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湖库水质评价及水质模拟预测方法研究

作　者: 马太玲
导　师: 朝伦巴根
学　校: 内蒙古农业大学
专　业: 农业水土工程
关键词: 水质评价水质模拟预测富营养化评价预测水污染防治加速遗传算法自适应神经网络湖库
分类号: X832
类　型: 博士论文
年　份: 2007年
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内容摘要

在经济发展高速增长的同时,水环境问题日渐突出,迫切需要相应理论及技术的支持。研究水体中污染物迁移转化规律,准确评价水环境状况,预测水环境变化趋势,对于经济有效地防治水环境污染,具有重要的科学价值和现实意义。本论文以国家自然科学基金重点研究项目“京蒙沙源区植被建设中水资源优化配置研究”和内蒙古自然科学基金项目“西山湾水库水环境质量预测模型与水环境改善对策研究”为依托,结合浑善达克沙地京蒙沙源区生态环境建设中生态需水的实际,将环境科学、水利科学等学科进行交叉渗透,就模糊集理论、灰色系统理论、自适应神经网络算法（A-BP）、加速遗传算法（AGA）以及各种算法的结合在水质评价中的应用进行了研究,就神经网络在水质模拟预测及水库富营养化预测方面的应用进行了探讨,建立了基于A-BP和AGA的水质评价、模拟预测模型,旨在寻求一种评价结果客观、准确、评价过程简单而有效的评价预测方法。（1）在采集分析西山湾水库大量实测水质数据的基础上,建立了基于AGA的模糊贴近度水质评价模型、基于AGA的LOG曲线水质评价模型和A-BP水质评价模型,采用上述模型以及模糊数学法、灰色关联法对水环境质量进行了现状综合评价,并对各种方法进行了对比分析。（2）将A-BP模型用于串联水库水质的时空模拟与预测。根据水质在一维空间和时间上的连续性,建立了模拟水质一维空间分布和时间分布的A-BP串联模型,并建立了二维A-BP模型。（3）采用A-BP模型和AGA模型对水库的富营养化进行了评价;建立了基于A-BP的富营养化指标预测模型,并对水库富营养化指标进行了预测。（4）推算了水库水环境容量,对入库污染源进行了分析预测,根据水污染控制和生态修复理论,制定了水库水污染防治对策。研究结果表明:较之其它方法,采用基于AGA的模糊贴近度模型和A-BP模型进行水质评价可信度较高;采用A-BP模型各项水质指标模拟效果均较好,并且体现出可同时模拟多个变量和模拟过程大为简化等优点;采用AGA-LOG和A-BP进行水库富营养化评价,两种方法评价结果基本一致;在水库富营养化预测的几种方法中,A-BP模型的预测精度高于其它方法;水环境容量推算结果表明,西山湾水库已无TN、TP和CODMn的环境容量; BOD₅、COD_cr仍有一定的环境容量。

全文目录

摘要  2-3
Abstract  3-8
1. 引言  8-17
  1.1 研究目的与意义  8-9
  1.2 研究方案  9-14
    1.2.1 研究区概况  9-10
    1.2.2 研究技术路线  10
    1.2.3 实验方案设计  10-14
  1.3 本文研究的主要方法  14
    1.3.1 水质现状评价主要研究方法  14
    1.3.2 水环境质量模拟预测主要研究方法  14
    1.3.3 水库富营养化评价及模拟预测主要研究方法  14
    1.3.4 本文计算使用的主要方法  14
  1.4 本文研究的主要内容  14-17
2. 自适应神经网络与加速遗传算法的实现过程及其在水环境评价中的应用  17-27
  2.1 自适应BP 神经网络的实现过程  17-19
  2.2 加速遗传算法（RAGA）的实现  19-21
  2.3 人工神经网络算法及其在水环境评价预测中的应用  21-24
    2.3.1 人工神经网络研究进展  21-23
    2.3.2 人工神经网络在水环境评价及预测中的应用  23-24
  2.4 遗传算法研究进展及其在水环境评价预测中的应用  24-27
    2.4.1 遗传算法研究进展  24-26
    2.4.2 遗传算法在水环境评价及预测中的应用  26-27
3 水质现状评价  27-47
  3.1 水质评价研究概述  27-28
    3.1.1 水质评价指标  27-28
    3.1.2 水质评价标准  28
  3.2 水质现状评价方法及数学模型概述  28-32
    3.2.1 指数法  28-30
    3.2.2 分级评分法  30
    3.2.3 模糊综合评价法  30-31
    3.2.4 灰色评价法  31
    3.2.5 基于神经网络的水质综合评价法  31
    3.2.6 基于加速遗传算法的水质综合评价法  31-32
  3.3 本文采用的水质现状评价方法  32-46
    3.3.1 水质模糊综合评价法  32-34
    3.3.2 灰关联综合评价法  34-35
    3.3.3 基于遗传算法的模糊贴近度法  35-38
    3.3.4 基于加速遗传算法（AGA）的逻辑斯谛（LOG）曲线模型  38-42
    3.3.5 基于自适应神经网络（A-BP）的水质综合评价  42-44
    3.3.6 五种评价方法比较  44-46
  3.4 本章小结  46-47
4. 水环境模拟预测  47-65
  4.1 水环境数学模型研究概述  47-53
    4.1.1 水质模型研究的历史沿革  47-48
    4.1.2 水质模型的分类  48-49
    4.1.3 水质模型研究的发展趋势  49-51
    4.1.4 水质模型的应用概述  51-53
  4.2 人工神经网络水质综合模拟模型  53-64
    4.2.1 二维对流扩散水质模型基本表达式  53
    4.2.2 BP 网络一维水质模型模拟空间水质分布  53-56
    4.2.3 BP 网络二维水质模型模拟空间水质分布  56-59
    4.2.4 横向扩散系数BP 网络子模型  59-61
    4.2.5 A-BP 网络水质模型时间分布模拟预测  61-64
  4.3 本章小结  64-65
5. 水库富营养化评价及模拟预测  65-89
  5.1 水体富营养化概述  65-67
    5.1.1 水体富营养化的机理及其危害  65-66
    5.1.2 湖泊（水库）富营养化发生的条件  66
    5.1.3 我国湖泊（水库）富营养化评价方法  66
    5.1.4 富营养化评价标准  66-67
  5.2 水库富营养化评价  67-78
    5.2.1 采用评价标准（一）进行评价  67-71
    5.2.2 采用评价标准（二）进行评价  71-76
    5.2.3 综合营养状态指数法  76-78
    5.2.4 各种评价方法富营养化等级比较及评价结论  78
  5.3 湖泊（水库）富营养化预测模型概述  78-81
    5.3.1 单一营养物质负荷模型  79-80
    5.3.2 浮游植物与营养盐相关模型  80
    5.3.3 生态动力学模型  80-81
  5.4 本文采用的富营养化预测模型  81-82
    5.4.1 A-BP 氮、磷预测模型  81
    5.4.2 弗莱威特-迪朗（Vollenwelder-Dillon）箱式磷预测模型  81-82
    5.4.3 弗莱威特（Vollenweider）氮、磷模型  82
  5.5 水库富营养化预测  82-87
    5.5.1 A-BP 模型预测水库富营养化  82-85
    5.5.2 Vollenwelder-Dillon 箱式磷模型（简称V-D 模型）预测水库富营养化  85-86
    5.5.3 Vollenwelder 经验氮、磷模型（简称V 模型）预测水库富营养化  86
    5.5.4 A-BP 模型、V 模型和V-D 模型氮、磷浓度预测结果比较  86-87
  5.6 本章小结  87-89
6 水库水污染防治对策  89-98
  6.1 入库污染分析  89-91
  6.2 水库水环境容量  91-94
    6.2.1 水环境容量概述  91
    6.2.2 水库水环境容量模型  91-92
    6.2.3 水环境容量计算  92-94
  6.3 水库水污染防治对策  94-97
    6.3.1 水库水污染控制技术概述  94-95
    6.3.2 西山湾水库水污染控制对策  95-97
  6.4 本章小结  97-98
7 结论与展望  98-101
  7.1 全文总结  98-99
  7.2 展望  99-101
致谢  101-102
参考文献  102-108
附录  108-124
作者简介  124

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