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环境因子对三峡库区次级河流回水区藻类生长影响的研究

作　者: 周鹏瑞
导　师: 龙天渝
学　校: 重庆大学
专　业: 市政工程
关键词: 三峡水库回水区环境因子藻类生长模拟实验神经网络模型
分类号: X524
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要

水体富营养化是一个相当复杂的自然现象,藻类异常增加是富营养化的表观形式。富营养化水体中藻类的增长受到很多因素的影响,如氮、磷营养盐,水温,光度,pH值,溶解氧和水体流动形式和流速等。本论文针对香溪河库区回水湾的特定水文与生态环境状况,设计了双环形水动力实验装置,研究环境因子对香溪河回水区藻类生长的影响,设定了以营养盐浓度、水温、光强和流速为影响因子,以Chla浓度的比增长率为评价指标的正交实验。在正交实验的基础上,进一步针对环境因子—水流速度,在初始水体营养盐浓度、光强、水温相同的条件下,开展了流速对藻类生长影响的实验研究。并根据上述实验研究结果,构建了RBF神经网络模型。通过实验与模拟研究,得出以下结论:1)在以水体营养盐、水温、光强和流速为影响因素的正交实验中,在本实验所设的水平范围内,当营养盐浓度较高时,其对藻类生长影响不明显,水温(20℃-30℃)对藻类生长的影响也不显著,光强和水体流速对藻类的生长影响显著,四因素对藻类影响重要程度的主次顺序是光强>流速>水温>营养盐浓度。2)在正交实验所设的水平范围内,水体营养盐浓度总氮(TN)为3.5mg/L、总磷(TP)为0.3mg/L,水温20℃,光强为4700lx以及流速为0.1m/s时,最适宜香溪河春季藻类生长。3)N、P浓度对藻类生长影响敏感区在正交实验的低浓度区(TN<1.5mg/L,TP<0.1mg/L),在低浓度区,N、P浓度的增加能显著促进藻类生长,当TN、TP浓度达到3.5mg/L、0.3mg/L时,再增加N、P浓度,其对藻类生长影响甚微。4)流速在0.0m/s到0.3m/s范围内,随着流速的增加,藻类最大现存量呈先增后减的趋势。不同流速下,Chla与TN、TP、DO、pH均显著相关。在静态条件下Chla与TN、TP、DO和pH相关性系数在0.668到0.877间,在动态条件下相关系数有了较大提高,且叶绿素浓度越高,相关性越明显。5)本研究建立的神经网络能对正交实验数据进行很好的学习和测试,训练好的模型有较高的精度,其对香溪河藻类生长影响因子的分析有一定的参考,并为下一步的实验设计提供了新的思路。

全文目录

中文摘要  3-4
英文摘要  4-8
1 绪论  8-21
  1.1 水体的富营养化  8-10
    1.1.1 水体富营养化的概念  8
    1.1.2 水体富营养化的特征和危害  8-10
  1.2 国内外研究进展  10-17
    1.2.1 环境因子对藻类生长的影响研究  10-15
    1.2.2 藻类生长模型研究  15-17
  1.3 课题研究的意义和目的  17-19
  1.4 课题研究的内容、实验方案和技术路线  19-21
    1.4.1 研究内容  19
    1.4.2 实验方案  19-20
    1.4.3 技术路线  20-21
2 环境因子对藻类生长影响的实验研究  21-32
  2.1 环境因子对藻类生长影响研究  21-23
    2.1.1 实验目的  21
    2.1.2 实验仪器及装置  21
    2.1.3 研究区域藻类生长环境  21-22
    2.1.4 实验用水  22-23
    2.1.5 正交实验安排  23
  2.2 流速对藻类生长影响的模拟实验研究  23-24
    2.2.1 实验目的  23
    2.2.2 实验条件及有关参数  23-24
  2.3 实验检测指标及测定方法  24-26
  2.4 实验步骤  26
  2.5 实验结果  26-32
    2.5.1 正交实验结果  26-29
    2.5.2 不同流速实验结果  29-32
3 实验结果分析与讨论  32-56
  3.1 正交实验  32-45
    3.1.1 藻类生长过程中相关指标的测定及分析  32-37
    3.1.2 实验结果的统计分析  37-39
    3.1.3 实验结果方差分析  39
    3.1.4 实验过程中藻种的变化  39-45
  3.2 流速实验  45-54
    3.2.1 不同流速下水体中相关指标的分析  45-48
    3.2.2 不同流速下Chla 与藻类生长各影响因素的相关性分析  48-53
    3.2.3 流速对藻类生长的影响  53-54
  3.3 本章小结  54-56
4 基于正交实验的神经网络的应用  56-60
  4.1 RBF 神经网络  56
  4.2 神经网络模型的建立  56-57
    4.2.1 输入、输出变量选择  56-57
    4.2.2 模型参数  57
  4.3 神经网络模型的训练与测试  57-59
  4.4 本章小结  59-60
5 结论与展望  60-62
  5.1 结论  60-61
  5.2 展望  61-62
致谢  62-63
参考文献  63-68
附录  68
  A. 作者在攻读学位期间发表的论文目录  68
  B. 作者在攻读学位期间参加的科研项目  68

环境因子对三峡库区次级河流回水区藻类生长影响的研究

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