流域水污染防治規劃是一項復雜的系統工程，不僅要評估分析水環境經濟形勢，還要科學預測未來水環境面臨的壓力，最后才能形成科學合理的規劃目標、任務方案等。

　　這是一個前后連貫的過程，但在以往的的流域水污染防治規劃編制過程中，各規劃環節往往是相對獨立的，也就是說負責污染物產排放預測的可能不管總量控制目標制定，負責總量控制目標制定的可能對規劃任務方案和工程項目實施是否能夠確保目標指標可達缺乏考慮，割裂了規劃各環節和規劃內容之間的內在聯系。

　　記者了解到，國家重大水專項課題——流域水污染防治規劃決策支持平臺打通了水污染防治規劃制定的各環節，實現了流域“經濟-社會-水資源-水污染排放-水環境質量”一體化預測研究，將有效避免以往國家中長期水環境保護戰略制定過程中缺陷和不足，使國家的水環境管理工作具有精細化管理的數據支持、模型方法和科學依據。目前，平臺研究課題已基本完成，

　　平臺打通水污染防治全環節

　　上游模型系統的輸出將作為下游模型的輸入

　　平臺如何打通水污染防治規劃的全環節呢？

　　流域水污染防治規劃決策支持平臺研究課題負責人蔣洪強介紹說，平臺通過對流域規劃編制的全過程進行耦合決策，從經濟社會到污染產排放、到水環境質量模擬、再到總量控制目標分配和確定、規劃任務優化評估和規劃的投入測算，最后以對經濟的拉動效應返回到經濟社會中。整個過程是一個閉環結構，這在以往的規劃決策中是比較少見的。

　　據介紹，流域水污染防治規劃決策支持平臺由環境保護部環境規劃院國家環境規劃與政策模擬重點實驗室研發，目前建成了包括流域水環境經濟形勢診斷系統、水環境一體化預測模擬系統、水環境規劃目標分配模擬系統、基于多目標優化決策規劃優選系統、水污染防治規劃投入貢獻度測算系統五大系統。

　　“五大子系統在上下游輸入——輸出關系上遵循一體化模擬思路，上游模型系統的輸出將作為下游模型系統的輸入。”蔣洪強告訴記者，比如水污染物產排放預測子系統模型中主要水污染物的預測結果，將作為水環境規劃目標分配子系統的自動輸入；流域水環境規劃目標分配子系統的分配結果將作為水環境質量模擬預測子系統的邊界條件自動輸入。

　　比如根據平臺模擬結果，相比于基準年，2020年松花江流域總體需要削減COD和氨氮分別是30%和40%，總體減排目標作為條件輸入到水環境規劃目標分配模擬系統，可以得知嫩江流域COD和氨氮需分別削減1.68萬噸和0.33萬噸，這些數據可以直接進入多目標優化決策規劃優選系統，可以知曉建設多少個污水處理系統以及每個污水處理系統的建設標準。

　　并且，與以往以行政區劃單元不同，平臺的一體化模擬全部是基于流域控制單元層面來開展的，可以較好地服務于流域水污染防治的科學和精細化管理需求，為此將松花江分為33個單元。

　　“平臺已經突破了傳統意義上多個模型間一體化耦合模擬比較薄弱的環節。”蔣洪強說。

　　平臺突破環境問題線性解決方法

　　綜合考慮經濟社會-污染減排-環境質量一體化關系

　　除實現了水污染防治各環節的聯動，平臺最大的亮點還在于把經濟社會等影響因素引入水污染防治規劃中，避免以往從環境到環境線性的解決方法，這也是平臺的主要技術突破點。

　　經濟社會活動在環境中發揮著主導作用，經濟總量、產業結構、增長速度和產業布局對水環境有著決定性的影響。“未來對水環境的需求將主要來自于經濟社會領域，而對水環境的改善也依賴于對經濟結構、生產和消費結構調整來實現。”蔣洪強說。

　　因此，結合流域不同的經濟增長場景、不同的發展方式，綜合考慮技術進步、工程治理措施等因素，平臺建立了不同水污染物的產生量、排放量和污染治理投入的動態模擬預測模型與方法。

　　就松花江流域來說，要考慮的經濟社會因素就有很多。首先是產業結構問題，總體上松花江流域工業影響比較穩定，流域內主要水污染物來自于畜禽養殖污染排放和生活污染。而畜禽養殖量主要取決于消費需求、食品結構、畜禽生產能力、飼料供應和畜牧業科技進步等因素，通過對我國肉類及禽蛋增長幅度將呈穩中有降態勢的判斷，未來肉類和禽蛋增長率的變化呈下降趨勢。其次還要考慮技術工藝，結合“十二五”現狀，按照“十三五”期間各年的廢水處理率，濕法工藝比例、干法污染物去除率以及廢水回用率等均保持勻速提高，畜禽養殖的污染物排放總體需保持削減與降低。例如廢水處理率“十三五”期間提高10%，人均排污強度下降，“十三五”期間城鎮生活污水的COD排放總量需要削減17.3%左右。再者是人口問題，未來隨著人口老齡化到來，“十三五”期間約增長0.8%，流域內總人口穩中有增。

　　同時，平臺還建立和完善了水污染物總量控制與水環境質量改善的輸入響應關系。蔣洪強介紹說，以往水環境質量目標與水污染物總量目標之間可能缺乏明確的響應關系。例如，從宏觀上講，“十二五”期間全國重點流域水污染防治規劃中提出的水質改善目標Ⅰ類~Ⅲ類水質斷面比例提高5%，全國重點流域化學需氧量要比2010年削減9.7%，氨氮排放量削減11.3%。水質目標和對應的污染物排放量在理論上是存在輸入響應關系的，也就是說污染物減排達標，污染物濃度肯定會下降，環境質量也會得到相應改善。而現實中，兩者之間的定量關系并不清楚，使得公眾總是存在這樣的疑問：污染物減排目標都達到了，但水環境質量還是沒有改善。

　　對此，平臺通過建立每個控制單元的目標總量分配模型，清晰地掌握流域內每個控制單元主要水污染物的總量控制，為水環境精細化監管提供依據。

　　比如，松花江流域“十三五”期間在COD削減30%、氨氮削減40%總目標的要求下，松花江流域內33個單元格有不同的減排目標，雅魯河呼倫貝爾市控制單元的COD排放量需削減11%左右，氨氮需削減27%左右。

　　平臺繪制流域水污染防治圖景

　　未來將拓展至全國重點流域范圍

　　此外，平臺在松花江流域還有進一步的應用。

　　“將雅魯河呼倫貝爾市控制單元的減排結果輸入到流域水質預測模擬系統中，可以得知2020年，雅魯河呼倫貝爾市控制單元化學需氧量為13mg/L、氨氮排放物濃度是0.41mg/L，單元總體水質類別是II類。”蔣洪強介紹說，而這一單元的控制斷面水質目標是穩定控制在III類，這說明這一削減方案符合污染物總量減排和環境質量改善要求，為水污染防治和管理提供了科學的依據。

　　通過水污染防治規劃投入貢獻度測算系統模擬，預計“十三五”期間松花江流域水污染治理投入都將大幅度增加，總體預計將達到735億元。“污染治理投入不僅對水環境改善能夠產生積極作用，同時對經濟也能產生積極作用，拉動經濟增長和解決就業問題。”蔣洪強表示，“這都為決策者實現污染防治精細化決策管理提供了支撐。”

　　而這些模擬結果的實現都依賴于強大的流域大數據，比如大量的經濟社會、資源環境、水文土壤、費用效益等數據和參數。

　　據介紹，平臺應用具體包含了松花江流域的基礎信息數據和空間數據，基礎信息數據包括人口、GDP、產業增加值、污染物產排排放、水質監測、水文監測等，此外還用到了多種類型的詳細參數系數，包括污染治理投入的費用-效益分析參數、投入產出分析參數、水質模擬參數率定、產排污系數等。“這些數據目前在各子模型系統中都得到了應用，是這些模擬結果的基礎，直接關系著結果的準確性。”蔣洪強說。

　　據了解，平臺不僅為“十三五”松花江流域水污染防治規劃提供了技術支持，也為“水十條”出臺及實施以及國家“十三五”水污染防治規劃編制起到重要支撐作用。其中，基于平臺開發建立的流域水環境經濟信息數據庫，在水利部“數字水利平臺”上得到了應用。

　　未來，平臺還將進一步研究流域環境健康、環境風險相關的優化決策以及基于控制單元的環境承載力預警機制等，同時將致力于將平臺從松花江流域拓展到全國所有重點流域范圍，為水污染防治提供全面的技術支撐。