官厅水库入库断面水质多指标评价与演变特征分析

水体质量状况及其污染特征是流域水污染防治规划和治理措施制定的前提和基础。采用主成分分析和层次聚类分析等多元统计分析方法,选取溶解氧、高锰酸盐指数、化学需氧量等10个不同类型的监测指标,综合评价了官厅水库入库断面八号桥2006—2017年丰水期和枯水期水质年际变化特征,识别了不同阶段关键污染指标。结果表明:各年份丰水期(9月)大多数水质指标均优于枯水期(5月),特别是粪大肠菌群和氨氮,但总磷和高锰酸盐指数的差异较小。根据水质指标年际变化情况,可将研究期分为污染严重阶段(2006—2007年)、污染改善阶段(2008—2015年)和污染全面好转阶段(2016—2017年)。大部分水质指标呈现逐年好转的趋势,特别是粪大肠菌群、氨氮和五日生化需氧量,但总磷仍是官厅水库入库河流的重要污染指标。     

山地城市主要河流水质评价及预测研究——以四川省绵阳市为例

综合客观评价河流水质的健康及污染状况,科学分析预测水环境质量的变化趋势,对于河流水污染精准防治具有重要意义。选取绵阳市境内主要河流为研究对象,基于2014-2022年绵阳市12个水质监测断面的4项污染物指标监测数据,结合模糊综合评价法及主成分分析法对其断面水质进行评价并判断污染程度,建立带外源输入的非线性自回归（NARX）神经网络模型,预测研究区域内2025年和2030年的水质变化趋势。结果表明：1）综合不同水期来看,在枯水期,芙蓉溪仙鱼桥与梓潼垢家渡断面的水质级别分别在2015年和2016年都未能达到水质目标,满足水质功能标准的断面占12个监测断面的92%,而在平水期与丰水期各断面水质均能达到各自的标准;2）凯江老南桥、梓潼垢家渡及天仙镇大佛寺断面水质受水期影响较大,平武水文站在所选断面中总体水质较好,而芙蓉溪仙鱼桥较差;3）溶解氧（DO）、高锰酸盐指数（CODMn）、五日生化需氧量（BOD5）及氨氮（NH3-N）的实测值与预测值之间高度相关,均方误差均较小,满足水质预测的精度要求;4）从水质变化趋势来看,除天仙镇大佛寺断面2028-2030年的水质级别由2023-2027年的Ⅰ级降...     

长江源区浮游植物群落结构及分布特征

地处青藏高原腹地的长江源区是长江流域的水源涵养地和生态系统的天然屏障,同时也是自然生态系统最敏感、生态环境十分脆弱的地区,浮游植物作为水体生态系统中的初级生产者,其群落结构对反映水体质量具有重要的指示作用。为探究长江源区水环境特性和浮游植物群落特征,于2018年3月份与10月份对长江源区10个典型河段的水环境因子与浮游植物群落组成进行了系统调查。结果显示:10月份各调查河段流速、浊度、水温及电导率等水环境参数均比3月份高;同一月份中,楚玛尔河的浊度、盐度、电导率等水环境参数均显著高于其余河段;两个月份各调查河段的pH、溶解氧以及亚硝酸盐氮等指标差异不显著。采样调查共鉴定出浮游植物4门28属58种,其中以硅藻、绿藻和蓝藻物种数占优,分别占总数的79.3%、10.4%和8.6%。调查期间,长江源区浮游植物密度在6.06×10~4～39.90×10~4 cells·L~(-1)之间,平均生物量为0.59 mg·L~(-1)。浮游植物优势种有美丽颤藻(Oscillatoria formosa)、普通等片藻(Diatoma vulgare)、脆杆藻(Fragilaria sp.)、针杆藻(Synedra sp.)、舟形藻(Navicula sp.)、桥弯藻(Cymbella sp.)、小球藻(Chlorella sp.)等。两个月份Shannon-Wiener多样性指数(H’)均值分别为3.06和3.12,Margalef丰富度指数(D)均值为1.17和1.52,Pielou均匀度指数(J)均值为0.90和0.82。结合水体营养盐指标、浮游植物密度及多样性指数等指标对水质评价,长江源区水质总体呈无污染或轻度污染状态。     

PSO-RBF耦合神经网络在水质评价中的应用

径向基函数神经网络(RBF)中,连接输出单元的权重是影响径向基函数神经网络学习精度的主要参数,采用粒子群算法(PSO)对模型参数(权值)进行优化,建立了PSO-RBF耦合神经网络模型,避免权重的人为设定,具有客观性。并在Matlab环境下编程计算,构建了用于地下水环境质量评价和海水富营养化评价的径向基函数网络评价模型。将模型应用于黑龙洞泉域5个地下水监测点和某海水富营养化评价。评价结果和其他方法的评价结果一致,与实际情况符合,评级结果是合理的。评价结果表明,RBF网络简便有效,收敛速度快,有较强的分辨能力,优化确定模型参数后,便可对评价样本进行评价,具有较好的实用性和通用性。     

多种改进模糊概率模型对比研究

本文以超标法、层次分析法、信息熵法三种方法分别计算权重的模糊概率模型,依据2003-2013共10年的黄河水系6个国家监测点的水质监测数据,对黄河华北西部段水质进行评价。与传统方法相比,模糊概率评价法用概率处理污染物浓度,用隶属度描述水质等级界限,使评价结果与实际情况更接近;空间评价分析结果显示除宁夏吴忠新墩断面有上游水质优势外,其他断面水质情况只与附近环境相关而与其所处流域位置无关。三种模型结合单因子评价模型在结果和原理上进行比较分析发现,强调了不同类指标因子权重值差异及客观性的层次分析法,是最适合模糊概率模型的权重计算方法,其评价结果更为客观、可靠,可广泛用于河流水体的综合水质评价。     

密云水库上游河流底栖动物群落结构与水质评价

于2013年5月至10月对密云水库上游河流中大型底栖无脊椎动物(以下简称底栖动物)进行了采样调查。结果表明,采集到的底栖动物隶属于4门10纲16目45科,其中以节肢动物种类最多,占总数的80%,且水生昆虫占总数的67%,出现频率最高的是节肢动物门蜉蝣目蜉蝣科的昆虫,出现频率达87%;从分布来看,白河流域采集到的底栖动物种类最多、密度最高,而潮河流域采集到的底栖动物生物量最大;以底栖动物为指示生物的水质评价结果显示,密云水库上游河流中50%采样点的水质为Ⅰ级(清洁),其余50%为Ⅱ级(轻微污染),水质整体较好,与现场生境调查和水质监测的结果相吻合。     

基于主成分和粒子群优化支持向量机的水质评价模型

水质的评价是治理水污染必不可少的工作。为了准确、快速地对水质进行评价,利用主成分分析法从水质监测常见的多个物化指标提取出主成分,然后将主成分作为支持向量分类机的输入,利用历史数据进行水质评价训练并用粒子群算法优化参数,构造出水质评价模型,将从物化指标中得出的主成分代入此模型即可得到水质类别。最后,选取水质监测点实测数据进行试验,结果表明,模型的水质评价结果准确且稳定。     

基于人工蜂群算法与BP神经网络的水质评价模型

针对BP网络水质评价模型的不足,引入人工蜂群(ABC)算法,将求解BP神经网络各层权值、阀值的过程转化为蜜蜂寻找最佳蜜源的过程,提出了一种新的结合人工蜂群算法的BP网络水质评价方法(ABC-BP)。并以2000—2006年渭河监测断面的10组实测数据作为测试样本对其水质进行了评价,实验结果表明该方法得到的水质评价结果准确,并具有很强的稳定性和鲁棒性。