石佛寺人工湿地水质综合评价与分析

文章采用灰色聚类法评价石佛寺人工湿地2009-2012年间4年间的进出口处水质级别。选取溶解氧、高锰酸盐指数、化学需氧量、五日生化需氧量、氨氮、总磷、总氮作为评价指标,以国家规定的《地表水环境质量标准》(GB3838-2002)为评价标准将水质分为5个等级,水质评价级别的确定采用级别特征值,可较为精确的反映水质状况。评价结果表明:汛期湿地对水体的净化作用明显,因为汛期水生植物生长旺盛,微生物活跃,水体自净能力强。2012年湿地净化作用不明显,可能是水生植物腐解导致的,应加强此方面的研究。     

基于贝叶斯的伊通河水质综合评价

针对伊通河水体污染日益严重的现状,应用贝叶斯公式和正态分布的基本原理,建立了贝叶斯水质综合评价模型.以GB3838-2002为评价标准,选择伊通河流域的新立城水库、长春市区、农安县及靠山镇4处的监测断面3个年度的监测数据进行分析与综合评价.评价结果表明,新立城水库综合水质基本为Ⅰ、Ⅱ类,丰水期水质相对较差,且有逐渐污染...     

基于熵权的地下水水质模糊综合评价

考虑到传统地下水水质模糊综合评价中权重确定的不确定性和主观性,结合各指标所提供的信息量,将信息熵理论引入到指标权重的确定中,评价石家庄地区典型地下水水质,并与传统的模糊综合评判方法的评价结果进行对比分析,结果表明,基于熵权的评价结果与传统模糊综合评价结果相似,能够反映水质的特征,由此可见信息熵理论可以用于地下水水质评价...     

基于KHA优化BP神经网络的地下水水质综合评价方法

为提高区域地下水水质评价精度,将磷虾群算法(Krill herd algorithm,KHA)引入到BP神经网络连接权值与阈值的优化过程中,构建了KHA-BP地下水水质综合评价模型。以黑龙江省农垦建三江管理局为研究对象,运用所建模型对其下辖15个农场进行地下水水质综合评价,并对造成地下水水质污染的主要原因进行辨识。为验证本文所建模型的适用性,引入区分度法与序号总和理论分别分析了KHA-BP模型、PSO-BP模型以及BP模型的可靠性与稳定性。结果表明:各农场地下水水质良好,且存在一定的空间分布规律,I类水质主要集中在管理局西南位置,Ⅱ类水质主要集中在北部和南部,Ⅲ类水质主要分布于中东部和中西部。Fe、Mn、CODMn、NH_3-N以及NO-3-N是造成地下水水质污染的主要因素。其中Fe、Mn是当地原生危害,CODMn、NH_3-N、NO-3-N含量超标主要与大量施用化肥、农药有关。KHA-BP模型的区分度为1.107 0,Spearman等级相关系数为0.928 6,与PSO-BP模型、BP模型相比优势明显。研究成果可为粮食生产核心区的地下水资源科学管理及水生态文明建设提供科学依据。     

基于不同评价方法的柳州市水质分析

本文采用单因子指数法、综合污染指数法及主成分分析法,对柳州市8处地表水水质数据进行综合评价.结果表明:单因子指数法计算结果均为Ⅱ类水质;综合污染指数法与单因子指数法计算结果趋势基本接近,但不能直接判断水质级别;主成分分析法可以分析水质的主要影响污染物.因此,综合考虑3种评价方法对地表水水质进行评价,可以获取更多的潜在信...     

灌溉水质属性综合评价方法研究

将属性集理论及其属性综合评价方法引入灌溉水质评价 ,在研究分析和确定灌溉水质单指标属性测度的基础上 ,探讨了对单指标属性测度采用加权法求解水质综合属性测度问题。以对水质评价中普遍采用的盐浓度、渗透率、特殊离子及其毒性等 5个指标进行了示例分析计算 ,所得结果表明采用该方法评价灌溉水质的科学性和客观性。     

基于熵权的多目标综合评价方法在

目前,在多目标评价中,通常采用专家打分法进行评价,但如果决策过程完全基于专家的主观权重,而忽视指标集所包含的客观信息,决策又可能会偏离实际。水利工程项目的合理评价应基于专家的主观权重与客观信息相结合的方法。通过利用熵权理论确定指标权重、多目标理想点优劣排序的综合评价方法,在水利工程多方案比选中,对方案进行基于经济效益、生态影响和社会影响以及技术问题等多目标的综合评价,从而选出最优方案。通过实例验证,该方法得出的结论合理,方法简单易懂,可操作性强。     

基于BP神经网络的土壤养分综合评价模型

以土壤养分指标体系作为神经网络的输入,以土壤养分等级评分作为输出,基于BP神经网络,建立了具有5个隐含层节点、3层网络的土壤养分综合评价模型;以土壤养分指标的各级评价标准作为模型的训练样本和检验样本,利用Matlab软件对BP神经网络进行训练和检验,并对安塞县土壤养分进行综合评价.结果表明BP神经网络对检验样本的模拟输出和期望输出是一致的;对安塞县土壤养分综合评价结果与模糊模式识别、主成分分析结果也是完全一致的.     

现代农业装备发展水平综合评价——基于BP神经网络

为综合评价现代农业装备发展水平,分别选取了9项一级、20项二级评价指标,运用BP神经网络法建立了各指标权重系数计算模型,得到了现代农业装备发展水平综合评价体系。作为评价体系的应用,基于新疆兵团2005-2012年度统计数据,评价了新疆兵团的现代农业装备发展水平,评价结果符合实际情况,表明本文指标设置恰当,指标权重计算模型正确,能够为现代农业装备的发展提供理论支撑。     

基于BP神经网络的水资源利用效率评价方法研究

近年来,我国水资源利用效率有一定提升,但是相比发达国家仍有很大提升空间。文章借助前人建立的水资源效率评价指标体系,结合BP神经网络学习和存储信息、总结规律并识别事物和智能运算的能力,提出一种基于BP神经网络的水资源利用效率评价方法。应用该方法对锦州、营口、阜新、辽阳四市评价打分,结果表明,该方法拟合效果很好,平均相对误差为1.13%,与专家评分结果相拟合,R2可达0.9963。该方法能够模拟专家的评分偏好及特点,统一标准客观地对水资源利用效率进行综合评价,将主客观结合起来,提高评价结论的可靠性,为区域水资源利用效率评价提供一种新的途径。     

廊坊市地表水水质综合评价

廊坊市是目前河北省唯一一个没有地上调蓄水库的设区市,地表水是全市重要的供水来源,但是受上游城市及本地工农业及生活污水的影响,当地地表水的水质污染状况较为严重,可利用程度极低。因此,项目小组以廊坊市13个断面的地表水水质为研究对象,运用主成分分析法对评价因子进行筛选,并用模糊综合评价法进行评价。结果表明:廊坊市13个地表水监测断面中,Ⅰ类水质占比30.77 %,Ⅲ类水占到46.15 %,Ⅳ类、Ⅴ类水分别占15.39%和7.69%,无Ⅱ类水质。从空间分布来看,廊坊市的北三县(大厂、香河、三河)和台头地区断面相较于廊坊市其他地区的地表水污染更为严重。     

基于物元可拓法的湿地水环境质量评价

将能够解决水环境中各项评价指标的不相容性、具有较高分辨率的物元可拓法引入到湿地水环境评价中,并基于盘锦双台河口湿地的生态环境和功能,以野外大尺度调查为研究基础,将湿地划分为核心区、缓冲区和实验区。2010年汛期、非汛期、冰封期各区水质综合评价的结果表明,核心区的水质属于Ⅲ级或Ⅳ级,好于缓冲区（Ⅳ级）和实验区（Ⅴ级）。综...     

灌溉水质综合评价的熵权可拓模型

针对现有单项灌溉水质评价方法评价指标界限刚性量化的缺点,提出了基于熵权的物元可拓综合评价模型,将熵权系数法和物元可拓方法有机结合,不仅解决了灌溉水质单项指标评价结果的不确定性和不相容性问题,而且在确定指标权重时,引入熵权系数概念,克服了传统可拓评价方法在确定评价指标权重时的主观因素的影响。结果表明,该模型的评价结果与属性综合评价法及人工神经网络评价法的评价结果完全一致。从而验证了该模型的合理、简便和实用。     

基于BP神经网络的三峡库区小流域水质评价

在阐述BP人工神经网络原理的基础上,运用我国地表水环境质量标准(GB3838-2002)作为训练样本,建立了一个多因子水质综合评价的3层BP网络模型,以溶解氧、氨态氮、总磷、砷、汞和铬为评价因子,对三峡库区小流域一嘉陵江的次级支流流域进行了水质综合评价.结果表明:该河中上游水质状况良好,而下游水质状况较差,汇入嘉陵江、长江后将时三峡水库的水质造成不良影响.为了保证三峡水库的水质安全,建议加强库区小流域的地表水环境管理.     

基于主成分分析法对乌鲁木齐河水质的综合评价

以乌鲁木齐河具有代表性的4个监测断面为例,选取2006年7个指标监测数据（pH值、溶解氧、高锰酸钾指数、五日生化需氧量、氨氮、石油类、挥发酚）。运用主成分分析方法、结合统计软件MATLAB7.0进行分析计算、以乌鲁木齐2006水质监测数据综合评价乌鲁木齐河,结果表明,基于各断面主成分得分排序,高家户桥得分最高是污染最严重的断面,且高锰酸钾指数、五日生化需氧量、石油类是主要污染指标。综合评价可以精确乌鲁木齐河污染指标,划分严重污染区域,为治理乌鲁木齐水环境提供理论依据。     

基于高光谱定量反演模型的污水综合水质评价

为改善高光谱遥感对污水水质信息状况定量反演模型的预测评价效果,以陕西某污水处理厂采集的污水样品为研究对象,采用主成分分析法（Principal component analysis,PCA）对污水水质进行综合评价,获取水质评价的综合评价因子,同时利用ASD FieldSpec 3型高光谱仪获取污水的原始光谱,经过数据预处理和不同数学变换后,共获取了4种光谱指标：平滑后光谱反射率（SG）、倒数之对数（LR）、标准正态化（SNV）和去包络线（CR）。分别采用偏最小二乘回归法（Partial least squares regression,PLSR）、逐步回归法(Stepwise regression,SR)、极限学习机法（Extreme learning machine,ELM）构建了基于水质综合评价因子的高光谱水质反演模型,并对反演结果进行精度验证与比较。结果表明,本组水样的平滑后光谱数据和经过标准正态化变换的光谱数据建模具有较好的建模效果,其建模的预测RPD均在2.5以上;在3种模型中,PLSR模型和ELM模型均具备很好的建模预测效果;逐步回归法的建模效果较PLSR模型和ELM模型有所下降,但是其SG-SR、SNV-SR模型的R2c均在0.8以上、R2p均在0.85以上,RPD均在3.0以上,证明其仍拥有很好的反演预测效果,且进行了特征波段的优选,实现了对模型的优化;SNV-SR-ELM（R2c=0.956,R2p=0.954,RMSE=0.500,RPD=4.651）为最佳模型,SNV-SR-ELM模型的建立为高光谱反演水质模型的优化、污水水质的快速监测和综合评价提供了途径。     

BP网络、Hopfield网络在水质评价应用中的比较研究

针对BP网络、Hopfield网络在水质评价的应用问题,建立BP网络、Hopfield网络水质评价模型,对BP网络、Hopfield网络从结构、输入输出、稳定性、评价结果等方面进一步地分析比较。然后以东辽河为例,运用BP网络、Hopfield网络、模糊评价法、内梅罗指数法4种水质评价方法进行水质评价,通过比较评价结果进行深入研究。结果表明,Hopfield神经网络更适用于水质评价。对神经网络方法水质评价问题进行探讨,试图找出BP网络、Hopfield网络方法在水质综合评价中的优缺点,具有非常现实的意义。     

基于AHP-熵权法的地下水水质模糊综合评价——以白城市为例

传统的模糊综合评价法采用超标加权法来确定其权重并用最大隶属度原则来确定水质级别,没有考虑数据的地域特点和最大隶属度原则的条件性,评价结果不理想。针对这些问题,采用AHP-熵权法以及引入级别特征值的概念,对地下水水质进行模糊综合评价。以2013年白城市20个地下水水质数据为依据,选取氟化物、总铁、亚硝酸盐氮、锰、总硬度、氯化物、硫酸盐、硝酸盐氮、氨氮共9个指标作为评价指标,进行地下水水质评价。并将其评价结果与内梅罗综合指数法进行对比,结果表明,两种方法计算的结果一致性高达75%。通过AHP法(层次分析法)与熵权法相结合确定的权重,以及引入级别特征值概念确定水质级别,使评价结果更加准确、合理。     

改进型灰色关联分析法在湿地水质评价中的应用——以四湖流域为例

灰关联分析法是水质评价系统中的重要评价方法。针对传统灰关联分析法存在静态分辨系数均质化,关联度比较差异性低,因子权重评价影响程度低等缺点,提出了引入动态分辨系数和综合评价指标的改进型灰色关联分析法,并应用于四湖流域湿地环境监测系统MIS软件部分,与传统灰关联分析法和聚类因子分析指标及结果进行了对比,结果表明,改进型灰关联分析法有效地提高了评价结果的可靠性和准确性。