Page 52 - 2025年第56卷第2期

报（中英文），２０２３，２１（１）：１０ － ２２．
［１８］ 白玉川，黄本胜．河网非恒定流数值模拟的研究进展［Ｊ］．水利学报，２０００（１２）：４３ － ４７．
［１９］ ＥＬＩＲＮ，ＷＩＧＧＥＲＴＪＭ，ＣＯＮＴＲＡＣＴＯＲＤＮ．Ｒｅｖｅｒｓｅｆｌｏｗｒｏｕｔｉｎｇｂｙｔｈｅｉｍｐｌｉｃｉｔｍｅｔｈｏｄ［Ｊ］．ＷａｔｅｒＲｅｓｏｕｒｃｅｓ
Ｒｅｓｅａｒｃｈ，１９７４，１０（３），５９７ － ６００．
［２０］ 王家彪，赵建世，雷晓辉，等．基于旋转 ｘ － ｔ平面的河渠水流反向演算［Ｊ］．清华大学学报（自然科学版），
２０２０，６０（１０）：８５５ － ８６３．
［２１］ 曹若馨，张可欣，曾维华，等．基于 ＢＰ神经网络的水环境承载力预警研究—以北运河为例［Ｊ］．环境科学
学报，２０２１，４１（５）：２００５ － ２０１７．
［２２］ 朱振国，田松禄．基于权值变化的 ＢＰ神经网络自适应学习率改进研究 ［Ｊ］．计算机系统应用，２０１８，２７
（７）：２０５ － ２１０．
［２３］ 程伟平，廖锡健，陈一帆，等．基于逆向概率密度函数的污染云团空间重构［Ｊ］．四川大学学报（工程科学
版），２０１２，４４（４）：３２ － ３８．
［２４］ 王家彪，雷晓辉，廖卫，等．基于 耦 合 概 率 密 度 方 法 的 河 渠 突 发 水 污 染 溯 源 ［Ｊ］．水 利 学 报，２０１５，４６
（１１）：１２８０ － １２８９．
［２５］ 胡鹏，崔小红，周祖昊，等．流域水文模型中河道断面概化的原理和方法［Ｊ］．水文，２０１０，３０（５）：３８ －
４１ ，７９．

Ｍｅｔｈｏｄｏｌｏｇｙｆｏｒｉｄｅｎｔｉｆｙｉｎｇｔｈｅｓｏｕｒｃｅｏｆｓｕｄｄｅｎｗａｔｅｒｐｏｌｌｕｔｉｏｎｉｎ
ｔｙｐｉｃａｌｌｏｏｐｅｄｒｉｖｅｒｎｅｔｗｏｒｋ

１
３
１
２
１
２
ＷＡＮＧＪｉａｂｉａｏ，ＺＨＡＯＴｏｎｇｔｉｅｇａｎｇ，ＣＡＩＳｉｙｕ，ＺＨＡＯＪｉａｎｓｈｉ，ＣＨＥＮＸｉａｏｈｏｎｇ，ＷＡＮＧＨａｏ
（１．ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｉｖｉｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＳｕｎＹａｔ － ＳｅｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｚｈｕｈａｉ ５１９０８２，Ｃｈｉｎａ；
２．ＣｈｉｎａＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＷａｔｅｒＲｅｓｏｕｒｃｅｓａｎｄＨｙｄｒｏｐｏｗｅｒＲｅｓｅａｒｃｈ，Ｂｅｉｊｉｎｇ １０００３８，Ｃｈｉｎａ；
３．ＴｓｉｎｇｈｕａＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ １０００８４，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｗｉｔｈｔｈｅｒａｐｉｄｕｒｂａｎｉｚａｔｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓ，ｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍ ｏｆｓｕｄｄｅｎｗａｔｅｒｐｏｌｌｕｔｉｏｎｉｎＣｈｉｎａｉｓｂｅｃｏｍｉｎｇｉｎ
ｃｒｅａｓｉｎｇｌｙｐｒｏｍｉｎｅｎｔ．Ａｆｔｅｒｐｏｌｌｕｔｉｏｎｏｃｃｕｒｓ，ｔｈｅｐｒｉｍａｒｙｔａｓｋｉｓｔｏｉｄｅｎｔｉｆｙｔｈｅｓｏｕｒｃｅｏｆｐｏｌｌｕｔｉｏｎｆｏｒｅｍｅｒｇｅｎｃｙ
ｄｉｓｐｏｓａｌ．Ｎｏｗａｄａｙｓ，ｔｈｅｒｅａｒｅｍａｎｙｓｔｕｄｉｅｓｏｎｔｈｅｓｕｄｄｅｎｗａｔｅｒｐｏｌｌｕｔｉｏｎｓｏｕｒｃｅｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ，ｂｕｔｔｈｅｙａｒｅｇｅｎ
ｅｒａｌｌｙｎｏｔａｐｐｌｉｃａｂｌｅｔｏｔｈｅｌｏｏｐｅｄｒｉｖｅｒｎｅｔｗｏｒｋｃａｓｅｓ．Ｔｈｅｒｅａｓｏｎｆｏｒｔｈｉｓｉｓｓｕｅｉｓｔｈａｔｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍ ｏｆｉｄｅｎｔｉｆｙｉｎｇ
ｐｏｌｌｕｔｉｏｎｓｏｕｒｃｅｉｎａｌｏｏｐｅｄｒｉｖｅｒｎｅｔｗｏｒｋｉｓｓｅｖｅｒｅｌｙｉｌｌ － ｐｏｓｅｄ ，ｉｎｖｏｌｖｉｎｇｃｏｍｐｌｅｘｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎｓａｎｄｂｅｉｎｇｒａｔｈｅｒｄｉｆ
ｆｉｃｕｌｔｔｏｓｏｌｖｅ．Ｔｈｅｒｅｆｏｒｅ，ｔｈｉｓｒｅｓｅａｒｃｈｐｒｏｐｏｓｅｓａｃｒｅａｔｉｖｅｍｅｔｈｏｄｆｏｒｉｄｅｎｔｉｆｙｉｎｇｔｈｅｓｏｕｒｃｅｏｆｓｕｄｄｅｎｗａｔｅｒｐｏｌｌｕ
ｔｉｏｎｉｎａｌｏｏｐｅｄｒｉｖｅｒｎｅｔｗｏｒｋ，ｗｈｉｃｈｉｎｃｌｕｄｅｓ：（１）ｔｈｅｔａｓｋｏｆｉｄｅｎｔｉｆｙｉｎｇｐｏｌｌｕｔｉｏｎｓｏｕｒｃｅｉｓｄｉｖｉｄｅｄｉｎｔｏｔｗｏ
ｓｔｅｐｓ：ｔｈｅｆｉｒｓｔｓｔｅｐｉｎｖｏｌｖｅｓｉｄｅｎｔｉｆｙｉｎｇｔｈｅｒｉｖｅｒｗｉｔｈａｐｏｌｌｕｔｉｏｎｓｏｕｒｃｅ，ａｎｄｔｈｅｓｅｃｏｎｄｓｔｅｐｉｎｖｏｌｖｅｓｉｄｅｎｔｉｆｙｉｎｇ
ｄｅｔａｉｌｅｄｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎａｂｏｕｔｔｈｅｐｏｌｌｕｔｉｏｎ ；（２）ａｔｔｈｅｆｉｒｓｔｓｔｅｐ，ｔｈｅＢＰｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｕｓｅｄｔｏｃａｌｃｕｌａｔｅ
ｔｈｅｓｐｅｃｉｆｉｃｒｉｖｅｒｗｈｅｒｅａｐｏｌｌｕｔｉｏｎｓｏｕｒｃｅｉｓｌｏｃａｔｅｄ ，ａｎｄｔｈｅｆｌｏｗａｎｄｗａｔｅｒｑｕａｌｉｔｙｍｏｄｅｌｓａｒｅｆｕｒｔｈｅｒｕｓｅｄｔｏｃａｌ
ｃｕｌａｔｅｔｈｅｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｏｆｐｏｌｌｕｔａｎｔｓａｔｔｈｅｏｕｔｌｅｔｏｆｔｈｅｉｄｅｎｔｉｆｉｅｄｒｉｖｅｒｗｈｅｎｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎｓａｒｅｎｏｔａｖａｉｌａｂｌｅｉｎｔｈｉｓ
ｒｉｖｅｒ ；（３）ａｔｔｈｅｓｅｃｏｎｄｓｔｅｐ，ａｆｔｅｒｔｈｅｒｉｖｅｒｉｄｅｎｔｉｆｉｅｄ，ｔｈｅｄｅｔａｉｌｅｄｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｏｆｐｏｌｌｕｔｉｏｎｓｏｕｒｃｅｉｎｃｌｕｄｉｎｇｔｈｅ
ｒｅｌｅａｓｅｐｏｓｉｔｉｏｎ ，ｔｈｅｒｅｌｅａｓｅｔｉｍｅ，ａｎｄｔｈｅｒｅｌｅａｓｅｍａｓｓ，ｃａｎｂｅｆｕｒｔｈｅｒｅｓｔｉｍａｔｅｄｕｓｉｎｇｔｈｅｂａｃｋｗａｒｄｌｏｃａｔｉｏｎ
ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｄｅｎｓｉｔｙｍｅｔｈｏｄ ；（４）ｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｍｅｔｈｏｄｈａｓｂｅｅｎａｐｐｌｉｅｄｔｏａｔｙｐｉｃａｌｌｏｏｐｅｄｒｉｖｅｒｎｅｔｗｏｒｋｃａｓｅ，ａｎｄ
ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｉｓｍｅｔｈｏｄｃａｎｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｉｄｅｎｔｉｆｙｔｈｅｓｏｕｒｃｅｏｆｓｕｄｄｅｎｗａｔｅｒｐｏｌｌｕｔｉｏｎｆｒｏｍａｌｏｏｐｅｄｒｉｖｅｒｎｅｔ
ｗｏｒｋ．Ｔｈｉｓｒｅｓｅａｒｃｈａｃｈｉｅｖｅｍｅｎｔｃａｎｓｅｒｖｅｆｏｒｔｈｅｅｍｅｒｇｅｎｃｙｒｅｓｐｏｎｓｅ，ｒｅｓｐｏｎｓｉｂｉｌｉｔｙｍａｎａｇｅｍｅｎｔ，ａｎｄｐｒｅ － ｅ
ｍｅｒｇｅｎｃｙｐｌａｎｎｉｎｇｏｆｓｕｄｄｅｎｗａｔｅｒｐｏｌｌｕｔｉｏｎｉｎｔｈｅｒｉｖｅｒｎｅｔｗｏｒｋａｒｅａｓ ，ｗｉｔｈｇｒｅａｔｐｒａｃｔｉｃａｌｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅａｎｄｂｒｏａｄ
ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｐｒｏｓｐｅｃｔｓ．
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｌｏｏｐｅｄｒｉｖｅｒｎｅｔｗｏｒｋ； ｐｏｌｌｕｔｉｏｎ ｓｏｕｒｃｅｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ； ｉｎｖｅｒｓｅｐｒｏｂｌｅｍ； ｓｕｄｄｅｎ ｗａｔｅｒｐｏｌｌｕｔｉｏｎ；
ｍｅｃｈａｎｉｓｍ － ｄａｔａ

（责任编辑：耿庆斋）

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