环境系统预测.ppt

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1、环境系统预测现在学习的是第1页，共73页第五章第五章 环境系统预测环境系统预测 主要讲解内容1.预测技术概述2.环境预测3.水污染预测方法4.大气污染预测方法现在学习的是第2页，共73页5-1 系统预测技术系统预测技术 系统预测就是对系统的客观规律进行预估和推测，系统预测就是对系统的客观规律进行预估和推测，即根据系统的过去发展规律和现状，借助于数据、即根据系统的过去发展规律和现状，借助于数据、资料和科学方法，探索系统的内在规律，并估计系资料和科学方法，探索系统的内在规律，并估计系统的未来发展趋势。统的未来发展趋势。预测过程实际上是调查研究或科学实验预测过程实际上是调查研究或科学实验基础上的科学

2、分析过程。基础上的科学分析过程。一、系统预测的原理一、系统预测的原理 预测是在调查研究的基础上对事物未来发展的规律进行的理预测是在调查研究的基础上对事物未来发展的规律进行的理论和方法的总称。论和方法的总称。1、整体性原理整体性原理 是系统预测的基本思想。是系统预测的基本思想。现在学习的是第3页，共73页2、可知性原理可知性原理 可以预测过去和现在，也可以通过过去现在的发可以预测过去和现在，也可以通过过去现在的发展规律，推测将来的发展变化。展规律，推测将来的发展变化。3、可能性原理可能性原理 预测对象的发展有各种各样的可能性。预测对象的发展有各种各样的可能性。4、相似性原理相似性原理 预测对象与

3、类似的已知事物的发展进行类比。预测对象与类似的已知事物的发展进行类比。5、反馈原理反馈原理 预测目的为更好地指导当前工作，为决策提供依据。预测目的为更好地指导当前工作，为决策提供依据。现在学习的是第4页，共73页二、预测技术的分类二、预测技术的分类1、按预测对象分：按预测对象分：社会预测社会预测经济预测经济预测科学预测科学预测技术预测技术预测军事预测军事预测环境预测环境预测现在学习的是第5页，共73页2、按预测技术的属性分：按预测技术的属性分：定性预测定性预测 定量预测定量预测 定时预测定时预测3、按预测时间分：按预测时间分：近期预测近期预测 短期预测短期预测 中期预测中期预测 长期预测长期预

4、测 未来预测未来预测现在学习的是第6页，共73页三、预测步骤三、预测步骤1、确定预测目标（前提）、确定预测目标（前提）2、收集和分析资料（依据）、收集和分析资料（依据）3、选择预测方法（综合几个）、选择预测方法（综合几个）4、建立预测模型（核心）、建立预测模型（核心）预测模型是预测的核心，建立预测模型是预测技术的关预测模型是预测的核心，建立预测模型是预测技术的关键。键。预测模型按变量之间的关系可分为：因果关系模型、时间关系模预测模型按变量之间的关系可分为：因果关系模型、时间关系模型和结构关系模型等；按变量的形式又可分为线性预测模型和非型和结构关系模型等；按变量的形式又可分为线性预测模型和非线性

5、预测模型；按变量的数量，预测模型可分为一元模型和多元线性预测模型；按变量的数量，预测模型可分为一元模型和多元模型等。模型等。5、对预测结果进行评定和鉴别、对预测结果进行评定和鉴别现在学习的是第7页，共73页四、预测方法四、预测方法预测的方法和手段称为预测技术。预测的方法和手段称为预测技术。预测是一个复杂的工作过程，从系统的过去和现在预测是一个复杂的工作过程，从系统的过去和现在已知的情况出发，应用预测技术来探索未出现的或已知的情况出发，应用预测技术来探索未出现的或中间过程，推断出未来的结果。中间过程，推断出未来的结果。关键需要合理的预关键需要合理的预测方法或技术。测方法或技术。与环境系统预测相关

6、的常用预测方法有：回归与环境系统预测相关的常用预测方法有：回归分析法、时间序列预测法、灰色系统预测法、分析法、时间序列预测法、灰色系统预测法、数理统计法等数理统计法等。现在学习的是第8页，共73页 1、回归分析法、回归分析法 回归分析法是经常使用的一种定量预测回归分析法是经常使用的一种定量预测方法，它是研究变量之间相关关系的数理统方法，它是研究变量之间相关关系的数理统计分析方法。计分析方法。（1）搜集数据（资料）搜集数据（资料）（2）设定回归方程（关键）设定回归方程（关键）（3）确定回归系数（用最小二乘法原则计算）确定回归系数（用最小二乘法原则计算）（4）进行相关性检验）进行相关性检验（5）进

7、行预测，并对预测结果进行分析和评价）进行预测，并对预测结果进行分析和评价现在学习的是第9页，共73页 举例介绍举例介绍一元线性回归预测技术一元线性回归预测技术 一元线性回归分析是研究两个变量的线性相关性，可以说明两个变量是否一起变化，还可以计算出预测方程以预计这两个变量是如何一起变化的。预测方程的形式为：ya+bx 通常叫作回归方程。y 叫做因变量，x 叫做自变量，其中a 是常数项，b 叫一元回归系数。现在学习的是第10页，共73页现在学习的是第11页，共73页 线性回归预测模型检验过程及预测精度线性回归预测模型检验过程及预测精度 评价两个变量之间线性相关程度的数量指评价两个变量之间线性相关程

8、度的数量指标叫标叫相关系数相关系数，它描述了两个定距变量间联系，它描述了两个定距变量间联系的紧密程度。样本的简单相关系数一般用的紧密程度。样本的简单相关系数一般用r表表示，公式为：示，公式为：n为样本量，x，y分别为两个变量的观测值和均值现在学习的是第12页，共73页r描述的是两个变量间线性相关强弱的程度。r的取值在-1与+1之间，若r0，表明两个变量是正相关，即一个变量的值越大，另一个变量的值也会越大；若r0，表明两个变量是负相关，即一个变量的值越大另一个变量的值反而会越小。r 的绝对值越大表明相关性越强，要注意的是这里并不存在因果关系。若r=0，表明两个变量间不是线性相关现在学习的是第13

9、页，共73页例题例题41(p77)某厂产量和污水量的历史统计数据如表所示(P219表表61)，地区环保局要求预测2020年的污水量，即当产量为494万件时，其污水量为多少吨？（软件求解软件求解）现在学习的是第14页，共73页 广义线性模型预测技术广义线性模型预测技术对于一些较复杂的两个变量之间的关系呈非线性的模型，往往可以通过“变量变换”简化成线性模型。确定曲线类型的方法一般为：确定曲线类型的方法一般为：根据理论分析以及过去所积累的经验，确定X、Y之间的函数类型；在数据量不大的情况下，作出散点图，观察散点的分布，确定函数类型；采用多种曲线模型进行回归分析后，进行相对比较分析，从中选择一个较好的

10、形式的模型作为预测模型。现在学习的是第15页，共73页 下面介绍常用的化曲线方程为直线方程的变量变换下面介绍常用的化曲线方程为直线方程的变量变换方法：方法：A、双曲线函数B、指数函数C、对数函数E、幂函数F、S曲线（逻辑斯蒂函数）现在学习的是第16页，共73页双曲线函数yxo一般形式：1/Y=a+b/X令：1/Y=Y*；1/XX*则化为一元线性函数形式为：Y*=a/+b/X*现在学习的是第17页，共73页指数函数一般形式：Y=Aax取对数得：lnY=lnA+ax令：lnY=Y*；lnAb则化为一元线性函数形式为：Y*=b+aXy=Aax(a1)y=Aax(0a1)现在学习的是第18页，共73页

11、对数函数一般形式：Y=a+blnX令：lnXX*则化为一元线性函数形式为：Y=a+bX*yx0 1现在学习的是第19页，共73页幂函数一般形式：Y=Axb取对数得：lnY=lnA+blnx令：lnY=Y*；lnAa；lnxX*则化为一元线性函数形式为：Y*=a+bX*现在学习的是第20页，共73页S曲线取倒数得：1/Y=a+be-x令：1/Y=Y*；e-xX*则化为一元线性函数形式为：Y*=a+bX*一般形式：现在学习的是第21页，共73页2、灰色系统预测法、灰色系统预测法灰色系统理论，用时间数据列建立系统的动态模型，是把一组离散的、随机的原始时间数据列经m次累加生成规律性较强的累加生成序列，

12、从而达到使原始序列随机性弱化的目的，然后对累加生成列建模，最后进行m次累减还原成预测值。一般取m=1，作一次累加生成列建模，即GM(1，1)。主要介绍主要介绍GM（1，1）模型预测方法与步骤：）模型预测方法与步骤：现在学习的是第22页，共73页（1）建立灰色模块建立灰色模块灰色模块是灰色建模的基础，其优点由两个：(1)可将原有随机序列的随机性加以弱化。可将原有随机序列的随机性加以弱化。(2)可以提高预测精度。可以提高预测精度。设原时间序列x(0)(i)x(0)(1),x(0)(2),x(0)(n)是随机过程，则相应灰色模块是一阶累加序列一阶累加序列，令：（i1，2，n）现在学习的是第23页，共

13、73页则则x(1)(i)x(1)(1)，x(1)(2)，x(1)(n)是一个新随是一个新随机过程。这样新随机过程与原始序列随机性进行比机过程。这样新随机过程与原始序列随机性进行比较，随机性被弱化了，并发现较，随机性被弱化了，并发现x(1)(i)随机过程曲线随机过程曲线具有指数上升规律。具有指数上升规律。例：原例：原x(0)2，1，3，4，1，2 则新序列则新序列x(1)2，3，6，10，11，13 明显增长的规律性（上升）明显增长的规律性（上升）现在学习的是第24页，共73页令令z(1)(k)是是x(1)(k)的紧邻均生值生成序列的紧邻均生值生成序列：z(1)(k)z(1)(1)，z(1)(2

14、)，z(1)(3)，z(1)(n)其中 z(1)(k)1/2x(1)(k)+x(1)(k-1)式中：k2，3，n则则GM（1，1）的定义型，即灰色微分方程）的定义型，即灰色微分方程的模型（的模型（灰色模块灰色模块）为）为:x(0)（k）a z(1)（k）u（1）现在学习的是第25页，共73页称称为灰色微分方程为灰色微分方程x(0)(k)a z(1)(k)u的白化方的白化方程，也称影子方程。程，也称影子方程。符号符号GM（1，1）中）中G表示灰色表示灰色(grey)，M表示模型表示模型(Model)，括号中第一个，括号中第一个“1”表示一阶方程，第二表示一阶方程，第二个个“1”表示一个变量。表示

15、一个变量。式中：式中：a 称为发展系数；称为发展系数；u 称为灰色作用量。称为灰色作用量。现在学习的是第26页，共73页（2）将累加序列建立将累加序列建立GM（1，1）模型）模型累加序列变化的动态过程可以用单序列一阶线性微累加序列变化的动态过程可以用单序列一阶线性微分方程来描述分方程来描述，其相应的其相应的GM（1，1）模块白化方）模块白化方程为程为：解此微分方程，得到它的通解为解此微分方程，得到它的通解为:其中其中c为常数，为常数，a、u为模型参数。为模型参数。（2）现在学习的是第27页，共73页设 t0，则 eacuax(1)(0)代入(2)式，可得：其还原公式为：其还原公式为：x(0)(

16、t+1)x(1)(t+1)x(1)(t)（3）现在学习的是第28页，共73页(3)对对GM(1，1)模型中参数进行系统辨识模型中参数进行系统辨识为了对为了对GM（1，1）模型中得参数）模型中得参数a和和 u 进行系统辨识，进行系统辨识，首先将微分方程首先将微分方程（1）化为差分方程形式：化为差分方程形式：x(1)(i)x(1)(i1)a1/2x(1)(i)x(1)(i1)u则则 x(1)(i)x(1)(i1)a1/2x(1)(i)x(1)(i1)u由由（3）式可知：式可知：x(1)(i)x(1)(i1)x(0)(i)则上式为：则上式为：x(0)(i)a1/2x(1)(i)x(1)(i1)u写成

17、矩阵形式：写成矩阵形式：Y=B(a，u)T现在学习的是第29页，共73页其中其中：Y是向量；是向量；B是累加生成矩阵。是累加生成矩阵。按最小二乘法求解，则按最小二乘法求解，则(a，u)T(BTB)1BTY现在学习的是第30页，共73页（4）计算原时间序列预测值）计算原时间序列预测值*以上可计算出模型参数以上可计算出模型参数a和和u。*再由模型计算出累加序列预测值再由模型计算出累加序列预测值 。*而原时间序列预测值为：而原时间序列预测值为：（i1，2，n）现在学习的是第31页，共73页（5）模型精度检验）模型精度检验GM模型一般采用模型一般采用3 种检验：种检验：残差检验：残差检验：检验预测值与

18、实际值的相符性。检验预测值与实际值的相符性。关联度检验：关联度检验：在系统发展过程中在系统发展过程中,若两个因素变若两个因素变化的趋势具有一致性化的趋势具有一致性,即同步变化程度较高即同步变化程度较高,二二者关联程度较高；者关联程度较高；反之反之,则较低。因此则较低。因此,灰色灰色关联分析方法关联分析方法,是根据因素之间发展趋势的相似是根据因素之间发展趋势的相似或相异程度或相异程度,亦即亦即“灰色关联度灰色关联度”,作为衡量因作为衡量因素间关联程度的一种方法。素间关联程度的一种方法。后验差检验后验差检验是残差分布统计特性的检验。常用的是残差分布统计特性的检验。常用的有残差检验和后验差检验。有残

19、差检验和后验差检验。现在学习的是第32页，共73页 残差检验：计算残差残差检验：计算残差t=1，2，3，n，一般误差，一般误差r(t)0.9表示相关性表示相关性程度高程度高。关联度为：关联度为：式中：式中：现在学习的是第34页，共73页后验差检验：后验差检验：后验差检验预测模型得到的预测值必须经过统计检验才能确定其预测精度等级。预测精度可以用后验差比值（C）来检验，一个好预测模型C值越小越好，一般要求C0.35，不超过0.65。另外一个指标是小误差概率，要求P0.95，不得小于0.7。现在学习的是第35页，共73页后验差检验过程：后验差检验过程：先求原时间序列的均值先求原时间序列的均值求其均方

20、差求其均方差S1再求残差序列的均值再求残差序列的均值求其均方差求其均方差S2现在学习的是第36页，共73页再计算后验差比：再计算后验差比：小误差概率：小误差概率：当后验差比值当后验差比值C0.35，小误差频率，小误差频率P0.95时，模型时，模型可靠。可靠。模型检验判断参照见下表。模型检验判断参照见下表。现在学习的是第37页，共73页模型检验参照表模型检验参照表残差残差r关联度关联度cP等级精度0.90.95一（好）0.80.80二（合格）0.70.70三(勉强合格)0.10.70.650.70四（不合格）现在学习的是第38页，共73页例例 题题基于基于GM(1，1)模型的镇江市污泥产生量预测

21、研究模型的镇江市污泥产生量预测研究摘要摘要：把镇江市污泥产生量作为一个灰色系统，以20012006 年镇江市污泥产生量作为原生序列，建立灰色GM（1，1）模型，通过模型精度的检验，表明所建立的GM（1，1）预测模型精度满足要求，预测结果可信，同时利用建立的GM（1，1）模型预测20072010 年污泥产生量，为镇江市污泥处理处置提供规划依据。现在学习的是第39页，共73页20012006 年镇江市污泥产生量表年份污泥产生量/（103t/a）20012002200320042005200674.424584.924691.7395108.3331126.2750145.8234现在学习的是第40

22、页，共73页从而可以得到：从而可以得到：由公式可以求得：由公式可以求得：现在学习的是第41页，共73页由公式得到由公式得到：74.4245，156.6507，251.1605，359.7890，484.6454，628.1539，793.1010，982.6894，1200.6001，1451.0642。式中：式中：t=0，1，2，n-1。由公式可得新数列：由公式可得新数列：现在学习的是第42页，共73页对新数列作累减生成，得到预测数列如下：对新数列作累减生成，得到预测数列如下：74.4245，82.2262，94.5098，108.6285，124.8564，143.5085，164.947

23、1，189.5884，217.9107，250.4541。现在学习的是第43页，共73页残差检验残差检验(t)0，2.6984，2.7703，0.2954，1.4186，r(t)0，0.03177，0.0302，0.00273，0.011234。0.002017根据r(t)0.90现在学习的是第45页，共73页均方差比均方差比c计算：计算：s1=40.847 3；s2=2.189 5；则则c0.0540.35，则均方差比值为一级，则均方差比值为一级小误差概率小误差概率P0.6745s1=2755.15。P=p（k）-0.95，则小误差概率为一级。现在学习的是第46页，共73页结论结论以上检验都

24、在允许的范围内，说明所建立的预测模型可信，可以用该模型进行预测。通过比较2006 年实际数据和预测值，认为预测值可以作为参考依据，对20012006 年的原始数据和预测数据作拟合曲线，见图1。从下图可以发现，原始值和预测值的曲线高度吻合，证实了模型的可信程度。现在学习的是第47页，共73页现在学习的是第48页，共73页预测结果如下：预测结果如下：20072010 年的镇江污泥产生量预测结果见表年的镇江污泥产生量预测结果见表年份年份污泥产生量污泥产生量/（万（万t/a）2007 2008 2009 201016.494 7118.958 84 21.791 0725.045 41现在学习的是第4

25、9页，共73页3、时间序列预测法、时间序列预测法时间序列预测法是一种根据研究对象历史的一系列已时间序列预测法是一种根据研究对象历史的一系列已知数据（时间序列），分析并找出事物时间发展的轨知数据（时间序列），分析并找出事物时间发展的轨迹，用数学去描述研究对象随着时间变化的发展规律，迹，用数学去描述研究对象随着时间变化的发展规律，并根据该模型预测事物的未来发展趋势，用直线或者并根据该模型预测事物的未来发展趋势，用直线或者其它简单曲线进行拟合，从而建立起数学模型的方法。其它简单曲线进行拟合，从而建立起数学模型的方法。一般只适用于近期或短期预测。一般只适用于近期或短期预测。主要有移动平均法和指数平均法

26、等。主要有移动平均法和指数平均法等。现在学习的是第50页，共73页(1)移动移动(滑动滑动)平均法平均法移动平均法是根据时间序列资料.逐项推移,依次计算包含一定项数的序时平均数,以反映长期趋势的方法。移动平均法的种类：简单移动平均法；加权移动平均法；趋势移动平均法。现在学习的是第51页，共73页简单移动平均法简单移动平均法其中：tN，Yt为时间数列的数据，Mt为t期移动平均数，N为移动平均的项数。预测公式：现在学习的是第52页，共73页加权移动平均法其中：Mtw是t期加权移动平均数，w为权数，为预测值。如何选择权数如何选择权数wi？一般原则：近期数据的权数大，远期数据的权数小。通常可用N为最近

27、一期的权数，依次减去1为前各期的权数。现在学习的是第53页，共73页适用条件适用条件：简单移动平均法和加权移动平均法只适合作近期预测，而且只有当时间序列没有明显的趋势变动时，才能准确的对实际情况进行反映。如果时间序列变化较大或存在趋势变动，则采用上述两法会产生较大的预测偏差和滞后。移动平均法的功能：移动平均法的功能：1、平滑数据的功能。2、消除周期变动和不规则变动的影响，使长期趋势显示出来。现在学习的是第54页，共73页一次指数平滑法一次指数平滑法公式公式：其中：为一次指数平滑值，为权系数，yt为时间数列各期数据，为预测值。权系数选择的一般原则初始值的确定适用:时间数列无上升或下降趋势的情况.

28、(2)指数平滑法指数平滑法现在学习的是第55页，共73页二次指数平滑法当时间序列具有直线趋势，可配合此法。一次指数平滑值二次指数平滑值预测模型现在学习的是第56页，共73页4、几何平均预测法、几何平均预测法对前几年的污染物（如垃圾）产生量数据进行简单收集，并假设污染物产生量呈几何平均增长，是一种粗略计算方法。现在学习的是第57页，共73页式中：式中：Gi各时期实际定基发展速度；各时期实际定基发展速度；Gi/各时期理论定基发展速度；各时期理论定基发展速度；G几何平均发展速度几何平均发展速度 平均差波动系数平均差波动系数 A0起点年（基准年）的实际值；起点年（基准年）的实际值；Ak第第k年的预测值

29、。年的预测值。现在学习的是第58页，共73页例 题20022007年某城市生活垃圾清运量（单位：万吨）分别为3125，3452，3758，4477，5011，5398。预测2009年垃圾清运量。【解】预测方法见下表：现在学习的是第59页，共73页几何平均法预测城市生活垃圾几何平均法预测城市生活垃圾年度年度实际定基发展实际定基发展速度速度Gi=ai/a0理论定基发展理论定基发展速度速度Gi/=G0G20022003200420052006200711.1041.2021.4321.6031.73011.1461.3131.5051.7251.97700.0320.1110.0730.1220.2

30、47合计合计8.0710.585注：注：G0为基准年的发展速度，一般定义为为基准年的发展速度，一般定义为1现在学习的是第60页，共73页其中：1.1460.585/5.3410.110则2009年城市垃圾清运量可达的水平为：A3A0G353981.1463（10.11）（7230，9018）现在学习的是第61页，共73页5-2 环境预测环境预测一、环境预测的概念一、环境预测的概念环境预测是根据人类过去和现在已掌握的信息、资料、经验和规律，运用现代科学技术手段和方法，对未来的环境状况和环境发展趋势进行预测，并对主要污染物和污染源的动态变化进行描述和分析。环境预测的依据：（1）实际社会经济发展规划

31、现在学习的是第62页，共73页（2）规划区的环境质量评价（3）规划区内经济开发和社会发展规划中各水平年的发展目标。（4）村镇、城市建设规划发展规划、城镇总体发展战略和发展目标、交通运输等有关资料。现在学习的是第63页，共73页二、二、环境预测的类型与主要内容环境预测的类型与主要内容1、类型、类型（1）警告型预测（2）目标导向型预测（3）规划协调型预测2、主要内容、主要内容（1）社会经济发展预测（2）环境容量和资源预测（3）环境污染预测（4）环境治理和投资预测（5）生态环境预测现在学习的是第64页，共73页三、三、环境系统预测环境系统预测的主要任务的主要任务（1）污染物的发生量和时空分布预测，确

32、定污染物的发生量与产业结构、技术结构的关系。推算地区污染物发生量的时空分布。（2）环境容量预测：制定排放标准和环境质量标准；提高环境容量措施。（3）处理系统预测：确定处理系统位置、规模、投资；分析处理方案的经济、社会和环境效益。（4）估算环境污染造成的经济损失。（5）根据生态平衡，确定工、农业生产发展的速度与规模。现在学习的是第65页，共73页四、环境系统预测的基本原理四、环境系统预测的基本原理环境系统是一个巨大而复杂的系统，但都有其内在的规律，其规律主要表现为：（1）例如，环境质量变化与工业发展水平、能源能耗、资源利用率和人口增长等有关。因此可以根据它们之间的因果关系来建立环境系统模型，用于

33、环境监测。（2）任何事物的发展都具有一定的延续性，亦称为“惯性”。（3）事物发展具有相似性，即事物相互之间发展变化，尽管时间不同但表现形式上有相似之处。利用这一特性以先发展的事物对后发展的事物的未来进行预测。现在学习的是第66页，共73页五、环境预测结果的综合分析五、环境预测结果的综合分析1、资源态势和经济发展趋势分析资源态势和经济发展趋势分析 分析规划区的经济发展趋势和资源供求矛盾。分析规划区的经济发展趋势和资源供求矛盾。2、环境污染发展趋势分析、环境污染发展趋势分析 明确必须控制的主要污染物、污染源、污染地域或受明确必须控制的主要污染物、污染源、污染地域或受污染的环境介质。污染的环境介质。

34、3、环境风险分析、环境风险分析 对环境风险预测和评价，有助于针对性采取措施，对环境风险预测和评价，有助于针对性采取措施，防患于未然或制定应急措施，在事故发生可减少损失。防患于未然或制定应急措施，在事故发生可减少损失。现在学习的是第67页，共73页5-3 废水排放量预测废水排放量预测1、工业废水排放量预测、工业废水排放量预测 Wtw0(1rw)t式中式中:Wt预测年工业废水排放量；预测年工业废水排放量；w0基准年工业废水排放量；基准年工业废水排放量；rw工业废水排放量年平均增长率；工业废水排放量年平均增长率；t 基准年至某水平年的时间间隔。基准年至某水平年的时间间隔。现在学习的是第68页，共73

35、页2、工业废水污染物排放量预测、工业废水污染物排放量预测 Wi(qiq0)B0102w0式中式中:Wi 预测年工业废水排放量；预测年工业废水排放量；qi 预测年工业废水排放量预测年工业废水排放量(104)；q0 基准年工业废水排放量基准年工业废水排放量(104)；B0 含某污染物废水工业排放标准或废水含某污染物废水工业排放标准或废水中污染物浓度中污染物浓度(mg/l)；w0 基准年某污染物排放量；基准年某污染物排放量；现在学习的是第69页，共73页3、生活污水排放量预测、生活污水排放量预测 Q0.365AF式中式中:Q生活污水量（万生活污水量（万m3）；）；A预测年人口数（万人）；预测年人口数

36、（万人）；AA0(1p)n A0基准年人口数；基准年人口数；p人口增长率；人口增长率；n规划年与基准年得年数差值。规划年与基准年得年数差值。F人均生活污水量（人均生活污水量（l/d人）；人）；0.365单位换算系数。单位换算系数。现在学习的是第70页，共73页5-4 大气污染预测方法大气污染预测方法一、源强预测一、源强预测 一般模型：一般模型：QiKiWi（1i）式中：式中：Qi源强，对瞬时排放以源强，对瞬时排放以kg或或t计；对连续稳计；对连续稳定排放以定排放以kg/h或或t/d计计 Ki 某种污染物的排放因子；某种污染物的排放因子；Wi 燃料的消耗量，对固体以燃料的消耗量，对固体以kg或或t计；对液体以计；对液体以l计；对气体以计；对气体以100m3计；时间单位为计；时间单位为h或或d；i净化设备对污染物的去除效率；净化设备对污染物的去除效率；i污染物的编号。污染物的编号。现在学习的是第71页，共73页二、点源环境污染预测（略）二、点源环境污染预测（略）1、地面最大浓度2、地面绝对最大浓度现在学习的是第72页，共73页现在学习的是第73页，共73页