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。  

基于SWAT模型的圩区农业非点源污染模拟

以荻泽联圩为研究对象，应用SWAT模型模拟太湖流域典型圩区农业非点源产污规律，建立了研究区域的非点源污染基础信息库，实现了流域的空间参数化过程；将参数化过程中提取的模型参数纳入到数据库中统一管理，按照模型要求建立了数据库字段和参数内容的对应表，解决了模型运行时众多离散单元的自动赋值问题；采用虚拟水库控制技术，解决了SWAT模型在控制出流的圩区中的应用弊端。  

太湖流域景观生态风险评估

在GIS和RS技术支持下,以遥感数据和土地利用数据为基础,以行政区划为评价单元,构建景观生态风险评价模型,定量评价了研究区内景观生态风险的时空动态变化特征。结果表明,较低风险区主要分布于以苕溪为主的山地丘陵区,中等风险区主要分布于农业发达的平原区,较高风险区及高风险区主要集中于沿湖经济发达区。  

应用物种DNA条形码识别太湖流域部分底栖无脊椎动物种类

将物种DNA条形码实际应用于太湖流域底栖无脊椎动物分类，并与形态学分类结果比对，结果表明，DNA条形码技术可应用于本流域底栖无脊椎动物分类，但现阶段无法替代形态学鉴定，主要原因是太湖流域底栖无脊椎动物的绝大多数物种COⅠ基因特征序列是未知的或是BLAST所拥有的分类程度不够，提出在今后的研究中应探索建立太湖流域底栖无脊椎动物COⅠ基因数据库。