基于T-S模糊神经网络的颍河水质时空变化特征分析

基于T-S模糊神经网络分析颍河(河南段)2007-2010年5个监测断面的水质指标监测数据,克服了过去仅用各级评价标准作为训练样本,导致训练样本数过少和不能构建检测样本的缺点,对实测数据仿真有很好的效果。应用主成分分析法,选出溶解氧、高锰酸盐指数、生化需氧量、氨氮、化学需氧量、总磷、六价铬、阴离子表面活性剂8项对水质具有重要影响的指标,建立适用于颍河的T-S模糊神经网络水质评价模型,对颍河水质时空变化特征进行分析。结果显示:颍河水质在近几年呈改善趋势;白沙水库断面水质最优,且稳定;周口康店断面水质较差,西华址坊在2007年第2季度水质恶化严重;沈丘纸店断面水质逐渐改善。表明了T-S模糊神经网络对水质时空变化特征分析的效果显著,也反映了颍河水质状况,为颍河水质监测、管理与控制提供依据。

河流水质时空变化特征及污染源解析研究——以斗龙港大团桥断面为例

采用因子分析方法,对斗龙港大团桥断面及相关区域共15个断面2012年-2017年水质监测数据及11个断面2018年水质补充监测数据进行分析,在此基础上对大团桥断面污染源进行解析,进而制定断面水质达标方案。结果显示:2018年1月~9月份大团桥断面水质均超过Ⅲ类标准,主要超标因子为总磷、氨氮和化学需氧量;入境河流水质及断面上游来水对大团桥断面水质有一定影响;大团桥断面污染源主要为畜禽养殖污染、上游污染及生活污水等。

鄱阳湖南昌湖区典型断面水质变化特征及污染源解析研究——以伍湖分场国控断面为例

伍湖分场断面是鄱阳湖南昌湖区五大国控断面之一。针对2020年以来鄱阳湖流域总磷(TP)枯水期浓度偏高的问题,以伍湖分场断面为例,根据逐月监测和加密监测数据,分析断面水质近况。结果表明,断面TP浓度突增月份出现在12月,2021年断面枯水期TP的平均浓度相较于2020年有所增加。根据2021年11月至2022年8月的加密监测结果,显示断面的水质问题仍然是枯水期的TP浓度较高。TP的主要排放源头较为分散,主要为农业种植源(48.25%),其次是内源释放(18.05%)、生活源(17.04%)及干湿沉降(13.55%)。TP入湖量占比最大的是联圩镇,占汇水区域入湖总量的41.59%,其次则是成新农场与恒湖垦殖场,排放量总和占据近一半。TP排放占比最高的成新农场和联圩镇是治理工作的重点区域,其次是以农业种植业为主的恒湖垦殖场也需要相应的治理措施。据此提出相应水质提升(稳定)措施,以期断面水质在“十四五”期间稳定达到国控考核,为伍湖分场断面乃至鄱阳湖流域的水环境质量改善提供技术支持。