原水水质预测方法研究

综述近年国内外常用的水质预测方法:时间序列、灰色系统、人工神经网络,举实例说明各种预测方法的特点,据此将预测方法分为适用于短期预测的统计模型法和长短期预测均适用的非统计模型法;同时对解读水质预测模型内在水质变化的机理的研究新动向进行了总结,提出按照预测的实际情况和要求选择具体预测方法的流程。     

牙鲆自净式工厂化生产性养殖的水质研究

在室内模拟实验的基础上 ,对现有工厂化养鱼池进行简单改造 ,在池底或池边建净化床 ,用增氧充气作为动力 ,促使池水循环、净化。报道了在自净池中进行牙鲆工厂化养殖的水质状况研究 ,实验结果表明 ,养殖密度在 3 0 0～ 5 2 0kg/m2 之间 ,自净池 2d换 1次水 ,水质指标符合养殖要求 ,达到了大幅度节水节电、减少污染的目的     

白石水库浮游植物的群落结构研究

为给白石水库生态环境保护和渔业可持续发展提供科学依据和基础资料,于2013年8月—2014年7月对白石水库的浮游植物群落结构,包括浮游植物的种类组成、优势种、密度、生物量、生物多样性和时空格局进行了周年研究。结果表明:白石水库共发现浮游植物239种,其中绿藻138种,硅藻39种,裸藻26种,蓝藻19种,甲藻8种,金藻、隐藻、黄藻各3种;主要优势种为小席藻Phormidium tenue、啮蚀隐藻Cryptomonas erosa、尖针杆藻Synedra acus;调查期间浮游植物密度为13.44×106cells/L,生物量为11.33 mg/L,优势类群为硅藻、隐藻和蓝藻;浮游植物群落结构有明显的时空分布规律,其中浮游植物密度呈现出夏季>秋季>春季>冬季的变化规律,在空间分布上表现为凌河>牤牛>上游>下游>中游;根据浮游植物生物量的划分标准,白石水库属于富营养型水体;浮游植物均匀度指数为0.24~0.48,一周年的平均值为0.36,多样性指数为1.73~3.44,一周年的平均值为2.61。研究表明,白石水库目前处于中度污染状态,氮、磷对水库浮游植物的生长具有重要影响。     

回灌条件下地下水质模拟与预测

本文建立人工回灌条件下地下水质模型系统 ,模拟了 7种污染因子的时空运移规律。在模拟中对水质模型的求解首次采用分步杂交方法 ,取得了满意效果。通过模型运转的预测结果 ,对模拟因子其浓度与回灌量、水量参数、水质参数、回灌时间和回灌距离的相互关系进行了分析 ,最终为确定“回灌水临界水质标准”提供依据。     

南戴河污水排海环境水质影响预测

北戴河是著名的旅游风景区,由于工农业和旅游业的发展,污水量以每年15～20％的速度递增,致使大量污水未经处理直接排入南戴河海域。为此,对污水排海的水质影响进行了预测计算,为拟建的污水处理厂工程设计提供了依据。 污水排海必须保证排放海域的水环境规定目标,充分合理地利用水体自净能力,达到国家规定的海水水质标准。同时,达到投资少、节省工程量目的。据此,提出处理后污水就近排入洋河及排在洋河入海口处二个方案,并分别对污水排海后各点水质变化进行预测。     

供水管网的多水质组分预测建模研究

现有的城市供水管网水质预测模型仅针对单一水质组分,不足以全面反映管网水的水质状况.为此,以天津市某高校的校园管网为研究对象,在结合水力分析的基础上,同时对余氯和浊度进行预测和模拟建模.在模型的求解上,经对多元回归、人工神经网络和支持向量机进行详细的分析后,选用了较为成熟的BP算法.结果表明,模型预测的相对误差平均为20%左右,能满足实际应用的要求.     

地下水水质预测的多克线性回归分析模型研究

运用回归分析理论和方法,建立了一个基于多元线性回归分析法的地下水水质动态预测模型,并将该模型用于遵义市海龙坝地下水水质的动态预测。结果表明预测精度较高,建立的模型较符合本研究区的实际情况。     

基于贝叶斯方法的饮用水水质预测及可视化研究

在研究基于时间序列的贝叶斯水质指标预测方法的基础上,建立了基于贝叶斯方法的水质等级预测模型,同时利用济南市第二中学的样本数据对该方法与模型进行了有效性验证;在此基础上,对山东省黄河流域周围的8个主要大型水库进行了水质等级实例预测及可视化展示,为城市水质监管部门避免或减少饮用水污染提供了清晰直观、科学有效的技术途径。     

河流水质预测模型研究进展

对水质模型的几个发展阶段和几种主要的水质模型进行了概述．并对五种常用的水质预测理论做了分析比较,最后对其研究趋势进行了展望,以期为水质预警预报和水环境规划治理提供科学依据。     

丹东市城市污水截流排江工程的水质预测

丹东市位于中朝界河鸭绿江的河口段。建城区呈带形沿江分布。市内人口约50万。以工业废水为主的城市污水由20多个排水口重力流入江(30万m~3/d)。隔江相望的朝鲜新义州市亦是将城市污水岸边排放。致使江水遭到较重污染,尤其是中方一侧更甚。自1987年辽宁省及丹东市同澳大利亚康隆公司合作,进行了“丹     

用时空Kriging方法预测地下水水质的演化规律

研究了时空Kriging方法模拟预测地下水水质的问题,并给出了应用实例,实验结果证明,在一定条件下采用地质统计学方法比用有限元或有限差等数值方法更为有效。     

采用BP神经网络模型对东北地区水库水水质的预测研究

采用BP神经网络建立了东北地区某水库水的浊度预测模型,同时针对该水库的地域特点,重点研究了冰封期对水源水水质预测的影响。结果表明,以浊度为预测对象,将水库的水质数据按照是否进入冰封期进行划分后建模,预测效果比划分之前有较明显的提高。     

一种基于补偿模糊神经网络的水质预测方法

在污水处理系统过程控制中,对水质变化规律进行预测是控制系统可靠、稳定运行的重要环节。介绍了基于模糊逻揖和神经网络的补偿神经网络(CFNN)及其学习算法,利用CFNN学习速度快、学习过程稳定、全局动态优化运算等特点,建立污水处理厂CFNN的水质预测模型。实例预测结果表明该模型对初始值的选择不敏感,具有很好的收敛性和预测精度,适合实际工程应用。     

黄河流域加大治污力度 黄河干流水质出现好转

自今年7月份以来，随着汛期流域内降水量增加以及黄河流域各省区加大了治污力度，黄河干流水质状况出现明显好转。7月份，黄河干流今年首次出现无劣五类水河段的情况，8—9月份水质进一步好转。9月份干流水质满足三类水的河段比例由去年同期的38．7％上升至52．9％，五类水、劣五类水河段分别由去年同期的12、9％、3．2％下降至0。     

基于BP神经网络的盐龙湖饮用水源水质预测

本文选取了盐龙湖饮用水源2015-2019年两个监测点的温度、溶解氧、高锰酸盐指数、氨氮、总磷、总氮6项指标作为样本数据建立BP神经网络模型,调整参数构建训练模型并进行数据验证,结果显示,该BP神经网络模型预测模拟训练后的模型预测精准度高,可以运用盐龙湖饮用水源水质指标的预测预警系统中.     

强化自净型水景湿地系统的构建及水质修复效果

针对保持水景水质的实际需求,设计和构建了包括水景观区、挺水植物区、生态净化区的强化自净型水景湿地中试系统,并研究了该系统的水质污染过程与水质调控效果.结果显示,当生态净化系统停运时水景湿地的水质迅速恶化,停运6d后COD、TN、TP分别升至99、0.13、2.60 mg/L;系统重新运行后能达到较好的水质修复效果,水景水体中的COD、TP、TN和藻类生物量较快下降,运行18 d后COD、TN、TP和叶绿素a分别控制在50 mg/L、0.3 mg/L、0.036 mg/L和12 μg/L以下.这表明生态净化系统能够迅速改善并维持水景湿地水质.     

基于Holt指数平滑模型的地下水水质预测

地下水水质预测是地下水污染防治研究工作的重要组成部分。本文介绍了Holt指数平滑模型的基本原理及平滑参数的确定方法,在此基础上,以阿拉善腰坝绿洲地下水水质预测为实例对地下水HCO3-、Cl-、SO42-和TDS进行了预测,并与灰色模型预测结果进行了对比。结果表明2006年HCO3-、Cl-、SO42-和TDS浓度值将分别达到198．260、77．290、114．850和508mg／L。应查清地下水各种污染源及各污染源对地下水水质的影响程度,以便采取有效措施,遏制地下水水质进-步恶化。Holt指数平滑模型统-考虑了所有已有时间序列资料对预测值的影响,提高了预测精唐．适用于已有较长时间序列资料前提下的预测。     

加权马尔可夫链预测源水水质的应用研究

针对源水中水质指标状态的不确定性,应用加权马尔可夫链预测方法对D水库的主要水质指标(DO、TN、TP、氨氮、CODMn)进行了预测.结果表明,除TP外,其余4个指标的预测结果均与实测状态完全吻合,表明该预测方法的可靠度较高;对于波动较大的数据序列,该法仍能获得准确的预测结果,表明其具有很强的抗干扰能力,适用性较强;但当较大的异常数据距离基准值足够近时会导致预测结果产生偏差.     

四川岷江流域水质变化及趋势预测

探索解决岷江流域的水质变化趋势,这对合理开发利用水资源,促进流域经济可持续发展,保护流域生态环境具有重要意义。利用模糊综合评判法对岷江流域2011~2015年水质监测因子进行评价,并通过构建灰色GM预测模型对该流域断面未来5年的水质状况进行预测,结果表明该流域水质在过去5年里为Ⅲ类和Ⅱ类水质,且呈改善趋势,并通过预测,可知未来5年水质状况将表现出持续良好的态势。     

浅水型人工湖泊湿地生态净水系统水质模型预测

通过建设浅水型人工湖泊草型湿地生态系统净化处理污水处理厂尾水,可提升污水尾水中主要水质因子水质指标。以“广州市增城区新塘镇永和河调蓄区建设工程——水生态”中南调蓄区为例,选择预测水质因子COD,通过MIKE21建立2D水质及水动力模型,探索在相同的环保工程措施情况下,不同补水方案的南调蓄区中COD浓度梯度分布情况。这为调蓄区最优补水方案提供科学的理论依据。