遗传算法推求瞬时单位线参数并计算流量过程线

城市雨水地表径流模型的目的是推求城市雨水地表径流的流量过程线，从而模拟雨水的地表径流过程。瞬时单位线法是解决模型的一种方法。由瞬时单位线推求S曲线和时段单位线，可以得到城市雨水口径流的流量过程线。瞬时单位线是该过程的基础，求解瞬时单位线参数N和K值是十分重要的。与过去用矩法求解这两个参数比较，介绍了用遗传算法来推求瞬时单位线参数的方法和过程，并验证了遗传算法推求参数的可行性和可信性。     

气候变化下21世纪上海长江口地区降水变化趋势分析

近百年来,以全球变暖为主要特征的气候与环境发生了重大变化,在此条件下,气候变化对自然生态系统的影响越来越大,特别是对水资源的负面影响尤为明显,包括水资源数量、质量及其时空分布,水资源开发利用程度,供用水结构以及产水、供水、用水、耗水、排水之间的关系等。上海长江口地区是我国经济发展核心区,而南水北调东线工程实施后,长江口的流量,以及海水的入侵都会直接影响到上海的发展,因此未来百年该区域的降水量在气候变化影响下的变化趋势对区域发展有着一定的影响作用。利用IPCC 数据分发中心提供的CCCma模式的4种模拟结果,分析了在全球气候变化下,由于人类活动影响、温室气体增加等共同作用时,长江口地区未来50～100年的降水量变化情景。结果表明,降水量总的会呈现上升趋势,并且降水强度的变化也越来越明显。     

对流——扩散方程的二次插值差分解法

本文采用二次上风式插值方法(Quadratic Upstream Interpolation for Convective Kinematics,简称QUICK格式)对水质对流——扩散方程中心差分格式加以改进,使差分方程近似解与方程解析解达三阶近似,提高了近似解的精度和求解过程的稳定性。     

基于神经网络的活性污泥系统建模及其控制

针对松江污水厂污水处理活性污泥系统，采用神经网络技术进行建模试验研究，在对实际运行数据剔除异常数据后，将样本数据随机分成训练样本、检验样本和测试样本。用试凑法确定合理的神经网络隐层节点数，用检验样本实时监控训练过程从而避免“过训练”现象，用多次改变网络初始连接权值求得全局极小点，从而建立了泛化能力较好的基于神经网络的活性污泥系统数学模型。利用建立的神经网络模型，对活性污泥系统运行情况的仿真与控制进行了分析研究。示例研究表明：神经网络技术能较好地应用于活性污泥系统的建模与控制，有很好的理论与实践意义。     

GIS在美国源水评估中的应用

本文主要研究GIS在美国源水评估中的应用，介绍了地理信息系统在国内外源水评估中的重要性，详细的论述了美国源水评估地理信息系统(Water Source Appraise GIS-WSA-GIS)的开发过程，主要包括设计数据库、建造数据库、分析数据以及显示结果四个方面，从而为我国建立水源评估的GIS提供参考。     

基于概率论和BP网络的水质评价与灰色动态预测模型

讨论了BP网络模型存在的不足。提出了建立合理的BP网络模型的基本原则和步骤。针对水质评价与预测问题。通过在各类水质污染指标浓度区间内生成随机分布样本的方法。组成足够多用于BP网络训练、检验和泛化能力评定用的样本。建立了南京市秦淮外河水体水质评价的BP网络模型：给出了区分不同类别水质的模型分界值样本和模型输出分界值。用概率分布理论分析处于相邻类别水质过渡状态水体的水质属性。建立的水质评价模型应用于实例表明。南京市秦淮外河水体1991—1996年水质为V类向IV类转变。1992年水质最差，1996年水质最好。灰色动态预测模型计算表明。从1997到2001年。南京市秦淮外河水体水质逐年变好。