10月11-13日，2024年（第八届）中国水环境模型与智能决策研讨会在广东深圳圆满召开。
北京英特-锐思计算智能实验室（RCIL）研究科学家任婷玉在大会上做了题目为“深圳河湾流域水文水质模型及长短尺度面源污染负荷定量模拟分析”的报告。
大会组委会征得报告人同意，在此分享报告PPT，欢迎品读。
任婷玉
北京英特-锐思计算智能实验室（RCIL）流域模型与智能算法研究科学家
主要研究方向涵盖流域水文水质模型、城市污水系统溢流宏观估算、智慧水务技术体系、复杂模型全局敏感性分析、不确定性分析、水质模型的数据同化技术、水环境模型模拟优化算法、排水系统智能模拟与诊断和大数据人工智能技术等，是城市溢流水量与负荷估算软件（Rays SET）和中期尺度水质预判计算内核等核心技术的主要研发人员，也是数字雷达inteliway-DR算法软件体系研发与应用的重要参与人员。多年来致力于流域水文水质模拟及其应用的深入研究，在国内外学术刊物与学术会议发表论文与学术报告十余篇。
内容简介
高度城市化加剧了深圳河考核断面水质达标的难度，其水质受面源污染、溢流污染、尾水排放及潮汐效应等多种因素的综合影响。本研究基于inteliway-WS计算平台，构建了高精度的深圳河湾流域水文水质模型，重点解析长短尺度面源污染负荷的时空分布特征，为科学制定水质改善策略提供坚实的理论支持。
研究结果表明，年均污染负荷中，面源污染是总磷的主要来源，而溢流污染对氨氮的贡献尤为突出。同时，降雨量与污染负荷呈现复杂的非线性响应，单一降雨总量难以准确反映面源污染负荷特征，揭示了降雨特征对污染动态变化的显著影响。
本研究为深圳河湾流域水质管理提供了精准的量化依据，强调了非点源污染治理和雨洪管理优化的重要性。研究成果不仅为深圳河湾水环境治理提供了实践指导，也对其他复杂流域的污染控制和可持续水质管理具有重要的参考价值。
演讲内容
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