基于响应面耦合遗传算法的流域污染控制措施优化方法

本发明属于环境工程、环境系统模拟预测技术与计算机技术交叉领域。

背景技术：

1、随着工业化和城市化进程的加快，氮、磷等营养物过量排放导致流域污染问题日益突出。准确了解氮、磷污染物的转化规律以及不同污染源的负荷贡献是削减流域污染负荷、制定污染策略的前提。此外，流域污染控制政策的制定是一个环境效益与经济效益相协同的过程，单一的流域污染控制工程往往面临污染削减效果不稳定、运行成本高等问题，且容易造成主次矛盾的情况。

2、流域污染的准确量化存在以下挑战：一是污染来源包括农村生活源、畜禽养殖源、农业生产源等非点源污染以及城市生活源、工业源等点源污染，来源复杂；二是污染物在地点、排放强度和排放形态上具有显著的多样性，迁移转化规律复杂。仅依靠经验系数法难以准确估计各项污染源的氮磷负荷，尤其是非点源污染，需要借助机理模型例如分布式流域水文模型swat，实现氮磷负荷存在形态的推断以及污染物的迁移转化过程的模拟。机理模型往往存在非点源污染模拟存在高度的不确定性，因此无法保证结果的合理性。

3、采用多目标优化的智能算法对能够同时满足经济效益和环境效益的最佳管理实践(bmp)进行探索，有利于提高污染模型应对不确定性和风险分析的能力。nsga-ii遗传优化算法以基于非支配排序的方法进行计算，同时引入拥挤度概念和精英策略，有效地降低了运算的复杂度，能充分考虑流域内各单元的空间异质性和获得措施的最优参数。但优化过程往往面临以下问题：一是过分突出流域的空间异质性，琐碎的分析结果使得政策不再具有实际指导意义；二是耦合了多目标优化算法的机理模型在优化问题的求解过程中，每模拟一次就要运行一次机理模型，而通常的优化算法需要几百次的模拟，同时机理模型本身的运行也需要耗费一定的时间，使得优化效率大幅下降。

技术实现思路

1、本发明是为了解决现有优化方法存在优化效率低的问题，现提供基于响应面耦合遗传算法的流域污染控制措施优化方法。

2、本发明所述基于响应面耦合遗传算法的流域污染控制措施优化方法，包括：

3、步骤一、基于待污染控制区域的高程数据、土地利用数据、土壤类型数据、气象数据、土壤属性数据和污染统计数据，建立该区域的地理数据库；

4、步骤二、利用所述地理数据库，计算该区域所有污染源的单一负荷；

5、步骤三、利用所述单一负荷，计算单一控制措施场景下所有污染源的负荷削减量；

6、步骤四、利用所有污染源的负荷削减量，计算总氮污染负荷削减率和总磷污染负荷削减率，同时核算单一控制措施场景下的总经济效益；

7、步骤五、同时以经济效益最大化、总氮负荷削减率最大化和总磷负荷削减率最大化为目标，采用响应面法，建立所述目标与各控制措施之间的回归函数；

8、步骤六、采用nsga-ii遗传算法，对所述回归函数进行多目标优化，筛选出待进行污染控制流域的最优管理措施。

9、进一步地，本发明中，步骤二中，所述所有污染源包括：城镇生活污水污染、工业废水污染，农村生活污水污染、畜禽水产养殖废水污染、农业化肥施用污染和大气氮沉降污染和区域土壤养分流失污染。

10、进一步地，本发明中，城镇生活污水的污染负荷为：

11、p3＝e3bn3c(1-wt)/1000000

12、式中，p3为待进行污染控制流域城镇生活污水排放污染负荷，e3为待进行污染控制流域人均综合生活用水量，b为待进行污染控制流域折污系数，n3为待进行污染控制流域城镇人口数，c为待进行污染控制流域污染物浓度，wt为城镇生活污水处理效率；

13、工业废水的污染负荷为：

14、通过待进行污染控制流域的第二产业产值估算工业废水及各类污染物产生量，根据工业废水的量及各类污染物产生量计算污染负荷。

15、进一步地，本发明中，农村生活污水的污染负荷为：

16、p1＝e1n1[(1-k)+k(1-wc)]/1000

17、式中，p1为待进行污染控制流域农村生活污水排放污染负荷，e1为待进行污染控制流域农村生活污水产污定额，n1为待进行污染控制流域内农村人口数，k为待进行污染控制流域对生活污水进行处理的行政村比例；wc为待进行污染控制流域农村生活污水处理效率；

18、畜禽水产养殖废水的污染负荷为：

19、p2＝(∑eimi+esms)/365

20、式中，p2为待进行污染控制流域畜禽水产污水排放污染负荷，ei为待进行污染控制流域畜禽i散养时的产污定额，mi为待进行污染控制流域内畜禽i数量，es为待进行污染控制流域水产的产污定额，ms为待进行污染控制流域内水产养殖量；

21、农业化肥施用的污染负荷为：

22、通过统计年鉴确定氮肥、磷肥的施肥量，根据流域实际农业耕作规律，分别将年施肥量的60％、30％、10％设置为基肥、追肥和穗肥，其中基肥为有机肥，其余为无机肥，获取肥料均施用于地表时的污染负荷；

23、大气氮沉降的污染负荷为：

24、根据待进行污染控制流域内子流域所属省份及子流域面积，通过插值法和外推法确定大气氮沉降量，然后折算成无机肥，获取大气氮沉降的污染负荷。

25、进一步地，本发明中，区域土壤养分流失污染负荷为：

26、采用swat模型，将城镇生活污水的污染负荷、工业废水的污染负荷、农村生活污水的污染负荷、畜禽水产养殖废水的污染负荷、农业化肥施用污染的污染负荷、大气氮沉降污染的污染负荷和气象数据作为模型的输入，模拟土壤养分流失污染负荷。

27、进一步地，本发明中，swat模型的建立过程为：

28、基于高程数据，调用水文分析模块提取待进行污染控制流域内的河网数据，进行子流域划分；依据土地利用类型、土壤类型和坡度生成水文响应单元hru；将水文响应单元hru作为模型的基本计算单元，模型的边界条件为：数据面积阈值为5％。

29、进一步地，本发明中，步骤三中，管理措施包括：施肥量削减措施、免耕措施、等高种植措施、植被缓冲带措施、植草水道措施、梯田工程措施和退耕还林措施。

30、进一步地，本发明中，步骤三中，计算单一控制措施场景下不同污染源的负荷削减量的计算方法为：

31、采用公式：

32、

33、计算单一控制措施场景下的污染负荷削减率rp，ppre为单一污染源的全流域年均污染负荷，paft为实施单一措施后的全流域年均污染负荷。

34、进一步地，本发明中，步骤四中，核算单一控制措施场景下的总经济效益：

35、采用公式：

36、b＝y-qb-qm

37、计算单一控制措施场景下的总经济效益b，式中，y为单一措施场景下的受益主体与政府额外获得的经济收益，qb为单一措施场景下的建设成本，qm为单一措施场景下的运行维护成本。

38、进一步地，本发明中，步骤六中，nsga-ii遗传算法的种群规模为100，迭代次数为300，目标数为3，变量数为3，并采用交叉概率为0.9，模拟二进制交叉分布参数为20，变异概率为0.1，多项式变异分布参数为20的参数取值。

39、本发明所述方法通过构建swat模型(分布式土壤与水文模拟软件)对流域氮、磷污染负荷量进行计算模拟，在此基础上提出流域污染控制bmp(最佳管理措施)策略，利用响应面法将水文模型离散的模拟结果拟合为连续的目标函数，并通过遗传算法强大的搜索优化能力，实现对流域控制措施最优参数的求解。有效的提高了优化效率。