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基于BP神经网络水质模型的城市安全距离研究——以芜湖和马鞍山为例
被引量：
3
1
作者
贾宁
董欣
+1 位作者
宁雄
刘毅
《中国环境科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第6期1905-1912,共8页
快速的城镇化使城市间距不断减小,上下游城市间水质的相互影响愈发显著.本研究提出基于水质的城市安全距离概念,建立基于BP神经网络水质模型的城市安全距离量化方法,并选择长江沿岸相邻的芜湖、马鞍山两市为案例,评估未来两市建成区扩...
快速的城镇化使城市间距不断减小,上下游城市间水质的相互影响愈发显著.本研究提出基于水质的城市安全距离概念,建立基于BP神经网络水质模型的城市安全距离量化方法,并选择长江沿岸相邻的芜湖、马鞍山两市为案例,评估未来两市建成区扩张后城市间距的安全性,计算两市建成区的最小安全距离.结果显示,2020年芜湖与马鞍山4.6km的间距属于安全距离,能够保证下游城市马鞍山上游控制断面地表II类的水功能要求.但与2010年相比,控制断面水质变差,COD与氨氮浓度分别提高了29.2%与23.2%.为了保证控制断面的水功能要求,芜湖与马鞍山两市的最小安全距离为3.2km.
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关键词
城市安全距离
城市
空间增长边界
BP神经网络
水质模型
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职称材料
题名
基于BP神经网络水质模型的城市安全距离研究——以芜湖和马鞍山为例
被引量：
3
1
作者
贾宁
董欣
宁雄
刘毅
机构
清华大学环境学院
出处
《中国环境科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第6期1905-1912,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(71473148)
文摘
快速的城镇化使城市间距不断减小,上下游城市间水质的相互影响愈发显著.本研究提出基于水质的城市安全距离概念,建立基于BP神经网络水质模型的城市安全距离量化方法,并选择长江沿岸相邻的芜湖、马鞍山两市为案例,评估未来两市建成区扩张后城市间距的安全性,计算两市建成区的最小安全距离.结果显示,2020年芜湖与马鞍山4.6km的间距属于安全距离,能够保证下游城市马鞍山上游控制断面地表II类的水功能要求.但与2010年相比,控制断面水质变差,COD与氨氮浓度分别提高了29.2%与23.2%.为了保证控制断面的水功能要求,芜湖与马鞍山两市的最小安全距离为3.2km.
关键词
城市安全距离
城市
空间增长边界
BP神经网络
水质模型
Keywords
safe distance between cities
urban growth boundary
BP neural network
water quality model
分类号
X321 [环境科学与工程—环境工程]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于BP神经网络水质模型的城市安全距离研究——以芜湖和马鞍山为例
贾宁
董欣
宁雄
刘毅
《中国环境科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
3
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