小型人工湖水体富营养化数值模拟及风险概率研究

发布时间：2017-10-20 18:20

  本文关键词：小型人工湖水体富营养化数值模拟及风险概率研究

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【摘要】：湖泊水体富营养化是湖泊水生态环境主要的问题,目前我国大部分的湖泊都处于富营养状态。随着城市化建设的快速发展和人们生活水平的提高,为了改善城市生态环境、提高城市生活品质,小型人工湖的建设也得到了快速的发展,同时小型人工湖是城市生态系统及其景观多样性的重要组成部分。而小型人工湖具有水域面积小易受到外界影响的强烈干扰、存储水量不大、易污染、水体自净能力低、水生态系统比较脆弱及水质优劣转换较快等特点,相对于大型的水体富营养化湖泊,小型人工湖的研究基础相对比较薄弱。为了研究小型人工湖水体富营养化机理、模型模拟以及联合风险概率等方面的内容,本文以郑州大学新校区小型人工湖眉湖为实验场,展开了一系列的研究工作。(1)在现场监测和实验室检测的基础上,分析了眉湖各个监测断面的水质和底泥中污染物浓度的变化规律,并分析各监测指标间的相关性;结合监测数据识别影响眉湖水体富营养化的限制因子,并利用营养状态指数法和评分法对眉湖水体富营养化的程度进行评价。(2)根据眉湖实测数据资料,运用人工神经网络对藻类和叶绿素a进行非线性模拟,分析眉湖藻类和叶绿素a受到其他水质影响因子的作用关系;在识别眉湖水体透明度的主要影响因子的基础上,建立水体透明度与主要影响因子间的多元回归模型,根据比尔定律建立水体透明度与光照强度衰减系数的定量关系,结合富营养化基本模型和水动力模型构建了基于水体透明度的富营养化模型。对模型参数进行率定和验证,并根据不同情境模拟光盐因子以及水体透明度变化对眉湖藻类生长的影响作用。(3)在基于水体透明度的富营养化模型模拟结果的基础上,建立水体富营养化指标的边缘分布函数,并对各组合方式下二维和三维Copula函数联合分布进行拟合度检验和拟合优度评价,选取每种组合方式较为适合的Copula函数联合分布,并定量的分析水体富营养化指标二维和三维的组合风险概率。
【关键词】：小型人工湖 富营养化 水体透明度 Copula函数 联合风险概率
【学位授予单位】：郑州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：X524
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-10
• 1 绪论10-21
• 1.1 研究背景及意义10-12
• 1.1.1 研究背景10-11
• 1.1.2 研究意义11-12
• 1.2 国内外研究现状12-18
• 1.2.1 水体富营养化机理研究进展12-14
• 1.2.2 富营养化模型研究进展14-16
• 1.2.3 水体富营养化风险分析研究进展16-17
• 1.2.4 目前存在的问题17-18
• 1.3 研究内容及技术路线18-21
• 1.3.1 主要的研究内容18
• 1.3.2 技术路线18-21
• 2 小型人工湖水质监测实验设计及分析21-50
• 2.1 水质监测实验设计及数据采集21-25
• 2.1.1 实验研究区域21-22
• 2.1.2 实验方案设计22-24
• 2.1.3 实验现场监测及取样过程24
• 2.1.4 实验仪器与监测方法24-25
• 2.2 水质指标变化过程及相互作用分析25-33
• 2.2.1 水质变化规律分析25-28
• 2.2.2 底泥中污染物浓度变化规律分析28-29
• 2.2.3 各监测指标的相关性分析29-33
• 2.3 小型人工湖水体富营养化限制因子分析33-42
• 2.3.1 眉湖水环境因子影响分析33-37
• 2.3.2 眉湖水体富营养化限制因子分析37-42
• 2.4 小型人工湖水体富营养化程度评价42-50
• 2.4.1 富营养评价化方法42-44
• 2.4.2 眉湖水体富营养化评价44-50
• 3 基于水体透明度的富营养化模型构建50-93
• 3.1 水体富营养化模型建模机理50-54
• 3.1.1 简单的回归模型50-51
• 3.1.2 单因子营养物质负荷模型51-52
• 3.1.3 复杂的生态-水质-水动力模型52-53
• 3.1.4 复杂的生态结构动力学模型53-54
• 3.2 眉湖藻类和Chl-a的人工神经网络模拟54-60
• 3.2.1 人工神经网络的模型机理55-57
• 3.2.2 人工神经网络模型的建立57-60
• 3.3 水体透明度影响因子及变化过程拟合60-68
• 3.3.1 水体透明度与影响因子间的相关性分析60-61
• 3.3.2 水体透明度与单影响因子的拟合方程61-65
• 3.3.3 水体透明度与影响因子的多元回归方程65-68
• 3.4 基于水体透明度的富营养化模型构建原理68-87
• 3.4.1 眉湖水动力学模型构建原理68-69
• 3.4.2 眉湖水体富营养化模型构建原理69-73
• 3.4.3 模型参数敏感性分析73-76
• 3.4.4 模型参数率定与验证76-87
• 3.5 影响因子变化对藻类生长的模拟分析87-93
• 3.5.1 光照强度变化对藻类生长的模拟分析87-88
• 3.5.2 水体透明度变化对藻类生长的模拟分析88-89
• 3.5.3 营养盐变化对藻类生长的模拟分析89-91
• 3.5.4 光盐组合条件下藻类生长的模拟分析91-93
• 4 水体富营养化风险概率分析93-131
• 4.1 Copula函数基本原理93-95
• 4.1.1 Copula函数的定义及性质93-94
• 4.1.2 几种常用的Copula函数94-95
• 4.2 基于Copula函数的水体富营养化风险概率评价方法95-99
• 4.2.1 边缘分布的建立95-96
• 4.2.2 Copula函数联合分布的建立96-98
• 4.2.3 Copula函数拟合检验和拟合优度评价方法98-99
• 4.3 小型人工湖泊水体富营养化风险概率应用研究99-131
• 4.3.1 水体富营养化指标边缘分布的建立99-101
• 4.3.2 水体富营养化指标二维组合风险概率分析101-113
• 4.3.3 水体富营养化指标三维组合风险概率分析113-131
• 5 结论与展望131-134
• 5.1 结论131-133
• 5.2 主要创新点133
• 5.3 研究展望133-134
• 参考文献134-143
• 个人简历及硕士研究生期间发表论文与研究成果143-145
• 致谢145

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