基于BP人工神经网络的闽江口水厂水质模拟

近年来闽江感潮河段水厂多次发生咸潮入侵威胁城市供水安全,评估其影响机制及适应性管理策略显得尤为迫切。文章研究基于BP人工神经网络模型和情景分析方法,构建闽江感潮河段水厂盐度与氨氮模型,并定量模拟闽江感潮河段水厂咸潮入侵的影响机制与应对措施。所构建的模型总体表现良好,情景模拟结果表明,闽江上游水电开发对南港地区的盐的影响较大,特别是对城门水厂的水质的影响较大,其咸潮发生的频率出现了明显的上升。河口地区的采沙挖沙活动使得河口地区的最小潮位水平下降、河口各水厂咸潮发生的持续时间和频率有明显的增加,尤其是5、6月份发生咸潮的风险增加。进一步分析表明,当采沙挖沙活动停止时,闽江口地区的盐度开始慢慢下降,6年左右闽江口地区各水厂的盐度可维持在一个可接受的水平上。该研究增进了对闽江感潮河段水厂咸潮入侵影响机制的认识,研究结果可为流域水资源管理与区域饮用水安全提供科学依据。

Water Quality Modeling for Water works in the Minjiang River estuary Based on BP Neural Network Model