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。     

基于相关系数定权的集对分析法在湖泊富营养化评价中的应用

为有效处理浮游植物型湖泊富营养化评价中各评价指标、评价级别以及各级别对应的水质标准浓度的不确定性,将集对分析理论运用于湖泊富营养化的水质评价中。在确定各指标权重时,将统计学中的相关关系理论引入该模型,通过计算各评价指标与叶绿素的相关关系来计算各水质评价指标在富营养化评价中所占权重,建立了基于相关系数定权的集对分析模型。最后通过国内5个湖泊的水质实测数据,将该模型与模糊评价方法,灰色评价方法进行比较验证,说明该模型简单实用、评价结果合理。     

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。     

湖泊富营养化状态的模糊模式识别研究

文章将模糊识别理论中的模糊模式识别交叉迭代模型应用于对湖泊富营养化状态的识别研究中。对分布于乌梁素海各水功能区的21个水质监测点2009年5月~10月的富营养化等级进行了模糊模式识别。利用Arcview绘制富营养化等级识别结果的空间分布月变化Grid图,分析富营养化变化趋势。     

宝鸡市金渭湖富营养化评价及治理措施

为了评价金渭湖的富营养化状态,并探讨影响该湖泊富营养化的原因,本文以叶绿素a(Chla)、TP、TN、CODMn和透明度(SD)等表征富营养化的指标作为评价因子,综合评价分析了水体富营养化情况及其成因。监测结果表明:金渭湖水质存在透明度低、营养盐含量高、有机污染相对较小的特征。TLI(∑)的范围为五月份32～47,11月份45～57,除五月份金陵河入口为轻度富营养状态,其余均为中营养状态。在监测研究的基础上,提出了金渭湖水体富营养化的防治措施。     

基于MATLAB的神经网络在湖泊富营养化评价中的应用

以MATLAB为工具,建立评价湖泊水体富营养化状态的BP神经网络模型,应用此模型对我国9个湖泊富营养化程度进行评价。将此评价结果与用分级评分法、模糊数学法、Fuzzy Grey决策法的评价结果进行比较分析,得出较一致的结论。同时表明用MATLAB构建神经网络简洁、高效,具有更好的通用性和实用性。     

5种综合方法在湖泊富营养化评价中的对比研究

根据我国湖泊分布及重要程度，选取24个湖泊，利用加权优序法、模糊综合评价法、灰色关联分析法、主成分分析法和集对分析法5种综合方法进行富营养化评价和对比分析。结果表明，24个湖泊都有不同程度的富营养化，其中富营养化和超富营养化的湖泊超过50%;不同评价方法结果不完全一致。主成分分析法得到的结果最优，其不仅能对湖泊富营养化状态做出判断，还能进行同一富营养化状态下富营养化程度判断。与综合评分指数法对比，主成分分析法、加权优序法、集对分析法、灰色关联分析法、模糊综合评价法评价结果相同的占比为87.5%、83.3%、83.3%、75%、70.8%。主成分法较适于我国湖泊富营养化评价。     

一种改进的集对分析法在湖泊富营养化评价中的应用

将构建的湖泊富营养化评价标准集合和"比较标准"集合组成一个集对,并针对集对分析中联系数表达式的差异度系数i取值的不确定性,采用遗传算法对i的取值进行优化。将优化后的集对分析联系数表达式用于我国若干湖泊富营养化评价,其评价结果与用其他多种方法的评价结果基本一致,亦与湖泊富营养化实况相符合,为i值的确定和湖泊富营养化评价提供了一种可行的方法。     

物元模型在湖泊水体富营养化评价中的应用

将湖泊的营养级别、评价指标及其特征值作为物元,对评价标准及实测数据进行归一化后,得到模型的经典域、节域、权系数及关联度,进而建立了湖泊水体富营养化评价模型,并将该模型应用到邛海富营养化综合评价中,为防治湖泊富营养化的进程提供了科学依据。     

镬底潭富营养化数学模拟的探讨

镬底潭是一个中小型湖泊,处于富营养化状态。作者通过对该湖自然状况的分析,根据质量守恒定律,建立了包括总磷、总氮、叶绿素a、浮游动物生物量、BOD_5和溶解氧在内的富营养化动态模型,并应用该模型模拟了镬底潭富营养化的发生发展过程,结果较理想。这对于合理开发利用该湖具有一定的指导作用。     

桃山水库基于熵权的属性识别模型研究

本研究是将熵值法与属性识别模型相结合,建立了桃山水库基于熵权的属性识别模型,应用模型对桃山水库的富营养化进行评价;并对模型评价结果进行验证,模型预测精度良好。     

东湖富营养化的模糊评价研究

采用模糊评价模型对湖北省武汉市东湖10个湖区的富营养化水平进行评价,评价对象与标准对象的相似程度采取海明距离进行处理。计算可知,东湖占42.6%面积的区域属中等营养水平,5.8%面积的区域为富营养化水平。评价结果表明,东湖10个湖区中有2个湖区是富营养化水平,4个是中等营养化水平。     

基于复合云模型的太湖流域水环境质量风险评价

针对太湖流域水环境质量风险评价问题,提出了评价指标体系。根据2011—2015年7个断面的实测数据对现有指标进行筛选,计算各指标的属性重要度,并选取较为重要的4个水质指标和富营养化指数;对实测水质数据和地表水环境质量标准等级,采用Shannon熵和云模型相结合的方法,利用最大隶属度原则得到太湖流域各年水环境质量风险评价的结果。结果表明该流域水环境质量处于中等风险水平,需要采取相应措施降低发生水污染事件的风险。评价结果可以为太湖流域的水质改善提供一定的科学依据。     

基于压力-状态-响应模型的黄柏河生态系统健康评价

为定量评估黄柏河生态系统健康状态,以压力-状态-响应概念模型为基础,构建黄柏河生态系统健康评价指标体系,采用层次分析法确定指标权重,运用集对分析和属性识别理论对黄柏河生态健康现状进行综合评价。结果表明:黄柏河生态系统综合健康状况处于中等水平,其中压力子系统、状态子系统和响应子系统的健康等级分别是良、中等和良,水体富营养化指数、农药施用强度、水土流失率等是影响黄柏河生态健康状况的主要因素。     

综合水质标识指数法在公园湖泊水质评价中的应用

2011年8月对上海市12个公园中的13个湖泊水体进行了调查。对综合水质指数中各单因子水质标识指数的权重进行了改进与选择,根据调查资料,采用综合水质标识指数法对被调查水体的水质状况及营养状态进行了评价,用评分法和综合营养状态指数法验证了综合水质标识指数法应用于湖泊富营养化评价中的合理性。结果表明:所调查的湖泊中,仅有15.4%的公园湖泊综合水质达到水环境功能区要求,处于富营养化状态的公园湖泊占53.8%,湖泊中TN和CODCr污染最严重,综合水质标识指数法简便易用,能全面反映水质状况,评价结果科学合理,适合在公园湖泊富营养化评价中推广使用。     

白洋淀水环境质量评价

由于流域人类活动和气候干旱化的影响,白洋淀水体污染与富营养化日趋严重。通过对白洋淀湖水化学成分的分析,并运用与湖泊富营养化关系最为密切的Chla、TN、TP、CODMn和SD作为评价参数,采用综合营养指数法确定湖水营养类型。湖水水质监测数据分析表明,白洋淀为重碳酸类钠组Ⅱ型水的偏碱性湖泊,综合营养指数法确定湖水为中-富营养级湖泊水体。主成分分析法结果显示,湖泊污染的主要因子是TP。借助硅藻及其组合分析了湖泊富营养化状况,发现白洋淀硅藻属种以耐营养种梅尼小环藻Cyclotellameneghiniana(20.43%)和Cyclostephanos tholiformis(25.40%)为组合特征,表明湖泊水体已处于富营养化状态,水环境状况堪忧。     

属性识别理论模型在黑龙洞泉域地下水质评价中的应用

该文介绍了属性识别理论的基本原理。以黑龙洞泉域为例,研究了属性识别理论在地下水质评价中的应用。结果与加权优序法一致,较符合实际情况。表明该方法在水质评价应用中具有可行性和合理性,同时该方法简单、易懂,更适合于有标准的系统质量评价问题。     

长湖水质演变特征及水环境现状评价

利用湖北省长湖2001-2011年的水质监测资料,分析了长湖年际及月际的水质演变规律。结果表明,2005年长湖水质达到最差,然后呈逐渐好转趋势,至2011年,长湖水质已有明显改善。在1个水文年内,长湖的水质优劣顺序依次是：丰水期,平水期,枯水期。利用模糊综合评价方法对2011年长湖水质状况进行评价,结果表明,该年3个水期长湖水质状况的最大隶属等级为Ⅰ类,水质较好。利用卡尔森指数法对长湖2011年丰水期进行富营养化评价,结果表明,除习家口水域外,全湖水体基本上处于中度富营养化水平。对长湖水环境压力进行分析,结果表明,长湖的生态系统正面临衰退困境,而主要污染物的年入湖量已大大超出长湖的纳污能力。     

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。