黄旗海富营养化及其动态变化特征研究

运用均匀随机数和富营养化等级评价标准产生建模样本和验证样本,利用实码加速遗传算法(RAGA)优化Sheperd水质评价模型中的参数,建立了Sheperd-RAGA富营养化等级评价模型。据此计算了黄旗海1996~2003年夏初、仲夏、秋末3个时段的富营养化等级,在此基础上分析了黄旗海富营养化等级的年季动态变化特征以及与富营养化主控因子之间的影响关系。     

基于投影寻踪的湖泊富营养化程度评价模型

针对湖泊富营养化评价指标的不相容性以及现有方法对等级的分辨率较粗略等问题,基于我国湖泊富营养化评价标准构建了投影指标函数,引入粒子群算法优化投影指标函数寻求最佳投影方向,应用最佳投影方向计算投影值,从而建立了评价湖泊富营养化等级的投影寻踪模型。同时引入混沌变量解决了采用随机生成样本系列的方法确定分段函数端点值存在的困难。实例应用结果表明,基于混沌映射的投影寻踪评价模型以投影值为单指标,采用分段函数的模型形式解决了湖泊富营养化的多指标综合评价问题,且该模型对湖泊富营养化等级的分辨率较高。     

几种神经网络模型在湖库富营养化程度评价中的应用

基于我国湖库富营养化评价标准和RBF、GRNN、BP、Elman神经网络算法原理,分别构建RBF等4种神经网络湖库富营养化等级评价模型,采用内插法构造网络训练样本,把我国湖库富营养化评价等级临界值作为评价样本进行“预测”,将“预测”结果作为湖库富营养化程度评价等级的划分依据,对全国24个主要湖库富营养化程度进行评价。结果表明：RBF、GRNN、BP、Elman神经网络模型对全国24个主要湖库富营养化程度评价结果基本相同,表明研究建立的RBF等4种神经网络湖库富营养化程度评价模型和评价方法均是合理可行的,其评价精度高,可为湖库富营养化程度评价提供新的途径和方法。同BP和Elman网络算法相比,RBF与GRNN神经网络模型不仅对湖库富营养化程度评价结果完全相同,且模型具有收敛速度快、预测精度高、调整参数少(只有SPREAD参数),不易陷入局部极小值等优点,可以更快地预测评价网络,具有较大的计算优势。     

水体富营养化评价的熵-云耦合模型

引入熵和云模型理论,针对水体富营养化评价问题,提出了一种熵-云耦合评价模型。根据既定指标体系,确定相应于各富营养化等级的云模型参数;基于Shannon熵和层次分析法计算各指标的混合熵权,构建指标体系下的熵-云模型。代入水质资料,计算实测水体隶属于各富营养化等级的确定度,并引入确定度向量模糊熵作为第二维评价参量,用以表征水体富营养化的复杂度。运用熵-云模型对我国12个代表性湖库的富营养化程度进行了评价,评价结果与模糊可变集、神经网络、正态云模型等方法进行对比。与以往方法不同,熵-云耦合模型从等级和复杂度两个维向揭示了水体的富营养化程度,评价结果直观有效,可为水体富营养化评价工作提供新思路。     

集对多粒度水体富营养化评价模型构建与验证

为了满足用户进行水体富营养化评价时的不同需求,针对水体富营养化评价中各评价指标的多样性和不确定性,综合考虑指标的多粒度特性,运用集对信息粒计算方法构建多粒度水体富营养化评价模型。首先,分级别建立样本各个指标的集对关联度,根据正同度最大和负反度最小的等级,计算评价确定度;其次,计算各个指标的信息熵,根据熵的大小确定评价指标的重要度,分析不同指标子集下不同粒度的评价确定度,构建多粒度的水体富营养化评价模型;最后,以我国12个代表性湖库为实例对模型进行了验证,并与Gamma-云方法、改进粗-云方法、模糊可变集法、单一指标法、神经网络法以及投影寻踪法的评价结果进行了对比,结果表明该模型可以客观反映水体的实际状况,适用性更强。     

离散Hopfield神经网络在湖库营养状态评价中的应用——以全国24个湖库富营养化等级评价为例

基于离散Hopfield神经网络联想记忆特性,建立了湖库富营养化等级综合评价模型,对全国24个湖库进行富营养化等级综合评价,并与文献投影寻踪法、评分指标法和LM-BP网络法的评价结果进行比较。结果表明:①离散Hopfield神经网络运用于湖库营养化等级评价具有简单、直观,容易实现等优点,其评价结果令人满意;②一般离散Hopfield神经网络并非适用于任何富营养化等级评价,当评价对象单项指标(因子)间存在较大差异时,对象将得不到正确的评价。     

湖泊富营养化综合评价的五元联系数法

针对湖泊富营养化的评价问题,从集对分析理论出发,建立了湖泊富营养化评价的五元联系数模型,利用置信度准则来确定富营养状态等级,避免了不确定系数取值的难题。利用五元联系数法对2005年8月至2006年7月洪湖不同区域的富营养化状态进行了评价。结果表明入湖区、养殖区、开阔区、保护区及全湖的富营养化状态依次为轻富营养、轻富营养、中营养、中营养和中营养,与模糊数学评价法的评价结果一致,与可拓学方法的评价结果一致或仅差一级。评价结果说明五元联系数模型用于湖泊富营养化评价是可行的,评价结果是可信的。     

可变模糊评价法及在水资源承载能力评价中的应用

本文在笔者建立的可变模糊集理论基础上，提出可变模糊评价模型与方法，该方法能够科学、合理地确定样本指标对各级指标标准区间的相对隶属度、相对隶属函数，并且能够通过变化模型及其参数，合理地确定出样本的评价等级，提高对样本等级评价的可信度。最后将该方法应用于淮河流域水资源承载能力的综合评价。应用实例表明，该模型计算简便，评价结果可信度高。     

基于模糊识别的水体富营养化综合评价

建立了基于模糊识别的水体富营养化综合评价模型,通过模糊识别迭代模型得到样本的级别特征值,依据级别特征值的排序实现对待评价区域的识别、归类,同时也可得到各相关因子在评价过程中的贡献率.应用该模型时近海13个测点的富营养化程度进行了综合评价,结果表明该方法具有实用性和客观性.     

洞庭湖富营养化支持向量机评价模型研究

基于支持向量机模型良好的推广和泛化能力,构建了洞庭湖水体富营养化支持向量机评价模型。针对评价标准,采用均匀分布随机函数形成50个样本训练集用于支持向量机的训练,并分别选取东洞庭湖、南洞庭湖、西洞庭湖3个典型代表断面,实现了对洞庭湖水体富营养化程度的综合评价。结果表明,近10 a来洞庭湖水质整体处于中富营养化,呈西洞庭湖富营养化程度最高、南洞庭湖其次、东洞庭湖最轻的格局。     

基于ArcGIS的乌梁素海水质及富营养化评价

采用2009年乌梁素海观测数据,运用泛克里格插值法,分析了乌梁素海水质参数时空分布特征及叶绿素a与氮、磷浓度间的相关关系,在此基础上,利用ArcGIS软件的空间分析模块定量分析了乌梁素海水质现状和富营养化程度。结果表明:氮、磷营养盐具有明显的时空变异性,叶绿素a在空间上与氮、磷营养盐具有相似的分布特征,整体呈北高南低、西高东低、入口高出口低的趋势;叶绿素a与总氮、总磷存在显著相关关系;高中营养和富营养型水域面积为232km2,占湖泊总面积的82%;没有贫营养型水域,大部分水域处于富营养化状态,程度由北向南递减,入口附近富营养化程度最高。     

内蒙古乌梁素海N、P的变化趋势研究

为研究乌梁素海芦苇对水体营养盐的净化作用,采集湖区南部湖水、底泥和芦苇样本,分析了其总氮、总磷的浓度、氮磷比变化趋势。结果表明:湖水由湖心向岸边流动过程中,总氮呈现先增大再减小的变化规律,湖水和芦苇中总磷含量相对平稳,底泥总磷持续增大;总氮浓度的变化范围是1.44~19.31 mg/L,总磷浓度变化范围0.024~0.057 mg/L,氮磷比远远大于16,乌梁素海处于氮过剩的富营养化状态;芦苇等挺水植物的生物量随着营养盐含量的升高而增加,对营养盐具有一定的吸收作用,通过合理的收割芦苇,可以促进乌梁素海氮磷的去除及当地经济的发展。     

基于属性识别模型的湖泊富营养化评价

为合理地确定湖泊的富营养化状态,从属性识别理论出发,建立了湖泊富营养化评价的属性识别模型,并结合熵权法确定的权重系数对东昌湖的富营养化状态进行评价。评价结果为各湖区全年均属于富营养化级别,并且7月份的富营养化程度最高,12月份次之,4月份最低,这与集对分析法和模糊识别方法评价的结果一致。表明该模型的评价结果是合理的;同时该模型简便、易懂,可作为湖泊富营养化评价的一种可行方法。     

气候变化背景下乌梁素海流域水循环系统的演变特征

为了研究气候变化背景下乌梁素海流域水循环系统的演变特征,利用乌梁素海流域内及其周边13个气象站点的气象资料,从1961-2011年51年数据分析其气温、降水、蒸发的变化趋势,发现气温呈现显著上升,降水量和蒸发量年际波动较大,未显示出明显的变化趋势;同时分析了湖泊进出水量、水位变化和土地利用情况,尤其在近10年来,耕地迅速增加,草地林地减少,湖泊水位降低和面积减少,水资源矛盾加剧。气候变化和人类活动对乌梁素海流域水循环系统演变有着重大影响。     

基于分形理论的水体富营养状况评价及其验证

在简要介绍分形维数算法的基础上,以乌梁素海2006年5月实测资料为例,初步分析分形理论在水体营养状况评价中的适用性;将基于分形理论的评价结果与国家环境保护部推荐使用的综合营养状态指数法评价结果进行比较分析。结果表明:在对22个采样点的评价中,二者评价的一致性达到91%。两种方法的评价结果仅有两个采样点不同。从全湖的评价结果看,乌梁素海已经达到富营养重富营养水平,与已有的研究成果相一致。评价结果充分说明分形维数法可以应用于乌梁素海的富营养化评价研究,但其在其他水体的普适性尚待进一步验证。另外,分析了分形理论在水体营养状况评价研究中存在的问题和不足,并对未来的发展趋势进行展望。     

干旱半干旱地区湖泊二维水动力学模型

为研究干旱半干旱地区湖泊水动力学的特殊性,本文以位于我国北方河套灌区中的草型浅水湖泊乌梁素海为研究对象,将实测的湖泊流量、流速、水深监测数据与空间数据结合,以湖泊水平面二维水动力学模型为基础,考虑旱区特殊的水文气象因素,主要包括蒸发与风速,建立适合旱区湖泊水动力学的模型。模型求解采用有限差分法中的交错格点显式差分法,利用人为控制入口、出口边界,并在模型的参数选择上采用实测的气象资料进行逐日输入,从而提高了模型结果的精确度。经实测资料验证表明,所建模型对于干旱半干旱地区将蒸发、风力因素考虑进模型中是合理的,能够更准确地描述该地区中湖泊的水动力过程,可应用于对湖泊污染过程水质变化的定量研究。     

Application of artificial neural networks for classifying lake eutrophication status

Several artificial neural network architectures were ‘trained’ on data from the Eastern Lake Survey – Phase I of the Environmental Protection Agency's National Surface Water Survey in order to investigate which physical–chemical parameters are possibly of greatest importance in determining the eutrophication status of lakes. From the 110 available lake parameters in the Survey, 60 were chosen as input to the neural networks. The traditional eutrophication classification scheme of Vollenweider was used for comparative purposes. The various artificial neural network simulations showed that, in addition to total phosphorus and inorganic nitrogen, turbidity, specific conductance, lake elevation and hydrogen ion concentration were identified as the most significant parameters affecting the classification of lakes in regard to their eutrophication status. These results suggest a conceivable association between these parameters and lake eutrophication, thereby indicating a need for further study on these relationships. A model simulation utilizing an unsupervised neural network did not provide much insight into the lake eutrophication status, but did show that the available physical–chemical lake data could be categorized according to physical region, thereby providing an indication that the lake data used in this study were region‐dependent.     

近30年内蒙古入湖流域干旱特征时空变化分析

黄河中上游地区入湖流域干旱特征时空变化对下游淡水湖泊水量调控及生态环境改善具有重要作用。基于乌梁素海东部流域23个水文气象站1986-2015年的逐日降水资料,经预白化处理后,选取基于标准化降水指数(SPI)的干旱历时和干旱严重度作为评价指标,应用Mann-Kendall法分析30 a来乌梁素海东部流域的干旱特征及变化趋势。研究结果表明:乌梁素海东部流域山区降水量多于平原地区降水量;干旱历时及干旱严重度随时间变化均不显著,流域北部和东南部地区干旱呈持续发展趋势;短时间尺度气象干旱集中发生在流域中部及东南部,中长时间尺度的农业和水文干旱共同发生在流域北部。在乌梁素海降水量微幅减少的趋势下,由于东部流域受水利工程建设等人类活动的影响,流域径流补给量呈明显降低趋势,而为改善湖泊水质、抑制黄藻,必然需相应增加凌汛期及灌溉间隙期引黄水量,二者关系的有效平衡及合理调控,可为区域从量质综合角度改善湖泊环境提供新思路。     

阳宗海叶绿素a、磷、氮动态特征及富营养化趋势

分析2002-2012年阳宗海TN、TP、Chl-a、氮磷比的动态变化特征及相互关系,并用综合营养状态指数法评价阳宗海的富营养化状态。结果表明：阳宗海富营养化呈上升趋势,2007年从之前的贫营养级上升为中营养级;Chl-a、TN、TP浓度在2007年后均呈快速上升趋势。 Chl-a浓度与TN、TP浓度呈正相关,且氮磷比越接近阈值16∶1,Chl-a浓度上升就越快。指出若营养盐输入得不到有效控制,预测阳宗海将在2017年前后达到富营养级水平,水质将进一步下降。     

三维水质模型在城市人工湖设计中的应用

基于人工湖设计的灵活性和后期的可调控性,运用三维水质模型,对人工湖设计方案进行水动力和水质富营养化的预测研究,通过定量计算得到最适的人工湖设计方案。以镇江金山人工湖为实例,对湖形设计、水调控措施等设计方案对水质的影响进行计算模拟,在此基础上完善人工湖设计并制定长效管理措施,建议在不易暴发富营养化的时间段先行引长江水以降低初始营养盐浓度,从而控制叶绿素a浓度的增长。