灰色关联度模型对相思湖治理的应用

以相思湖为研究对象,运用灰色关联度模型对其进行了湖泊富营养化的评价.实例分析表明,该方法计算简便,评价结果合理、可靠;同时分析了湖泊富营养化的现状、危害、产生的原因,提出了防治对策,为相思湖的富营养化防治提供科学依据.     

灰色关联度模型对相思湖治理的应用

以相思湖为研究对象，运用灰色关联度模型对其进行了湖泊富营养化的评价．实例分析表明，该方法计算简便，评价结果合理、可靠；同时分析了湖泊富营养化的现状、危害、产生的原因，提出了防治对策。为相思湖的富营养化防治提供科学依据．     

北京六湖水体和表层沉积物中氮污染特征与评价

调查和分析了北京市六个城市湖泊水体和沉积物的氮营养盐污染特征和污染程度,并对六湖水体和表层沉积物中各指标作了相关分析,拟为城市湖泊富营养化的防治提供基础数据.结果表明,所调查的北京城市湖泊氮污染程度较严重,调查期间半数湖泊的水体总氮(TN)含量超过地表水(湖、库)Ⅴ类标准值.在太湖流域的有机氮(ON%)污染评价标准下,...     

Engineering Practice for in Situ Repair of Polluted Water in Urban Lakes: the Example of Shuanglong Lake

阐述了双龙湖治理前水体富营养化污染状况及原因,介绍了双龙湖原位修复综合治理措施(如环湖截污、湖底生态清淤、复氧措施、边坡护理、湖滨带生态重建与景观恢复、后期监管等措施)。对原位修复综合治理措施实施后湖水净化效果进行了研究,结果表明:原位修复综合治理措施是治理双龙湖水体富营养化的有效措施,能够为国内外城市湖泊富营养化治理提供方法和技术借鉴。     

水生植物对湖泊富营养化治理模型

主要应用比较分析的方法,验证水生植物对于湖泊的富营养化治理的有效性。首先,收集造成湖泊富营养化的相关指标,运用SPSS(19.0版本)软件对水生植物治理湖泊污染的有效性进行分析,然后得出总氮、总磷、高锰酸钾和生化需氧量与综合污染指数的多元线性回归模型,通过F检验认为回归方程的效果比较显著,在环境科学领域中,可以根据回归方程预测水生植物对湖泊富营养化的治理效果,具有很好的参考价值。     

太原市迎泽湖富营养化灰色关联法分析

针对湖泊富营养化问题,对太原市迎泽湖进行资料收集和长期水体监测,选定透明度(SD)、高锰酸钾指数(CODMn)、总磷(TP)、总氮(TN)、叶绿素a(Chla)5个指标来分析迎泽湖富营养化状况,并应用灰色关联法建立富营养化综合分析模型,定量化地反映了迎泽湖富营养化现状,得出迎泽湖处于中-富营养化、富营养化状态的结论。本研究为迎泽湖富营养化的规划治理提供了理论参考,具有一定的使用价值。     

基于熵权的未确知测度模型在湖库富营养化评价中的应用

利用基于熵权的未确知测度模型对8个湖库的富营养化状况进行了评价.为了有效解决权重计算困难的问题,根据各指标值的差异程度,利用熵权确定了各指标的权重.评价对比结果表明,基于熵权的未确知测度模型客观地考虑了指标权重问题且原理简单、思路清晰,利用该模型可以对湖库富营养化进行合理评价,但要注意置信度的选取范围.     

河北省海河流域湖库水质状况及可持续发展对策

选取河北省15个水库、衡水湖和白洋淀为研究对象,分析了2011—2021年河北省湖库水质变化趋势并提出可持续发展的相关对策。结果表明：2011—2021年,15个水库和衡水湖水质总体保持稳定,白洋淀水质自2019年以来逐年改善。至2021年全部湖库水质状况为优良,湖库富营养化状况以中营养为主。建议按照流域治理的思路,“三水”统筹,多措并举,促进推进河北省水库及湖泊的可持续发展。     

基于最大流原理的湖泊系统富营养化新模型

针对目前现有的湖泊富营养化模型的不足,以最大流原理为基础,以自组织特征映射神经网络(SOM)为算法实现手段,从复杂系统结构演化的角度提出了一个新的湖泊系统的富营养化模型;进而使用该模型对我国10个湖泊进行了富营养化评价并和以往的评价方法作了详细比较,结果表明该方法具有较好的合理性和可操作性。由于该模型从一定程度上体现了湖泊富营养化系统的演化动力学机理和湖泊系统时空演变特性,因此,不仅在评价上有较大的优越性,在湖泊富营养化发展变化状态的预测上也具有潜力。     

安庆沿江湿地湖泊水体富营养化综合评价

安庆沿江湿地保护区南临长江,占安徽省湖泊湿地面积的1/3,是目前长江中下游最大的湿地保护区。本研究通过实地调查采样分析,对安庆五大生态湖泊表层水体的总磷(TP)、总氮(TN)、高锰酸盐指数(IMn)、叶绿素a(Chla)、透明度(SD)等指标进行分析,构建富营养化模型评价水质。结果表明:沿江湖泊湿地中白荡湖、菜子湖、嬉子湖达中营养化水平,石门湖达轻度富营养化水平。     

富营养化水体藻类成因、危害及治理技术

富营养化是我国湖泊的主要问题，它不但制约了湖泊资源的可利用性，而且直接影响到人类的健康生存与社会经济的持续发展．针对湖泊富营养化中备受关注的营养过剩和藻类生长过度问题，分析了我国湖泊富营养化的现状、危害、产生的原因，简要报道了国内外有关湖泊富营养化治理中的藻类N、P处理和除藻研究进展，并对国内外藻型富营养化水体的治理和控制方法进行了总结和分析．在此基础上，提出了防治对策．     

三峡库区富营养化主要诱发因子分析

湖库富营养化通常呈现发展快、危害大、治理难、修复历时长等特点 ,对富营养化进行预防性研究是控制湖库富营养化发生的最经济有效的办法。尤其是对于举世瞩目的三峡工程 ,因天然状况下库区江段总磷总氮浓度一直偏高 ,水库蓄水以后 ,水流运动速度迅速减缓 ,故库区水域是否会发生富营养化 ,是三峡水库水污染综合防治过程中急需开展预测研究的重要课题。本文通过简要分析富营养化发生的成因和机理 ,类比分析三峡水库在成库过程中和成库以后库区生态系统相关要素的变化趋势 ,探讨富营养化发生的可能性和主要诱发因子 ,提出三峡库区富营养化的预…     

生物操纵方法调控湖泊富营养化研究进展

随着流域资源的不合理利用与农业面源污染的持续加剧,我国湖泊富营养化已呈现出日益严重趋势,由此引起湖泊生物多样性下降、生态系统退化等一系列生态环境问题．文中简要概述了湖泊富营养化的现状、发生机理及其危害,详细论述了利用生物方法调控湖泊富营养化的研究进展．具体包括种植水生维管束植物、生物浮床技术、微生物净化技术、生物链调控技术等,并对各种方法的适用性、经济性、限制条件进行评价．着重介绍了通过构建具有削盐、控藻、碎屑功能的复合生物链,来调控湖泊富营养化水平,分析了藻类、水生维管束植物、浮游动物、鱼类之间的相互关系及其在维持湖泊生态平衡中的作用．另外,对目前湖泊富营养化治理过程中存在的问题及今后发展趋势进行了分析与展望．     

长江流域重点湖泊的富营养化及防治

 近几十年,湖泊富营养化问题严峻,限制了流域社会经济可持续发展。为实施长江大保护,修复长江生态环境,推动长江经济带可持续发展,沿程湖泊富营养化问题亟需解决。本文以长江水系沿程6个重点湖泊为对象,探讨其富营养化历史演变特征、成因及控制对策。结果表明,长江流域6个主要湖泊的富营养化指数在近几年基本呈逐渐降低趋势,富营养化程度得到进一步改善。富营养化成因复杂,外源输入与内源释放是其主要原因,湖泊形态与水文条件也起了辅助作用：6个湖泊都是浅水湖泊,且多为封闭或半封闭状态,利于营养物质积累与藻类生长。对于外源中工业和生活源输入,其控制措施相对成熟,通过扩建污水处理厂、提高污水处理率及完善配套管网建设等措施,可大大减少入湖营养物含量;而外源中的面源污染则需通过种植结构调整、平衡施肥、生态工程（湿地、塘等）防治。对于内源释放,其治理过程相对复杂,目前主要有底泥疏浚、沉积物氧化、化学沉淀、底泥覆盖、微生物制剂、生物浮床等多种物理化学生物方法。但不同湖泊因其物理化学条件差异,适用方法也不同,故各湖采取的内源控制技术有待进一步论证。控制湖泊内外源营养盐输入的同时,进行流域生态修复并保障治理与管理并重,才能确保湖泊富营养化治理的长期有效性。     

中国湖泊的富营养化评价研究

采用综合评价指标对我国18个湖泊的富营养养化程度进行了评价,将18个湖泊划分为4个等级,并对不同等级的湖泊进行了分析,结果表明：我们的主要湖泊都不同程度的受到了富营养化作用的影响,并且有的湖泊富营养化程度已相对较高,湖泊的保护与治理应引起人们的高度重视。     

基于人工神经网络的水质评价研究

应用神经网络方法，建立了水质评价模型，对湖泊富营养化程度进行评价，并与模糊评价方法的结果进行了比较.结果表明，神经网络模型具有较强的处理相互矛盾样本的能力，应用于环境质量分类是可行的.     

湖泊富营养化遥感监测技术研究进展

遥感作为水体富营养化监测和评价的一种有效手段,目前已被广泛应用于大范围的湖泊水体监测中,通过分析比较近些年国内外在遥感监测和评价湖泊富营养化方面的研究情况,对湖泊富营养化遥感监测技术的原理、方法及其成果等进行简要阐述,总结现存在的问题并对今后的研究方向提出展望。     

物元分析在巢湖富营养化评价中的应用

建立了利用物元分析理论进行湖泊富营养化评价的模型,运用物元分析对巢湖水质富营养化进行综合评价.通过计算关联度得到综合评价结果,用实例与其它主要的几种方法进行了对比,结果令人满意.该法具有计算简便、评价合理的优点.     

东湖外源污染控制技术的研究

武汉东湖为富营养化湖泊，外源污染是其主要原因。采取截流入湖污水进行二级生物处理，是治理东湖污染的有效技术途径。     

基于改进的粗糙集-云模型的水质评价方法

针对水质评价中不确定性特点,引入粗糙集和云模型理论,对我国12个代表性湖库的富营养化程度进行评价.根据既定的评价因子指标,确定相应于各富营养化等级的云模型参数,并生成各评价因子隶属于各富营养化等级的综合云模型,基于改进的粗糙集条件信息熵计算各指标的权重,构建指标体系下的改进的粗糙集-云模型.代入实测资料,计算实测水体隶属于各富营养化等级的确定度,以最大确定度作为水体的营养化级别.将该方法所得结果与单一指标法、模糊可变集法、正态云模型、Gamma-云等方法进行了对比,评价结果直观有效,验证了该方法的有效性,为水体富营养化评价提供了新思路.