场景建立城市污水估计:动态仿真模型的开发和应用

文摘

本文发展的因果循环图和系统动力学模型估计的废水量变化的函数未来社会经济发展和城市的城市水环境的影响下的几个关键因素。使用武汉(在中国城市的人口超过1000万)作为一个案例研究中,武汉的废水量和水环境的可变性建模不同发展模式下的2030年。九未来情景设计的不同的值分配给这些关键因素,包括GDP增长率,一万年度GDP用水量和污水处理费用。结果表明,GDP的增长导致城市污水量的增加,但增加污水处理费用可以有利于减少城市水污染,和每一万元国内生产总值用水量的影响在城市污水量大的在不久的将来,而GDP增长率的影响是更大的长期的。动态模型已被证明是可靠的模拟城市污水的变化,它可以帮助决策者做出科学合理的决策。

1。介绍

多年来,许多方法和模型已经开发探索经济和水需求之间的联系或废水量大的一个城市,如(1)环境库兹涅茨曲线(EKC)方法(1,2];(2)投入产出模型(3- - - - - -6];(3)计量经济方法(7,8和时间序列9,10];(4)人工智能方法(11- - - - - -13]。然而,在这些方法中,不同的系统/过程因素之间的相关性及其组合对废水的数量的影响没有考虑系统;他们不容易解释这些因素之间的反馈机制(s)。系统动力学(SD)方法可以为模拟未来场景有很大的优势,同时考虑不同的系统/过程之间的相关性及其影响因素(14]。

系统动力学(SD),是由杰伊•福瑞斯特麻省理工学院的1960年代,主要是用于工业和企业的管理。工业动力学发表在1961年被认为是对SD古典文学作品。自从起源于1960年代,SD被应用到越来越多的研究领域。近年来,SD也被用于研究水资源,水环境和城市供水。习和Poh15]研究可持续水资源管理利用SD在新加坡。戴维斯和Simonovic [16]讨论了全球可持续的水资源和开发了一个集成的SD模型,涉及社会、经济和环境子系统。艾哈迈德和Prashar14]运用SD模型来评估北京市水资源保护政策的有效性。对水环境中,郭et al。17)利用SD模型计划盆地的环境管理体系和测试四个规划方案所需的区域可持续发展。朱et al。18)调查的影响总氮(TN)和总磷(TP)在社会经济水浓度归一化植被指数(NDVI)和它们之间的反馈机制,这将有助于促进白洋淀湖,水质和生态功能。对供水、领域等。19]研究水价的影响在应对缺水时的痛苦暂时干旱和SD建模可以帮助决策者制定合理的价格机制和方案供水基础设施。Zarghami和Akbariyeh20.)建立了SD模型的复杂的城市水系统大不里士,全面考虑潜在的供水资源的潜在来源对水资源的需求和相应的管理措施。Dawadi和艾哈迈德2)有关气候变化的影响,人口增长,水资源价格,水资源和水资源管理政策在拉斯维加斯,和SD模型,综合上述因素,研制了模拟城市供水的变化和需求在未来长期实施的政策。废水与用水量的预测相比,预测有其自己的特点。例如,灌溉用水的需求是巨大的,但它实际上渗入地下或通过地表径流流入河流,由于废水网络的缺点,收集农业废水是有限的;和水环境的恶化促使政府更严格的标准来限制排放的废水。

城市废水含有大量的有机物(包括氮、磷),无机物,各种细菌和病毒主要由国内废水和工业废水。废水处理方面的技术,生物处理过程,如活性污泥和生物膜,广泛用于城市废水的生物降解性好。根据水质的要求,物理化学方法,如凝固、降水、和膜过滤,可以结合生物技术来进一步提高治疗效果。材料在废水的产生、信息交流和通信在不同因素(如人口和社会经济增长)会影响城市污水的数量。和以往的研究忽略了不同因素之间的相关性及其影响废水的数量相结合。总的来说,国内用水量预测和工业用水量预测的SD方法已报告。但也有一些研究考虑城市污水的动态变化及其对盆地环境和区域经济发展的影响。

根据上述分析,提出一种SD方法在这项研究中,研究城市污水和城市水环境的动态变化在不同社会经济发展政策。这项工作的目标是(1)发展长期波动的SD模型分析城市污水的影响下的社会经济因素和它们之间的动态关系,通过案例研究(2)进一步验证和校准SD模型开发和使用它来模拟城市污水量的变化在不同的经济发展模式。

2。方法

2.1。开发的SD模型

2.1.1。系统边界

本研究主要探讨了城市污水变动下的不同发展模式和研究之间的复杂关系经济发展、城市污水和水污染系统。在这个模型中,城市污水是预测经济和人口水平,和水污染是由于排放未经处理的污水,和未经处理的污水的数量取决于城市的污水收集和处理的能力。以上三个部分的系统边界和形成“经济development-municipal wastewater-water污染,”这是主体结构的模型。此外,时间约束的SD模型从2000年到2030年,时间步长是1年。

2.1.2。因果循环

在前一节中描述的系统边界是短暂,和众多因素影响的系统“经济development-municipal wastewater-water污染。“影响系统的行为的主要因素是逻辑思维的基础上确定“旅游地。“建立一个因果循环图来描述整个模型的动态行为。根据记忆的基本原理,提出了三个反馈回路的因果循环图,其中两个是消极的,一个是正的。如图1循环1是一个负面反馈循环。这个循环是从经济发展,吸引了越来越多的人进入城市;人口的增加必然导致需求增加的国内水和增加国内污水是城市污水总量的重要组成部分,从而增加废水的总量。因此,自然水体的污染加剧。反过来,水污染可以间接地阻碍经济发展。因此,因素经济增长可以通过负反馈链影响本身。循环2是一个负面反馈循环。经济增长因素,人口的增加扩大加快经济增长的劳动力资源;因此,工业用水增加经济增长加速。最后,工业废水也在不断增加。循环1中,变量影响本身负面的反馈机制。循环3是一个积极的反馈循环,对市政污水处理的能力。经济发展促进了相关行业的发展废水和污水处理的投资增加。因此,可以很大程度上提高污水处理能力。可以减少废水直接排放到水体; namely, the water pollution diminishes. It can be seen that the abovementioned three feedback loops eventually contain the feedback of the environmental pollution on economic development. This is the first attempt to take into account the retarding effect of water pollution on the development of regional economy which is usually neglected by other researches using SD model.

模型结构是通过因果循环图直观地描述,初步反映了废水的动态关系的预测和管理系统。虽然因果循环图不能代表整个系统只有一个粗略的描述系统的结构,有必要构建一个正式的模型(浆流图)。

2.1.3。浆流图

因果循环图中提到的那些是主要的变量控制系统的行为变化,不整个废水预测和管理系统,和不同变量的性质不能区分通过因果循环图。因此,更多的变量和流量需要被添加到完整的SD模型;因此有必要画的浆流图强调股票的角色和整个系统的流量。股票,在系统动力学最重要的元素,反映了一个积累的过程。流,反映股票的输入和输出率,是变量影响股票的价值直接通过改变的速度积累过程。在这项研究中,建模软件Vensim。浆流图如图所示2。

一些必要的解释和假设SD模型建立研究如下:(一)市政污水处理能力的一个关键因素,确定是否可以有效控制水污染。尽管污水处理能力在很大程度上是受到污水处理行业的投资和经济发展,它被认为是一个变量,只有随时间变化而变化,可以控制的政策制定者。(b)废水分为两个类别根据其来源:国内废水和工业废水。尽管灌溉用水的需求是巨大的,但大多数的农业废水,废水特别是毫无意义,其实渗入地下或通过地表径流流入河流。由于废水网络的缺点,大多数农业废水无法收集到污水处理厂。真正的农业废水进入污水网络是有限的。在这个模型中,农业废水排除在外。(c)在城市,单独的下水道排水系统构建在新地区的绝大多数。分别收集雨水,收集到的雨水是直接排放到自然水体,而废水送到污水处理厂。但结合下水道仍然存在一些旧区,可分为两种类型:拦截结合下水道和direct-discharging下水道相结合。由于水污染造成的下水道,越来越多的结合下水道改革实现rainfall-wastewater现在老社区的分离。因此,大量的雨水没有出现SD模型中的一个变量。(d)在这项研究中,有三个状态变量在SD模型:国内生产总值(国内生产总值)站的经济发展;人口指的是在武汉常住人口;水污染相当于排放废水的数量。此外,有四个变量:利率国内生产总值(GDP)的增长控制的变化国内生产总值;人口增长这改变了人口规模;排放废水这是未经处理的变化水域的污染程度;和自然净化的水。此外,有许多辅助变量的值根据系统中其他变量计算。有四个常量:人均用水配额,国内污水的流量系数,工业废水的排放系数,污染标准。根据本研究的目的,该模型可以分为三个部分:废水预测,水污染和污染控制。它们是相互关联和相互作用,共同决定系统的动态行为。

2.1.4。主要方程

(1)人口。人口是城市用水量的主要驱动因素之一。当人均用水配额不变,人口增长直接导致城市用水量的增长,不可避免地导致废水的发展。人口规模的影响因素包括人口出生率、死亡率、移民,移民,但只有人口增长的净利率被认为是在这个研究。数据来自于武汉市统计年鉴。设定的初始时间模型是2000年,武汉的人口是8,0481年,000年的初始值人口。在模型的时间界限,年度的价值人口是由以下方程: 在哪里人口在时间””,人口增长在时间””,仿真步骤,在一年。

(2)国内生产总值。经济发展等同于经济增长,说明了国内生产总值(GDP)在大多数文学。新古典经济增长理论认为,GDP增长是资本积累的结果,劳动力的增加,长期和技术变革行动。但是新经济增长理论认为劳动是劳动的资本投资,不仅包括绝对数量的劳动力,而且教育水平和生产技能,等等。他们是生产要素在经济增长。当然,他们不代表所有生产要素包括土地和企业家。区域经济的增长离不开生产要素的聚集,以及这些因素的聚集带来了产业聚集,促进区域经济繁荣。有些学者指出,经济发展是相当于聚合。然而,越来越多的研究关注区域经济发展的约束下,近年来经济资源和环境。换句话说,资源和环境也是重要的生产要素,应考虑在使用生产函数。 In this paper, the influence of population and negative impact of environmental pollution on the economic growth are considered in the SD model for the first time. Population means labor resources, which is the most important production factor. Although whether the influence of population on the economic development is favorable, there is no consensus in different literatures. But on the whole, the economy of China is developing rapidly while China’s population growth rate is declining, and the reason is that China has a large size of population and enjoys a huge demographic dividend.

资源丰富的地区和环境质量可以限制该地区的经济增长。全要素生产率(TFP) [22考虑资源和环境肯定低于传统生产力不包括资源和环境。这样的话,经济增长放缓。此外,斯和威兹曼(23)首次提出的概念增长拖并解释了它作为人均产出增长率的降低程度与资源约束与资源约束。Bruvoll et al。24明确提出的概念环境阻力认为环境污染可以减少该地区的经济产出和消费者的福利。动态可计算一般均衡模型(CGE)是在他们的研究开发的测量环境约束的破坏程度对挪威居民的福利。中国学者也研究了环境污染的“屏蔽效应”区域经济发展。Zhang et al。25)之间的长期动态关系说明工业废水和工业固体废物和VAR模型的经济发展关中、山西。发现环境污染对管仲的经济发展具有明显的抑制效果。李(26)还测量了“屏蔽效应”对中国经济增长的环境约束下的平均值为0.44%;也就是说,中国经济增长每年下降0.44%的资源和环境约束。资源和环境的约束是一种客观现实,但资源和环境被认为是作为生产要素在经济增长的传统统计方法。因此,这项研究表明,污染环境的负面影响经济增长。经济和环境的协调发展是可持续发展的本质;SD模型,本文以负面影响环境恶化的经济发展考虑,直接反映在龙GDP的增长。GDP计算的值通过以下方程: 在哪里国内生产总值(GDP)在时间””,GDP增长在时间””,仿真步骤,在一年内,增长率没有限制,约束下的增长率,人口对经济的影响系数,是经济环境的影响系数。

(3)水污染。对自然水体的污染程度在研究地区,只有未经处理的城市污水的影响被认为是根据上述假设。接收水的地区被认为是一个整体,废水的污染程度取决于股票的水域是由大量的未经处理的废水和水域的自然净化。具体地说,污染物的去除取决于股票的水污染和污染吸收时间(pat)代表所花费的时间完全删除一定数量的污染。所以自然净化水量每单位时间的比率水污染和污染的吸收时间。在这项研究中,帕特是一个非线性函数的污染比(polr)。查找函数Vensim软件是用于构建一个方程来描述非线性关系。污染率所代表的,水污染和污染标准(政客)污染水平的描述。这一部分的主要方程如下: 在哪里水污染的值是在时间””,是未经处理的污水的时间””,水自净时间””,仿真步骤,在一年。

(4)污水处理费用。价格通常可以减少水的增加需求27]。此外,价格杠杆可以缓解水供给和需求之间的矛盾。污水处理费用一般由两部分组成,即政府补贴和实际付款污染者。污水处理费用的范围,实际上中国首都的居民工资从0.3到1.4元/米³占14%到46%的生活用水价格。工业废水必须被满足前水质排放标准排入城市污水管网,及其治疗国内污水的费用是一样的。在武汉的污水处理费用为0.8元/米³2015年8月1日之前,之后1.1元/米³,累计上涨37.5%。市政污水处理费用没有得到足够的关注,因为它是包含在实际水指控。提高废水处理费用可以减少城市污水的排放,从而减少城市污水处理系统的负担越来越多的废水所造成的。应该特别关注的是多少的崛起可能导致减少废水污水处理费用。双对数分析模型(28)通常被用来决定水需求的价格弹性: 在哪里是水的需求,是水的价格,是家庭收入,是错误的。

水价格和家庭收入的影响被认为是在这个模型和需求α和γ价格弹性和收入弹性。本文上述模型是简化的方程之间的定量关系增加了废水处理费用和废水的变化: 在哪里废水变异系数,废水价格弹性,是当前污水处理费用,是调整污水处理费用。

2.2。模型验证

根据巴尔拉斯大使29日),系统动力学模型验证的最终目标是测试的有效性的结构模型,该模型可分为两种类型,即直接结构测试和structure-oriented行为测试。测试直接结构模型的有效性,我们检查模型是否包括所有调查的重要变量。本研究中所开发的SD模型模拟市政废水根据社会经济发展的变化,一些相关政策实施后的场景。同时,找出是否反馈关系是不合逻辑的,变量之间的关系的正确性必须检查。最终,发现污水的SD模型预测和管理不仅满足建模的目的,而且还保证了完整性和准确性的变量之间的关系。模型中的许多变量和复杂的因果循环,这些变量和方程的定量关系。单位检查可以确保一致性的变量因果链。当Vensim警告说一个错误检查单位,有必要重新分配单位的变量错误的单位。如果错误仍然存在,所有相关的其他变量,变量应该检查以确保他们正确定义。

完成SD模型和模型验证之后,一个案例研究在武汉。在下一节中,介绍了研究区域和变量被分配;然后仿真现状是为了校准SD模型进行建立。最后,场景不同的未来发展模式为场景设计分析。

3所示。案例研究

3.1。研究区域

武汉,湖北省省会,位于中国中部。武汉8494 .41点公里的辽阔的土地上²和102200000人口30.),这是受一个典型的亚热带季风性气候,北部四个独特的季节,降雨丰富,和热,每年温度为15.8°C - 17.5°C。武汉拥有丰富的水资源,水面积2217。6公里²占26.1%的城市土地(31日]。然而,足够的水资源和相对便宜的价格导致低效率的水利用和废水重用率低,导致大量的废水输出。这是与资源保护政策所倡导的政府,一个更严重的问题是,废水输出增加水资源利用率低的结果。目前,12个污水处理厂总能力1885000吨/天的主要城市已建成武汉到目前为止。废水的数量变化显著不同的政策下,这将带来巨大的压力在收集、处理、城市污水的规划和管理。

3.2。变量的值

变量在SD模型有三个水平,即人口、GDP、和水的污染,需要设置的初始值。人口和GDP的初始值是8048100年和12.0648亿年是基于2000年的统计数据,今年开始的这个模型。人口增长率的价值观,GDP增长率,一万年度GDP用水量从历史中提取统计从2000年到2012年。的数据武汉市统计年鉴(32从2000年到2012年期间。污染的初始值被认为是1 2000年。在这项研究中,弹性与GDP、人口设置为0.2;即每10%人口增长导致国内生产总值增长2%。GDP增长环境阻力系数,,设置为0.1225]。污水处理费用的弹性废水输出设置为0.1。变量的初始值,列出了SD模型中的主要参数表1。

3.3。模型校准

现状模拟的仿真结果进行了比较与历史统计数据评估SD模型的可靠性。指导方针的基础上”的过程(结构)来获取模型参数估计的观测和模拟结构之间的匹配和行为作为一种严格的测试假设连接结构的行为”(33),进行灵敏度分析和污水系统2000 - 2010年期间在武汉与模型模拟。平均绝对百分比误差(日军)在模拟数据和历史数据如表所示2。日军的平均值是5.25%的废水处理。图3显示的模拟数据和真实值之间的比较处理废水的数量。可以看到,模拟值与实际值的趋势在2000 - 2010年期间的统计数据是可用的。这些结果表明,该模型能有效地模拟实际城市污水系统,因此它是可靠的。

3.4。仿真结果

3.4.1。仿真结果的现状

总废水的现状仿真结果已经显示在最后一节中,和图4显示总废水的比较(TW)和污水处理能力(世贸中心)。的最大区别这两个变量出现在2000年至2002年期间,每年减少。这种差距趋于平缓后,污水处理能力大幅增加到2007年的。事实上,武汉政府已经意识到污染的严重性和建造大量的污水处理设施利用亚洲开发银行(ADB)贷款和其他基金从2001年。污水处理能力之间的差距和废水的数量变得越来越小。但仍有差距由2012年2亿吨。因此,大量未经处理的污水被排入接收水域,有极其对城市水环境产生负面影响。

图5显示国内废水和工业废水的趋势;我们可以看到,国内废水上升缓慢,城市污水的主要部分,占废水总量的60%以上。同时,可以看出有一个下降的趋势为工业废水。

3.4.2。场景设计

情景分析也可以称为政策模拟,对一些主要因素作为控制变量;要调整他们的价值观形成不同的模拟方案。这个模拟测试的政策在2015年到2030年的时期。资源节约型、环境友好型社会的目标是获得经济快速增长的低资源消耗和废物产生。经济增长的特点是GDP的增长,本文与资源保护主要是指减少工业用水。因此三个主要因素是选为场景场景分析的变量,即GDP增长率,一万年度GDP用水量和污水处理费用。每个变量构成的不同分配不同的未来场景,如表所示3。

场景1和2。这两个场景代表的未来场景经济快速发展下的城市污水;即国内生产总值的年平均增长率是10%在武汉期间2015 - 2030。年度一万年GDP用水量,两层设置在这两个场景。即每年一万年GDP的用水量是设置为35米³(当前的水平)和25米³2030年。污水处理费用的增加37.5%(与2014年的数据相比)于2015年被政府调整。

场景3 ~ 7。未来城市污水模拟中等速度的经济发展,和GDP的年平均增长率是8%,是目前武汉的GDP增长率。资源保护的影响,对城市污水进行污水处理费用在这些场景。在场景3 ~ 5,只有污水处理费用的增加改变了,而一万年度GDP用水量的输入值设置为35米³,当前的水平。三个不同级别设置废水处理费用的增加;一个是37.5%;第二个是50%高于当前;最后是最高,为100%。在场景6和场景7中,工业用水量一万年度国内生产总值(GDP)设置为30米³和25米³分别,而污水处理费用的增加是设置为当前值,37.5%。

场景8和9。场景8和9的分析未来城市污水在低速的经济增长,而其他变量的值1和2是一样的场景。GDP的年平均增长率下降到6%。场景8的建模是应对政策变化在低增长和高消耗的发展模式。相反,场景9是模拟整个系统的动态变化的场景下,一个低增长和低消费。

3.4.3。仿真结果未来的场景

(1)GDP增长率。武汉中心城市发展,GDP增长总是被视为社会发展的最重要的指标之一。然而,国内生产总值的快速增长是追求而忽略环境问题,甚至不惜牺牲环境。在本节中,GDP增长的影响废水量和水环境进行了分析。图6显示的城市污水量的变化在不同的GDP增长率(10%,8%,和6%),而其他因素不变。显然,GDP增长率之间存在正相关,城市污水的数量。GDP的增长导致城市污水的增长,以更快的速度和更大的GDP增长会导致废水。的基础上10%、8%、和6%的GDP增长率,废水的总量在2030年增加了50.6%,43.8%,和37.2%,分别比2015年。当前GDP增长率8%相比,今年GDP增长率提高到10%,废水的总量在2030年增加了14.3%,当它下降到6%,下降了10.8%。

如图7,城市水污染的情况分析了GDP增长率的变化,同时保持当前的市政污水处理能力不变。在2010年到2020年期间,转折点出现在2017年的时间点在这三个曲线;城市水污染显示上升趋势首先削减后,呈现u型。它表明,当前城市污水处理能力将在一定程度上缓解环境污染。但在长期(2020 - 2030),当GDP的高速增长水平为10%,水污染(累积大量的未经处理的废水)显示一个越来越明显的趋势;当GDP增长率保持在目前的8%,水污染逐渐稳定后,2025;当GDP增长率减少6%的低水平,水污染作为一个转折点出现在2023年,显示趋势的上升,然后下降,最后保持下降。到2030年,如果从目前GDP增长率提高到10%,水污染会增加27.8%;如果从目前GDP增长率降低到6%,水污染会减少22.8%。随着废水产量的增加,当武汉的GDP增长率保持在当前水平或高于当前水平,可以在一定程度上加剧了城市水污染,这表明当前城市污水处理能力不能满足环境友好型社会的要求,需要扩大。

(2)用水量的年度国内生产总值一万元。国内生产总值(一万元)用水量是另一个重要的因素影响废水量的输出,这是相关的经济增长方式,该地区的产业结构水平的生产设备,和自然条件。

图8表明,城市污水的变化是由不同大小的一万年度GDP用水量(35米³,30米³,25米³)。对于更广泛的使用水资源,废水产量显著增加。高耗水量的当前水平相比,到2030年,GDP增长率是8%,废水处理费用是37.5%的增加,资源节约的情况(当时几千元国内生产总值用水量是30 m³和25米³),整个城市的废水产量减少6.0%和12.0%,这是一个伟大的废水处理系统。

当其他变量(GDP增长率、污水处理费用)都保持在当前水平,可以显著减少水污染的总量就减少用水量的政策的实施。此外,用水量减少,水污染越明显。GDP的减少,到2030年,由于用水量(一万元),减少从35米³30米³和25米³水污染的总量分别减少了15.8%和32.0%,分别。见图92010年到2020年期间,三条曲线的趋势降低,然后增加。所不同的是,国内生产总值用水量就越大(合一万元人民币),前面的转折点出现了。这是由于水污染是一个状态变量的模型及其积累取决于状态变量的输入和输出。用水量的增加会导致输入的增加,和输出取决于水体的自然净化能力,小变化在某种程度上,可以被看作是一个固定值,因此状态变量可以快速增长。长期(2020 - 2030),高耗水量(35米³)导致水污染的迅速崛起,和上升速度变得缓慢和趋势稳定2025年之后;介质下的上升速度用水量(30米³)低于消费高水位的情况下,2024年之后,速度开始减缓;水消耗低的情况下(25米³),2020年之后,水污染经验3年,然后开始上升下降很快。可以看出,降低单位产值用水量减少废水输出和水污染是很重要的方法,它是一个主要衡量企业清洁生产过程。污水处理过程中,源代码控制和结束治疗应注意。

(3)污水处理费用。供水行业市场化的不断扩大,中国污水处理费用的定价受到越来越多的关注。合理的定价可以为污水处理企业带来一定的收入,以确保其正常运行,也可以间接地鼓励节水措施的实施。在本节中,废水处理费用的影响对未来的城市废水和水污染的情况,在这种情况下进行了分析。如图10当污水处理费用的增加补充说,从37.5%提高到50%和100%,分别废水的总量在一定程度上减少(0.5%和2.1%,分别地。)期间的政策模拟;增加越大,就越明显,废水量减少。对水的污染,污水处理费用的增加也可以带来显著的好处。类似于其他两个控制因素,对水质污染废水处理费用的影响曲线显示了先降低,然后增加的趋势。污水处理费用的控制作用,水污染是相对较弱;水污染在三种情况下不同的污水处理费用显示减少的趋势在2020年和2030年,如图11。一般来说,废水处理费用的增加在一定程度上可以抑制水污染的加剧,尽管它的影响是有限的。

与此同时,做纵向比较本文所选择的三个控制因素;变化等三个因素可以减少废水的总量和克制水污染在某种程度上,和污水处理费用的影响是最小的。

(4)不同的开发模式。最后,武汉的未来发展模式概括为高增长、高耗水量(高度差;场景1);高增长、低用水量(h l;场景2);低增长,高耗水量(L-H;场景8)和低增长、低用水量(L-L;场景9)。高度差的情况下,废水的总量在未来得到最快的增长,它增加了50.6%在2030年与2015年相比;L-L的情况下,最慢的增长和增加34.9%相比,在2015年;废水的增长率在2015年和2023年的情况下h l低于L-H,但是在2023年和2030年,它将高于L-H。 By 2030, the total amount of wastewater in Wuhan under different situations is sorted by size as follows: H-H > H-L > L-H > L-L. Comparing the situations of H-L and L-H, it can be seen in Figure12国内生产总值用水量的影响(当时几千元),废水的总量大于GDP的增长率在不久的将来(2015 - 2023),和GDP增长率的影响更明显的长期(2023 - 2030)。

如图13不同发展模式下,城市废水提出了巨大的差异。低经济增长的发展模式下,水污染经历一个“decrease-increase-decrease”的过程在仿真期间(2015 - 2030),它提供了一个长期下降的趋势;但在两种发展模式的高经济增长、水污染呈现一个“decrease-increase”的过程,最后提出了一种增加的趋势,变得稳定。因此,可以看出,武汉的污水处理能力不能满足当前污水处理需求和水污染会继续恶化的情况下经济高速发展。h l的两条曲线,分析了L-H交点出现在2027年。在2027年之前,发展模式下的水污染比h l L-H更加严重。2027年之后,水污染呈现了一个上升的趋势的发展模式下h l和L-H滴下的发展模式。从长远来看,经济发展,水污染的影响更大。

4所示。结论

当前工作系统地调查了社会经济、城市污水,和城市水环境系统动力学的第一次,它提供了一种新的城市污水系统的战略管理。此外,它还提供整个系统的动态变化的忽视和管理的理论基础做出正确的决定。基于上面的讨论,可以得出的结论如下:(1)城市污水可持续发展影响因素的系统和他们的关系进行调查和反馈机制。根据结果,可持续城市污水系统的SD模型从社会经济发达,城市污水、城市水环境模拟未来城市污水和探索影响城市污水系统的关键因素。(2)SD模型的可靠性证明了案例研究。SD模型能够有效地模拟真实系统,甚至系统历史数据不足,通过定性和定量分析的结合。城市污水的动力学仿真是城市水污染控制和管理的一个重要组成部分。是显著的减少污染,确保健康的城市水环境,提高城市居民的生活质量,实现可持续发展。(3)案例研究还表明,城市污水增加GDP的增长和增加污水处理费用可以显著减少废水的排放。城市污水和水污染增加场景的快速经济增长最迅速和广泛的资源利用率,因此它不能盲目追求经济增长而忽视资源保护。(4)SD模型被用来评估可持续发展城市污水的使用GDP增长率,一万年度GDP用水量和污水处理费用作为控制变量。结果表明,与GDP增长率相比,每一万年GDP用水量影响了城市污水更重要的是在短期内。然而,GDP增长率的影响更明显的从长远来看。因此,节水措施的有效实施是一种有效的方法来减少废水的排放,最终实现环保废水系统。

相互竞争的利益

作者宣称没有利益冲突有关的出版。

确认

该项目是由中国国家自然科学基金资助(批准号71390524)。作者要感谢Minhui教授Yu在自动化学院,华中科技大学,在他的指导下开发SD模型,和武汉城市排水发展有限公司有限公司的基本数据。

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