人工神经网络在新疆蘑菇湖水库水质评价中的应用

调查分析了蘑菇湖水库的污染源,选取蘑菇湖水库污染的6项水质监测数据作为评价指标,采用Matlab建立了蘑菇湖水库水质评价的三层BP网络模型,并以这6项指标为训练样本,对BP网络进行训练,将训练好的网络用于水质进行评价,得出的蘑菇湖水库水质评价结果是劣Ⅴ类,采用分级评分法对计算结果进行了比较分析,结果表明:BP神经网络方法收敛速度较快,预测精度很高,蘑菇湖水库已丧失养殖功能,并且已不能满足农业灌溉的标准。

蘑菇湖水库水环境容量总量控制研究

为逐渐恢复蘑菇湖水库的农业灌溉及养殖功能,介绍了按灌溉期划分的夏秋、非灌、春灌3个不同时段及不同的水质目标,定量计算蘑菇湖水库主要污染物水环境容量总量,得到水库不同时段的最大日负荷(TMDL)。根据TMDL对蘑菇湖水库的污染来源实施总量控制研究,得出了以下结论:同一水质目标下,在夏秋、非灌、春灌不同时段的水环境容量成递增趋势;扣除水库污染物本底值的环境容量多数为负值;扣除水库污染物本底值的环境容量春灌时段大于夏秋时段,夏秋时段大于非灌时段。最后阐述了对蘑菇湖水库水环境容量实施总量控制的效果。