文档介绍：太湖流域水质的预测与防治策略摘要本文在参考一些数据和环境资料的基础上用“移动平均数预测法”对太湖流域的水质情况进行了详尽的分析研究,且对前几个周的水质情况给出了适当的预测,让大家更加深刻地认识到目前太湖流域严峻的环境问题。对于问题一,我们根据“移动平均数预测法”预测岀第1—6周时间内断面7斜路港河(苏-浙省界)的主要监测项目(PH、DO、CO%、NH3-N)的具体数值及水质类别;然后我们根据各组数据拟合得到各监测项目的变化曲线;最后我们用线性加权对各个监测项目加权,最后我们画出断面7的水质变化曲线;各表及曲线图见附件二。对于问题二,我们根据移动平均数预测法利用第16-10周的数据推测出第9周各断面的各监测项目的数值;同理用16—8周的数据可以得到第7周的水质状况表;各表见附件三。对于问题三,与问题二的方法一样我们可以预测出第18、20周的水质预测项目数据,再根据《地表水环境质量标准》得到其水质状况表见附件四,最后我们对预测精确度进行了灵皱度分析,分析知道耳为68%、2»为95%o关键字:移动平均数预测法拟合线性加权预测精确度一、?,其以平原为主,占总面积的4/6,水面占1/6,其余为丘陵和山地。三面滨江临海,西部自北而南分别以茅山山脉、界岭和天目山与秦淮河、水阳江、钱塘江流域为界。地形特点为周边高、中间低。中间为平原、洼地,包括太湖及湖东中小湖群、湖西沈鬲湖及南部杭嘉湖平原,西部为天目山、茅山及山麓丘陵。北、东、南三边受长江口及杭州湾泥沙淤积的影响,形成沿江及沿海高地,整个地形呈碟状。,预警或预报重大(流域性)水质污染事故,需要对水质进行实时连续监测和远程监控。为此,从1999年9月开始至2003年12月,国家环保总局在松花江、辽河、海河、黄河、淮河、长江、珠江、太湖、巢湖、滇池等流域建设了82个水质自动监测站。监测项目为五参数(水温、pH、DO、TB及EC)、高镭酸盐指数、氨氮和TOC八项指标。附表一所给的数据是太湖流域7个断面2005年第1周至第16周的具体数据。—6周断面7:斜路港河(苏-浙省界),由于某种原因未获得数据,请根据有关数据推测该断时间内断面7的水质变化曲线;因数据处理过程中的失误,将第7周、第9周的数据遗失,试通过数学知识模拟该时间段的数据;根据所给数据预测2005年第18周、第20周的断面水质状况。二、问题分析问题一,要得到水质变化曲线就要知道1—6周断面7的主要监测项目的数据。我们运用移动平均数预测法来推测岀各主要监测项目的数据。将各个监测项目所得的数据拟合,得到拟合曲线;再用线性加权得到各个监测项目的权重,我们可以画出断面7的水质变化曲线。问题二,分析附表一给出的第16-10周的水质状况表中各断面的PH的数据,用移动平均数预测法推测出第9周各断而PH的数值;同理可得到各断面DO、CO%、册3-"的数值;进而得到第9周的水质状况表。运用同样的方法我们可以推测出第7周各断面的PH、DO、CO%、NH3-N的数值,从而得到第7周的水质状况表。问题三,在问题二的基础上用同样的方法可以预测岀第18、20周的水质状况。三、模型假设1、题中所给的数据是正确的2、水质变化没有明显的季节性四、符号约定1、兀•:时间序列的观察量(心1,2,…,/,…)2、 xz:在周期t内预测的吋间序列值3、 N:观察的次数4、勺:兀的预测值误差5、 MAD:所有弓的平均绝对值6、预测误差的标准差五、/+1的预测周期。在移动平均法中筋二最后N次观察的平均值二兀,也,兀心…兀一如的平均值,其中N是指定的参数。我们取N二3,针对前6周的数据预测各个断面各主要监测项目的变化状况。现在对断面1江苏无锡沙渚的监测项目PH的前6个月的数据移动平均分析:在第16-14周中,我们还没有观察到3个月的数据,所以当N=3时,我们无法计算出这3个月的移动平均指标预测。++=\++=,++\2,l3=(N二3)注意我们的预测从一个周期到下一周期的“移动”,用最近观察的数据代替“最老”的平均观察数据。N的选择我们应当如何选择N,使预测误差最小,即如何计算移动平均数的周期数量?为了更好的说