基于概率神经网络的西安地区地下水水质评价

为了检验概率神经网络在地下水水质评价中的适用性,论文分别采用综合评价法和概率神经网络评价法对西安地区地下水水质进行了评价,结果表明概率神经网络法能综合考虑各因子对水质的影响,剔除不良数据造成的干扰,能很好地反应地下水的水质状况。同时分析了西安地区地下水水质变化趋势和空间分布情况,结果显示：西安地区地下水水质年际变化不大,大部分地区水质较好;2001~2004年潜水多为Ⅱ类和Ⅲ类水,承压水多为Ⅰ类水。     

西安市平原区地下水污染风险研究

地下水污染风险评价对地下水污染防治及土地的合理开发利用具有重要意义。通过分析西安市平原区浅层地下水特征,建立了包含地下水脆弱性、污染源荷载及水功能价值的地下水污染风险评价概念模型,对西安市平原区地下水污染风险进行了评价。结果表明:西安市平原区地下水污染高、中、低风险区分别占研究区总面积的0.2%、28.8%、71.1%。平原区地下水污染中等以上风险区主要集中分布在周至县的渭河沿岸、长安区的浐河沿岸以及蓝田县的灞河沿岸,地下水脆弱性高、污染源荷载相对较强是造成该地区污染风险相对较高的主要原因。