沁河流域水环境约束分区与景观格局优化

以沁河流域(山西省晋城市段)为例,将流域划分为2个一级评价单元和14个二级评价单元,从自然环境因素和社会经济因素选择相应指标进行评价;在此基础上,基于GIS技术和生态因子叠置法,从水环境敏感性和水环境压力2个方面综合考虑了流域水环境现状,根据水环境敏感性和水环境压力的等级划分,将流域水环境划分为低压低敏感区域、低压高敏感区域、高压低敏感区域和高压高敏感区域4类区域,针对各类区域的现状提出了相应的景观格局调整方案并提出了全流域的景观格局布置思路.山地生态系统和平原生态系统有机结合的生态网络格局,将有力改善沁河流域的水环境现状.      

神经网络模型用于数值水质模型逼近的适用性及非敏感参数的欺骗效应

水质模型被广泛应用于水环境管理和决策,但却面临着计算时间和模型应用效率等多方面的问题;利用函数映射和逼近等方法来建立水质模型的输入-输出响应关系,可有效减少计算成本并显著改善模型效率.水质模型的输入-输出响应函数关系有多种形式,本文以其中的2种为例,并分别基于2个水质模型(零维总磷模型、WASP/EUTRO5)的案例,分析和验证了神经网络模型在响应关系逼近中的适用性.案例的结果表明:神经网络函数可以有效地用于水质模型输入-输出响应关系的逼近;当网络规模超出阈值大小时,神经网络函数逼近的准确度和泛化度对网络规模不敏感.在案例研究的基础上,推导和讨论了在神经网络模型函数映射过程中所可能出现的非敏感参数的欺骗效应,以及可能由此导致的过度预测或过低预测问题;并建议在神经网络函数逼近中,应只包含水质模型的敏感参数,以防止降低神经网络模型的准确度.