描述
开 本: 16开纸 张: 胶版纸包 装: 平装-胶订是否套装: 否国际标准书号ISBN: 9787030339690
编辑推荐
《智能流域管理研究》可供环境科学、生态学、流域科学、湖沼学等学科的科研人员、高等学校师生及政府部门有关人员阅读和参考。
内容简介
流域管理是有效应对目前全球范围内水资源短缺、水环境污染和水生态退化等问题的可行模式，但在目前的流域管理研究与决策中，存在着一些亟待解决的关键问题，如无效信息收集、模型滥用等。为此，如何构建一个高效的流域管理决策模式，就成为国内外的研究热点。《智能流域管理研究》基于仿生学原理，提出了智能流域管理概念，构建了包含“大脑篇——因果关系之机理表达”、“智慧篇——优化之决策”和“感官篇——流域信息的获取、集成与反馈”等在内的关键技术体系，并结合案例展示了模型方法在国内外流域决策中的应用。
《智能流域管理研究》可供环境科学、生态学、流域科学、湖沼学等学科的科研人员、高等学校师生及政府部门有关人员阅读和参考。全书由刘永、邹锐、郭怀成总体设计并主笔。
《智能流域管理研究》可供环境科学、生态学、流域科学、湖沼学等学科的科研人员、高等学校师生及政府部门有关人员阅读和参考。全书由刘永、邹锐、郭怀成总体设计并主笔。
目 录
前言
第1章绪论
1.1流域管理的科学问题与决策需求
1.1.1研究背景
1.1.2科学问题
1.1.3决策需求
1.1.4研究目的
1.2流域模拟与决策模型研究进展
1.2.1流域模拟模型研究进展一
1.2.2流域决策模型研究进展
1.3智能流域管理
1.3.1概念缘由
1.3.2概念界定
1.3.3关键问题
1.3.4模型框架
1.3.5讨论：IWM的生命周期
大脑篇——因果关系之机理表达
第2章智能流域管理的因果关联及输入—输出响应
2.1智能流域管理决策的因果关联与响应模拟
2.1.1因果关联的概念及必要性
2.1.2因果关联网络构建与响应模拟
2.2案例研究：云南程海外流域调水工程的水质—水生态响应
2.2.1研究背景
2.2.2程海富营养化机制的神经网络模拟及响应情景分析
2.2.3程海水位调控的水质—水生态响应预测
2.3本章小结
第3章流域层面的因果关联定量表达——流域污染物输移模拟
3.1流域层面的因果关联界定
3.1.1流域水循环及关联因素
3.1.2流域碳循环及关联因素
3.1.3流域营养物质输移及关联因素
3.2流域污染物输移过程与模拟
3.2.1流域污染物输移过程
3.2.2流域污染物输移模拟
3.3流域污染物输移常用模型
3.3.1模型概览
3.3.2HSPF模型
3.3.3LSPC模型
3.3.4SWAT模型
3.4案例：美国Maumelle湖流域非点源模拟研究
3.4.1流域背景
3.4.2HSPF流域模型
3.4.3HSPF模型模拟结果与分析
3.5本章小结
第4章水体层面的因果关联定量表达——水质一水生态响应模拟
4.1水体层面的因果关联界定与响应过程
4.1.1水动力—水质过程
4.1.2水质—水生态响应过程
4.1.3水体层面的因果关联网络构建
4.2水动力—水质—水生态响应模拟
4.2.1模拟模型概述
4.2.2常用模型：EFDC
4.2.3常用模型：CE—QUAL—W2模型
4.2.4常用模型：WASP
4.3案例（Ⅰ）：浅水湖泊生态系统对人类干扰脆弱性的数值模拟研究
4.3.1湖泊生态系统的干扰脆弱性
4.3.2异龙湖水质—水生态模拟模型构建
4.3.3模拟结果与情景分析
4.3.4主要结论
4.4案例（Ⅱ）：基于三维水质—水动力模型的滇池富营养化控制TMDL研究
4.4.1滇池富营养化控制与模型需求
4.4.2滇池三维水质一水动力模型开发
4.4.3模型校验和结果讨论
4.4.4TMDL情景分析
4.4.5主要结论
4.5本章小结
第5章模型参数估值及不确定性分析
5.1模型参数估值及不确定性分析方法
5.1.1参数估值方法
5.1.2不确定性分析方法
5.2案例（Ⅰ）：基于交替适应度遗传算法的稳健性水质模型方法
5.2.1研究背景
5.2.2稳健性水质模型方法
5.2.3数值案例
5.3案例（Ⅱ）：自适应神经网络内嵌遗传算法及应用
5.3.1方法介绍
5.3.2复杂富营养化模型逆向参数估值案例
5.4案例（Ⅲ）：基于简单机理模型与贝叶斯推断算法的美国Chesapeake湾低氧分析
5.4.1研究背景
5.4.2模型方法
5.4.3参数估值
5.4.4结果
5.4.5讨论：流域负荷削减决策
5.5本章小结
第6章流域—水体因果关系的集成——流域污染物输移的水质—水生态响应
6.1流域—水体因果关系集成的界定
6.2流域污染物输移的水质—水生态响应模拟
6.3案例：美国加利福尼亚州明湖流域集成因果关联网络研究
6.3.1研究背景
6.3.2流域描述
6.3.3数据清单
6.3.4模型选择与方法
6.3.5结果与讨论
6.4本章小结
智慧篇——优化之决策
第7章流域管理的智慧型决策框架
7.1智慧型决策的界定
7.2流域智慧型决策模型框架
7.2.1流域决策的优化模型需求
7.2.2流域决策的不确定性
7.3本章小结
第8章流域智慧型决策之线性规划模型
8.1流域决策的不确定性规划模型
8.1.1概述
8.1.2随机规划和模糊规划
8.1.3区间规划模型
8.1.4模型对比分析
8.2传统区间数线性规划模型
8.2.1模型方程与求解方法
8.2.2传统ILP模型的决策有效性探讨
8.3风险显性区间线性规划模型
8.3.1模型推导与求解
8.3.2REILP模型数值案例与讨论
8.3.3案例：基于REILP模型的流域污染负荷削减决策
8.4本章小结
第9章流域智慧型决策之模拟—优化模型
9.1流域智慧型决策与模拟—优化方法
9.2常用的模拟—优化模型算法
9.3模拟—优化的非线性区间映射重构算法
9.3.1非线性区间映射重构
9.3.2REILP模型和IMS过程
9.3.3基于模拟—优化模型的NIMS过程
9.4案例：流域污染负荷削减的模拟—优化模型
9.4.1案例背景
9.4.2模型方程
9.4.3遗传算法构建
9.4.4NIMS过程公式化
9.4.5结果与讨论
9.5本章小结
第10章流域智慧型决策之适应性演化模型
10.1流域智慧型决策的“时”与“势”
10.2流域决策的适应性管理模式
10.3流域决策的适应性演化模型框架
10.3.1模型框架思路
10.3.2决策实施优选方法
10.3.3流域适应性决策方法
10.4基于风险的流域污染负荷削减适应性决策
10.4.1模型方程
10.4.2模型结果
10.4.3决策讨论
10.5本章小结
感官篇——流域信息的获取、集成与反馈
第11章流域调查与数据信息
11.1信息获取：起点还是终点
11.2信息需求：目标导向与因果关联
11.3信息获取：基本途径
11.3.1基于IWM的数据需求识别
11.3.2流域调查与监测方案制订
11.3.3模型与数据的互动
11.4本章小结
第12章流域信息集成与数据库开发
12.1流域信息集成
12.1.1智能流域管理的信息系统
12.1.2信息筛选与整理
12.2流域数据库设计
12.2.1设计思路
12.2.2数据库设计
12.3流域数据库开发
12.3.1数据库开发与信息存储
12.3.2信息集成与决策准备
12.4本章小结
参考文献
附录
第1章绪论
1.1流域管理的科学问题与决策需求
1.1.1研究背景
1.1.2科学问题
1.1.3决策需求
1.1.4研究目的
1.2流域模拟与决策模型研究进展
1.2.1流域模拟模型研究进展一
1.2.2流域决策模型研究进展
1.3智能流域管理
1.3.1概念缘由
1.3.2概念界定
1.3.3关键问题
1.3.4模型框架
1.3.5讨论：IWM的生命周期
大脑篇——因果关系之机理表达
第2章智能流域管理的因果关联及输入—输出响应
2.1智能流域管理决策的因果关联与响应模拟
2.1.1因果关联的概念及必要性
2.1.2因果关联网络构建与响应模拟
2.2案例研究：云南程海外流域调水工程的水质—水生态响应
2.2.1研究背景
2.2.2程海富营养化机制的神经网络模拟及响应情景分析
2.2.3程海水位调控的水质—水生态响应预测
2.3本章小结
第3章流域层面的因果关联定量表达——流域污染物输移模拟
3.1流域层面的因果关联界定
3.1.1流域水循环及关联因素
3.1.2流域碳循环及关联因素
3.1.3流域营养物质输移及关联因素
3.2流域污染物输移过程与模拟
3.2.1流域污染物输移过程
3.2.2流域污染物输移模拟
3.3流域污染物输移常用模型
3.3.1模型概览
3.3.2HSPF模型
3.3.3LSPC模型
3.3.4SWAT模型
3.4案例：美国Maumelle湖流域非点源模拟研究
3.4.1流域背景
3.4.2HSPF流域模型
3.4.3HSPF模型模拟结果与分析
3.5本章小结
第4章水体层面的因果关联定量表达——水质一水生态响应模拟
4.1水体层面的因果关联界定与响应过程
4.1.1水动力—水质过程
4.1.2水质—水生态响应过程
4.1.3水体层面的因果关联网络构建
4.2水动力—水质—水生态响应模拟
4.2.1模拟模型概述
4.2.2常用模型：EFDC
4.2.3常用模型：CE—QUAL—W2模型
4.2.4常用模型：WASP
4.3案例（Ⅰ）：浅水湖泊生态系统对人类干扰脆弱性的数值模拟研究
4.3.1湖泊生态系统的干扰脆弱性
4.3.2异龙湖水质—水生态模拟模型构建
4.3.3模拟结果与情景分析
4.3.4主要结论
4.4案例（Ⅱ）：基于三维水质—水动力模型的滇池富营养化控制TMDL研究
4.4.1滇池富营养化控制与模型需求
4.4.2滇池三维水质一水动力模型开发
4.4.3模型校验和结果讨论
4.4.4TMDL情景分析
4.4.5主要结论
4.5本章小结
第5章模型参数估值及不确定性分析
5.1模型参数估值及不确定性分析方法
5.1.1参数估值方法
5.1.2不确定性分析方法
5.2案例（Ⅰ）：基于交替适应度遗传算法的稳健性水质模型方法
5.2.1研究背景
5.2.2稳健性水质模型方法
5.2.3数值案例
5.3案例（Ⅱ）：自适应神经网络内嵌遗传算法及应用
5.3.1方法介绍
5.3.2复杂富营养化模型逆向参数估值案例
5.4案例（Ⅲ）：基于简单机理模型与贝叶斯推断算法的美国Chesapeake湾低氧分析
5.4.1研究背景
5.4.2模型方法
5.4.3参数估值
5.4.4结果
5.4.5讨论：流域负荷削减决策
5.5本章小结
第6章流域—水体因果关系的集成——流域污染物输移的水质—水生态响应
6.1流域—水体因果关系集成的界定
6.2流域污染物输移的水质—水生态响应模拟
6.3案例：美国加利福尼亚州明湖流域集成因果关联网络研究
6.3.1研究背景
6.3.2流域描述
6.3.3数据清单
6.3.4模型选择与方法
6.3.5结果与讨论
6.4本章小结
智慧篇——优化之决策
第7章流域管理的智慧型决策框架
7.1智慧型决策的界定
7.2流域智慧型决策模型框架
7.2.1流域决策的优化模型需求
7.2.2流域决策的不确定性
7.3本章小结
第8章流域智慧型决策之线性规划模型
8.1流域决策的不确定性规划模型
8.1.1概述
8.1.2随机规划和模糊规划
8.1.3区间规划模型
8.1.4模型对比分析
8.2传统区间数线性规划模型
8.2.1模型方程与求解方法
8.2.2传统ILP模型的决策有效性探讨
8.3风险显性区间线性规划模型
8.3.1模型推导与求解
8.3.2REILP模型数值案例与讨论
8.3.3案例：基于REILP模型的流域污染负荷削减决策
8.4本章小结
第9章流域智慧型决策之模拟—优化模型
9.1流域智慧型决策与模拟—优化方法
9.2常用的模拟—优化模型算法
9.3模拟—优化的非线性区间映射重构算法
9.3.1非线性区间映射重构
9.3.2REILP模型和IMS过程
9.3.3基于模拟—优化模型的NIMS过程
9.4案例：流域污染负荷削减的模拟—优化模型
9.4.1案例背景
9.4.2模型方程
9.4.3遗传算法构建
9.4.4NIMS过程公式化
9.4.5结果与讨论
9.5本章小结
第10章流域智慧型决策之适应性演化模型
10.1流域智慧型决策的“时”与“势”
10.2流域决策的适应性管理模式
10.3流域决策的适应性演化模型框架
10.3.1模型框架思路
10.3.2决策实施优选方法
10.3.3流域适应性决策方法
10.4基于风险的流域污染负荷削减适应性决策
10.4.1模型方程
10.4.2模型结果
10.4.3决策讨论
10.5本章小结
感官篇——流域信息的获取、集成与反馈
第11章流域调查与数据信息
11.1信息获取：起点还是终点
11.2信息需求：目标导向与因果关联
11.3信息获取：基本途径
11.3.1基于IWM的数据需求识别
11.3.2流域调查与监测方案制订
11.3.3模型与数据的互动
11.4本章小结
第12章流域信息集成与数据库开发
12.1流域信息集成
12.1.1智能流域管理的信息系统
12.1.2信息筛选与整理
12.2流域数据库设计
12.2.1设计思路
12.2.2数据库设计
12.3流域数据库开发
12.3.1数据库开发与信息存储
12.3.2信息集成与决策准备
12.4本章小结
参考文献
附录
前 言
序言
近几十年来，全球范围内的水资源短缺、水环境污染和水生态退化趋势加剧，湖泊富营养化、河口与湖泊低氧、有毒藻类水华暴发等已成为亟待解决的全球性环境问题。在我国，随着20世纪80年代后期快速的工业化、城镇化和农业现代化进程，水环境问题已经从陆域延伸到近海水域与河口、从单一污染发展到复合型污染，常规污染物、有毒有机物、重金属、藻毒素等水污染衍生物相互作用，形成复杂的流域性污染态势，对公众健康与经济社会可持续发展造成巨大障碍。在此背景下，自20世纪80年代开始，在全球范围内开展了大量针对不同尺度流域的综合管理研究与实践。但分析大量的流域综合管理案例后发现，在目前的流域管理研究与决策中，普遍存在着无效信息收集、模型滥用以及决策非化的问题；大量的模型开发与构建却无法回答流域管理与决策中的根本问题。在此前提下，究竟如何构建一个流畅高效的流域管理决策模式，成为摆在流域管理研究者与决策者面前的一个共同问题。
自20世纪90年代以来，本研究团队一直在中国与美国从事流域模拟、水质模型及流域管理优化决策等方面的研究，在此过程中也一直在思考与探索合适的流域管理与决策模式。近几年来，在充分反思现有流域研究的基础上，经过频繁讨论、逐步酝酿，明确提出了智能流域管理（intelligent watershed management，IWM）的概念与思想，并开展了相关的理论构建、关键技术研发与案例应用研究，希望能通过提出的理念与关键技术回答目前流域管理中亟待解决的难点和决策模式问题。2009年11月，在中国武汉召开的第13届世界湖泊大会（The13th World Lake Conference）上，由邹锐博士代表本团队首次完整地诠释了智能流域管理的提出缘由、理论体系与方法框架。此后，我们开始在中国和美国开展系统的理论完善、集成技术研发及应用推广研究，如“水体污染控制与治理科技重大专项”滇池项目和美国LosAngeles流域非线性模拟一优化研究，均取得了显著成果；在后者的研究过程中所开发的非线性区间数映射重构（NIMS）算法及其在大规模流域模拟一优化方面的成功应用，带来了流域管理智能化领域的重大技术突破。
为系统梳理和展示本团队这些年对智能流域管理科学体系探索的阶段性研究成果，本书第1章首先对智能流域管理（IWM）的概念作了界定；提出智能流域管理是以流域整体为对象，模仿人在决策中由感官至大脑的形成智慧的行为过程.因此，它实际上是仿生学原理在流域管理中的一种延伸。智能流域管理基于仿生学原理、以化为目标并以流域中人类活动与水体水质的响应因果关系为纽带；其主要步骤包括流域信息获取、输入一输出因果关联模拟以及优化与适应性决策。在第1章绪论所介绍的智能流域管理总的框架体系下，本书接下来又分3篇11章逐步展开概念讨论、模型技术与算法以及案例研究等相关内容。
（1）篇界定为“大脑篇——因果关系之机理表达”，主要探讨智能流域管理的因果关联及输入一输出响应、流域层面的因果关联定量表达、水体层面的因果关联定量表达、模型参数估值及不确定性分析、流域一水体因果关系的集成等方面的内容。
（2）第二篇界定为“智慧篇——优化之决策”，主要分析了形成智慧型流域决策的主要步骤，探讨了流域管理的智慧型决策框架、流域智慧型决策之线性规划模型、流域智慧型决策之模拟一优化模型、流域智慧型决策之适应性演化模型等方面的内容，并结合案例分析探讨了相关的新算法与模型开发。
（3）第三篇界定为“感官篇——流域信息的获取、集成与反馈”，主要分析了流域数据信息获取与集成以及流域数据库设计与开发等方面的内容。
尽管智能流域管理是一个探讨性的新尝试，但在近的研究中却日益发现了其重要的价值。新概念的提出总会存在不足，希望本书的工作能够推动流域管理与决策领域的深入讨论与思考，并促进更多相关问题的提出、发掘、探讨与解决，从而更好地为未来科学流域管理决策提供坚实的支撑。
本书是团队集体智慧的结晶。全书由刘永、邹锐、郭怀成总体设计并主笔，参与本书各章节写作的还有：周璟（第3、6、11章）、董菲菲（第7、9、12章）、张祯祯（第2、5章）、刘年磊（第8章）、颜小品（第4、11章）、盛虎（第1章）、阳平坚（第10章）、朱翔（第4章）、赵磊（第2章）、毛国柱（第8章）。在团队的共同努力下，几经修改并由邹锐、董菲菲、郭怀成、刘永终定稿。
本书的研究与出版得到了国家水体污染控制与治理科技重大专项（编号：2008ZX07102-001）、国家自然科学基金（41101180）与北京大学“百人计划”专项经费的资助。在本书的写作与相关研究的开展过程中，得到了美国TetraTech公司的3个研究案例（Lake Maumelle、Lake Clear流域、River Wissahickon）的支持，在此表示由衷的感谢！本书的部分案例基础数据来自于云南省环境科学研究院的调研与监测，感谢贺彬院长所给予的帮助与支持！
本书是北京大学环境科学与工程学院流域科学实验室（Peking University Watershed ScienceLab）的成果之一，敬请访问我们的主页（http：//www.pkuwsl.org/），以了解更多的内容、本书补充材料及流域科学研究进展。由于作者的知识和经验有限，加之相关研究尚处于起步阶段，书中难免出现疏漏，殷切希望各位同行能不吝指正。
自20世纪90年代以来，本研究团队一直在中国与美国从事流域模拟、水质模型及流域管理优化决策等方面的研究，在此过程中也一直在思考与探索合适的流域管理与决策模式。近几年来，在充分反思现有流域研究的基础上，经过频繁讨论、逐步酝酿，明确提出了智能流域管理（intelligent watershed management，IWM）的概念与思想，并开展了相关的理论构建、关键技术研发与案例应用研究，希望能通过提出的理念与关键技术回答目前流域管理中亟待解决的难点和决策模式问题。2009年11月，在中国武汉召开的第13届世界湖泊大会（The13th World Lake Conference）上，由邹锐博士代表本团队首次完整地诠释了智能流域管理的提出缘由、理论体系与方法框架。此后，我们开始在中国和美国开展系统的理论完善、集成技术研发及应用推广研究，如“水体污染控制与治理科技重大专项”滇池项目和美国LosAngeles流域非线性模拟一优化研究，均取得了显著成果；在后者的研究过程中所开发的非线性区间数映射重构（NIMS）算法及其在大规模流域模拟一优化方面的成功应用，带来了流域管理智能化领域的重大技术突破。
为系统梳理和展示本团队这些年对智能流域管理科学体系探索的阶段性研究成果，本书第1章首先对智能流域管理（IWM）的概念作了界定；提出智能流域管理是以流域整体为对象，模仿人在决策中由感官至大脑的形成智慧的行为过程.因此，它实际上是仿生学原理在流域管理中的一种延伸。智能流域管理基于仿生学原理、以化为目标并以流域中人类活动与水体水质的响应因果关系为纽带；其主要步骤包括流域信息获取、输入一输出因果关联模拟以及优化与适应性决策。在第1章绪论所介绍的智能流域管理总的框架体系下，本书接下来又分3篇11章逐步展开概念讨论、模型技术与算法以及案例研究等相关内容。
（1）篇界定为“大脑篇——因果关系之机理表达”，主要探讨智能流域管理的因果关联及输入一输出响应、流域层面的因果关联定量表达、水体层面的因果关联定量表达、模型参数估值及不确定性分析、流域一水体因果关系的集成等方面的内容。
（2）第二篇界定为“智慧篇——优化之决策”，主要分析了形成智慧型流域决策的主要步骤，探讨了流域管理的智慧型决策框架、流域智慧型决策之线性规划模型、流域智慧型决策之模拟一优化模型、流域智慧型决策之适应性演化模型等方面的内容，并结合案例分析探讨了相关的新算法与模型开发。
（3）第三篇界定为“感官篇——流域信息的获取、集成与反馈”，主要分析了流域数据信息获取与集成以及流域数据库设计与开发等方面的内容。
尽管智能流域管理是一个探讨性的新尝试，但在近的研究中却日益发现了其重要的价值。新概念的提出总会存在不足，希望本书的工作能够推动流域管理与决策领域的深入讨论与思考，并促进更多相关问题的提出、发掘、探讨与解决，从而更好地为未来科学流域管理决策提供坚实的支撑。
本书是团队集体智慧的结晶。全书由刘永、邹锐、郭怀成总体设计并主笔，参与本书各章节写作的还有：周璟（第3、6、11章）、董菲菲（第7、9、12章）、张祯祯（第2、5章）、刘年磊（第8章）、颜小品（第4、11章）、盛虎（第1章）、阳平坚（第10章）、朱翔（第4章）、赵磊（第2章）、毛国柱（第8章）。在团队的共同努力下，几经修改并由邹锐、董菲菲、郭怀成、刘永终定稿。
本书的研究与出版得到了国家水体污染控制与治理科技重大专项（编号：2008ZX07102-001）、国家自然科学基金（41101180）与北京大学“百人计划”专项经费的资助。在本书的写作与相关研究的开展过程中，得到了美国TetraTech公司的3个研究案例（Lake Maumelle、Lake Clear流域、River Wissahickon）的支持，在此表示由衷的感谢！本书的部分案例基础数据来自于云南省环境科学研究院的调研与监测，感谢贺彬院长所给予的帮助与支持！
本书是北京大学环境科学与工程学院流域科学实验室（Peking University Watershed ScienceLab）的成果之一，敬请访问我们的主页（http：//www.pkuwsl.org/），以了解更多的内容、本书补充材料及流域科学研究进展。由于作者的知识和经验有限，加之相关研究尚处于起步阶段，书中难免出现疏漏，殷切希望各位同行能不吝指正。
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（4）底质作为营养物质的来源之一，导致营养物质持续长期流入水体，即使有效地控制外部来源，内部来源也能维持浮游植物的生长。因为底质对外部负荷改变的反应慢，内部负荷的存在使得滇池生态系统和水质恢复成为一个更长和更具挑战性的过程。
4.5本章小结
本章首先界定了水体层面的因果关联，通过阐述水生态系统中存在的物理输移、化学反应和生物作用过程，明确了引起水质变化的驱动因子和过程，建立了定量表达水体水质与水生态关系的基础。
4.2节在4.1节的基础上，综合分析营养物质、温度、盐度、DO等水体物质变化引起的水质—水生态响应过程，介绍了用于定量模拟水质—水生态响应过程的水动力、水质、水动力—水质综合模型以及大型集成模型的应用范围、方法和各自特性。并以EFDC、CE—QUAL—W2和WASP模型为例，详细介绍了水质模型的构建方法和过程及其应用步骤。
4.5本章小结
本章首先界定了水体层面的因果关联，通过阐述水生态系统中存在的物理输移、化学反应和生物作用过程，明确了引起水质变化的驱动因子和过程，建立了定量表达水体水质与水生态关系的基础。
4.2节在4.1节的基础上，综合分析营养物质、温度、盐度、DO等水体物质变化引起的水质—水生态响应过程，介绍了用于定量模拟水质—水生态响应过程的水动力、水质、水动力—水质综合模型以及大型集成模型的应用范围、方法和各自特性。并以EFDC、CE—QUAL—W2和WASP模型为例，详细介绍了水质模型的构建方法和过程及其应用步骤。
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