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滇池流域营养物综合减排策略及风险决策研究

滇池流域营养物综合减排策略及风险决策研究

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图文详情
  • ISBN:9787030591302
  • 装帧:暂无
  • 册数:暂无
  • 重量:暂无
  • 开本:24cm
  • 页数:229页
  • 出版时间:2018-12-01
  • 条形码:9787030591302 ; 978-7-03-059130-2

内容简介

面对我国大部分湖泊污染物负荷远超环境容量、湖泊生态系统退化严重的现实挑战,如何基于流域尺度采取有效的污染综合控制措施,运用适当的方法量化流域管理决策中的不确定性,以降低管理风险,是目前我国水环境管理领域亟待解决的问题。《滇池流域营养物综合减排策略及风险决策研究》以滇池流域为例,梳理“源头—途径—末端”污染物全过程多级削减技术体系,建立“结构减排—工程减排—管理减排—生态减排”四位一体污染物综合减排框架,基于不确定性风险决策理论,构建风险显性区间线性规划和精炼风险显性区间规划两类风险决策模型,并在目标-约束风险曲线的基础上提出交互式风险决策方法,从而降低决策风险,提高管理效率。

目录

目录
前言
第1章 绪论 1
1.1 研究背景、意义与目的 1
1.1.1 研究背景 1
1.1.2 研究意义 4
1.1.3 研究目的 5
1.2 国内外研究进展及存在问题与发展趋势 6
1.2.1 研究进展(Ⅰ)—流域综合管理 6
1.2.2 研究进展(Ⅱ)—富营养化控制 11
1.2.3 研究进展(Ⅲ)—不确定性优化模型 17
1.2.4 存在问题与发展趋势 24
1.3 主要研究对象、内容与技术路线 26
1.3.1 研究对象与内容 26
1.3.2 技术路线 28
第2章 理论基础与技术方法框架 30
2.1 主要概念及问题界定 30
2.1.1 关键概念辨析 30
2.1.2 主要问题界定 33
2.2 理论基础及技术方法框架概述 34
2.2.1 理论基础 34
2.2.2 技术方法框架 35
2.2.3 理论与技术方法相互关系 35
2.3 流域综合管理理论与方法 36
2.3.1 流域综合管理理论基础 36
2.3.2 流域综合管理评价方法 38
2.3.3 流域公众参与方法 42
2.3.4 实施反馈及动态调控 43
2.4 流域营养物质集成减排技术 44
2.4.1 污染物多级削减技术 44
iv 滇池流域营养物综合减排策略及风险决策研究
2.4.2 控源减排主要技术 45
2.4.3 截污治污主要技术 47
2.4.4 生态修复技术 50
2.4.5 结构-工程-管理-生态集成减排框架 52
2.5 不确定性风险决策方法 55
2.5.1 流域不确定性优化模型 55
2.5.2 区间线性规划模型 56
2.5.3 风险显性区间线性规划模型 58
2.5.4 精炼风险显性区间规划模型 62
2.5.5 交互式风险决策方法 67
2.6 小结 69
第3章 滇池流域营养物综合减排方案 71
3.1 研究区域概况 71
3.1.1 自然环境 71
3.1.2 社会经济系统 73
3.1.3 水环境系统 73
3.1.4 流域污染控制分区 73
3.2 综合评价与减排目标 76
3.2.1 水质现状及历史趋势 78
3.2.2 问题识别与诊断 81
3.2.3 流域社会经济发展情景 87
3.2.4 规划目标与指标 89
3.2.5 营养物容量核算 91
3.3 营养物总量控制方案 93
3.3.1 总量分配原则 93
3.3.2 流域-子流域总量控制方案 94
3.3.3 子流域-污染源总量控制方案 101
3.3.4 规划年总量控制目标 109
3.4 营养物质综合减排方案设计 112
3.4.1 减排框架体系 113
3.4.2 典型子流域综合减排方案设计 114
3.4.3 全流域营养物控制综合方案 133
3.4.4 综合减排规划方案实施调控 142
3.5 小结 146
第4章 滇池流域营养物减排系统风险决策 148
4.1 减排系统风险识别 148
4.1.1 不确定性来源 148
4.1.2 目标函数不确定性 150
4.1.3 约束条件不确定性 151
4.2 减排体系风险决策模型及求解 152
4.2.1 优化目标及区间数取值 152
4.2.2 区间规划模型构建 153
4.2.3 模型求解 160
4.2.4 模型结果 162
4.3 减排风险决策分析 174
4.3.1 风险关系曲线 174
4.3.2 不同模型方法结果对比 176
4.3.3 交互式风险决策过程 179
4.3.4 风险关系曲线的决策意义 183
4.4 小结 184
第5章 总结 186
5.1 研究结论 186
5.2 主要创新点 190
5.3 研究展望 191
参考文献 193
附录 模型求解程序 212
附录1:ILP 模型 212
附录2:REILP 模型 219
附录3:Refined REILP 模型 224
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