白云湖水生态构建示范区水质改善效果分析

分析了2013年2—12月白云湖水生态构建示范区22次水质监测数据,结果表明,水生态系统重建后,示范区各指标浓度范围为COD 15.0~26.0 mg/L,BOD53.53~15.60 mg/L,TN 0.41~3.80 mg/L,TP 0.04~0.25 mg/L,NH3-N 0.11~2.98 mg/L,与重建前相比,浓度均值依次下降了39.49%、38.17%、85.35%、72.26%、73.74%,BOD5、TN、TP由劣Ⅴ类分别改善至Ⅴ类、Ⅳ类和Ⅳ类,COD由Ⅳ类提升至Ⅲ类,NH3-N由Ⅴ类提升至Ⅱ类。     

基于支持向量机的湖泊生态系统健康评价研究

利用支持向量机在处理分类问题、小样本问题和泛化推广方面的优势,构建了基于支持向量机的湖泊生态系统健康评价模型.同时,对广州市最大的人工湖——白云湖的水质及生物群落情况进行了监测,最后运用该模型对白云湖生态系统健康状况进行了评价.评价结果表明,白云湖生态系统处于病态状态,不能达到其净化水质的设计作用.建议从提高进水水质、实施湖区截污和丰富生物量3方面改善白云湖生态系统健康水平.与传统熵权综合健康指数法和熵权模糊综合评价法相比,所建模型更加客观、科学地评价了湖泊生态系统健康状况,能够为湖泊生态系统健康管理提供一定依据,具有广阔的应用前景.     

基于概率神经网络的城市湖泊生态系统健康评价研究

概率神经网络(PNN)是一种结构简单、训练简捷、应用十分广泛的人工神经网络,并且在水质分类等环境领域已取得一定研究成果.本文选取广州市最大的人工湖——白云湖作为研究对象,结合其水质监测数据及生物监测数据,建立概率神经网络模型对其进行湖泊生态系统健康评价,得到不同监测时间点的湖泊生态系统健康评价结果.分析表明:1白云湖生态系统比较脆弱,目前净化水质的效果有限;2各监测点的评价结果均呈季节性变化,丰水期湖泊生态系统健康状态好于枯水期,年际变化不显著.实验结果表明,利用概率神经网络对湖泊生态系统健康状态进行评价是可行的,与传统评价方法相比,其具有训练时间短、权重确定客观、输出结果稳定等优势,可以运用到更多相关领域.     

广州市白云人工湖生态修复工程设计

广州市白云湖是广州市最大的人工生态服务湖泊,通过对白云湖生态修复工程进行设计,采用了炭素纤维生态草、微纳米气泡发生装置及纯氧发生器和人工干预与生物处理相结合生态浮床等环保新技术对白云湖水体进行综合生态修复,并对白云湖水质进行跟踪监测。结果显示,白云湖水质提升工程实施之后,白云湖各项水质指标都有一定的改善。白云湖生态修复工程的设计经验对于类似人工水体的水质改善和生态修复工程建设具有参考意义。     

城市补水型人工湖生态系统构建方案初探

为开展城市补水型人工湖生态系统评价和构建研究,以广州市白云湖为例,评价了2010—2016年白云湖引水水源和湖区水质及水生态状况,分析了白云湖调水补水、防洪调蓄功能与水质达标、生态修复需求之间的矛盾。借鉴国内类似湖泊治理案例,根据水深、流速和功能需求等条件的不同,将白云湖划分为湖滨缓流区、深水缓流区、急流调控区、湿地保育区、休闲娱乐区和综合管理区,提出了水体围隔、鱼类调控、沉水植物群落恢复、生物操纵和食物网构建等技术措施,形成分区域、分阶段实施白云湖水生态系统构建的初步方案。     

熵权集对分析模型应用于湖泊富营养化评价

针对湖泊富营养化评价系统中多种不确定信息共存的特点,将集对分析理论引入湖泊富营养化评价领域。先初步计算出评价样本与评价指标间的联系度,再对评价样本做进一步地同一、差异、对立的集对分析以判断评价样本的等级。然后将信息熵引入评价模型,利用熵权法计算各评价指标的权重,建立基于熵权法赋值的集对分析模型,最后通过置信度准则得出湖泊富营养化评价等级。将该模型运用于2011—2012年广州市白云湖的富营养化评价中,评价结果表明,2011—2012年白云湖富营养化严重;2011年1月白云湖富营养化情况最为严重,处于重富营养状态,2011年8月后白云湖富营养化程度略有降低;西湖富营养状况总体上较东湖严重。通过与现有评价方法的对比表明,基于熵权法赋值的集对分析模型的评价结果合理可行。