基于AR_p_模型的渭河水质预测

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利用WASP模型和GIS可视化集成的水质监测与模拟——以渭河为例

和５．９％。３７
已成为当今研究刻不容缓的课题。传统流域水质评价是根据指定站点的生物与化学指标监测，监测流域内指标的长来期变化趋势，建立水质与土地利用的联系。由于非点源污并染具有离散型空间分布的特点，在测站历史数据缺少或者不
ｉａａｙｅｅｃｕｅｆｈｏｌｔｎｉｏｒｅｃｅｆｅｖｒＳｍｐｙｎｌｏｅｐｏｅｅｔｒｅｅｏｔｌｕｇｓｉｎ．ｔｎｌｚｓｔａｓｓｏｅｐｌｉｎｌｗｅａｈｓｏｉｈｔｕｏｒＷＲｉｅｉｌ，ａｄａｓｘｌｒｓｔｇｔｄｃｎｒｇｅｔｓｈａｏｓｏ、Ｋｅｗｏｄ：ＡＳＧＩｗｔｒｑａｉｄｌｎｅｈｖｒｙｒｓＷＰ：Ｓ；ａｅｕｌｙｍｏｅｄＷｉｅＲｉｅｔａ
Ｏｙｅｅｎ）ｘｇｎＤｍａｄ的变化特征及规律。所谓ＣＤ，在一定技Ｏ是
术条件下，取强氧化剂处理水样所消耗的氧化剂量。衡量采水中有机物质含量多少的指标常常采用ＣＤ值，值越大，Ｏ其
足的地区难以确定极端水质问题。用水质模型与ＧＳ可视化Ｉ技术相结合的方法解决这一技术难题，一方面充分发挥了地
渭河流域有２】个湖库（包括泾河流域９个）集水面积，

渭河流域水环境综合管理技术研究的开题报告

渭河流域水环境综合管理技术研究的开题报告一、研究背景与意义渭河是黄河的一条重要支流，流经陕西、甘肃两省，流域面积达20.1万平方公里，是中国北方重要的水资源利用区。

然而，随着经济的快速发展，人口的增加，农业、工业、城市化等因素的不断加重，渭河流域水环境问题也日益突出，水质恶化、水量波动大、水资源供需矛盾等问题成为制约流域经济社会可持续发展的瓶颈。

因此，针对渭河流域水环境问题，进行综合管理技术研究具有重要的现实意义。

通过深入研究流域水环境的特征、变化规律和影响因素，探索相应的管理技术，推广适宜的控制措施，从而实现流域水资源的可持续利用，改善流域生态环境，促进流域经济社会的可持续发展。

二、研究内容及任务本研究旨在开展渭河流域水环境综合管理技术研究，具体的研究内容和任务如下：1.分析渭河流域水环境现状和特征，探究水环境问题的主要来源和危害。

2.研究流域水资源的数量和质量变化规律，分析水量波动大和水质恶化的原因和影响因素。

3.探索渭河流域水环境综合管理的理论框架和技术路线，制定多种水资源供需管理计划，提高水资源利用效率。

4.建立渭河流域水环境监测网络和评价方法，监测和评价不同水环境决策措施的效果。

5.提出渭河流域水环境管理的政策建议和措施，为提高水环境管理水平提供科学依据和技术支撑。

三、研究方法和技术路线本研究采用文献资料分析、野外调查、数据统计分析、模型模拟等方法，系统分析渭河流域水环境问题，制定水资源供需管理计划，建立水环境监测网络和评价方法。

具体的技术路线如下：1.利用地理信息系统技术，综合收集和整理流域水环境相关数据，并进行数据分析和统计。

2.构建水环境模型，模拟渭河流域水量和水质的变化趋势，并预测未来水资源的供需状况。

3.分析渭河流域农业、工业、城市等不同行业的水资源利用状况，制定相应的水资源供需管理计划，优化水资源配置，提高水资源利用效率。

4.建立渭河流域水环境监测网络，监测和评价不同控制措施的效果和水环境质量变化趋势，为后续的决策提供科学依据。

GABP模型在渭河下游洪水预报中的应用

小。网络模型结构见图Ｉ。
输入层隐含层输出层
代期望性能有所提高的寻优点集，样一代代地不断进化，这最
后收敛到一个最适应环境的个体上，得问题的最优解。Ｂ求Ｐ网络和遗传算法这两种智能预报方法都很适合求解非线性问
别进行预报，并对两种模型的预报结果进行对比。
２研究方法
２１Ｂ．Ｐ模型原理
ＢＰ神经网络是ＡＮ模型中最典型、Ｎ应用最广泛的一种网络模型，它包含输入层、含层和输出层，一种多层前馈网隐是
基金项目：育部留学回国人员科研启动基金资助项目；教高
收稿日期：０６０ — １２０— ７１
进行预报。所采用的资料为１９９５～２００１年的日序列水文资
料，其中１９～９９９５１９年资料用于模型率定，００～０１２０２０年资料
用于模型检验。通过时间序列分析确定ＢＰ网络的输入，建立单纯的ＢＰ模型和用遗传算法改进的ＢＰ模型（ＡＰ模型）ＧＢ分
等学校博士学科点专项科研基金资助项目（０４０７０）２００２０５。
作者简介：隋彩虹（９１）女，东青岛人，士，１８一，山硕主要研究
方向为水文水资源。
维普资讯
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人
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２００７正
题，但又有各自的不足：Ｐ网络的误差函数为平方型，Ｂ存在局

基于WASP7的渭河陕西段水质模拟分析研究的开题报告

基于WASP7的渭河陕西段水质模拟分析研究的开题报告一、选题背景和意义渭河是秦岭山脉东麓、黄河支流，是陕西省重要的水资源和生态环境保护区。

然而，由于人类活动和自然因素的影响，渭河水质受到了不同程度的污染和破坏，不仅影响了河流生态环境，还影响了人类的生产和生活。

针对渭河水质问题，研究和分析渭河陕西段水质状况及其演化规律，可以为制定保护和治理措施提供科学依据，实现环境保护与持续发展的有机统一。

WASP7（Water Quality Analysis Simulation Program）是一种常用的水质模拟软件，用于预测河流、湖泊、水池等自然水体中物理、化学和生物成分的传输、转化和降解过程。

因此，本研究旨在基于WASP7模型，对渭河陕西段的水质进行模拟分析，了解其污染状态和演化规律，为渭河水环境保护及利用提供支持和参考。

二、研究内容和方法（一）研究内容本研究主要包括以下内容：1.收集渭河陕西段的水质数据，建立WASP7模型，对渭河陕西段水质演化过程进行模拟分析。

2.通过WASP7模型中的有机物质、无机盐、溶解氧、氨氮、总磷等浓度对渭河陕西段的水质进行评价，并分析影响其水质的主要因素。

3.利用WASP7模型，对渭河陕西段的水质进行预测，研究其未来水质演变趋势，并提出对渭河水环境的改善和保护措施。

（二）研究方法1.数据采集：调查收集渭河陕西段的水质数据，包括有机物质、无机盐、溶解氧、氨氮、总磷等指标数据。

2.模型建立：运用WASP7软件建立渭河陕西段的水质模型，并对模型参数进行调整和优化。

3.模拟分析：利用WASP7模型，对渭河陕西段水质的演化过程进行模拟分析，并对模拟结果进行评价和分析。

4.预测模拟：通过模型，对渭河陕西段未来水质演变趋势进行预测，并提出对其水环境的改善和保护对策。

三、预期效果本研究利用WASP7模型对渭河陕西段的水质进行模拟分析，可以深入了解其污染状态和主要影响因素，为制定水环境治理和保护措施提供依据和支持，预计取得以下预期效果：1.分析总结渭河陕西段水质演化规律，为渭河水环境保护提供科学依据。

渭河流域水文模型研制及应用的开题报告

渭河流域水文模型研制及应用的开题报告一、选题背景及意义渭河流域是黄河流域的一部分，位于陕西省、甘肃省、宁夏回族自治区和内蒙古自治区交界处。

渭河流域地处我国黄河流域的中游位置，是黄土高原的核心地带，流域面积约97,500km2。

由于该区域气候干旱，年降水量不足400毫米，水资源贫乏，使得渭河流域水利管理问题非常重要。

传统的水资源管理模式已经难以满足渭河流域的管理需求，因此需要建立一种可靠的渭河流域水文模型，以实现深入的水资源管理。

建立渭河流域水文模型可以预测渭河流域的水资源量，为渭河流域的水文管理提供数据支持。

通过研究渭河流域水文模型，可以对流域内水文变化规律进行分析与研究，制定更加合理的水资源管理计划。

此外，建立渭河流域水文模型还有助于提高流域水资源的利用效率和水土保持能力，推进流域生态环境的保护和修复。

二、研究内容本次研究将建立渭河流域水文模型，以研究渭河流域的水文变化规律和水资源管理方法。

具体研究内容如下：1. 渭河流域水文过程分析通过对渭河流域现有的水文数据进行分析，探讨渭河流域水文过程的基本规律，并识别出影响水资源量的因素。

主要包括渭河流域流量的变化规律、水文时空分布规律等。

2. 建立水文模型根据渭河流域的水文过程分析结果，建立渭河流域水文模型。

可以采用基于统计学和物理学的方法，通过对渭河流域历史气象和水文数据的考察，建立出可靠的水文模型。

3. 验证水文模型利用验证数据集来验证渭河流域水文模型的可靠性和准确性。

选择历史数据进行比较分析，检验模型是否可以准确预测渭河流域的水资源量。

4. 水资源管理根据渭河流域水文模型的研究结果，提出适合的水资源管理建议。

可以分析渭河流域过去的水资源管理经验，制定更加科学合理的水资源管理方案。

其中包括渭河流域水资源量监测、水污染控制、水资源分配和节约等方面。

三、研究方法本次研究采用数据分析、模型建立和模型验证的方法，具体步骤如下：1. 数据分析采用渭河流域历史观测记录和气象数据，进行统计分析和数据处理，得出渭河流域水文规律。

陕西省渭河流域水资源评价及有效利用方法研究的开题报告

陕西省渭河流域水资源评价及有效利用方法研究的开题报告一、选题背景和意义随着经济社会的发展和人口的不断增长，渭河流域水资源的供需矛盾愈发突出，水资源的紧缺性日益凸显，而这也是制约沿江省经济和社会发展的一个重要因素。

因此，研究渭河流域水资源的评价与有效利用方法具有重要的理论意义和现实意义。

本研究拟采用多种方法，对渭河流域的水资源进行充分评价，揭示渭河流域的水资源开发利用状况，进而提出一些合理的有效利用方法，为渭河流域水资源的保护和调控提供科学依据，促进渭河流域可持续发展。

二、研究内容和方法1. 研究区域概况：详细介绍渭河流域的地理位置、地形地貌、气候、水文等基本情况，为后期的水资源评价、利用方法的制定提供基础数据；2. 水资源评价：通过对渭河流域水资源的总量、质量、分配、利用、管理等方面进行评价，分析渭河流域水资源的优势与不足，为制定水资源利用方法提供依据；3. 水资源开发利用状况分析：通过对渭河流域当前各种水资源的开发利用现状及影响因素进行分析，找出目前存在的问题并提出合理的改进措施；4. 水资源利用方法研究：基于水资源评价和开发利用现状分析，提出适合不同情况下的水资源利用方法，包括水资源节约与水污染治理，以期实现绿色发展；5. 策略建议：针对水资源评价和开发利用现状的分析结果，提出可行性较高的策略，促进渭河流域水资源的保护和调控，为未来渭河流域可持续发展提供借鉴参考。

三、预期成果和意义1. 对渭河流域水资源的评价，揭示渭河流域的水资源开发利用状况，为渭河流域水资源的保护和调控提供科学依据；2. 提出一些合理的有效利用方法，促进渭河流域水资源的可持续发展；3. 对于研究区域水资源的科学利用与管理，提高了结论的可信度，为相关学科领域提供参考。

4. 为沿江省经济和社会发展提供对策和建议，为可持续发展作出贡献。

基于多元统计和时序方法的渭河水质评价及预测

作者：田玉柱;何万生;夏鸿鸣;刘志强
作者机构：河南理工大学数学与信息科学学院;天水师范学院数学与统计学院
出版物刊名：数理统计与管理
页码： 780-789页
年卷期： 2014年第5期
主题词：水质评价主成份分析聚类分析时间序列
摘要：利用SAS统计软件并结合主成分分析、聚类分析等多元统计方法对天水市境内渭河水域各段面的水质进行评价,并采用时间序列预测方法对2011年渭河天水段水域各断面的水质做出预测。

结果显示:近年来天水市境内渭河水质主要以Ⅳ类水质为主,渭河水域整体防治能力不是太强。

基于InVEST模型的渭河流域生境质量评估

基于InVEST模型的渭河流域生境质量评估
张帅;韩玲;曹红业
【期刊名称】《兰州大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2024(60)2
【摘要】基于生态系统服务评估与权衡模型和ArcGIS软件探索2000-2020年渭河流域生境质量的时空变化,利用地形分布指数分析生境质量的地形梯度效应.结果表明, 20 a间,研究区土地利用变化主要包括耕地向建设用地和草地的转移,以及草地向耕地和林地的转移,不同类型之间的转移是影响局部生境质量变化的主要因素;生境质量的空间分布以中等生境为主,占比约57%,主要分布在关中城市群外围和西北部.低等生境占比约5%,但面积增长最快,增幅达到105.80%,原因是关中城市群的大面积扩张;研究区生境质量空间分布存在一定的正相关性,且聚集程度增加
1.15%,局部自相关类型以高-高和低-低集聚为主,高-高集聚分布在研究区东北部黄土高原和南部秦岭北坡,低-低集聚分布在关中城市群;2020年生境质量具有显著的地形梯度效应,表现在生境质量等级随着地形梯度级别的增加而增加.
【总页数】9页(P159-166)
【作者】张帅;韩玲;曹红业
【作者单位】长安大学地球科学与资源学院;长安大学土地工程学院;长安大学地质工程与测绘学院
【正文语种】中文
【中图分类】Q146;X176
【相关文献】
1.基于PLUS和InVEST模型的渭河流域土地利用与生境质量时空变化及预测
2.基于InVEST模型的北京市延庆区自然保护地生境质量评估
3.基于InVEST模型的淀山湖片区生境质量评估及景观优化研究
4.基于InVEST和MGWR模型的安徽省生境质量评估及驱动
5.基于InVEST模型的通城县生境质量及其影响因素评估
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渭河关中段水环境安全评价

渭河关中段水环境安全评价丁劲;李怀恩;刘铁龙【摘要】为了对河流的水环境安全进行评价,评价出沿河城市对河流水环境安全的影响情况,以渭河关中段即渭河所流经宝鸡、咸阳、西安和渭南4个城市段为例,选取2000 ～ 2013年各市与水环境安全有关的14个指标为研究对象,基于压力-状态-响应模型(PSR模型),利用综合指数评价法,计算4城市段水环境综合安全指数及影响水环境安全程度的权重值,并以此评价渭河关中段的水环境安全,找到影响水环境安全的主要因素.结果表明,2000～ 2013年间渭河关中段的水环境安全状态基本在"较差"和"良好"两个安全等级间波动;2011年之后关中段水质呈逐步上升趋势;适当增加人均绿地面积、适当减少化肥的施用将有利于渭河关中段水环境的改善.【期刊名称】《安徽农业科学》【年(卷),期】2015(000)031【总页数】4页(P239-242)【关键词】渭河关中段;水环境安全;PSR模型;综合指数评价法【作者】丁劲;李怀恩;刘铁龙【作者单位】西安理工大学西北旱区生态水利工程国家重点实验室培育基地,陕西西安710048;西安理工大学西北旱区生态水利工程国家重点实验室培育基地,陕西西安710048;陕西省渭河流域管理局,陕西西安710018【正文语种】中文【中图分类】S181.3研究河流水环境问题、对河流的水环境安全及其影响因子进行评价有重要的意义：首先，研究河流的水环境安全能指导水资源的配置，指导河流治理的方针政策；其次，保障了河流的水环境安全也能够实现社会的经济效益和环境效益。

目前国内外学者已经对河流水环境、河流水资源安全评价和区域水资源安全评价进行了研究。

王瑞芳等评价了山西省的水资源安全,得出山西11个市人均水资源量是最优指标，对山西水资源安全进行了预警[1-2]。

周安康等研究了宝鸡峡灌区的水资源安全，找到了供水工程效率低等5个指标是影响灌区水资源安全的主要因素[3]。

《2024年渭河西安段水污染优化控制研究》范文

《渭河西安段水污染优化控制研究》篇一一、引言随着城市化进程的加快和工业的迅猛发展，水污染问题日益凸显，成为我国乃至全球面临的重要环境问题之一。

渭河作为我国重要的河流之一，其西安段的水质状况直接关系到西安市及周边地区的水资源安全和生态环境。

因此，对渭河西安段水污染进行优化控制研究，不仅具有理论价值，更具有实践意义。

二、渭河西安段水污染现状及成因分析1. 水污染现状渭河西安段的水质近年来呈现出不同程度的恶化趋势，主要污染物包括化学需氧量（COD）、氨氮、总磷等。

这些污染物的超标排放，严重影响了渭河水体的自净能力和生态功能。

2. 污染成因分析（1）工业污染：部分企业排放的废水未经有效处理直接排入渭河，导致水体污染。

（2）生活污染：随着城市人口的增加，生活污水的排放量不断上升，而污水处理设施的建设滞后，使得生活污水成为水体污染的重要来源。

（3）农业污染：农药、化肥的过量使用，通过农田径流进入渭河，对水体造成污染。

（4）其他因素：如气候异常、河流上游来水水质等也对渭河西安段的水质产生一定影响。

三、水污染优化控制策略研究1. 加强法律法规建设完善相关法律法规，加大对违法排污行为的处罚力度，提高企业的环保意识和责任感。

2. 推进工业污染治理加强对工业企业的排污监管，推动企业进行技术改造和升级，减少污染物排放。

3. 提升污水处理能力加大污水处理设施的建设和改造力度，提高污水处理效率和处理水平，确保生活污水得到有效处理。

4. 农业面源污染控制推广科学施肥技术，减少化肥农药的使用量，从源头上控制农业面源污染。

5. 强化河流生态修复通过植被恢复、湿地建设等措施，提高河流的自净能力和生态功能。

四、实施措施与建议1. 建立水污染监测体系建立完善的水质监测网络，实时监测渭河西安段的水质状况，为优化控制提供数据支持。

2. 推广先进治理技术引进和推广先进的污水处理技术和管理经验，提高污染治理效果。

3. 加强跨区域合作加强与上下游地区的沟通与协作，共同推进渭河水污染的防治工作。

渭河水污染的评价与预测

目录引言 (1)1.渭河水质主要污染因子的选择 (1)2.综合水质标识指数法 (2)2.1的计算公式 (2)2.2的确定 (2)2.3的确定 (2)3.单因子水质标识指数 (3)3.1水质好于Ⅴ类水质上限时,与的确定 (3)3.2水质劣于或等于Ⅴ类水质上限时,与的确定 (3)4. 2004-2009年渭河水质评价 (4)5.利用GM(1.1)模型对渭河水污染物浓度的变化趋势作出预测 (6)5.1GM(1.1)模型的建立 (6)5.2模型的检验 (7)6. GM(1.1)残差模型 (9)6.1原始预测模型 (9)6.2建立新的时间序列 (9)6.3建立新的GM（1.1）模型 (9)参考文献 (11)附表1地表水环境质量标准基本项目标准限值 (12)附表22004-2009年渭河桦林,北道桥,伯阳,葡萄园四个断面的水质监测数据. (13)附表3 GM(1.1)模型在SAS中的实现 (14)渭河水质的评价与预测引言水污染是我国最严重的环境污染问题,只有对河流污染现状做出合理的评价,提供科学的数据,才能制定出有针对性的水环境治理规划与方案.本文所运用的综合水质标识指数法是一种全新的以单因子水质标识指数为基础,对河流水质进行综合分析评价的方法,它合理的涵盖了综合水质类别,定量污染程度,水环境功能区达标率等水环境管理信息,既可以用于一条河流的不同断面水质的客观比较,又可用于不同河流水质的评价分析.依据2004-2009年的渭河水污染物浓度的监测值,利用综合水质标识指数法,对2004-2009年的渭河水质进行了合理的评价,并得到了理想的结果.1.渭河水质主要污染因子的选择根据2004-2009年在渭河桦林,北道桥,伯阳,葡萄园四个断面的水质监测数据(见附表2)与国家《地表水环境质量标准（GB3838-2002）》(见附表1)的比较.如图1所示.图1 污染物浓度对比图图中的w1-w21分别表示为w1-溶解氧; w2-高锰酸盐数; w3-化学需氧量; w4-生化需氧量; w5-氨氮; w6-总磷; w7-总氮; w8-铜; w9-锌; w10-氟化物; w11-硒; w12-总砷; w13-总汞; w14-总镉; w15-六价铬; w16-总铅; w17-氰化物; w18-挥发酚; w19-石油类; w20-阴离子表面剂;w21-硫化物.从图1中可以看到除高锰酸盐,化学需氧量,生化需氧量,及总氮超出Ⅰ类水质标准以外,其他污染指标均达到Ⅰ类水质标准.相对于对渭河水质的Ⅲ类水质的要求,已经满足了人们的生活需求,那么就选择以上的五类污染因子作为评价渭河水质的主要污染因子.2. 综合水质标识指数法综合水质标识指数[]21-是由整数位和三位或四位小数组成.其结构为4321.X X X X I wq =. ()1 式中21.X X 由计算得到.3X 和4X 依据比较结果得到.通过21.X X 可以判定综合水质级别,判断关系见表1.表1 基于综合水质标识指数的综合水质级别判定综合水质级别 Ⅰ类Ⅱ类判断依据 0.2.0.121≤≤X X0.3.0.221≤≤X X综合水质级别 Ⅲ类Ⅴ类判断依据 0.4.0.321≤≤X X0.5.0.421≤≤X X综合水质级别 Ⅴ类劣Ⅴ类判断依据0.6.0.521≤≤X X0.7.0.621≤≤X X其中1X 表示河流总体的综合水质类别;2X 表示综合水质在1X 类水质变化区间内所处的位置,从而实现在同类水之中进行水质优劣的比较;3X 表示参与水质评价的水质指标中劣于水环境功能区目标的单项指标个数;4X 表示综合水质类别与水体功能区类别的比较结果,可视为综合水质的污染程度.2.121.X X 的计算公式()∑+++=m P P PmX X 21211..()2式中m 为参加综合水质评价的水质单项指标的数目,m P P P ,,,21 分别为第m ,,2,1 个水质因子的单因子水质标识指数.2.23X 的确定3X 是参与评价的水质指标中劣于水环境功能区目标的单项指标数目.若13=X ，则说明参与评价的水质指标中有一个指标不能达到水环境功能区的目标要求.2.3 4X 的确定4X 是判断综合水质类别是否劣于水环境功能区类别.若综合水质类别好于或达到水环境功能区类别,则有04=X .若综合水质类别差于水环境功能区类别,且02≠X ,则fX X -=14.反之,若02=X ,则114--=f X X .其中f 为水环境工区类别.3. 单因子水质标识指数单子水质标识指数[]3表示为21.X X P =. ()3式中1X 代表第i 项水质指标的水质类别;2X 代表监测数据在1X 类水质变化区间内所处的位置.3.1 水质好于Ⅴ类水质上限时,1X 与2X 的确定3.1.1 1X 的确定当水质介于Ⅰ类与Ⅴ类之间时,根据检测值与国家《地表水环境质量标准（GB3838-2002）》(附表1)比较确定.若21=X ,则表示该指标为Ⅱ类水质. 3.1.2 2X 的确定在国家《地表水环境质量标准（GB3838-2002）》(附表1)中,溶解氧的质量浓度随水质类别的增大而减小,除水温与PH 值外,其他指标都随水质类别增大而增大.因此计算时按溶解氧指标与非溶解氧指标计算.溶解氧:102⨯--=下上上DOk DOk DO DOk X ρρρρ. ()4式中DO ρ为溶解氧的实测质量浓度;上下DOk DO DOk ρρρ≤≤,1X k =;上DOk ρ为第k 类水之中溶解氧质量浓度高的边界值;下DOk ρ为第k 类水之中溶解氧质量浓度低的边界值.非溶解氧:102⨯--=下上下ik ik ik i X ρρρρ. ()5式中i ρ为第i 项水质指标的实测质量浓度,上下ik i ik ρρρ≤≤,1X k =;上ik ρ表示第i 项指标第k 类水区间质量浓度的上限值;下ik ρ表示第i 项指标第k 类水区间质量浓度的下限值.3.2 水质劣于或等于Ⅴ类水质上限时,1X 与2X 的确定3.2.1 溶解氧当溶解氧的实测浓度等于或小于2.0 mg/L 时,等于或劣于Ⅴ类水质.mX X DO DODO ⨯-+=下下55216.ρρρ. ()6式中DO ρ为溶解氧的实测质量浓度;L mg DO /0.25=下ρ; m 为修正系数,4=m . 3.2.2 非溶解氧上上55216.i i i X X ρρρ-+=. ()7式中i ρ为第i 项水质指标的实测质量浓度;上5i ρ为第i 项指标Ⅴ类水质量浓度上限值.3. 2004-2009年渭河水质评价根据2004-2009年对于桦林,北道桥,伯阳以及葡萄园的监测数据利用公式()()73-分别计算出各断面的单因子水质标识指数,见表2.表2 渭河各断面单因子水质标识指数断面年份高锰酸盐化学需氧量生化需氧量氨氮总氮桦林2004 3.58 3.57 2.93 3.11 6.68 2005 2.27 3.89 2.58 3.10 6.59 2006 2.66 3.07 2.70 2.46 6.80 2007 2.67 2.96 2.54 2.60 7.40 2008 2.40 3.28 2.89 3.20 8.60 2009 2.59 2.50 2.06 2.40 7.83 北道桥2004 4.07 4.76 4.06 5.61 7.36 2005 2.88 4.84 2.62 5.60 7.75 2006 3.36 2.88 4.63 5.33 7.31 2007 2.56 4.15 2.80 4.09 7.64 2008 3.03 4.06 3.56 4.94 8.27 2009 2.47 2.85 2.47 3.56 7.67 伯阳2004 3.63 3.86 2.97 2.88 7.37 2005 2.31 2.91 2.58 3.20 7.34 2006 2.73 3.15 2.30 3.88 6.94 2007 2.75 4.77 3.90 6.11 8.23 2008 2.93 2.97 2.86 3.58 8.06 2009 2.56 2.64 2.36 2.02 8.05 葡萄园2004 3.68 2.85 3.61 2.73 6.75 2005 2.25 2.83 2.53 3.17 6.65 2006 2.09 3.94 2.17 3.20 7.24 2007 2.45 3.65 2.81 3.56 6.87 2008 2.55 2.89 2.82 3.01 7.62 20092.512.602.992.468.26从表2中可以看到总氮对于渭河水质的污染是最严重的,它的主要来源是生活废水污染与工业,企业生产污水中的氮以及农田排水中残余的氮.由此而见,应当加强对生活污水的净化处理,加大对工业企业环境监督管理,杜绝一切偷排,漏排和超标排放的违法排污行为.再利用公式()2以及X和4X的比较方法计算出2004-2009年渭河各断面的综合标识3指数,见表3.表3 渭河各断面2004-2009年的综合水质标识指数断面桦林北道桥伯阳葡萄园2004 3.610 5.252 4.111 3.610 水质类别ⅢⅤⅣⅢ2005 3.210 4.531 3.710 3.110 水质类别ⅢⅣⅢⅢ2006 3.010 4.631 3.710 2.900 水质类别ⅢⅣⅢⅡ2007 3.110 4.431 5.432 3.810 水质类别ⅢⅣⅤⅢ2008 4.311 5.732 4.911 4.511 水质类别ⅣⅤⅣⅣ2009 4.111 4.521 4.211 4.211 水质类别ⅣⅣⅣⅣ水体功能区目标ⅢⅢⅢⅢ达标率66.67% 0.00% 33.33% 66.67% 从表3中可以看到桦林段和葡萄园段的水质基本满足了水体功能区(水功能区是指根据流域或区域的水资源的自然属性,如水资源的条件,环境状况和地理位置等,以及社会属性,如水资源开发利用现状和社会经济发展对水质和水量的需要等,将一定范围的水域定为具有某种特定的价值与作用的区域,称为水功能区.)的要求,水质达标率为66.67%.伯阳段污染相对严重,水质达标率为33.33%.北道桥段则是污染最严重的河段,水质达标率为0.00%.2004-2009年各断面的综合水质的变化如图2所示.图2 2004-2009年各河段综合水质标识指数从时间上来看,2004-2006年的渭河水污染程度有所下降,但2006-2008年有所上升,并且达到了污染物浓度的最值,2008年是污染最严重的一年.但2009年又有小幅的回降.从空间上来看,桦林段和葡萄园段的水质污染较轻.但是2008年,2009年超标为Ⅳ类水质.伯阳段污染相对严重,仅有2005与2006年达到了达到水功能区要求.其中,以北道桥断面的污染最为严重,2004-2009年都达到了Ⅳ类水质.其中2004年与2008年达到了Ⅴ类水质.在今后的河水治理中应当给予重点的防治. 渭河综合水质标识指数变化如图3所示图3 渭河水质综合水质标识指数变化从图3中可以看到渭河在天水段的污染物浓度变化,2004-2006年有所下降,2008年污染物的浓度达到了最大值,表明2008年是污染最严重的一年.但2009年又有小幅的下降.4. 利用GM(1.1)模型对渭河水污染物浓度的变化趋势作出预测5.1 GM(1.1)模型[]65-的建立设时间序列()0X 有n 个观察值()()(){()()()()}n X X XX0000,,2,1 =. ()8通过累加()()()()i Xk Xki ∑==101,生成序列()()(){()()()()}n X X XX 1111,,2,1 =.得到GM(1.1)模型相应的微分方程()()baX dtdX =+11. ()9式中a 称为发展灰数,b 称为内生控制灰数.设aˆ为待估参数向量()()n b a a Y B B B ==T -T T1,ˆ,其中()()()()[]()()()()[]()()()()[]⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛+--+-+-=B 11211322112121111111n X n X X X X X , ()()()()()()()T=n XXXY n 000,,3,2则得到预测模型()()()a be a b X k X ak +⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=+-11ˆ0, n k ,,2,1,0 =. ()105.2 模型的检验5.2.1 残差检验对生成的时间序列()8式按()9式与()10式计算分别得到()()n X 1ˆ,再通过累减()()()()()()1ˆˆˆ110--=k Xk Xk X, n k ,,2,1 =.令()()00ˆ1=X 则生成新的序列(){()()()()()()n XX XX0000ˆ2ˆ1ˆˆ，，， =. ()11通过比较()8式与()11式，得到绝对残差序列()()()()()()i Xi X i 000ˆ-=∆ ,ni,,2,1 =.相对残差序列()()()()()%10000⨯∆=i Xi i φ,ni ,,2,1 =.根据表4中ξ的数据,可以看到相对误差较大,所以应该对原始模型做残差修正. 5.2.2 关联度检验关联度用于分析系统中各因素之间的关联程度. 关联系数 ()()()()()()()()()()()()()()()()()k Xk X k Xk Xk Xk Xk Xk X k O O O O -+--+-=0000ˆmax ˆˆmax ˆmin ρρη, n k ,,2,1 =. ()12式中ρ为分辨率,10<<ρ,一般取5.0=ρ.关联度()∑==nk k nr 11η,即()()k X 0ˆ与()()k X 0的关联度.一般要求6.0>ρ便好.根据表4中()0X 与()1ˆX的数据,利用公式()12可以得出6955.0=r ,满足GM(1.1)模型对于关联度的要求. 5.2.3 均方差检验计算原始序列标准差: ()()()[]12001--=∑n Xi X s . 计算绝对误差序列的标准差: ()()()[]12002-∆-∆=∑n i s .得到方差比:12s s c =.计算小误差概率:{()()()}1006745.0S i P P <∆-∆=,令()()()00∆-∆=i e i ,106745.0S S =,则{}0s e P P i <=.根据2004-2009年的各污染物的浓度变化,利用GM(1.1)模型在SAS 中的实现[]7(附表3)对2004-2009的浓度变化做出预测.2004-2009年的各污染物浓度的预测结果与实际值的比较如表4所示.表4 实际值与预测值的比较污染因子年份 2004 2005 2006 2007 2008 2009 高锰酸盐()0X5.508 2.845 3.404 3.316 3.752 5.060 ()1ˆX5.508 2.731 3.132 3.591 4.118 4.721 ξ0.0003.993 7.985 8.31376 9.734 6.680 化学需氧量 ()0X19.390 18.507 15.991 18.461 16.231 14.730 ()1ˆX19.390 18.252 17.486 16.752 16.049 15.375 ξ0.0001.380 9.348 9.258 1.124 4.382 生化需氧量 ()0X3.334 2.229 2.801 2.585 2.817 3.220 ()1ˆX3.334 2.344 2.522 2.714 2.921 3.143 ξ0.0005.153 9.951 4.988 3.682 2.371 氨氮 ()0X0.805 0.753 0.878 0.907 0.841 0.810 ()1ˆX0.805 0.824 0.831 0.838 0.845 0.852 ξ0.0009.322 5.399 7.666 0.475 5.280 总氮 ()0X4.087 4.148 4.0505.0646.271 5.900 ()1ˆX4.087 4.022 4.4945.021 5.6106.268 ξ0.0003.04710.9460.85010.5446.252其中ξ表示GM(1,1)模型的相对误差.在表4中我们可以看到%000.0min =ξ,%947.10max =ξ,原始序列()0X 所建立的GM(1.1)模型的精度并不理想,需要做进一步的修正.6. GM(1.1)残差模型当原始序列()0X 所建立的GM(1.1)模型不合格或者精度不理想时,就需要建立GM(1.1)的残差模型[]6进行残差修正.6.1 原始预测模型设原始预测模型为()()()a be a b X k X ak +⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=+-11ˆ0,生成新的时间序列(){()()()()()()}n X XXX0000ˆ,,2ˆ,1ˆˆ =, 得到绝对残差序列()(){()()()()()()}n i 0000,,3,2,0∆∆∆=∆ .6.2 建立新的时间序列{()()()}{()()()}m e e en e)0()0()0()0()0()0()0(,,2,1,,3,2 =∆∆∆=,累加得到,(){()()()()()()}m e e e e 1111,,2,1 =.6.3 建立新的GM （1.1）模型GM （1.1）模型 ()()()()a b e a b e k e k a ''+⎥⎦⎤⎢⎣⎡''-=+'-11ˆ01再求导,()()[]()()()()10111ˆ-'-⎥⎦⎤⎢⎣⎡''-'-=+k a ea b e a dkk ed .则经过残差修正的模型为()()()()()()()[]dkk ed k a be a b Xk Xak 1ˆ111ˆ101+-++⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=+-δ.其中()⎩⎨⎧<≥=-2,02,11k k k δ,为修正系数.根据渭河2004-2009年的监测数据,利用GM(1.1)模型以及GM(1.1)残差模型,以及在SAS 中的实现[]7,对渭河2010-2015年的污染物浓度变化的预测数据如表5所示.表5 2010-2015年各污染物浓度变化的预测年份 2010 2011 2012 2013 2014 2015 氨氮 0.867 0.874 0.882 0.890 0.897 0.905 高锰酸盐 6.207 7.118 8.161 9.358 10.730 12.303 化学需氧量 14.111 13.519 12.952 12.408 11.888 11.389 生化需氧量 3.640 3.917 4.215 4.537 4.882 5.254 总氮 7.8268.7449.77010.91712.19813.629根据表5的结果,可以做出2010-2015年的污染物浓度的变化变化趋势如图4所示.图4 2010-2015年各污染物浓度变化趋势从图4中可以看到, 在未来几年中, 化学需氧量会有明显的降低.生化需氧量和氨氮的浓度变化不会太大.总氮和高锰酸盐的浓度将会有较大的增幅,应当及时的采取措施防止这种变化的发生.参考文献[1] 徐祖信.我国河流综合水质标识指数评价方法研究[J].同济大学学报,2005,33(4):482-488.[2] 徐祖信,尹海龙.我国河流综合水质标识指数法评价方法研究[J].同济大学学报,2005,27(7):515-519.[3] 徐祖信.我国河流单因子水质标识指数评价方法研究[J].同济大学报,2005,33(3):321-325.[4] 张璐,童永琴,刘天洋.长江水质的评价和预测[J].北京石油化工学院报,2007,15(3):60-64.[5] 邓聚龙.灰色理论基础.武汉:华中科技大学出版社[M],2002:218-227,251.[6] 邓聚龙.灰预测与灰决策[M].武汉:华中科技大学出版[M],2002:47-48,71-74,82,99-106.[7] 颜杰,相丽驰,方积乾.灰色模型及SAS实现[J].中国卫生统计,2006,23(1):75-85.附表1 地表水环境质量标准基本项目标准限值单位：mg/L序号标准值分类项目Ⅰ类Ⅱ类Ⅲ类Ⅳ类Ⅴ类1 水温（℃）人为造成的环境水温变化应限制在：周平均最大温升≤12 pH值（无量纲）6~93 溶解氧≥饱和率90%(或7.5)6 5 3 24 高锰酸盐指数≤ 2 4 6 10 155 化学需氧量（COD）≤15 15 20 30 406 五日生化需氧量（BOD5）≤3 34 6 107 氨氮（NH3-N）≤0.15 0.5 1.0 1.5 2.08 总磷（以P计）≤0.02(湖、库0.01）0.1(湖、库0.025)0.2(湖、库0.05)0.3(湖、库0.1)0.4(湖、库0.2)9 总氮（湖、库，以N计）≤0.2 0.5 1.0 1.5 2.010 铜≤0.01 1.0 1.0 1.0 1.011 锌≤0.05 1.0 1.0 2.0 2.012 氟化物（以F-计）≤ 1.0 1.0 1.0 1.5 1.513 硒≤0.01 0.01 0.01 0.02 0.0214 砷≤0.05 0.05 0.05 0.1 0.115 汞≤0.00005 0.00005 0.0001 0.001 0.00116 镉≤0.001 0.005 0.005 0.005 0.0117 铬（六价）≤0.01 0.05 0.05 0.05 0.118 铅≤0.01 0.01 0.05 0.05 0.119 氰化物≤0.005 0.05 0.2 0.2 0.220 挥发酚≤0.002 0.002 0.005 0.01 0.121 石油类≤0.05 0.05 0.05 0.5 1.022 阴离子表面活性剂≤0.2 0.2 0.2 0.3 0.323 硫化物≤0.05 0.1 0.2 0.5 1.024 粪大肠菌群（个/L）≤200 2000 10000 20000 40000附表2 2004-2009年渭河桦林,北道桥,伯阳,葡萄园四个断面的水质监测数据.年份断面名称高锰酸盐化学需氧量生化需氧量氨氮总氮2004桦林 5.1536 17.8373 2.7827 0.5555 3.3639 北道桥 6.2750 27.6300 4.0567 1.8033 4.7267 伯阳桥 5.2567 19.3217 2.8950 0.4567 4.7483 葡萄园 5.3500 12.7708 3.6050 0.4067 3.50882005桦林 2.5309 19.4333 1.7432 0.5650 3.1517 北道桥 3.7506 28.4200 2.8533 1.2668 5.4967 伯阳桥 2.6021 13.6567 1.7521 0.5983 4.6518 葡萄园 2.5026 12.5208 2.5682 0.5850 3.29422006桦林 3.3106 15.3517 2.5120 0.3098 3.5947 北道桥 4.7200 14.8694 3.2665 1.6618 4.2620 伯阳桥 3.4502 15.7633 2.9083 0.9417 3.8763 葡萄园 2.1365 17.9805 2.5184 0.6013 4.47052007桦林 3.3482 16.1504 1.6282 0.6587 4.7985 北道桥 3.2117 19.2037 2.3950 1.0637 6.4520 伯阳桥 3.5017 21.0413 3.9017 1.1295 5.2743 葡萄园 3.2025 17.4506 2.4175 0.7798 3.73322008桦林 3.4048 16.3919 2.6667 0.6050 7.2028 北道桥 4.0517 20.5487 3.5600 1.3902 6.5303 伯阳桥 3.8633 14.5685 2.5833 0.7900 6.1205 葡萄园 3.6917 13.4177 2.4600 0.5806 5.23402009桦林 5.1800 12.5820 3.0600 0.7000 5.6600 北道桥 4.9400 17.6869 3.4700 1.2800 5.3300 伯阳桥 5.1000 14.6300 3.3600 0.5340 6.0900 葡萄园 5.0200 14.0213 2.9900 0.7300 6.5200附表3 GM(1.1)模型在SAS中的实现data a1;input t year xt;yt+xt;index=1; zt=-(yt+lag(yt))/2;datalines;1 2004 4.08742 2005 4.14863 2006 4.05074 2007 5.06455 2008 6.27196 2009 5.9000;PROC IML;USE a1;READ ALL VAR{zt index} INTO B WHERE(zt^=.);READ ALL VAR{xt} INTO Yn WHERE(zt^=.);ahat = INV(B`* B)* B`*Yn;ahatt = ahat`;na = {a u};CREATE a2 FROM ahatt[COLNAME=na];APPEND FROM ahatt;QUIT;DATA a3;SET a2;index = 1;DATA a4;SET a1; IF _N_ = 1;xt0 = xt ;KEEP xt0 index;DATA a5;MERGE a1 a3 a4; BY index;IF _N_ = 1 THEN xp = xt;ELSE DOyt1=(xt0-u/a)*EXP(-a*(t-1))+u/a;yt0=(xt0-u/a)*EXP(-a*(t-2))+u/a;xp=yt1-yt0;END;error = xp - xt;rerror = error/xt*100;DROP yt index zt yt1 yt0 xt0;PROC PRINT DATA = a5;data a6;set a5;et=abs(error);gt+et;index=1;ft= -(gt+lag(gt))/2;drop xt a u xp error rerror;PROC IML;USE a6;READ ALL VAR{ft index} INTO D WHERE(ft^=.);READ ALL VAR{et} INTO Hn WHERE(ft^=.);bhat = INV(D`* D)* D`*Hn;bhatt = bhat`;ma = {c d};CREATE a7 FROM bhatt[COLNAME=ma];APPEND FROM bhatt;QUIT;DATA a8;SET A7;index=1;data a9;set a6;if _N_ =2 ;et0=et;keep et0 index;data a10;input t year@@;6.7719cards;7 2010 8 2011 9 2012 10 2013 11 2014 12 2015 13 2016;data a11;merge a3 a4 a8 a9;array t(7)(6 7 8 9 10 11 12 );do i=2 to 7;if i=2 then p=0;else p=1;x1k1=(xt0-u/a)*exp(-a*t(i))+u/a+p*(-c)*(et0-c/d)*exp(-c*(i-1)); x1k0=(xt0-u/a)*exp(-a*t(i-1))+u/a+p*(-c)*(et0-c/d)*exp(-c*(i-1)); xp=x1k1-x1k0;output;end;drop t1 t2 t3 t4 t5 a i x1k1 x1k0 index;data a12;merge a10 a11;title ’yuce’;proc print data=a12;run;。

基于季节性AR(P)模型的水质预测

ＳＩＮＣ＆ＥＩＥＩＧ（ＡＵＬＳＩＮＣＤＩＩＣＥＥＮＧＮＥＲＮＮＴＲＡＣＥＥＥＴＯＮ）
文章编号：６３１４（０８）３０１ — ４１７ —５９２００ — １７０
基于季节性Ａ（）ＲＰ模型的水质预测
摘要：自回归模型的建立是基于序列平稳性的假设，只能描述平稳序列的统计特性，而水质的月监测数据序列往往具有季节性变化的现象。文章介绍了平稳过程的相关理论及其检验方法并应用到黄河潼关、ｆ峡断面的三１
水质序列的检验中，检验结果为非平稳序列，且序列具有明显季节性（月份）变化的特性。为此尝试建立季节性ＡＲ
回归模型（Ｒ、动平均模型（）自回归滑动平均混Ａ）滑ＭＡ、
合模型（Ｒ）上述模型的建立是基于序列平稳性的ＡＭＡ，假设，只能描述平稳序列的统计特性，而水质的月监测
数据序列往往具有季节性变化的现象，此尝试建立季为节性Ａ（）型来捕捉黄河水质的季节性变化规律，ＲＰ模实践表明该模型预测总体效果是较为满意的。
象学以及人类活动等多方面的因素，时间和空间上存在
Ｆ，，，；ｌ丁ｔ丁 … ，＋）１ … ｍｔ，＋，￡丁２＋２ｍ
（）１
则称（，∈ 是平稳随机过程。对连续概率分￡ｔ）布情形，１式条件可换为（）
：
ｆｌ（，ｌｆｘｔ）ｌ＋

《2024年渭河西安段水污染优化控制研究》范文

《渭河西安段水污染优化控制研究》篇一一、引言渭河作为黄河的最大支流，其水质状况直接关系到黄河流域的生态环境与区域经济发展。

特别是西安段，作为陕西省的省会城市，其水环境质量更显重要。

然而，随着城市化进程的加快和工业、农业活动的深入发展，渭河西安段面临严重的水污染问题。

本篇文章基于大量的数据研究和实地调查，致力于探索并实施更为高效、可行的水污染优化控制措施，为西安地区的水资源管理和环境保护提供有力支撑。

二、研究背景及现状（一）背景介绍渭河西安段水污染问题主要表现为工业废水、生活污水以及农业面源污染等。

这些污染源的排放不仅影响了渭河的水质，也对周边生态环境和居民生活造成了严重影响。

（二）研究现状当前，国内外对于水污染控制的研究主要集中在污染源的识别、治理技术的研发以及综合管理策略的制定等方面。

对于渭河西安段，虽然已经采取了一系列措施，但水污染问题依然严峻。

三、研究方法与数据来源（一）研究方法本研究采用文献综述、实地调查、数据分析等方法，综合运用环境科学、水文学、生态学等多学科知识，对渭河西安段的水污染问题进行深入研究。

（二）数据来源数据主要来源于近五年的水质监测报告、工业排放数据、生活污水排放数据以及农业面源污染数据等。

四、渭河西安段水污染现状分析（一）主要污染源分析1. 工业废水：主要来源于化工、造纸、冶金等重污染行业。

2. 生活污水：随着城市化进程的加快，生活污水的排放量逐年增加。

3. 农业面源污染：农药、化肥的过量使用是造成农业面源污染的主要原因。

（二）水质现状分析通过对近五年的水质监测数据分析，渭河西安段的水质普遍较差，主要污染物包括化学需氧量（COD）、氨氮等。

五、优化控制措施（一）强化源头控制1. 严格工业废水排放标准，加大对违法排放的处罚力度。

2. 推广生活污水处理设施建设，提高污水处理率。

3. 实施农药、化肥的减量使用政策，推广生态农业。

（二）技术研发与推广1. 研发高效、低成本的污水处理技术，并推广到实际生产中。

黄河支流渭河(陕西段)水质状况变化趋势分析

黄河支流渭河(陕西段)水质状况变化趋势分析
曹原;李娅芸
【期刊名称】《陕西水利》
【年(卷),期】2024()3
【摘要】选取黄河最大支流渭河干流拓石、林家村、蔡家坡、漆水河入口、咸阳公路桥、耿镇、何寨乡、华县、吊桥共9个水质监测站近十年的水质监测数据,分析河流现状水质、河流水质近十年变化以及主要污染物的趋势变化情况。

随着黄河流域生态保护和高质量发展战略的实施,黄河最大支流渭河水质逐渐转好,2021年起整个渭河干流达到Ⅲ类水质,甚至中游杨凌至咸阳段和下游渭南段达到了Ⅱ类水质。

高锰酸盐指数、氨氮和总磷三个主要污染物2014年~2023年的浓度逐渐变小,并呈显著下降趋势,水质转好。

根据渭河流域的情况提出具体措施和建议,对渭河流域的生态保护和黄河流域高质量发展具有重要的意义。

【总页数】3页(P108-110)
【作者】曹原;李娅芸
【作者单位】黄河水资源保护科学研究院
【正文语种】中文
【中图分类】X824
【相关文献】
1.渭河(陕西段)主要支流水质污染分析与控制对策研究
2.近10年渭河干流陕西段水质变化趋势与成因分析
3.2005-2010年渭河主要支流水质变化趋势
4.渭河陕西
段主要监控断面水质变化趋势分析5.渭河干流陕西段综合治理前后的水质变化与趋势
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基于虚拟现实的水质预警

基于虚拟现实的水质预警
赵自越;张晨;高学平
【期刊名称】《水资源保护》
【年(卷),期】2013(000)002
【摘要】针对传统水质监测与预警的局限性，提出采用虚拟现实技术进行水质预警可视化研究，构建模拟真实场景三维可视化模型与水质预警数据库，并将可视化模块与预警模块结合起来直观准确地反映实时水体水质状况；把虚拟现实技术应用到某人工湖水质预警系统的构建中，实现水质预警的可视化。

结果表明，该方法可实现水质信息的实时交互，为工程管理提供决策支持，为大中型水库的水质监测与预警提供更直观、有效的途径。

【总页数】4页(P91-94)
【作者】赵自越;张晨;高学平
【作者单位】天津大学水利工程仿真与安全国家重点实验室，天津 300072;天津大学水利工程仿真与安全国家重点实验室，天津 300072;天津大学水利工程仿真与安全国家重点实验室，天津 300072
【正文语种】中文
【中图分类】X83
【相关文献】
1.基于4种指示生物的联合水质预警方法初探 [J], 袁琳;叶丹;陈洁
2.基于 ELMR-SVMR 的海水水质预警模型研究 [J], 张颖;李梅;高倩倩;施佳
3.基于Zigbee的水产养殖网络与水质预警模型构建 [J], 张康;文法广;余利娟;马玉梅;曹劭彬;马婷婷
4.基于Zigbee的水产养殖网络与水质预警模型构建 [J], 张康;文法广;余利娟;马玉梅;曹劭彬;马婷婷;
5.基于典型相关系数和随机森林的水质预警方法 [J], 李若楠;王琦;刘书明
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基于AR模型最佳预测的多通道水质监测仪

护有重要意义。
关键词：质；测仪；Ｒ模型；Ｄ８８ＧＭ水监ＡＡ７８；Ｓ
中图分类号：Ｐ１．Ｔ２６３
文献标识码：Ａ
文章编号：０２—１４（００００２１０８１２１）７— ０８—０３
Ｍｕｔｃａｎｌａｅａｉｏｉｒｎｎｔｕｎａｅｎｌ—ｈｎｅｔｒＱｕｌｙＭｎｔｉｇＩｓｍｅｔＢｓｄｏｉＷபைடு நூலகம்ｔｏｒ
ｍｏｕｅＣｌｂｐｃａｉｕｔｎｅｏｉｌＳｌｒ，ｙｔｅｓｎａａｔｈｐｅｃｉｅＭｏｂｓｐｏｏｏａｌａｈｅｅｄｌ，ａｌｅｓｅｉｌｃｒｍｓｃｓｆｒｔｃａｍｅｙＭＳａｅｔｂｈｅｔｄｔｏｔｅｕｐｒｍａｈｎｄｕｒｔｃｌｃｌｃｉｖｓ
ｍｕｔｃａｎｌａｅｕｌｙｍｏｉｒｎｎｔｍｅｔａｅｎｔｅｂｓｒｄｃｉｎｏｄｌＩｄｓｒｅｈｒｉｇｐｎｉｌｆｌ — ｈｎｅｔｒｑａｉｎｔｉｇｉｓｒｉｗｔｏｕｎｓｄｏｈｅｔｅｉｔｆｂｐｏＡＲｍｏｅ，ｔｅｃｂｄｔｅｗｏｋｎｒｃｐｅｏｉｉ
ｈｓｏｕｅｒｒｍｏｅｍｏｉｒｎｆｔｒｑａｉｎｔｒｎ．ｔａｍｐｒｎｉｎｆａｃｎｅｖｒｎｎａｒｔｃｉｎｏｔｍｐｔｒｆｅｔｎｔｉｇｏｅｕｌｙｍｏｉｉｇｉｈｓｉｏｔｔｓｇｉｃｎｅｏｎｉｍｅｔｌｐｏｅｔ．ｃｏｏｗａｔｏａｉｏｏ

基于InVEST模型的渭河流域生境质量评估

基于InVEST模型的渭河流域生境质量评估1. 内容概述第一部分为基础数据收集与分析，这部分主要涵盖对渭河流域的自然环境条件（如地形地貌、气候水文等）、生态系统结构特征（如植被类型与分布、土壤条件等）以及人类活动影响（如土地利用变化、污染排放等）等相关数据的收集与整理工作。

通过对这些基础数据的分析，为后续模型的构建提供必要的数据支撑。

第二部分为模型的构建与参数设置，基于InVEST模型框架，结合渭河流域实际情况，构建适用于本区域的生境质量评估模型。

包括选择合适的评估模块（如植被覆盖类型模块、土壤保持模块等），并根据基础数据设定合理的模型参数。

通过模型的构建与参数设置，实现对渭河流域生境质量的模拟与评估。

第三部分为生境质量时空动态变化分析，基于构建的模型和获取的生境质量评估结果，分析渭河流域在不同时间段内的生境质量变化情况及其空间分布特征。

通过对比分析不同时间段内的生境质量变化情况，揭示影响生境质量变化的主要因素及其作用机制。

结合土地利用变化、气候变化等相关因素，探讨未来生境质量变化趋势及其可能的影响。

还将对关键区域或生态系统的生境质量进行重点分析，为生态保护与修复提供针对性的建议。

最后一部分为评估结果的应用与讨论，基于前面的分析成果，将评估结果应用于生态管理决策中，为当地政府制定生态保护政策提供科学依据。

对本次评估的局限性进行分析和讨论，提出改进建议和未来研究方向。

还将对类似流域的生境质量评估提供一定的借鉴和参考作用。

1.1 研究背景在全球气候变化和人类活动的影响下，生态系统面临着前所未有的压力。

特别是对于水资源丰富的渭河流域而言，其生态环境的变化直接关系到流域内居民的生产、生活和经济发展。

对渭河流域的生境质量进行科学、客观、全面的评估显得尤为重要。

能够模拟和评估不同管理决策对生态系统服务功能和价值的影响。

本研究将利用InVEST 模型对渭河流域的生境质量进行评估，旨在为该流域的生态保护和可持续发展提供科学依据。

渭河下游径流预报模型及实时校正方法研究的开题报告

渭河下游径流预报模型及实时校正方法研究的开题报告1. 研究背景渭河是中国黄河的主要支流之一，流经陕西、甘肃、宁夏等多个省区，是北方农业生产、工业用水和城市供水的重要源头。

由于气候变化等因素的影响，渭河流域的水资源状况发生了较大的变化。

为了更好地管理和利用渭河水资源，需要建立一套精准的渭河下游径流预报模型。

2. 研究目的和意义本研究旨在建立一套预测准确度较高的渭河下游径流预报模型，并提出实时校正方法，以便更好地对渭河流域的水资源进行管理和利用。

该研究对于提高渭河流域水资源利用效率、减少水资源浪费、保护生态环境具有重要意义。

3. 研究内容和方法本研究将对渭河下游九曲渠站点的历史水文数据进行分析，构建渭河下游径流预报模型。

在模型建立后，将使用实时气象数据、降水数据等进行预测，同时提出一套实时校正方法以提高预测准确度。

研究方法主要包括以下步骤：1）分析渭河下游九曲渠站点的历史水文数据，建立渭河下游径流预报模型；2）对模型进行参数校准，提高模型预测精度；3）结合实时气象数据、降水数据等进行预测，比对模型预测与实测数据的差异，提出实时校正方法；4）通过模型预测和实时校正方法提高渭河下游径流预测的准确度。

4. 研究进度安排本研究计划于2022年6月完成，具体的研究进度安排如下：1）2021年6月-8月：研究文献查阅和资料收集；2）2021年9月-11月：分析渭河下游九曲渠站点的历史水文数据，建立渭河下游径流预报模型；3）2022年3月-5月：对模型进行参数校准，提高模型预测精度；4）2022年6月-7月：结合实时气象数据、降水数据等进行预测，提出实时校正方法；5）2022年8月-9月：通过模型预测和实时校正方法提高渭河下游径流预测的准确度，完成论文撰写和答辩准备。

5. 研究预期成果1）建立一套渭河下游径流预报模型，提高渭河流域水资源管理的准确性；2）提出一套实时校正方法，使模型预测更接近实际水文情况；3）论文发表和研究经验分享。

基于AHP-模糊综合评价法的渭河河流健康评价

基于AHP-模糊综合评价法的渭河河流健康评价夏小强;张乐;要丽娟;李珂;李琦【期刊名称】《西北大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2024(54)3【摘要】河流健康评估为河流可持续发展提供了依据,渭河作为黄河的一级支流,其生态健康对于黄河高质量发展具有重要意义。

为全面评价渭河流域的健康状况,选取物理栖息地状况、水质状况及水生生物状况3个准则、11个指标,建立渭河生态健康评价标准,采用层次分析法(AHP)确定权重,结合最大隶属度原则对渭河流域进行多级模糊评价。

结果表明,25个点位中有8个处于健康水平,13个处于亚健康水平,4个处于不健康水平,渭河综合健康评价结果为亚健康。

渭河源头、宝鸡至西安段河流生态健康状况较好,天水至宝鸡段及下游河段生态健康较差,不健康的点主要集中在下游,表现出显著的空间差异。

物理栖息地、水质及水生生物的评价结果分别为亚健康、健康、亚健康,物理栖息地与水生生物状况是影响河流生态系统健康的关键,主要受人为活动以及自然环境的影响。

针对特定河段需要采取相应措施恢复生态健康。

【总页数】11页(P413-423)【作者】夏小强;张乐;要丽娟;李珂;李琦【作者单位】西北大学城市与环境学院/陕西省地表系统与环境承载力重点实验室【正文语种】中文【中图分类】X822;X826【相关文献】1.基于模糊综合评价法的渭河流域生态脆弱性评价2.基于 AHP-模糊综合评价法的河流近自然评价--以浙江省安吉县西苕溪为例3.基于AHP-模糊综合评价法的信用贷款效益综合评价研究——以河北省唐山市新型农业经营体系为例4.基于AHP-模糊综合评价法的健身步道综合评价——以福州市飞凤山奥体公园健身步道为例5.基于AHP-模糊综合评价法的林产品物流企业综合效益评价研究——以黑龙江省为例因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于主成分分析法的渭河陕西段水环境质量评价

基于主成分分析法的渭河陕西段水环境质量评价吴勇;刘有军;陈伟;江强【摘要】主成分分析法能够在保证原始数据信息损失最小的情况下,以少数的综合变量取代原有的多维变量,使数据结构大为简化,并且客观地确定变量权数,避免了主观随意性.应用主成分分析法对渭河水环境进行质量评价,评价结果表明,渭河陕西不同地段水质状况不同.总的来讲,渭河污染十分严重.【期刊名称】《环境科学导刊》【年(卷),期】2013(032)006【总页数】5页(P82-86)【关键词】主成分分析法;水环境质量评价;渭河陕西段【作者】吴勇;刘有军;陈伟;江强【作者单位】云南省建筑科学研究院,云南昆明650223;云南省建筑科学研究院,云南昆明650223;云南省建筑科学研究院,云南昆明650223;云南省建筑科学研究院,云南昆明650223【正文语种】中文【中图分类】X82水环境质量评价就是通过一定的数理方法和其他手段，对水环境素质的优劣进行定量描述的过程。

水环境质量评价必须以监测资料为基础，经过数理统计得出统计量(特征数值)及环境的各种代表值，然后依据水环境质量评价方法及水环境质量分级分类标准进行环境质量评价。

然而水环境系统是一个复杂的系统，在分析过程中，需要对多个变量进行分析，由于变量个数众多且彼此之间存在着一定的相关性，使得对主要信息的提取变得十分复杂。

仅仅靠单一的指标来评价水环境质量的污染程度，难免产生片面性。

因此对水环境质量进行综合评价的最大难点就是多目标性，即需要考虑众多表征水环境质量的指标。

如何科学地、客观地将一个多指标问题综合成为少数几个指标问题成为水环境质量评价的研究重点。

近年来，随着多元统计分析的普及和应用，主成分分析法也成为一种新兴的评价方法，在环境质量综合评价方面应用广泛。

主成分分析法能将高维空间的问题转化到低维空间去处理，使问题变得比较简单、直观，而且这些较少的综合指标之间互不相关，又能提供原有指标的绝大部分信息［1］。