Page 51 - 2025年第56卷第2期

出了一种适用于该区域的突发水污染溯源新方法。研究主要结论包括：（１）将河网溯源分解为 “河
网” 和 “河道” 两级开展，利用 ＢＰ神经网络算法计算了河网中污染源所在的具体河道，然后由逆向
位置概率密度方法计算出了污染物具体的排放位置、排放时间和排放总量；（ ２）将所提出的方法应用
于案例分析，结果表明，基于 ＢＰ神经网络的河网级溯源可准确找出污染源所在河道，基于逆向位置
概率密度方法的河道级溯源可实现污染物排放位置、时间和总量计算精度都在 １０％以内；（３）当污染
源所在河道无监测站点或因监测故障等原因获取不到有效浓度数据时，可通过水流水质模型推算河道
出口处浓度以进行河道级溯源分析，亦可得到较为可靠的污染源具体参数信息；（４）此外，模型仅适
用于单点源排放的污染事件，方法存在一定的局限性。在实践中，为进一步提升模型溯源精度和可靠
度，需适当增加或优化河网中监测站点的布设。
综上，本研究提出的溯源方法可应用于环状河网区突发性水污染工程实践，支撑该区域突发水污
染的快速追踪溯源和高效应急处置。研究成果对于改善河网区水环境治理现状具有重大应用价值。

参 考 文 献：

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