神经网络模型在黄河水质预报中的应用分析

为提高黄河水质预测的精度和实用性,引入神经网络技术建立黄河水质预测模型,采用LM(Levenberg-Marquardt)算法提高预测精度,并将模型应用于黄河小花段(小浪底-花园口段)的水质预测.预测结果表明,在建立黄河入河污染物和功能区水质的输入响应关系模型的实际应用中,神经网络模型和LM算法可以取得较好的预测效果.     

应用于水文预报的优化BP神经网络研究

利用广东省滨江流域的水文观测资料，建立了以前期降水量为预报因子、以水位为输出的BP人工神经网络水文预报模型。首先采用了合理的方法进行样本组织，进而利用最优子集回归技术进行输入因子的确定，然后进行了不同隐层节点数、不同转移函数、不同训练算法的组合试验，确定了应用于水文预报中的优化BP神经网络：网络结构为8-9-1；转移函数的组合方式为tansig-线性函数；训练算法为采用evenberg-Marquardt(Lm)算法。为便于精度分析，还采用了最优子集回归模型作了研究。结果表明，优化BP网络模型无论在拟合精度还是在预测精度上都高于最优子集模型。总的来说BP网络是一种精度较高的水文预测模型。     

构建有机化合物斑马鱼雌激素干扰效应的二元分类模型

计算毒理学方法已成为辅助内分泌干扰物(EDCs)管理的决策支持工具。因此,发展内分泌干扰效应指标的(定量)结构活性关系((Q) SAR)等预测模型对于实现EDCs环境管理具有重要的意义。在雌激素受体(Q) SAR模型研究方面,目前主要针对人、牛、大鼠和小鼠等物种的雌激素受体干扰效应进行了研究,而对鱼等水生生物雌激素受体干扰效应等指标的(Q)SAR模型研究还较少。本研究采用基于欧几里德距离的K最近邻(k NN)分类算法,构建了斑马鱼雌激素受体干扰效应的二元分类模型。结果表明,2个最优模型训练集和验证集的预测准确度(Q)、敏感性(Sn)和特异性(Sp)参数均大于0.93,说明模型具有较好的预测能力。因此,能够用所建模型填补模型应用域内其他化合物缺失的斑马鱼雌激素受体干扰效应定性数据。     

有机污染物生物降解性预测模型

生物降解性是评估污染物环境持久性的重要依据,也是化学品是否获准生产及进入市场的评价指标。采用17位生物降解领域专家评估的生物降解等级数据,通过功能树(FT)算法建立了包含15个分子结构参数的初级生物降解和最终生物降解预测模型。外部验证结果表明,模型具有较好的预测准确性,初级生物降解性加权准确度(weighted accuracy,WA):训练集WA=84.1%,验证集WA=78.9%;最终生物降解性WA:训练集WA=91.0%;验证集WA=83.6%。预测正确性对化合物的杠杆值作图,表征了生物降解性模型的应用域。     

基于人工神经网络的燃煤汞排放预测模型

利用GA-BP的人工神经网络算法建立燃煤汞排放预测模型,确定煤中汞含量、煤的发热量、煤中硫含量、煤中氯含量、挥发份含量、排烟温度作为输入矢量,元素态汞、氧化态汞和颗粒态汞3个因素作为输出参数,通过对20个燃煤锅炉汞排放形态的测试数据进行模型训练,结合实际测试数据和预测数据对误差来源进行了分析.通过对3个样本进行验证,分析人工神经网络的实际预测效果.研究结果表明,训练与预测的精度都是符合汞排放预测实际要求的,预测精度达0.895,分析表明利用人工神经网络建立预测模型可对燃煤汞排放进行预测.     

山地城市主要河流水质评价及预测研究——以四川省绵阳市为例

综合客观评价河流水质的健康及污染状况,科学分析预测水环境质量的变化趋势,对于河流水污染精准防治具有重要意义。选取绵阳市境内主要河流为研究对象,基于2014-2022年绵阳市12个水质监测断面的4项污染物指标监测数据,结合模糊综合评价法及主成分分析法对其断面水质进行评价并判断污染程度,建立带外源输入的非线性自回归（NARX）神经网络模型,预测研究区域内2025年和2030年的水质变化趋势。结果表明：1）综合不同水期来看,在枯水期,芙蓉溪仙鱼桥与梓潼垢家渡断面的水质级别分别在2015年和2016年都未能达到水质目标,满足水质功能标准的断面占12个监测断面的92%,而在平水期与丰水期各断面水质均能达到各自的标准;2）凯江老南桥、梓潼垢家渡及天仙镇大佛寺断面水质受水期影响较大,平武水文站在所选断面中总体水质较好,而芙蓉溪仙鱼桥较差;3）溶解氧（DO）、高锰酸盐指数（CODMn）、五日生化需氧量（BOD5）及氨氮（NH3-N）的实测值与预测值之间高度相关,均方误差均较小,满足水质预测的精度要求;4）从水质变化趋势来看,除天仙镇大佛寺断面2028-2030年的水质级别由2023-2027年的Ⅰ级降...     

南京玄武湖水质管理方法及其模拟

本文根据当前湖泊治理的迫切需要,建立了玄武湖水动力生态预测模型,模拟参数包括悬浮物、可溶解磷、颗粒磷、总磷、浮游植物的透明度,模型经过充分验证,精度良好.水动力生态预测模型可作为湖泊水质管理方法的研究基础.本文反映了南京有关部门已经采用或将采用的湖泊截污和引水冲污管理措施相应的水质模拟和数值计算的结果,为玄武湖水质管理方法最终决策提供科学依据.     

化学品正辛醇空气分配系数定量预测模型研究

正辛醇-空气分配系数是描述化学品在空气和环境有机相之间分配的一个关键参数,对化学品分配、迁移、转化规律和生态效应评价具有重要意义。采用量子化学方法对309个化合物进行结构优化,采用遗传算法筛选最优结构描述符,运用多元线性回归和神经网络算法构建化学品正辛醇-空气分配系数预测模型。模型方程表明影响化学品正辛醇-空气分配系数的3个参数为分子中非氢原子个数(Nsk)、3D-MoRSE描述符(Mor12u)、氮原子和氧原子数目(n HDon)。拟合结果显示,多元线性回归模型决定系数R2和标准误差分别为0.911和0.880,神经网络模型决定系数R2和均方根误差分别为0.839和0.830。基于杠杆(leverage)法评价模型的应用域,结果表明模型具有较强的稳健性、预测性和拟合能力。通过定量结构-活性关系(QSAR)预测技术可弥补正辛醇-空气分配系数测试数据的缺失,减少测试费用和评估数据的不确定性。     

有机污染物土壤吸附预测模型及其影响因素

以701种有机化合物的土壤吸附系数作为数据集,选取594种有机化合物作为训练集,剩余107种作为测试集.根据训练集化合物建立土壤吸附系数Koc与辛醇/水分配系数Kow的线性和非线性模型,应用平均残差(AE),平均绝对残差(AAE)和均方根误差(RMSE)来检验模型的预测能力,模型具有良好的预测能力.同时,比较不同类型的化合物的实测值与预测值,发现部分同系物的预测值与实测值存在系统的偏差,这些偏差主要是由吸附机理,溶解度,水解作用,挥发作用,实验误差等原因造成,这些因素均会对土壤吸附系数的预测产生影响.     

利用叶面积指数优化冬小麦高光谱水分预测模型

水分是影响冬小麦生长发育的重要指标,目前可以利用高光谱数据建模来对其进行预测诊断.但在冬小麦生育初期,这类预测模型精度较低,为解决这个问题,利用高光谱数据分析方法,结合叶面积指数,对基于高光谱的冬小麦水分状况预测模型进行优化.结果显示,冬小麦叶面积指数会随着灌水处理的不同产生显著差异;优化后,光谱与冬小麦水分状况相关的敏感波段范围在450-500 nm、620-690 nm和780 nm左右;相对于土壤含水率而言,优化模型对植株含水率有更好的预测精度;引入叶面积指数进行优化提高了冬小麦在生育前期的预测模型精度,使模型精度从0.2提升到0.4以上,并且还提高了基于原始光谱反射率模型的精度;最终获得的模型中,基于原始光谱反射率R780的植株含水率预测模型拟合精度最高,为0.862,基于光谱指数R(810, 460)的植株含水率诊断模型验证效果最好,均方根误差(RMSE)为4.341,平均绝对误差(MAE)为2.361;基于光谱指数VARI700的土壤含水率预测模型验证效果最好,均方根误差(RMSE)为4.506,平均绝对误差(MAE)为6.293.本研究表明利用叶面积指数优化模型可以很好地提高模型精度,在土壤含水率预测模型方面优化尤其显著,这为基于高光谱的水分状况预测模型构建与实际应用提供了新思路.(图6表5参31)     

基于多模型优选的区域土壤重金属含量空间预测方法研究

土壤重金属含量空间预测研究对实现区域土壤资源的优化利用以及土壤环境的保护和污染防治具有重要意义。以江苏省常州市金坛区为例,基于源、汇和空间分异因子,利用BP神经网络(back-propagation network)建模方法,分别构建了源汇模型(BP-S)、空间分异模型(BP-K)和改进的多因素综合模型(BP-SK),模拟预测了区域土壤重金属Cd、Pb、Cr、Cu和Zn含量的空间分布,并对各模型预测精度进行对比分析。针对不同模型在不同区域和元素间预测精度的差异,优选出预测精度最高的模型组合,以此探求区域重金属含量空间分布最优预测结果。结果表明:(1)BP-SK模型对Cd、Cr、Cu和Zn含量预测精度均高于BP-S和BP-K模型,仅在对Pb含量的预测中BP-S、BP-K模型精度高于BP-SK模型,BP-SK模型比其他模型更能突出局部特征,包含的信息更丰富。(2)优选后最优模型预测精度较原单一模型均有不同程度的提高,对Cd、Pb、Cr、Cu和Zn含量的预测精度分别提高15.15%、20.71%、19.19%、1.75%和9.24%。(3)各模型对Cd、Pb、Cr、Cu和Zn含量的空间预测高值区均位于区域中部和东北部,低值区位于西部丘陵山区,BP-SK模型在人为影响剧烈的地区预测效果更好,而BP-K模型在自然因素影响较大的丘陵山地区的适用性更好。     

基于多元线性模型、支持向量机(SVM)模型和地统计方法的地表水溶解性总固体(TDS)估算及其精度对比——以艾比湖流域为例

地表水溶解性总固体(TDS)是地表水各组分浓度的总指标,是地表水水化学特性长期演变的最终结果,也是表征水文地球化学作用过程的重要参数,TDS的高低直接影响地表水的含盐量.本研究以艾比湖流域为研究对象,结合实测地表水TDS数据;选用准同步的Landsat OLI数据,首先,利用光谱诊断指数选取与地表水TDS相关性较高的波段,其次,利用地统计方法、多元线性回归模型和支持向量机(SVM)模型对TDS进行预测,并对其结果进行精度比较.结果表明,SVM模型为最优估测模型,拟合决定系数R2为0.97,均方误差(RMSE)为50.59;多元线性回归模型的精度与SVM模型精度较为接近,拟合决定系数R2为0.9,RMSE为66.55;地统计克里格插值法预测精度最低,拟合决定系数R2为0.87,RMSE为95.73.遥感估测SVM模型预测值在大区域能较好地反映出艾比湖流域TDS的总体特征.该模型在水质遥感领域的应用中具有良好的可行性和有效性,其预测结果也与艾比湖流域水体TDS的实际分布相吻合,因此遥感估测SVM模型在水质估测中具有一定的应用潜力.     

粤港澳地区多环芳烃的多介质归趋

以广东省及港澳两地为研究区域,在完全混合和稳态假设下采用多介质逸度模型估算了目前状况下16种优控多环芳烃(PAH16)在环境各相中的质量浓度及跨界面迁移通量,并采用实测质量浓度数据进行模型验证。除个别数据外,预测质量浓度与验证质量浓度的差别在一个数量级以下,且多数在半个量级之内。模型计算结果表明:化石燃料燃烧是当地PAH16的主要来源,大气和土壤中的降解是其消失的主要途径,PAH16在该地区的最重要界面迁移过程是气地(水)交换。     

构建基于GHS标准的黑头呆鱼(Pimephales promelas)急性毒性二元分类模型

鱼类急性毒性参数是进行化学品生态风险评估、分类标签等工作不可或缺的毒性指标。本文选取634个有机化学品对黑头呆鱼(Pimephales promelas)的急性毒性数据,并依据"全球化学品统一分类和标签制度"(GHS)中推荐的分类标准,将急性毒性值小于和大于100 mg·L-1的物质分别划分为有毒物质和无毒物质。以分类结果为建模指标,构建了基于欧几里德距离的K最近邻(k NN)二元分类模型。评估结果表明,模型训练集和验证集的预测准确度(Q)、敏感性(Sn)和特异性(Sp)参数均大于0.7,说明模型具有较好的预测能力。因而,在化学品分类标签工作中,可使用该模型预测缺失的鱼类急性毒性类别。     

酚类化合物麻醉毒性的CoFMA研究

通过比较分子力场分析方法(CoMFA)建立酚类化合物对梨形四膜虫极性麻醉毒性(pT)的三维定量结构-活性相关(3D-QSAR)模型.基于训练集41个化合物建立了预测模型,10个化合物作为验证集(含模板分子).训练集的CoMFA模型显示立体场、静电场对麻醉毒性贡献依次为53.9％和46.1％.其交叉验证相关系数(R2cv...     

城市给水管网余氯的预测模型

选择余氯为研究对象,以南方某市给水管网水质监测的数据为基础,使用线性回归和非线性神经网络(ANN)方法建立模型,找到了一种利用在线监测数据和人工监测数据实时预测管网余氯的方法。通过建立给水管网水质模型,可以由监测系统动态回传的数据来实时的预测下一天人工点的水质。模拟的结果显示ANN模型比线性回归模型有更好的预测能力,预测的平均相对误差:ANN模型为14.9%,线性回归模型为25.8%。使用ANN模型可以实现实时预测。     

长江下游水源地突发性水污染事故预警应急系统研究

针对长江下游主要水源地特点及水污染事故特征,以长江江苏段为例,建立整体一维、分段二维的水量水质预测模型,构建适用于该地区的水源地风险预警模型,实现对于固定源、移动源等水污染事故风险过程的动态模拟及风险预警;将水质预测模型、风险预警模型、地理信息系统、远程控制及自动化等技术有机耦合,研发水源地突发性水污染事故预警应急系统,可准确直观地表现水污染事故的影响范围及发展趋势,为水源地水污染事故风险预警应急工作决策提供科学依据。     

QUAL2E模型在大沽河干流青岛段水质模拟中的应用

采用QUAL2E模型对大沽河干流青岛段的水质进行了模拟和预测。针对大沽河的具体情况,选用BOD5、COD和氮作为模拟预测指标,用实验模拟方法、模型率定法并参考相关文献确定了BOD耗氧系数k1、BOD复氧系数k2、BOD沉降系数k3、COD耗氧系数和弥散系数等水质参数,并对模拟结果进行了验证,表明预测值和实测值的相关性较好;对BOD5、k1、k2和Q(流量)进行了灵敏度分析,结果表明对大沽河DO浓度影响敏感的参数依次是:Q、k2、BOD、k1,即流量Q是模型最敏感的参数,说明河流的水力学参数对DO影响较大。     

OUAL2E模型在大沽河干流青岛段水质模拟中的应用

采用QUAL2E模型对大沽河干流青岛段的水质进行了模拟和预测。针对大沽河的具体情况，选用BODs、COD和氮作为模拟预测指标，用实验模拟方法、模型率定法并参考相关文献确定了BOD耗氧系数k3、BOD复氧系数k2、BOD沉降系数k3、COD耗氧系数和弥散系数等水质参数，并对模拟结果进行了验证，表明预测值和实测值的相关性较好；对BOD5,k1、k2和Q(流量)进行了灵敏度分析，结果 表明对大沽河DO浓度影响敏感的参数依次是：Q、k2、BOD、k1，即流量Q是模型最敏感的参数，说明河流的水力学参数对DO影响较大。     

有机化学品生物富集因子定量结构-活性关系模型

依据经济合作与发展组织(OECD)关于定量结构-活性关系(QSAR)模型构建和使用导则,将780个有机化合物,以4:1的比例随机划分为训练集(624个化合物)和验证集(156个化合物),通过多元线性回归(MLR)方法构建了一个包含12个描述符的有机化合物鱼类生物富集因子(BCF)的QSAR模型。QSAR模型的调整决定系数R2ad j=0.809,去一法交叉验证系数Q2LOO=0.803,外部验证系数Q2EXT=0.732,表明模型具有较好的拟合优度、稳健性和预测能力。采用欧几里德距离方法表征模型应用域,通过威廉姆斯图分析模型离群点,并对模型进行机理解释。所构建的模型,可以用于预测应用域内有机化学品的生物富集因子。