基于GIS的乌梁素海水体富营养化状况的模糊模式识别

利用基于MATLAB 7.0实现的模糊模式识别交叉迭代模型对2006年5—10月分布于乌梁素海各水体功能区的21个水质监测点的富营养化等级进行了模糊模式识别,并在GIS技术支持下,用Arcview的空间分析功能绘制富营养化等级识别结果、对富营养化状态影响权重最大的评价指标总氮(TN)含量和富营养化状态控制元素总磷(TP)含量对应的富营养化等级水体和地表水质等级水体的空间分布月变化Grid专题图.将富营养化状态变化及其分布区域与乌梁素海同期水质监测指标浓度变化及其分布区域进行对比分析及验证.结果表明,富营养化等级识别结果的时空分布与实际情况相符,能够比较准确地反映富营养化等级定量的时空变化趋势.      

乌梁素海富营养化状态的模糊模式识别研究

本文利用模糊模式识别交叉迭代模型对分布于乌梁素海各水功能区的21个水质监测点,2009年5月～10月的富营养化等级进行了模糊模式识别研究;并利用Arcview的空间分析功能,绘制富营养化等级识别结果的空间分布月变化Grid图。将富营养化状态识别结果及其分布区域与乌梁素海同期水质监测指标浓度变化及其分布区域进行对比分析及验证。识别结果与实际水质状况相符,验证了该方法的有效性。     

乌梁素海浮游动物与底栖动物调查及水质评价

于2004年4,8和10月及2005年1月分别对乌梁素海浮游动物进行了监测,共检出浮游动物34属62种. 其中,原生动物11属16种;轮虫17属33种;枝角类4属4种;桡足类5属9种. 大型浮游动物的年均丰度为687 L-1,年均生物量为3.498 5 mg/L;原生动物年均丰度为2.508×104 L-1,年均生物量为0.125 4 mg/L. 于2004年8和10月进行了2次调查,共获底栖动物4科11种,底栖动物平均丰度为3 031.4 m-2,平均生物量为71.672 g/m2. 调查结果显示,随着季节的变化,浮游动物的丰度及生物量变化幅度很大,夏季最高,春季次之,秋、冬两季极低. 利用浮游动物和底栖动物的生物量作为水体状况评价指标,对乌梁素海营养状况进行的初步评价表明,乌梁素海水体处于富营养化状态.      

普通克里格法在乌梁素海水体富营养化研究中的应用

以位于我国北方半干旱地区的河套灌区中草型浅水湖泊乌梁素海为研究对象,将实测数据与空间数据应用普通克里格法的理论与方法,尝试研究乌梁素海水质参数空间分布特性。结果显示,乌梁素海水质参数的空间结构变异性是客观存在的,各水质参数都具有块金效应;并对乌梁素海水质参数进行克立格插值,为进行水体富营养化评价可以提供更为直观的水环境信息。研究表明乌梁素海水体富营养化程度十分严重,属于中、重度富营养化,研究结果对乌梁素海的湖泊水环境管理具有一定的参考价值。     

普通克里格法在乌梁素海水体富营养化研究中的应用

以位于我国北方半干旱地区的河套灌区中草型浅水湖泊乌梁素海为研究对象,将实测数据与空间数据应用普通克里格法的理论与方法,尝试研究乌梁素海水质参数空间分布特性。结果显示,乌梁素海水质参数的空间结构变异性是客观存在的,各水质参数都具有决金效应;井对乌采素海水质参数进行克立格插值,为进行水体富营养化评价可以提供更为直观的水环境信息。研究表明乌梁素海水体富营养化程度十分严重,属于中、重度富营养化,研究结果对乌梁素海的湖泊水环境管理具有一定的参考价值。     

水质富营养化程度的人工神经网络决策模型

为了对水质富营养化程度进行综合评价,提出水质富营养化决策的人工神经网络模型,用此模型研究我国17个湖泊的富营养化状况,通过期望输出值的选取和对未知水体的评价原则充分体现了水质富营养化各等级之间的模糊性,正确地反映了水质富营养化作用的内部机理。     

珊溪库区富营养化灰色聚类评价及防治对策

参照湖泊富营养化评价标准,选取高锰酸盐指数、总氮(TN)、总磷(TP)、叶绿素a(Chla)、透明度(SD)5个评价指标为聚类指标,采用灰色聚类法对珊溪(赵山渡)水库6个监测点的2011年3-8月监测数据进行富营养化评价。结果表明:黄坦坑为5级富营养,主要受畜禽养殖废水影响,其余交溪口、百丈口、珊溪大坝、支坑和赵山渡5个监测点为4级中富营养,出现了富营养化趋势。6个监测点富营养化程度由重到轻的顺序为:黄坦坑>交溪口>百丈口>珊溪大坝>支坑>赵山渡。在对评价结果的分析探讨基础上,提出了水质改善及富营养化防治对策。     

内蒙古乌梁素海富营养化与环境因子的相关分析

文章利用2008年6～10月对乌梁素海水体的测定结果,以最能表现水体富营养化状态进程的叶绿素a为基准因子,分析了叶绿素a的时空分布特征。运用分层聚类分析法将乌梁素海现有的20个测点分成四类,然后应用修正的卡尔森营养状态指数对四类测点的水质进行评价,找出各类测点及总测点中与叶绿素a显著相关的环境因子,最后建立了多元逐步回归方程。2008年乌梁素海各测点叶绿素a的平均值为6.314mg/m3,变幅1.54～26.87mg/m3;在8、9月出现高峰,7、10月居中,6月最低,整个区域呈现较明显的东北高西南低的分布趋势。依据修正的卡尔森营养状态指数公式,计算得出乌梁素海TSIM平均值为65.1(53),全湖处于富营养化状态。应用SPSS统计分析软件进行相关分析的结果表明叶绿素a与BOD5、悬浮物、浊度、总磷都呈极显著正相关,与透明度呈极显著负相关,与pH值和溶氧呈显著负相关。综合逐步回归方程表明,影响乌梁素海叶绿素a的环境理化因子因不同类型的测点各有所不同,但主要的影响因子有浊度、悬浮物、总磷、总氮、硝酸盐氮和亚硝酸盐氮。     

辽宁大伙房水库水生生物特征及水质生态学评价

1961～ 2 0 0 0年对大伙房水库 6个站进行了不同季节浮游植物、底栖动物群落特征的生态调查和水化学分析。共发现藻类 8门 ,1 74种 ,底栖动物 3 4种 ,分析了水库水生生物种类组成 ,数量变化和生物演替。水质生态学评价结果表明 :大伙房水库属中富营养化 ,水体只受到轻度污染 ,水质等级为 2级。     

熵权集对分析模型应用于湖泊富营养化评价

针对湖泊富营养化评价系统中多种不确定信息共存的特点,将集对分析理论引入湖泊富营养化评价领域。先初步计算出评价样本与评价指标间的联系度,再对评价样本做进一步地同一、差异、对立的集对分析以判断评价样本的等级。然后将信息熵引入评价模型,利用熵权法计算各评价指标的权重,建立基于熵权法赋值的集对分析模型,最后通过置信度准则得出湖泊富营养化评价等级。将该模型运用于2011—2012年广州市白云湖的富营养化评价中,评价结果表明,2011—2012年白云湖富营养化严重;2011年1月白云湖富营养化情况最为严重,处于重富营养状态,2011年8月后白云湖富营养化程度略有降低;西湖富营养状况总体上较东湖严重。通过与现有评价方法的对比表明,基于熵权法赋值的集对分析模型的评价结果合理可行。