一种县域农村污水处理模式选择方法及其相关装置

技术领域

本发明属于农村污水处理模式选择领域，具体涉及一种基于系统动力学的县域农村污水处理模式选择方法及其相关装置。

背景技术

我国每年的污水排放量中农村污水占比不可忽视，但这部分污水的处理情况却不容乐观，造成了较为严重的环境问题。一直以来，污水处理的重点大多放在城市，缺少了对农村的关注。截止至去年，部分农村污水的治理率仅为28％左右。近几年来，随着国家的发展和城镇化建设步伐的加快，造成了更为严重的农村水环境污染，但在农村建立大规模的污水处理厂面临着投资成本高、回报周期长、缺少技术人员维护等短板，这就导致了农村污水的处理模式不能照抄照搬城市污水处理模式。

因此，农村污水处理模式的选择必须着重考虑当地的经济水平、人口密度和运行维护难易等影响因素，才能快速、合理地选择适合当地的污水处理模式，有效的解决农村污水所造成的环境问题。

然而，有关污水处理模式的选择方法大多只能参考过去几年甚至十年的数据，得出的结果难以考虑到未来的变化情况，在飞速发展的背景下，对于污水处理模式的选择不仅要考虑到某一地区的具体情况，更要考虑当地经济水平、人口数量、环境影响等主要因素在未来的变化对污水处理模式的选择所造成的影响。

发明内容

本发明的目的在于提供了一种基于系统动力学的县域农村污水处理模式选择方法及其相关装置。可以在考虑不同政策偏好下，通过改变各种辅助变量的数值来模拟不同的发展场景，预测不同污水处理模式的处理成本和环境影响，进行最终结果的换算后，能够对污水处理模式进行适宜性评价，选择出适合当地的污水处理模式。

本发明提供的一种基于系统动力学的农村污水处理模式选择方法、装置、计算机设备和存储介质。

一种基于系统动力学的农村污水处理模式选择方法，所述方法为：

S1针对农村地区离网式和小集中式两种典型模式的污水处理设施，确定污水处理模式的影响因素；

S2划定评价边界，确定子系统，根据所述影响因素的数学关系，构建系统动力学(SD)模型；

S3确定影响因素的数值和所述影响因素之间的数学方程，根据历史数据对模型进行验证和校核；

S4运行SD模型模拟各类发展场景，得到处理成本和环境影响因素的变化趋势；

S5提取污水处理成本和碳排放环境影响因素的数值，在不同发展场景下分别对比两种污水处理模式的适宜性，为县域农村污水处理模式长远规划提供决策。

一种系统动力学建模装置，所述装置包括：

影响因素确定模块，用于执行S1针对农村地区离网式和小集中式两种典型模式的污水处理设施，确定污水处理模式的影响因素的步骤；

模型构建模块，用于执行S2划定评价边界，确定子系统，根据所述影响因素的数学关系，构建系统动力学SD模型的步骤；

验证校核模块，用于执行S3确定所述影响因素的数值和所述影响因素之间的数学方程，根据历史数据对模型进行验证和校核的步骤；

模拟模块，用于执行S4运行SD模型，模拟各类发展场景，得到处理成本和环境影响因素的变化趋势的步骤；

对比模块，用于执行S5提取污水处理成本和碳排放环境影响因素的数值，在不同发展场景下分别对比两种污水处理模式的适宜性，为县域农村污水处理模式长远规划提供决策的步骤。

本发明具有下列有益效果：

(1)将系统动力学应用于县域农村污水处理优选决策，可以很好地解决人口、经济和水环境三者之间的耦合问题，能够从复杂系统的简单反馈结构出发，充分考虑系统内部，系统与环境的特点，模拟子系统之间的动态变化过程，适合对水环境整体系统这种复杂的系统进行模拟分析。

(2)相较于常规的优选方法，本发明侧重于反应影响因素的变化趋势，而不是刻意地去追求准确的数据结果，这种特点可以弱化目前优选方法所需的数据资料不准确，不完善的问题，也可以在一定程度上满足战略规划的要求。

附图说明

图1为县域农村污水处理模式优选方法实施流程示意图

图2为人口子系统与水环境子系统之间的反馈关系图。

图3为经济子系统与水环境子系统之间的反馈关系图。

图4为离网式污水处理模式的SD模型图。

图5为小集中式污水处理模式的SD模型图。

图6为在三种不同的发展场景下，总污水量的变化情况(三条线自上而下依次是：经济优先场景、常规发展场景和生态优先场景)。

图7为在三种不同的发展场景下，按照不同标准，需要处理的污水量的变化情况(三条线自上而下依次是：经济优先场景、常规发展场景和生态优先场景)。

图8为在三种不同的发展场景下，离网式污水处理模式的处理费用变化情况(三条线自上而下依次是：生态优先场景、常规发展场景和经济优先场景)。

图9为在三种不同的发展场景下，离网式污水处理模式的碳排放量变化情况(三条线自上而下依次是：生态优先场景、常规发展场景和经济优先场景)。

图10为在三种不同的发展场景下，在三种不同的发展场景下，小集中式污水处理模式的处理费用变化情况(三条线自上而下依次是：生态优先场景、常规发展场景和经济优先场景)。

图11为在三种不同的发展场景下，小集中式污水处理模式的碳排放量变化情况(三条线自上而下依次是：生态优先场景、常规发展场景和经济优先场景)。

图12为在三种不同的发展场景下，人口死亡率的变化情况(三条线自上而下依次是：经济优先场景、常规发展场景和生态优先场景)。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明了，以下结合实例来对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

以浙江省永康县的农村污水处理模式选择为例。如图1所示，本发明提供了一种基于系统动力学的县域农村污水处理模式选择方法、装置、计算机设备和存储介质。

一种基于系统动力学的县域农村污水处理模式选择方法，包括下述步骤：

S1选取两种农村污水处理模式：离网式和小集中式，针对以上两种典型的污水处理模式进行分析。

其中离网式污水处理模式主要应用于人口分布离散、人口密度小、地形条件复杂，市政管网建设难度大导致污水难以集中收集的农村地区。离网式污水处理的核心就是将污水就地处理，将面积较大的污水处理区域划分为较小或单个污水处理单元，减少污水收集管网的建设，具有建设成本低等优点。常见的离网式污水处理设施有：稳定塘、小型人工湿地、一体化污水处理装置等。

而小集中式更适合与用户居住密集、人口密度大、地形平整、经济条件较好的农村地区，主要污水处理过程是通过铺设排水官网，将附近的几个农村、乡镇的污水收集到污水处理站进行集中处理。目前厂家间的集中式污水处理工艺有：序批式活性污泥法、MBR法、生物接触氧化法。

在众多离网式污水处理设施中，一体化污水处理设施处理效果好、适应性强、运行稳定具有一定的代表性。集中式MBR农村污水处理设施与集中式SBR、集中式接触生物氧化在处理效果、运行稳定性都具有较好的效果，但MBR工艺固液分离相对彻底，污泥量更少，应用更加广泛，在集中污水处理的模式里同样具有代表性。因此，在具体污水处理设施的选取方面，本发明选定离网式污水处理模式中的一体化农村污水处理设施和集中式污水处理模式中的MBR农村污水处理设施作为具体的污水处理模式和污水处理设施，进而确定两种污水处理模式的处理成本和碳排放量系数分别为：离网式污水处理模式的处理成本和碳排放量分别为：0.7万元/万吨和5tCO

明确影响农村地区污水处理模式选择的因素主要围绕人口、经济、水环境三个方面：

(1)人口部分主要因素包括：出生率、死亡率和初始人口数量；

(2)经济部分主要因素包括：第一、二、三产业产值，第一、二、三产业增长率，第一、二、三产业增长量，经济总量，环保投入，治理效益和环境约束；

(3)水环境部主要分因素包括：污水排放量、污水处理率、农业需水量、农业排污系数、工业需水量、工业排污系数、万元工业GDP需水量、人均生活污水排放量、离网式碳排放系数、离网式污水处理成本、小集中式碳排放系数和小集中式污水处理成本。

在具体影响因素的选取方面：根据因素的特性不同，将其分为两类：技术标准类因素和统计分析类因素。

技术标准类因素：即目标地区根据国家法律、发展规划或硬性标准提出的建议数值或强制执行的因素，如污水处理率，工、农业排放系数，万元工业GDP用水量等，这类参数的估计往往通过查找当地的相关规划或标准来获得。

统计分析类因素：这类因素通常通过对历史数据进行统计和分析来获取，如第一、第二、第三产业的增长率等。

第一、第二、第三产业的增长率、人口的出生死亡率和污水处理设施的处理成本和和碳排放量等因素是期望因素，其数值在模型中为固定值，不受政策背景和外界环境影响。

具体影响因素及其介绍如表1所示：

表1影响因素介绍

S2为划定评价边界，确定子系统，根据不同影响因素的数学关系，分析不同影响因素之间的关系，构建系统动力学模型(SD)模型，具体步骤为：

(1)划定评价边界，确定具体地区为浙江省永康县，列举其包括的具体行政区：包括石柱镇、象珠镇、龙山镇、花街镇、前仓镇、方岩镇、西溪镇、舟山镇、唐先镇、古山镇、东城街道、西城街道、江南街道、芝英街道、永康经济开发区、城西新区。

(2)结合当地情况和已有研究，确当人口、经济、水环境三个子系统

(3)确定三个子系统包含的影响因素和子系统间的反馈关系：

在人口子系统中，农村不同于城市，人口数量的变化所受影响因素较少，在理想情况下，应主要考虑一个地区的常住人口。因此，在人口子系统中，主要考虑当地居民的出生率和死亡率。该子系统模块用于研究人口数量的变化及其对用水量和环境的影响。

在经济子系统中，主要由总产值及各产业产值、环保投入、经济损失和两种污水处理模式的处理费用组成。各产业产值由原产值和增长量组成，环保投入由环保投入占比决定，污水排放会产生经济损失，两种污水处理模式的处理费用由各自的系数决定。

农村地区的污水量主要有工业、农业、生活三方面的污水构成，分别由各自的用水量和排污系数决定。水环境子系统是整个系统的核心部分，人口和经济的变化对系统整体的影响都是通过对水环境的间接影响来体现出来的。主要因素包括总污水量、污水治理和排放量及两种污水处理模式的处理费用，碳排放量和等相关因素。

三个子系统之间的反馈关系：

人口、经济子系统分别和水环境子系统的反馈关系分别如图2和图3所示。

在图2中，反馈环中负相关关系的个数为奇数(1个)，可知人口数量和水环境情况之间存在着负反馈关系，体现了两者的相互制约和平衡。即在一定的经济水平和自然环境条件下，随着人口总量的增加，生活用水量也会增加，产生的污水量也随之增加，造成水污染程度加剧，间接地增加了死亡率，造成人口数量减少，产生的生活污水量又会减少。

在图3中，经济和水环境的反馈关系图包含两个反馈环：

第一个反馈环描述的是经济发展和水环境情况之间反馈关系，其中负相关关系的个数为奇数(1个)，可知二者之间存在着负反馈关系：在一定的人口数量和自然环境条件下，随着各产业产值的增加，其对应的用水量也会增加，排放的污水量也随之增加，污染环境的同时增加了环境对于经济发展的约束力，造成了直接和间接的经济损失，导致各产业产值减少。

另一个反馈环中负相关关系的个数为偶数(2个)，可知经济发展与环保投入之间存在着正反馈：随着各产业总产值的增加，对于环保方面的投入也会增加，通过治理后，各产业排放的污水量将会有所减少，对环境造成的污染将会减轻，因为环境问题对经济造成的损失也会相应减少，各产业产值也会有所提升。

(4)构建系统动力学(SD)模型

如上所述，一种系动力学建模装置，应包括：

影响因素确定模块，用于执行S1针对农村地区离网式和小集中式两种典型模式的污水处理设施，确定污水处理模式的影响因素的步骤；

模型构建模块，用于执行S2划定评价边界，确定子系统，根据所述影响因素的数学关系，构建系统动力学SD模型的步骤；

验证校核模块，用于执行S3确定所述影响因素的数值和所述影响因素之间的数学方程，根据历史数据对模型进行验证和校核的步骤；

模拟模块，用于执行S4运行SD模型，模拟各类发展场景，得到处理成本和环境影响因素的变化趋势的步骤；

对比模块，用于执行S5提取污水处理成本和碳排放环境影响因素的数值，在不同发展场景下分别对比两种污水处理模式的适宜性，为县域农村污水处理模式长远规划提供决策的步骤。

本发明具体采用Vensim PLE装置，具有如下优势：

①界面友好，操作简单：Vensim装置能够提供非常友好的人机对话环境，直观明了，操作简便，包含多种数据输入输出的方式。

②能够对模型进行图示化构建：Vensim装置的建模过程是利用不同图形符号来区分不同的变量，用各式箭头来连接各类变量，将各类变量间的关系式以适当的方式写入模型，来进行模拟分析。

③能对数据提供多种分析方法：Vensim装置提供的模拟分析工具有两种：一种是结构分析工具，如cause true功能来对变量间的因果关系进行分析，loops功能可以将模型中所有的反馈环以列表的形式展示出来；另一类是数据分析工具，以graph功能可以将各变量在整个模拟周期内的数值以图形的性质直观的展示出来。

具体建模步骤如下：

采用Vensim PLE装置量化上述分析过程，以两种污水处理模式的处理成本和碳排放量为重要决策因素，建立SD模型，模拟不同政策偏好下的两种农村污水处理模式运营费用和环境影响等影响因素的变化趋势。该SD模型包括人口、经济和水环境三个子系统，共45个影响因素，其中包括5个状态变量、7个速率变量和33个辅助变量(表1)，能够清楚、直观的展示出日常生产生活的各部分从用水到污水，再到被治理后产生费用和碳排放的整个过程。两种污水处理模式的具体模型如图4和图5所示。

在其他实施例中，也可以通过其他建模装置构建系统动力学模型，本实施例在此不做限定。

S3确定影响因素的数值和不同影响因素之间的数学方程，根据历史数据，对模型进行验证和校核，确保模型的准确率，使其预测更加贴合事实规律，具体步骤为：

(1)首先确定因素的数值和不同影响因素之间的主要数学方程为：

所述影响因素之间的主要数学方程为：

人口子系统的数学方程为：

其中，P

经济子系统的数学方程为：

GDP

其中，GDP

第一、二、三产业产值及其增长率公式为：

Growth

其中，GDP

其余数学方程为：

Put＝GDP

其中，Put为环保投入，rate

E

其中，i＝1、2，E

水环境子系统的数学方程为：

W

其中，W

W

其中，W

W

其中，i＝1、2，W

K：IF THEN ELSE(W

其中，K表示该地区的水污染程度，W

Q：IF THEN ELSE(K>1,K×0.05,0)

其中，Q表示水污染因子，该公式意为若水污染程度大于1，则水污染因子等于水污染程度×0.05,否则水污染因子为0；

CP

其中，i＝1、2，CP

(2)对模型进行验证和校核的具体步骤为：

整个模拟过程共分两个阶段：

第一阶段为2012～2021年，在该阶段对建立的SD模型进行历史检验和灵敏度分析，在进行历史性检验时，选择人口总数、经济总量、总污水量三个因素，通过前五年的数据，并结合当地的政策对工/农业排污系数，污水处理率，政策约束因子等常量做出数值调整，直至通过模型运算得出2017～2021的预测数据(表2)，与已知数据进行误差检验，误差值小于15％，能够说明本发明构建的系统动力学模型仿真结果较为真实可靠；

表2模型历史性验证结果

进行灵敏度分析时，选择模型中的4个敏感因素，敏感因素的确定以政策分析为指导，通过分析建模目的、研究背景、系统因果关系等多方面内容来最终确定。通过系统分析，排除那些政策不易影响以及对水环境整体情况影响较小的因素，最终确定的敏感因素包括：工业排污系数、农业排污系数、污水处理率、环境约束和环保投入占比共5个参数。在模型模拟过程中，通过调整这些敏感参数，对模型的运行结果影响很大，具体验证过程为：分别对其变化2％、1％、-1％、-2％,观察其变化对处理成本和环境影响这两个因素的影响(表3)。发现其影响在合理范围内(＜10％)，能证明模型有效，可以用于后续的仿真模拟；

表3模型灵敏度检验结果

第二阶段为2022～2031年，运行模型，得到因素的具体变化情况。

模型的模拟时长为20年，基准年为2012年，模拟期为：2012～2031年，模拟的时间步长为1年。

S4步骤为针对不同政策偏好下的发展场景，运行系统动力学模型，模拟各类发展场景，得到处理费用和环境影响等影响因素的变化趋势，具体步骤为：

结合浙江省永康县的具体情况，考虑了三种不同政策偏好下的发展场景，分别为：常规发展场景、生态优先场景和经济优先场景。

常规发展场景中将按照当地标准和相关规定，维持社会当前发展现状，对于各种影响因素的数值设定不做改变；在生态优先场景中，政策背景的改变会导致标准和规定的改变：相关排污系数的标准会更加严格，污水处理率也会提高，综合考虑多种环境因素的环境约束也会更大；在经济优先场景中，政策背景将更倾向于经济的发展，以提高经济水平为优先选择，对于环境因素的相关要求更低，因此相较于常规发展场景，各类排污系数会有所增加，污水处理率则会降低。

表4三种发展场景的详细数据设定

模拟结果如下：

三种发展场景的总污水量数值及变化趋势详情见图6，按标准需处理的污水量详情见图7。

离网式和小集中式的污水处理费用及变化情况见图8和图10，碳排放量数值及变化情况分别见图9和图11。

由图6和图7可知，在生态优先场景下，由于政策的原因，工农业的排污系数较低，产生的污水量少于其他两种发展场景，但受限于较高的污水处理率要求，使得需要处理的污水量较大，造成两种污水处理方式的处理成本和碳排放量都高于常规发展场景和经济优先场景。

由图8和图10可知，在三种发展场景下，离网式污水处理模式的处理费用略低于小集中式污水处理模式，表明离网式污水处理模式更具有经济友好性。

由图9和图11可知，离网式污水处理模式的碳排放量高于小集中式污水处理模式，表明在相同的外界因素下，小集中式的污水处理模式更具有环境友好性。

S5提取污水处理成本和碳排放环境影响因素的具体数值，并在不同发展场景下分别对比两种污水处理模式的适宜性，为县域尺度的农村污水处理模式长远规划提供决策参考。

本步骤中，设定处理成本和环境影响为决策的重要影响因素，针对S4步骤中得到的数值，在常规发展、生态优先和经济优先三种发展场景下分别对比两种污水处理模式的适宜性。

两种污水处理模式适宜性的具体优选方法为：对所得到的处理成本和碳排放量两组数据进行统一量纲处理，根据国内碳排放权交易所单位碳排放量的交易价格，对两种污水处理模式的碳排放量进行换算，统一换算为处理成本，对比两种污水处理模式的新处理成本，得到两种污水处理模式的适宜性，可知哪种污水处理模式的适宜性更好。

两种污水处理模式的处理成本和碳排放环境影响具体数值提取过程如下：

运行模型后，得到浙江省永康县两种不同污水处理模式在处理成本和环境影响两方面的具体数值，整理后，如表5和表6所示：

表5两种污水处理模式的处理成本

表6两种污水处理模式的碳排放量

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在不同发展场景下分别对比两种污水处理模式的适宜性，具体的优选方法如下：

对于上述整理所得的离网式污水处理模式的处理成本和碳排放量两组数据进行统一量纲处理，具体计算公式如下：

∑最终成本(万元)＝处理成本(万元)+碳排放转化成本(万元)；

碳排放转化成本(万元)＝碳排放量(吨)×碳排放交易价格(元/吨)×0.0001。

查阅当地碳排放权交易所，得到近期单位碳排放量的交易价格约为55元/吨，带入公式后，结合上述所得数据，可计算出离网式污水处理模式的最终换算成本，如表7所示。

对于上述整理所得的小集中式污水处理模式的处理成本和碳排放量两组数据进行统一量纲处理，具体计算公式如下：

∑最终成本(万元)＝处理成本(万元)+碳排放转化成本(万元)；

碳排放转化成本(万元)＝碳排放量(吨)×碳排放交易价格(元/吨)×0.0001。

查阅当地碳排放权交易所，得到近期单位碳排放量的交易价格约为55元/吨，带入公式后，结合上述所得数据，可计算出小集中式污水处理模式的最终换算成本，如表7所示。

表7两种污水处理模式的最终换算成本

对比换算成本的最终结果可知：在三种发展场景下，离网式污水处理模式均有着更低的最终处理成本，表明其更具有适宜性。

一种计算机设备：包括了存储器和处理器；存储器中存储有计算机程序，处理器执行程序时能实现以下步骤：根据历史数据对模型进行验证和校核；运行模型，模拟各类发展场景，得到处理成本和环境影响因素的变化趋势及具体数值。

上述方法实施例中的内容均适用于本发明实施例中，本发明实施例所具体实现的功能与上述方法实施例相同，并且达到的效果与上述方法实施例所达到的效果也相同。

一种存储介质，存储有计算机程序，该程序被处理器执行时能实现以下步骤，根据历史数据对模型进行验证和校核；运行模型，模拟各类发展场景，得到处理成本和环境影响因素的变化趋势及具体数值。

上述方法实施例中的内容均适用于本发明实施例中，本发明实施例所具体实现的功能与上述方法实施例相同，并且达到的效果与上述方法实施例所达到的效果也相同。

本发明的上述实施例所示仅为本发明较佳实施例之部分，并不能以此局限本发明，在不脱离本发明精髓的条件下，本领域技术人员所作的任何修改、等同替换和改进等，都属本发明的保护范围。