基于层次分析法的大连市地下水环境质量评价

本文基于层次分析法(AHP),建立了大连市地下水环境质量评价模型,并应用其对大连市8个地下水水质监测断面进行评价.评价结果表明,地下水质量与实际情况基本符合.层次分析法引入权重处理评价因子,综合考虑了各个评价因子对水环境质量的贡献,评价结果能全面反映水体污染的综合情况,具有较好的实用性,可以为环境决策提供比较有效的辅助决策信息,对于水环境保护和实现可持续发展具有重要意义.     

不同评价方法在阿克苏市地下水水质评价中的应用分析

以阿克苏市16处地下水监测井的水样数据为基础,采用单因子评价法、F值评分法、灰色关联分析法和模糊综合评价法对地下水水质进行综合评价,分析结果显示,单因子评价法与F值评分法的评价结果比较接近,而灰色关联分析法和模糊综合评价法的评价结果比较接近。不同评价方法中,单因子评价法与模糊综合评价法差异最大,是由于在单因子评价法中是以水质最差的单项指标确定水质类别,因而评价出的水质类别偏劣,而模糊综合评价法因为忽略了少数监测指标中超标的污染因子所产生的影响,且在计算过程中充分考虑了不同水质类别分界线的模糊性和评价因子对水质权重的影响,从而得到了较好的水质类别。F值评分法可以反映出水质整体状况,但在评价结果中更加凸显了超标污染指标的级别,且评价结果不连续。灰色关联分析法能更全面有效的利用水样的监测数据,使评价结果比较符合实际的水质状况。为使评价结果更科学客观地反映出水体的实际情况,应根据实际的监测数据与评价目的合理地选择评价方法。     

水质指数法在原水水质评价中的应

介绍了一种合理且实用的原水综合污染指数评价方法，该方法将原水的27项监测指标分为3类，先分别根据各个项目的监测结果出单项指标，然后按照不同类别计算出分类指数，最后得到综合水质指数WQI。并采用该方法对当地3个中型水库的6个原水采样点最近1年的水质监测数据进行统计分析，对水质状况进行了评价。同时，根据单项指数的结果，找出了对各个监测点的水质影响最大的污染因子。     

地下水质评价方法对比——以偃师市为例

通过简要介绍单因子指数法、F值法、模糊综合评价法和灰色聚类法的基本原理,并以2013年河南省偃师市13个采样点的地下水质实测数据为例,对4种地下水质评价方法进行对比分析。结果显示:单因子指数法评价较为片面,但能确定主要污染物; F值法的缺点是将各个评价因子同等看待,同时也忽略了水质环境的模糊性;模糊综合评价法和灰色聚类法都是通过建立函数的方法反映水质边界的模糊性,但是模糊综合评价法忽略同一个评价因子不同水质类别其权重不同,因此灰色聚类法评价结果较为准确。通过4种方法的对比分析可以较为真实地反映地下水质,为改善地下水质状况提供一定的理论支持。     

基于T-S模糊神经网络模型对西部村镇集雨窖水水质的评价研究

针对西北村镇集雨窖水的水质特点,采用基于T-S模型的模糊神经网络对其进行评价分析。评价分析选用窖水水质指标中的CODMn、NH3-N和DO三个水质指标为输入向量,建立了适用于集雨窖水水质评价的T-S模糊神经网络模型,该模型最大训练误差︱e︱≤0.057 5,具有较强的泛化能力。在实例分析中,得出不同集雨面所收集的集雨窖水水质也不相同;降雨初期集雨窖水水质均为超Ⅴ类,随着时间的增长窖内水质有着明显的改善,但20d内,水质依旧较差且不稳定,需对集雨窖水进行相关处理后才可作为日常生活用水使用。     

基于双权重因子的水质评价模糊综合模型

针对有机污染的特征，采用浓度和毒性作用双权重因子，建立了合理的模糊综合评价模型，避免了以往水质评价中权重因子只考虑浓度赋权法的偏差．实例分析表明．该模型层次清楚．物理意义明确．对水质有机污染评价有较好的适用性。     

水功能区纳污能力和水资源保护研究

结合泗洪县水环境现状,贯彻最严格水资源管理制度,对其水资源保护进行研究。以单因子评价法为基础对县域内河流湖泊进行水质状况分析。根据水资源保护目标,以水功能区为研究单元,通过建立零维及一维水质模型,对2020年泗洪县水功能区纳污能力、污染物入河总量及污染物削减量进行研究计算。结果表明,2020年泗洪县大部分水功能区排污量严重超出纳污能力。根据结果提出了水资源保护措施。通过措施的实施,2020年水功能区水质达标率为87.5%,达到85%的水质目标。     

开封市地表水水质模糊综合评价研

以开封市地表水水质监测资料为依据，选择具有代表性的7种污染物，建立了模糊综合评价数学模型，通过对各污染因子的权重及综合隶属度的分析计算，得出开封市地表水水质评价等级。研究结果证明开封部分地区水质较差,对开封市工农业经济发展具有不同程度的影响。研究成果可作为开封市地表水水质综合治理的依据，也为开封地区工农业排放污水处理及水资源合理开发利用提供了科学依据。     

基于模糊物元模型的地表水水质评价

为解决水质评价中评价指标众多,存在复杂性、模糊性和不确定性等问题,采用基于指标变换值的模糊物元模型对克孜河河流2012年的水质进行评价,并与传统的单因子评价法和灰色关联分析法评价结果进行对比.结果表明:模糊物元评价得出不同时期河流水质级别均为Ⅰ级;基于指标变换值的模糊物元得出的评价结果与灰色关联分析法是一致的,与单因子评价法的评价结果在5月8日的取样值略有不同;基于指标变换值的模糊物元模型应用在该河流水质评价中是合理可行的,且计算简便实用.     

水质模糊评价的探讨

首先建立了利用模糊数学对水环境评价的模型，并在模糊综合评价中就各污染因素对整个水环境污染的作用进行了定量分析，进一步客观的进行评价。在计算权重时充分考虑污染因子在数量和性质方面对权重的作用。在多污染因子影响的水环境评价中，通过对污染因子按其属性及其评价目标进行了集合，这样可更真实地反映各因子之间的关系以及对整个污染的作用。     

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ICS优化RBF的水库水质三维预测方法

针对已有水质预测模型在数据降噪、网络参数初始值设置和优化、精度提高等方面能力的不足,构建了一种优化的水质三维预测模型。利用主成分分析算法筛选出水质关键参数,并基于自适应噪声的完全集合经验模态分解算法结合小波阈值模型对三维水质参数和气象数据降噪处理,使用3维卷积神经网络(Three-dimensional convolutional neural networks, 3-D CNN)提取出特征数据集,自编码器(Autoencoder, AE)获得径向基函数(Radial basis function, RBF)网络参数初始化值,改进布谷鸟搜索算法(Improved cuckoo search, ICS)优化更新网络中超参数动态初始化值。广东省湛江市徐闻县大水桥水库区域22个典型在线监测站点以及6个手持监测点的实测数据对比验证结果表明,浊度和藻密度分别与总氮含量强正相关,叶绿素含量与气温强正相关,所提出的水质预测模型在5个典型精准性评价指标方面优于已有文献方法。研究成果可为管理部门和研究者对水质监测提供参考。     

水产养殖中水质与鱼类行为双向映射模型研究

在水产养殖中,水质参数与鱼类活动之间有着密不可分的相互映射关系。过去的监测更多偏向于单向映射,一般都是通过鱼类的行为表明水质的情况。针对仅仅通过鱼类行为反映水质情况会产生误判和滞后的问题,本文构建一种基于随机森林的鱼类行为与水质情况双向映射模型。双向映射模型不仅可以提供更多的信息从而提高预测的准确性,而且也可以通过相互验证提高模型的可靠性。首先,通过引入可变形卷积模块对YOLO v7进行改进,利用改进模型检测出视频中鱼类的位置再通过前后帧的坐标量化出鱼的游动参数。随后,将采集到的鱼类游动参数及对应的水质参数作为输入,使用随机森林模型进行分类、回归,分别完成鱼类游动参数和水质参数具体数值的预测以及指标异常级别的预测,从而得到双向映射关系。为了表明模型的泛化能力,分别在黎安港和新村港渔场2个数据集下进行实验。实验结果表明：提出的方法可以较好地实现鱼类行为与水质关系的双向映射,其中,分类实验平均准确率可以达到90.947%,回归实验决定系数R2的平均值可以达到0.801。     

河流随机水质预测模型及其应用

在分析河流域污染特点的基础上，建立了一个二维随机水质数学模型，该水质模型把一维水质随机降解模型和二维迁移扩散模型相结合，同时考虑了各水质参数K1，K2，K3和河道横向扩散系数Dy的随机性影响，该模型适用于各种水力复杂条件和排污范围的水体，对于平面二维的任一个计算点，它都能给出该点水质浓度随机变化的概率分布，用该模型对三峡建库后的香溪河库湾水质进行预测，其成果可为三峡库区水环境保护及规划治理提供设计数据。     

基于GIS的甘肃省黄河流域水资源管理信息系统的设计与实现

针对甘肃省黄河流域水资源利用现状,面向水资源可持续管理,利用Geodatabase技术组织水资源相关的空间和属性数据,在ArcGIS Engine平台上进行二次开发,构建了甘肃省黄河流域水资源管理信息系统。该系统充分发挥了地理信息系统所具有的空间数据显示、管理、分析的优势,并以水资源管理部门的日常工作为基础,实现了水资...     

平原河网一维水流计算模型在洪水期和枯水期的应用

平原河网在洪水期注重行洪要求,在枯水期要提供一定的用水功能,不同时期的水流变化具有不同的特点,需要了解水流的变化规律以调控河网水位。河网一维水动力模型作为水流模拟的基础,在洪水期和枯水期的边界条件及过流工程的运行方式差异明显,应该综合加以考虑,在洪水水流模型的基础上,对枯水水流模型进行相应局部调整,以适应边界条件的变化状况。通过建立的河网水动力计算模型,结合不同水文时期河网与概化湖泊的水量交换以及边界条件的变化,对研究区实际发生的洪水和枯水水流进行模拟验证。计算分析表明,模型能够适应不同时期的水动力计算要求,且精度相对较高,为平原河网在急流和缓流不同状态下的稳健交替模拟以及普适性研究提供了基础。     

基于GIS的水资源管理决策系统的设计

应用面向对象技术、数据库、决策支持系统和地理信息系统(GIS)理论和水质模型,在GIS平台提供的强大空间功能基础上集成开发了水资源管理决策系统.针对长江镇江段采用河流数字网络模型、水质模型与GIS的耦合,对时空实时处理提出了解决方法.同时,利用该系统可以对水资源进行监控和管理;对空间特性和属性信息进行查询、分类、汇总、统计分析,可以分析水质变化和未来趋势,实时监控水质情况和污染源,防止污染,并进行辅助决策分析.     

基于G-RepVGG和鱼类运动行为的水质监测方法

水质恶化会直接造成水产养殖产量下降,严重时会导致水产动物大量死亡,给养殖企业造成严重经济损失。因此对水产养殖中水质参数进行实时监测具有重要意义。本文以斑石鲷为研究对象,提出了一种基于鱼类行为的水质监测方法。该方法通过摄像机拍摄到的图像数据就可以非侵入地完成水质参数的实时监测,避免了安装复杂设备、对鱼类行为进行量化等繁琐过程。为了增加推理速度和降低模型参数量,通过将RepVGG block与GhostNet相结合构建了G-RepVGG模型,使该模型更适用于移动设备的部署。提出了计算量较少、推理速度快、更适合水质快速监测的Cheap Ghost操作和计算量大、精确率高、更适合水质的精确监测Expensive Ghoost操作。由于多分支网络适合进行训练但是在推理速度上低于单分支网络,因此通过模型重参数化首先将卷积层以及批归一化（Batch normalization, BN）层合并,随后再将3路卷积合并为1路,大大降低模型参数量、提高了模型推理速度,使模型更加适用于移动设备的推理。结果表明：使用Cheap Ghost操作的G-RepVGG在测试集中准确率达到96.21%,图像处理速度达到442.27f/s,使用Expensive Ghost操作的G-RepVGG模型在测试集中准确率达到97.63%,图像处理速度达到349.42f/s,从而在保证较高精度的前提下依旧具有较高的推理速度,在多个数据集中测试具有较好的鲁棒性。     

基于Google Maps API的远程水质监测系统设计与实现

随着水资源日益缺乏,再生水逐渐成为农业灌溉用水的一个重要水资源,而再生水指标监测是其安全利用的关键环节.为长期持续监测再生水灌溉对地下水与地表水的影响,设计开发了一种基于Google Maps API的远程水质监测系统,该系统利用了Google Maps提供的应用程序开发接口和ASP.NET技术,以B/S模式实现了水质监测点漫游、监测数据实时获取、历史监测数据查询、监测信息管理和维护等功能.     

地下水灌溉水质评价的对数型幂函数指数方法

为了科学合理、简便有效地评价灌溉水质,提出了一个灌溉水质评价的指数公式,并采用粒子群算法优化公式中的参数,得出优化后适用于多指标的灌溉水质评价公式.以新疆阿拉尔垦区、尉犁县和宁夏平罗县的水质资料为例进行验证.结果表明,该公式与综合危害系数法、模糊综合评价、突变理论的评价结果基本一致.新疆阿拉尔垦区和宁夏平罗的地下水适合农业灌溉,而尉犁县平原灌区浅层地下水不宜长期直接灌溉.灌溉水质评价公式具有简单便捷的优点,可以快速地得出灌溉水质评价结果,为灌溉水质评价提供了新的有效途径.