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生物净化水质技术在大浪淀水库中的应用 总被引:1,自引:1,他引:0
针对大浪淀水库水质恶化现状,分析了地表饮用水水源地产生富营养化的原因及危害,阐述了生物净化水质的机理,确立了利用生物技术净化水库水质的生物链,将生物净化水质技术应用到大浪淀水库中,以期为利用生物净化水质技术改善水体环境和促进水生生态系统的良性循环、保护供水水源地水质提供参考。 相似文献
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应用改进的灰色关联分析法对2001~2007年六安市淠河水质进行全面评价与分析,不仅采用"中心化"方法进行数列的无量纲化处理,还运用点到区间距离法计算关联系数,克服了传统灰色关联分析法的不足,使评价结果更为合理和可行。结果表明,2001年水质级别为Ⅲ类,轻度污染;2002年和2004年的水质较清洁,水质级别为Ⅱ类,其中2002年比2004年的水质好;2003年、2005年和2006年的水质清洁,水质级别均为Ⅰ类,其中2003年比2005年、2006年的水质好;2007年水质级别为Ⅲ类,轻度污染。2001~2007年水质均能达规划目标,2001~2006年水质逐渐变好,但2007年水质有反弹趋势。2007年度,窑岗嘴大桥和大店岗断面的水质均为Ⅰ类,光华厂渡口和新安渡口断面的水质级别均为Ⅱ类,各断面水质较清洁。同时在2007年度,枯水期、丰水期、平水期淠河水质依次属于Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ级,总体水质较清洁,但平水期水质受轻度污染。 相似文献
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水质监测与采样一体化无人船设计与试验 总被引:2,自引:2,他引:0
良好的水体水质是池塘健康养殖的基础,为了实现监测和采样的自动化,设计了一体化无人水质监测船并进行了性能试验。兼顾水质监测与采样需求,对船体结构进行设计,考虑承重和稳性对船舱传感器与采样、电源与控制盒、水样采集瓶功能区进行布局设计,基于双螺旋桨差速驱动模型融合GPS和姿态传感器开发了自主巡航控制系统,应用物联网技术集成水质采样控制系统和水质监测数据平台。综合试验结果表明:无人船行驶轨迹准确,监测点位最大偏差量为1.49m,最小偏差量为0.39m,平均偏差量为1.003m;监测及采样功能稳定,可实时回传水体的pH值、温度和溶氧数据,6只500mL水样采集瓶能够实现符合国家标准的水下50cm精准取样。研究结果为水产养殖全水面水质监控提供了一种低成本高可靠的实施方案。 相似文献
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SHE Qiu-sheng TIAN Xun WANG Guo-zhen JI Xiao-cun LI Jiu-xuan ZHAO Zhen 《农业科学与技术》2011,(4):581-583,591
[Objective] The aim was to explore the relationship between water body Chlorophyll-a and water quality factors of wetlands Baiguishan reservoir.[Method] Chlorophyll-a and water quality factors of water quality of Wetlands BaiGuishan Reservoir was studied,the analysis of the relationship on water quality of Wetlands Baiguishan Reservoir was made by use of trophic status indices and SPSS17.0 statistical analysis.[Result] Total phosphorus was an important factor of influence Chlorophyll-a in reservoir,water body had slight eutrophication phenomenon in reservoir of July to October in 2010.[Conclusion] Comprehensive management should be strengthened so as to improve the water quality of Baiguishan wetland. 相似文献
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以渭河宝鸡段及主要支流丰水期水体为例,选取12断面为监测点对其水质指标氨氮和总磷进行监测分析,并采用综合水质标识指数法对各断面水质进行了评价。结果表明:渭河水质在丰水期也不容乐观,特别是渭河主河道水体和金陵河水体,最差水质达到劣Ⅴ类水,大部分监测断面水质超过了水功能区要求。最后给出相应分析并提出了几点解决方案。 相似文献
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目的 水污染监测是流域水污染防治工作的前提。为实现高精度的地表水水质监测及水体等级评定,本研究设计基于IGWOPSO-SVM(Improved grey wolf optimizer particle swarm optimization-support vector machine)模型的水质监测及等级评定系统。方法 选用传感器组、STM32F103单片机、ESP8266WIFI无线通信模块搭建水质监测系统数据处理模块,利用WIFI无线通信将数据处理模块采集到的水质数据传输至服务器,设计水质监测系统服务器交互端,同时开发水质监测小程序对水质等级进行实时监测。基于改进粒子群算法(Improved particle swarm optimization,IPSO)及灰狼算法(Grey wolf optimizer,GWO)提出了IGWOPSO算法,对SVM进行优化,据此提出了IGWOPSO-SVM水质等级评定算法。基于南京市玄武湖、金川河、江浦水源地135组水质数据对本系统水质等级评定效果进行试验验证。结果 相比于SVM,IGWOPSO-SVM水质等级评定算法的总样本分类准确率由86.67%上升至100.00%,上升了13.33个百分点;相比于粒子群算法(Particle swarm optimization,PSO),IGWOPSO算法的最佳适应度由86.80上升至99.20,提高了14.29%。结论 本研究解决了传统水体等级评定方法效率低、准确率低的问题,为地表水水质的精确监测提供了方法借鉴。 相似文献