基于SOM网络的山地城市径流污染影响因素研究

以万州区海绵城市建设试点为研究对象,采用自组织映射神经网络（SOM网络）,通过径流污染指标变量与影响因素变量的U〖CD*2〗矩阵识别降雨径流污染的主要影响因素及其相关性,并利用构建的场次降雨污染物平均浓度（EMC）预测模型分析确定各因素的影响强度。结果表明,有限的监测数据难以识别径流污染的显著影响因素,而采用SOM组分面（矩阵）可直观地半定量解译各污染物间的相关关系,与Pearson定量相关性分析结果吻合。SOM网络可有效识别径流污染物的主要影响因素,其中SS、COD和TP污染物主要受降雨量和径流系数影响,NO-3-N和NH3-N受降雨量和降雨历时影响,而TN则主要受径流系数驱动影响。