基于指标协调性的水体富营养化状况的模糊识别

在湖泊富营养化评价指标体系中,同一指标的分级界点值差异很大,近似地呈现几何级数变化,同时各指标权重的选择与内涵存在不确定性,基于这两种认识,构建基于指标协调性和模糊权下的湖泊水质评价模型。对评价标准及待评价水质监测值进行对数变换,运用层次分析法求出指标的模糊权重;以此构造隶属函数,按最大隶属原则来评判地表水质量等级。应用此模型对巢湖西半湖水体进行富营养化识别,得出结果与生态评估结果基本一致。     

水质富营养化程度的人工神经网络决策模型

为了对水质富营养化程度进行综合评价,提出水质富营养化决策的人工神经网络模型,用此模型研究我国17个湖泊的富营养化状况,通过期望输出值的选取和对未知水体的评价原则充分体现了水质富营养化各等级之间的模糊性,正确地反映了水质富营养化作用的内部机理。     

集对分析用于湖泊富营养化评价研究

建立了利用集对分析方法进行湖泊水质富营养化评价的新模型，并研究了我国五个主要湖泊的富营养化状况，与其它方法进行比较，取得了满意的结果，为湖泊水质富营养化评价提供了一种简单而适用的评价方法。     

湖泊水质富营养化评价的模糊决策方法

针对湖泊水质富营养化评价中各等级之间的模糊性,在充分考虑水质各污染因素权重大小的基础上,运用模糊综合评判方法建立了湖泊水质富营养化评价模型.并研究了我国5个主要湖泊的富营养化状况,和其它方法比较,取得了满意的结果.为湖泊水质富营养化评价提供了一种准确的、有效的决策方法.     

湖泊水质富营养化评价的物元分析法

建立了利用物元分析理论进行湖泊水质富营养化评价的新模型.并研究了我国五个主要湖泊的富营养化状况,和其它方法比较,取得了满意的结果.     

基于熵权的属性识别模型在湖泊水质富营养化评价中的应用

针对模糊评价中对多因子赋权时因计算繁琐,工作量大,未考虑多个评价对象间联系等缺陷,提出利用熵权法对多评价因子赋权的新思路,建立了基于熵权的属性识别模型,并用此模型对福州市山仔水库的水质进行评价,比较了利用熵权法与传统的评价因子赋权的差异。此模型为湖泊水质的富营养化评价提供一种简便实用的评价方法。     

查干湖富营养化状况高光谱遥感评价研究

通过分析查干湖水体水质参数与其高光谱反射特征之间的响应关系,采用单波段与波段比值等算法分别建立了湖水水质的高光谱定量反演模型;同时结合修正营养状态指数(TSIM)模型,针对水质参数的实验室数据和高光谱模型模拟数据,对查干湖富营养化程度进行了监测和评价,并进行了验证.结果表明:1)利用高光谱监测模型对湖泊富营养化状况进行监测和评价,能够获取较为准确的评价结果;2)单项指数评价法由于只针对一个指标进行评价,不适合用来进行水体富营养化评价,采用修正营养状态指数TSIM(AVE)方法,可以对查干湖水体富营养化程度进行正确的评价.评价结果显示,查干湖水体处于富营养化状态,需要采取措施防止进一步恶化.     

湖泊水质富营养化评价的模糊隶属函数法

建立了利用模糊隶属函数进行湖泊水质富养化的评价方法。并研究了我国三个主要湖泊的富营养化状况，和其它方法比较，取得了满意的结果。文章为湖泊水质富营养化评价提供了一种简单而实用的评价方法。     

湖泊富营养化评价的模糊距离模型

本文采用模糊距离评价模型对湖泊富营养化的综合评价进行研究,在对我国15个湖泊富营养化实例评价中获得与实际相符合的评价结果。     

基于三角关联度模型的湖泊富营养化评价

根据湖泊富营养化特性,选择总磷(TP)、总氮(TN)、高锰酸盐指数、透明度(SD)、生物量等5个评价指标作为评价因子,建立了三角关联度评价湖泊富营养化的新模型,并通过实例研究了评价结果,与其它方法进行比较,取得了满意的结果。湖泊富营养化评价的应用表明:该方法可以给出更加准确具体的评价等级,使评价结果更符合实际,在湖泊富营养化评价中具有推广应用价值。     

蚁群投影寻踪回归在湖泊水质富营养化评价中的应用

根据湖泊富营养化特性,选择总磷(TP)、总氮(TN)、耗氧量(CODMn)、透明度(SD)、生物量等5个评价指标作为评价因子,建立湖泊富营养化评价的投影寻踪分析模型,采用蚁群算法对评价模型进行优化,并将该模型应用于我国8个湖泊富营养化程度的评价。研究表明:投影寻踪回归分析法,避免了传统评价方法由于主观原因造成的误差,评价结果合理可信、方法简单,为湖泊水体营养化状态的评价提供了新途径。     

基于模糊权物元分析模型的湖泊富营养化评价

运用模糊权重,结合层次分析法和物元分析法,试图构建模糊权物元分析模型。该模型不仅继承了经典物元分析的优点,同时充分考虑了权重的不确定性。按照中国湖泊富营养化评价标准,把湖泊水体富营养化程度划分为6个等级,选取Chl-a、TP、TN、CODMn和SD等5个指标为评价指标,应用该模型对东昌湖富营养化进行了评价,结果表明:所监测的3个湖区均为富营养化等级,其中又以西北湖区最严重,西南湖区次之,东南湖区相对较好。研究结果与实际相符,说明了此方法具有良好的可靠性,可适用于湖泊富营养化的综合评价。     

基于熵权法的富营养化二级模糊综合评价模型:以江苏九里湖国家湿地公园为例

针对江苏九里湖塌陷湿地公园水体富营养化评价问题,于2018年春、夏、秋、冬4个季节对江苏九里湖塌陷公园内10个水质监测点进行水质监测,并选取TP、TN、COD_Mn、Chl.a、SD 5项水质指标,采用基于"压力-响应"思想构建二级模糊综合评价模型,结合熵权法对九里湖水质富营养化程度进行评价。评价结果表明,该评价模型具有合理性和客观性,江苏九里湖国家湿地公园水体富营养状态与季节变化相关性较强,各监测点富营养化等级处于中富营养与富营养级别。     

基于博弈论的水体富营养化综合联系云评价模型

水体富营养化已严重威胁到水安全及生态文明健康,故准确评价水体富营养化程度具有十分重要的意义,但水体富营养化程度评价受诸多模糊、随机因素的影响,具有不确定性,且尚无统一标准,是一个复杂不确定性问题。为有效刻画水体富营养化评价指标有限区间内的随机模糊性与考虑评价指标本身重要性及内在信息,探讨了耦合博弈论的水体富营养化状态的综合联系云评价模型。实例应用与对比分析表明,基于综合联系云的评价模型应用于水体富营养化评价是有效可行的,并具有计算简便和能综合考虑指标间相互作用的优点,应用博弈论确定的组合权重也能充分发挥评价指标的重要性和实测指标包含的客观信息,较只采用单一类型权重的云模型和其他评价方法的评价效果更好,为水体富营养化评价提供了一种新的参考。     

赋权共原点灰色聚类方法在水库富营养化评价中的应用

以灰色理论为基础,提出了赋权共原点灰色聚类方法,并将该方法应用于10个大型水库的富营养化程度评价中,结果表明该方法具有监测数据利用率高、评价结果可靠、实用性强等特点,是一种评价水库富营养化程度的有效方法。     

海水水质富营养化评价的集对分析方法

建立了利用集对分析方法进行海水水质富营养化综合评价的新模型，并通过实例研究评价效果，与BP人工神经网络方法比较，集对分析方法评价模型严谨，评价结果合理、精细、分辨率高，取得了满意的结果，为海水环境质量综合评价提供了一种简单而适用的评价方法。     

主分量分析法用于湖泊富营养化评价的相互比较

应用主分量分析法,建立一个度量湖泊富营养化程度的综合指标,根据该综合指标的大小,可以进行湖泊富营养化程度的相互比较.通过实例分析并与统计评分评价结果比较表明,该法具有显著辨别不同富营养程度的变异性能力.     

湖泊富营养化组合评价的真值次数加权法

针对湖泊水体富营化评价方法具有的不确定性问题,提出了湖泊富营养化组合评价的真值次数加权法.该法的建立步骤分为3步:首先,根据富营养化评价标准,随机生成1000组富营养化水质指标样本,分别用灰色关联法、模糊评价法、打分统计法、经验频率法、贝叶斯方法、向量评价法6种单项方法进行富营养化评价;然后统计1000组样本中各单项方法的评价值与真值相同的次数,据此计算各单项评价方法在组合评价方法中所占的权重;最后利用权重值对6种单项评价值进行加权平均组合,从而得到真值次数加权法的组合评价结果.将真值次数加权法应用于全国30个湖泊的水体富营养化评价,结果表明,该法能有效降低单项评价方法的不确定性.     

湖泊水质富营养化评价的模糊神经网络方法

为了探索人工神经网络用于湖泊营养化评价的可能性,提出了基于多准则学习的模糊神经网络湖泊水质营养化评价模型。该模型应用于我国五大主要湖泊水质营养化的评价结果表明,模糊神经网络用于湖泊水质营养化评价,具有简便、实用、客观性和广泛的通用性。      

基于云模型的水体富营养化程度评价方法

水体富营养化程度评价对生态环境保护具有重要意义.针对水体富营养化程度评价不可避免的模糊性和随机性的特点,本文引入云模型的方法,对我国14个代表性湖库的富营养化程度进行评价.根据确定的评价标准,生成各评价因子隶属于各级别的综合云模型,并针对湖库实测资料,得到各评价物的确定度,由最大确定度决定湖库营养化级别.将该法所得结果与湖库实际水质状况、国内外应用较为广泛且简便的营养状态指数、评分公式法及模糊综合评价法所得结果进行对比,发现评价结果真实可靠,计算过程简洁明了,验证了该方法的可行性和有效性.