出版時間:2012-4 出版社:中國環(huán)境科學(xué)出版社 作者:施瓦茨 頁數(shù):226 字?jǐn)?shù):300000
內(nèi)容概要
SPARROW(基于空間的流域?qū)傩曰貧w模型)是一項(xiàng)可以將流域內(nèi)各監(jiān)測站點(diǎn)水質(zhì)數(shù)據(jù)與流域空間屬性特征關(guān)聯(lián)起來的模型技術(shù),它的核心是由一組非線性回歸方程構(gòu)成,這個回歸方程描述了污染物通過河網(wǎng)從點(diǎn)源及非點(diǎn)源最終向河流進(jìn)行的非保守型輸移。模型被用來預(yù)測污染物負(fù)荷、濃度甚至是流量,并曾被用于評價控制著大空間尺度上污染傳輸?shù)挠嘘P(guān)重點(diǎn)污染源和流域特性的兩種假設(shè)。
施瓦茨等編寫的《SPARROW地表水質(zhì)模型(理論方法與應(yīng)用指南)》提供了SPARROW模型技術(shù)的用戶指南并展示了指導(dǎo)用戶建立和應(yīng)用SPARROW基礎(chǔ)功能的計算機(jī)軟件。報告介紹了SPARROW軟件操作的詳細(xì)步驟,包括數(shù)據(jù)輸入,安裝要求,指導(dǎo)、校準(zhǔn)規(guī)范和SPARROW模型的基礎(chǔ)應(yīng)用,描述了模型的輸出結(jié)果以及解釋說明。報告適合于有興趣使用現(xiàn)有模型結(jié)果及開發(fā)應(yīng)用新的SPARROW模型的研究人員和水資源管理者。
《SPARROW地表水質(zhì)模型(理論方法與應(yīng)用指南)》包括兩個部分,第一部分展示了SPARROW模型的理論和實(shí)踐介紹,包括模型目標(biāo)、概念及框架的討論,同時第一部分還包含了目前常用模型的背景說明、參數(shù)估計方法、模型的適用性評價并生成水質(zhì)預(yù)測及不確定性分析。第二部分展示了模型的用戶指南,包括軟件架構(gòu)討論、模型輸入以及模型輸出文件、圖形、地圖等的詳細(xì)內(nèi)容。
作者簡介
作者:(美國)施瓦茨(G.E.Schwarz) (美國)A.B.Hoos (美國)R.B.Alexander (美國)R.A.Smith 譯者:吳文俊 蔣洪強(qiáng) 張靜 盧亞靈
書籍目錄
第1章 SPARROW地表水質(zhì)模型理論及實(shí)踐介紹
1.1 模型介紹
1.2 模型概念
1.2.1 模型目標(biāo)
1.2.2 質(zhì)量守恒方法
1.2.3 模型時空范疇
1.2.4 模型的準(zhǔn)確性與復(fù)雜度
1.2.5 與其他流域模型的比較
1.3 模型基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)
1.3.1 監(jiān)測站點(diǎn)負(fù)荷估算
1.3.2 河流網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋵W(xué)
1.3.3 流域污染源和解釋變量
1.4 模型規(guī)范
1.4.1 模型方程和術(shù)語詳述
1.4.2 污染物來源
1.4.3 景觀變量
1.4.4 河流傳輸
1.4.5 水庫/湖泊傳輸
1.4.6 區(qū)域模型系數(shù)和內(nèi)嵌式模型設(shè)計
1.5 模型估計
1.5.1 非線性估計指導(dǎo)原則
1.5.2 估計值的近似特征(高級)
1.5.3 其余問題——系數(shù)偏差和不確定性
1.5.4 模型參數(shù)的評價
1.5.5 模型誤差評價
1.5.6 模型性能和擬合方法
1.5.7 非嵌套檢驗(yàn)(高級)
1.6 模型預(yù)測
1.6.1 預(yù)測方程
1.6.2 參數(shù)預(yù)測
1.6.3 基于Bootstrapping法校正預(yù)測量偏差(高級)
1.6.4 基于Bootstrapping預(yù)測的標(biāo)準(zhǔn)誤差(高級)
1.6.5 基于Bootstrapping預(yù)測的區(qū)間(高級)
1.6.6 討論
1.6.7 傳遞到目標(biāo)河段的負(fù)荷分配
1.7 總結(jié)
第2章 SPARROW地表水質(zhì)模型用戶指南
2.1 總體說明
2.2 系統(tǒng)需求
2.3 軟件的獲取與安裝
2.4 輸入/輸出結(jié)構(gòu)
2.5 用于Windows環(huán)境的SAS軟件概覽
2.5.1 基本工作區(qū)
2.5.2 活動窗口及菜單
2.5.3 打開SAS程序文件
2.5.4 查看SAS數(shù)據(jù)文件
2.5.5 SAS資源管理器窗口操作說明
2.6 模型輸入
2.6.1 數(shù)據(jù)文件
2.6.2 地理信息系統(tǒng)(GIS)底圖(可選項(xiàng))
2.6.3 控制文件
2.7 模型執(zhí)行
2.8 模型輸出
2.8.1 估算結(jié)果輸出
2.8.2 預(yù)測輸出
2.8.3 其他文件輸出
2.8.4 GIS地圖(可選項(xiàng))
2.9 常見的執(zhí)行錯誤和診斷測試
2.9.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備過程錯誤
2.9.2 估算過程執(zhí)行錯誤
2.9.3 預(yù)測執(zhí)行錯誤
參考文獻(xiàn)
譯后記
章節(jié)摘錄
版權(quán)頁: 插圖: 相反,溶解性的組分如氮、硫酸鹽和總?cè)芙庑怨绦挝?,它們對流量改變呈現(xiàn)出較小的變化,因而通常能夠更精確地估算出它們的負(fù)荷。通過執(zhí)行一項(xiàng)SPARROW加權(quán)計算,可以得出SPARROW模型中不同站點(diǎn)間年負(fù)荷量估算精度的差別(見第1.5.2節(jié))。然而,正如在第1.3.1節(jié)中所指出的,我們推薦用戶在高級的SPARROW模型中合理過濾監(jiān)測點(diǎn)數(shù)據(jù),從而排除掉那些觀測量少且測量值不合理的站點(diǎn),例如那些監(jiān)測流量范圍不具代表性的站點(diǎn),以及模型與測量數(shù)據(jù)適用性較差的站點(diǎn)(如,估算的均方根誤差高)。 在國家及區(qū)域模型研究的經(jīng)驗(yàn)基礎(chǔ)上,我們建議:河流負(fù)荷、污染源數(shù)據(jù)及流域?qū)傩詳?shù)據(jù)的記錄時長要求至少在2年以上(至少24~30個觀測值),并且即使記錄中可能包括一些斷點(diǎn),也仍需要將長期連續(xù)(如每天的)的流量監(jiān)測值包括進(jìn)來,這其中流域?qū)傩詳?shù)據(jù)對污染物遷移量的影響至少在一個數(shù)量級以上。在隨后的第1.3.1節(jié)附加建議中討論了有關(guān)于用監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行長期負(fù)荷估算的可接受性。 監(jiān)測點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)需要由20個以上的監(jiān)測點(diǎn)位組成,而為了滿足這一要求,SPARROW模型用戶可能需要考慮擴(kuò)大研究區(qū)域的范圍(如,模型中流域范圍),從而增加監(jiān)測點(diǎn)的數(shù)量,并且也盡可能地去拓展模型水質(zhì)濃度和模型解釋因子的可變化性。如果模型用戶使用的是來自國家及地方政府收集的河流水質(zhì)監(jiān)測歷史數(shù)據(jù),那么可能更容易增加監(jiān)測點(diǎn)的數(shù)量(如,美國地質(zhì)勘探局國家水質(zhì)信息系統(tǒng)(NwIS)或美國環(huán)境保護(hù)局存儲及補(bǔ)償系統(tǒng)(STORET))。將研究區(qū)域進(jìn)行擴(kuò)展從而包括鄰近的流域,有可能為模型提供更廣闊范圍的流域情況,這將很好地支撐模型參數(shù)估計。對那些隨時間改變而在空間上發(fā)生了適度變化的模型污染源或流域?qū)傩?,如大氣氮沉降或降雨量,特別需要擴(kuò)大研究區(qū)域的范圍。 如果擴(kuò)大研究區(qū)域范圍并不可行的話,可采用一個替代方法,將一個小范圍模型嵌入到一個已知的區(qū)域或國家模型中去,這樣的區(qū)域或國家模型則具備更多的監(jiān)測站點(diǎn),并在流域?qū)傩陨暇哂懈嘧兞?。在?.4.6節(jié)中對這一方法進(jìn)行了詳述,將小研究區(qū)域的流域?qū)傩院捅O(jiān)測數(shù)據(jù),與更大范圍內(nèi)已有研究中類似數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)起來,從而形成一個混合模型,該模型包括了從大區(qū)域的數(shù)據(jù)中估算得到的模型系數(shù),并對其進(jìn)行一系列“校準(zhǔn)”,之所以需要進(jìn)行校準(zhǔn)是因?yàn)獒槍υ禂?shù)應(yīng)用小區(qū)域數(shù)據(jù)會顯示出統(tǒng)計顯著性差異。
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《SPARROW地表水質(zhì)模型:理論方法與應(yīng)用指南》提供了SPARROW模型技術(shù)的用戶指南并展示了指導(dǎo)用戶建立和應(yīng)用SPARROW基礎(chǔ)功能的計算機(jī)軟件。報告介紹了SPARROW軟件操作的詳細(xì)步驟,包括數(shù)據(jù)輸入,安裝要求,指導(dǎo)、校準(zhǔn)規(guī)范和SPARROW模型的基礎(chǔ)應(yīng)用,描述了模型的輸出結(jié)果以及解釋說明。報告適合于有興趣使用現(xiàn)有模型結(jié)果及開發(fā)應(yīng)用新的SPARROW模型的研究人員和水資源管理者。
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