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题名郑州市贾鲁河水环境容量及污染调控研究
被引量：3
- 1
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作者
穆小玲
席献军
朱洪生
俞芳琴
向龙
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机构
郑州水文水资源勘测局
河南省地质环境监测院
浦口区水务局
河海大学水文水资源学院
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出处
《人民黄河》
CAS
北大核心
2018年第9期78-82,共5页
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基金
南京市水务科技项目(20185003612)
国家自然科学基金资助项目(41402225)
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文摘
以功能区整体水质达标控制与控制断面水质达标控制的双控管理为基础,在充分考虑水环境自净能力和水文条件的基础上,根据河流纳污能力计算理论,采用流域单元断面功能区达标控制的分段概化、断面分段计算方法,采用公式法、模型法、系统最优化等传统水环境容量计算方法,在排污口水质达标约束下,对贾鲁河各水功能区的COD、氨氮水环境容量进行计算,确定各河段污染物最大允许入河量和削减量,并根据2017—2030年规划COD、氨氮目标含量下的纳污总量分配,确保实现流域污染物削减和控制。按照入河污染物总量、断面双达标的环境容量约束和削减方法,贾鲁河(郑州市区段)不仅能够实现功能区水质控制目标,而且可以实现全河段功能区达标率约束下的排污权优化调配。
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关键词
纳污能力
纳污总量控制
水质模型
贾鲁河
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Keywords
water environment capacity
water environment total pollutant load control
water quality model
Jialu River
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分类号
X131.2
[环境科学与工程—环境科学]
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题名基于LSTM-GRU的污水水质预测模型研究
被引量：6
- 2
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作者
邹可可
李中原
穆小玲
李铁生
于福荣
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机构
河南省平顶山水文水资源勘测局
河南省水文水资源局
河南省郑州水文水资源勘测局
郑州大学化学与分子工程学院
华北水利水电大学
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出处
《能源与环保》
2021年第12期59-63,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(41402225)
2020年度河南省水利科技攻关项目(GG202038)。
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文摘
水质预测对水资源管理及水体保护至关重要,为提高污水水质预测模型准确率,考虑到水质参数是一个动态的时间序列,在研究RNN神经网络模型基础上,引入一种改进的长—短记忆网络结构(LSTM-GRU)来增加RNN的隐层,GRU和LSTM采用门结构代替标准RNN结构中的隐藏单元,可以选择性地记忆重要信息而忘记不重要信息,从而高效学习历史水质参数信息,使得预测结果更加精确。通过仿真分析,本文采用的LSTM-GRU模型与传统的污水水质参数预测模型相比,LSTM-GRU模型的泛化能力更强,预测精度更高,有效性及实用性更强。
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关键词
水质预测
神经网络
长—短记忆模型
门控循环单元
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Keywords
water quality prediction
neural network
Long Short-Term Memory(LSTM)
Gate Recurrent Unit(GRU)
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分类号
X171.4
[环境科学与工程—环境科学]
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题名不同设计水文条件下颍河水环境容量计算研究
被引量：2
- 3
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作者
焦丽宏
向龙
穆小玲
樊洪波
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机构
河海大学水文水资源学院
河南省郑州水文水资源勘测局
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出处
《三峡大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2020年第3期19-22,共4页
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基金
河南省水文科研项目(GG201840)
国家自然科学基金项目(51309078,41101016)
中央高校基本科研业务费专项资金资助(2019B10914)。
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文摘
针对水环境容量受水文条件影响的特征,本文以颍河(郑州段)为例,采用一维水环境容量模型探讨了3种不同设计水文条件下水环境容量的差异.结果表明:分水期设计条件较常规方法(多年平均流量)计算的COD和氨氮容量分别增加了7.15%和9.75%;月平均流量设计条件较常规方法计算的COD和氨氮容量分别增加了4.89%和6.35%;分水期与月平均流量设计条件水环境容量接近,COD和氨氮容量仅分别增加了2.14%和3.20%.比较3种设计水文条件下水环境容量的大小,发现在考虑河道动态特性的设计水文条件下计算的水环境容量更能真实有效地反映河流水环境容量的实际变化规律,从而实现水环境容量的总量分配和季节性利用.
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关键词
水环境容量
设计水文条件
分期
动态
颍河
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Keywords
water environmental capacity
hydrological conditions
stage design condition
dynamic
Yinghe river
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分类号
X52
[环境科学与工程—环境工程]
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