大庆天然湿地水质评价

湿地评价研究已成为新世纪湿地科学前沿研究领域的热点问题。大庆市湖泊湿地面积广泛,具有极大的生态经济价值。近年来,随着经济的发展其湖泊湿地水质退化严重,所以急需适时对其水质进行合理、准确的评价。在经济发展高速增长的同时,水环境问题日渐突出,迫切需要相应理论及技术的支持。大庆市天然湿地的污染日益突出,为了加强大庆天然湿地资源的保护,该文运用内梅罗水质指数与有机物污染综合指数对其污染程度进行评价,为大庆天然湿地污染治理提供依据,对于经济、有效地防治水环境污染,具有重要的科学价值和现实意义。

长江口国控断面水质参数演变的模型优化预测

基于对长江口徐六泾国控断面2014-2018年水质数据的挖掘和分析,选择高锰酸盐指数、五日生化需氧量、氨氮、总氮、总磷、溶解氧6项水质因子数据,文章首先使用单因子水质指数法对各项水质因子进行评价,然后分别使用改进内梅罗指数法和模糊指数法对徐六泾断面进行综合水质评价。选择长江口徐六泾断面叶绿素a浓度作为预测变量,以高锰酸盐指数、五日生化需氧量、氨氮、总氮、总磷、溶解氧、盐度7项数据作为输入变量,使用BP神经网络进行预测,与逐步回归预测进行对比。结果表明:徐六泾断面的内梅罗指数均值为4.563,模糊指数均值为4.997。与地表Ⅲ类水内梅罗指数标准值4、模糊指数标准值10相比,应用内梅罗指数得到的结果达到地表Ⅲ类水标准的月份占76.7%,应用模糊指数得到的结果达到地表Ⅲ类水标准的月份为100%。内梅罗指数的波动性比模糊指数的波动性大,对综合水质差别的反映更明显,且内梅罗指数与模糊指数之间的线性相关性不明显。与叶绿素a实际监测值进行比较,使用神经网络预测得到的结果平均标准差为0.13,使用逐步回归分析预测得到的结果平均标准差为0.20,神经网络预测结果更为准确,精度更高。

长江水质的评价和预测

针对长江水质问题,先用内梅罗水质污染指数法对长江近两年多的水质情况做定量的综合评价,判断出主要污染物的源头所在地区,然后采用GM(1,1)模型对长江未来10年水质污染的发展趋势做出了预测．

工业水污染税税率测算模型的构建与应用

本文探索建立水污染税税率测算模型并应用设计水污染税率。首先,在比较国内外水污染税费制度的基础上,借鉴环境税和环境保护相关理论,将水污染经济损失模型与内梅罗修正指数模型相结合构建水污染税测算模型;第二,采用水污染税测算模型测算了2010年河北省水污染税税率水平应为1.4元/吨废水。这一标准远高于现行对每吨废水平均征收0.30元的标准,验证了我国水污染征收标准远不足以弥补治污成本的现状,应在环境税费改税改革中重新设计征税依据和税率水平。