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当前，中国水资源质量差、流域生态严重受损，水资源保护密切关系到居民的切身利益与经济社会的发展。国务院印发的《水污染防治行动计划》以及《最严格水资源管理制度》等都表明了政府对水环境保护和管理的重视。流域水质是制约水资源开发利用以及保护的关键要素之一，但由于缺乏有效的评估、预测、预警方法与手段，导致当前的水资源管理处于经验和半经验管理状态。
由于时间序列数据具有不确定性、高维性、复杂性、时变性以及动态性等特点，因此传统的研究方法表现出局限性。针对这一问题，提出了基于粗糙贝叶斯网络（Rough Set-Bayesian Network，RS-BN）的模型，应用于嘉陵江流域（重庆主城区3个断面）水质的评估、预测和预警，最后根据模型结果提出了相应的管理措施。论文的主要工作如下：
（1）基于粗糙集理论的主要影响因子的提取和分析。粗糙集（Rough Set，RS）既能够有效的处理不确定数据、缺失数据和动态数据，又能够消除信息冗余，降低建模复杂度。针对水质时间序列数据的特性及其在水质预测与评价中的应用需求，利用RS方法对多元水质信息（外环境与内环境）进行属性约简，获得流域水质指标的主要影响因子。
（2）基于粗糙贝叶斯网络（RS-BN）的水质预测模型的建立。贝叶斯网络（Bayesian Nerwork，BN）具有丰富的概率表达能力、不确定性问题处理等能力，是目前不确定知识表示和推理最有效的模型之一。本文在RS属性约减的基础上，通过结构建模与参数学习构建了RS-BN预测模型。利用RS-BN模型的正向/逆向推理能力获得流域重要污染物（知识表达），同时获得了优于其他对比模型的预测结果。
（3）基于总体达标计算法的水环境容量预警策略研究。总体达标计算模型（overall reach standard method，ORS）简单易操作，受人为干扰影响小，是经典的环境总量估算模型。本文在RS-BN预测结果的基础上，提出了基于RS-BN的ORS方法，并将其应用于水环境容量的计算与预警。结合计算结果和对应断面所在区域的社会经济现状分析，从总量减排（工业、生活、农业）和生态措施两个方面提出了相应的水资源系统管理措施。
本文通过对属性约减、概率表达、预测建模方法的分析和融合，构造粗糙贝叶斯网络水质预测模型与水环境容量预警模型。为评估其性能，以嘉陵江流域（重庆主城区断面）为例开展案例研究，对精准实现嘉陵江流域重庆主城区断面水环境系统评估、分类、预测和决策等智能管理具有重要的理论和现实意义。
由于时间序列数据具有不确定性、高维性、复杂性、时变性以及动态性等特点，因此传统的研究方法表现出局限性。针对这一问题，提出了基于粗糙贝叶斯网络（Rough Set-Bayesian Network，RS-BN）的模型，应用于嘉陵江流域（重庆主城区3个断面）水质的评估、预测和预警，最后根据模型结果提出了相应的管理措施。论文的主要工作如下：
（1）基于粗糙集理论的主要影响因子的提取和分析。粗糙集（Rough Set，RS）既能够有效的处理不确定数据、缺失数据和动态数据，又能够消除信息冗余，降低建模复杂度。针对水质时间序列数据的特性及其在水质预测与评价中的应用需求，利用RS方法对多元水质信息（外环境与内环境）进行属性约简，获得流域水质指标的主要影响因子。
（2）基于粗糙贝叶斯网络（RS-BN）的水质预测模型的建立。贝叶斯网络（Bayesian Nerwork，BN）具有丰富的概率表达能力、不确定性问题处理等能力，是目前不确定知识表示和推理最有效的模型之一。本文在RS属性约减的基础上，通过结构建模与参数学习构建了RS-BN预测模型。利用RS-BN模型的正向/逆向推理能力获得流域重要污染物（知识表达），同时获得了优于其他对比模型的预测结果。
（3）基于总体达标计算法的水环境容量预警策略研究。总体达标计算模型（overall reach standard method，ORS）简单易操作，受人为干扰影响小，是经典的环境总量估算模型。本文在RS-BN预测结果的基础上，提出了基于RS-BN的ORS方法，并将其应用于水环境容量的计算与预警。结合计算结果和对应断面所在区域的社会经济现状分析，从总量减排（工业、生活、农业）和生态措施两个方面提出了相应的水资源系统管理措施。
本文通过对属性约减、概率表达、预测建模方法的分析和融合，构造粗糙贝叶斯网络水质预测模型与水环境容量预警模型。为评估其性能，以嘉陵江流域（重庆主城区断面）为例开展案例研究，对精准实现嘉陵江流域重庆主城区断面水环境系统评估、分类、预测和决策等智能管理具有重要的理论和现实意义。