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基于BP神经网络的齐齐哈尔地区地下水水质评价   总被引:6,自引:0,他引:6       下载免费PDF全文
阐述了人工神经网络基本原理,介绍了BP网络的地下水水质评价模型.在传统的评价方法基础上,根据各评价因子对环境和人类影响程度不同,给水质监测指标分组,从实用角度对水质进行评价.与传统评价方法相比,该评价模型在某评价因子数值极大的情况下,也能准确反映地下水的污染情况,并且通过GIS技术利用评价结果得到地下水水质分布图,从空间反映地下水水质变化规律.  相似文献
2.
典型水源地地下水污染风险评价   总被引:4,自引:2,他引:2  
地下水污染是由含水层本身的脆弱性与人类活动产生的污染负荷造成的。污染物的荷载可以控制或改变,但是含水层的敏感性是本质的、天然的特性。污染风险不仅取决于相对稳定、不宜改变的含水层天然特征,还取决于主观的污染活动。因此,从地下水天然防污性能、地下水污染源荷载以及地下水社会效益3个方面评价了典型水源地地下水受污染的风险。  相似文献
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