BP神经网络在河流叶绿素a浓度预测中的应用

采用BP神经网络改进算法,通过对津河、卫津河叶绿素a和其他10种水质因子的分析,建立了叶绿素a预测模型,并找出了对叶绿素a浓度变化影响较大的因子.结果表明,BP神经网络在河流系统叶绿素a含量的预测中,具有很好的泛化、推广能力,预测值与实测值的相关系数达到了0.8376;预测过程中,增加训练样本量或增加输入变量都可以提高预测效果;pH、溶解氧、叶绿素a本底浓度和温度是叶绿素a预测模型的主要参数,四者的相时重要性指数之和达45.7%,时网络输出的准确度有较大影响.     

再生水作为景观环境用水的安全评价指标探讨

景观环境用水是再生水回用的重要途径之一,对其安全性做出合理评价是再生水回用的关键.根据我国再生水中所含主要污染物及其可能的暴露途径,结合国内外相关水质标准,探讨了再生水回用于景观环境水体的安全评价指标.分析了人体健康安全指标(包括有毒有害化学物质指标和微生物学指标)和生态安全指标(包括综合毒性指标和富营养化指标)的意义和适用性,建议研究科学的指标体系和定量化评价方法.