人工神经网络在水环境质量评价中的应用

为了将人工神经网络应用于水环境质量评价,应用了人工神经网络Ｂ—Ｐ算法,构造了水环境质量评价模型,该模型应用于实例评价结果表明,人工神经网络用于环境质量评价具有客观性,通用性和实用性。     

基于EXCEL的BP网络法在水质评价中的应用

阐述了在Excel平台上建立的BP网络模型水质评价系统的方法和要点,以及网络模型结构的设计、训练数据的处理、网络的训练和评价结果的仿真情况。实例表明Excel建立的BP网络模型水质评价系统的评价结果客观,模型使用方便,有推广价值。     

因子分析法在金泉工业园区地下水水质评价中的应用

根据金泉工业园水源地8个不同监测断面的地下水水质监测数据,采用R型因子分析法对园区水源地地下水水质进行综合评价,在研究地下水中13种化学成分间相关关系的基础上,提取4个主因子进行分析计算。结果表明,Cl-、SO24-、总硬度和可溶性固体对第一主因子贡献明显;第二主因子代表指标是Zn;第三主因子代表指标是As;NO3-、氨氮、NO2-对第四主因子贡献显著。对水质进行综合评价后发现,人民渠、海流图河和乌拉壕监测断面处水质类别为V类,其他断面均为IV类。因子分析法从整体上评价了园区水源地地下水的水质现状,分析结果清晰明确,为日后地下水资源的管理与保护提供科学依据。     

GIS技术在东昌湖水质评价中的应用

利用GPS定位对东昌湖进行水样采集,把水质数据和坐标联系在一起,测定的结果利用GIS技术进行克里格插值.在用一部分数据验证其准确性之后,把全部水质数据以图的形式呈现出来,进行分析评价,通过与湖泊营养类型标准对比得出东昌湖大部分湖区出现富营养化现象,污染严重.证明GIS技术可以很好地应用于湖泊水质研究.     

模糊-主成分分析综合评价法在地下水水质评价中的应用

主成分分析法可以在保留数据原始信息的基础上有效地降低数据维度,从而将影响地下水质的多因子简化为几个综合因子,但对地下水的综合水质状况无法直接表达;模糊综合评价法能直接给出水体综合水质情况结论,但评价因子多为人为选取,存在较强的主观性。以辽宁思山岭矿区地下水水质现状评价为例,利用主成分分析法选取影响各断面水质的关键因子,将其作为模糊综合评价的评价因子,建立了模糊?主成分分析综合评价法的地下水水质耦合评价模型。研究结果表明,该模型能很好地体现分析因子对评价结果带来的影响,使得评价结果更科学、合理。     

基于AHP-CRITIC综合权重的改进物元可拓模型在地下水水质评价中的应用

权重的确定在地下水水质评价中具有重要作用。利用CRITIC方法对地下水指标进行权重修正,探究该方法对地下水质量评价的适用性。笔者选取代表性指标后,按照一般化学指标、毒理学指标2个层次构建地下水污染评价综合指标体系,建立基于AHP-CRITIC综合权重的改进物元可拓模型对研究区地下水开展质量评价。将开发的评价方法应用于工业园区地下水质量评价发现,该方法能够反映地下水质量状况。结果表明:该评价方法在地下水质量评价过程中,能够兼顾不同指标重要程度差异和水质等级的模糊性,研究区5#点位和10#点位有毒有害重金属超标,应进一步查明原因,提出地下水污染阻断措施。     

高通量发光细菌法在水质评价中的应用研究

通过改进传统的单管式发光细菌毒性测试方法,测定了发光细菌悬液在高通量测试体系中的发光动力学数据和发光强度的校正因子,以评价发光细菌在高通量测试体系中的稳定性。采集了长三角示范区水乡客厅及周边区域12个采样点环境水样,并对该方法在评价环境水质中的适用性进行验证。结果显示,在75 min内,稀释10～100倍的发光细菌悬液的发光强度约为10⁵～10⁶RLU/s,各稀释梯度发光细菌悬液发光强度的校正因子平均值范围为0.78～1.10。各采样点环境水样的毒性单位范围为0.007～0.11,水质毒性分级均为I类,水质良好。研究结果表明,高通量发光细菌法稳定可靠,适用性强,可快速高效地评价环境水质。     

特征分析方法在江河水质评价中的应用

本文着重介绍了特征分析方法的理论模型,并把该模型具体地运用到了吉林省江河水质评价中,依据其分析结果,对我省的江河水质污染程度进行了分级划分,相信对江河治理会起到一定的指导作用。     

人工神经网络在深圳市水库富营养化评价中的应用

对富营养化评价标准进行插值获取大量的样本,建立了基于BP人工神经网络的富营养化评价模型。将模型应用于评价深圳市13座主要水库的富营养化状况,对其成因进行分析,并提出了对策与建议。研究结果表明,石岩水库与深圳水库为轻度富营养化,占评价水库总数的15.4%;西丽水库等11座水库为中营养,占评价水库总数的84.6%。人工神经网络用于建立湖库富营养评价模型是适合的。     

灰色模型在岩溶地下水水质预测中的应用研究

运用灰色理论建立水质预测模型,通过对水质指标拟合值与实测值差异性分析,判断模型精密度,并预测山东省东阿县下马头水源地未来2年的水质变化趋势,结果表明:在4项水质指标预测模型中,总硬度、氟化物指标的GM(1,1)时间响应预测模型拟合结果较好;溶解性总固体、硝酸盐指标的GM(1,1)时间响应预测模型精密度均为3级,不适合指标的预测;未来2年下马头水源地岩溶地下水水质良好。