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71.
72.
基于BP神经网络的藻类水华预测模型研究 总被引:2,自引:0,他引:2
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。 相似文献
74.
通过对朝阳市“十一五”大气污染物减排成果及问题的分析,围绕“十二五”减排目标,从电力行业脱硫设施稳定运行、推进低氮燃烧技术、加快钢铁企业烧结机脱硫、取缔供暖行业燃煤小锅炉、加快在用车淘汰力度及规范油品供应等方面对朝阳市“十二五”期间减排潜力进行了调查和研究。 相似文献
75.
雌二醇在土壤/沉积物中的吸附特征及猪粪DOM对吸附的影响 总被引:2,自引:1,他引:1
天然类固醇雌激素如17β-雌二醇(E2)在极低质量浓度下(ng.L-1)即可干扰水生生物的生殖功能.为准确预测E2向水体迁移,通过摇床实验研究了E2在中国北方3种不同土壤/沉积物表面的吸附特征,同时探讨了猪粪及其堆肥可溶态有机质(DOM)对E2吸附的影响.结果发现,E2在土壤/沉积物表面吸附符合Freundlich等温吸附方程(R2>0.76),E2在河流沉积物、潮土、黑土皆表现为非线性,其中黑土吸附的非线性最强(n=0.74);吸附系数Kf介于26.2~57.5,并与有机质含量呈显著正相关(P<0.05).猪粪及其堆肥DOM显著抑制E2在土壤/沉积物表面的吸附,其中堆肥DOM的影响尤为显著.研究认为,有机质是土壤/沉积物中吸附E2的主要组分,共存猪粪DOM在较低浓度下可提高E2迁移性,增加E2向地表和地下水的迁移风险. 相似文献
76.
硝酸盐对淡水水生生物毒性及水质基准推导 总被引:1,自引:1,他引:0
为推导保护淡水水生生物的NO3-水质基准,收集了NO3-的水生生物毒性数据,然后分析了不同水生生物类群的毒性敏感性,并分别采用评价因子法、毒性百分数排序法和物种敏感度分布法进行基准值推导.结果表明,不同生物类群的水生生物对NO3-毒性的敏感性存在明显差异,其敏感性排序为节肢动物门>软体动物门>脊索动物门;甲壳纲>昆虫纲>腹足纲>双壳>两栖纲>辐鳍纲.3种基准计算方法得到的基准值存在一定差异,最终推荐采用毒性百分数排序法得出的87.97mg·L-1和5.17 mg·L-1为现阶段NO3-(以N计)的水质急性毒性和慢性毒性基准值. 相似文献
77.
78.
根据汾河水质的实际情况,应用BP网络马尔可夫模型对水质进行预测。采用拉依达准则剔除样本集异常数据,结合水质污染的实际情况,以COD为参考序列,应用灰色关联度对常规指标进行分析,确定BP网络的输入节点。在BP网络预测结果的基础上采用马尔可夫链对残差序列进行修正。经过关联度分析,确定氨氮、挥发酚、水温、BOD5及COD自身作为BP网络的输入节点,解决了多变量复杂系统建模过程中BP网络输入节点无法自动寻优的问题,使得BP网络的预测结果更加符合实际。对预测误差较大的样本采用马尔可夫修正误差残值,使得相对误差从-15.43%改善到了-15%,修正值更接近于实测值。BP网络马尔可夫模型,结合了BP网络和马尔可夫的优点,提高了预测的精度。 相似文献
79.
80.
广西右江东笋断面溶解氧(DO)呈现5—11月浓度较低,12月及1—4月浓度较高的变化规律。从水温、藻类呼吸、沉积物耗氧、有机物耗氧、上游来水等方面分析了东笋断面低DO形成的原因。结果表明,5—11月东笋断面DO浓度较低,主要是受夏季高温和水利工程运行等非污染型因素的影响。右江流域夏秋季水温较高,限制了水体DO浓度的上限。热分层现象导致百色水库中层水体DO浓度较低,而水利枢纽发电时的下泄水正是中层水体,因此,下泄水DO浓度低是导致5—11月东笋断面DO浓度低的主要原因。东笋河段沉积物和有机物耗氧对DO浓度的影响很小,藻类呼吸作用对DO浓度的影响有限。 相似文献