活性污泥系统动力学模拟方法的综合分析

活性污泥法的应用现状和污水中氮磷排放标准的日益严格，使得传统数学模型已满足不了目前的要求，需要对活性污泥系统复杂的动力学规律进行有效模拟。文章在综合分析活性污泥动态模型国内外研究现状的基础上，介绍了3种占主流地位的模型：活性污泥数学模型、神经网络模型和混合模型。这3种模型在污水处理的设计、运行控制和工艺优化等方面各有其独到之处。     

基于模糊综合评判模型的污水管道缺陷定量化评价方法

利用模糊综合评判模型,从污水管道的密封性、稳定性和功能性三方面分别考虑不同缺陷类型的影响,利用层次分析法确定权重,建立定量化的污水管道缺陷状况评价方法模型.对南方某市一段污水管道进行评判,得到污水管道缺陷综合评价指数H=1.09,其中密封性指数Ht=0.44,稳定性指数Hs=0.78,功能性指数Hf=1.79,判定结果...     

基于BP神经网络的三峡库区土壤侵蚀强度模拟

降雨侵蚀力变化是一复杂过程,其变化存在一定的随机波动性,土壤侵蚀是三峡库区生态环境脆弱最主要的影响因素之一,查明库区土壤侵蚀强度的演化过程及未来趋势是库区生态文明建设过程中急需解决的关键科学问题。论文基于三峡库区1990年侵蚀降雨特征,利用BP神经网络对2010年75个站点降雨侵蚀力进行模拟、验证,预测2030年75个站点降雨侵蚀力。选取2030年预测结果中位于库区周围的27个站点,结合2030年库区自然增长、生态保护情景下土地利用模拟数据,使用RUSLE计算2030年土壤侵蚀强度。结果表明：1）2010年库区降雨侵蚀力模拟相对误差为15%,测试样本数据相对误差为14.67%,预测相对误差为19.65%,NE系数为0.85,说明BP神经网络对库区降雨侵蚀力具有良好模拟效果;2）2010年库区土壤侵蚀强度的Kappa指数为0.75,计算结果能满足模拟与预测需求;3）在土地利用不变情况下,2030年库区轻度、中度侵蚀面积均有所增加,微度及强烈以上侵蚀面积均呈减少趋势,且侵蚀强度转变中的58%来源于相邻侵蚀强度,跨侵蚀等级区的较少;4）在降雨侵蚀力不变情况下,自然增长、生态保护情景下未来土地利用变化所导致的土壤侵蚀均呈下降趋势,后者下降的趋势更为明显;5）在降雨侵蚀力及土地利用均变化的情况下,自然增长、生态保护情景下土壤侵蚀均呈下降趋势。     

基于面向对象理论的区域生态环境综合评价

以龙口市为例,在分析区域生态环境特征的基础上,尝试应用面向对象的理论构建评价系统; 结合RS、GIS技术与数学模型方法提取评价因子,建立基于GIS栅格数据的空间模糊评判模型进行综合评价分析.结果表明:2008年龙口市生态环境状况总体良好,优等级占总面积的24.75%,良等占41.78%,中等占5.29%,差等占28.18%,但与1996年相比有下降趋势;生态环境的空间分异明显,表现为从西北沿海到东南内陆逐渐好转; 3个典型分区的生态环境状况各异,其变化趋势也有所差别; 气候条件、土地利用状况、工业生产建设、人口迁移等因素对研究区生态环境状况及演变起主要作用. 根据研究区的实际情况,并对比热岛效应的空间分布,可确定该方法合理有效, 是对当前区域生态环境综合评价方法的有益补充.     

基于BP神经网络的北京城区公园土壤PAHs含量预测

城市公园是城市生态环境的重要组成部分,其环境质量与人类健康息息相关.选择北京市121个城区公园,采集公园土壤样品并分析其中7种多环芳烃（PAHs）含量,评价城区公园土壤中PAHs的含量水平,并基于BP神经网络预测了2020年和2023年土壤PAHs含量.结果表明:北京城区公园土壤中w（PAHs）（7种PAHs总含量）范围为0.033~4.182 mg/kg,低于GB 36600—2018《土壤环境质量建设用地土壤污染风险管控标准（试行）》土壤污染风险筛选值,且7种PAHs的毒性当量浓度（TEQ）均低于世界卫生组织标准值（1 mg/kg）,对人体健康的毒性风险较小.将14个影响指标（8个社会经济因子与6个公园特征因子）作为输入层、土壤w（PAHs）作为输出层,建立BP神经网络的拟合优度达0.845.预测结果显示,2020年和2023年北京城区公园土壤中w（PAHs）范围分别为0.008~0.969 mg/kg和0.022~1.988 mg/kg,整体均低于GB 36600—2018土壤污染风险筛选值,但随时间推移呈上升趋势,尤其朝阳区和海淀区将有大幅增长.研究显示:城市化发展因素对土壤w（PAHs）的增加有明显影响,城市发展进程影响不容忽视;至2023年,北京城区公园土壤若不加管理,其w（PAHs）将持续增长.      

基于Sentinel-2的平寨水库叶绿素a浓度反演

为实现对平寨水库叶绿素a的遥感监测,选取平寨水库2017年11月17—18日的实测叶绿素a浓度数据和准同步的Sentinel-2数据,通过选取最佳波段组合建立BP神经网络模型,对平寨水库叶绿素a进行反演,并分析其空间分布特征。结果表明:Sentinel-2红边波段对叶绿素a的敏感性优于可见光波段,在叶绿素a浓度反演方面具有较大潜力。相关系数最大的波段组合方式是:B5/B4、[1/B4-1/B5]*B6、[1/B4-1/B5]*B7和[1/B4-1/B5]*B8;BP神经网络模型可决系数R2为0.9160,平均相对误差为29.87%,反演精度优于三波段模型;平寨水库叶绿素a浓度空间分布差异明显,水面开阔的中心库区浓度较高,各支流上游河段浓度较低。Sentinel-2数据可较好地应用于喀斯特高原湖泊叶绿素a浓度反演,BP神经网络模型估测结果合理、可靠;研究结果可为平寨水库水环境治理提供科学依据。     

基于熵权模拟评价模型的西安市水资源价值核算

区域水资源价值的准确核算是科学制定水价的基础。针对水资源价值核算体系的复杂性,本文基于熵权模拟评价模型,对西安市水资源价值核算进行研究。选取水资源数量、质量以及社会经济影响三个大类指标,构建了西安市水资源价值模糊评价模型,综合评价了西安市水资源价值,估算了居民用水价格。结果表明：西安市的水资源价格由2015年的10.46元·m^-3下降到2019年的10.33元·m^-3,水资源价格总体变化不大。实际水费支出仅占居民人均可支配收入的0.5%,远远低于设定的可承受指数(3%),水价仍有部分提升空间。在不破坏水资源的公益性及保障性,不超过居民承受力的前提下,水价仍可做部分提升,从而促进市民节约水资源。本文基于对西安市水资源价值的分析,为西安市今后合理制定水价以及可持续发展提供参考。     

城市环境质量定量评价方法

文章基于对于城市环境质量的评价方法的研究,阐述了各类评价方法的优缺点,着重介绍了物元模型、投影寻踪评价法、神经网络、遗传算法优化神经网络四种定量评价方法,并介绍了各类方法在城市环境质量评价中的应用现状.     

基于时差相关分析和模糊神经网络的白洋淀流域水环境承载力评价预警

为实现水环境承载力评价和预警,运用耦合DPSR模型和时差分析方法构建了白洋淀流域水环境承载力监测预警指标体系,并结合神经网络与模糊数学构建了T-S模糊神经网络模型,根据控制图法确定了监测预警指标阈值,解决了水环境系统的随机性和模糊性问题,最终实现了白洋淀流域水环境承载力的有效评价和预警。结果表明:1)白洋淀流域水环境承载力在2012-2015年处于较弱承载状态,在2016,2017年处于中等承载状态,现状评价等级由Ⅳ级(橙色警灯)转变为Ⅲ级(黄色警灯);2)在现状发展趋势下,2018-2035年白洋淀流域水环境承载力整体呈先上升后下降趋势,自2026年以后流域水环境整体呈恶化状态,水环境承载力逐渐从中等承载(黄色警灯)向较弱承载(橙色警灯)和弱承载状态(红色警灯)转变;3)未来区域人口的增长和雄安新区的快速发展会给白洋淀流域水环境带来巨大压力,因此可加大区域水环境保护力度,实施基于空间单元的精细化环境管控方案,推动区域经济绿色转型,促进区域水环境质量全面改善和良性发展,以提高区域可持续发展水平。     

多氯酚QSAR数值模型比较研究

应用多元线性回归分析和新近发展起来的人工神经网络方法进行了一类重要环境污染物多氯酚的定量构效关系研究，并用所建立的模型进行毒性预报，计算值与实验值的比较表明，前的相关系数约为０．９２，后的相关系数约为０．９９．后的百分误差地明显小于前，后的预报能力略好于前，中还讨论了后优于前的的原因。