BP神经网络在渭河水环境质量评价中的应用

为准确和客观地评价渭河水环境质量状况,将改进算法的BP神经网络引入地表水环境质量评价领域,采用渭河2010年(9月7日至10月11日)水质指标监测数据,构建了渭河水环境质量评价模型。通过3个水质监测项目(氨氮、高锰酸盐指数、溶解氧)对渭河水质进行了评价,评价结果与环境保护部公布结果完全一致。结果表明,BP神经网络应用于水环境质量评价具有客观性、通用性和实用性,可以很好地解决评价因子与水质等级间复杂的非线性关系,评价方法简便可靠,预测精度高。     

辽河流域水环境质量评价

在水环境质量评价中引入能够综合考虑不确定性因子的模糊集和贝叶斯理论,构建客观、真实反映河流水质状况的综合评价模型,进而构建水环境质量贝叶斯-三角模糊数评价模型。选取总磷、氨氮、溶解氧、高锰酸盐指数、生化需氧量等辽河干流段5个断面的水质评价因子,综合评价辽河干流段水环境质量状况。研究表明:辽河干流福德店、法库、新民、盘锦、六间房断面的水质区间分别为[3.316,3.365]、[3.122,3.180]、[3.277,3.195]、[3.430,3.426]、[3.405,3.471],均为[3,4]区间的Ⅲ类水质;断面水质优劣排序为法库<新民<福德店<盘锦<六间房;基于综合污染指数法和贝叶斯-三角模糊数模型的断面水质优劣排序情况基本保持一致,除法库河段外,其它断面水质评价结果保持一致;综合考虑先验信息的评价模型,能够更加系统、客观的表征水质状况。     

基于Box—Jenkins方法的黄河水质时间序列分析与预测

采用基于Box-Jenkins方法的时间序列分析技术,对黄河上游甘肃兰州段、中游吴堡和下游山东利津段的水质进行了趋势分析和预测。选取对水质产生影响较大的两个污染因子化学需氧量（CODMn）和溶解氧（D0O1994—2003连续10a的月平均水质监测数据,借助Matlab和SAS统计软件,建立了ARIMA模型和乘积季节时间序列模型,并分析了这两个污染因子随时间推移的变化规律。结果表明：ARIMA模型和乘积季节模型能够用于短期水质预测,并且预测效果较好。黄河流域从上游到下游水质总体状况呈逐渐下降趋势,上游水质一般为Ⅱ和Ⅲ类,而中游和下游水质基本为Ⅳ、Ⅴ和超Ⅴ类。     

地面水质评价的RBF神经网络方法

借助神经网络方法处理非线性问题的优势 ,采用径向基函数 (RBF)来构造多层前馈 BP神经网络。根据某流域水系的水质监测的数据 ,建立一个对地面水质进行判别的多层前馈网络数学模型。以地面水质污染主要的 7项指标为训练样本 ,利用该网络对水质进行评价 ,并将计算结果与其它方法进行比较分析。结果表明 ,该方法收敛速度较快 ,预测精度很高 ,效果优于其它方法     

基于贝叶斯推断的DNDC模型参数校正与不确定性评价研究

实现土壤有机碳(SOC)动态模拟结果的不确定性定量评价是农田管理决策成败的关键之一。采用贝叶斯推断和马尔科夫链蒙特卡洛方法(MCMC),对DNDC模型模拟江苏省宜兴市一个具有22年稻-麦轮作历史的田块的SOC动态变化,进行模型参数校正和模拟结果的不确定性定量评价。结果表明,DNDC模型适宜长期监测田块的SOC动态变化的模拟,但模型的模拟结果存在一定的不确定性;在DNDC模型输入参数数据质量不明的情况下,利用贝叶斯推断和MCMC方法能够有效地实现模型输入参数的自动校正和SOC模拟结果不确定性的定量评价,从而为实现区域或国家尺度农田SOC动态模拟的不确定性定量评价提供理论和方法依据。     

基于BP神经网络的辽河源头区水质评价研究

基于辽河源头区水环境问题日益突出的现状,该文开展了辽河源头区水环境质量的研究,旨在对区内的水体质量进行分析评价。通过资料收集与汇总,基于BP人工神经网络结构的思想和理论,利用研究区内13个控制断面的水质监测数据,建立了包括pH、溶解氧、氨氮、化学需氧量、五日生化需氧量、高锰酸盐指数的水质综合评价模型,并应用训练好的模型进行仿真运算及水质综合评价。结果显示,在选取的13个断面中,约76.92%的断面为Ⅴ类—劣Ⅴ类水质,仅有23.08%的断面水质级别在Ⅱ—Ⅲ类之间,研究区上游断面的水质状况较好,中下游的水质较差。将该结果与《环境公报》公布的主要断面水质结果进行对比,81.25%的评价结果相同,采用BP神经网络对研究区水质进行综合评价具有较强的适用性和可靠性。     

数据驱动的模糊支持向量农业水质评价模型

[目的]针对在线农业水质综合评价中的监测数据噪声及边界模糊问题,建立具有良好抗扰性和等级划分的综合评价模型。[方法]提出了基于数据确定投影寻踪指标权重及模糊隶属度参数的支持向量评价模型。采用改进遗传算法对投影寻踪函数进行了优化求解,获得相对客观的指标权重向量,而后结合数据优化模糊隶属度参数,构建模糊支持向量综合评价模型,以使得监测噪声对评价模型泛化能力的影响减小。此外,考虑到通用的离散化评价等级分辨率较低,提出了区域划分信度的概念,用以辅助说明样本所属区域划分等级的可信程度,实现对综合评价结果进行细化补充说明的目的。[结果]评价模型与专家意见及传统评价方法的结果吻合程度较高,且在监测数据叠加10%至30%的随机噪声时,模型仍能保持85%以上的一致率,样本的区域划分可信度均大于临界值,抗扰效果优于传统模糊综合评价及灰色聚类法。[结论]本文构建的模型具有较好的可行性与鲁棒性,能为后续噪声存在条件下农业水质在线实时综合评价提供借鉴与参考。     

基于贝叶斯网络及时序模拟的配电系统可靠性评估

针对适合配电系统可靠性评估的贝叶斯网络模型还不够完善,研究了贝叶斯网络模型的组成,建立了“联合”关系模型和“因果”关系模型;针对贝叶斯网络精确推理难以计算大规模配电系统的可靠性指标,将贝叶斯网络和时序模拟技术相结合,提出了一种时序模拟推理算法。该算法能产生元件的状态与随机时间段,实时进行系统状态的推理与时间、停电用户次数和停电量的累计,利用这些累计量不但可以计算系统的可靠性指标,还可进行诊断推理和因果推理,从而既能实现对系统的总体评价,又能找出钳制系统的薄弱环节。通过与配电系统可靠性测试系统数据及贝叶斯网络精确推理数据相比较,验证了该算法的合理性和有效性。     

修正内梅罗指数法和模糊综合评判法在凤凰镇地下水水质评价中的应用

[目的]采用不同的评价方法,评价陕西省南部凤凰镇地下水水质,为该古镇水土保持工作的进一步开展提供科学依据。[方法]以凤凰镇2015年10月枯水期水质监测数据为基础,选取总硬度和硫酸盐等11个水质评价指标,分别采用单指标评价法、综合指标评价法、常规及修正内梅罗污染指数法及模糊综合评判法进行地下水水质评价。[结果]对各种评判方法的具体运用过程进行了全面介绍。结果显示,5种方法评价的水质类型有一定的出入,但通过对比分析认为常规、修正内梅罗水污染指数法和糊综合评判法在凤凰镇水质评价中具有较好的适用性。[结论]模糊综合评判法评价结果更加真实可靠,更能准确评价凤凰镇地下水水质。     

作物模型应用与遥感信息集成技术研究进展

作物模型和遥感技术以各自独有的优势在作物生产监测、评估及未来预测等方面发挥着关键作用。作物模型与遥感信息集成技术在大尺度、高精准的农业生产监测、评估与预测上具有明显的应用优势和广阔的发展前景。为了促进这些技术在区域尺度上的作物产量预测、农业气象灾害影响评估及农业应对气候变化决策等方面更加广泛地应用,本文采用文献综述的方法,系统归纳了欧洲、美国、澳大利亚及中国作物模型的发展与应用,总结了当前主流的数据集成方法的原理、特点和不足,概述了作物模型与遥感信息集成技术的实际应用,探讨了提升数据集成精度存在的问题,并对未来研究方向进行展望。结果表明,国内外对于作物模型及其与遥感数据集成的研究与应用广泛而深入,利用同化方法能够有效提高作物模型模拟精度,为作物模型实现区域尺度作物生长及产量评估、气候变化对产量影响、农田管理决策等提供技术支撑。作物模型模拟结果及遥感反演数据的不确定性、数据同化策略的多样性以及尺度效应是进一步提高集成系统精度与效率的限制因素。因此,遥感数据多源融合、同化过程多变量协同、作物模型多类型耦合以及数据高性能并行计算是未来作物模型与遥感数据集成研究的发展趋势。     

IFWA优化的BLSTM与transformer融合构建海水水质三维预测模型

为了精准揭示不同水层各个时间序列的海域养殖水质参数含量在三维空间的变化规律,该研究首先在海水水质数据处理方面提出了将主成分分析算法（principal component analysis,PCA）与互信息算法（mutual information,MI）相融合的数据处理算法（MIPCA）;其次将双向长短期记忆（bidirectional long short-term memory,BLSTM）与transformer 2个网络融合提出了新模型,即首先利用改进烟花算法（improved fireworks algorithm,IFWA）优化了双向长短期记忆神经网络中超参数;再利用transformer中注意力机制关注重要水质特征,最后将两个网络集成提出了混合模型MIPCA-BLSTM-transformer-IFWA。试验结果表明,该模型在MAPE(mean absolute percentage error)、RMSE(root mean square error)、R(coefficient of correlation)和D(willmott index of agreemen...     

Simplifying Dynamic River Water Quality Modelling: A Case Study of Inorganic Nitrogen Dynamics in the Crocodile River (South Africa)

The ultimate goal of this study is to develop a simple dynamic river water quality model that can be applicable in a data limited situation and is compatible with typical activated sludge models, so that the model can be used in integrated modelling of wastewater and river water quality in the future. A simplified river water quality model was formulated based on a conceptual hydraulic sub-model and simplification of an existing river water quality model. The simplified water quality was derived from the River Water Quality Model No. 1, which is one of the most comprehensive basic river water quality models available in literature. The applicability of the simplified model in data limited situations was investigated using a case study of inorganic nitrogen (nitrate and ammonia) in the Crocodile River (South Africa). The model was calibrated and validated on the basis of independent data collected for four years (1987–1990). The results show that the model can adequately describe the seasonal dynamics of inorganic nitrogen in the Crocodile River. The sensitivity of the model output to the model inputs was also analysed, and the results indicate that the model is most sensitive to the microbial biomass (nitrifier) followed by hydraulic parameters. The relation of river flow versus concentration of inorganic nitrogen in the downstream section of the river was also examined in order to identify the main source and critical time for nitrate pollution.     

生猪养殖污水水质指标相关性分析与建模

生猪养殖污水成分复杂且对环境存在较大的污染风险,常规实验室监测法准确性高但效率低且时效性差,自动监测法速度快但成本高。为寻求一种能兼顾两种方法优点的监测方案,该研究以一家规模生猪养殖场的排放污水为研究对象,对衡量污水水质的7个主要指标的变化特征、相关性和其中2个指标的回归建模进行了研究。通过对不同季节及不同气候条件下30组随机样本的检测与相关性分析,发现氨氮、总氮和电导率有相似的变化趋势且彼此之间均存在强相关性,相关系数分别为0.772、0.775和0.920。基于相关性分析结果,对氨氮和总氮分别进行了一元和多元回归分析建模,并确定了相对最佳的适合于氨氮的"多项式回归模型"和总氮的"综合模型"。经验证,两个模型的决定系数分别为0.855和0.953,可较好地用于评价生猪养殖污水中氨氮和总氮2个指标的浓度大小。基于这2个模型,生猪养殖污水需直接检测的主要指标的数量可有效减少、检测难度和成本均明显降低。因此,模型可为生猪养殖污水高效、低成本的自动监测方案的建立提供重要的理论基础。     

区域水资源可持续利用评价的人工神经网络模型

根据给定的水资源可持续利用评价等级标准，采用随机技术模拟生成足够数量的评价指标序列，应用BP网络模型，以评价指标生成序列和其所属的评价等级值来建立评价模型，并进行了实例研究。结果表明，建立的模型实用、可操作性强，可以用于区域水资源可持续利用评价。     

宁夏引黄灌区排水沟水环境质量及其影响因素

[目的]探明宁夏引黄灌区排水沟水环境质量及其影响因素,旨在为排水沟水体污染综合整治提供一定的理论依据。[方法]搜集2009—2015年排水沟水环境因子指标和以地级市为单元的社会经济指标数据,选取高锰酸盐指数、化学需氧量、氨氮、总磷、生化需氧量、挥发酚、氟化物、氰化物、硫化物作为水质综合污染指数的评价因子,采用相关分析法和灰关联法分析研究社会经济指标对排水沟水质的影响程度。[结果]南干沟水质呈现逐年好转趋势,银新干沟水质和清水沟水质急剧恶化,其他排水沟的综合污染指数变化趋势较平稳,且水质总体状况较好;排水沟水质与社会经济指标的相关性和关联度都较高:中干沟与化肥使用量相关系数高达0.998,南干沟与工业废水排放总量相关系数高达0.983;永二干沟与农业耗水量的关联度高达0.793 41,南干沟与工业废水排放总量的关联度高达0.755 69。[结论]排水沟的水质变化趋势受农业面源污染和工业废水的影响较大;以地级市为单位,综合污染指数与社会经济指标的相关性大小依次为吴忠市、银川市、中卫市、石嘴山市;相关分析与灰关联分析结果有较好的一致性,且运用二者结合分析了影响排水沟的最主要影响因子;总体上,农业生产对银川市和石嘴山市排水沟水质影响较大,工业生产对吴忠市和中卫市排水沟的影响较大,且农业生产导致的农业面源污染比工业生产产生的工业废水对排水沟水质状况影响程度大。     

Using power priors to improve the binomial test of water quality

To assess violations of water quality standards, measurements of water quality are collected on a regular basis over a period of time, and are then analyzed to evaluate the percentage of samples exceeding the standard. The challenge to the assessor is that often only a limited amount of data are used to determine if the stream is violating standards. Current assessment uses just the data for a period of two years. To address this issue, we present a Bayesian approach using power priors to incorporate historical information in decision-making. We demonstrate a modified power prior approach and discuss its properties under a binomial model. Exact error probabilities are compared using three approaches: a power prior approach to the binomial test, a Bayesian binomial test with noninformative prior, and a frequentist binomial test. Two examples are presented to illustrate the implementation of the power prior and its differences with alternative binary methods in water quality assessment.     

水氮联合调控对小油菜生长、产量及品质的影响

采用温室盆栽试验,研究了水氮联合调控对小油菜生长、产量及品质的影响。结果表明,灌水水平与施氮量对叶片数、叶面积、叶绿素与产量均有显著或极显著影响,这些指标均随灌水水平的提高而增加,随施氮量的增加呈抛物线趋势,在低氮(0.1 g·kg~(-1))与中氮处理(0.2 g·kg~(-1))达到最大,且差异不显著。中水高氮(田间持水量的75%,0.3 g·kg~(-1))耦合能显著提高小油菜Vc含量;灌水、施氮及其交互作用对可溶性糖与硝酸盐含量影响极显著;增加灌水能减轻高量氮肥对小油菜可溶性糖合成的抑制作用;不施氮处理硝酸盐含量均极显著低于施氮处理,高水低氮(田间持水量的90%,0.1 g·kg~(-1))与中水(田间持水量的75%)下的各个施氮处理硝酸盐含量较低。降低施氮量,适当增加灌水能增加Vc、可溶性糖含量,降低硝酸盐积累。综合考虑小油菜生长、产量及品质,中水低氮(田间持水量的75%,0.1 g·kg~(-1))为最佳水氮处理。     

基于综合营养状态指数和BP神经网络的黑河富营养化评价

[目的]探究黑河流域富营养状态,为黑河流域水体污染综合防治提供基础数据和理论依据。[方法]选取叶绿素a(Chl.a)、总氮(TN)、总磷(TP)、高锰酸盐指数(COD_{Mn_})、透明度(SD)作为评价因子,使用综合营养状态指数法和BP神经网络对黑河流域的富营养化进行综合评价。[结果]黑河富营养化状况主要以中营养级为主,其中野牛沟和张掖湿地的营养指数接近轻度富营养程度,东居延海处于重度富营养化,尤其是总氮指数很高,应该及时进行治理和保护。[结论]相对于综合营养状态指数法,BP神经网络对黑河流域的评价结果更加贴近实际结果,较为客观可靠。     

基于BP神经网络的北京昌平山前平原地下水水质评价

该文采用单因子评价方法对昌平区浅层地下水的超标因子进行筛选,结合水文地球化学理论探讨各因子超标原因,分析浅层地下水水质的空间分布特征,并采用BP神经网络法对水质进行综合评级。从综合评级结果来看,12眼监测井中1眼为Ⅴ类水质,5眼为Ⅳ类水质,6眼为Ⅲ类水质。单因子筛选结果表明,总硬度、总溶解性固体、氮素、氟化物等为该区最主要的超标因子。经分析可知,山前平原地带浅层地下水中氟化物为原生污染,氮素污染物主要来源于地表污染物下渗,总硬度和总溶解性固体的升高主要受地表污染物下渗、氮素的迁移转化等因素的影响。研究可为研究区地下水管理工作提供可靠数据。     

基于最小数据集沂蒙山区不同治理模式下的土壤质量评价

沂蒙山区是北方土石山区水土流失治理重点区域,定量评价不同治理模式下的土壤质量,进而优选适宜的生态恢复措施,是推进沂蒙山区生态环境建设的关键。以沂蒙山区4种治理模式(乔草混交、土坎梯田+果树种植、撂荒、封禁植草)为研究对象,基于主成分分析、相关性分析和Norm值计算,对土壤养分、孔隙、水分、容重4类9项土壤属性指标进行筛选,构建土壤质量评价最小数据集。结果表明：(1)治理模式对土壤理化性质具有明显影响,硝态氮属于极敏感指标,全氮为高度敏感指标,而有机质、全磷、无机磷、田间持水量与饱和含水量属中度敏感指标,土壤容重为低度敏感指标;(2)影响沂蒙山区土壤质量的最小数据集指标包括全氮、土壤孔隙度、容重,经总数据集验证所构建的最小数据集可体现沂蒙山区土壤质量有效信息、准确性较高;(3)沂蒙山区不同治理模式下土壤质量指数介于0.41～0.53,土壤质量属于中等水平,且0—5 cm和5—10 cm土层的土壤质量指数较10—20 cm分别增加136.20%和37.60%。土壤质量表现为乔草混交>土坎梯田+果树种植>撂荒>封禁植草。综上,在水土流失严重、土壤较为贫瘠的沂蒙山区,生态恢复...