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为进一步提高国内基础建模数据质量,降低建模实践中的数据清洗难度,本研究以北京龙庆再生水厂生物建模过程中的实际数据问题为例,基于数理统计理论及国内污水水质特征分别构建误差来源分析方法与误差影响评价方法.通过设计补充采样与实验排查方案,成功识别数据误差来源并实现不同类型误差对数据准确性的影响量化评价.研究结果表明,污水处理厂日常的取样与化验过程中产生的随机误差不可忽视,特别是当大量随机误差存在时,对数据总体造成的波动影响无法通过数据量的积累而消除;而不同的采样位置与不当的样品保存方式则会引起水质发生变化,由此产生的系统误差将导致测量结果长期偏高/偏低.因此,在依赖人工测量数据进行建模的国内实践中,应首先对历史数据进行误差检验,再进行必要的建模补充采样,以避免补充数据质量受相同误差影响,减少非必要的人力、物力浪费. 相似文献
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北运河是北京市重要的绿色生态走廊，贯穿联络京津冀协同发展多个关键节点.北运河主要由来自于城市污水处理厂排水等非常规水源补给，其水环境治理和水生态修复不仅是支撑京津冀生态文明建设的核心，而且是支撑北京城市副中心等重点区域水生态环境改善的重要环节.本专刊是国家水专项"北运河项目"团队近年来科研成果的总结，从"源-流-汇"全过程污染防控的角度出发，在"源削减"-多源污染防控、"流改善"-河流水质改善与生态修复、"汇景观"-库区水质改善与生态修复三个方面对研究和实践进行了梳理总结，以期为北运河流域绿色生态廊道构建提供科技支撑. 相似文献