小清河感潮段水质模型的建立及其在水质预测中的应用

本文建立了小清河感潮段的一维河口有限段水质模型，并运用该水质模型预测了拟建的东营乙烯工程对小清河感潮段的水质影响，所获得的预测结论为有关部门确定东营乙烯工程废水的排放去向提供了理论依据。     

平原地区感潮河流的水质数值模拟研究

对平原地区感潮河流的水质进行了数值模拟，通过建立1D水动力学和水质的联合模型，分析感潮河流的水位和水质浓度随潮汐变化情况。水动力学模型采用Preismann隐格式离散，水质模型对流项采用迎风格式。模型结果较好．可以用于预测感潮河流的水质变化情况。     

数学模型与河流管理

数学模型是定量解决环境污染控制问题的基础。在河流的管理中，通过建立环境系统工程数学模型，可确定污染物的允许或限制排放量，制定各污染源的最优控制处理方案。本文对河段上一个和多个污染源的情况分别进行了分析。通过对济南小清河的研究，确定小清河的主要污染类型为耗氧型有机污染，据此建立了小清河上游水质的BOD－DO模型，为小清河的水质管理打下了良好的基础。     

基于标识指数法的水质灰色动态模型群预测分析

目的为了解决由数据序列随机波动性大而引起的GM（1，1）动态模型群预测精度不高的问题．方法利用水质标识指数序列作为灰色动态模型群的原始数据序列进行水质预测，并通过误差修正得出预测结果．以浑河沈阳城区段某断面的监测水质为例，采用标识指数法的水质灰色动态模型群计算，通过实际监测数据检验预测精度．结果预测结果表明：河流水质标识指数经过误差修正后与实际监测资料的水质标识指数计算结果基本一致．结论由此证明利用基于标识指数法的灰色动态模型群进行预测不仅精度较高，而且计算结果能直观反映水质状况，可以作为水质预测的一种有效方法．     

大同盆地洗盐工程对地表水质影响分析

本文应用水质模型分析预测大同盆地大规模农业洗盐工程对桑干河及册田水库水质的影响。文中重点介绍了水质模型的建立，求解及有关参数确定方法。     

河流水质预测的灰色神经网络联合模型

针对灰色预测对波动较强的序列只能预测大致变化的缺陷,运用响应成分模型将水质浓度分解为具有确定性的趋势项和具有不确定性的随机项,建立灰色神经网络联合模型对水质的趋势项和随机项进行预测。将该模型应用于淮河河流水质预测,结果表明,该模型拟合误差小,预测精度高。     

基于BP神经网络的钱塘江水质指标的预测

为掌握钱塘江水质未来的变化情况以及预防污染事件的发生，建立了一个水质指标预测模型.利用钱塘江某行政交界断面的水质指标实测数据作为学习样本，选取了总磷、总氮、化学需氧量等9项指标作为预测参数，运用Levenberg-Marguardt优化算法对学习样本进行优化，建立了反向传播（BP）神经网络模型，并运用该模型对钱塘江水质指标进行了预测.结果表明，BP神经网络模型的预测精度较高，预测速度快，对大部分水质指标能够得到较好的预测值，相对误差的绝对值小于6％.此BP神经网络能够有效地应用于水质指标的预测和水质趋势的预警预报系统中.     

小清河济南段水质规划

以整体费用最低且满足水体水质要求为目标,进行技术经济分析,从全面出发,考虑了各排污系统的污染负荷削减量的协调分配,运用计算机对小清河进行了水污染控制规划。     

地表水源水质预测方法研究

对时间序列、灰色系统、人工神经网络等水质预测方法及其特点进行了分析、探讨，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机理的研究新动向进行了分析讨论，提出了按照预测的实际情况和要求具体选择预测方法的流程．     

不确定水质模型在城市河流水质模拟中的应用

鉴于城市景观河流受沿河排水污染,水质波动较大,建立了内嵌神经网络的一维不确定性水质模型,利用改进适应度函数的遗传算法,优化水质模型的参数解。经实例验证,不确定性水质模型拟合的精度更高,对排入污染物的波动更敏感,其对景观河流水质预测的平均准确度基本在80%以上,普遍高于确定性水质模型,尤其是在靠近污染源的监测断面,其不确定性水质模型预测优势更加明显,更能适应变化的景观河流水体环境。     

水质对面条品质的影响

研究了水的碱度、硬度对面条品质的影响.通过面条的质构特性及蒸煮特性分析,总结水质对面条品质的影响规律,为制面工艺质量控制提供一些参考.     

关于河流水质模型问题

本文介绍了当前水质模型在国内外的发展状况,论述了水质模型的建立方法与过程,以及水质模型方程的基本形式。这对于推动建立河流水质模型是有益的。     

评价河流水质的新方法及其应用

根据我国当前“按功能区分类管理”的水平环境管理原则，提出了一种的水质评价方法，称为水质与污染物综合特征模型，该法符合目前国家水质评价的要求，避免了复杂的数学计算，客观真实地反映了评价对象的水质类别和综合污染水平，功能区达标状况及主要污染物征等信息，应用该方法对2000年青岛市主要河流水质进行评价，较好地满足了当前环境评价，环境统计和环境管理需要。     

基于BP神经网络模型的水质评价及预测

利用BP神经网络模型对水质的评价及预测进行了研究,克服了传统评价方法工作量大,而且主观性较强的不足,测评结果客观、准确,过程中不需要对监测数据进行很复杂的预处理,工作量小。     

模糊数学方法在湖泊水质评价中的应用

采用综合指数法评价水体环境质量缺乏严密性，会造成评价结果的失真，考虑到水质分级界限具有模糊性，应用模糊综合评判方法能够客观地反映水体环境的质量状况．将该法用于湖泊水质的综合评价，取得了较好的结果．     

水质对面质的影响

研究了水的硬度、ｐＨ值对面团性能、产品质量的影响，为制面工艺和制面中的质量控制提供了理论依据     

水质综合评价灰关联模型的建立与应用

基于灰色关联分析理论 ,建立了水质综合评价模型 ,并以马鞍山市水域为例进行分析、计算。在充分考虑河流、湖泊水体水力特征等差异的基础上 ,运用AHP法确定了各评价指标的权重。研究结果表明 ,针对水质评价中实际水体各单项水质指标评价结果不相容问题 ,运用灰关联分析方法可以得到较好解决 ,文中所建立的评价模型具有一般性 ,可应用于其它各种水体的水质评价     

山东月湖水环境因子与细菌生物量相关性的研究

采用总活异养菌2216E平板计数法（HPC,Heterotrophic Bacterial 2216E Plate,Count),弧菌TCBS平板计数法（VPC,Vibrio TCBS Plate Count),对山东荣城湾月湖水体中的细菌生物量分布及变化进行了研究,并同步进行各采样点的水质监测。监测内容包括：化学需氧量（COD）、氨氮（NH4^ -N)、硝酸盐（NO3^--N)、亚硝酸盐（NO2^--N）、溶解氧（COD）、磷（P）、酸度和重金属（Pb、Cr、Cd、Zn、Mn、Cu、Fe、Al)。水质检测结果显示酸度正常,重金属、P、总无机氮、溶解氧符合一类水质标准,COD属于三类水质标准。多元统计分析结果表明,1、2和6号站位的异养菌明显偏高,其主要影响因素是微生物的营养包括NO2^2--N、NO3^--N、NH4^ -N和P,主成分－因子分析提取3个主要因子,占全部因子贡献率为87．68％;聚类分析结果显示COD、NO2^--N、NO3^--N、NO3^--N、NH4^ -N和P对水体的污染程度相差不大,其中因子－1（营养盐）为重要的水环境因子,显著表明水质情况。     

区域水环境质量多目标模糊灰色评价

区域水环境是一个多目标、多层次、多因素影响的复杂控制系统。基于区域水环境质量评价的模糊性和灰性特点,文章将模糊数学中的中介过渡函数等概念引人灰色局势决策中,构成区域水环境质量的模糊灰色评价模式。对湖南湘江株洲至长沙区域河段水质进行综合评价,实例研究表明,该模式具有评价信息量多、评价结论可靠等优点。     

灰色关联分析在水质评价中的应用

对灰色系统关联分析的数据标准化方法进行了分类讨论,认为在水质评价分级应用中,传统的标准化方法给结果带来多解性以及人为确定解的困难。进一步提出了同单位化、仅作垂向平移的数据处理方法,其解是唯一的,不带有人为选择问题,并通过实例证明了所提方法的合理性及可信性。