Matlab课程设计--河流污染物总量控制规划

流域水环境污染物总量控制技术及运用分析1. 引言1.1 研究背景流域水环境污染是当前环境领域面临的重要问题之一，随着工业化和城市化进程的加快，流域水环境污染物的排放量不断增加，对水资源的质量和生态环境造成了严重威胁。

为了有效控制流域水环境污染物的总量，提升水质，保护水资源，需要采用先进的技术手段和管理措施。

研究流域水环境污染物总量控制技术的背景在于如何有效减少污染物的排放量，实现水环境质量的保护和改善。

随着环境保护意识的提高和科技的进步，人们对于流域水环境污染问题的关注度也在逐渐增加。

各国政府和组织纷纷出台相关政策和标准，推动流域水环境的治理和保护工作。

流域水环境污染物总量控制技术的研究具有重要的理论和实践意义，可以为国家和地方政府提供有效的技术支持和决策依据，促进流域水环境的可持续发展。

深入研究流域水环境污染物总量控制技术，探索其运用方法和效果，对于改善水环境质量，推动生态文明建设具有重要意义。

1.2 研究意义水环境污染是当前全球面临的重要环境问题之一。

随着工业化和城市化的快速发展，流域水环境受到越来越严重的污染，给社会经济发展和人民生活带来了严重影响。

研究流域水环境污染物总量控制技术具有重要的现实意义和理论意义。

流域水环境污染物总量控制技术的研究可以帮助我们更好地了解污染物在流域水环境中的迁移规律和影响因素，为科学制定流域水环境保护政策和措施提供理论依据和技术支持。

通过应用污染物总量控制技术，可以有效减少污染物的排放量，改善水环境质量，保护水资源，维护生态平衡，促进生态文明建设。

流域水环境污染物总量控制技术的研究还能推动现代环境科学和工程技术的发展，促进研究成果的转化和应用，提高我国环境保护和水资源管理的技术水平和管理水平，为构建资源节约型、环境友好型社会做出贡献。

研究流域水环境污染物总量控制技术的意义在于保护人类生存环境，促进可持续发展，实现经济、社会和生态效益的协调统一。

这也是我们开展此项研究工作的根本目的和意义所在。

Matlab在水资源管理与水环境保护中的应用指南水是人类生活的基本必需品，也是经济发展和生态平衡的关键元素。

随着人口的增长和工业化的推进，水资源管理和水环境保护的重要性日益凸显。

在这一领域，Matlab作为一种功能强大的数学软件，提供了丰富的工具和技术，可以帮助我们更好地进行水资源管理和水环境保护工作。

1. 水资源分析与规划水资源分析与规划是水资源管理的基础工作。

Matlab提供了强大的数据分析和建模工具，可以帮助水资源管理者对水资源进行全面的评估和规划。

通过Matlab，我们可以对水文数据进行处理和分析，包括降雨量、蒸发量、径流量等。

同时，Matlab还提供了灵活的统计分析工具，可以对水资源数据进行统计分析、趋势分析等，帮助我们更好地理解水资源的变化规律。

2. 水资源调度与优化合理的水资源调度和优化是保障水资源供应的重要手段。

在这方面，Matlab提供了各种优化算法和工具，可以帮助我们进行水资源调度和优化模型的建立和求解。

通过Matlab，我们可以将水资源系统建模为数学模型，包括水资源供需平衡模型、水资源调度模型等。

利用Matlab提供的优化算法，可以对这些模型进行求解，得到最优的水资源调度方案，从而实现水资源的合理利用与分配。

3. 水环境模拟与评估水环境模拟和评估是水环境保护的重要工作内容。

Matlab提供了丰富的模拟工具和环境评估方法，可以帮助我们对水环境进行模拟和评估。

通过Matlab，我们可以建立水环境数学模型，模拟水环境的污染传输、水质演变等过程。

同时，Matlab还提供了空间分析工具，可以对水环境数据进行空间分析和可视化，帮助我们更好地理解和评估水环境的状况。

4. 水资源管理决策支持水资源管理涉及到众多的决策问题，包括水资源供应方案的选择、水资源治理策略的制定等。

在这方面，Matlab提供了决策支持工具和技术，可以帮助水资源管理者进行决策分析和优化。

通过Matlab，我们可以建立决策模型，包括多目标决策模型、不确定性决策模型等。

MATLAB神经⽹络⼯具箱在河流⽔质预测中的应⽤五⾢⼤学学报（⾃然科学版） JOURNAL OF WUYI UNIVERSITY ( Natural Science Edition) 第23卷第1期2009年 2⽉ V ol.23 No.1Feb. 2009⽂章编号：1006-7302（2009）01-0069-05MATLAB 神经⽹络⼯具箱在河流⽔质预测中的应⽤陈龙1，张新政1，袁从贵1，宋华兵1,2（1. ⼴东⼯业⼤学⾃动化学院，⼴东⼴州 510009；2. 肇庆学院数学系，⼴东肇庆 526061）摘要：根据计算河流⽔质的数学模型，使⽤MATLAB 神经⽹络⼯具箱建⽴了河流⽔质预测系统的神经⽹络，并以长期监测的珠江流域东江⽔质状况为例，对建⽴的⽹络系统进⾏了仿真，结果表明了⽅法的有效性.关键词：神经⽹络；⽔质预测；MATLAB中图分类号：N945.12；TP275 ⽂献标识码：AApplication of MATLAB Neural Network’ Tool-box in River Water Quality PredictionCHEN Long 1, ZHANG Xin-zheng 1, YUAN Cong-gui 1, SONG Hua-bing 1,2(1. Guangdong University of Technology, Guangzhou 510090, China;2. Mathematics Department of Zhaoqing University, Zhaoqing 526061, China)Abstract: A neural network for predicting river water quality is built based on amathematical model for determining river water quality by using the GUI in the MATLABneural networks ’ tool box. Simulation of the network using the data derived fromlong-term monitoring of the water quality of the East River in the Peal River Systemshows the method is effective.Key words: neural networks; water quality prediction; MATLAB城市河流是⼀个开放的系统，其⽔质易受到⾃然和⼈为因素的影响. 从2007年8⽉份全国⽔资源质量概况总体来看，我国⽔体污染以耗氧有机物为主，且污染⼗分严重. 因此对河流⽔质的预测、控制变得极为重要.1 ⽔质预测和神经⽹络1.1 ⽔质预测⽔质预测是指在⼀定范围内，对⼀定时期的⽔质状况进⾏分析，对其未来发展状况进⾏预测，收稿⽇期：2008-09-09基⾦项⽬：国家⾃然科学基⾦资助项⽬（60574052），⼴东省科技计划资助项⽬（2005B33301008），⼴东省⾃然科学基⾦资助项⽬（05001820）作者简介：陈龙（1983— ），男，江西赣州⼈，硕⼠研究⽣，研究⽅向：⼤系统的优化、控制及管理，E-mail ：chenlong_20000@/doc/f0061751ad02de80d4d8404b.html ；张新政，教授，博⼠⽣导师，通信作者，研究⽅向：复杂⼤系统的建模与控制、变结构控制，E-mail:lucy@/doc/f0061751ad02de80d4d8404b.html .五⾢⼤学学报（⾃然科学版） 2009年 70 确定⽔质的状况及其变化的趋势、速度以及达到某⼀变化限度的时间等. 对⽔质进⾏预测可应⽤于防范各类突发事件，包括低概率和⾼风险的化学物质、微⽣物及放射性物质污染事件，污染物的有意排放及⼈为投加等，为政府部门提供决策⽀持，最⼤限度地降低突发事件的影响. ⽔质预测的常见⽅法有线性回归⽅法[1]、时间序列⽅法[2]、灰⾊系统⽅法[3]、神经⽹络⽅法等.1.2 神经⽹络⼈⼯神经⽹络经过多年的发展，在解决各种过程监控的技术问题中取得了很⼤的成功，例如语⾳识别、实时语⾔翻译、矿藏勘探、脑电图和⼼电图的分析，国防⽅⾯的武器操纵、⽬标的跟踪和识别，⼯业⽅⾯的过程控制、智能故障诊断等[4]. 神经⽹络就⽬前的应⽤来说，主要偏重于特征的提取、过程的控制和状态的预测.针对复杂、模糊、⾼度⾮线性河流⽔质的预测、预报问题，如果⽤常规⽅法来处理，要么是⽆从解决，要么是⾮常复杂且耗资巨⼤[5]. ⽽神经⽹络在对信息的加⼯处理过程中均表现出很强的容错能⼒，其在计算处理信息的过程中所表现出的容错性来⾃于其⽹络⾃⾝的结构特点. 神经⽹络的主要优势就在于它的学习性和⾃动调整性，所以⾮常适合处理⾮线性问题. 因⽽将其应⽤于河流⽔质监测预测系统中，前景⾮常⼴阔. 宋华兵等[6]将神经⽹络内嵌到⽔质模型中，构成⼀个具有学习功能的不确定性⽔质模型. 陈建秋等[7]利⽤时滞⼤系统理论分析流域⽔污染的控制，将⼩波神经⽹络应⽤于⽔质预测中.2 计算河流⽔质的数学模型河流⽔质预测依赖于计算河流⽔质的数学模型，QUAL -II 是⼀个具有多种⽤途的河流⽔质模型，它能按照使⽤者的要求，以各种组合⽅式描述各⽔质参数[8]. 模型的基本⽅程：AS x QC x x C EA tAC +=??)()()(，（1）式中C 为河段中某种污染物的浓度，t 为时间，x 为河⽔的流动距离，E 为河流纵向离散系数，A 为断⾯，Q 为流量.QUAL -II 模型假设流量处于稳定状态，即0=??t Q ，0=??t A ，于是式（1）可变成以下形式： ext int )()(S S xA QC x A x C EA t C ++=??，（2）式中int S 为⽔质变量C 的内部源和漏，ext S 为外部源和漏. 当源漏项∑i S 仅为反应衰减项C K 1时，则式（2）可变为：1()()=?+???C EA C QC x K C t A x A x. （3）对于均匀河段，断⾯A 为常量，u 为河段⽔流的平均速度，将uA Q =，=x ut 代⼊式（3）化简可得⽔质模型⽅程：21222??=+??C E C K C t u t . （4）第23卷第1期 71陈龙等：MATLAB 神经⽹络⼯具箱在河流⽔质预测中的应⽤3 MATLAB神经⽹络⼯具箱3.1 MATLAB 神经⽹络⼯具箱的GUI（图形⽤户界⾯）⼯具现有的⽤MATLAB 预测河流⽔质的模型，GUI 的所有功能绝⼤多数都是通过代码编程来实现的，它程序简洁，但不直观；⽽使⽤MATLAB 神经⽹络⼯具箱的GUI ⼯具建⽴⽹络并对⽹络进⾏初始化、训练、仿真和应⽤等各种操作⾮常⽅便，界⾯友好直观，只要运⽤少量神经⽹络的命令函数即可. 神经⽹络⼯具箱的GUI ⼯具主要包括：1）神经⽹络GUI ⼯具主窗⼝；2）神经⽹络的建⽴窗⼝；3）⽹络训练对话框；4）⾃适应参数设置对话框；5）权值显⽰窗⼝. 通过神经⽹络⼯具箱的GUI ⼯具按钮就能很⽅便地打开所建⽴的神经⽹络的结构图进⾏察看，也可以看到⼀个训练过程的偏差曲线变化图.3.2 神经⽹络⼯具箱解决问题的⼀般步骤1）对待解决的问题进⾏分析，根据各种⽹络的特点选⽤合适的⽹络模型；2）建⽴⽹络；3）对⽹络初始化；4）对⽹络进⾏训练；5）对⽹络进⾏仿真检验；6）应⽤⽹络解决问题.4 系统的预测仿真经过长期对珠江流域东江河流⽔质状况的研究，我们获得了⼤量的河流⽔质数据，这⾥采⽤⽔质参数耗氧量（mg/L ）30 d 的数据进⾏研究.4.1 使⽤神经⽹络GUI ⼯具建⽴神经⽹络的输⼊样本和⽬标样本1）在MATLAB 命令窗⼝输⼊nntool ，打开图形⽤户界⾯⼯具主窗⼝，如图1所⽰.2）单击New Data 按钮，打开数据⽣成对话框. 建⽴输⼊样本P ，数据的输⼊和设置如图2所⽰，单击Create 按钮关闭对话框.3）依照上⼀步，输⼊⽬标样本T ，数据类型选Targets. 回到GUI ⼯具的主窗⼝，单击Export 按钮弹出导出对话框，选中变量P 和T ，然后单击Export 按钮，把变量P 和T 导出到⼯作区. 这为仿真⽂件从⼯作空间调⽤导⼊数据做好了准备.图1 GUI ⼯具主窗⼝图2 数据⽣成对话框五⾢⼤学学报（⾃然科学版） 2009年72 4.2 建⽴仿真模型⽂件进⾏预测运⾏MATLAB 软件中的Simulink 仿真环境，在神经⽹络模块库中调⽤神经⽹络预测控制模块NN Predictive Controller ，⽤模块封装技术建⽴河流⽔质数学⽅程模块，连接信号源模块和⽰波器模块后就建⽴了河流⽔质预测仿真⽂件predwq.mdl ，如图3，其中From Workspace 模块中是⽬标样本T 的数据，可以直接从⼯作区导⼊.双击神经⽹络预测控制模块NN Predictive Controller ，弹出如图4的窗⼝，此窗⼝⽤于设计模型预测控制器，输⼊控制器变量空间2N 和u N 、权值参数ρ和控制最优化参数α的值. 然后点击Plant Identification 按钮，打开系统辨识窗⼝，从⼯作区导⼊输⼊样本P ，设置好其它参数后训练⽹络，单击OK 按钮，将训练好的神经⽹络模型导⼊到神经⽹络预测控制模块中，在NN Predictive Controller 窗⼝中单击OK 按钮，将控制器参数导⼊到NN Predictive Controller 模块中.系统模块System Model 是⽤模块封装技术封装的河流⽔质微分⽅程式（4）的仿真模块，如图5所⽰.在predwq Simulink 主窗⼝，仿真时间输⼊100，再单击Start simulation 命令按钮开始仿真. 仿真结束后，双击⽰波器模块就可以查看仿真结果，如图6所⽰. 对仿真结果和⽬标样本的值进⾏⽐较，根据它们的差值绘出预测误差变化曲线，如图7所⽰.图3 predwq.mdl 仿真⽂件图4 神经⽹络预测控制模块窗⼝图5 河流⽔质微分⽅程仿真模块图6 ⽬标和预测结果图陈龙等：MATLAB神经⽹络⼯具箱在河流⽔质预测中的应⽤第23卷第1期73 Array 5 结果与讨论⽐较图6、图7知，本⽂建⽴的⽹络系统对⽔质参数耗氧量的预测图像和⽬标样本基本⼀致. 把仿真预测结果数据和实际⽬标样本数据进⾏⽐较，正、负最⼤误差分别为0.11和－0.06，最⼩误差为0，虽然还有偏差，但误差是在满意的范围之内. 因此，把河流⽔质的数学模型⽤MATLAB神经⽹络进⾏仿真预测，具有较⾼的精度，为河流⽔质预测提供了⽅便的⽅法.图7 预测误差的曲线变化参考⽂献：[1] 宛筝，李晔，汪晓露，等．多元线性回归与灰⾊联合模型在湖泊⽔质预测中的应⽤[J]．江苏环境科技，2006，19(2): 59-61.[2] 吴涛，颜辉武，唐桂刚．三峡库区⽔质数据时间序列分析预测研究[J]．武汉⼤学学报：信息科学版，2006，31(6): 500-507．[3] 焦瑞峰，吴昊，师洋．基于灰⾊关联分析的蒙特卡罗法建⽴⽔库出库⽔质预测模型[J]．环境⼯程，2006，24(4): 63-65.[4] 张铮，杨⽂平. MATLAB程序设计与实例应⽤[M]. 北京：中国铁道出版社，2003.[5] 范⽂飙，陈宇. ⽔源⽔质预警系统研究[J]. ⿊龙江科技信息，2007, 10: 43.[6] 宋华兵，张新政. 内嵌神经⽹络的不确定⽔质模型研究[J]，⽔资源与⽔⼯程学报，2008，19(1): 12-14.[7] 陈建秋，张新政. 基于⼩波神经⽹络的⽔质预测应⽤研究[C]//中国控制与决策学术年会论⽂集，天津：[出版者不详]，2006: 723-725.[8] 雒⽂⽣，宋星原. ⽔环境分析与预测[M]．武汉：武汉⼤学出版社，2004: 201-202.[责任编辑：孙建平]。

Matlab技术在水污染治理中的应用引言：水污染是当今世界面临的严峻环境问题之一。

随着人口的增长和工业的发展，水污染问题变得越来越突出。

在这样的背景下，科学家们不断探索新的方法和技术来解决水污染问题。

Matlab作为一种强大的数值计算工具，广泛应用于各个领域，也在水污染治理中发挥着重要作用。

本文将介绍Matlab在水污染治理中的应用，并讨论其优势和局限性。

水污染模拟与预测：水污染模拟和预测是水污染治理的重要步骤。

通过模拟和预测，我们可以了解污染物在水中的扩散和转移规律，为制定有效的治理措施提供依据。

Matlab提供了丰富的数学建模和仿真工具，可用于建立水污染模型并进行预测。

首先，我们可以利用Matlab中的偏微分方程求解器，如PDEToolbox，来建立水污染传输模型。

该工具箱提供了各种偏微分方程的解法，包括有限差分法、有限元法等。

我们可以根据实际情况选择合适的模型和解法，并通过调整模型参数来模拟不同污染物在水中的扩散与转移过程。

其次，Matlab还提供了强大的数据处理和分析功能，可以帮助我们对水污染数据进行统计分析和趋势预测。

通过对历史数据的分析，我们可以揭示水污染的季节性变化和长期趋势，并利用这些信息来预测未来的水质状况。

此外，Matlab还支持多元回归分析和时间序列分析等高级统计方法，可以更准确地预测水污染的发展趋势。

污染物治理优化：污染物治理优化是水污染治理的关键环节。

通过优化治理策略和措施，我们可以最大限度地减少污染物排放和传输，提高水环境的质量。

Matlab在此方面的应用主要体现在优化算法和决策支持系统方面。

Matlab提供了丰富的优化算法工具箱，如Global Optimization Toolbox和Optimization Toolbox等。

这些工具箱包含了多种求解优化问题的算法，包括线性规划、非线性规划、整数规划等。

我们可以根据实际情况选择合适的算法，并结合水污染治理的具体问题，对治理策略进行优化。

Matlab在水资源管理中的应用指南介绍Matlab是一种强大的数值计算和数据分析软件，被广泛用于各个领域的科学研究和工程实践。

在水资源管理领域，Matlab的应用也非常广泛，能够帮助我们解决各种与水资源相关的问题。

本文将通过几个实例介绍Matlab在水资源管理中的应用，包括水文数据处理、水资源评估和水资源模拟等方面。

水文数据处理在水资源管理中，水文数据是极为重要的信息来源，可用于分析水文过程、评估水资源供需状况等。

Matlab提供了丰富的数据处理函数和工具，能够帮助我们高效地处理水文数据。

首先，我们可以利用Matlab的读取和处理函数，如`importdata`、`csvread`等，方便地读取和解析水文监测站点的数据。

然后，可以使用Matlab中的统计函数，如`mean`、`std`等，对数据进行基本统计分析。

此外，Matlab还提供了绘图函数，如`plot`、`scatter`等，可以快速地绘制水文数据的时间序列图、散点图等，便于我们直观地观察数据的变化趋势和特征。

水资源评估水资源评估是水资源管理中的重要环节，能够帮助我们了解水资源的量、质、分布等特征，为合理利用和保护水资源提供依据。

Matlab提供了多种统计模型和分析工具，可以帮助我们进行水资源评估。

例如，我们可以利用Matlab进行水文频率分析，通过拟合概率分布函数估计不同频率的洪水、枯水等水文事件的发生概率。

Matlab中众多的统计分布函数，如正态分布、指数分布等，可以用于拟合水文数据，并计算各个频率的设计洪水位、枯水位等。

此外，Matlab还提供了可靠性分析功能，可以帮助我们评估水资源供需平衡的风险程度，为水资源管理提供科学支撑。

水资源模拟水资源模拟是研究水资源系统行为和变化规律的重要手段，可以帮助我们预测水资源供需情况、制定合理的水资源调度方案等。

Matlab提供了丰富的数值计算和模拟函数，可以帮助我们构建和求解水资源模型。

例如，我们可以利用Matlab的微分方程求解器，如`ode45`、`ode15s`等，模拟水文过程的动态变化。

Matlab技术在水质监测和环境保护中的应用引言水是生命之源，保护水质对人类的生存和健康至关重要。

随着科技的不断发展，Matlab技术在水质监测和环境保护中的应用日益广泛。

本文将探讨Matlab技术在水质监测、水污染预测与控制以及环境污染监测等方面的应用，展示了其在相关领域中的重要作用。

一、水质监测水质监测是确保水质安全和环境保护的重要环节。

Matlab技术在水质监测中发挥了重要作用。

例如，在传感器数据处理方面，Matlab提供了丰富的数据处理和分析函数，可以对采集到的水质监测数据进行处理和分析，从而判断水质的好坏。

此外，Matlab还可以利用图表和图像处理技术，直观地展示水质检测结果，方便决策者更好地理解和利用这些数据。

二、水污染预测与控制水污染问题是当前全球环境面临的一个重大挑战。

Matlab技术可以在水污染预测与控制方面提供强大的支持。

通过建立数学模型和利用数据分析技术，可以预测水污染的趋势和程度，并采取相应的控制措施。

例如，在河流水污染预测方面，可以利用Matlab建立数值模型，模拟水流和污染物扩散过程，预测河流水质变化，从而采取合理的控制策略。

除了模型建立，Matlab还可以实现优化算法，帮助寻找最佳的污染治理方案。

三、环境污染监测环境污染监测是保护环境和人类健康的关键措施。

Matlab技术在环境污染监测中的应用也具有重要意义。

Matlab可以用于处理和分析从监测设备获取的环境数据，例如空气质量数据、水质监测数据等。

通过利用Matlab的信号处理和图像处理等功能，可以从大量监测数据中提取有用的信息，例如异常值检测和分析等。

此外，Matlab还可以实现数据的可视化展示，帮助决策者更好地理解和分析环境污染情况，并采取及时的应对措施。

四、Matlab技术的未来发展随着科技的不断进步，Matlab技术在水质监测和环境保护领域的应用将越来越广泛。

首先，Matlab在人工智能和机器学习领域有着巨大的潜力。

MATLAB在环境污染治理与模拟优化中的应用实践与技术解析引言：近年来，环境污染问题日趋严重，成为全球关注的焦点。

为了实现可持续发展，各国纷纷加强环境治理和保护。

在此背景下，MATLAB作为一款强大的数学软件工具，广泛应用于环境污染治理和模拟优化领域。

本文将深入探讨MATLAB在环境污染治理与模拟优化中的应用实践与技术解析，以期对环境保护工作提供一些参考与启示。

一、环境污染治理中的MATLAB应用实践1.空气污染治理空气污染是当今世界面临的重大问题之一。

通过模拟与优化方法，可以有效推断和分析不同因素对空气污染的影响，制定相应的防治策略。

MATLAB在空气污染治理中具有很高的应用价值。

例如，利用MATLAB的编程和数据处理功能，可以对大量的空气质量监测数据进行分析和建模。

通过分析结果，可以确定主要的空气污染源和排放物，为治理决策提供科学依据。

2.水体污染治理水体污染是影响人类健康和生态系统的重要因素。

MATLAB在水体污染治理中的应用主要包括水质模拟和水资源管理优化。

通过建立水质模型，可以模拟不同污染源的污染物迁移和转化规律，为制定水质保护和改善措施提供支持。

同时，结合优化算法，可以在满足水资源供需平衡的前提下，最大限度地减少水体污染对环境的影响。

3.土壤污染治理土壤污染对农田生产和生态环境造成严重的影响。

MATLAB在土壤污染治理中的应用主要集中在土壤污染物迁移模拟和污染源定位方面。

通过模拟土壤中污染物的迁移过程，可以预测和评估污染物在土壤中的分布和浓度变化规律，并为污染源的定位提供参考。

同时，结合优化算法，可以制定有效的土壤修复策略，实现土壤污染的持续治理。

二、环境模拟优化中的MATLAB技术解析1.数据处理与分析在环境模拟优化中，大量的观测数据需要进行处理和分析，以获得有效的模拟结果和优化方案。

MATLAB提供了丰富的数据处理和分析函数，可以快速、准确地处理数据，从而为模拟和优化提供支持。

例如，MATLAB中的统计函数可以帮助用户对数据进行常见的统计分析，如均值、方差、相关性等。

流域水环境污染物总量控制技术及运用分析流域水环境污染物总量控制技术是指通过对流域范围内排放的水污染物进行控制，以保护流域水环境质量的一种技术手段。

它的核心思想是通过控制污染物的总排放量，使其不超过流域水环境的承载能力，从而实现流域水环境的可持续发展。

1. 排放源控制：通过对流域内各类污染源的严格管理和控制，限制其排放的污染物总量。

这包括对工业废水、农业面源污染、城市生活污水等进行治理，采取各种措施降低污染物的排放。

2. 污水处理技术：对于排放到水体中的污水，可以通过各种先进的污水处理技术进行净化处理，使污染物达到国家或地方的相应排放标准。

常见的污水处理技术包括生物处理、物理化学处理、高级氧化技术等。

3. 农业面源污染控制：流域内农业活动是引起水体污染的重要原因之一，特别是农药和化肥的使用。

通过推广合理农业生产技术和管理措施，如精准施肥、农药减量使用等，可以降低农业面源污染物的总量。

4. 生态修复与湿地建设：针对流域内已经受到损害的水体，可以通过生态修复手段进行恢复，如河道整治、湿地建设等。

这些措施可以提高流域水环境的自净能力，减少污染物的累积和传递。

5. 综合管理与监控：流域水环境污染物总量控制需要进行全流域的综合管理和监控。

通过建立相关的监测网络，了解流域的水环境状况和污染源分布情况，制定相应的管控措施，并进行监测评估，确保控制效果的实现。

流域水环境污染物总量控制技术的运用可以有效地改善流域水环境质量，保护水资源，促进可持续发展。

在实际应用中，需要充分考虑流域的地域特点、污染源分布情况、经济社会发展水平等因素，制定相应的控制策略。

还需要加强各部门之间的协调合作，形成合力，推动污染物总量控制工作的顺利进行。

还需广泛开展宣传教育工作，提高公众对流域水环境保护的认识和参与度，形成全社会共同参与的良好氛围。

题目：河流污染物总量控制规划第一章总论一、目的和要求环境系统工程是环境工程专业重要主干课程之一。

通过课程设计，使学生进一步巩固和加深课程理论知识，并能结合具体的环境系统问题，进行系统解决方案的优化。

通过课程设计的综合训练，提高学生利用系统工程方法解决实际问题的能力，特别是：1、环境系统工程设计的基本方法、步骤，技术资料的查找与应用；2、环境系统模型的建立过程与建立方法；3、利用计算机编程节能型环境系统模型参数进行求解、模型的灵敏度分析等；4、环境问题解决方案的优化方法；5、综合运用本课程及其有关课程的理论知识解决工程中的实际问题；6、熟悉、贯彻国家环境保护法规及其它有关政策。

二、设计任务题目：某河流污染物排放总量控制规划根据设计原始资料，设计河流城区段水环境的污染物总量控制及污染物消减方案，并编制规划方案说明书。

三、设计内容、步骤和方法1、通过对该河流的自然特征、水文特征以及水质调查分析的基础上，对该河流的污染状况进行评价，确定该河段的主要污染问题及主要污染因子。

2、根据河流的水文特征，建立适宜的环境水质模型，估算模型中的参数，并对模型进行检验。

在此基础上，建立环境容量模型，计算该河流的环境容量、允许排放量，并合理分配到各个污染源。

3、选定某一支流，按照其允许排放量，合理分配到支流的各个污染源，并根据各个污染源的水质、水量情况，优化设计各个污染源污染物的消减工艺。

第二章原始资料一、河流概况沙河是盐河的直流，干流全长30公里，流域面积206平方公里。

一般流量在，本次规划河段长度为19.75公里，是非潮河段；两岸分布的主要污染源有：伟捷毛娟厂，子扬石油化工厂，五万居民的五龙小区和二万居民的蛤蟆塘小区。

老右沟河单位：公里；1.2.3.4.5为五个主要水质监测控制断面第二章污染源现状和水体水质评价1、水质目标按照沙河两岸近期（2015年）环境规划，结合当地技术经济条件，提出不同河段的水质目标组，S9断面水质目标为地表水Ⅲ类，S3断面水质目标为地表水Ⅲ类，S8及S4-3断面水质目标为地表水Ⅳ类，S7及S6断面水质目标为Ⅴ类。

MATLAB环境学课程设计一、课程目标知识目标：1. 掌握MATLAB环境的基本操作，包括数据类型、变量定义、矩阵运算等；2. 理解MATLAB编程的基本语法，如循环、条件语句、函数等；3. 学会使用MATLAB进行数据可视化，包括二维和三维图形的绘制；4. 了解MATLAB在工程领域的应用，如信号处理、控制系统等。

技能目标：1. 能够独立操作MATLAB软件，完成基本的数据分析和处理任务；2. 能够编写简单的MATLAB程序，解决实际问题；3. 能够运用MATLAB进行数据的可视化展示，提高数据分析的效果；4. 能够运用MATLAB解决实际工程问题，具备一定的实践能力。

情感态度价值观目标：1. 培养学生对MATLAB编程的兴趣，激发学习热情；2. 培养学生的团队合作意识，学会在团队中发挥个人优势，共同解决问题；3. 培养学生严谨、细致的科学态度，提高解决问题的能力；4. 增强学生对我国工程技术发展的信心，激发为国家发展贡献力量的意愿。

课程性质：本课程为选修课，适用于高年级学生，旨在提高学生利用MATLAB 软件解决实际工程问题的能力。

学生特点：学生具备一定的数学基础和编程能力，对MATLAB软件有一定了解，但实践操作经验不足。

教学要求：结合学生特点和课程性质，注重理论与实践相结合，强化实践操作，提高学生的实际应用能力。

通过本课程的学习，使学生能够熟练运用MATLAB软件，为未来从事相关领域工作打下坚实基础。

二、教学内容1. MATLAB环境基础：介绍MATLAB软件的安装与界面，学习数据类型、变量定义、矩阵运算等基本操作，以及基本输入输出功能。

教材章节：第一章 MATLAB概述，第二章 MATLAB基础知识。

2. MATLAB编程进阶：讲解MATLAB编程的基本语法，包括循环、条件语句、函数编写与调用等，并通过实例加深理解。

教材章节：第三章 MATLAB编程基础，第四章 程序设计进阶。

3. 数据可视化：学习二维和三维图形的绘制方法，掌握图形的调整与优化，以便更直观地展示数据分析结果。

MATLAB在环境风险评估与污染控制中的应用方法与模型建立1. 前言环境保护成为了当今社会重要的议题之一，如何评估环境风险并进行污染控制成为了当务之急。

MATLAB作为一种强大的计算工具，在环境科学领域具有广泛的应用。

本文将介绍MATLAB在环境风险评估与污染控制中的应用方法和模型建立。

2. 环境风险评估环境风险评估旨在评估特定环境介质（如水体、大气等）的现有或潜在污染对环境和人类健康的风险。

MATLAB可以帮助我们进行环境风险评估模型的建立和风险分析。

首先，我们可以使用MATLAB来进行数据处理和分析，对环境污染物的监测数据进行清洗和整理。

然后，利用统计方法和专业模型，可以建立环境风险评估模型。

MATLAB提供了丰富的统计分析函数和数据处理工具，使得数据分析和模型建立变得更加方便和高效。

此外，MATLAB还可以用于建立环境风险评估模型中的概率分布函数。

概率分布函数是描述环境风险的重要参数，包括系统边界、环境介质和人类暴露等。

利用MATLAB的统计工具箱，我们可以根据监测数据和概率分布函数，进行风险分析和评估，为环境污染控制提供依据。

3. 污染物扩散模型的建立为了有效控制污染物的排放和传输，我们需要建立污染物扩散模型来预测和评估污染物的传播路径和浓度分布。

MATLAB可以用于建立和模拟各种污染物传输和扩散模型。

一种常用的模型是高斯模型，它基于气象条件和源排放特征，通过求解扩散方程来计算污染物的浓度分布。

利用MATLAB的数值计算和优化工具，我们可以对高斯模型进行求解和优化，得到准确的污染物传播路径和浓度分布图。

此外，MATLAB还支持基于数值计算方法的其他污染物扩散模型，如Eulerian 模型、Lagrangian模型等。

这些模型可以更精确地描述气氛中污染物的传输和变化规律，为污染物控制和治理方案的制定提供科学依据。

4. 污染控制策略的优化在制定污染控制策略时，我们往往需要考虑多个因素和约束条件，并寻求最佳的控制方案。

水文预报课程设计(matlab程序)一、教学目标本课程的教学目标是使学生掌握水文预报的基本原理和方法，能够运用MATLAB程序进行水文预报的计算和分析。

具体目标如下：1.知识目标：学生能够理解水文预报的基本概念、原理和方法，掌握MATLAB程序的基本语法和操作。

2.技能目标：学生能够运用MATLAB程序进行水文预报的计算和分析，能够解释和分析预测结果。

3.情感态度价值观目标：学生能够认识到水文预报对于水资源管理和防灾减灾的重要性，培养学生的责任感和使命感。

二、教学内容根据课程目标，本课程的教学内容主要包括以下几个部分：1.水文预报的基本概念和原理：包括水文过程、水文周期、水文预报方法等。

2.MATLAB程序的基本语法和操作：包括变量定义、数据处理、函数调用、程序控制等。

3.水文预报MATLAB程序的设计和实现：包括数据输入输出、模型建立、预测计算、结果分析等。

三、教学方法为了达到课程目标，本课程将采用多种教学方法相结合的方式进行教学：1.讲授法：用于讲解水文预报的基本概念和原理，MATLAB程序的基本语法和操作。

2.案例分析法：通过分析实际案例，使学生更好地理解和应用水文预报的原理和方法。

3.实验法：通过上机实验，使学生掌握MATLAB程序的设计和实现，提高学生的实践能力。

四、教学资源为了支持教学内容和教学方法的实施，本课程将准备以下教学资源：1.教材：《水文预报（matlab程序）》教材，用于学生自学和教师讲解。

2.参考书：提供相关的参考书籍，供学生深入了解水文预报的原理和方法。

3.多媒体资料：制作PPT课件，通过图文并茂的形式，使学生更好地理解水文预报的原理和方法。

4.实验设备：提供计算机实验室，供学生上机实验和练习。

五、教学评估本课程的评估方式包括平时表现、作业和考试三个部分，以全面、客观、公正地评价学生的学习成果。

1.平时表现：通过学生在课堂上的参与度、提问回答、小组讨论等表现进行评估，占总评的20%。

matlab水文预报课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解水文预报的基本概念，掌握利用Matlab进行水文预报的基本原理；2. 学生能掌握Matlab编程基础，运用相关函数和工具箱进行水文数据的处理和分析；3. 学生能掌握建立和优化水文预报模型的方法，并运用模型进行洪水预测。

技能目标：1. 学生能运用Matlab软件收集和整理水文数据，进行数据预处理；2. 学生能编写简单的Matlab程序，实现对水文数据的可视化分析；3. 学生能运用Matlab建立水文预报模型，对实际案例进行模拟和预测。

情感态度价值观目标：1. 学生培养对水文预报的兴趣，增强环保意识和水资源管理观念；2. 学生通过团队协作解决问题，培养合作精神和沟通能力；3. 学生在解决实际问题的过程中，培养勇于探索、积极创新的精神。

课程性质：本课程为应用性实践课程，以Matlab软件为工具，结合水文预报理论，培养学生实际操作和解决问题的能力。

学生特点：学生已具备一定的水文预报知识和Matlab基础，具有较强的学习兴趣和动手能力。

教学要求：教师需引导学生将理论知识与实际应用相结合，注重培养学生的实际操作能力和创新思维，提高学生的水文预报技能。

在教学过程中，关注学生的学习进度和反馈，及时调整教学方法和内容。

通过课程学习，使学生能够独立完成水文预报模型的建立和优化，为实际工作打下坚实基础。

二、教学内容1. 水文预报基本概念：介绍水文预报的定义、意义、方法及在水资源管理中的应用。

教材章节：第一章 水文预报概述2. Matlab软件入门：讲解Matlab软件的基本操作、数据类型、矩阵运算和编程基础。

教材章节：第二章 Matlab基础3. 水文数据处理：学习利用Matlab进行水文数据的收集、预处理、可视化分析等操作。

教材章节：第三章 水文数据处理4. 水文预报模型：介绍常见的水文预报模型及其原理，如ARIMA模型、SVM 模型等。

教材章节：第四章 水文预报模型5. Matlab在水文预报中的应用：讲解如何利用Matlab软件建立和优化水文预报模型。

Matlab技术在环境监测和污染控制中的应用随着社会的进步和经济的发展，环境污染成为了一个严重的社会问题。

为了保护环境和生态系统的可持续发展，科学家和工程师们不断探索各种技术手段，其中包括利用计算机辅助技术进行环境监测和污染控制。

Matlab作为一种强大的科学计算软件，广泛应用于环境科学领域，发挥了重要作用。

首先，Matlab技术在环境监测方面的应用有着显著的优势。

传统的环境监测手段通常需要大量的人力物力，并且往往不能实时获得准确的数据。

而利用Matlab技术，可以进行自动化的数据收集和处理，大大提高了监测的效率和准确性。

例如，可以利用Matlab编程实现自动采集空气中各类空气污染物的数据，并对其进行实时监测和分析。

通过与传感器和监测设备的结合，Matlab可以实时地绘制出不同污染物浓度的时空分布图，为环境管理者和科学研究人员提供重要的参考依据。

其次，Matlab在污染控制方面的应用也不容忽视。

污染治理需要进行复杂的模型建立和仿真实验。

而Matlab作为一种强大的数学工具，可以方便地进行模型的建立和仿真。

例如，在污染源的排放控制方面，可以利用Matlab进行控制策略的优化和参数的调节。

通过建立相应的数学模型并利用Matlab的优化算法，可以实现最优的控制策略，减少排放量，降低污染物浓度，提高治理效果。

除此之外，Matlab还可以结合人工智能和机器学习的方法，从大量的数据中提取有用的信息，进一步优化污染控制策略，提高治理效果。

此外，Matlab技术在环境科学研究中也有广泛的应用。

环境科学研究需要处理大量的数据，并进行数据分析和建模。

Matlab提供了丰富的数据处理函数和统计工具，可以方便地实现对数据的整理和分析。

例如，可以利用Matlab对地表水、大气成分、土壤和植被等大量数据进行统计分析，揭示不同环境要素之间的相互关系和影响机制。

此外，Matlab还可以通过建立数学模型，模拟和预测不同的环境变化情景，并为环境规划和政策制定提供科学依据。

河流水污染物总量控制管理系统分析与设计
河流水污染物总量控制管理系统分析与设计
以汾河治理为例,建立一个河流水污染物总量控制与排污许可证管理的信息系统.使用ACCESS数据库,挂载于数据源ODBC,采用Browse/Server网络体系结构应用模式,设计了汾河水污染物总量控制及排污许可证管理系统的总体功能、用户类型、数据库结构和实现方法.
作者：郭丕斌陈红陈建斌范爱强GUO Pi-bin CHEN Hong CHEN Jian-bin FAN Ai-qiang 作者单位：郭丕斌,GUO Pi-bin(中北大学,经济管理系,山西,太原,030051)
陈红,陈建斌,范爱强,CHEN Hong,CHEN Jian-bin,FAN Ai-qiang(天津大学,管理学院,天津,300072)
刊名：华北工学院学报ISTIC PKU英文刊名：JOURNAL OF NORTH CHINA INSTITUTE OF TECHNOLOGY 年，卷(期)：2005 26(1) 分类号：X192 关键词：水污染总量控制管理信息系统系统分析。

在Matlab中进行环境监测和自动化控制随着科技的快速发展，环境监测和自动化控制在我们的生活中变得越来越重要。

在这个信息爆炸的时代，我们可以通过各种工具和技术来实现这些目标。

而其中一个非常重要的工具就是Matlab。

Matlab是一种强大的数值计算和数据分析工具，它提供了丰富的函数和工具箱，可以用于解决各种科学和工程问题。

在环境监测和自动化控制方面，Matlab可以帮助我们采集、录制和分析大量的数据，并根据这些数据来进行控制和决策。

首先，我们来看看如何在Matlab中进行环境监测。

在现代社会中，环境污染成为了一个严重的问题。

为了保护我们的环境和人类的健康，我们需要对环境进行实时监测和分析。

在Matlab中，我们可以利用其强大的数据处理和绘图功能，来对环境数据进行分析和可视化。

首先，我们需要采集环境数据。

可以通过各种传感器来测量环境中的各种参数，如温度、湿度、光照等。

这些传感器通常会将数据传输到计算机或控制器中。

在Matlab中，我们可以编写相应的程序来接收和处理这些数据。

利用Matlab的串口通信功能，我们可以与传感器进行数据交互，获取并存储环境数据。

接下来，我们需要对这些数据进行分析和可视化。

Matlab提供了许多用于数据处理和分析的函数和工具箱，如统计工具箱、信号处理工具箱等。

我们可以利用这些工具完成各种环境数据的分析任务，如时序数据的平滑、滤波、傅里叶变换等。

同时，Matlab还提供了强大的绘图功能，我们可以将处理后的数据绘制成图表，更直观地展示环境数据的变化趋势和特征。

这样，我们就可以对环境状况有一个全面的了解，及时发现并解决问题。

除了环境监测，Matlab还可以用于自动化控制。

自动化控制是实现工业生产和工艺过程的自动化的关键技术之一。

在Matlab中，我们可以利用其强大的数值计算和建模能力，来设计和分析各种控制系统，并实现自动化控制。

首先，我们需要根据所需的控制系统的要求，建立数学模型。

MATLAB在环境污染监测与预测模型中的应用与研究进展近年来，随着全球经济的快速发展和城市化进程的加速，环境污染问题日益严峻。

环境监测与预测模型的研究成为解决环境污染问题的关键。

而在这一领域，MATLAB作为一种强大的数学建模与仿真工具，正得到越来越广泛的应用。

一、环境污染监测建模对于环境污染监测建模来说，精确的数学模型是必不可少的。

而MATLAB提供了丰富的数值计算和数据处理函数，能够帮助研究人员构建准确有效的模型。

首先，MATLAB可以对监测数据进行预处理。

环境污染数据通常具有大量的噪声和异常值，需要进行去噪和异常值处理。

MATLAB提供了多种函数和工具箱，例如小波变换、滤波器设计和异常值检测等，可以帮助研究人员处理这些问题。

其次，MATLAB拥有强大的统计分析功能，可以对环境污染数据进行分析和建模。

研究人员可以利用MATLAB中的统计分析工具箱，对数据进行描述性统计、假设检验、相关分析等，从而深入了解数据分布和相关性，并为建立监测模型提供依据。

最后，MATLAB还提供了丰富的数据可视化工具。

通过可视化，研究人员可以更直观地观察数据的特征，发现数据中的规律和趋势。

同时，利用MATLAB中的绘图函数，可以将数据以图表的形式展示出来，为监测模型的结果解释提供更直观的依据。

二、环境污染预测模型随着环境污染的严重程度逐渐加剧，环境污染预测模型成为了解决环境问题的重要手段。

MATLAB在环境污染预测模型的构建和优化方面具有独特的优势。

首先，《MATLAB在环境污染预测建模中的应用研究》(Application research of MATLAB in environmental pollution forecasting modeling)一文介绍了利用MATLAB 构建环境污染预测模型的研究案例。

该研究通过采集大量的环境污染数据，利用MATLAB中的机器学习工具箱，构建了基于神经网络的环境污染预测模型。