论生活饮用水水质

河流水、湖泊水库水和地下水各有特点,但都可以用作饮用水。优质的饮用水意味着不仅要求口感好,而且安全无害。水的口感很大程度上是由溶解在水中的成分决定的。环境污染不仅对水质有影响,而且会对人体健康造成伤害。以辽宁省生活饮用水水质为例,说明目前城市生活饮用水符合国家水质标准,可以满足人们正常的生活需要。     

水质监测中未确知信息的数学处理

介绍了未确知信息的重要意义 ,并通过实例说明了未确知信息的数学处理方法和过程。应用于水质监测数据处理的结果表明 ,其评价结果符合实际。文末给出了分析结果并针对结果进行了讨论     

地表水环境遥感监测关键技术与系统

介绍了地表水环境遥感监测的关键技术与系统及其典型应用,其代表性机理模型和应用示范成果主要来自于中国科学院遥感与数字地球研究所的高光谱遥感团队在最近几年中取得的一些研究进展,主要包括建立了基于改进双峰法的水体分布自动化遥感提取方法,实现了简单、高效和高精度的水体提取;提出了大型湖泊长时序水量估算方法,并以青藏高原湖区为例,重建了典型湖泊面积、水位和水量序列;发展了基于“软分类”的典型内陆水体叶绿素a浓度反演方法,构建了基于生物光学模型的高度浑浊水体悬浮物浓度遥感反演半解析方法,提高了反演方法的区域和季节适用性;构建了基于水色指数的大范围湖库营养状态和透明度遥感监测方法,实现了全球大型湖库营养状态遥感监测,以及全国大型湖库透明度遥感监测;在此基础上,开发了地表水环境遥感监测系统,提高了水环境遥感监测效率,促进了卫星遥感在水环境监测中的高精度业务化应用。     

近岸海域水质目标考核评价方法研究

为满足《水污染防治行动计划》近岸海域水质考核要求,根据目前近岸海域环境监测工作的实际情况,在考核范围、评价方法、目标分解、计分方法等方面进行了比较,在保证公平、公正的前提下,以一致性、可比性和适应性为原则,提出的考核评价方法以单因子评价法和点位评价法为基础,在未达标情况下,按照水质目标完成比例计分;达标情况下,在达标分值基础上按水质的保持和改善给予不同程度的加分,通过实例研究分析能够适应近岸海域水质状况变化的考核工作要求。     

浅谈地表水水质自动监测领域的机遇与挑战

文章根据近几年我国地表水环境质量监测模式的发展情况,讨论分析了地表水水质自动监测领域面临的新机遇与挑战.     

无定河流域浮游动物群落结构特征及水质生物评价

为探究无定河流域浮游动物群落结构特征及其水质状况,于2021年春秋季对无定河干流、6条支流及3个淤地坝水体展开生态调查。共鉴定出浮游动物125种,其中原生动物40种、轮虫54种、枝角类15种、桡足类16种,秋季物种数(103种)高于春季(76种),均以小型浮游动物为主。浮游动物优势种共31种,以臂尾轮虫和龟甲轮虫等富营养型水体指示生物居多,春季优势种优势度整体高于秋季。春季浮游动物平均密度(360.9个/L)和平均生物量(0.600 mg/L)均高于秋季(83.6个/L、0.298 mg/L),且春秋季淤地坝水体中浮游动物平均密度和生物量均高于河流。非度量多维尺度分析也表明:河流与淤地坝2种水体中的浮游动物群落分布存在差异,采用冗余分析进一步探明,主要差异为河流和淤地坝2种水体中影响浮游动物群落分布的环境因子不同,其中化学指标(溶解氧、盐度、亚硝氮、硝态氮、溶解磷、叶绿素a)和物理指标(水深、透明度、浊度)分别是影响河流和淤地坝水体中浮游动物群落结构的主要环境因子。水质生物评价结果显示,春秋季水质均为无定河干流最优,支流次之,淤地坝水质最差,且干流中下游水质优于上游。     

基于无人机高光谱和BP神经网络的城市水体污染监测

我国大多数流域存在不同程度的水体污染,城市水体污染防治与监测是一项艰巨而漫长的任务,而传统水质监测和卫星遥感方法在水体面积较大、水流运动不稳定、周边地形复杂的河流或城市湖泊的水质监测表现为适用性差、准确度低。基于无人机的高光谱遥感技术具有覆盖范围广、数据获取快速等特点,对城市水体污染监测具有一定的应用价值。以珠海市城市水域为研究对象、无人机高光谱数据为数据源,利用线性回归模型和BP (Back Propagation) 神经网络模型方法,分别建立了波段组合反射率与水体叶绿素a、氨氮和磷酸盐3种水质指标之间的最优反演模型,并通过实际样品验证了该模型在城市水体中的适用性。该研究结果不仅为大数据驱动的水质分析提供了重要的技术支持,也为无人机技术应用于城市水体污染程度评价和动态监测提供新方法。     

改进的QGA-BP模型在弥苴河总氮量预测中的应用

水质预测对水环境规划、评价和管理十分重要。构建一种改进的量子遗传算法（QGA）优化BP神经网络的模型,即在量子遗传算法中引入了旋转角的动态改进策略和遗传算法的交叉变异操作,并以改进的QGA作为进化操作准则优化BP模型的权值和阈值。以弥苴河复杂水环境水质预测为实例,选取一组历史观测数据作为训练样本,对其进行分析。将结果与BP模型、QGA-BP模型仿真结果进行了对比,改进后的QGA-BP模型在进化代数、收敛速度和预测结果的准确率有较大提高。对弥苴河水质的预测结果表明,将改进QGA-BP模型用于水质预测是可行、有效的预测方法。     

变权组合模型在景观水体水质模拟中的应用

针对景观水体的水质模拟与预测问题,在BP神经网络和支持向量机模型的基础上,建立了权重随输入量变化的变权组合模型。该模型既能充分利用各个单一模型的优点,又能避免固定权重分配的弊端。经实例验证,与单一的BP神经网络和支持向量机模型相比,变权组合模型拟合精度更高,预测结果更为准确。     

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果,试验期间ST-1和ST-2水体中的氨氮、总磷浓度和COD分别下降71.8%、45.5%和27.3%以及3.8%、62.1%和33.3%;该技术实施后水体溶解氧浓度较稳定,分别为6.05~9.50和6.60~10.60 mg/L,水体透明度分别提升109.0%和185.7%;另外,该技术对藻类具有抑制作用,ST-1、ST-2试验组与对照组相比,藻类总生物量分别下降了30.3%和64.6%。