基于人工蜂群算法的BP双隐含层神经网络水质模型

采用人工蜂群算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,同时采用双隐含层来提高网络精度,选取DO、IMn、COD、BOD5和NH3-N作为评价指标,建立一个基于人工蜂群算法的BP双隐含层神经网络模型,并应用该模型对2012年黄河水系下河沿断面的各月监测数据进行水质评价,同时与BP神经网络、模糊层次评价方法作比较。结果表明:基于人工蜂群算法的BP双隐含层神经网络在水质评价时,均方误差小,多次运行的结果始终一致,评价结果合理有效。     

基于BP神经网络的齐齐哈尔地区地下水水质评价

阐述了人工神经网络基本原理,介绍了BP网络的地下水水质评价模型.在传统的评价方法基础上,根据各评价因子对环境和人类影响程度不同,给水质监测指标分组,从实用角度对水质进行评价.与传统评价方法相比,该评价模型在某评价因子数值极大的情况下,也能准确反映地下水的污染情况,并且通过GIS技术利用评价结果得到地下水水质分布图,从空间反映地下水水质变化规律.     

B-P网络应用于地下水水质监测点优选

以地下水水质评价分级标准作为训练样本,构造B-P网络模型对其进行训练,用训练好的B-P网络对某地的地下水水质监测点进行评判、优选。并与其它方法的结果进行比较,结果表明,B-P网络用于环境测点优选不仅原理直观,而且具有较好的客观性和实用性。     

模糊数学法在给水管网水质评价中的应用

针对水质评价中存在的评价结果难于量化的问题,利用模糊数学的基本原理,建立了针对给水管网监测水质的模糊评价模型。利用该评价法对某市部分给水管网的监测水质进行了评价。评价结果表明,综合模糊数学评价法具有评价准确性好、操作简单的优点。     

地下水质量评价的属性识别法

依据属性识别理论中有关属性集、属性测度、有序分割类等概念和属性识别准则，建立了地下井水质综合评价的属性识别模型．结合地下水监测实例探讨了属性识别理论在水质评价中的应用．实例研究与模糊数学法、灰色理论法、物元分析及污染损失率法等4种不同方法评价结果完全一致．     

BP人工神经网络对长春市土壤质量评价

本文针对城市土壤重金属污染问题，以长春市为例运用人工神经网络理论及方法，建立土壤环境质量评价的BP人工神经网络模型，通过实例分析，并将评价结果与模糊综合评判结果进行了比较，说明运用该模型评价土壤环境质量不但能使评价结果精度大大提高，而且是切实可行的。     

BP网络应用于大气颗粒物的源解析

应用BP网络对大气颗粒物进行源解析,将大气采集样本中的元素含量和大气颗粒物源成分谱构成训练样本集,用BP网络进行训练,由训练好的网络的权值可以计算出大气颗粒物的污染排放源的权重贡献率.将BP源解析法的计算结果与其它源解析法得到的结果比较,表明BP网络应用于大气颗粒物的源解析是可行的.     

基于B—P网络的大气环境质量评价

选取大气环境质量标准作为运算样本，以大气污染物各级标准值作为样本输入信息，建立了大气环境质量的Ｂ－Ｐ网络评价模型，该模型用于武汉市大气环境质量评价，并与用模糊数学评价结果比较，表明Ｂ－Ｐ人工神经网络用于大气环境质量评价具有通用性、合理性和实用性。     

太湖富营养化指标BP人工神经网络预测模型的建立

富营养化是太湖面临的一个重大环境问题。富营养化预测是湖泊水质变化的有效预警手段。本文选择TN、TP和叶绿素a(Chl-a)三个富营养化重要评价指标,基于Minitab软件的相关性分析,利用MatlabR2010b软件建立了太湖TN、TP和Chl-a变化的BP人工神经网络预测模型。结果表明,在对TN、TP、Chl-a的预测中,训练的均方差在0.02以下,相关系数在0.88以上,测试的均方差在0.17以下,相关系数在0.70以上,具有较强的相关性;Chl-a、TN的模型预测的结果最为理想,TP的预测结果次之,总体结果较好。因此,建立的BP神经网络能较好地预测太湖富营养化指标的变化情况,可作为太湖富营养化管理的一个有效工具。     

BP网络在环境评价中的应用

介绍ＢＰ网络算法，给出了在珲春河水质评价中的应用实例，并与其它方法作了对照。由结果可以看到，该方法科学合理。     

地下水环境监测井评估体系构建研究

为科学开展监测井评估,选择井口保护装置/井口状况、井管内径、上部井管保存状态、是否串层、井结构保存状态、井的连通性6个指标,建立监测井维护评估和监测井功能评估方法,构建地下水环境监测井评估体系。监测井维护评估最终的评估结果分为无需修复、修复和报废,用于指导地下水环境监测井维护管理,使之满足长期监测要求;监测井功能评估最终的评估结果分为监测功能良好、监测功能一般和不具有监测功能,用于判定监测井的监测功能状况,是否可以执行当前监测任务。研究可为健全地下水环境监测网络,规范开展地下水环境监测提供技术支撑。     

广佛珠江河网区石油类污染数值模拟研究

基于EFDC模型，构建了广佛珠江感潮河网区三维水动力模型；同时，通过耦合石油类污染物水力输运与悬沙吸附一沉降过程，构建石油类水质数学模型，从而更全面客观地模拟水体石油类污染物的迁移转化过程。通过2001年1月实例模拟及验证，表明模型能较好地模拟再现珠江水体石油类浓度变化过程，为日后珠江水环境质量监控与水质改善、城市河涌整治成果评价及预测等提供技术支持。     

改进密切值法在阳澄湖水质评价中的应用

以阳澄湖水质分析为例,利用改进密切值法分别对其东、中、西3个湖区湖体水质进行评价。结果表明,在复杂的湖泊生态系统水质评价中,该方法不仅具有模型构建简便灵活、计算量小、结果直观的特点,而且区别于以往笼统的将不同时段、不同区域湖体水质判断为某一类标准的评价模式,能够客观准确地分析不同时空的水质分布规律,预判水质变化趋势,同时区别于将污染指标等权处理或忽略指标权重的评价方式,通过引进熵权法计算权重判断主要污染因子,使湖泊生态系统水质评价结果更真实合理。     

基于BP神经网络的藻类水华预测模型研究

以宁波大学校内池塘2009年3—10月间30周的监测数据为基础,运用BP人工神经网络方法构建预测模型,探求颤藻生物量与总氮、总磷、透明度等6项环境因子之间的关系,选出最佳预测模型,并对模型进行敏感度分析。结果显示:①BP神经网络模型对颤藻生物量预测值与实测值之间拟合程度良好,相关系数达到了0.984,说明BP神经网络模型可以用于水体中藻类水华的短期预测。②通过对构建的BP神经网络模型进行敏感度分析,阐明了宁波大学校内池塘藻类水华的主要驱动因素,并指出控制水体的pH是宁波大学校内池塘藻类水华防治工作的重点。     

我国生态环境监测网络建设成效与展望

2015年中央全面深化改革领导小组审议通过《生态环境监测网络建设方案》,推动全国生态环境监测网络建设取得重大成就。对照《生态环境监测网络建设方案》提出的"全面设点,完善生态环境监测网络"方面的任务与要求,对生态环境监测网络建设成效进行客观评估,并对生态环境监测面临的形势与不足进行了深入剖析。针对加强生态环境监测网络建设、探索生态环境监测多手段融合应用模式、强化生态环境监测数据智慧应用等方面提出了当前及今后中长期生态环境监测发展的相关建议。     

遗传神经网络在累积性环境风险评价中的应用

以太湖流域常州段为研究对象，构建了累积性水环境风险评价指标体系，利用主成分分析法选取输入变量，并应用MATLAB建立遗传神经网络综合评价模型。运用遗传算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化，将遗传算法全局搜索能力和BP算法局部搜索能力相结合，提高了收敛速度和精度。应用模型对2004—2009年常州市累积性水环境风险进行了综合评价，结果表明：2004—2009年风险综合指数总体上处在中级与高级之间，累积性水环境风险较大；2008—2009年风险综合指数不断增大，趋于低级；农业和畜禽养殖业等面源风险源、污水处理和风险管理投资等控制机制以及人口和环境敏感目标等风险受体是造成太湖流域常州段累积性水环境风险较大的主要原因。     

Post-project analysis: The use of a network diagram for environmental evaluation of the Barekese Dam, Kumasi, Ghana

The paper presents an evaluation of post-project impacts of the Barekese Dam on three riparian communities downstream about 30 years after its construction. A network diagram, which incorporated a mathematical model, was used for impact identification and analysis. The expected environmental impacts, expressed as quantitative weighted impact scores, showed that the dam appeared to have exerted adverse impacts on the environmental quality of the communities. The impacts in the communities, however, increased with relative distances away from the dam and the river suggestive of cumulative impacts transmitted downstream. Strategic measures for improving environmental quality of the communities have been given.     

Influence of changes in hydrodynamic conditions on cadmium transport in tidal river network of the Pearl River Delta, China

With rapid economic development, the Pearl River Delta (PRD) of China has experienced a series of serious heavy metal pollution events. Considering complex hydrodynamic and pollutants transport process, one-dimensional hydrodynamic model and heavy metal transport model were developed for tidal river network of the PRD. Then, several pollution emergency scenarios were designed by combining with the upper inflow, water quality and the lower tide level boundary conditions. Using this set of models, the temporal and spatial change process of cadmium (Cd) concentration was simulated. The influence of change in hydrodynamic conditions on Cd transport in tidal river network was assessed, and its transport laws were summarized. The result showed the following: Flow changes in the tidal river network were influenced remarkably by tidal backwater action, which further influenced the transport process of heavy metals; Cd concentrations in most sections while encountering high tide were far greater than those while encountering middle or low tides; and increased inflows from upper reaches could intensify water pollution in the West River (while encountering high tide) or the North River (while encountering middle or low tides).     

Economic and Spatial Impacts of an Existing Reserve Network on Future Augmentation

An optimization model for land reservation was developed that explicitly selects parcels in the most compact or contiguous manner possible while meeting habitat requirements and a budget limitation. The model was used to compare the effects of an existing reserve network on future parcel spatial locations and total cost. Using habitat and land value data from Josephine County, Oregon, it was found that a system of existing reserves created by various policies and overseen by different agencies can decrease future reserve compactness and contiguity, and increase total cost. This work suggests that coordinated planning can result in more efficient conservation efforts for less cost.     

A two-stage DEA approach for environmental efficiency measurement

The slacks-based measure (SBM) model based on the constant returns to scale has achieved some good results in addressing the undesirable outputs, such as waste water and water gas, in measuring environmental efficiency. However, the traditional SBM model cannot deal with the scenario in which desirable outputs are constant. Based on the axiomatic theory of productivity, this paper carries out a systematic research on the SBM model considering undesirable outputs, and further expands the SBM model from the perspective of network analysis. The new model can not only perform efficiency evaluation considering undesirable outputs, but also calculate desirable and undesirable outputs separately. The latter advantage successfully solves the "dependence" problem of outputs, that is, we can not increase the desirable outputs without producing any undesirable outputs. The following illustration shows that the efficiency values obtained by two-stage approach are smaller than those obtained by the traditional SBM model. Our approach provides a more profound analysis on how to improve environmental efficiency of the decision making units.