油模拟为例，验证了海域污染事件移动源搜索方法的有效性。.以防城港海域发生溢油污染事件为例，以应急设备库分布、污染事件影响过程等为基础，开展了搜索资源的优化分配与应急处置最佳搜索路线的研究。.项目研究为近岸海域水环境的精确模拟、海域污染事件的寻源与解决，及时查找并切断事故源头提供技术支撑。

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