基于主成分分析法的鹤地水库富营养状况评价

为了解鹤地水库水体富营养状态,利用Spearman相关性分析和主成分分析法对鹤地水库2012—2022年主要水质参数的相关性和营养化的影响因子进行分析,同时运用主成分分析法和综合营养状态指数法两种评价方法对鹤地水库营养化状态进行评价。结果表明,鹤地水库水体富营养化与COD、CODMn有显著相关性,是表征水库富营养化程度的重要指标;两种评价方法对水库富营养化的评价得分具有显著相关性,说明主成分分析法对鹤地水库水体富营养状态评价具有较高可信度。

2012—2022年练江揭阳段水质状况及变化趋势分析

为研究练江干流揭阳段的水环境质量状况和变化趋势,利用单因子污染指数法、内梅罗环境质量指数法和斯皮尔曼等级相关系数法,选取2012—2022年练江干流2个监测断面的水质监测结果进行水环境质量评价与变化趋势分析。结果表明:近11年练江干流揭阳段水质超标项目有氨氮、总磷、高锰酸盐指数、化学需氧量、五日生化需氧量等,大部分污染项目和综合污染指数均呈下降趋势,水质污染程度大大减轻,练江的污染治理取得明显进展。

基于GIS的围场县洪水灾害风险区划分析

鉴于洪水灾害风险区划是研究洪水灾害的主要手段,也是评估和管理洪灾的重要内容。以围场县为例,根据其历史洪水资料和实地考察资料建立指标模型,确定了洪水灾害评估指标体系,利用GIS技术对体系中各因子进行分析、统计、聚类、插值和重分类得到各因子的空间分布图,并通过GIS的栅格数据叠加分析得到洪水灾害基本单元,进而采用层次分析法确定了各因子的权重,由此得到了围场县洪水灾害风险区划图。结果表明,围场县洪水灾害风险从西北到东南逐渐增大,围场镇附近风险最高;坝上地区洪水灾害风险较低,高洪水灾害风险区集中在伊逊河流域。

广东省饮用水水源保护区划分技术研究

饮用水水源保护区制度是我国保护饮用水源的最有利手段,饮用水水源保护区最早由欧美国家提出并实践,我国在20世纪80年代开始研究,经过30多年经验积累,形成了完整的划分技术体系。本文详细论述了饮用水水源保护区制度产生的背景、国外饮用水水源保护区划分经验、思路和方法,对比国内外饮用水划分方法的异同,通过对广东省饮用水水源保护区划分的类型、体系、方法、原则和具体划分情况的综合分析,为广东省今后饮用水水源保护区新划定、调整及管理提供依据。

山区河流污染物通量监测与估算研究

污染物通量监测是精准化治污与溯源的主要手段,这就需要保证污染物通量估算的快速有效性。寻乌水是东江干流的上游段,发源于江西省寻乌县,全段处于山丘地带。本文以寻乌水为例,结合山区河流水文水质特征,对高频监测数据进行预处理,估算2017—2021年山区河流的污染物通量。结果表明,2017年污染物通量较大,2018年和2021年均为干旱年,污染物通量较小;高锰酸盐指数受流量影响最大,汛期通量易出现峰值;总磷通量受浓度影响较大,浓度峰值出现时,总磷通量也会形成峰值;氨氮通量对流量反应最灵敏,波动最频繁,流量的较小变化也会引起氨氮通量变化。

基于时间序列分析的水质自动监测数据插补方法

因自动监测设备故障或运维需要,不可避免地中断自动监测数据,影响水质分析结果。比较基于统计学的插补方法可知,ARIMA模型插值插补效果最好,均值插补结果较差。为进一步提高插补的精度,提出了基于LSTM的数据插补方法,插补效果优于基于统计学的插补方法。为了试验西江不同类型点位插补效果,选择封开城上断面古劳断面和珠海大桥断面进行比对实验,结果表明,封开城上断面插补效果比古劳、珠海大桥好。

基于改进TOPSIS模型的广东省主要湖库水质特征分析

为了掌握广东省湖库的水质状况、变化趋势及其主要特征,采用单因子评价法、综合污染指数评价法、综合营养状态指数法和熵权法改进的TOPSIS模型对2018-2022年湖库水质监测结果进行分析。结果表明,(1)广东省38个重点湖库2022年水质全部达到水功能目标,达到Ⅰ类、Ⅱ类、Ⅲ类标准的湖库分别有6个、25个和7个;综合污染指数范围在0.06-0.22之间,评价结果全部达到良好及以上;综合营养状态指数范围为23.81-53.42,星湖、惠州西湖和鹤地水库3个湖库为轻度富营养,存在水华风险。(2)改进的TOPSIS模型评价结果表明,湖库水质优良,其中,三洲田水库、枫木浪水库、径心水库和赤坳水库的评价结果分别为0.851、0.828、0.824和0.814,水质最优;新西河水库、苍村水库、流溪河水库和赤沙水库评价结果排名与综合污染指数相差较大,重金属存在一定的环境风险;河溪水库、秀全水库和鹤地水库评价结果排名相对较低。(3)从湖库类型分析,小型水库水质最好,依次是中型水库、大型水库和湖泊;2022年湖库水质总体变化不大,从年内各季节看,春季水质最好,夏季水质波动较大,水质最差,秋季有所转好;从年际变化趋势看,湖库水质基本逐年好转。从区域位置看,珠三角地区湖库水质最好。通过改进的TOPSIS模型对广东省38个重点湖库水质进行综合分析,解析水质特征,为大范围多对象科学水质综合分析技术提供了成功的实践依据,为湖库水质治理和风险预警提供技术支撑。

基于粒子群优化的GRU广东省跨境断面水质预测模型研究

水质预测是跨界断面环境风险分析的重要方法,对水质监控和水源保护具有重要作用。GRU是水质预测的常规模型,但广东跨界断面众多、水质数据变化较大,不同断面不同时间段的GRU水质预测需要对超参数进行多次训练调整,以保证模型获得较高的精度。为快速简便地实现GRU模型的迁移使用,提出了PSO-GRU水质预测模型,引入粒子群优化算法,对GRU的超参数进行优化,减少了超参数设置的经验性和随机性,提高模型预测精度。构建PSO-GRU水质预测模型的步骤主要为,(1)分析水质特征,确定滑动窗口,构建数据集(训练集、验证集、测试集);(2)设置PSO-GRU的相关参数的初始值,通过计算PSO的适应度值来获得新的GRU超参数,经过迭代,追踪超参数局部最优解和全局最优解,最终得到全局最优超参数;(3)将最优超参数构建GRU模型进行水质预测。将PSO-GRU用于8个跨境断面水质预测,并与LSTM、GRU模型进行对比,结果表明,(1)PSO-GRU模型拥有较好的泛化性,能够在8个跨境断面水质预测中迁移使用,并取得较好的预测结果,达到应用要求。(2)LSTM、GRU超参数的设置需要经过多次试验,且难以获得超参数的全局最优值,PSO-GRU能够自适应调试超参数,预测结果优于其他模型,SRMSE、SMAE、SMAPE较LSTM、GRU分别降低了39.6%、35.6%、38.6%和39.1%、34.8%、37.8%。(3)降雨量作为输入能够提高PSO-GRU的预测精度,与历史数据组合输入能取得更高的精度。PSOGRU结构简单,易于实现,且泛化能力强,能够快速迁移到其他断面进行水质预测,为快速简便水质预测提供了实践依据。

基于注意力机制优化的BiLSTM珠江口水质预测模型

为提高珠江口水质预测精度和稳定性,提出了基于时间和特征双注意力机制优化的Bi LSTM水质预测模型,引入特征注意力机制强化模型捕获参数重要特征能力,加入时间注意力机制提高对时间序列相关性信息及水质波动细节信息的挖掘能力.将新模型应用于珠江8个入海口水质预测,开展预测性能试验、泛化能力试验和特征参数扩展性试验.结果表明:①新模型在珠海大桥水质预测取得了较高的预测精度,预测值与实测值的均方根误差RMSE为0.0041 mg·L^(-1),决定系数R^(2)为98.3%.与Multi-Bi LSTM、Multi-LSTM、Bi LSTM和LSTM对比,表明新模型预测精度最高,验证了模型的精准性.②训练样本数量和预测步数均对模型预测精度产生影响,模型预测精度随着训练样本的增加而提升,海珠大桥断面总磷预测时,240组以上训练样本可获得较高预测精度;增加预测步数,会使模型预测精度迅速下降,预测步数大于5步时无法保障模型预测的可靠性.③将新模型应用于珠江8个入海口不同水质指标预测,预测结果均取得较高精度,模型具有较强的泛化能力;输入对象断面预测指标相关联的上游来水、降雨量等特征参数,能够提高模型预测精度.通过多方面多次试验,结果表明新模型能够较好地满足珠江口水质预测精度、适用性和扩展性要求,为复杂水动力环境水体水质高精度预测进行了新的探索.