湖泊输入输出模型预测方法的探讨

<正> 为了配合国家有关部门全面地开展我国主要湖泊污染发展趋势的预测工作,及时地制订出防治湖泊水质进一步恶化和改善湖泊水质的对策,我们在查阅国内外有关湖泊污染预测方法的基础上结合我国湖泊的特点和我们在湖泊调查研究工作中的一些体会,就选用输入输出水质模型来预测我国2000年湖泊污染状况的预测模型、工作程序和实例分析等方面问题作一归纳与介绍,供正在广泛开展的环境预测研究工作参考。     

岳阳南湖水质变化趋势与保护措施研究

应用湖泊完全混合模型和狄龙模型，预测了岳阳经济技术开发区和南湖旅游度假区建成后对有水质的影响，结果表明南湖水质污染将会加剧。根据南湖污染源的情况，文中提出了相应的水质保护措施。     

路面雨水对地表水质影响预测模型的探讨

本文结合公路建设项目的环境特征，分析探讨了公路与河流垂直、平行及邻近湖泊、水库等不同环境状况下公路路面雨水对地表水水质影响的预测计算模型。     

路面雨水对地表水水质影响预测模型的探讨

本文结合公路建设项目的环境特征，分析探讨了公路与河流垂直、平行及邻近湖泊、水库等不同环境状况下公路路面雨水对地表水水质影响的预测计算模型．     

湖泊水质管理

湖泊水质管理措施很多。对于人工湖泊,管理措施有湖址选择(如果尚未选定的话);湖泊出口结构设计方式;进水成份的控制;人工破坏水的自然分层(例如,利用压缩空气或机械泵);疏浚挖捞;以及选用其他一些可能影响水质常见的物理、生物和化学法。实际上,能较正确地预测水质及对管理措施影响的模拟模型才开始出现。除了完全混合的水库外,能将湖泊及水库的水质预报和各种管理措     

关于箱式模型的合适结构及其应用

前言 水质的长期预测对湖泊的合理地控制来说是非常必要的。按说只对湖流或其它水力特征值进行预测,便可以进行精确的数值分析,但在缺少生态资料及对与水质有关的现象缺少了解的情况下、要对湖泊的未来水质给予准确评价是有一定困难的。 目前,预测水质方法有箱形模型法(S_(OMIYA),E_(BISE) & O_(KUGAWA) 1979),有限元法或有限差分法(N_(AJARIAN) & H_(ARLEMAN) 1977)、常微分方程解析法(T_(AKANO) 1982),等等。每一种方法各自有其不同的     

北京市官厅水库水质预报系统

CE-QUAL-W2模型是近年来新开发的水动力学与水质模型,可模拟河流、湖泊、水库等 不同条件下多种污染物的迁移转化规律.根据官厅水库狭长、水浅和水文、水力、水质扩散 等特点,采用CE-QUAL-W2模型模拟其水质变化,并对模拟模型水质参数进行验证,将其用于官 厅水库水质的预测研究;进而提出官厅水库水污染控制的对策及建议.     

多元线性回归与灰色联合模型在湖泊水质预测中的应用

根据对湖泊水体中所含高锰酸盐指数、氨氮、总磷等主要化学指标及其相关因素人口、工业产值和污水排放量的数据,采用了多元线性回归方法建立了湖泊水质预测的数学模型。并用多元线性回归和灰色模型联合的方法进行实际预测,多元线性回归模型通过F检验认为回归方程的效果比较显著,灰色模型精度检验达到二级,收到了良好效果。     

完全均匀混合质量平衡水质模型在滇池中的应用

介绍了完全均匀混合假设下以质量平衡为基础的湖泊水质模型,运用滇池的实测数据对模型进行了参数率定、验证,给出了模型在滇池水质预测中的应用实测,最后讨论了模型的几个假设条件对滇池的适应性。实例研究表明,该模型可适用于滇池水质有机污染长期浓度预测。      

环境规划与环境管理

府环境管理目标;(2)科学进步;(3)计算机及信息处理和通讯技术。结合三要素就建立我国城市空气质量预报系统框架进行了讨论。参16X32 20(办阅1 10湖泊水环境预测的原理与方法/周勇(农业部亚热带土壤资源与环境重点实验室)…//长江流域资源与环境/中科院资源环境科学与技术局一1999,8(3)一305一311环图X一122 论述了湖泊水环境预测常用方法,主要有输人输出模型、扩散模型,富营养化水质模型和多元回归模型等,属于因果关系的短期和瞬时预测,并且将灰色动态模型和回归分析模型祸合,能预测湖泊水环境今后几年甚至几十年的变化,将提高预测效率;提…     

遥感技术在湖泊水质监测中的应用

环境污染遥感监测技术具有监测范围广、速度快、成本低,且便于进行长期的动态监测等优点,是实现宏观、快速、连续、动态地监测环境污染的有效方法,已成为湖泊环境动态变化监测的重要技术手段.湖泊水质遥感监测是基于经验、统计分析或水质参数的光谱特征,选择遥感波段数据与地面实测水质参数数据进行数学分析,建立水质参数反演模型实现的.在运用遥感技术对湖泊进行水质监测的方法中有传统方法和神经网络模型.与传统方法相比,神经网络模型有较强的水质识别的容错性,水质状况识别的可信度.今后,神经网络模型、高光谱遥感技术以及RS与GIS、GPS的结合运用等将是遥感技术在此领域中的发展方向.     

B－P网络用于环境质量分类研究

用全国２５个湖泊的水质指标资料作为训练样本，应用人工神经网络Ｂ－Ｐ算法，分别建立了３参数和４参数的水质分类模型。并用所建立的模型对６个湖泊水质进行分类检验效果。结果表明Ｂ－Ｐ模型应用于环境质量分类是可行的。且由于Ｂ－Ｐ网络有自学习、自适应的能力，因而与其它的环境质量分类法相比具有优越性。     

多元线性回归法在湖泊水质污染预测工作中的应用

<正> 预测方法按其性质而言,不外可分为直观预测法,趋势外推法(包括数学模型)和因果法(相关分析)三类,其中相关分析法由于思路清晰、方法简单,在预测工作中得到了广泛的应用。同样,这一方法也必将在湖泊水质污染预测中受到应有的重视。一、湖泊水质污染预测的方法和步骤湖泊水质污染预测的实质是对湖区社会经济和湖泊水质质量这一体系进行系统分析,从中决策出协调环境目标和经济发展的环保方案,这一预测工作可按如下程序进行(图一)     

湖泊水质富营养化评价的多准则神经网络法

提出了基于误差平方和准则与模糊熵准则下的多准则神经网络湖泊水质营养化评价模型，并将其应用于我国五大湖泊水质营养化的评价。结果表明，多准则神经网络用于湖泊水质营养化评价，具有简便，实用，客观和广泛的通用性     

深水湖泊水质模型研究及其在抚仙湖中的应用

本文在深水湖泊的水质模型研究中成功地引入等效混合体积的概念，从而推导，建立一全新、实用的深水湖泊水质模型Ｃｓ＝Ｍｉｎ－ＭｏｕｔＫＶｎｙ＋Ｋ·△Ｑ＋Ｑｏｕｔｆ，并将之应用于抚仙湖。一方面证实了模型的合理性、适应性，另一方面揭示了抚仙湖水质变化的主要特征。     

湖泊水质富营养化评价的模糊神经网络方法

为了探索人工神经网络用于湖泊营养化评价的可能性,提出了基于多准则学习的模糊神经网络湖泊水质营养化评价模型。该模型应用于我国五大主要湖泊水质营养化的评价结果表明,模糊神经网络用于湖泊水质营养化评价,具有简便、实用、客观性和广泛的通用性。      

高原湖泊环境与生态系统综合研究框架设计

湖泊是一个相对完整的生态系统。对高原湖泊特征的比较及动态过程，对数字湖泊及决策支持、评估系统的开发等进行了研究，通过建立数据库，从基础研究和应用层面为湖泊治理技术的系统化组织提供认识基础，在此基础上研究建立基于物理化学和生态机理的湖泊大型水质模型的方法和实用技术。     

灰色系统理论在湖泊水质预测建模中的应用

本文将灰色系统理论应用于湖泊水质预测建模研究,提出了湖泊水质预测的建模方法,并建立了某湖化学需氧量(COD)的GM(1,1)预测模型。      

集对分析用于湖泊富营养化评价研究

建立了利用集对分析方法进行湖泊水质富营养化评价的新模型，并研究了我国五个主要湖泊的富营养化状况，与其它方法进行比较，取得了满意的结果，为湖泊水质富营养化评价提供了一种简单而适用的评价方法。     

湖泊水质污染预测中的回归分析方法

<正> 随着生产的发展,人类对环境的作用越来越大,开展环境科学的研究,是四化建设中的一项战略任务。我国湖泊星罗棋布,进行湖泊水质发展趋势的预测研究,并制订出防治水质进一步恶化及提出改善水质条件的对策,是环境科学研究中的一个重要课题。下面给出湖泊水质污染预测问题的回归分析方法,研究问题:一湖泊水质污染浓度的高低,一方面取决于沿湖地区工农业生产发展所排放的污染物质的数量,另一方面又与湖泊水文状况有关,因此在预测工作中的准备阶段,首先收集历年实测的湖水浓度(以化学耗氧量COD为例)及相应的环