基于灰色系統的COD排放量預測方法
來源：http://www.tymozhou.com/ 作者：余氯檢測儀 時間：2018-08-04
目前，我國水資源問題日趨嚴重，中國水資源現狀是總量比較豐富，但分布不均且人均占有量低;旱澇災害頻繁，水資源供需不平衡;水資源利用率不高，污染比較嚴重。COD 作為表征水質污染程度的重要指標，所以COD排放量一直被人們所重視。國家《“十二五”節能減排綜合性工作方案》中明確提出：到“十二五”末，全國的化學需氧量(COD)要比 2010年下降8%。因此，本文通過清河、凡河流域的基礎數據，對“十二五”末的COD排放量進行模擬預測，并根據預測的結果提出相應的解決措施。
1 研究背景與方法
1.1 研究背景
COD排放量包括工業COD和生活COD2部分，根據2005～2010年《鐵嶺市環境狀況公報》數據分析，近些年來在鐵嶺社會經濟不斷發展的情況下，COD排放量得到很好的控制。在“十一五”期間對重點排污企業經行關停并轉整治，COD排放總量從2007年起得到明顯的改善，工業及生活的COD排放量均有下降，全市通過工程治理、結構調整和監督管理3大措施，COD排放量實現“十一五”期間下降16.3%，2項減排指標均完成“十一五”減排任務。
1.2 方法的選擇
對清河、凡河流域COD排放量的預測是環境績效評估和管理工作的基礎。流域COD減排量的預測，是根據歷史數據，采用適合的預測方法根據時間推斷出變化規律，由于各個方法的基礎理論的不同，預測方法可以分為5類：數理統計預測法、灰色系統理論預測法、神經網絡模型預測法、水質模擬模型預測和混沌理論預測5種方法。表1從理論基礎、適用條件、對數據資料的要求以及方法應用的難易程度4個方面對5類COD排放量預測方法進行綜合分析比較。
每種預測方法都有其自身的優點和不足，建立清河、凡河流域COD排放量預測模型時必須考慮年COD排放量和待預測的歷史數據的特點、預測目的和預測期的長短，結合每年清河、凡河流域COD排放量的變化規律，篩選出適合該流域的預測方法。
清河、凡河流域的COD排放量系統就是一種灰色系統，它有已知信息部分，如2005～2010年的COD排放量，更有未知信息部分，如未來“十二五”期間2011～2015年的COD排放量。即使歷史的及未來的許多因素、變量，如經濟、人口、污染源排放情況及污水處理廠建設情況等也是未知的或未確定的。于是在本文引入灰色系統常用的灰色GM(1，1)模型來對清河、凡河流域的十二五期間COD排放量進行預測。
1.3 基于灰色系統的COD排放量預測方法
1.3.1 灰色系統理論
“灰色理論”是以“部分信息已知，部分信息未知”的“小樣本”、“少信息”的系統為研究對象，通過對已有信息的分析、建模以及控制和優化，從中提取有價值的信息，以完成對系統運行演化及行為規律的準確描述并實施有效的監控。該方法還采取了從總體到部分再由部分到整體的思路，能夠把宏觀和微觀結合起來，并從不同角度、不同方位來深入研究問題，有利于挖掘不確定系統的內在規律。GM(1，1)灰色系統理論認為：灰色性極其具有廣泛性，系統的隨機性和模糊性是灰色性的2個不同方面的性質，因此灰色系統理論能應用于各個領域的研究。
1.3.2 灰色系統理論研究的基本方法
系統分析法有，如方差分析法、回歸分析法、主成分分析法等。其中，回歸分析法是應用比較多的。
GM(1，1)灰色模型是系統分析法理論中提出的一種新的預測模擬方法，也叫系統灰關聯度法。是通過對各個指標因素間的發展趨勢的差異后相似程度進行分析，最終求得各指標因素間的關聯性。灰關模型是分析發展態勢，對樣本的熟練要求較少，而且計算量較小，不會出現灰關聯度定量結果與定性分析不一致的情況。灰色理論將隨機變量當作一定范圍內變化的灰量，將隨機過程當作是在一定時間及空間區域變化的灰色過程。
1.3.3 GM(1，1)灰色預測模型概述及建立
目前應用灰色模型進行預測時，最常用的是GM(1，1)模型。GM(1，1)灰色預測模型實際上是一種對單因素趨勢進行推斷的一種預測方法。以微分方程的形式表達出來，所揭示的是隨時間變化的COD排放量的連續過程。其基本思路是直接在歷史數據中尋找統計規律和概率分布規律的統計方法。
從數學的角度上看灰色預測的解，相當于冪級數疊加，其中包含了一般線性回歸和冪級數回歸內容，故灰色預測模型要比一般的線性回歸預測模型準確，將非線性回顧和指數曲線之間擬合，也較確定性時間序列預測技術優秀。但是此模型在進行預測時也存在一些不足之處，用這種模型進行預測的結果，精度較高的只有最近幾年的數據，越往后面幾年預測發展，結果的誤差就越大，該模型的預測意義就不存在了，其不適合于長期的數據預測。對此，在實際建模過程中，對此模型進行了改進，對該模型的預測結果進行殘差修正，并且結合殘差序列的周期性分析來修正模型， 從而將改模型的預測的精確度大大提高。
選用灰色預測模型預測2011～2015年COD排放量，那么以對COD排放量的預測，建立了預測模型。
1.3.3.1 原始數列
3 結語
應用GM(1，1)模型對2005～2010年“十一五”期間清河、凡河流域COD排放總量數據進行趨勢分析以檢驗方法的準確性，得到的檢驗結果誤差均在允許范圍內，而后又對清河、凡河流域2011～2015年“十二五”期間COD排放總量進行了定量預測，根據預測結果可知，至2015年清河流域COD排放總量6014.7t，凡河流域COD排放總量436.72t，從預測出來的減排趨勢結果來看，COD減排量超額完成國家綱要中提出的在“十二五”期間COD排放總量削減8%的目標。 參考文獻
[1] 張利平，夏軍，胡志芳.中國水資源狀況與水資源安全問題分析[J].長江流域資源與環境，2009，18(02)：116-120.
[2] Cammara A S，Randall CW.The model[J].Journal of Environmental Engineering，ASCE，1984，110 (05)：993.
[3] Thomann R V.The further"Golden Age"of predictive models for surface water quality and ecosystem management[J].Journal of Environmental Engineering，1998，124(03)：94-103.
[4] 徐祥發.評價指標相關性消除的方法研究田[J].系統工程理論與實踐，2002，22(11)：1-5.
[5] 李亮，吳瑞明.消除評價指標相關性的權值計算方法田[J].系統管理學報，2009，18(02)：221-225.
[6] 李艷雙，曾珍香，張閩，等.主成分分析法在多指標綜合評價方法中的應用[J].河北工業大學學報，1999，1(28)：94-97.
[7] 吳殿廷，李東方.層次分析法的不足及其改進的途徑.[J].北京師范大學學報，2001，40(02)：264-268.
[8] 嚴麗坤.相關系數與偏相關系數在相關分析中的應用[J].云南財貿學院學報，2003，19(03)：78-80.
[9] 薛薇統計分析與SPSS的應用[M].北京：中國人民大學出版社，2008：266.
[10] P.Vieira，H.Alegre，M.j.Rosa，etal.Drinking water treatment plant assessment through performance indicators[J].Water Science&Technology：Water Supply-WSTWS，2008：245-253.
[11] P.Vieira，C.Silva，M.J.Rosa，et al.A PI system for drinking water treatment plants?Cframework and case study application[J].Performance Assessment of Urban Infrastructure Services.2008：389-402.
[12] 靳燕，陳大興，辛亮.寧夏總量減排與環境質量改善的相關性分析[J].環境監控與預警，2011，3(06)：33-37.
[13] 張妍，楊志峰，何孟常，等.基于信息熵的城市生態系統演化分析田[J].環境科學學報，2005，25(08)：1127-1134.
[14] 黃定軒.基于客觀信息熵的多因素權重分配方法[J].系統工程理論方法應用，2003，12(04)：321-324.
[15] 李睿.天津市水污染物總量分配方法研究[D].天津：天津大學碩士學位論文，2007.
[16] 方棟，高翔霞.邯鄲市排放總量控制研究 [J].環境科學，1994，15(04)：14-18.
作者簡介：謝軼(1982-)，女，碩士。研究方向：從事水環境質量綜合分析研究。
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