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基于改进粒子群优化算法的BOD-DO水质模型参数确定 被引量：6
1
作者 张俊娜 刘元会 +1 位作者 郭建青 杨丹 《西北农林科技大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2017年第3期212-217,共6页
【目的】将改进的粒子群优化算法应用于BOD-DO水质模型参数求解,为水质模型参数求解提供支持。【方法】通过差异演化算法对各个体历史最佳位置进行变异,以保持种群多样性,并在搜索后期加入局部搜索能力强的单纯形算法,建立改进的粒子群... 【目的】将改进的粒子群优化算法应用于BOD-DO水质模型参数求解,为水质模型参数求解提供支持。【方法】通过差异演化算法对各个体历史最佳位置进行变异,以保持种群多样性,并在搜索后期加入局部搜索能力强的单纯形算法,建立改进的粒子群优化算法,并用该算法对BOD-DO水质模型参数进行求解。【结果】改进的粒子群优化算法能有效地确定BOD-DO水质模型参数;参数取值范围的放宽对算法的收敛性影响较小,但迭代次数有所增加;均匀分布法生成的初始种群可以有效地提高算法的收敛率,加快收敛速度;交叉概率和缩放因子的随机选取策略,可以有效地提高算法的收敛率并加快收敛速度;比较计算结果可知,改进的粒子群优化算法的收敛精度有所提高,收敛率可达到100%,收敛速度可提高5倍以上,标准差约是粒子群优化算法的10%。【结论】改进的粒子群优化算法有效地避免了原算法的早熟或停滞,为不同类型的水质模型参数求解提供了一个可靠的方法。 展开更多
关键词 bod-do水质模型 种群多样性 粒子群优化算法 参数估计
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微氧河涌BOD-DO水质模型 被引量：2
2
作者 宋华兵 《广东农业科学》 CAS CSCD 北大核心 2010年第10期180-182,193,共4页
根据微氧河涌水体中有机物降解过程存在好氧降解与厌氧降解共存的特点,建立了微氧河涌水质非线性模型,并利用佛山汾江水质数据对模型进行了检验,结果表明:在DO浓度低于1.0mg/L时,模型结果与实测数据相吻合;与SP模型及Shastry模型相比,... 根据微氧河涌水体中有机物降解过程存在好氧降解与厌氧降解共存的特点,建立了微氧河涌水质非线性模型,并利用佛山汾江水质数据对模型进行了检验,结果表明:在DO浓度低于1.0mg/L时,模型结果与实测数据相吻合;与SP模型及Shastry模型相比,在微氧水质环境中,微氧河涌模型的预测结果更可靠。 展开更多
关键词 微氧河涌 非线性 bod-do模型
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BOD-DO水质模型多参数反演的遗传算法 被引量：4
3
作者 高宗强 《太原理工大学学报》 CAS 北大核心 2006年第5期600-602,共3页
给出了利用遗传算法求解河流水质BOD-DO模型参数反演的一种新方法,该方法把参数反演问题转化为优化问题用遗传算法求解,其特点在于:从多个初始点开始寻优,并借助交叉、变异算子来获得水质参数的全局最优解。模拟结果表明,该方法具有精度... 给出了利用遗传算法求解河流水质BOD-DO模型参数反演的一种新方法,该方法把参数反演问题转化为优化问题用遗传算法求解,其特点在于:从多个初始点开始寻优,并借助交叉、变异算子来获得水质参数的全局最优解。模拟结果表明,该方法具有精度高,收敛速度快且易于计算机实现等特点。 展开更多
关键词 水质模型 参数反演 遗传算法
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基于CEEMDAN和IMSA的混合模型在水质预测中的应用 被引量：1
4
作者 郭利进 吴昊天 《长江科学院院报》 北大核心 2025年第6期60-70,86,共12页
水质预测是水污染防治的重要组成部分,但水质序列呈现出较强的随机性、不平稳性等特点,为进一步提高地表水质预测的精度,提出一种新型水质预测混合模型。首先采用自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)将原始水质序列分解,然后利用... 水质预测是水污染防治的重要组成部分,但水质序列呈现出较强的随机性、不平稳性等特点,为进一步提高地表水质预测的精度,提出一种新型水质预测混合模型。首先采用自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)将原始水质序列分解,然后利用模糊散布熵(FuzzDE)将分量划分为高、中、低3种复杂度成分,其次分别利用改进螳螂算法(IMSA)优化后的双向长短时记忆网络(BiLSTM)、最小二乘支持向量机回归(LSSVR)、极限学习机(ELM)对高、中、低3种复杂度成分进行预测,并对预测结果进行组合重构,最后建立BiLSTM误差校正模型对误差进行修正,得到最终预测结果。利用沅江支流酉水两个断面的溶解氧浓度及湘江流域一个断面的pH值进行仿真验证,R 2可达90%以上,结果表明混合模型预测的准确性优于其他对比预测模型。 展开更多
关键词 水质预测 CEEMDAN分解 模糊散布熵 螳螂算法 混合模型
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基于APCS 模型输入优化的水质污染因子识别分析
5
作者 陈向阳 黄国情 +1 位作者 雷少华 肖巍峰 《水利水运工程学报》 北大核心 2025年第2期153-164,共12页
河流在城市生态系统中扮演着重要角色,但随着城市化加剧,大量未经处理的生活污水和工业废水排放严重恶化了水质。为准确识别和量化长江南通段水质污染因子,采用绝对主成分分析(APCS)优化输入的多模型回归分析方法,包括多元线性回归(MLR... 河流在城市生态系统中扮演着重要角色,但随着城市化加剧,大量未经处理的生活污水和工业废水排放严重恶化了水质。为准确识别和量化长江南通段水质污染因子,采用绝对主成分分析(APCS)优化输入的多模型回归分析方法,包括多元线性回归(MLR)、岭回归(RR)和套索回归(LR)。结果表明:APCS-RR模型在处理高度相关的水质数据方面表现优异,有利于精准识别和量化不同季节的污染因子贡献;长江南通段水质在枯水期与丰水期呈现显著差异,枯水期以无机盐类和矿物质污染为主,丰水期则以有机物和营养盐污染为主导;加强工业排放管控、优化农业种植模式、实施分季节的水质管理政策和措施等,可有效应对水质季节性差异带来的挑战。研究结果可为当地水质与水环境管理策略奠定数据基础,也可为其他地区精确识别水质污染因子提供借鉴。 展开更多
关键词 水质污染 污染因子识别 多模型回归 绝对主成分 长江南通段
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基于PSO-LSTM-SATN模型的污水水质预测研究 被引量：1
6
作者 杨潞霞 王智瑜 +2 位作者 沈帅杰 马永杰 付一政 《工业水处理》 北大核心 2025年第6期159-166,共8页
为解决工业废水处理领域进水水质波动性大、随机性强、不具有周期性导致无法精准预测其水质的问题,提出粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)-长短期记忆网络模型(Long Short-Term Memory,LSTM)-自注意力机制(Self-Attentio... 为解决工业废水处理领域进水水质波动性大、随机性强、不具有周期性导致无法精准预测其水质的问题,提出粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)-长短期记忆网络模型(Long Short-Term Memory,LSTM)-自注意力机制(Self-Attention,SATN)污水水质预测模型。以山西省某煤炭水处理工厂7357组历史污水水质数据为基础,首先采用LSTM捕获进水水质中COD数据的长期依赖关系,然后采用SATN解决水质信息分布不均匀的问题,最后结合PSO对LSTM-SATN模型进行优化,帮助网络自动获取最佳参数和模型配置。评价结果显示,模型均方误差(Mean Square Error,MSE)、平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)和平均绝对百分比误差(Mean Absolute Per⁃centage Error,MAPE)分别为0.5284(mg/L)2、0.2369 mg/L和4.1277%,与LSTM、门控循环单元结构(Gated Recur⁃rent Unit,GRU)、双向长短期记忆网络(Bidirectional Long Short-Term Memory,BiLSTM)相比,MSE、MAE、MAPE均有大幅降低,即该PSO-LSTM-SATN模型能够更准确地预测进水水质,为工厂日常运营管理方案提供合理的指导意见。 展开更多
关键词 污水水质预测 长短期记忆网络模型 粒子群优化算法 自注意力机制
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基于优化支持向量回归机的气浮单元水质预测模型 被引量：1
7
作者 陈霖 晏欣 +4 位作者 唐智和 冉照宽 李斌莲 栾辉 陈春茂 《工业水处理》 北大核心 2025年第5期157-165,共9页
为解决炼化污水处理系统气浮单元出水水质获取时滞严重的问题,构建了基于支持向量回归机(SVR)的气浮单元水质预测模型,利用皮尔逊相关系数(PCC)、斯皮尔曼相关系数(SCC)以及平均影响值算法(MIV)对模型输入参数进行降维,在此基础上利用... 为解决炼化污水处理系统气浮单元出水水质获取时滞严重的问题,构建了基于支持向量回归机(SVR)的气浮单元水质预测模型,利用皮尔逊相关系数(PCC)、斯皮尔曼相关系数(SCC)以及平均影响值算法(MIV)对模型输入参数进行降维,在此基础上利用交叉验证算法(K-CV)和网格搜索算法(GSA)对模型进行参数优化。结果表明,气浮单元出水COD和进水NH_(3)-N相关性最强,去除冗余变量,将NH_(3)-N作为模型输入可以有效提升模型预测精度。当惩罚因子c趋近于1,核函数参数g趋近于2000时,模型预测均方误差(MSE)最小(MSE=0.00067),预测精度最高;优化后SVR模型决定系数(R^(2))和相关性系数(r)分别为0.69和0.85,平均绝对百分比误差(MAPE)为0.05,预测精度远高于传统SVR和经典BP-ANN模型。现场验证结果表明该模型能实现对气浮单元出水水质的有效预测,平均百分比误差<5%,预测时间<1 min,极大程度提高了水质数据的时效性。 展开更多
关键词 炼化企业 污水处理系统 气浮单元 支持向量回归机 水质预测模型
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祖厉河流域水质预测模型研究
8
作者 张正红 王玲莉 +4 位作者 张富 李加林 吴天珍 余文娟 祁鹏 《中国水土保持科学》 北大核心 2025年第4期106-116,共11页
近年来,由于水体污染日益突出,严重影响人类的身体健康。建立可靠的水质预测模型、预测未来水质变化趋势,是当前急需要解决的科学问题。以祖厉河流域为研究区,基于2001—2021年10项指标的监测数据:矿化度、总硬度、溶解氧、高锰酸盐指... 近年来,由于水体污染日益突出,严重影响人类的身体健康。建立可靠的水质预测模型、预测未来水质变化趋势,是当前急需要解决的科学问题。以祖厉河流域为研究区,基于2001—2021年10项指标的监测数据:矿化度、总硬度、溶解氧、高锰酸盐指数、化学需氧量、五日生化需氧量、氨氮、挥发酚、六价铬、总磷,采用主成分分析方法选取流域5个水质监测断面(靖远、大羊营、巉口、定西、会宁断面)的主要污染指标,通过ARIMA、GM(1,1)、GM(1,1)与马尔科夫组合3种预测模型,进行水质的预测。结果表明:GM(1,1)与马尔科夫组合模型精度最高,预测结果更为合理有效。选用GM(1,1)与马尔科夫组合模型预测祖厉河流域未来10年的水质变化趋势,发现各断面水质逐渐变好,但仍处于较差的阶段,在5个断面中需重点关注巉口和会宁断面的水污染治理工作。研究结果可为祖厉河及黄河流域的水质指标及水土保持治理工作提供可借鉴的预测方法。 展开更多
关键词 水质 模型 断面 预测 祖厉河流域
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基于SR-XGBoost模型的无人机多光谱水质参数反演——以干旱灌区农田排水沟为例
9
作者 李欣璐 李仙岳 +3 位作者 史海滨 马红雨 王雅楠 李玥 《中国环境科学》 北大核心 2025年第9期5117-5128,共12页
于2023~2024年夏、秋两季在河套灌区义和干渠典型排水沟开展实地调研.通过采集实测水质样本(TN、TP、EC、pH值)和无人机多光谱反射率数据,基于多参数统计回归(SR)与极限梯度提升(XGBoost)构建反演模型,探索水质参数与光谱指数之间的相关... 于2023~2024年夏、秋两季在河套灌区义和干渠典型排水沟开展实地调研.通过采集实测水质样本(TN、TP、EC、pH值)和无人机多光谱反射率数据,基于多参数统计回归(SR)与极限梯度提升(XGBoost)构建反演模型,探索水质参数与光谱指数之间的相关性,并进行高精度反演.研究结果表明,SR-XGBoost模型在训练集和验证集中R^(2)的平均值分别为0.872和0.880,RRMSE分别为3.46%和3.23%,显著优于单波段及其他组合模型.秋季模型的拟合效果总体优于夏季,R^(2)平均提高了11.50%,RRMSE平均降低1.76%.空间分布结果显示,排水沟上游污染物浓度高于下游,夏季污染物浓度较秋季更高,且分布差异更为显著.本研究揭示了水质参数与光谱指数的相关关系,验证了SR-XGBoost模型的高精度与稳定性,为多光谱遥感技术在水质监测中的应用提供了科学依据,同时为流域污染防治和水资源管理提供了参考方向. 展开更多
关键词 多光谱 光谱指数 水质参数 XGBoost模型 SR-XGBoost耦合模型
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基于FCLPSO的水量水质模型参数反演方法研究
10
作者 朱沈涛 杨帆 +3 位作者 柳杨 范子武 乌景秀 李子祥 《水利水电技术(中英文)》 北大核心 2025年第7期54-66,共13页
【目的】复杂河网水量水质模型中参数多、维数高,模型参数反演难度大,优化目标函数选取、单参数和多参数不同反演方式等对参数反演精度影响需开展深入分析。【方法】提出基于快速综合粒子群优化算法(Fast Comprehensive Learning Partic... 【目的】复杂河网水量水质模型中参数多、维数高,模型参数反演难度大,优化目标函数选取、单参数和多参数不同反演方式等对参数反演精度影响需开展深入分析。【方法】提出基于快速综合粒子群优化算法(Fast Comprehensive Learning Particle Swarm Optimization,FCLPSO)的水量水质模型参数反演方法,设计参数反演数值试验,采用LH-OAT全局敏感性分析方法对7种模型性能评价指标进行目标函数优选,并分析模型单参数和多参数反演结果并分析不同反演方式的差异性。【结果】结果显示:NSE∗作为目标函数敏感度最高;不同类型参数均具有较高精度,单参数反演平均相对误差(MRE)为5.2%、变差系数(CV)为7.2%,多参数反演结果MRE为13.5%、CV为14%;多参数反演中水动力指标反演结果优于水质指标反演结果,多参数“分层反演”方式优于“同时反演”方式。【结论】结果表明:该模型参数反演方法具有较高的精度,有助于提升复杂河网水量水质模型参数估计时效性与准确性,为复杂河网数值模拟精度的提升提供了技术支撑。 展开更多
关键词 水量水质模型 参数反演 快速综合粒子群优化算法 目标函数 敏感性分析
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基于深度学习的环太湖河流气象水质协同预测模型研究
11
作者 许睿亭 姜翠玲 +1 位作者 孙磊 冯亚坤 《水利水电技术(中英文)》 北大核心 2025年第7期228-238,共11页
【目的】为优化水质监测与预警系统,促进河流生态环境的可持续发展。【方法】研究根据环太湖19个水质监测站点2021—2023年逐日水质监测数据和7个气象站的逐日气象资料,采用综合水质指数法(WQI)对水质状况进行定量评价,通过克里金插值... 【目的】为优化水质监测与预警系统,促进河流生态环境的可持续发展。【方法】研究根据环太湖19个水质监测站点2021—2023年逐日水质监测数据和7个气象站的逐日气象资料,采用综合水质指数法(WQI)对水质状况进行定量评价,通过克里金插值法获得与水质监测站点空间相位一致的气象数据,综合考虑气象要素对水质要素的影响机理和Spearman相关分析结果筛选输入的气象数据。采用长短期记忆网络(LSTM)、门控循环单元(GRU)、反向传播网络(BP)方法以及并行的GRU-LSTM模型对综合水质指数WQI进行预测。【结果】结果表明,水质预测模型中,模型精度受输入步长的影响,步长14 d的并行的GRU-LSTM模型表现最佳,预测精度为R^(2)=0.98。【结论】研究成果采用的深度学习模型为河流水质的长期监测和预测提供了一种新的技术路径,结合气象数据的水质预测能够在实际应用中帮助相关部门提前预警水质变化,优化水资源的调度与治理策略,提高水环境的可持续管理能力。 展开更多
关键词 气象水质协同预测模型 深度学习 综合水质指数法 河流水质 影响因素
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基于复杂水动力水质模型的感潮河口营养盐来源定量解析
12
作者 李旭 林宁亚 +9 位作者 杨柳 王巧云 林峰 邹启贤 曾洁 任婷玉 黎洪元 李肖玉 刘永 邹锐 《环境工程技术学报》 北大核心 2025年第5期1563-1572,共10页
入海河流区域的污染定量溯源是破解断面水质精准治污难题、实现区域污染精细化管控的核心基础。以SZ河为研究对象,基于水文、水质和气象等多元数据,通过设置开边界模拟潮汐效应,构建了高分辨率的水动力水质模型(IWIND-LRC),并进行潮位... 入海河流区域的污染定量溯源是破解断面水质精准治污难题、实现区域污染精细化管控的核心基础。以SZ河为研究对象,基于水文、水质和气象等多元数据,通过设置开边界模拟潮汐效应,构建了高分辨率的水动力水质模型(IWIND-LRC),并进行潮位、盐度、氨氮指标的参数率定及校验,基于验证后的模型,开发污染物来源数值解析算法,对SZ河入海口断面氨氮进行了定量溯源研究。结果表明:1)通过2020年的模拟校准与2021年的验证,SZ河河口氨氮指标的年均值与实测值的相对误差均小于30%。经过水体模型参数的部分不确定性更新迭代,水动力水质模型的模拟值与实测值吻合较好,能够较好地再现氨氮的空间分布和季节性变化过程;2)外源负荷是SZ河入海口氨氮的主要来源,占86.06%~88.81%,其中BJ河、SW河和WT河等支流的贡献最大,贡献率分别为20.15%~20.55%、15.98%~16.18%、9.53%~9.63%,底泥内源贡献占比为10.82%~11.81%。研究结果为SZ河精准治污提供定量化的决策参考。 展开更多
关键词 感潮河口 水动力水质模型 氨氮浓度 源解析 污染控制
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基于决策树回归的水质参数反演模型
13
作者 樊刘炎 宋金玲 +3 位作者 林琢 刘勇 刘晓晴 张思萱 《现代化农业》 2025年第1期61-65,共5页
随着国民经济的高速发展,水污染问题逐渐提上日程。由于遥感监测可以更加快速、高效、动态、全局性地监测水质,开始与传统的水质监测方法形成互补发挥重要作用。文章以木兰溪为研究区域,利用GF-1BCD卫星组遥感影像构建氨氮、总磷、溶解... 随着国民经济的高速发展,水污染问题逐渐提上日程。由于遥感监测可以更加快速、高效、动态、全局性地监测水质,开始与传统的水质监测方法形成互补发挥重要作用。文章以木兰溪为研究区域,利用GF-1BCD卫星组遥感影像构建氨氮、总磷、溶解氧、化学需氧量等水质参数的反演模型。根据遥感影像提供的4个波段,基于波段及运算后的波段表达式与氨氮、总磷、溶解氧、化学需氧量之间的相关性分析,进行特征向量中输入变量选取,将实测浓度作为特征向量中的输出变量,运用决策树回归算法构建出水质参数反演模型,根据模型评价指标确定最优的氨氮、总磷、溶解氧、化学需氧量水质参数的决策树回归反演模型。试验表明,氨氮、总磷、溶解氧、化学需氧量反演模型的评价指标R2均达到0.9以上,均方误差也较低,说明各个水质参数反演模型的预测值和实测值的拟合度较高。 展开更多
关键词 遥感影像 水质参数 反演模型 决策树回归
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基于改进麻雀搜索算法的水质模型多参数反演 被引量：4
14
作者 彭杨 杨德铭 +1 位作者 罗诗琦 张志鸿 《中国农村水利水电》 北大核心 2024年第7期102-109,116,共9页
水质模型参数取值对模型的模拟精度影响很大,为提高BOD-DO水质模型参数反演精度,首先在DobbinsCamp BOD-DO水质模型的基础上,以BOD和DO浓度计算值与实测值之差的加权平方和最小为目标函数,构建了Dobbins-Camp BOD-DO水质多参数反演模型... 水质模型参数取值对模型的模拟精度影响很大,为提高BOD-DO水质模型参数反演精度,首先在DobbinsCamp BOD-DO水质模型的基础上,以BOD和DO浓度计算值与实测值之差的加权平方和最小为目标函数,构建了Dobbins-Camp BOD-DO水质多参数反演模型;然后针对麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)求解精度低、稳定性不足和易陷入局部最优等问题,引入Sine混沌映射和对立学习、转移概率以及差分变异3个策略,分别从提高初始种群多样性、扩大搜索空间以及增强种群跳出局部最优的能力三方面对SSA算法进行改进,提出了一种多策略改进的麻雀搜索算法(Multi-strategy Improved Sparrow Search Algorithm,MISSA),并将其应用于Dobbins-Camp BOD-DO水质多参数反演模型的求解;最后通过数值实验将得到的反演结果与SSA算法、模拟退火算法、粒子群算法、遗传算法四种优化算法进行对比,并探讨了参数初值选取和观测噪声水平对反演结果的影响。结果表明:MISSA算法的计算性能明显优于对照组中的4种算法,且能显著降低初值选取对BOD-DO水质模型参数反演结果的影响,当观测数据的噪声水平不超过5%时,MISSA算法可有效提高反演结果的稳定性。该结果验证了MISSA算法在反演Dobbins-Camp BOD-DO水质模型参数的有效性,为水质模型参数求解提供有益参考。 展开更多
关键词 bod-do水质模型 参数反演 多策略改进的麻雀搜索算法 初值选取 观测噪声水平
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基于根区水质模型的宁夏引黄灌区春玉米土壤水氮运移及淋溶过程模拟
15
作者 姚举上 刘文娟 +1 位作者 马琨 邓江茹 《农业科学研究》 2025年第1期1-10,共10页
为研究宁夏引黄灌区不同施肥模式对土壤氮素运移的影响,应用根区水质模型(root zone water quality model-version 2, RZWQM 2)对宁夏引黄灌区春玉米农田水氮运移情况进行参数率定和数据验证。模拟结果表明:模型对土壤含水量模拟的均方... 为研究宁夏引黄灌区不同施肥模式对土壤氮素运移的影响,应用根区水质模型(root zone water quality model-version 2, RZWQM 2)对宁夏引黄灌区春玉米农田水氮运移情况进行参数率定和数据验证。模拟结果表明:模型对土壤含水量模拟的均方根误差和平均相对误差变化范围分别为0.010 5~0.0291 g·g^(-1)、5.58%~13.42%,模型对土壤硝态氮质量比模拟的均方根误差和平均相对误差变化范围分别为1.089 6~10.754 7 mg·kg^(-1)、12.14%~42.30%,说明RZWQM 2模型在模拟宁夏引黄灌区土壤水氮运移方面具有较高的准确性。进一步模拟结果显示,在灌水量为533 mm、施氮量为300 kg·hm-2的条件下,能够维持作物高产的同时降低氮素淋溶损失,有利于进一步防控农业面源污染。 展开更多
关键词 土壤氮素 春玉米 根区水质模型(RZWQM 2) 水氮运移 淋溶过程 宁夏引黄灌区
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基于水质水量耦合模型的南涑河水资源调度模拟分析
16
作者 侯祥东 赵香玲 《长江科学院院报》 北大核心 2025年第6期29-35,共7页
南涑河是淮河流域一条重要的城市河流,对其开展水质水量研究并通过合理调度改善水环境,对保障水生态环境健康、提高当地人民群众幸福指数具有重要意义。选取南涑河流域为研究区域,以主要污染物COD、NH_(3)-N为水环境评价指标,基于MIKE1... 南涑河是淮河流域一条重要的城市河流,对其开展水质水量研究并通过合理调度改善水环境,对保障水生态环境健康、提高当地人民群众幸福指数具有重要意义。选取南涑河流域为研究区域,以主要污染物COD、NH_(3)-N为水环境评价指标,基于MIKE11软件构建一维水质水量耦合模型,分析汛期、非汛期水环境容量的动态变化及不同调度方案下南涑河的水质变化,寻找最佳调度方案。结果表明:南涑河的主要污染物COD、NH_(3)-N浓度在Ⅰ—Ⅴ类之间波动,汛期水质发生显著恶化,COD、NH_(3)-N的水环境容量在汛期达到峰值。基于控制支流污水汇入和增大干流流量的水质改善方法共提出7种调度方案。对比发现藕蒲沟支流汇入是干流水质恶化的主要原因,因此,推荐改善水质的最佳调度方案为增大干流流量并关闭藕蒲沟支流的闸阀,阻止污染物汇入干流。构建的一维水质水量耦合模型符合南涑河的实际情况,能够用于南涑河水环境研究,提出的调度方案可切实有效改善南涑河水质,保障水生态环境健康。 展开更多
关键词 水资源调度 水质水量耦合模型 MIKE11 水环境容量 生态调度 南涑河
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基于水质水动力模型的人工调蓄池高质量供水研究
17
作者 王艳 王韧 +1 位作者 杨金凤 张秀微 《人民长江》 北大核心 2025年第2期9-16,共8页
为充分总结人工调蓄池工程高质量供水技术经验,基于南水北调亦庄调节池工程运行实践,对其供水现状和2017~2023年的运行情况进行分析,对水源补给、常态化供水量、水体空间分布等因素对水质质量的影响进行研究,构建水质水动力模型模拟变... 为充分总结人工调蓄池工程高质量供水技术经验,基于南水北调亦庄调节池工程运行实践,对其供水现状和2017~2023年的运行情况进行分析,对水源补给、常态化供水量、水体空间分布等因素对水质质量的影响进行研究,构建水质水动力模型模拟变化趋势,总结人工调蓄池高质量供水实践经验,并提出长效改进建议。结果表明:①亦庄调节池为人工蓄水池,受调度需求影响,来水停留时间不稳定,水体氮磷营养盐、有机物、叶绿素自身的季节性变化规律并不明显。②水量补给对水质质量影响较大,当单次补水量达到10.0万m 3以上时,氨氮浓度从0.40 mg/L降低至0.21 mg/L,降低近50%,总氮浓度从1.40 mg/L降低至0.90 mg/L,下降36%左右。当单次补水量低于10.0万m 3时,叶绿素a平均浓度约为7.00μg/L;当单次补水量达到20.0万m 3以上时,叶绿素a平均浓度约为3.00μg/L;持续向水厂供水20.0万m 3/d的运行状态下,叶绿素a平均浓度约为2.50μg/L。③在常态化日供水量控制在20.0万m 3及以上(人工调蓄池总调蓄容积的8%左右)时,采取调节池一期、二期联合调度供水模式,延长水流路径,充分交换水体,通过以空间换时间的策略实现净化水质的目的,可同时满足供水需求和水体质量维持需求。研究成果可为水利工程人工调蓄池高质量供水的运行管理提供参考。 展开更多
关键词 人工调蓄池 水质水动力模型 高质量供水 亦庄调节池 南水北调中线工程
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BP神经网络模型对鞍山中小河流水质的评价
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作者 赵鑫 《水土保持应用技术》 2025年第3期52-53,共2页
采用BP神经网络模型对鞍山市中小河流的水质进行预测评价。输入层选取21个指标参数作为输入信息,训练集为20条河流最具代表性监测断面2016-2020年每年的监测数据年平均值,共计100组,测试集为2022年各个监测断面数据的年平均值。用20组... 采用BP神经网络模型对鞍山市中小河流的水质进行预测评价。输入层选取21个指标参数作为输入信息,训练集为20条河流最具代表性监测断面2016-2020年每年的监测数据年平均值,共计100组,测试集为2022年各个监测断面数据的年平均值。用20组测试集去验证与真实值之间的拟合程度,得出R 2=0.92502,证明拟合度高,该模型可以直接用于水质的预测评价。 展开更多
关键词 BP神经网络模型 水质预测评价 水质指标
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黄河流域夏玉米根系带水质模型应用分析
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作者 梁帅涛 王爱丽 《农业与技术》 2025年第7期113-116,共4页
夏玉米是黄河流域主要粮食作物之一,为适应新时代黄河流域高质量发展的要求,保障黄河流域粮食安全,利用根系带水质模型(RZWQM2)对黄河流域夏玉米生长发育进行模拟分析。基于2年的夏玉米田间试验,利用实测数据对RZWQM2进行应用分析。研... 夏玉米是黄河流域主要粮食作物之一,为适应新时代黄河流域高质量发展的要求,保障黄河流域粮食安全,利用根系带水质模型(RZWQM2)对黄河流域夏玉米生长发育进行模拟分析。基于2年的夏玉米田间试验,利用实测数据对RZWQM2进行应用分析。研究结果显示,RZWQM2对土壤硝态氮、作物产量、生物量和含氮量的模拟效果较好,土壤硝态氮模拟值与实测值的均方根误差RMSE值在0.064~3.412mg·kg^(-1),平均相对误差MRE值变化范围为12.57%~45.01%,标准均方根误差NRMSE处于9.94%~27.23%。RZWQM2可以较好地应用于黄河流域夏玉米作物生长研究,为黄河流域夏玉米管理策略的制定提供科学方法。 展开更多
关键词 黄河流域 根系带水质模型 夏玉米
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基于在线监测时间序列数据的水质预测模型研究进展 被引量：1
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作者 秦艳 徐庆 +3 位作者 陈晓倩 刘振鸿 唐亦舜 高品 《东华大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第3期116-122,共7页
当前地表水突发性污染事件频发,已造成严重的环境和社会影响,对环境监管部门应急处置能力建设提出了新要求和新挑战。地表水水质在线监测数据具有高频率和高时效等特点,系统论述了基于在线监测时间序列数据的水质预测模型的研究现状和进... 当前地表水突发性污染事件频发,已造成严重的环境和社会影响,对环境监管部门应急处置能力建设提出了新要求和新挑战。地表水水质在线监测数据具有高频率和高时效等特点,系统论述了基于在线监测时间序列数据的水质预测模型的研究现状和进展,包括数据软测量、预处理方法和水质预测模型等,分析了不同水质预测模型在应用过程中存在的问题,并对未来研究方向进行了展望,以期为水质预测预警和环境监管提供技术支持和方法参考。 展开更多
关键词 水质预测模型 在线监测 时间序列分析 自回归模型 人工神经网络
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