河流水质管理:一个随机混合整数规划模型

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英文文献：河流水质管理:一个随机混合整数规划模型
英文文献作者：Ali, Md Kamar,Fletcher, Jerald J.,Phipps, Tim T.
英文文献摘要：
在总最大日负荷(TMDL)计划的流域方法下的水质管理要求全年保持水质标准。本研究的主要目的是开发一种方法，通过污染负荷变量的统计分布将河流条件的跨时间变化纳入其中。成本最小化混合整数线性规划(MIP)模型证明了这一点，该模型保持了流域问题的空间完整性。当分布不正常时，处理河流条件变化的传统方法不太可能满足这些方法所建立的假设，或者在正确处理问题时是不充分的。MIP模型求解了整个流域内将要建造的处理厂的位置和最大容量，这将提供全年最佳的处理水平。拟议的方法涉及从模拟数据估计污染负荷变量分布的参数，并使用这些参数在优化过程中重新产生适当数量的随机观察结果，以便新数据保持相同的分布参数。该经验模型的目标是通过确定在随机水流条件下达到水质标准所需的处理水平，使实施pH TMDLs的成本最小化。模型的输出是治疗的总最小成本和治疗的最低成本技术的空间格局的选择。为了使成本最小化，该模型利用了流域内河流的空间网络，通过污染源之间的污染交易和/或成本最低的处理提供了降低成本的机会。这些结果被用来估计由于跨时期变化而引起的成本，以及“安全边际”的不同设置的成本。该方法用西弗吉尼亚州油漆溪流域的水质数据进行了测试。该随机模型在最优解中包含9个流。通过比较随机模型下的总成本和负荷变量平均值估计的随机模型的确定性版本，计算了河流条件跨时间变化的估计数。观察到，确定性模型相对于第97百分位随机模型低估了大约45%的总处理费用。通过比较99.9百分位治疗(而不是理想的绝对治疗)和95至99百分位治疗的总成本，计算出了不同的安全边际估计数。不同的费用是由于了解污染的统计分布和明确的安全边际而节省的。结果表明，当医疗保障水平从99.9%降低到99%时，治疗成本大约降低7%，而选择95%时，治疗成本降低21%。然而，该方法的应用并不局限于TMDL执行费用的估计。例如，它可以用来估计水质管理和其他流域管理问题的抗退化政策的费用。

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