智能流域管理研究（簡體書）

本書是國家水體污染控制與治理科技重大專項（2008ZX07102-001）的研究成果，是關於智能流域管理（IWM）這一全新領域的研究專著。本書緊密結合我國水環境領域的重大國家戰略需求以及最新國際研究前沿，在總結和識別流域問題現狀及流域管理決策需求的基礎上，基於仿生學原理並類比人的思維特徵和決策過程，提出了智能流域管理的概念、模型體系，並開展了案例研究；主要的模型框架包括：智能流域管理的因果關聯及輸入-輸出響應、流域污染物輸移過程與模擬、水質-水生態響應過程與模擬、模型參數估值及不確定性分析、流域智慧型決策之線性規劃模型、模擬-優化模型、流域智慧型決策之適應性演化模型以及流域信息集成等。這是當前我國水污染關注的重點，對我國的水環境管理、湖泊富營養化控制等迫切需要解決的重大環境問題，都具有重要的實用價值和指導意義。本書中的創新性成果主要有：首次提出智能流域管理的概念；引進並自主開發了包括水質響應模擬模型、模型參數估值及不確定性分析方法、規劃優化模型、不確定性模擬-優化模型以及適應性決策模型等在內的智能流域管理模型，為開展智能流域管理提供了綜合性的定量方法；引導了流域學科研究的國內外發展方向，且開發的模型具有開放性，已在我國多個流域推廣使用。

前言
第1章 緒論
1.1 流域管理的科學問題與決策需求
1.1.1 研究背景
1.1.2 科學問題
1.1.3 決策需求
1.1.4 研究目的
1.2 流域模擬與決策模型研究進展
1.2.1 流域模擬模型研究進展
1.2.2 流域決策模型研究進展
1.3 智能流域管理
1.3.1 概念緣由
1.3.2 概念界定
1.3.3 關鍵問題
1.3.4 模型框架
1.3.5 討論：IWM的生命周期

大腦篇——因果關系之機理表達
第2章 智能流域管理的因果關聯及輸入一輸出響應
2.1 智能流域管理決策的因果關聯與響應模擬
2.1.1 因果關聯的概念及必要性
2.1.2 因果關聯網絡構建與響應模擬
2.2 案例研究：云南程海外流域調水工程的水質一水生態響應
2.2.1 研究背景
2.2.2 程海富營養化機制的神經網絡模擬及響應情景分析
2.2.3 程海水位調控的水質一水生態響應預測
2.3 本章小結
第3章 流域層面的因果關聯定量表達——流域污染物輸移模擬
3.1 流域層面的因果關聯界定
3.1.1 流域水循環及關聯因素
3.1.2 流域碳循環及關聯因素
3.1.3 流域營養物質輸移及關聯因素
3.2 流域污染物輸移過程與模擬
3.2.1 流域污染物輸移過程
3.2.2 流域污染物輸移模擬
3.3 流域污染物輸移常用模型
3.3.1 模型概覽
3.3.2 HSPF模型
3.3.3 LSPC模型
3.3.4 SWAT模型
3.4 案例：美國Maumelle湖流域非點源模擬研究
3.4.1 流域背景
3.4.2 HSPF流域模型
3.4.3 HSPF模型模擬結果與分析
3.5 本章小結
第4章 水體層面的因果關聯定量表達——水質一水生態響應模擬
4.1 水體層面的因果關聯界定與響應過程
4.1.1 水動力一水質過程
4.1.2 水質一水生態響應過程
4.1.3 水體層面的因果關聯網絡構建
4.2 水動力一水質一水生態響應模擬
4.2.1 模擬模型概述
4.2.2 常用模型：EFDC
4.2.3 常用模型：CE-QUAL-W2模型
4.2.4 常用模型：WASP
4.3 案例（I）：淺水湖泊生態系統對人類干擾脆弱性的數值模擬研究
4.3.1 湖泊生態系統的干擾脆弱性
4.3.2 異龍湖水質一水生態模擬模型構建
4.3.3 模擬結果與情景分析
4.3.4 主要結論
4.4 案例（Ⅱ）：基于三維水質一水動力模型的滇池富營養化
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智慧篇——優化之決策
感官篇——流域信息的獲取、集成與反饋
參考文獻
附錄

1.智能流域管理模型類別
依據智能流域管理的步驟與目的，智能流域管理的模型可主要分為2個層次：?流域因果關聯及輸入-輸出響應模型；?流域管理的智慧型優化決策模型。第一個層次中主要包括了流域污染物輸移模型、水質水動力學模型及其集成模型；第二個層次主要包括了管理對策的優化模型以及流域尺度上的環境經濟優化模型，其中尤以前者為主。具體而言，污染物輸移模型是水質目標管理的基礎，通過采用機理或者統計模型模擬污染物的產生及在流域的輸移過程，從而為建立水質-水生態響應模型提供基礎的污染物輸入；水質-水動力學模型是在耦合三維水動力學模型的基礎上，模擬特征污染物和生態因子（如TN、TP和Chla）在水體中的交互作用及遷移、衰減、擴散和底質的釋放過程，它是預測水環境變化及實施流域污染物總量分配的前提；管理對策的優化模型依托于流域污染物輸移模型和水質一水動力學模型，通過建立耦合的模擬一優化模型，實現在滿足強制性約束條件（如水環境容量）前提下的最優管理目標（如最小污染治理和管理投資）。
上述的模型在不同的流域內得到了廣泛的應用，但鑒于流域系統的復雜性和可獲取歷史監測數據的局限性，綜合的多模型集成應用并不常見；在模型的應用中，對模型結果的解譯、信息與數據的量化與綜合、不確定性、風險以及在模型結果輸出與後續實施評估基礎上的適應性調整等方面，均存在不足；模型僅為實際流域系統的一種簡化，它無法反映流域系統的全部，也無法服務于流域管理的全部目標，在建模、結果解譯、決策應用、評估調整等一系列步驟中，均需依照智能流域管理對智能因子關聯與互動的強調，充分將建模者與決策者的思路和預期的目標與模型緊密結合，也即將人的智能與模型的功能相融合，以充分發揮模型對流域管理的最佳決策輔助。為此，在本書提出的智能流域管理框架內，也將主要討論為解決上文提到的關鍵問題的幾類重要的模型，并輔以案例分析。
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