WM0-2.2.2-水质模型项目流程(9)
模型的应用
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兜兜转转，终于校准了模型，有了强大的武器，就能搞点事情了。结合工作经验和学术论文，本节介绍模型的应用。
在介绍模型的应用时，先回顾下前面所说的模型有哪些应用？见水质模型的应用，水质模型的项目。
重新的梳理下，水质模型的应用，直接粗暴的以时间的视角分为三大类：过去、现在和未来。
认识过去
过去，即采用模型来描述水体过去发生的现象，分析这些现象的原因，对水体的状况做出科学的评价。如可以对过去水质的变化进行回顾，水质的状态进行更加全面的分析。
虽然通过监测也可以进行同样的分析，但是由于监测数据一般是局部时间和局部空间的采样，那么仅仅通过这些数据得到的结论可能并不全面，即便采样点的选择都有非常多的规范去使得采样具备足够的代表性，但再多的点位，其仍然是样本，不能代表全局。另外，时间存在同样的问题，采样是一项非常耗时耗力的工作，现在人工监测做到月尺度已经非常不容易了，那么你就不能要求采样人员经常在下雨的时候去监测，一般采样大多会选择天气较好的晴天，而雨天的数据是缺失的，那么我们分析这些数据就会对雨天的掌握不足。当然，现在还是会有一些研究项目，专门采集暴雨后的水质样本，非常的辛苦，但是无法大规模执行，至少在自动监测完全普及之前，现在的监测数据都无法全面的从时间和空间上反映水体的实际情况的。
也并非说模型就能不输入雨天的数据就能凭空的获取雨天的情况，而是模型的数据时多源的，各种源的综合表达能够让我们获取更多的信息，如结合陆域产流模型，能够获取足够的降雨时的表现。
描述
采用机理的水质模型之后，就能通过有限的数据来推演更多信息，从而对水体进行全面的掌握。
我们获取到的监测数据若是有限的几个点，那么其在时间序列上呈现一般为散点图，即使采用点线图，也仅仅是线性插值的结果，不一定符合水体实际情况。空间上，为了获取直观的可视化，往往进行插值，若点位较多较密，那么插值的效果相对符合实际情况，但若点位较少，则插值的效果变得不是很可靠。
若采用校准模型进行分析，就会好很多。比如，时间上的动态变化，能够观察某些断面连续时段的变化，连续对于分析来说非常的关键，离散的值和连续值完全不是一个层次的，后面会再举例说明。空间上，更加容易理解，三维的水质模型能够获取整个水体各个区域以及局部点位的状况，特别是对于空间异质性特别强的水体，这时候如果注意和监测数据对比，可能发现监测数据中没有显示出来一些现象，这些现象究竟对不对，那么可能需要去加密监测来进一步确定，也就是说模型可以对监测进行一定的指导，比如对比较异常但是没有监测的区域可以加密监测，同时空间差异性较大的也需要加密监测，经费有限的时候，甚至可以对空间差异不大的区域减密监测。
分析
模型作为认识世界的工具，演示重复过去的状况仅仅是其的初级用法，手握神器，当然不满于此。除了关注其是什么？更多的想要知道为什么？
是什么造成了这样的状况，例如，湖体发生了藻华，究竟是什么原因？某段时间的总磷爆表，是什么引起的？这个断面水质忽好忽坏，究竟是中了什么毒？面对水体的管理者，真正关心水体的人，他们一定有非常多的问题？
单靠监测数据能否解决这些问题呢？不能，那么加上其他湖体的一些研究呢？一点吧。
为什么？上小节就说了监测数据不代表一切，因为监测数据仅仅描述的是你监测的那些地点和时刻的情况，管中窥豹，可见一斑。论文，前人的研究是有用的，但是是其他水体的结论。湖体的个性非常的强，比如目前磷限制和氮限制还处于假说阶段，更不用说需要针对具体的湖泊和具体的现状了进行应用了。
模型虽不能够彻底解决以上问题，但是提供了相对可靠的工具。不同的需求有不同具体的做法，现只能粗略阐述一些基本的思路。对于水体的治理，非常关注的一个问题就是优先控制哪些外源，也就是哪些源对断面的影响是最大的，即分析污染源对断面的贡献。采用情景分析法：将某个外源负荷去掉后，重新进行模拟，与未去掉之前对比分析，即可得出这个源的贡献情况，重复进行上述过程即可。（当然，魔鬼在细节，分析过程非常的多的难点，就不细说了，毕竟是入门课程。）
对于复杂的湖泊的富营养化分析，则依据富营养化的机理进行各个影响因子的测试，以此建立多个可能的情景，进而对其进行综合判断分析，从而弄清楚影响这个湖泊水质的关键要素，这个比较复杂，不进行深入的讨论。
总结下，分析原因大多数采用就是情景分析法，利用对模型的边界条件或者参数的改变来获取模型对改变的响应，从而弄明白出现某些现象的原因。需要说明的是，模型必须校准的足够好且经过比较好的验证，否则上述过程也可能得到错误的结果，这个就是另外的话题了。
至于评价的应用，如对历史工程的评价，对水环境容量的分析等，均是如此，采用情景分析的方法，进行相应的评价分析即可。
预警现在
严格的说，这部分可以归并到『未来』里，但是预警更多的关注是当前的状况，具有一定的时效性，所以归到这类。水质模型在预警中的应用，即利用水质模型对水体进行短期的预警分析。目前大多数区域的预警系统采用的是自动站预警，若水质超标则发出预警提醒，但是其往往只能监测到异常发生之后才警报，这对下游或者其他没有监测设备的区域的情况并不能很好的预警。若结合模型，基于自动站的数据输入，对环境风险发生后的污染物状况进行模拟分析，得出污染的迁移扩散规律，对风险事故的影响程度和持续时间进行提前的预测预警，为环境风险应对提供技术的支撑，是自动站的很好补充。特别是一些重点保护目标，如水源地等，将监测设备和模型构成一套预警体系，提前进行多种风险的预演，提高对水源地的保护。
预测未来
预测，这个词充满着魔力。我们现在每天都在享受着天气预报带来的便利，实际上天气预报也并非真正的预报，其不过是短期的预警。
实际上，对真正发生后的预警来说，更有用的是提前的预演评估。比如上节『预警现在』，虽然预警能够提高很好的信息，但更理想的情况为：如果能够事先查明保护目标周边可能的风险，那么针对这些风险进行全面的模拟，并模拟多种措施的效果，试图找出不同风险下最优的应对对策，最后形成一套有效的应对方案，这比发生事故之后再去采取措施更加的从容和有效。
对未来的应用更重要的则是在规划层面，特别是对未来的发展政策的科学制定，对短期治理工程的合理设计，想要科学合理，必然引入模型。目前的大多的规划和设计，对工程的处理，普遍采用的是线性思维，A工程的效果是5，B工程的效果是6，A+B工程的效果就是5+6=11，但实际情况远非这样简单，可能不是简单线性的叠加关系，不同工程的组合可能有效果增益，当然也可能互相抵消产生副作用。
除此之外，很多时候对于污染较重的区域，治理一般需要分阶段进行，优先重点进行哪些工程，就是一个非常重要的问题。还有工程的效果，很多工程仅仅是能够明白从负荷层面的削减效果，但是这些工程对目标的水质影响是不确定的，如果这些工程不能达标，因为工程已经完工，后期再加码工程就非常的困难。若能提前知晓工程不能够达到目标，进行合理调整，会节约很多成本并达到效果。
甚至可以以模型作为基础进行效益的评估，对工程进行优化，使得工程效果最佳且经济成本最低。这些通通可以通过情景模拟的方式进行多次迭代优化分析。
在当下提倡精细化管理，智慧科学治理的时代，如果能够将水质模型合理运用到各种环保工程中，提前对各种方案进行预先模拟，尝试找出最好的方案，增效节能是对社会非常有价值的事情。
小结
模型的应用这节内容，由于模型的应用比较广泛，无法进行具体的介绍，本着仅仅是作为入门课介绍科普类的知识，具体的应用则可以搜索相应的论文和案例进行具体的学习。
本节通过从时间的视角对模型的应用进行了简单的分类，模型的应用最核心的就是情景分析法，几乎无成本的大规模测试分析，从而迭代出最优的策略。
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2020-4-2
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