基于自适应遗传小波神经网络的水质评价建模

水环境污染过程的非确定性和非线性,使得传统的水质评价方法存在局限性。为了提高水质评价的准确性,提出了一种基于改进小波神经网络(wavelet neural network,WNN)的水质评价模型。采用自适应遗传算法(adaptive genetic algorithm,AGA)对小波神经网络的初始权值进行优化,再通过小波神经网络算法对网络进行训练,最后对训练好的网络展开测试。仿真结果表明,自适应遗传算法和小波神经网络的结合提高了网络的训练效率,该方法可以用于水质评价建模,并且评价结果具有较高的精度和准确性。     

水源地简易水质评价法的对比研究

基于北海市2007—2009年地下水水源地、水库水源地水质监测数据,使用目前现行的几种简易评价方法进行水质评价,并比较了所用评价方法的优缺点。评价结果表明:北海市水源地水质良好,使用综合评价法对地下水水源地进行水质评价,其结果可表明水质的整体类别,真实地反映水质状况;使用水质指数评价法对水库水源地进行水质评价,可以确定水质类别,了解水质污染程度,获取首要污染因子。     

雅鲁藏布江流域三条典型河流水体中溶解态元素分布特征及其水质评价

雅鲁藏布江流域(以下简称雅江)是西藏南部最大的河流系统,流经西藏人口最稠密经济最发达的地区.前人对雅江径流规律以及沉积物元素含量研究的结果都表明该地区的河流几乎没有受到人类活动的影响[1].但近年来,随着西藏旅游经济的发展,城镇人口的剧增,可能会影响到流经城市的河流水质.本文选取了该流域3条分别流经西藏人口最密集的城市(日喀则、拉萨、八一)的年楚河、拉萨河和尼洋河,测定了河水中溶解态元素的含量,旨在利用水体的元素组成和季节变化规律揭示其地球化学特征.     

一种改进的灰关联分析法在水质评价中的应用

灰关联分析法已被广泛应用于水质评价结论的定量化,但其存在不同层次上的缺陷;为此本文对其进行了改进.先将各断面的多个污染指标分成几个低层次子集,将其元素归一化后得出相应的关联系数,通过赋予一定权重求出低层次子集的关联度,最后求出较高层次的关联度,并列出关联系数矩阵.这样可以容易地看出各断面水质属于哪个级别.此外,通过一应用实例并与现已流行的众多灰关联改进方法进行了比较,论证了这种改进方法的优越性.     

滇池流域土地利用景观空间格局对水质的影响

选用综合水质评价方法,对滇池流域进行水质评价。选取斑块数量（NP）、斑块密度（PD）、最大斑块指数（LPI）、最大形状指数（LSI）,作为表征景观空间格局的参数,来分析流域优势斑块对水质的影响。对水质评价结果与景观指数进行相关性分析得出：居民点及工矿用地斑块数量越多、形状越不规则,有利于延缓水质状况的恶化;耕地斑块越大,越集中,本身产生的面源污染浓度就越高,而流经耕地的径流中的污染物浓度则会因大斑块的吸附过滤作用而降低;林地斑块密度越大,对污染物的截留纳污作用就越大,而斑块越大,可能产生局限性,导致未流经林地的污染物直接进入河流而影响水质。     

大夏河临夏段枯水期纤毛虫群落特征与水质相互关系研究

2008年11月至2009年3月,在大夏河临夏段设置4个断面分2批采集16个水样,用活体镜检和固定染色相结合的方法,对该河段枯水期纤毛虫物种多样性、群落结构特征及其与水质的相互关系进行研究。共鉴定出纤毛虫3纲13目45科57属114种(包括9种未定种)。动基片纲(Kinetofragminophorea)48种(隶属18科22属),寡膜纲(Oligohymenophorea)36种(隶属16科18属),多膜纲(Polyhymenophorea)30种(隶属11科17属),分别占总物种数的42.0%、32.0%和26.0%。肾形豆形虫和梨形四膜虫为优势种群,尾草履虫、瓜形膜袋虫、片状漫游虫、大口瞬目虫、弯豆形虫、小口钟虫、纺锤康纤虫为次优势种群,可以作为河流生活型有机污染的指示物种。据纤毛虫群落特征以及水体主要理化指标对大夏河临夏段水环境质量进行综合评价,结果显示,该河段以生活型有机污染为主。1#~4#样点的污染等级和顺序为:1#(Os,轻微污染)4#(α-ms,中度污染)2#(α-ms,中度污染)3#(α-ms~Ps,中度—重度污染)。     

基于多元统计分析的独流减河水质时空特征

为了解独流减河流域水质时空特征及污染物排放结构情况,准确掌握污染来源和防控重点,达到改善流域水质的目的,基于2017年独流减河流域9个监测断面的8个水质指标的监测数据,采用综合水质标识指数法进行水质评价,运用多元统计分析方法中的聚类分析和主成分分析开展水质时空分布特征及污染物来源解析研究.结果表明:独流减河流域水质时空特征差异显著,干流水质优于支流水质;时间维度划分为2个时段T1(1-3月)和T2(4-12月),T2时段水质优于T,时段,氨氮、总磷和阴离子表面活性剂是各时段的主要污染因子,畜禽养殖、农村居民生活为主要污染源,氟离子和CODCr分别是T1和T2时段的另外主要污染因子,代表工业电镀行业废水污染和耗氧有机污染.空间分布划为G1组和G2组,其中G1组主要位于中上游,主要污染因子为氨氮、总磷及阴离子表面活性剂,代表畜禽养殖和居民生活污染;G2组位于中下游,主要污染因子为化学需氧量、总磷和氟化物,代表城镇居民生活污染和工业电镀行业废水污染,G2组水体水质优于G1组.     

京杭大运河淮安段水质的多元统计分析

以京杭大运河淮安段4个水质监测断面2007年的水质监测数据为样本,用主成分分析的方法,找出影响京杭大运河淮安段水质的主成分,计算各样本的主成分得分,用聚类分析的方法将样本水质分类,根据水质综合评分公式,计算各监测断面各月份水质综合评分,结合分类结果及水质综合评分对各样本水质评价结果为：监测断面黄码大桥的水质最差;另3个监测断面1、3月份的水质最好;而监测断面板闸的水质又好于监测断面五叉河口及大运河桥的水质。     

大通湖湖区水质时空分布特征及其影响因子解析

运用主成分分析和聚类分析对2019年7-11月大通湖湖区33个采样点的8个水质指标进行了数据分析,采用单因子指数法和综合水质标识法对水质进行了综合评价,分析了大通湖湖区水质的时空特征,识别了主要影响因子和污染源.以单因子指数法为评价方法,2019年7月大通湖水质为Ⅴ类,8月为劣Ⅴ类,9-11月大通湖湖区水质有所改善,为...