基于GIS的乌梁素海水体富营养化状况的模糊模式识别

利用基于MATLAB 7.0实现的模糊模式识别交叉迭代模型对2006年5—10月分布于乌梁素海各水体功能区的21个水质监测点的富营养化等级进行了模糊模式识别,并在GIS技术支持下,用Arcview的空间分析功能绘制富营养化等级识别结果、对富营养化状态影响权重最大的评价指标总氮(TN)含量和富营养化状态控制元素总磷(TP)含量对应的富营养化等级水体和地表水质等级水体的空间分布月变化Grid专题图.将富营养化状态变化及其分布区域与乌梁素海同期水质监测指标浓度变化及其分布区域进行对比分析及验证.结果表明,富营养化等级识别结果的时空分布与实际情况相符,能够比较准确地反映富营养化等级定量的时空变化趋势.      

乌梁素海富营养化状态的模糊模式识别研究

本文利用模糊模式识别交叉迭代模型对分布于乌梁素海各水功能区的21个水质监测点,2009年5月～10月的富营养化等级进行了模糊模式识别研究;并利用Arcview的空间分析功能,绘制富营养化等级识别结果的空间分布月变化Grid图。将富营养化状态识别结果及其分布区域与乌梁素海同期水质监测指标浓度变化及其分布区域进行对比分析及验证。识别结果与实际水质状况相符,验证了该方法的有效性。     

大气环境影响评价新旧导则的对比分析

通过新旧大气环境影响评价导则HJ2.2-2008和HJ/T2.2-93的对比分析,对两个导则中五个方面对应内容的差异逐一进行了解析。以帮助读者了解新旧导则的异同,有利于更加深入地理解和使用新大气环境影响评价导则。     

乌梁素海水环境质量现状评价

在对乌梁素海2004年4、6、8和10月的4次水质监测的基础上,选用Logistic Curve(L-C)水环境质量综合评价模型,以等级评价标准和均匀随机数产生建模样本和验证样本,利用实码加速遗传算法求解评价模型,对乌梁素海水环境质量的富营养化进行了现状评价,确定了2004年乌梁素海的富营养化等级。结果表明:乌梁素海2004年水质的富营养化程度依然接近5级——极富营养状态,4、6、8和10月的富营养化等级大小依次为:6月>4月>8月>10月。