基于修正河流水质模型的河道氨氮浓度动态监测

近代以来,伴随着工业革命的浪潮,城市建设、工业发展、农业发展被持续推动,污染物的排放量与日俱增,不仅加剧了水资源的污染,也给人类健康和生态环境平衡带来了严重危害。因此,文章依据某市某河段的水文数据,针对各种污染源,构建了完全混合模型、零维水质模型以及一维水质模型精准模拟河道氨氮浓度的动态变化过程,进而对河流污染物运动基本方程和弥散方程进行推导,迭代求解河道氨氮浓度。文章旨在为探究水环境规划治理措施提供有效的理论依据据。

北大港水库分库前后水质安全数值模拟

为探索北大港水库分库的可行性,假定北大港水库在维持水库现状、分库不挖深及分库挖深1 m三种工况条件下均调蓄3亿m3"引黄水"时,运用零维水质模型对其水量水质的变化进行模拟,以此对比探究水库分库前后水质安全。结果表明:水库分库时较不分库时具有水质咸化风险低、不超标天数多及可供水量大等优点,即水库分库较不分库水质安全,同时水库分库时不挖深较挖深好。

河北平原区农田地表径流输入河道中的氨氮量确定

鉴于农田地表径流的面源污染是在河道两岸以线性的形式汇入受纳河体,在符合应用零维河道水质模型的水体中,建立一个估算河道出口断面农田地表径流的面源污染的输出模型,选取河北平原区府河中游的1 000m河道进行试验分析来验证模型。结果表明,模型估算值与实际测量值较为接近,估算产流后的3 333s内农田地表径流中氨氮污染物向试验区出口输出量为13.6g。

BP神经网络在再生水补给密云水库水质评价中的应用

基于环境质量基本模型,将补给的再生水视为点源污染,建立了再生水补给后的湖库污染物浓度变化模型.在得到补给后主要污染物稳定浓度的基础上,建立BP神经网络模型,使用随机数发生器生成随机数据作为模型的学习样本和检验样本以满足BP模型对样本数量的需求.使用BP模型对再生水补给后的水质进行评价,评价结果证明了再生水补给的可行性与相对安全性.