校园人工湖湿地净化水质试验研究

为防止校园人工湖出现水质污染和富营养化,在校园人工湖建设了以芦苇为主要植物的人工湿地的水质保障措施。通过对人工湖进出水水质各项指标的检测和分析,此校园人工湖人工湿地对COD、总氮、氨氮、硝酸盐氮、亚硝酸盐氮、总磷等6项指标的去除率分别为：51.3％、58.76％、42.24％、8％、67.76％、48.98％。     

汶上泉河南支补水工程人工湖兴利调节计算方法

汶上县泉河南支生态补水工程人工湖位于泉河南支河道左岸桩号7+964～8+837,与泉河南支河道联通,扩大水面形成湖面,项目建成后湖区总面积约336亩,水面面积约253.26亩。本文根据泉河南支人工湖流域内及流域附近水文资料情况,进行兴利调节计算方法探讨,结合收集到的相关基础资料进行兴利调节计算、定性定量分析,对工程条件下不同保证率下人工湖流域来水量是否满足人工湖充库条件进行定论。     

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。     

生态护坡在近河人工湖工程中的应用

利用生态护坡工程措施解决了沈阳浑河王家湾人工湖河床破坏严重的险工问题。文章根据以往经验及此人工湖实际情况确定符合此人工湖的护坡方式,并对其护坡效果进行监测。     

典型浅水型人工湖生态修复技术实践——以某园区中心湖水系为例

以某园区中心湖水系为例,提出了城市典型浅水型湖泊生态修复技术方法体系,通过外源污染控制+内源污染控制结合"植物栅+水下森林的构建+挺水种植+生物操控+曝气造流"生态修复的技术体系,有效地提升了中心湖区的水质,透明度由原来的30cm提高到了1.5m。通过连续1年多的监测,数据显示各项水质指标均提高了一个等级,生物多样性明显提升。本技术适用于公共活动园区、校区、办公园区、住宅园区等浅水人工湖的生态修复,能够有效地削减人工湖外部面源污染,提高水体自净能力,恢复生物多样性,增强生态系统功能稳定性,提升湖区生态景观效果。     

水动力-水质模型在人工湖优化设计中的应用

以青海省德令哈市人工湖为例,介绍了MIKE水动力-水质耦合模型在人工湖引水流量及湖体形态优化设计中的应用情况。通过对人工湖形态的网格划分,在大量模拟方案的基础上,系统模拟了人工湖不同点位的水体交换完成时间,确定了2条引水渠道的引水流量和引水周期;通过人工湖"新"、"老"水体的对流扩散模拟,确定了湖体重污染潜在区域和富营养化高发区,为湖体形态和水体流态的优化提供了重要技术支撑;通过对风场叠加方案的模拟,为工程运行期间换水时机的选择提供了关键的参考依据。     

膜料防渗人工湖水质模拟试验研究

为防止西安世博园人工湖运营管理不当可能发生水质富营养化问题,选用EFDC水动力学模型和WASP水质模型对世博园79 hm2膜料防渗人工湖进行了变水质、变流量等4种情景下的模拟试验研究。研究表明:仅用于人工湖生态需水量而不考虑湖体循环用水量的最小直接补水时,水流速度缓慢,120 d即出现营养物质累积、湖体水质开始富营养化。循环直接补水控制在1 m3/s流量时,并不能有效地改变湖内水力条件不良"死区"的污染物累积现象。最小达标补水比最小直接补水效果明显,循环达标补水效果更好。研究认为,世博园人工湖水系经济安全运行最长时间为120 d,与此同时必须构建湖内水生态系统,提高湖体自净能力。     

西山小区人工湖工程设计

对双鸭山市西山小区人工湖工程设计计算进行阐述。西山湖小区人工湖工程设计计算包括人工湖湖岸高程的确定、人工湖防渗设计的必要性及方案论证以及引水渠道的设计,尽量满足城市人工湖应有的自然性、生态型、观赏性、亲水性等多功能要求。     

人工湖防渗工程技术措施实际应用研究

在社会经济发展的推动下，人们对生活环境提出了更高要求，城市景观设计及质量备受关注。人工湖属于景观的重要组成部分，在进行人工湖施工过程中，需要做好防渗工程。文章结合盘县红果东湖公园人工湖防渗蓄水工程施工情况，对人工湖防渗工程技术措施的应用进行了研究分析。通过对防渗工程的把握，保证人工湖质量，实现人工湖工程良好的综合效益。     

平原地区人工湖规划设计中的若干问题

由于人工湖规划设计到目前还没有一个具体的标准，在综合分析前人对人工湖规划设计所取得研究成果的基础上，主要对人工湖水源、湖形、湖底与湖岸结构、水处理、湖水动力分析、湖水富营养化预测和人工湖管理7个方面进行论述，认为这7个方面内容应在人工湖规划设计中予以考虑。     

住宅小区景观湖水质控制方案

以某住宅小区景观湖水质控制方案为例,介绍人工景观湖补水水量计算,补水人工湿地处理方案,人工景观湖生态工程措施以及人工景观湖运行管理,为今后同类型的工程项目提供借鉴和参考。     

基于数值方法的城市人工湖泊水体交换研究

为定量分析和定性掌握引调水作用下城市人工湖泊的水体交换能力,以某城市人工湖泊为例,建立了水动力和对流扩散模型,通过获得湖内保守性物质含量的分布,计算了人工湖的水体更新时间和水体交换率。模型依据实测水位资料得到校准和验证。计算结果表明,主湖区的水体更新时间较短,不超过10 d,湖区整体更新时间最短可达13 d,水体交换率最大可达94%。内湖水体受其半封闭性形态限制更新时间较长。对内湖及湖周死水区域采取增加抽注水等工程措施,可显著改善湖内水体交换效果。研究结果有助于理解湖内水体中的物质输移过程,可用于人工湖泊的规划设计和调度运行的决策管理,对其他同类型城市人工湖泊的水体交换研究具有一定的参考作用。     

杭州下沙金沙湖水质污染防范体系研究

湖泊富营养化防治体系设计是人工湖建设的关键内容,也是实现人工湖水质目标的根本保障。以人工开挖的杭州下沙金沙湖为研究对象,针对该湖湖区河道水质较差的环境问题,提出集成湖泊污染控制、湖泊生态引水、湖泊形态设计与湖泊生态系统建设的水质污染防范体系,并对各部分的设计思路、确定方法和主要结论进行了阐述,最后采用湖泊建成后的实测水质资料,对湖泊水质目标实现情况进行了检验。设计思路和分析方法可为其他类似工程提供参考。     

桃花溪流域综合治理及工程实践

介绍了桃花溪流域污染状况,综合治理措施和整治工程。综合治理措施包括污水截流、雨水截流净化、湖水人工循环、人工复氧、水质生态保护、底水置换和湖岸岸坡整治等。对桃花溪综合治理前后水体水质情况的分析表明城市河道水体污染的修复和保持有必要进行综合治理。     

小型人工湖蓝藻水华季节性发生规律及其防治研究

以西安鱼化湖为研究对象,通过原位观测总结了鱼化湖季节性蓝藻发生的现象和规律,表明蓝藻水华的发生季节与水质富营养化程度密切相关,人工湖蓝藻水华产生的原因主要可归纳为外源因素和内源因素。在蓝藻水华现象和原因分析的基础上针对鱼化湖具体特点提出了蓝藻的治理方法,所得结论与建议可为以后人工湖蓝藻预防与治理提供借鉴。     

乐亭古滦河湿地公园人工湖防渗防护设计及施工

乐亭古滦河湿地公园人工湖地表覆盖层为透水性较强的粉细砂,为保证人工湖防渗效果,需实施防渗工程。同时结合防渗,对人工湖水位变动区边坡实施防护。该工程防渗及防护设计均采用了生态型环保材料,效果良好。     

建在半山之上的给水系统-川外新校区生活及消防给水系统设计

四川外语学院新校区建在重庆歌乐山半山之上,采用通过中间转输水箱向高地水池加压供水的方式,改造利用老校区现状供水设施,并修建新校区输水系统.新校区全部采用高地水池供水.由于市政管网不能满足新老校区总的日用水量需要,提出了“日水量差额的调节容积”新概念,确定各个储水池容积和转输泵参数.将新校区生活及消防给水系统合并为一套给水管网,减少管廊占用空间,节省了工程造价；高地水池消防供水是通过开启电动阀和采取一系列措施来保证.     

Short-Term Water Demand Forecast Modelling at IIT Kanpur Using Artificial Neural Networks

The efficient operation and management of an existing water supply system require short-term water demand forecasts as inputs. Conventionally, regression and time series analysis have been employed in modelling short-term water demand forecasts. The relatively new technique of artificial neural networks has been proposed as an efficient tool for modelling and forecasting in recent years. The primary objective of this study is to investigate the relatively new technique of artificial neural networks for use in forecasting short-term water demand at the Indian Institute of Technology, Kanpur. Other techniques investigated in this study include regression and time series analysis for comparison purposes. The secondary objective of this study is to investigate the validity of the following two hypotheses: 1) the short-term water demand process at the Indian Institute of Technology, Kanpur campus is a dynamic process mainly driven by the maximum air temperature and interrupted by rainfall occurrences, and 2) occurrence of rainfall is a more significant variable than the rainfall amount itself in modelling the short-term water demand forecasts. The data employed in this study consist of weekly water demand at the Indian Institute of Technology, Kanpur campus, and total weekly rainfall and weekly average maximum air temperature from the City of Kanpur, India. Six different artificial neural network models, five regression models, and two time series models have been developed and compared. The artificial neural network models consistently outperformed the regression and time series models developed in this study. An average absolute error in forecasting of 2.41% was achieved from the best artificial neural network model, which also showed the best correlation between the modelled and targeted water demands. It has been found that the water demand at the Indian Institute of Technology, Kanpur campus is better correlated with the rainfall occurrence rather than the amount of rainfall itself.     

常州高铁站北侧公园景观湖水质维护工程

介绍了常州高铁站北侧公园景观湖水质维护工程的设计特点。该景观湖面积9万m2,为封闭的人工水体,采用水质净化、水体循环及补水等工程措施,并使各处理系统有机结合,使湖体水质得到有效维护,并保持良好的水体环境。