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金属矿山重金属水体污染评价与预测

作　者: 杨庆明
导　师: 饶运章
学　校: 江西理工大学
专　业: 采矿工程
关键词: 重金属污染未确知盲数综合指数评价时间序列分析
分类号: X52
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要

矿产资源开发引起的重金属污染是人们在资源利用过程中的主要环境问题之一。随着矿产资源的开采开发速度和规模日趋增大,矿山开采引起的环境污染日趋严重,尤其是金属矿山开发所致的水体重金属污染和酸性废水污染,对周边环境产生不可估量的作用。为了寻找到合适的方法工具对金属矿山重金属水体污染进行科学评价和合理预测,本文以某铜矿为例,在收集矿山环境监测数据和实地采样分析的基础上,综合运用矿业工程、环境工程、系统工程和统计学知识,利用盲数理论和时间序列分析对课题进行了系统的科学研究。文章探讨了重金属污染对环境和人体的严重危害,综述了国内外水体污染评价和预测的方法以及研究进展,并选择了合适的评价方法和预测方式。分析研究了地表水和河流水环境系统的不确定性的特点,确定水环境系统问题属于未确知性问题。探讨了未确知数在解决未确知问题领域的独特优势,并最终确定盲数理论为本文水体污染评价的最佳数学工具。结合盲数理论,建立了水体重金属污染综合指数评价的盲数模型。根据该铜矿的周边环境和纳污河流的功能,研究选取了恰当的单项污染指数与综合污染指数评价等级划分标准,并构造了重金属污染物浓度的盲数表达式。根据综合指数评价盲数模型和污染物浓度盲数表达式,进行了盲数运算,得出了重金属单项污染指数和各采样点综合污染指数,并进行了污染等级划分。研究结果表明:矿区河流水中铜、铅、锌、镉、铁、镍的污染等级分别为极差、较差、较差、极差、极差、极差,污染程度比较严重,污染严重程度顺序为:铁(Fe)>镉(Cd)>铜(Cu)>镍(Ni)>锌(Zn)>铅(Pb)。各采样点中除“饮用水1”和“对照1”监测点为良好外,“回水”监测点为较差,污染较轻,其余各监测点水质均为极差。综合来看,矿区河流水体重金属污染已经相当严重,必须加强防治。以该铜矿区河流的历史重金属污染浓度为基础,建立了自回归移动平均综合模型(ARIMA)。根据Akaike信息准则,结合平稳后的序列自相关函数图和偏自相关函数图,得出模型ARIMA(2,1,1),然后对监测点“外排2”的铜元素2008年1月至6月的浓度进行了预测,并对预测结果进行了检验。经与实测值对比发现,预测误差值均在5%以内。因此,应用该模型对本课题进行研究预测是合理可行的。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-9
第一章绪论  9-16
  1.1 课题来源及研究背景  9-10
    1.1.1 课题来源  9
    1.1.2 重金属  9-10
    1.1.3 重金属污染  10
  1.2 课题研究的目标和意义  10-11
    1.2.1 课题研究的预期目标  10-11
    1.2.2 课题研究的意义  11
  1.3 国内外研究现状  11-14
    1.3.1 水体污染评价研究  11-13
    1.3.2 水体污染预测研究  13-14
  1.4 课题研究的主要内容  14
  1.5 课题研究的技术路线  14-16
第二章研究区概况、开采沿革及环境管理  16-26
  2.1 概述  16
  2.2 矿区地质矿产特征及自然经济状况  16-20
    2.2.1 矿区地质及水文地质  16-18
    2.2.2 矿床及矿体特征  18-19
    2.2.3 自然经济状况  19-20
  2.3 开采沿革及现状  20-21
  2.4 现有工程主要污染源、污染物治理及排放情况  21-23
    2.4.1 现有工程主要污染源与排污情况  21-22
    2.4.2 目前存在的环境问题  22-23
  2.5 矿山扩能环境影响简要分析  23
  2.6 环境管理及监测  23-26
    2.6.1 环境管理机构设置与监测机构  23-24
    2.6.2 水环境监测及数据来源  24-26
第三章基于盲数理论的重金属水体污染分析与评价  26-56
  3.1 盲数基础  26-30
    3.1.1 信息及未确知信息  26-27
    3.1.2 未确知有理数  27-28
    3.1.3 未确知有理数的运算  28-30
  3.2 盲数的定义及基本原理  30-32
    3.2.1 盲数  30
    3.2.2 盲数运算法则  30-32
  3.3 水环境系统的不确定性  32-33
  3.4 矿区河流水质的盲数评价  33-55
    3.4.1 综合指数评价法  33
    3.4.2 污染物浓度的盲数  33-34
    3.4.3 水体污染综合指数评价的盲数模型  34
    3.4.4 评价标准研究  34-36
    3.4.5 污染物浓度的盲数构造  36-52
    3.4.6 矿区重金属水体污染综合指数评价  52-55
  3.5 本章小结  55-56
第四章基于时间序列分析的重金属水体污染预测  56-68
  4.1 时间序列分析预测基本理论及模型  56-58
    4.1.1 时间序列的定义  56
    4.1.2 指数平滑模型  56-57
    4.1.3 自回归模型  57
    4.1.4 自回归移动平均综合模型  57-58
  4.2 时间序列分析  58-67
    4.2.1 分析对象数据文件的建立  58
    4.2.2 数据文件的平稳性检验及预处理  58-63
    4.2.3 目标数据的有效分析及模型构建  63-65
    4.2.4 模型的检验与预测  65-67
  4.3 本章小结  67-68
第五章结论与展望  68-70
  5.1 结论  68-69
  5.2 展望  69-70
参考文献  70-73
致谢  73-74
个人简历、攻读学位期间发表的论文  74

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