基于分布式CA和BP水质模型的城市空间增长边界研究

发布时间：2018-01-08 00:21

  本文关键词：基于分布式CA和BP水质模型的城市空间增长边界研究　出处：《清华大学》2015年硕士论文　论文类型：学位论文

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【摘要】：城市建设用地扩张带来区域土地利用结构变化,城市面源污染排放负荷增加,对流域水环境质量可能产生复杂而又长远的不利影响。模拟区域城市土地利用变化,预测上下游水质对城市区域污染排放的响应关系,定量分析城市空间扩张与水环境质量变化之间的特征规律,以下游控制断面水质达标为前提识别沿江城市安全距离,对于科学划定城市空间增长边界、从源头控制流域水环境风险具有重要意义。论文从城市土地利用变化出发,运用分布式元胞自动机模型(CA)和BP神经网络模型,构建城市土地利用变化及水质响应模拟模型。考虑土地利用变化的驱动和约束因素,在CA转换规则中实现对影响因素及作用机制的数学表达;借鉴水文模型,对传统集总式CA模型进行空间分区,不同区域选择不同参数;利用遗传算法的并行性特点,对分布式参数进行识别;分析参数空间灵敏性的差异,识别不同区域土地利用变化的控制因素。依据BP神经网络需求,概化河网和土地利用数据,建立关于排放量和排放位置的BP水质模型,分析城市间距对上下游水环境影响的大小,并以水质标准为约束反推上下游城市发展安全距离。研究选择长江沿岸的芜湖、马鞍山作为研究案例,对两地土地利用变化及沿江水质的变化进行模拟分析。研究表明,两地城市间距不断缩小,建成区呈现出连片建设的趋势,上游(芜湖)排放的污染物对下游(马鞍山)的水质安全产生了影响。2020年马鞍山建成区起始点断面COD和氨氮浓度分别为12.80mg/L和0.31mg/L,较2010年分别增长29.2%和23.2%,增幅超出同期污染物排放量的增长。为保证2020年马鞍山市饮用水安全,在不改变排放量的情况下,建议芜湖马鞍山的建成区之间保留3.17km以上的安全距离。
[Abstract]:Based on the change of urban land use , the paper uses distributed meta - cellular automata model ( CA ) and BP neural network model to establish a model of urban land use change and water quality response .

【学位授予单位】：清华大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：X52

【参考文献】

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本文编号：1394866