農(nóng)村飲用水水源地水質(zhì)監(jiān)測

1、排水管網(wǎng)監(jiān)測的目的

對排水管網(wǎng)進行監(jiān)測的目的主要包括兩大類，第一類是及時發(fā)現(xiàn)運行風險，輔助城市內(nèi)澇或排水管網(wǎng)溢流時間的預警預報，第二類是積累排水管網(wǎng)的長期動態(tài)運行狀況數(shù)據(jù)，用于城市排水管網(wǎng)運行情況的評估與診斷。針對不同的監(jiān)測目的，在監(jiān)測點布置時會有不同的側重。

1.1以城市內(nèi)澇預警為目的

受近年來氣候變化的影響，暴雨的頻率及強度呈顯著增加的趨勢，城市化背景下，硬質(zhì)化地面的比例不斷提升，使得“逢雨必澇”“逢暴雨必癱”“城市看海”成為常態(tài)，對排水管網(wǎng)進行監(jiān)測，則可以隨時了解城市各區(qū)域的積水情況，從而能進行及時預警，確保城市居民的生命及財產(chǎn)安全。但監(jiān)測點位置如果布設不夠合理，不僅會導致監(jiān)測工作前功盡棄、浪費人力物力，還會對城市內(nèi)澇管理及決策起到錯誤導向。

以及時發(fā)現(xiàn)運行風險為目的對排水管網(wǎng)進行監(jiān)測時，主要關注水量方面的信息，以監(jiān)測節(jié)點液位和流量為主。在監(jiān)測點布置時主要考慮的原則包括：根據(jù)歷史暴雨中實際內(nèi)澇情況對監(jiān)測點布置進行整體統(tǒng)一規(guī)劃，保障代表性和均勻性;以現(xiàn)有排水管網(wǎng)設計方案為依據(jù)，在相對標高較高且確定不發(fā)生內(nèi)澇的地段可適當減少布點，而在重點路段和內(nèi)澇嚴重區(qū)域加強監(jiān)測;監(jiān)測設備可安裝在內(nèi)澇點路邊和附近檢查井內(nèi)。

1.2以了解排水管網(wǎng)運行狀態(tài)為目的

在城市“智慧排水”概念提出后，對排水管網(wǎng)的監(jiān)測已不僅局限于暴雨時期對城市內(nèi)澇的預警，而是將排水管網(wǎng)的監(jiān)測常態(tài)化，在管網(wǎng)中選擇*代表性的節(jié)點，通過監(jiān)測這些節(jié)點的情況，盡可能全面掌握整個管網(wǎng)的運行狀態(tài)。為全面了解管網(wǎng)運行狀態(tài)，不僅需要關注水量方面的信息，還需要綜合考慮水質(zhì)情況。

目前我國大部分城市缺少長時間的排水管網(wǎng)連續(xù)監(jiān)測數(shù)據(jù)，不能客觀分析排水管網(wǎng)的入流入滲情況，不能定量化分析雨污混流比例，不能客觀分析污水廠進水濃度低的癥結所在。對排水管網(wǎng)進行長時間連續(xù)在線監(jiān)測，可為排水管網(wǎng)評估診斷及污水廠運行能力提升提供有力的支撐數(shù)據(jù)，是保障排水管網(wǎng)及污水處理廠正常運行的有效手段。在降雨情況下，需要對不同降雨強度下，排水管網(wǎng)運行情況進行全面監(jiān)測，了解管網(wǎng)運行負荷變化，定量化分析由于降雨導致的外來水增加比例，對水質(zhì)的監(jiān)測則可更加全面掌握城市非點源污染情況。

2、排水管網(wǎng)監(jiān)測點優(yōu)化布置的方法

針對不同的監(jiān)測目的，所采用的方法與最終的點位選址會有一定差異，目前國內(nèi)外專門針對排水管網(wǎng)監(jiān)測點優(yōu)化布置的研究相對有限，根據(jù)理論依據(jù)的不同，現(xiàn)有優(yōu)化方法可大致分為兩類：一類是以統(tǒng)計學理論為基礎;另一類是以運籌學理論為基礎。

2.1以統(tǒng)計學理論為基礎進行優(yōu)化

國內(nèi)對排水管網(wǎng)監(jiān)測點優(yōu)化布置的研究，大多以統(tǒng)計學理論為基礎，核心是通過識別節(jié)點間相關性進行聚類，從而優(yōu)化監(jiān)測點。袁景冬利用模糊聚類和動態(tài)貼近度兩種方法對排水管網(wǎng)監(jiān)測點進行了優(yōu)化布置，并對兩種方法所得結果進行了對比。秦禮琦利用模糊聚類分析法優(yōu)化了GZ市某排水區(qū)域的排水干管上的監(jiān)測點[1]。敖培同樣基于聚類的思想，在模糊C均值(FCM)聚類算法中引入細菌覓食算法(BFO)，通過BFO求得*解作為FCM算法的初始聚類中心，然后利用FCM算法優(yōu)化初始聚類中心，從而求得全局*解[2]。

農(nóng)村飲用水水源地水質(zhì)監(jiān)測

利用聚類分析的思想對管網(wǎng)監(jiān)測點進行優(yōu)化布置的過程主要是確定衡量節(jié)點相關性的指標，然后對節(jié)點間該指標的相近程度進行衡量并根據(jù)相關性的大小進行聚類，最后是根據(jù)聚類結果選擇每一類中的代表性節(jié)點，