浅议湖库富营养化的评价方法和分级标准

由于人类活动的影响．湖库富营养化现象日益严重。现有的富营养化评价方法和分级标准混乱,不同的评价方法可能得出不同的富营养化结论。因此有必要统一湖库富营养化的评价方法和分级标准,以便加强对湖库的管理．保护水生态环境。     

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。     

富营养化评价中数据分析的研究进展

数据处理方法是富营养化评价的关键因素。简要阐述富营养化的定义,比较详细地评述富营养化评价过程中数据处理方法的研究现状及国内外常用的几种富营养化评价方法。重点介绍几种定量评价水质富营养化的方法：综合指数法、统计分析方法（主成分、聚类和判别分析）,以及遥感技术、多标准评价分析、模型分析等。指出富营养评价技术的发展将为水质管理提供可靠的依据,并对富营养化评价技术的研究做出了展望。     

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。     

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。     

水体富营养化评价方法及其应用

为确保水质安全和合理利用,应对湖库型水源地进行水体富营养化评价。首先阐述了水体富营养化的主成分分析法和模糊综合评价法,并应用上述评价方法对水体富营养化进行评价。分析得出,主成分分析法和模糊综合评价法在水体富营养化评价中效果较为一致,利用本文方法可以对水体富营养化进行评价。上述研究为水体富营养化评价提供理论依据。     

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。     

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...     

基于模糊数学的大伙房水库营养状态评价

分别采用营养状态指数法和模糊综合评价法对2015年大伙房水库进行富营养化评价,对评价结果进行对比分析显示:大伙房水库水体整体处于中营养~轻度富营养型状态,但总氮指标已达到中度富营养化程度,水库上游区域的富营养化程度高于库中心区,在严重的干旱年,容易出现富营养化状态加重和暴发水华的风险。模糊综合评价法既考虑了富营养化级别划分的模糊性,又考虑了不同评价因子对富营养化程度的影响权重,评价结果更加客观合理。     

湖泊富营养化综合评价的距离测度模型

湖泊富营养化评价标准中的分级指标为区间数.区间的下界点值和上界点值差异很大.近似呈指数变化.基于该认识,提出了一个湖泊富营养化综合评价的新模型--相对距离测度模型(RDMM).首先,对评价标准分级指标界值及待评湖泊水质指标值进行对数变换,以降低评价系统的非线性化程度:其次,定义评价标准与待评湖泊单一指标之间的相对距离测度,利用兼顾功能性与协调性的评价函数及Monte Carle模拟计算综合相对距离测度.综合距离测度最小值对应的类别即为待评湖泊的富营养化程度.文中给出了由5个湖泊组成的富营养化综合评价实例.     

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。     

基于指标概率分布的富营养化评价

解决富营养化问题一直是我国水环境领域最为艰巨的任务之一。本文将水文频率分析引入到富营养化评价中,将监测指标与评价标准一同采用经验频率进行归一化,采用熵权模型计算权重,有机结合后得到富营养化评价结果。根据实例评价结果,巢湖富营养化程度在不断波动中,总体处于富营养化程度。     

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。     

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。     

蘑菇湖水库富营养化评价与对策研究

通过采用不同的方法对蘑菇湖水库水体的富营养化现状进行分析和评价,为水库水质管理和污染的治理提供依据。     

罗坑水库富营养化分析研究

采用湖泊富营养化评价的基本方法对罗坑水库2008—2012年水体富营养化情况进行评价,两种评价方法所显示的富营养化现状和趋势基本一致,罗坑水库水质在2008-2012年期间,逐渐由中营养趋向富营养,呈波动式上升趋势。两种方法的评价结果表明:近几年罗坑水库2月份的富营养化状态日趋严重,显示2～3月份是罗坑水库水华发生的敏感期,这与近年来广东省部分水库蓝藻水华实际暴发特点是相吻合的。同时,对其产生的原因也进行了初步探讨,提出了该水库富营养化的一些解决方法和建议。     

江门市镇海水库富营养化评价分析

运用多种评价方法对江门市镇海水库富营养化进行评价分析,探讨评价水库富营养化的方法与应用,对水库蓝藻水华分析研究具有一定的参考作用.     

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。     

模糊数学在水库富营养化评价中的应用

利用模糊数学综合评价法对水库富营养化水平进行了评价。运用相对隶属函数,将各评价等级标准值对贫营养的隶属度作为新的综合评价分级标准值,构建出多个指标综合作用下的新的分级标准,通过将求得的各水体对贫营养的隶属度与各个评价等级对贫营养的隶属度进行对比,判定水体的富营养化程度。