人工景观水体水质评价与预测研究

发布时间：2020-09-26 20:18

　　随着人类活动的加剧,水环境污染问题越来越严重,人工景观水体作为水域重要组成部分,易发生富营养化,严重的富营养化程度会破坏水质生态平衡,所以人工景观水体水质值得深入的研究。本文围绕水质评价和水质预测做了以下工作。本文选取广西大学镜湖等人工景观湖泊作为研究区域,介绍该区域生态情况,采取科学的方法设置采样区间和采样点。然后通过查阅文献选取18项指标待选用于水质研究,并介绍各个指标的采样方法。水质评价。富营养化程度的轻重可以反映人工景观水体水质优劣,而富营养化通常伴随藻类的大量繁殖,可用叶绿素A的含量表征。为对水质进行有效评价,以叶绿素A的含量为约束因子,对18个初选指标采用粗糙集理论进行指标初筛,选取得到10项指标作为预评价。紧接着采用主成分分析法对得到的10个指标进行研究,采用SPSS软件根据累计贡献率提取出2个主成分,再由载荷因子和成分得分矩阵排列后筛选得到水温、pH、总磷、总氮、叶绿素A、光照6个指标,以此初步建立水质评价指标体系。为得到各评价指标的结集权重,制作AHP问卷调查表邀请广西区内30位水质相关专业专家进行评价打分,采用群决策层次分析法结合YAAHP软件计算各指标的结集权重,得到最终的水质评价指标体系,并进一步构建水质综合评价模型。水质预测。为对未来一段时间内的水质状况进行评估,需要进行水质预测研究。首先对采集的水质数据进行分析,得到相应数据的完整序列以供进一步研究。根据水质评价指标体系确定预测模型的六个输入量,为减小预测误差,选取更优的预测模型,本文对比基于遗传算法优化的BP神经网络、基于灰色理论结合RBF神经网络、基于粒子群算法(PSO)优化支持向量机(SVM)等三种组合模型预测值的平均平方误差和平均百分比误差,得到基于PSO-SVM的预测模型精度更高。将建立的PSO-SVM预测模型运用在广西大学另外三个人工景观湖泊采样进行模型适用性检验。采用两种方法对预测得到的结果进行水质评价,得到预测水质等级结果基本处于中度富营养化,预测结果表明有关部门需要采取措施抑制水中藻类繁殖并持续监察水质情况。
【学位单位】：广西大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：X52;X824
【部分图文】：

示意图,库所,水质环境,水缸

图１－２所示为一简单的４库所Ｐｅｔｒｉ网示意图，ｐ。、ｐ，、ｐ２、ｐ，表示库所，ｔ0、逡逑ｔ，、１２表示迁移，库所与迁移之间由有向弧进行联系。逡逑因为不同水域水质情况有差异，这两种方法适应于特定湖泊，文献２８基于逡逑多智能体建模的思想，在实验审进行水缸的水质环境模拟，将测得数据导入多智逡逑

系统结构图,智能,系统结构图,水质预测

ＡＧＥＮＴ能描述生物体的行为并展现其内部通信关系。该模型具有很好的自逡逑治性和主动性，可视为拥有独立心智并与外界交流的生物。随着研宄的深入，虽逡逑然基于ＡＧＥＮＴ智能模型的水质评价很多，但是没有统一性，所建模型未能被公逡逑认，故本文不采用此方法进行研宄。逡逑１．２．２国内外水质预测研究现状逡逑水质预测对于水质治理具有重要的意义。对于水质因子的预测是依据历史检逡逑测数据。对于水质预测常用的方法有线性回归法、时序分析法、灰色理论法、人逡逑工神经网络和支持向量机等。虽然这些方法也可以用在水质评价中，但是侧重点逡逑不同，这些方法运用于水质评价中是为了得到水质处在哪一个等级中，但是运用逡逑在水质预测中，是在历史监测数据的基础上，得到未来一段时间内的水质数据。逡逑国内外有很多学者在这方面做出了研究。文献２９中顾丁锡教授给出了多元逡逑线性回归法在湖泊水质预测中的具体运用，给出详细的计算公式，但是这种方法逡逑

镜湖,全景图,设置方法,生态环境

本课题研宄水质状况，为得到具体的检测数据，本文以广西大学镜湖为研宄逡逑对象，镜湖属于人工景观水体，位于广西大学校园内（广西大学大礼堂前）。项逡逑目水体为水域面积３０００ｍ２，水深１．２ｍ。镜湖全景图如图２－１所示。逡逑图２－１镜湖全景图逡逑Ｆｉｇｕｒｅ邋２－１邋Ｍｉｒｒｏｒ邋Ｌａｋｅ邋Ｐａｎｏｒａｍａ逡逑本节主要介绍了景观湖镜湖的生态环境和采样点的设置方法。逡逑２．１．２镜湖的生态现状逡逑（１）水生植物现状逡逑苦草种植时，逐步放水，保证种植区域内水位在ｌ0ｃｍ左右，沉水植物种植逡逑过程类似农田插秧，从水体深的区域开始逐步向浅水区推进，为确保种植密度的逡逑控制及美观效果，需用线作为参考。沉水植物的种植需避开阳光强烈的中午，可逡逑９逡逑

【参考文献】