丹江口水库水质要素变化特征及其相互关系

采用丹江口水库 1987～ 1996年间的水环境常规监测资料 ,应用因子分析方法探讨了丹江口水库不同区域水环境要素变化特征及其相互关系 ,分析表明 :丹江口水库目前水质良好 ,大多数情况下能满足地面水一类水质标准要求 :库区不同断面水体水质要素及污染因子间的相互关系可以用 6个主导因子表达。同一主导因子不同断面标识因子的差异反映了库区不同区域水质分布差异及产生这种差异的环境过程 ;影响库区水质的主要因素是上游随降水产生的面源污染、库周点源排放、水体自净以及气候因素 ,不同断面水质影响因素及其程度存在差异。     

太子河“本溪河段”水质污染对浮游植物的影响

本文针对太子河“本溪河段”水质污染对浮游植物的影响从生物学角度对水体污染作出评价,并提出污染防治的建议.     

水质监测中常见技术问题与对策

为确保水质监测工作的有效开展,指出了水质监测中存在的问题,包括样品采集、实验室环节、测试环节、仪器和试剂、数据处理、人员专业能力等方面,并提出了改进措施:重视样品采集,积极完成实验室准备工作,有效对样品展开分析,加强数据处理,加强对水质监测人员的培训.展望了水质监测的发展趋势,应与信息管理技术相结合,对数据进行综合性分...     

微污染水源中的氨氮及其处理技术

目前,我国饮用水水源部分呈现微污染特征.根据中国环保总局颁布的<环境状况公报>的近年来数据,可知水体中污染物之一氨氮已不容忽视.文中介绍了水中氨氮的来源、存在形态以及对水质、水处理工艺和人体健康的影响.对比了国内外饮用水标准中对"三氮"的规定,同时建议我国饮用水标准中宜逐步规定饮用水氨氮浓度的限值.并对目前处理微污染水源水中氨氮的曝气法、折点加氯法、离子交换法及生物预处理法等作了讨论.     

基于PSO优化BP神经网络的水质预测研究

为快速准确地预测河流水质,结合汾河监测数据,使用粒子群算法(PSO)优化BP神经网络模型(PSO-BP)进行水质预测.通过灰色关联度分析确定输入变量,利用PSO算法修正BP网络的初始权值、阈值,优化神经网络结构及算法全局收敛性.采用该模型对汾河主要污染物指标COD、BOD5、氨氮、挥发酚等进行预测和验证.结果表明,与传统的BP神经网络模型相比,PSO-BP模型使最大相对误差从15.43％减小到1.46％,其平均误差由4.00％减小到1.01％,预测均方根误差从5.956×10-3减小到1.605×10-4.因此,基于PSO-BP神经网络模型的预测更加精确,可用于水质预测.     

光催化功能材料及其提升湖库水环境质量的验证研究

为验证石墨烯基氧化钛光催化功能材料在实际工况条件下的适用性及其对污染水体的净化效果,分别选择云南省大理州西湖(ST-1)及浙江省舟山市嵊泗县的长弄塘水库(ST-2)进行为期105～107 d的野外原位围隔试验验证研究.结果表明:光催化功能材料与土著生物耦合(光催化耦合生态净化技术)对2种类型水体中污染物降解具有较好的效...     

油层注水过程中水质不合要求的危害及保护措施

分析了油田在二次采油注水过程中,对水质的要求,讨论了水质不合格带来的危害并提出了保护措施.