城市缓流水体水华限制性因素及预警模型的研究

发布时间：2024-05-09 04:06

　　本文通过选取某城市典型的缓流水体为研究对象，通过野外观测采样、实验室监测分析及数学模型分析相结合的方法，研究城市缓流水体水华暴发的限制性因素，并构建相应的数学模型以预警水华的暴发。研究的时间段分为2个时期即2012-5-15至2012-9-30及2013-7至2013-8期间，其中2012-5-15至2012-9-30期间所监测的数据用于水华暴发的限制性因素的确定及预警模型的构建，2013-7至2013-8期间的数据用于模型的验证。依据城市缓流水体的特点及相关的文献报道，研究确定了机理预警模型及风险预警模型为城市缓流水体水华暴发的预警模型。其中机理预警模型是由生长动力学模型及内集外集模型构成，生长动力学模型主要是用来预测水体中藻类生物量的变化，内集外集模型主要是用来确定水华暴发的生物量的阈值。风险预警模型主要由风险评估模型及概率预警模型所构成，风险评估模型是将与水华暴发密切相关的因素转化为水华暴发的风险（水华暴发的危险程度），概率预警模型是将水华暴发的风险转化为暴发的概率的模型。通过对2模型的构建与分析产生如下结论： （1）由于城市水体周边的分散的面源及水体中的底泥內源，使水体中氮磷等...

【文章页数】：70 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图2-22-2Theappar水华暴发的rentphenome的表观现象enaofthealgaalbloom

水宽线宽010100Fig2布设水质监测监宽度均小于线，在每条Tab2宽度/m00000000图2-22-2Theappar监测点位的布于50m，水深条采样垂线距表2.12.1Theprinc左水华暴发的rentphenome布设原则[76深均小于5距水面0....

图2-3模型构成图

图2-3模型构成图Fig2-3Thecompositionofthemodel学模型的概况型主要基于如下假设所建立的：单位时间内，藻类的生物量的增量，主要由藻类的生长率量的现存量所决定[80]。即ppaDC)（2.4）体中藻类叶绿素a的现存量，μg/L；体中....

图3-1流速监测数据

图3-1流速监测数据Fig3-1Themonitoringcurrentvelocitydata营养条件的筛选水体中的氮、磷等营养盐是维持藻细胞进行正常的分解、合成代谢所必要的元水中的氮、磷的浓度及外界对其的补充量是限制藻类增殖的主要因素[7]。对各断面水体中的溶....

图4-4模拟退火算法流程

数优化的结果越好。21y[C(i)C(i)]aia（4.3）Ca(i)——Chla的实测值，μg/L；(i)a——Chla的仿真值，μg/L；利用模拟退火算法，确定模型参数，模拟退火算法的工作原理图见图4-4Boltzmann函数作为能量转化公式，冷却系....

本文编号：3968295