孙晓蕾

（辽宁省鞍山水文局，辽宁鞍山114039）

基于GM（1,1）动态模型群组法的高锰酸盐指数预测

孙晓蕾

（辽宁省鞍山水文局，辽宁鞍山114039）

高锰酸盐指数（CODMn））是水质监测与评价的核心指标，客观反映水体受污染情况。通过累加不同时间段的南沙河干流CODMn原始数据建立GM（1,1）动态模型群组，使模型群组在动态过程中产生预测值，克服了单一模型随数据序列不规则波动拟合性差等缺陷。其建模精度大于90%，预测结果平均相对误差小于10%，计算结果准确、可靠，可作为水质监测校核辅助手段，为突发水质污染应急监测提供科学依据。也可广泛应用于水质监测与评价、辽河流域水资源保护规划等工作中。

CODMn；GM（1,1）；动态模型群组；水质监测；预测；评价

南沙河属辽河水系，为贯穿鞍山市的唯一河流，承纳沿河两岸的生活污水和工业废水排放。近年来，纳污量呈逐年上升的趋势，水体受到严重污染，极大影响两岸居民的生活环境质量，阻碍“万水千山百湖城”的南沙河整治目标实现。南沙河为多泥沙河流，河道边界条件多变、河段形态复杂，结构信息和关系信息不甚明确，所以在污染评价工作中，将南沙河水质系统视为灰色系统，采用灰色模型描述水质指标在自然或人类影响下随时间和空间变化的关系和趋势，可以定量描述污染物在水环境中迁移转化规律[1]。国内外水质预测文献普遍采用的单一GM（1,1）模型对异常数值的敏感度较高，预测结果易随不规则波动产生较大误差，而GM（1,1）动态模型群组法则有效规避这一问题。……