自相似枝状河网污染物输移掺混机理及多源反演识别研究

It is very necessary for the control of water pollution to master the transport and mixing properties and obtain pollution sources information accurately in river network area. Based on fractal theory and Horton law, the self similar morphological features of natural river network will be analyzed and then typical dendritic network area will be selected to study. Pollutant transport mechanism in elected natural river network area will be discussed by using the field test. A self similar two-branched River physical model will be constructed to analyze driving mechanism between hydrodynamic characteristics and pollutant transportation. The effect of diversion angle, branching ratio, flow ratio and length ratio on the pollutant transport characteristics will be revealed. An inversion method on identification of pollution source and parameters will be proposed by river water quality model coupled with generalized Bayesian estimation method and data driven model for water environmental system uncertainties. A optimization model of monitoring resource allocation will also be established, and the well-posedness of the inverse problem of river pollution source under the condition of multiple sources will be discussed to solve ill posed problem caused by the uncertainty of observed dada. The research results will provide theoretical basis for water environmental simulation, at the same time provide a new mean to obtain river pollution source information.

掌握污染物在天然河网中的输移掺混特性、准确获取污染源信息对河网地区水污染控制至关重要。本项目基于分形理论和Horton定律分析河网自相似形态特征，在此基础上遴选典型枝状河网试验小区，利用野外示踪试验揭示不同污染源排放方式下典型天然枝状河网污染物输移规律；结合自相似二级枝状河网物理模型试验，剖析河网多级交汇水动力特性对污染物输运扩散的驱动机理，阐释不同入汇角、入流比和长度比等形态特征因子对污染物输移的影响机制；从反问题角度，针对河网水环境系统的不确定性，将广义贝叶斯估计方法、数据驱动模型与河网水质模型相耦合，提出基于广义贝叶斯估计的河网污染源与参数同步反演识别方法；针对监测数据不确定所导致的反问题不适定性,建立一定资源总量约束下监测资源分配优化模型,探讨多源耦合作用下河网污染源反问题的适定性条件。研究成果为河网水环境模拟提供理论基础，同时为河网污染源信息获得提供新的手段。

枝状河网是一种在自然界广泛存在的河网形态，目前关于污染物在枝状河网河道分级交汇中的掺混机制尚不清楚。本项目以自相似枝状河网为研究对象，采用野外调查观测、室内物理模型试验、数值模拟相结合的方法，围绕河网污染物输移机理与污染源反演识别等关键科学问题开展系统研究。首先，采用Horton定理和分形理论分析了太湖流域西苕溪水系形态特征，获得河网拓扑结构特征和分支比、长度比等空间统计特征因子，计算出河网分形维数为1.48。其次针对枝状河网基本结构单元——“Y”型交汇河道，开展河道交汇水动力特性以及污染物掺混机制研究，揭示了汇流比、污染物不同排放方式等情形下交汇河道的水流运动特性，解析了其对污染物掺混的影响机制，发现高汇流比更有利于交汇河道污染物的输移扩散。在此基础上，进一步探究了刚性植物与柔性植物对交汇河道水流特性及污染物的分布规律的叠加影响，发现植物具有明显的阻流作用，断面二次流结构更为紊乱。结合二级枝状河网模型，剖析河网多级交汇水动力特性对污染物输运扩散的驱动机理，阐释不同交汇角、交汇方式及汇流比等形态特征因子对污染物输移的影响机制。基于反问题理论，针对天然河流水质监测数据不确定性给河流水质模型参数识别带来的困难，构建了基于贝叶斯推理的河流水质参数反演模型，利用一维瞬时源、连续源和二维瞬时源案例验证了该方法的适用性和准确性。针对传统优化反演方法的不足，提出了基于粒子群优化算法的河流污染源识别方法，分析了扰动水平、监测位置、监测时间间隔、污染物降解以及取样数据量对反演精度影响，首次指出取样位置与取样时间的匹配程度是影响污染源反演效果的关键因素。针对河网多源反演识别的不适定性，将微分进化算法、河网水质模型、数据驱动模型相耦合，提出河网污染源与参数同步反演识别方法，成功进行了9河段河网多源识别。最后，开展监测资源分配优化方法研究，提出了示踪试验法确定河流纵向离散系数中采样数据时空匹配监测方法。研究成果加深了对河网区河道交汇污染物掺混机制的认识，丰富了环境水力学反问题理论与方法，建立的一系列河网污染源反演模型与方法，为河网污染源信息获得提供了新的手段。