丹江口水库水质监测分析

为保障城市居民的饮用水安全,在南水北调中线工程通水之前,对丹江口水库水质进行了连续3年的监测分析。检测数据显示,从2011年12月到2014年11月,丹江口水库水体的水温在6~27℃之间波动,浊度在高浊期数值大于5 NTU,低浊期数值小于2 NTU,依据《地表水环境质量标准》(GB 3838—2002),丹江口水库水体溶解氧含量属于Ⅰ类水体,高锰酸盐指数在高浊期属于Ⅱ类水体,低浊期属于Ⅰ类水体,总磷浓度介于Ⅱ类~Ⅲ类水体,氨氮含量属于Ⅰ类水体,总氮含量介于Ⅲ类~Ⅴ类水体之间,硫酸根和氯离子大大低于《地表水环境质量标准》(GB 3838—2002)限值。     

水质综合评价的Hopfield网络模型

将人工神经网络技术运用于水质评价，建立了水质综合评价的Hopfield模型，并以重庆市南川凤嘴江水质资料为实例，对模型精确度进行了测试。结果表明：Hopfield网络用于评价水环境质量形象、客观、准确、合理,具有广阔的应用前景。     

水源热泵用江水水质综合评价

江水水质是利用江水源热泵技术时必须考虑的重要条件之一,也是影响江水源热泵系统效率的关键因素。通过对江水源热泵换热器结垢的水质影响因素进行分析,确定了主要水质指标及其取值。采用模糊综合评价法,利用实际监测数据,分析了作为水源热泵源水的江水水质类别。针对实际工程应用中需要检测相关国家标准规定的多个指标并同时满足的难度,提出了水质结垢潜能值的概念。作为水源热泵用水质综合评价指标,水质结垢潜能值既考虑了主要水质参数对水源热泵换热器结垢的综合作用,又能够简便快速地为工程应用中的水质判断和系统选择提供直接依据。     

基于人工神经网络的水质污染综合评价方法

针对地下水水质污染综合评价工作的需要，本文提出基于B－P算法的人工神经网络模型，并用该模型对某地的水质污染作了综合评价。评价结果表明，该方法简便可靠，预测精度高，具有通用性和客观性。     

两种水质综合评价方法的比较

比较单因子法与综合污染指数法两种水质评价方法,得出在实际应用中,应结合两种方法对水体进行综合评价更为客观、科学的结论。     

污水水质综合评价的污染损失率法

目前应用于污水水质评价的方法很多,如加权综合指数法、灰色理论方法、模糊数学方法、层次分析方法等。这些方法各具优点,但又都有一个明显的缺陷,即评价和评价结果缺乏明确的物理意义,难以直接为环境整治规划提供科学依据。环境评价的污染损失率法能有效地克服这一缺...     

基于神经网络的蔷薇河水质综合评价

基于BP神经网络的改进算法,提出了以Matlab7．0为平台的算法程序的人工神经网络水质评价模型。参照《地表水环境质量标准》（GB3838-2002）,确定了神经网络学习和训练的样本以及模型的相应参数,并以流经连云港市蔷薇河的六个断面的水质数据为样本,进行水质综合评价分析。     

四种水质综合评价方法的比较

将人工神经网络技术运用于水质评价,建立了地面水环境质量综合评价的ＢＰ网络模型和Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络模型,并与水质综合评价方法中经典的模糊综合指数法和灰色聚类法进行了比较,结果表明,ＢＰ网络是四种方法中的首选。     

再生水水质综合评价的主成分分析方法

采用主成分分析方法评价再生水综合水质,利用R软件强大的统计功能,对某再生水厂供水实测数据进行了定量化评价。结果表明,主成分分析方法是一种切实可行的水质综合评价方法,值得进一步研究,并能为其他相关行业的质量评价提供参考。     

基于遗传神经网络模型的水质综合评价

建立了用于水质综合评价的遗传神经网络模型.该模型运用遗传算法优化改进型BP神经网络的初始权值和阈值,具有快速学习网络权重和全局搜索的能力,有效解决了BP神经网络容易陷入局部极小点和训练结果不稳定的问题.采用苏帕河梯级电站的水质监测数据对该模型进行了测试,并与其他方法进行了比较.结果表明,该方法用于水质综合评价客观、合理、准确,有其独特的优越性.     

综合水质标识指数法在水体水质评价中的应用

采用水质综合标识指数法对某水体2012年全年水质污染特征进行分析.结果表明,该水体各断面水质基本达标;空间分布上水质从上游到下游呈下降趋势,时间分布上丰水期水质与枯水期水质相比基本无差异;CODMn是该水体的主要特征污染物,非点源是主要污染来源.     

灰色聚类对金沙江水质的综合评价

运用灰色聚类的原理和方法对金沙江攀枝花四个断面水质进行了综合评价,阐述了该评价方法的步骤,并取得了较为满意的结果。     

水质模糊综合评价模型的建立与应用

根据模糊数学的原理，建立了地表水环境质量模糊综合评价模型，利用该模型对江西省的乐安河进行了水质评价，介绍了模型应用于水质评价中的计算过程，证明该河流的主要污染物为有机物，为污染控制提供了科学依据。     

南四湖水质综合评价模型的建立及应用

针对水环境系统的复杂性,采用含有1个隐含层的3层BP网络模型和改进的BP算法,以南四湖的主要污染物CODCr、NH3-N、TP和TN共4个指标作为模型输入层的神经元,以水质等级Ⅰ类-劣Ⅴ类共6个等级作为输出层神经元,应用Matlab7.1中的神经网络工具箱NN Toolbox4.0反复训练,建立了南四湖水质综合评价模型,并利用建立的BP神经网络模型对南四湖上、下级湖水质状况进行了综合评价.     

泰达再生水景观河道的水质状态综合评价

利用再生水补充景观水体已经成为水资源再生利用的重要途径,但该类景观水体的水质保持情况尚缺乏长期跟踪研究。选择已经运行多年的泰达再生水景观河道进行研究,水质监测结果表明,河道型湿地对再生水中的TN和TP具有较好的净化效果,但河道水体亦存在富营养化趋势。依据综合营养状态指数(TLI)可知,泰达再生水景观河道水体总体为轻-中度富营养化;藻类定性分析结果表明,该再生水景观河道水体富营养化类型为绿藻-硅藻-裸藻型。     

基于置信度准则的地表水水质模糊综合评价

考虑到传统的模糊综合评价法中使用最大隶属度判别准则确定水质分级的缺陷,建立了基于置信度准则的水质模糊综合评价新方法,该方法可有效避免水质分级不清、结果不合理等问题.以涪江为例,用该方法对涪江水质进行了评价,结果表明采用置信度准则代替传统的模糊综合评价中的最大隶属度判别准则确定样本所属水质级别,其结果更为合理、可靠,能更准确地区分同一类别水质污染程度的差异.     

模糊综合评价法在景观水体水质评价中的应用

采用改进的模糊综合评价法引入加权平均模型,以大明宫太液池为例,对景观水体的水质进行了评价。结果表明,改进后的模糊综合评价法是有效、客观的方法。同时,根据评价结果对景观水体的污染防治提出了建议。     

投影寻踪法在水质综合评价的应用研究

以山东省滨州市重点流域水质为研究对象,采用RAGA-PPCE模型,对水质进行了综合评价,并将该模型的评价结果与模糊综合法评价结果作了对比,指出RAGA-PPCE模型评价结果客观、合理,可有效应用于水质评价工程中。     

基于SOM网络模型的供水管网水质综合评价

以供水管网微观模型为基础,综合考虑各种水质指标,采用自组织特征映射(SOM)网络和K-means算法对城市供水管网饮用水水质进行聚类分析。结果表明,水质综合评价方法可以综合考虑各种水质指标,克服了单一指标评价模型极端化、片面化的缺点,客观反映了管网中饮用水的水质状态。可见,利用SOM网络模型进行城市供水管网水质综合评价是可行的。