基于BP人工神经网络的大沽河湿地海水水质综合评价

水体环境包含多个影响因素,因素间大多具有非线性相关性,为了能够客观地对大沽河湿地海水水质进行综合评价,以神经网络为基础,利用溶解氧、化学需氧量、无机氮、活性磷酸盐、石油类5个指标作为评价因子,建立了5×5×1 拓扑结构的BP人工神经网络模型,通过该模型对大沽河湿地水质进行综合评价。同时采用单因子评价方法、内梅罗指数法对该海域环境状况进行评价,以期更好的对比评价BP人工神经网络模型的优缺点。BP人工神经网络模型评价结果显示,大沽河河道内站点的水质均为劣Ⅳ类水质,入海河流断面及其周边海域也达到了Ⅲ类及以上水质标准。调查海域无机氮含量超标严重,劣Ⅳ类及以上站位的数量占总调查站位的59.3%,富营养化状态明显。通过单因子评价法、内梅罗指数法、BP人工神经网络3种评价方法对大沽河湿地水质进行评价,发现Ⅲ类及以上水质站位占总调查站位比例分别为89%、96%、56%。与单因子评价法、内梅罗指数法相比,BP人工神经网络模型设计合理、评价结果科学可靠,是一种更加快捷、客观全面及实用的水体质量评价方法。     

广东近岸海域海水环境总体良好

<正>最近,广东省海洋与渔业局公布了《2014年上半年广东省海洋环境状况通报》。《通报》显示,2014年上半年,广东省近岸海域海水环境总体良好。90.0%的海域水质符合第一类或第二类海水水质标准。水质劣于第四类海水水质标准的海域面积比例为3.7%,主要集中在珠江口海域,主要污染物是无机氮和活性磷酸盐。据悉,2014年上半年,全省、市、县三级海     

最小二乘支持向量机在太湖流域水质评价中的应用

为客观、准确地评价水质状况,从而为水污染防治和水资源合理开发利用提供科学指导,根据最小二乘支持向量机(LS-SVM)的基本原理,引入其分类算法构建太湖流域的水质评价模型,以太湖流域5个重点断面为研究对象,通过对已知训练样本进行学习训练,对测试样本的水质等级进行评价,并将其结果与BP神经网络、判别分析法相比较。结果表明,LS-SVM在太湖流域水质评价方面有着更出色的效果,可为太湖流域水资源管理提供新的参考方法。     

环渤海主要城市近岸海域水质状况综合评价

为客观评价环渤海13个城市近岸海域水质状况,验证雷达图指数、内梅罗指数和主成分指数在渤海近岸海域水质评价中的作用,基于渤海195个监测站位3、5月两次实测水质数据,选取化学需氧量、无机氮、总氮、活性磷酸盐、总磷和石油类物质作为评价因子,对环渤海主要城市近岸海域水质状况进行了综合评价和等级划分。结果显示,渤海近岸海域主要污染物为无机氮和总磷,其次为石油类物质;葫芦岛、秦皇岛、大连和烟台的近岸海域水质状况较好,而位于辽东湾北岸辽河口附近的盘锦、锦州、营口以及位于莱州湾西侧的滨州的近岸海域水质状况较差;3类水质综合指数对海水中盐度和悬浮物浓度敏感性较强,且相互之间及其与水质优良面积比例存在显著相关性,表明所选择的3类水质指数能够真实反映渤海近岸海域水质状况。本研究将为渤海水质评价与综合治理成效评估提供方法上的借鉴。     

高集海堤对厦门东西海域环境影响综合评价

本文运用2008年7月大小潮期间,厦门东、西海域海洋环境监测资料对该海区进行现状分析,并运用BP人工神经网络方法对该海域的海洋环境进行综合评价,结果表明:厦门西海域北部海域、同安湾、厦门西海域南部海域海水水质总体良好,除无机氮、磷酸盐(个别站位)超标外,其余监测指标均符合相应海水水质标准.综合评价分析表明:大潮期间厦门高集海堤两侧海域水质综合环境差异性明显,西海域的水质情况较为稳定,同安湾大小潮间差异较大;海堤打开后,势必会打破已趋于稳定的西海域生境.建议在海堤开口初期加强同安湾陆源污染物排放的监管与敏感生物的保护.     

辽东湾北部海域表层水体夏季油类的污染状况

监测结果表明:2001—2004年辽东湾北部调查海域海油含量为0.002~0.709 mg/L。6月油的含量高于8月,2004年6月污染最为严重,其次是2002年6、8月;而2003年8月、2004年8月油含量较低。从区域变化趋势看,大凌河口海域污染最为严重,其次是双台子河口下游海域、辽河口海域与小凌河口海域;而锦州湾与大凌河口下游海域水质含量较低,均未超过一类国家油类海水水质标准。     

用集对分析法评价三都澳大黄鱼养殖区海水的水质

建立集对分析法数学模型,并对三都澳大黄鱼Larimichthys crocea养殖区表层水的水质进行了实例分析。结果表明:2000年、2002~2007年的水质符合海水水质Ⅰ类标准,2008年、2012~2013年水质波动于海水水质Ⅰ、Ⅲ类标准之间;集对分析法评价模型客观、合理、严谨,准确度可靠,信息利用率高,是一种有效的海水水质评价方法。     

平潭竹屿口海域监测因子时空分布和相关性水平初探

该文根据2012年至2014年的5月和8月平潭竹屿口海域海水水质和沉积物的监测资料,采用单因子指标对该海域的环境状况进行评价,分析了主要监测因子的时空分布状况,并用线性回归判别主要监测因子之间的相关性及统计学意义水平。结果表明,平潭竹屿口海域海水中主要超标污染物是活性磷酸盐和无机氮,沉积物中有机碳、石油类和硫化物均符合海洋功能区要求;在时间分布上,海水中各监测因子变化趋势均不明显;在空间分布上,除了海水中石油类含量变化不明显外,其他监测因子呈较明显的变化趋势;海水中盐度与pH呈正相关,与其他监测因子呈负相关,石油类和氨氮与盐度线性相关不具统计学意义,活性磷酸盐与盐度相关最具统计学意义;沉积物中有机碳、石油类和硫化物三者之间均呈正相关,在0.05水平(双侧)上线性关系不具统计学意义。     

福建南日岛东岱村北部海域夏秋冬海水水质营养状况分析评价

2012-2013年,根据夏秋冬三个季度3个航次海水水质的监测结果,对福建南日岛东岱村北部海域夏秋冬海水水质营养状况进行分析与评价。结果表明,南日岛东部东岱村北部海域海水水质良好,无机氮、化学需氧量及石油类符合国家一类海水水质标准,无机磷则在2013年2月航次监测中达到三类海水水质标准,海区富磷现象明显。总体而言,该海域海水处于健康状态,能够满足野生坛紫菜生长要求。     

污染物对海洋生态环境的影响

根据《2003年中国海洋环境质量公报》:2003年,全国海域未达到清洁海域水质标准的面积约为14.2万平方公里,其中轻度污染海域面积约为2.2万平方公里,中度污染海域面积约为1.5万平方公里,严重污染海域面积约为2.5万平方公里。海水中的主要污染物是无机氮、活性磷酸盐和铅。严重污染海域主要分布在鸭绿江口、辽东湾、渤海湾、长江口、杭州湾、珠江口和部分大中城市近岸局部水域。2002年,全国七大水系741个重点监测断面中,29.1%的断面满足Ⅰ～Ⅲ类水质要求,30.0%的断面属Ⅳ、Ⅴ类水质,40.9%的断面属劣Ⅴ类水质。河流污染物质和沿海城市污水、工业…     

珠江口大型底栖动物数量与生物多样性的分布特征

为了更好地了解河口生物多样性的演变规律及退化机制,根据2015年1—12月珠江口大型底栖动物调查资料对珠江口大型底栖动物现存量和生物多样性的分布特征进行了研究。结果表明,11次采样(受台风影响7月珠江口未采集到大型底栖动物)共获取大型底栖动物67种,其中环节动物多毛纲27种,节肢动物24种,软体动物12种,其它类群4种,主要是底栖鱼类、刺胞动物和纽形动物。2015年珠江口各站位大型底栖动物丰度的变化范围在8~1192个·m^-2之间,珠江口大型底栖动物丰度的高值出现在6月和9月的崖门(分别为1192个·m^-2和1048个·m^-2)以及9月的虎跳门(1048个·m^-2),日本大螯蜚(Grandidierella japonica)、中华拟亮钩虾(Paraphotis sinensis)、凸壳肌蛤(Musculus senhousei)和彩虹明樱蛤(Moerella iribescens)丰度较高。大型底栖动物生物量变化范围在0.02~42.50g·m^-2之间,生物量的高值出现在9月的崖门、5月的鸡啼门、2—3月的磨刀门及4月的蕉门,上述站位的生物量均大于30.00g·m^-2,缢蛏(Sinonovacula constricta)、光滑河篮蛤(Potamocorbula laevis)、黑龙江河篮蛤(P.amurensis)、凸壳肌蛤和日本大螯蜚生物量较高。珠江口大型底栖动物香浓威纳指数高值出现在3月鸡啼门,为2.46;低值出现在10月磨刀门,为0.21。香浓威纳指数均值在1.11~1.81之间。鸡啼门和虎跳门大型底栖动物香浓威纳指数值月际变化较稳定。运用ABC曲线对珠江口大型底栖动物扰动状况进行评价,结果表明,1月珠江口大型底栖动物受到中等程度扰动,2—4月大型底栖动物群落有受到中等程度干扰的趋势。     

BP神经网络模型在水环境质量综合评价应用中的一些问题

BP神经网络是采用误差反向传播算法对网络权值进行训练的多层前向神经网络，以其优良的非线性逼近能力，获得广泛应用，建立的神经网络模型具有优异性能的必要条件是神经网络结构及其参数的合理选取，具有足够多和代表性，典型性好的训练样本，训练时求得全局最小点和不出现“过学习”或“过拟合”等，本文根据近几年BP神经网络建模理论研究的最新成果，研究发现目前在建立水环境质量综合评价BP神经网络模型时存在的几个主要问题：（1）训练样本太小；（2）没有检验样本和测试样本；（3）神经网络结构太大等，从而极有可能造成在训练神经网络模型时再现“过拟合”或“过学习”现象，使建立的模型泛化能力较差或根本没有，在研究近年提出的应用BP神经网络方法建模的必备条件的基础上，对目前应用人工神经网络进行水环境质量综合评价的研究成果的分析表明，绝大多数水环境质量BP神经网络评价模型是在满足建模条件的情况下建立的，计算实例表明，在不满足建模条件下建立的神经网络模型泛化能力和预测能力较差，极有可能出现多模式现象，没有实用价值。     

上川岛至海陵岛海域中华白海豚种群特征初探

珠江口中华白海豚(Sousa chinensis)种群从伶仃洋一直连续分布至上川岛海域。为探究上川岛以西海域是否也有中华白海豚分布,于2013-2015年采用船基截线法在上川岛至海陵岛海域进行了8个航次的考察。结果显示各个航次均有中华白海豚的目击记录,考察期共目击到78群次(约623头次),部分个体有重复目击记录,证实了该海域常年栖息着一定数量的中华白海豚。海豚的目击分布以下川岛、漭洲岛周围水域,以及东平港至庙湾角近岸水域较为集中。海豚的平均目击率与珠江东部河口(伶仃洋)和珠江西部河口区处于同一水平,海豚聚群规模较大并发现有大于30头的超大规模聚群,整体的年龄组成较为年轻化,表明上川岛至海陵岛海域是中华白海豚的重要栖息地,具有较好的保护潜力。     

秀丽高原鳅自然栖息地及人工驯养池水质评价研究

2015年全年对秀丽高原鳅(Triplophysa venusta)主要分布流域漾弓江上游鹤庆段开展水质调查,对洗马池、白龙潭、清水河、寺庄龙潭、美龙潭、西龙潭、人工驯养池及驯养池水源8个监测点的水温(T)、pH、溶解氧(DO)、氨氮(NH3-N)、总氮(TN)、总磷(TP)、高锰酸盐指数(CODMn)7个指标进行采样监测,采用模糊综合评价法和综合水质标识指数法对采样点水质现状进行评价;分析了人工驯养池和自然栖息地水质差异。结果显示:驯养池与自然栖息地部分水质指标差异显著;自然栖息地中,清水河夏季水质为Ⅲ类,主要污染物为TN,其余监测点各季节水质均满足水体环境功能区规划要求;驯养池夏季水质评价结果为Ⅳ类,主要污染物为TN。     

珠江口虾拖网的副渔获组成

拖虾是南海捕捞渔业的一种主要作业方式,南海北部的珠江口是广东省虾拖网的优良渔场之一。文章以珠江口铜鼓水道虾拖网渔业生物调查资料为基础,对该渔业的副渔获组成进行了分析研究。结果表明,珠江口虾拖网渔获种类多,以底栖鱼类和甲壳类为优势类群;副渔获的组成在不同月份有所变化;副渔获比例较高,虾与副渔获之比为1:10-1:19;副渔获中大部分鱼种未达到可捕规格,对幼鱼资源造成损害。建议渔业管理部门重视对副渔获问题的调查研究。     

珠江河口重金属镉的含量与分布的季节特征

对珠江河口水体、沉积物和生物体中重金属镉(Cd)的含量与分布进行调查研究,结果表明,水体中Cd含量范围在0.022～0.047 1 mg/L,并且Cd含量在时间上由高到低依次为:2月、5月、11月、8月,2月Cd含量显著高于5月、8月和11月(P＜0.05).以海水水质标准衡量,珠江河口水体2008年中大部分时间为海水二类水质.沉积物中Cd含量范围在5.062～9.239 mg/kg,平均含量为6.974 me/kg,并且沉积物中Cd含量均超过海洋沉积物3类标准.与国内外河口比较,珠江河口沉积物中Cd含量处在较高水平,污染比较严重,并且有逐年升高的趋势.生物体中Cd含量范围在0.144～0.430 mg/kg,鱼类Cd含量均超过国家水产品卫生标准,并且肉食性鱼类Cd含量略高于杂食性鱼类,但差异不显著(P＞0.05).与往年调查进行比较发现,珠江河口鱼类Cd含量2000年较1988年有大幅增加,并且2000年以后增加也比较明显.     

环境因子对长江口咸淡水混合水体中硅酸盐浓度的影响

通过室内培养实验,模拟了不同条件下(水体盐度、温度、pH值、富氧缺氧等)长江径流淡水和东海外海水的混合过程,初步了解了上述主要环境因子对长江口硅酸盐(SiO3-Si)混合模式的影响。结果表明,在实验条件下:1)长江淡水(包括已滤和未滤)与外海水在混合过程中,SiO3-Si浓度在大约40 h后可基本达到平衡。2)混合水体中SiO3-Si浓度与其盐度表现出良好的负相关关系,长江口SiO3-Si浓度主要受物理混合稀释影响,已滤长江淡水与未滤长江淡水同外海水混合,二者混合水体中SiO3-Si浓度随盐度的变化无显著差异。实验条件下,水体泥沙等颗粒物的存在对SiO3-Si在稀释过程中的浓度没有显著影响。3)随着混合水体温度升高,其SiO3-Si浓度略有升高,表明长江冲淡水对外海海域SiO3-Si的补充存在季节性差异。4)pH为4-8时,混合水体中SiO3-Si浓度相差不大,pH=10时,SiO3-Si浓度发生改变,可能是悬浮颗粒物对SiO3-Si的解吸增加、pH影响了SiO3-Si的存在形式。5)在富氧和缺氧状态下长江淡水同外海水混合,混合水体中SiO3-Si浓度无显著差异。     

珠江口海域4头中华白海豚的病理解剖及死因鉴定

对珠江口海域4头死亡的中华白海豚(Sousa chinensis)进行外部形态检查和内脏器官病理解剖。从外部形态看，ZSC01-ZSC03三头都有明显的伤痕，而ZSC04则受海水浸泡表面已经严重腐烂。通过病理解剖，发现4头中华白海豚的内脏器官并无可见病变，部分内脏器官由于死亡时间较久发生自溶和腐烂，并发现ZSC04的食道塞着一团毛发。根据它们的受伤情况和死亡情况进行死亡原因分析，初步鉴定ZSC01～ZSC03是受人类活动影响致死，ZSC04则因食道阻塞而饿死。     

基于BP神经网络的虾蛄捕捞海域溯源方法

虾蛄是重要的经济水产品,对环境中重金属元素具有富集作用。不同海域捕捞的虾蛄体内重金属含量差异较大,因此,可根据虾蛄体内重金属含量推断捕捞海域的污染状况,即基于虾蛄体内重金属状况对其来源进行溯源。以渤海、东海和南海三大海域虾蛄中的3种重金属含量数据作为输入,建立BP神经网络判别分析模型,并对模型进行优化,通过模型判断虾蛄样本的来源海域。结果显示:经过网络训练后,总计90个样本中,86个分类正确,模型的判别准确率为95.6%,其中训练集判别准确率为98.1%,验证集准确率为94.4%,测试集准确率为88.9%。研究表明:基于BP神经网络建立的判别分析模型能够解析非线性复杂体系中各元素的内在关联,以区分样品的来源,并可据此进行有效的追溯。     

滇池草海水质等级预测模型研究

综合考虑影响水质的不同类别因子之间的关系,为水质等级预测提供平均预测精度更高的模型。选取的p H、DO、CODMn、NH3-N、历史水质等级5个水质因子数据来源于中国环境保护部官方发布的水质数据,降雨量、光照时间2个气象因子数据来源于云南省气象局官方发布的气象数据。首先利用改进的灰色模型(Adaptive Grey Model,AGM)进行单因子预测,从而获取BP人工神经网络(BP Artificial Neural Network,BPANN)训练集和水质等级残差序列;然后使用经过训练集训练后的BPANN进行水质等级残差纠正;最后利用AGM模型得到未来水质等级,以滇池草海2006-2013年水质周报资料和气象资料为数据基础进行了仿真分析和验证实验。结果表明:(1)AGM模型对水体因子和气象因子的单项指标预测理想,保证了作用于BP人工神经网络数据的可靠性,同时降低了预测误差的传输;(2)来源于中国环境保护部与云南省气象局的数据保证了水质等级预测中数据的权威性,采用AGM-BPANN组合模型预测滇池草海水质等级精度达到90.2%,说明模型适用于同一地区短时间内的水质变化研究;(3)AGM-BPANN组合模型借助BP网络的高维非线性克服了数据突变对预测的影响,在AGM预测基础上,通过纠正预测残差获得最终的水质等级值,实现了对滇池草海短时间内水质的预测。