灰色聚类法在水库富营养化评价中的应用

简要介绍了灰色聚类法的原理和步骤,并应用于宁德市金涵水库富营养类型的评价中.结果表明,金涵水库2004和2008年水质属于贫营养状态,2003,2005,2006和2007年水质属于中营养状态.利用灰色聚类法对一些灰色现象作出判断,说明灰色聚类法是一种比较简单的评价方法,对正确把握水质现状以及实施水污染综合整治提供比较具体的科学依据.     

晋阳湖污染状况及根源研究

近年来我国华北第一大人工湖晋阳湖污染严重,亟待监测和治理。通过定期对湖中水样、沉积物进行采集和分析,得出晋阳湖的主要污染物为COD（Chemical Oxygen Demand）、总磷（Total Phosphorus,TP）、总氮（TotalNitrogen,TN）。污染物产生的主要原因是湖内水产的过度养殖、补水时污水的进入、内源磷的释放以及湖水自身的蒸发浓缩作用。根据上述结果,笔者提出了控制富营养化的建议。     

广西河流型湖泊和水库的水质富营养化评价

选择广西境内人工筑坝形成的11个主要河流型湖泊和水库开展水质监测,采集样品测定叶绿素a、总磷、总氮、透明度和高锰酸盐指数,进行水质富营养化评价。结果显示,广西11个主要河流型湖泊和水库的水质整体处于中营养状态,处于富营养化的初级阶段。南宁、贵港、桂林等广西中部地区湖泊和水库的综合营养状态指数相对较高,河池、百色等西部地区湖泊和水库的综合营养状态指数相对较低,百色市澄碧河更处贫营养状态。     

河流扰动对松北湿地水体富营养化的影响

结合松北湿地实地水质监测数据,运用洪水脉冲理论进行洪水淹没水位与水体监测因子内梅罗值的相关性分析．并运用生态水文学原理探讨河流水文情势对湿地水体富营养化的影响,得出河流扰动对湿地水体富营养化呈现积极影响．     

基于软传感器技术的海水富营养化监测

藻类的繁殖生长状态很难用一种传感器在线、实时地直接测量出来。影响藻类生长的环境理化因子众多,这些环境因子之间又相互作用,海洋生态环境是一个高度复杂的非线性系统,很难用传统的机理建模方法来描述。文中用T-S模糊神经网络描述这种复杂的非线性系统,通过构造软传感器来测量藻类的繁殖生长状况。将叶绿素a的含量作为描述藻类生长状态的直接指标,并作为系统的输出变量,通过相关性分析,将影响藻类繁殖生长的主要环境因子作为系统的输入变量,通过对样本的学习训练,构造基于T-S模糊神经网络的软传感器模型。实验结果表明,这种软传感器模型能较好地描述可测环境因子与海水叶绿素a含量之间的非线性映射关系,验证了这种软传感器在监测海水水质异常变化时的有效性。     

湖泊污染与整治现状分析

2007年国家环保总局发表的环境公报显示,我国主要湖泊的富营养化问题仍然十分突出。分析了我国湖泊的污染及整治现状,介绍了我国常用的污染湖泊治理技术,指出我们必须坚持从湖内治理为主向全流域保护治理转变,从专项治理向系统、综合治理转变,从以专业部门为主向上下结合、各级各部门密切配合协同治理转变。     

湖泊富营养化处理实验研究

在总结国内外湖泊治理技术的基础上,针对湖泊目前污染负荷重、透明度及溶解氧低、有机悬浮物含量高的实际情况,利用生物浮床法对湖水质净化效果及净化规律进行了较系统的研究。     

新立城水库水体富营养化成因及治理对策

通过对近10年新立城水库水质监测资料的分析,探讨了新立城水库2007和2008年汛期发生的富营养化及蓝藻暴发的成因,得出水体温度过高、氮磷等营养元素超标、外部污染源的汇入以及水库底泥释放污染物等因素是新立城水库产生富营养化的主要原因.同时结合实际,提出了切实可行的富营养化治理对策与建议.     

SOM网络与SVM在水质富营养化评价中的对比

针对复杂水环境中的富营养化评价问题,利用三峡库区水体富营养化监测数据,对自组织映射神经网络和支持向量机模型在解决该评价问题上的性能表现进行对比研究。实验结果表明,2种模型均有较快的计算速度和较高的精度,但与自组织映射网络模型相比,支持向量机模型具有更好的稳定性和抗干扰能力,在参数选择上更为简单。     

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.