基于随机模拟与三角模糊数耦合的重金属污染评价模型

基于河流环境系统中随机性、模糊性等多种不确定信息共存的特性,采用蒙特卡罗方法模拟三角模糊数,并将其应用到沉积物重金属污染评价领域,通过将各重金属实测含量及地球化学背景值三角模糊化,然后进行随机模拟,并结合各等级概率水平加权进行综合污染等级分析,建立了基于随机模拟与三角模糊数(SS-TFN)理论的沉积物重金属地累积指数评价模型.采用该模型对湘江长沙段沉积物中重金属污染状况进行评价.结果表明,Cd的污染程度最大,处于严重污染级别;其次为Zn和Hg,处于重度污染级别,并有向严重污染恶化的趋势;而其他重金属污染程度则较低.相对于确定性评价方法,该模型能够得出评价区域重金属地累积指数的可能值区间及其相应的概率水平,客观真实地综合表征沉积物中重金属分布及污染情况,为科学决策提供更多全面合理的信息.     

基于支持向量机的白云湖水质评价

利用支持向量机模型良好的推广和泛化能力,以及在处理分类问题及小样本问题方面的优势,构建了湖泊水质评价模型,并运用此模型对白云湖的水质评价进行了研究。于2011年对广州市白云湖进水口A和出水口E以及湖区内B、C、D共5点分别进行了3次水质监测(1月份、4月份和8月份)。分析结果表明,A、B、C、D、E 5点1月份的水质除B点为Ⅳ类水外其余4点均为Ⅴ类水,4月份除A点为Ⅴ类水外其余4点均为Ⅳ类水,8月份除A为Ⅳ类水外其余4点均为Ⅱ类水,白云湖在经过开始的不稳定状态后,正在逐渐实现其净化水质的设计作用。相对于常规的评价方法,所得结果更为科学、合理。     

基于延拓盲数的洞庭湖湖泊综合营养状态评价模型

基于湖泊水环境系统多种不确定性共存或交叉存在的特性,将延拓盲数理论应用于湖泊富营养化评价领域,用延拓盲数表示各参数浓度,与综合营养状态指数模型相耦合,建立基于延拓盲数的综合营养状态指数评价模型.采用该模型评价了洞庭湖的富营养化状况,结果表明,西洞庭湖、南洞庭湖和洞庭湖出口的富营养化程度较低,处于中营养级别,东洞庭湖的富营养化程度较高,处于中营养-轻富营养级别,并且有恶化到中富营养级别的趋势.相对于常规的确定性方法,综合评价模型得出了评价区域综合营养状态指数的可能值区间及其相应的可信度水平,较好地弥补了确定性评价方法的不足,更科学、全面地表征了评价区域的富营养状态与空间分布差异.