污水预警中的化学需氧量(COD)预测技术

针对污水处理厂监控系统对水质重要指标出水COD难以及时测量的问题,提出利用进水BOD及进水COD等辅助输入变量通过改进的Elman神经网络建立出水COD预测系统模型,采用某化工污水处理厂的实际运行数据作为训练和测试样本。仿真结果表明:改进结构的Elman神经网络模型对出水COD的预测准确率最高。

基于耦合协调度模型的黄土高原生态环境质量测度及预测

生态环境质量评价作为生态文明建设的基本依据,对于积极适应气候变化、合理开发及保护生态环境等具有重大意义。本文以生态环境脆弱的黄土高原为研究区,基于植被覆盖度、地形位指数、人口密度等数据反演资源环境承载力,以MODIS数据和土地利用数据表征生态弹性限度,分析2000—2020年研究区资源环境承载力与生态弹性限度的演变特征,利用耦合协调度模型综合表征区域生态环境,通过标准差椭圆方法探究协调度的重心变化及转移路径,并在此基础上利用粒子群优化的Elman神经网络对生态环境的未来趋势进行预测。结果表明:2000年以来黄土高原资源环境承载力呈现东南高、西北低的分布格局,呈指数缓慢上升趋势(0.0625 a-1),生态弹性限度与该区域土地利用格局呈高度一致,指数波动上升但整体水平低;黄土高原生态环境耦合协调度从轻微失调阶段转变为初级协调阶段;黄土高原生态环境协调发展度的重心向东南偏移,且呈现东北-西南方向向心聚集,西北-东南方向空间发散的趋势;预测发现,2030年各市(自治州)资源环境承载力-生态弹性限度系统耦合协调度将稳步上升,这表明未来黄土高原的生态环境质量将逐步趋于协调,但各地的增长速度将存在显著差距。