基于T-S模糊神经网络的水质评价方法及其在四水流域的应用

针对水质评价方法评价等级固化、评价方法整体性不强以及指标间差异较大等特点,引入了T-S模糊神经网络对水质进行评价。基于T-S模糊系统的数据处理能力和神经网络对数据间非线性关系的拟合能力,构造T-S模糊神经网络。经过训练、检验发现该网络对生成数据的拟合程度较高,可以应用于水质评价。将该神经网络应用于湖南省四水干流的水质评价,发现四水代表水质站点的水质情况从2005—2015年期间基本符合地表水Ⅲ类水标准,同时,湘江湘潭站及长沙站存在一定的水质等级变优趋势。

湘资沅澧四水采砂影响综合评价体系与方法

为探究河流采砂控制对水文、水质、水生态及社会经济的影响及作用效果,以湖南省湘资沅澧四水干流为例,在现场调查与取样分析基础上,系统分析了四水干流采砂规划控制前后河道断面、水位、水质变化情况,提出了包含水沙条件、水质水生态及社会经济三类指标的评价指标体系,并应用熵值法和模糊层次分析法对湖南四水2012—2016年采砂规划控制采砂前后的影响效果进行了综合评价。结果表明,四水采砂规划在执行期间产生了较好的效果,控制采砂地点与进度有利于减少采砂不利影响,但也发现湘江和沅水的采砂控制效果次于资水和澧水。结合熵值理论、M-K方法、PHS方法分析了断面、水位及水质的变化趋势,并通过综合评价方法在控制采砂效果评价的应用,实现了控制采砂效果的量化分析,提出了一种合理的河道采砂影响评价方法。