基于非线性响应函数和蒙特卡洛模拟的滇池流域污染负荷削减情景分(2)

TN 响应的蒙特卡罗模拟（1）低不确定性水平

4

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10期邹锐等：基于非线性响应函数和蒙特卡洛模拟的滇池流域污染负荷削减情景分析

在低不确定性水平下，分析了水质无法达到设定的3个目标情景（Ⅲ类、Ⅳ类和Ⅴ类）的风险，图2a显示了蒙特卡罗模拟的TN浓度的累积分布函数（CDF）．结果显示，当流域负荷削减54%时，在1500次重复抽样中，TN浓度超过2．0mg·L－1的Ⅴ类水质标准的可能性很小，仅为8%．因此，在低不确定性水平下，54%的流域负荷削减率对于TN达到Ⅴ类水质标准较为安全．

同样，蒙特卡罗模拟的结果显示，66%的流域负荷削减率对于TN达到Ⅳ类水质标准不太安全，因为只有35%的机率满足1．5mg·L－1的TNⅣ类标准，大部分情况下TN浓度都高于该值（图2a）．为进一步评估不确定性对决策的影响，在此增加了另外的1个情景，将削减率由66%提高到68%．图2a的结果显示，2%的削减率提高可大幅提升水质达标的几率，达到约90%；说明在此情况下，在水污染控制方面稍微多一点的投资就可大大提高水质达标的可能性．对于Ⅲ类水质目标，图2a的结果显示有约98%的机率可以满足这一要求，因此是非常安全的．（2）高不确定性水平

在高不确定性水平下，也分别分析了Ⅲ类、Ⅳ类和Ⅴ类3个目标情景下水质不达标的风险．图2b 的结果显示，随着不确定性参数水平的增加，Ⅲ类和Ⅴ类水质目标超标的风险增加；当污染负荷分别削减54%和80%时，滇池TN达到Ⅴ类和Ⅲ类标准的几率分别下降到70%和80%．但值得注意的是，在高不确定性水平下，实现Ⅳ类水质目标的可能性稍有增长，从35%增加至40%．为进一步分析不确定性水平对情景实现安全性的影响，在高不确定性水平下，再次将Ⅳ类情景的污染负荷削减从66%增加至68%．如图2b所示，68%的污染负荷削减率下，有72%的机率可以达到Ⅳ类标准，显著高于污染负荷削减率为66%的情况．对比高、低不确定性的结果可知，低不确定性水平下实现Ⅳ类情景的可能性更高．对比3个水质目标水平的情景分析结果可知，Ⅳ类水质情景的决策风险对不确定水平有着与其他2个目标情景截然不同的响应．鉴于响应关系的不确定性和复杂性，对于任何一个特定的污染负荷削减情景，单独的不确定性分析是必要的，因为不能根据别的情景分析结论得到一般规律，然后直接套用在该情景上

．

图22种不确定性水平下TN达到3个水质标准情景的累积分布函数

Fig．2Cumulative distribution function of TN for the three classes compliance scenarios under two uncertainty levels

3．2TP响应的蒙特卡罗模拟

（1）低不确定性水平

对TP的分析与TN相同，为达到Ⅲ类、Ⅳ类和Ⅴ类3个目标情景的蒙特卡罗模拟结果见图3a．对于Ⅴ类水质目标情景，有100%的概率满足TP0．2 mg·L－1的水质标准，说明即使考虑模型分析的不确定性，实现该水质目标也是毫无疑问的．对于Ⅳ类情景，有约50%的机率水质目标可以得到满足，说明在考虑不确定性的情况下，该情景的水质目标超标风险处于中等水平．同样地，68%的削减率可以有81%的机率满足Ⅳ类标准，该结果与TN的不确定性分析结果一致，说明对于Ⅳ类情景来说，稍微增加污染物负荷削减投资可以显著提高决策的安全性，降低水质超标的风险，因此在实际决策中建议以68%削减率而不是66%为准．此外，当削减率是80%时，可以有61%的机率满足TP的Ⅲ类水质标准，这也说明这是个中等程度安全的情景．在此情景下，该削减方案对Ⅲ类水质标准超标的风险也是不容忽视的．

（2）高不确定性水平

在高不确定性水平下，TP响应的蒙特卡罗模拟分析结果见图3b．对于Ⅴ类水质情景而言，统计结果表明，有99%的概率满足0．2mg·L－1的水质标准，说明即使考虑了较高的不确定性影响，这个情景仍然是非常安全的．对于Ⅳ类情景而言，蒙特卡罗模拟结果说明有约50%的机率可以满足水质标

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环境科学学报31卷

准，意味着这是中等程度的安全．对比上述低不确定性水平的分析结果可见，在不同的不确定性水平下，该情景的水质超标风险是几乎相同的．二者的最大不同体现在高水平不确定水平下的TP 具有更高的浓度峰值．为了分析削减率的稍微增加是否会显著提高决策的安全性，将原情景改变为负荷率削减68%的情景；结果表明，削减率额外增加2%，可

以有约69%的机率满足Ⅳ类水质标准，

这比原情景50%的实现机率要显著升高．但也应该注意到，由此增加的机率并不如在低不确定性水平分析时增加

的多

．

图32种不确定性水平下TP 达到3个水质标准情景的累积分布函数

Fig．3

Cumulative distribution function of TP for the three classes compliance scenarios under two uncertainty levels

当污染物负荷削减率为80%时，可以有59%的机率实现Ⅲ类水质，说明此情景是中等安全的，因此存在的风险也是不容忽视的．值得注意的是，在

两个不确定性水平下，

Ⅲ类水质情景的安全性是相似的，说明此情景的决策安全性对模型中不确定性

水平的变化不敏感．此外，本研究对TP 的Ⅲ类水质情景做了额外的分析，

看是否稍微大于80%的削减率可以使决策安全性显著提高．图4的结果说明，当污染物负荷削减率为82%时，可有62%的机率实现水质达标，这仅比原来情景值59%稍高一点，这说明在这个削减率水平下，削减率的进一步小幅度增加并不会大幅度地降低水质超标的风险．显然，对实际决策而言，实施方案应该以80%而不是82%削减为准

．

图4高不确定性水平下改变负荷削减率后TP 达到Ⅲ类水质标准的累积分布函数

Fig．4

Cumulative distribution function of TP for modified Class Ⅲcompliance scenario under high uncertainty level

3．3Chla 响应的蒙特卡罗模拟（1）低不确定性水平

在低不确定性水平下，

Chla 响应的蒙特卡罗模拟结果如图5a 所示．在Ⅴ类水质目标情景下（54%的削减率），

Chla 的浓度变化是74 81μg ·L －1，Chla 有70%的机率低于78μg ·L －1；随着污染物负荷削减率的增加（Ⅳ类情景），Chla 的浓度显著下降，浓度变化范围是57 66μg ·L －1

；污染物负荷进一步削减到80%（Ⅲ类情景）时，

Chla 的浓度变化范围是33 43μg ·L －1

．很明显，就不确定性而言，模型结果显示，

Chla 的浓度对于流域污染物负荷削减具有明显的响应．但如Ⅲ类情景所示，即使流域污染物负荷削减80%，年均Chla 浓度仍可以达到33 43μg ·L －1，这仍是相当高的浓度，在其它物理条

件存在的情况下，滇池仍会有蓝藻水华发生的可能性．

（2）高不确定性水平

在高不确定性水平下进行了相似的分析，如图5b 所示，在Ⅴ类水质情景下，Chla 的浓度变化是70 84μg ·L －1，变化范围稍大于低不确定性水平下的

范围．对应70%机率的是79μg

·L －1，这个结果与低不确定性水平下的Chla 浓度值很接近．随着污染物

负荷削减率的进一步增加（Ⅳ类情景），

Chla 的浓度显著下降，浓度变化范围是52 70μg ·L －1

．污染物

负荷进一步削减至80%（Ⅲ类情景），

Chla 浓度的变化范围是27 47μg ·L －1

．显然，就不确定性而言，Chla 浓度确实对流域污染物负荷削减做出了响应．

但如Ⅲ类情景结果所示，即便是流域负荷削减80%，年均Chla 的浓度仍可以达到27 47μg

·L －1，有近似70%的机率浓度高于35μg ·L －1，这仍是相当高的浓度，由此，在有利的物理条件下，滇池仍有

很高风险发生蓝藻水华．

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10期邹锐等：

基于非线性响应函数和蒙特卡洛模拟的滇池流域污染负荷削减情景分析

图52种不确定性水平下不同负荷削减率后Chla 浓度响应的累积分布函数

Fig．5

Cumulative distribution function of Chlorophyll-a for the three classes compliance scenarios under two uncertainty levels

4结论（Conclusions ）

本文分2种不确定性水平，对滇池外海水质达

标的3个情景进行了模拟分析：①当流域污染物负

荷削减54%时，滇池水质可达到Ⅴ类标准；②当削减66%时水质可达到Ⅳ类标准；③当削减80%时水质可达到Ⅲ类标准．

（1）在低不确定性水平下，蒙特卡罗模拟的结果显示：在情景①中，

TN 和TP 均有较高机率（分别为92%和100%）满足Ⅴ类标准，

Chla 的浓度变化为74 81μg

·L －1

，该项决策的安全性较高；情景②中，

TN 和TP 满足Ⅳ类标准的机率较低（分别是35%和近50%），Chla 浓度的变化范围是57 66μg ·L －1，但稍提高削减率，即达到68%时，可显著提高TN 和TP 满足Ⅳ类标准的机率（分别是近90%和81%），从而使决策更加安全；情景③中，TN 和TP 满足Ⅲ类标准的机率分别是98%和61%，

Chla 浓度的变化范围是33 43μg ·L －1，该项决策对于实现

TN 水质目标的安全性较高、TP 目标中等程度安全；对于Chla 来说，即使流域污染负荷削减80%，年均Chla 仍可达到33 43μg ·L －1，这仍是相当高的浓度，在其它物理条件存在的情况下，滇池仍会有蓝藻水华发生．

（2）在高不确定性水平下，模型结果显示：在情

景①中，

TN 和TP 均有较高机率（分别为70%和99%）满足Ⅴ类标准，Chla 的浓度变化是70 84μg ·L －1，该项决策的安全性也较高；情景②中，TN 和TP 满足Ⅳ类标准的机率较低（分别是40%和近50%），Chla 的浓度变化范围是52 70μg ·L －1，同样提高削减率至68%时，可显著提高TN 和TP 满足Ⅳ类标准的机率（分别是72%和近69%），从而使决策更加安全；情景③中，

TN 和TP 满足Ⅲ类标准的机率分别是80%和59%，

Chla 的浓度变化范围是33 43μg ·L －1，且增大削减率也无助于实现TP 目

标安全程度的提高；对于Chla 来说，即使流域污染物负荷削减80%，年均Chla 浓度仍可以达到27 47μg ·L －1，滇池蓝藻水华爆发的风险依然很高．

责任作者简介：刘永（1980—），男，研究员、博士生导师，主要从事流域科学以及环境规划与管理等方面的研究．

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