为准确评估监测条件有限的平原河网小流域河水水质演变趋势,预知水质变化情况,利用浙江省台州市南官河2021年6月至2023年6月的水质监测数据,基于贝叶斯优化算法(Bayesian optimization algorithm,BOA)和双向长短期记忆神经网络(bi-direc...为准确评估监测条件有限的平原河网小流域河水水质演变趋势,预知水质变化情况,利用浙江省台州市南官河2021年6月至2023年6月的水质监测数据,基于贝叶斯优化算法(Bayesian optimization algorithm,BOA)和双向长短期记忆神经网络(bi-directional long short-term memory,BiLSTM)建立了地表水水质预测模型。利用箱线图和Spearman秩相关系数挖掘水质的时空分布规律,划定中间河段4个站点为重点研究区域,NH3—N和TP为治理重点。通过BOA和双向信息传递机制优化LSTM超参数和模型结构,结果显示,用BOA-BiLSTM模型预测,未来4 h NH_(3)—N浓度的均方根误差(root mean squared error,RMSE)分别为0.2132,0.3689,0.3327和0.3740;未来4 h TP浓度的RMSE分别为0.0246,0.0321,0.0422和0.0334。二者较基准LSTM模型的预测结果分别提升了15.8%,10.6%,10.6%,17.1%和22.6%,3.6%,14.8%,11.8%。以磨石桥NH_(3)—N浓度为例,对比了时序预测与加入上下游数据后的多变量预测结果,发现时序预测对监测参数较少的平原河网具有更强的适用性和更高的预测精度。同时结合研究区域现场勘查和地块分类情况,指出生活源、污水收集及处理设施不完善、雨污合流应为整治重点。当监测参数有限时,本文模型有助于提升对水质异常的监管水平,为环境执法、水环境治理提供数据支撑。展开更多
目前普遍使用的基于SWAT(soil and water assessment tool)模型的分布式建模方法仅适用于山地、丘陵等高差较大的地区,对于具有复杂水文结构特点的平原河网区尚无有效的解决方案。该文选择太湖流域湖西区作为研究区,基于SWAT模型探索出...目前普遍使用的基于SWAT(soil and water assessment tool)模型的分布式建模方法仅适用于山地、丘陵等高差较大的地区,对于具有复杂水文结构特点的平原河网区尚无有效的解决方案。该文选择太湖流域湖西区作为研究区,基于SWAT模型探索出一套完整的针对平原河网区的分布式建模方案。该方案采用概化、打断的方式将交叉、环状河网处理成单一的枝状河网,采用按河道分流比例跨子流域调水的方式来还原原始河道的传输过程,采用添加"虚拟水库"的方式来模拟人工圩区内外的水量交换。通过对太湖湖西区2008-2010年的月均径流量进行模拟验证,根据模拟值和观测值计算的荣登桥、胡家圩及宜兴3个水文站的相关系数r和纳什(Nash-Sutcliffe)系数Ens分别为0.94、0.95、0.93和0.84、0.80、0.67,说明了这种建模方法在平原河网区具有较好的适用性。展开更多
文摘为准确评估监测条件有限的平原河网小流域河水水质演变趋势,预知水质变化情况,利用浙江省台州市南官河2021年6月至2023年6月的水质监测数据,基于贝叶斯优化算法(Bayesian optimization algorithm,BOA)和双向长短期记忆神经网络(bi-directional long short-term memory,BiLSTM)建立了地表水水质预测模型。利用箱线图和Spearman秩相关系数挖掘水质的时空分布规律,划定中间河段4个站点为重点研究区域,NH3—N和TP为治理重点。通过BOA和双向信息传递机制优化LSTM超参数和模型结构,结果显示,用BOA-BiLSTM模型预测,未来4 h NH_(3)—N浓度的均方根误差(root mean squared error,RMSE)分别为0.2132,0.3689,0.3327和0.3740;未来4 h TP浓度的RMSE分别为0.0246,0.0321,0.0422和0.0334。二者较基准LSTM模型的预测结果分别提升了15.8%,10.6%,10.6%,17.1%和22.6%,3.6%,14.8%,11.8%。以磨石桥NH_(3)—N浓度为例,对比了时序预测与加入上下游数据后的多变量预测结果,发现时序预测对监测参数较少的平原河网具有更强的适用性和更高的预测精度。同时结合研究区域现场勘查和地块分类情况,指出生活源、污水收集及处理设施不完善、雨污合流应为整治重点。当监测参数有限时,本文模型有助于提升对水质异常的监管水平,为环境执法、水环境治理提供数据支撑。
文摘目前普遍使用的基于SWAT(soil and water assessment tool)模型的分布式建模方法仅适用于山地、丘陵等高差较大的地区,对于具有复杂水文结构特点的平原河网区尚无有效的解决方案。该文选择太湖流域湖西区作为研究区,基于SWAT模型探索出一套完整的针对平原河网区的分布式建模方案。该方案采用概化、打断的方式将交叉、环状河网处理成单一的枝状河网,采用按河道分流比例跨子流域调水的方式来还原原始河道的传输过程,采用添加"虚拟水库"的方式来模拟人工圩区内外的水量交换。通过对太湖湖西区2008-2010年的月均径流量进行模拟验证,根据模拟值和观测值计算的荣登桥、胡家圩及宜兴3个水文站的相关系数r和纳什(Nash-Sutcliffe)系数Ens分别为0.94、0.95、0.93和0.84、0.80、0.67,说明了这种建模方法在平原河网区具有较好的适用性。
