基于广义回归神经网络模型的径流预测研究

为提高径流预报精度,构建了基于广义回归神经网络模型的径流预测模型并将其应用于浙江丽水小溪流域中,对白岩测站50年月平均径流资料进行模拟研究,并与BP神经网络模拟结果进行对比。结果表明,广义回归神经网络预测精度较BP神经网络模型高,更接近径流监测实测值,平均相对误差为11.06%,且预报结果比较稳定,为径流时间序列模拟提供了一种更优的建模方法。

浏阳市小溪河生态清洁小流域人工湿地建设研究

人工湿地是近几十年来发展起来的一种污水处理技术,让污水处理和生态环境相结合,在解决污水问题的同时美化环境,带来生态效益、景观效益。近年来,浏阳小溪河流域随着农村城镇化发展,大量农村生活污水以及繁重的农业活动产生的污染未经处理直接排放至自然水体,导致小溪河与其支流水体污染严重,水质下降。通过系统地对比水平表面流、水平潜流和垂直潜流3种形式人工湿地的优劣,结合小溪河流域自然条件和地形因素提出当地人工湿地治理模式,即水平表面流与垂直潜流2种模式相结合进行人工湿地建设。

福建省河长制工作实例分析

本文以小溪河流域和延平区养殖污染为例,从污染情况进行分析,进而提出相应治污方法,建立有效机制。全面严格按照整治实施方案要求,执行各项工作制度,切实改善流域水质和生态环境,使小溪河流域水污染和延平区畜禽养殖污染问题得到了有效缓解,为今后河长制工作的开展提供了经验。