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1.
消毒副产物(DBPs)因其潜在的致癌、生殖毒性成为饮用水安全的重要隐患.及时知晓供水系统中DBPs浓度是防控DBPs健康风险的前提.然而目前DBPs仪器监测存在过程繁琐、成本高昂、时间滞后等问题.利用常规水质指标建立高质量的预测模型是重要出路.基于此,本研究选择3个简单的水质指标pH、温度、UVA254,利用自适应模糊神经网络(ANFIS)建立了供水系统中三卤甲烷(THMs,最常见的DBPs)分布的预测模型.结果显示,当隶属函数(MF)分别为”gaussmf”、“gbellmf”、“trapmf”,MF数量分别为3、3、3时,建立的总三卤甲烷(T-THMs)、三氯甲烷(TCM)、一溴二氯甲烷(BDCM)模型的预测效果最好.其中,T-THMs、TCM模型质量较高:预测值与实测值的相关系数(r)为0.871~0.880,预测误差(MARE)为11%,预测准确率(NE<25%)为92%~95%;与T-THMs、TCM相比,BDCM模型的预测效果略差(r=0.775,MARE=16%,NE<25%=83%),但也在可...  相似文献   
2.
孙冰洋  杨顺生  陈鹏  张大文 《环境工程》2023,(7):175-183+234
综合光电检测技术和光谱分析技术中的紫外-可见吸收光谱法,研制多参数便携式地表水水质检测系统,能够现场快速检测出磷酸盐、亚硝酸盐、化学需氧量(COD)和NH3-N水质参数。对水体中吸收特征波长在可见光部分的物质,使用摄像头采集其可见光谱,并对其可见光谱图像的灰度图进行卷积神经网络建模,吸收特征波长在紫外波段的物质,通过光电检测技术测其浓度值,将建立的卷积神经网络模型移植到ZYNQ中,结合紫外光电传感器,将被检测物质的浓度值通过LCD显示出来,以此实现水质检测仪的便携性。结果表明:所得卷积神经网络预测值为样本溶液在8种浓度值输出类型中的倾向值,准确率最高为100%,最低为40%。COD浓度值的最高误差为10%,证实该检测系统具有很好的实用价值。  相似文献   
3.
以2020年1—12月太湖主要入湖河流殷村港水质自动监测站的监测数据及2020年太湖水位资料为依据,构建了一维水量水质耦合数学模型,建立了入河污染负荷通量与入湖控制断面水质响应关系,以入太湖控制断面殷村港站达Ⅲ类水质水为目标,模拟计算了殷村港站主要污染物入湖水质变化过程。结果表明,殷村港站高锰酸盐指数、氨氮、总磷等水质指标浓度最大值均明显的降低,其中氨氮浓度降低幅度相对较大,主要集中于3—6月;高锰酸盐指数和总磷日均入河污染负荷通量变化相对较小,氨氮日均入河污染负荷通量降低幅度相对较大;殷村港站高锰酸盐指数、氨氮、总磷等水质指标年入河污染负荷削减量分别为24.17,41.43,3.87 t。提出,基于核算出的削减量需进一步结合污染负荷通量过程和污染源溯源分析,确定不同水质指标下入河污染负荷控制方向,为科学合理规划殷村港主要污染物的入河污染负荷总量控制提供科学依据。  相似文献   
4.
采用液液萃取处理水样,用气相色谱-串联质谱法测定样品中五氯酚及其钠盐,通过优化测定条件,使方法在1.00μg/L~500μg/L范围内线性良好。检出限和定量限分别为1.00μg/L和5.00μg/L,空白水样五氯酚钠3个质量浓度水平的加标回收率为89.8%~98.4%,5次平行试验测定结果的RSD为5.5%~10.7%。  相似文献   
5.
通过2019年6—12月对相思江流域(临桂段)丰水期和枯水期的水质监测分析,并采用主成分分析(PCA)对污染初步溯源和反距离加权插值(IDW)对氮磷质量浓度空间变化插值预测。结果表明:研究区内氮磷污染严重,TN和TP质量浓度范围分别为0.312 mg/L~14.744 mg/L和0.004 mg/L~0.452 mg/L,TN质量浓度枯水期高于丰水期,TP两水期大致相等。研究区内非点源氮磷呈现出明显空间变异性,上游氮磷污染最为严重。农业面源污染中禽畜养殖和生活污水是流域内主要污染因子。  相似文献   
6.
典型四环素类抗生素的预测无效应浓度和风险评估   总被引:1,自引:0,他引:1  
四环素类抗生素是一类广谱抗生素,对生态环境存在潜在风险.本研究以四环素和土霉素为研究对象,根据欧盟现有化学物质风险评价技术指导文件(TGD),推导不同环境介质中四环素和土霉素的预测无效应浓度(PNEC),并采用风险商值(RQ)法对我国部分地区水质、淡水沉积物和土壤的暴露风险进行评估.结果 表明,我国水质、淡水沉积物及土壤中四环素的PNEC值分别为0.115 μg·L-1、423 μg·kg-1(湿质量)和57 μg· kg-1(湿质量);土霉素的PNEC值分别为4.93μg·L-1、1.78x104 μg·kg1(湿质量)和3.16×103μg·kg-1(湿质量).淡水沉积物风险区域主要集中在海河,土壤风险区域主要集中在山东省、四川省彭州市、辽宁省沈阳市等,部分区域点位存在潜在的生态风险.研究结论可为四环素类抗生素的生态环境风险评价提供科学依据.  相似文献   
7.
地表水环境遥感监测关键技术与系统   总被引:1,自引:0,他引:1  
介绍了地表水环境遥感监测的关键技术与系统及其典型应用,其代表性机理模型和应用示范成果主要来自于中国科学院遥感与数字地球研究所的高光谱遥感团队在最近几年中取得的一些研究进展,主要包括建立了基于改进双峰法的水体分布自动化遥感提取方法,实现了简单、高效和高精度的水体提取;提出了大型湖泊长时序水量估算方法,并以青藏高原湖区为例,重建了典型湖泊面积、水位和水量序列;发展了基于“软分类”的典型内陆水体叶绿素a浓度反演方法,构建了基于生物光学模型的高度浑浊水体悬浮物浓度遥感反演半解析方法,提高了反演方法的区域和季节适用性;构建了基于水色指数的大范围湖库营养状态和透明度遥感监测方法,实现了全球大型湖库营养状态遥感监测,以及全国大型湖库透明度遥感监测;在此基础上,开发了地表水环境遥感监测系统,提高了水环境遥感监测效率,促进了卫星遥感在水环境监测中的高精度业务化应用。  相似文献   
8.
为明确再生水水厂退水对水体水质和水生态的影响,本研究分别于2010年和2020年对清河再生水厂退水口及其上下游开展了水质和水生态调查.实地调查结果表明,与2010年相比,2020年清河再生水厂退水口河段平均pH由6.44上升为8.38,整体呈弱碱性;水质类别从劣V3类提升至地表水IV类,水环境质量明显改善;主要阳离子由Na+为主转向以Ca2+为主,阴离子Cl-、SO42-等浓度降幅分别为88.85%和93.75%;2020年该河段水化学类型为Ca-HCO3型,盐渍化趋势明显.水生态状况转变与水质转变趋势一致,主要浮游植物种类由蓝藻门(Cyanophyta)向硅藻门(Bacillariophyta)转变,浮游动物以原生动物、轮虫和枝角类为主,再生水厂下游浮游生物群落多样性指数H’升高,浮游生物群落结构更为复杂.统计分析结果表明,COD、NO3--N等含氮营养物和Ca2+、HCO3  相似文献   
9.
铜在实际水环境中的毒性效应受多种环境理化要素影响,识别典型环境因子进而建立生物有效性模型是获得“原位”水质基准的基础. 国际上广泛应用的生物配位体模型(biotic ligand model, BLM)在实际使用过程中有局限性. 本研究旨在BLM模型的基础上,探究更适用于铜的“原位”毒性校正方法,以更少的环境因子降低环境监管过程的经济和技术成本,为“因地制宜”确定金属水质基准提供理论依据和技术支撑. 同时基于4门22种水生生物的慢性毒性数据,以影响铜生物有效性的关键水化学参数为自变量,即硬度(hardness,H)、pH和溶解有机碳(dissolved organic carbon,DOC),采用带有交互项的3种逐步多元线性回归(Multiple Linear Regression,MLR)方法建模,从9个模型中筛选出最佳预测模型〔R2=0.553 1,F=61.23,P<0.000 1,AIC(赤池信息准则,Akaike information criterion)=0.9457,BIC(贝叶斯信息准则,Bayesian information criterion)=23.43〕. 并参考我国典型流域水环境特征,正交设计216组水环境条件,对所有物种的慢性毒性值(chronic toxicity value,CTV)进行模型校正. 结果表明:①以预测准确率(RFx,2.0)为评价指标,MLR模型较BLM模型提升了20%,MLR模型残差分析的等级评分也优于BLM模型. ②确定最佳模型为Sigmoidal-Weibull函数(R2=0.986 1,F=1 609,P<0.001),构建的三环境因子耦合的基准预测模型准确度高(R2=0.990 2,RMSE=0.041 06,F=7 238,P<0.001). ③主要环境因子(H、pH和DOC)只使得SSD曲线水平移动〔与中心(Xc)有关〕,曲线形状无影响〔振幅(A)、指数(d)和协同系数(k)恒定〕. ④在模型的适用范围内,我国流域水体中铜的长期水质基准为4.619~53.75 μg/L. 研究显示,基于BLM模型框架的新MLR模型,具有高稳健性和准确性,有助于体现流域水生态管理的区域性差异.   相似文献   
10.
湖泊水体富营养化的监测评价是湖泊水资源管理和水环境保护的基础性工作。基于GF-1号WFV遥感影像和综合营养状态指数法,通过82个站点实测数据建立多元线性回归和RBF神经网络模型,对武汉市及其周边地区主要湖泊综合营养状态指数进行了反演。反演的结果显示,武汉市及周边大部分湖泊水域处于轻度富营养和中营养状态,局部湖区为中度富营养状态。验证结果表明:GF-1号WFV多光谱数据用于监测大面积湖群水质变化是可行的;两种模型都可以建立实测数据与遥感信息的函数关系,根据函数可以反演湖泊水质综合营养状态指数,进而实现大面积湖泊水质动态监测;而RBF神经网络模型预测的R2为0.742 3,均方根误差为3.72,其反演精度更高,更适合于监测内陆湖泊水质变化。  相似文献   
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