基于贝叶斯网络的水质污染评价及预测
基于模糊贝叶斯网络的突发水污染事故风险评价研究
基于模糊贝叶斯网络的突发水污染事故风险评价研究突发水污染事故是指在一定时间内突然发生的，对水资源造成严重破坏的紧急事件。
这类事故的发生会对人体健康、生态环境和经济发展带来严重的影响。
因此，对突发水污染事故进行风险评价，具有重要的意义。
本文将基于模糊贝叶斯网络方法，对突发水污染事故风险进行评价。
首先，需要构建突发水污染事故的风险评价模型。
该模型是基于模糊逻辑和贝叶斯网络相结合的方法。
模糊逻辑用于处理不确定性和模糊性的问题，贝叶斯网络用于分析变量之间的依赖关系。
通过将两者结合，可以灵活地处理突发水污染事故风险评价中的各种不确定性因素。
其次，需要确定突发水污染事故的评价指标体系。
评价指标体系应包括社会经济指标、环境指标、人体健康指标等。
在确定指标体系时，需要考虑数据可获得性、权重计算方法等因素。
在定义指标时，可以使用模糊集理论对指标进行模糊化处理，以应对指标数据的不确定性。
然后，需要进行数据收集与处理。
数据收集可以通过调查问卷、实地考察等方法获得。
在数据处理时，可以使用模糊数值法对数据进行模糊化处理，将数据转化为模糊数值，以反映数据的不确定性和模糊性。
接下来，需要构建突发水污染事故的贝叶斯网络模型。
贝叶斯网络是一种表示变量之间依赖关系的图模型。
该模型可以通过已知因变量的条件概率和变量之间的条件依赖关系，计算其他变量的概率分布。
在构建贝叶斯网络模型时，需要根据指标体系确定节点的数量和节点之间的依赖关系。
最后，通过模型计算和分析，得出突发水污染事故的风险评价结果。
模型计算可以使用模糊推理和贝叶斯推理的方法，根据已知条件进行推理计算，得出各个指标的风险评价结果。
通过对模型计算结果的分析，可以得出突发水污染事故的风险评价等级和风险特征，为事故的预防和应急管理提供科学依据。
综上所述，基于模糊贝叶斯网络的突发水污染事故风险评价研究，可以有效地处理评价过程中的不确定性和模糊性问题，为事故的预防和应急管理提供科学依据。
朴素贝叶斯在环境监测中的应用(九)
朴素贝叶斯在环境监测中的应用环境污染已成为当今社会一个严峻的问题，人们对环境质量的关注越来越高。
为了监测环境的污染状况，科学家们利用各种技术和方法进行了大量的研究。
朴素贝叶斯（Naive Bayes）作为一种经典的机器学习算法，被广泛应用于环境监测中。
本文将探讨朴素贝叶斯在环境监测中的应用，以及它的优势和局限性。
一、朴素贝叶斯算法简介朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法。
它的核心思想是根据已知的数据，计算出某个样本属于不同类别的概率，然后选择概率最大的类别作为样本的分类。
朴素贝叶斯算法在文本分类、垃圾邮件过滤等领域有着广泛的应用，其简单高效的特点使得它成为了环境监测中的一种重要工具。
二、朴素贝叶斯在大气污染监测中的应用在大气污染监测中，朴素贝叶斯算法可以用于分析大量的监测数据，帮助科学家们准确地判断空气质量的状况。
通过利用历史的监测数据，朴素贝叶斯可以建立起一个合理的模型，预测未来一段时间内的大气污染情况。
这对于城市管理者和环保部门来说是非常有益的，可以及时采取措施来改善空气质量，保护市民的健康。
三、朴素贝叶斯在水质监测中的应用水质监测也是环境监测中的一个重要领域，朴素贝叶斯算法同样可以发挥作用。
通过对各种水质指标的监测数据进行分析，利用朴素贝叶斯算法可以建立水质的预测模型。
这有助于及时发现水质异常，预防水源污染事件的发生，保障人民饮用水的安全。
四、朴素贝叶斯在土壤污染监测中的应用土壤污染对农业生产和生态环境都有着严重的影响，因此对土壤污染的监测也是至关重要的。
朴素贝叶斯算法可以利用土壤中的化学成分、微生物等数据，建立土壤污染的分类模型。
通过对大量的监测数据进行学习，朴素贝叶斯可以帮助科学家们识别出哪些土壤属于受污染的范围，从而采取相应的治理措施。
五、朴素贝叶斯算法的优势朴素贝叶斯算法作为一种简单高效的分类方法，具有以下优势：首先，它的计算速度快，适合处理大规模数据；其次，对于缺失数据具有较好的鲁棒性，不会对模型的准确性产生较大的影响；再次，朴素贝叶斯算法的模型结构简单，易于实现和部署。
基于贝叶斯网络的河流突发性水质污染事故风险评估_孙鹏程
图 1 示例河流(梁济运河-东平湖) Fig .1 Sket ch map of a river system(Liangji canal-Dongpi ng Lake)
图 2 河流突发性水质污染事故风险贝叶斯网络 Fig .2 Bayesian networks for accidental pollution risk of river water quality
在贝叶斯网络模型中 , 当部分变量(通常是输入 变量)的概率确定后 , 就能够通过基础的概率运算和 贝叶斯理论计算所有节点或者部分节点的概率 , 实 现贝叶斯网络推理 .现有的贝叶斯网络推理算法可 分为精确推理算法和近似推理算法两大类[ 8 , 9] .精确 推理算法基于贝叶斯概率公式进行推理 , 适用于结 构简单 、网 络规模小的贝叶斯 网络 ;随 机模拟方法 (stochastic sampling)为主的近似推 理算法在不改变
在河流水质风险评价和管理工作中应用贝叶斯 网络 , 可以方便地表征多变量之间的相互影响关系 , 处理各种不同因素不确定性的量化问题 , 而贝叶斯 网络的推理过程也易于同水质模型集成以评价水质 风险和进行风险源诊断 , 在水质安全管理中有着广 泛的应用前景 .
贝叶斯网络构建和推理的一般步骤为[ 12, 13] :① 识别影响和描述单元状态的变量 ;② 识别变量之间 的关系 ;③ 将各变量状态离散化并填充 CPT 表 , 变 量较多时 , 将变量分类分组表示 ;④ 选择合适的算 法进行推理 , 求出各种概率值 .
Risk Assessment of River Water Quality Under Accidental Pollution Based on
Bayesian Networks
SUN Peng-cheng , CHEN Ji-ning
基于贝叶斯网络的水质风险分析
基于贝叶斯网络的水质风险分析基于贝叶斯网络的水质风险分析水质是人类生活中不可或缺的重要资源之一。
然而，随着人口的增加、工业化进程的加快以及环境污染的加剧，水质问题日益受到关注。
水质风险分析是评估和管理水质的一种有效方法，它可帮助我们量化各种可能的风险源对水质的影响程度，并采取相应的措施进行风险管控。
基于贝叶斯网络的水质风险分析方法结合了统计学和概率论的原理，能够提供全面、准确的水质风险评估结果。
贝叶斯网络是一种图模型，用于描述变量之间的依赖关系。
在水质风险分析中，我们可以将水质指标、环境因素和人类活动等变量表示为节点，将它们之间的依赖关系表示为有向边。
通过收集大量的水质数据和环境监测数据，结合专家知识和经验，可以建立一个贝叶斯网络模型，用以分析水质风险。
首先，我们需要确定水质风险分析的目标和研究范围。
可以根据具体情况选择关注的水质指标，例如水中的COD（化学需氧量）、氨氮、总磷等。
同时，还需要考虑到可能的影响因素，如气候、土壤类型、降雨量等。
接下来，我们需要收集相关的数据。
这些数据包括水质监测数据、环境监测数据以及其他可能的影响因素数据。
数据的质量和准确性对分析结果至关重要，因此，在收集过程中应该确保数据的可靠性和完整性。
然后，我们需要进行数据预处理和清洗。
这包括处理缺失值、异常值和重复值等。
对于缺失值，可以使用插补方法来填充缺失数据；对于异常值，可以使用统计方法来识别并排除异常值；对于重复值，可以通过数据去重来消除。
接下来，可以利用收集到的数据来构建贝叶斯网络模型。
建立贝叶斯网络的关键是确定节点之间的依赖关系。
这可以通过专家知识和经验来确定，也可以使用数据驱动的方法来估计。
在构建过程中，应注意选择适当的节点顺序，以确保模型的准确性和可解释性。
建立贝叶斯网络模型后，可以进行参数估计和结构学习。
参数估计是根据数据来估计贝叶斯网络模型中节点之间的条件概率分布。
结构学习是用于确定贝叶斯网络的拓扑结构，即确定节点之间的有向边。
基于区间型贝叶斯的年度水质评价
基于区间型贝叶斯的年度水质评价谢小慧; 刘颖; 杜倩颖; 罗玉兰【期刊名称】《《人民长江》》【年(卷),期】2019(050)010【总页数】6页(P63-68)【关键词】年度水质评价; 区间型贝叶斯; 年际变化; 可能度排序; 青衣江【作者】谢小慧; 刘颖; 杜倩颖; 罗玉兰【作者单位】西南交通大学地球科学与环境工程学院四川成都617000【正文语种】中文【中图分类】X824随着经济社会的发展，地表水污染日趋严重，科学地判别水体水质年度状况及年际水质变化是开展流域水污染防治与水资源高效管理的重要内容之一。
目前，运用的主要评价方法有单因子评价法[1]、内梅罗污染指数法[2]、主成分和相关分析结合的方法[3-4]等。
上述方法在对年度水质进行评价时，采用各指标浓度的年均值，忽略了水质信息的复杂性以及水环境系统污染变化的不确定性，使得对水质现状评价不准确，从而造成对水质的年际变化分析存在偏差。
贝叶斯方法是一种以概率论为基础的统计学方法[5-6]，运用于水质评价中，它能够结合水质属于某一类水的先验知识和实际指标监测数据样本的综合信息，通过贝叶斯概率推断以最大后验概率表示水质状况，能较好地处理水质不确定性问题，在水质综合分析方面得到越来越广泛的使用[7-8]。
然而传统贝叶斯方法在对历年水质进行年度评价时，也存在采用每个指标浓度年均值的缺陷，当个别指标出现短时高质量浓度时，无法准确评价全年整体水质情况；并且在进行水质年际变化分析时，传统贝叶斯方法对属于相同类别的水质之间的差异或变化情况无法进行度量。
区间数理论是一种以区间数的形式解决不确定多属性问题的数学研究方法[9-10]，通过区间数的可能度排序能对多个区间值进行比较[11-12]，是对传统贝叶斯方法进行区间数的改进。
鉴于此，本研究在传统贝叶斯方法中引入区间数理论，建立区间型贝叶斯年度水质评价方法，对流域全年综合水质进行现状评价并对年际间同类别水质之间的优劣进行比较分析，以期为流域水污染防治工作提供合理的依据。
贝叶斯网络在水资源管理中的应用
贝叶斯网络在水资源管理中的应用近年来，由于全球气候变化的原因，水资源管理变得越来越重要。
正因如此，运用先进的技术手段，在水资源管理中发挥作用的重要性也水涨船高。
贝叶斯网络便是其中一种功效显著的技术手段。
贝叶斯网络（Bayesian network，BN）是一种有向无环图模型，它通过呈现变量之间的关系，来表述不同变量之间的作用机制。
贝叶斯网络能够量化不确定性因素，并对不确定性因素进行推断，因此在水资源管理中拥有广泛的应用。
本文将以江苏省南通市的水资源管理为例，阐述贝叶斯网络在水资源管理中的应用。
水资源管理中的需求江苏省南通市位于长江入海口，该市水资源得益于长江水系的丰富水量，总面积较广，且该市地下水潜力和水源地储量也较为丰富，因此该市水资源相对充足。
然而，该市的实际用水需求却逐年增加，特别是由于与其他城市相比，该市的工业和农业用水需求较大，每年需要大量的清江用水。
南通市政府的水资源管理局面临着许多困难，例如：该市的降雨量变化大，灾害风险相对较高；该市的取水位置较多，面临着多个取水点的调度管理问题；该市的水质污染状况比较复杂，需要对水质监测指标进行综合管理等。
采用传统的管理方式来解决这些问题已经变得不再适宜，需要采用更高效精准的方法来处理。
贝叶斯网络在水资源管理中的优势在上述情况下，南通市政府的水资源管理局采用了贝叶斯网络这一高效、可靠的分析工具，以应对水资源领域的挑战。
贝叶斯网络在水资源管理中的应用优势主要体现在以下几个方面。
1. 数据分析精度高贝叶斯网络采用预测分析方式，能够有效地量化不确定性因素，并以此为基础做出数据预测。
相比于传统的数据分析方式，其精确度更高，在数据的理解与分析上，能够得到更符合实际的结果。
2. 风险控制能力强贝叶斯网络能够构建各种复杂的水资源关系模型，精准地把握各种风险。
通过对水能源管理中各种要素的相互关系进行建模，贝叶斯网络能够更好地预测各种风险，从而加强对风险管理的控制能力。
基于贝叶斯网络的百色市生态环境综合评价与预测
———————————————————————基金项目:广西高校中青年教师科研基础能力提升项目（2022KY0732）；中央引导地方创新项目（2021ZY0031）。
作者简介:莫定源（1989-），男，广西梧州人，硕士，讲师，主要研究方向为贝叶斯网络在生态环境中的应用。
0引言百色市于2020年3月30日被国务院批复同意设立为广西重点开发开放试验区，这对区域经济快速发展提供了契机，而城市发展也给生态环境带来必然的压力，生态环境污染、生态系统损害的问题将日益凸显。
本文开展百色市生态环境综合评价研究，目的在于识别影响百色市生态环境的关键驱动因子，探究各类生态环境指标对生态环境的影响程度及指标间强弱的耦合关系，丰富和发展现有的百色市生态环境评价理论。
目前针对生态环境的综合评价研究包括以下两类：①对生态环境评价指标体系的构建及指标变化趋势的定性研究，研究对象涉及省域、市域、山区道路、矿区、草原等；②基于研究区构建生态环境评价指标体系，并利用统计数据或提取的指标数据，运用相关数学模型对生态环境质量评价进行定量研究。
譬如蔡文博等[1]基于遥感多源数据和统计数据对全球四大湾区生态环境进行综合评价，郁文等[2]综合运用层次分析法以及模糊综合评价法对矿山地质的生态环境进行评价，刘璐[3]利用遥感指数法研究河套平原绿洲的生态环境状况，吴倩[4]基于遥感与GIS 技术对华北油田中部地区进行生态环境评价，盖美等[5]基于熵权TOPSIS 法探究海洋生态环境质量状况。
此外，也有学者将贝叶斯网络模型应用于生态环境领域，譬如黎斌等[6]提出运用贝叶斯网络对城市生态红线进行划定，杨湘艳等[7]基于贝叶斯网络对海洋生态环境质量进行评判。
虽然众多学者对生态环境的评价进行了研究，但鲜有学者以市域为研究对象进行生态环境质量的预测研究。
另外，在进行生态环境综合评价时，存在指标体系构建欠妥、数据质量难以保证以及对生态环境系统认知受限等问题，影响了生态环境的综合评价结果的客观性和准确性。
基于贝叶斯网络的水质污染预测模型构建与应用
基于贝叶斯网络的水质污染预测模型构建与应用近年来，随着人口的不断增长和工业的发展，水资源的污染已成为全球性问题。
为了保护水资源，建立水质污染预测模型已成为研究热点。
该文将介绍一个基于贝叶斯网络的水质污染预测模型构建的过程和应用。
一、贝叶斯网络简介贝叶斯网络是由贝叶斯定理演化而来的一种图模型，其结构是由节点和边构成的有向无环图。
贝叶斯网络是一种概率图模型，用于表示变量之间的依赖关系，并且可以进行不确定性推理。
贝叶斯网络有三个基本元素：随机变量、条件概率和有向无环图。
其中，随机变量表示潜在的原因或结果，条件概率表示各变量之间的依赖关系，有向无环图表示变量之间的依赖关系。
二、水质污染预测模型构建1.数据准备首先，我们需要准备一些水质监测数据，并对其进行处理。
对于每个监测站点，我们需要收集以下数据：氨氮、总磷、总氮、高锰酸钾指数等指标。
同时，还需要记录监测时间、地理位置等信息。
2.变量选择接下来，我们需要从数据中选择一些重要的变量，以构建贝叶斯网络。
变量选择需要考虑到变量之间的相互依赖关系和实际意义。
在本文中，我们选择了以下几个变量进行构建：氨氮、总磷、总氮、高锰酸钾指数、地理位置。
3.贝叶斯网络构建在进行贝叶斯网络构建之前，我们需要对数据进行分析，了解各变量之间的依赖关系。
我们可以使用一些统计方法进行分析，如相关系数分析、主成分分析等。
贝叶斯网络的构建可以使用一些软件实现，如GeNIe、Netica 等。
我们可以将所选变量作为节点，边表示变量之间的依赖关系。
使用软件对数据进行训练，得到最优的贝叶斯网络。
4.模型应用构建好的贝叶斯网络可以用于水质预测和污染控制。
我们可以通过网络来预测水体受污染的概率，也可以通过模型来识别污染源，以便及时采取措施控制污染。
三、案例分析我们将构建好的贝叶斯网络应用于一些实际的水质监测数据，以评估模型的性能。
我们发现，基于贝叶斯网络的水质污染预测模型在预测水质污染方面表现良好，其预测结果具有较高的准确性和稳定性。
基于贝叶斯方法的水质综合评价
∑ P(Bi/A) =
P(Bi)P( A/Bi)
s i=
1
P
(
Bi
)
P
(
A/Bi)
（1）
· 54 ·
在进行水质评价时，公式为：
( ) ∑ ( () )( ( ) ) P yij/xk =
P yij P xik /yij
nP
j=1
yij
P
xik /yij
（2）
式中：j 代表标准级别，i 代表指标，k 代表监测断
哈 尔 滨 市 位 于 黑 龙 江 省 ，是 我 国 重 要 的 重 工 业生产基地，冬季冰封期长达 5 个月，点源与面源 污染并重，目前，哈尔滨市水质评价主要采用单因 子评价，即用最差的单项指标水质来决定水体综 合水质情况，不能准确科学反应实际水体综合情 况，采用贝叶斯方法可综合分析评价水质情况 ， [3] 得出水体属于不同类别的概率，为决策提供合理 科学的依据 。
2，…，10（本研究选择 10 个监测断面）。 Lij 的含义
是水质指标数值与水质标准值越远，属于此类标
准的可能性越小[4]，即：
| | Lij = xij - yij
（5）
假设不同指标对水质类别的判定影响程度相
同，多指标下的综合水质后验概率：
∑ ( ) Pj =
w P 6
i=1 i
yij /xik
水质后验概率，具体见表 3。
表 3 多参数各断面的综合水质后验概率
监测断面 Ⅰ
Ⅱ
Ⅲ
Ⅳ
V
劣V
黄泥河 0.183 6 0.520 7 0.176 9 0.071 4 0.042 4 0.005 0 木兰达河 1 0.343 8 0.202 2 0.241 9 0.137 9 0.059 4 0.014 9 木兰达河 2 0.389 5 0.312 8 0.171 4 0.071 4 0.043 2 0.011 7 蜚克图河 1 0.240 8 0.222 9 0.190 2 0.209 1 0.129 3 0.007 7 蜚克图河 2 0.437 8 0.293 7 0.095 1 0.053 2 0.077 6 0.042 6
基于贝叶斯网络的水质风险分析
基于贝叶斯网络的水质风险分析基于贝叶斯网络的水质风险分析一、引言水是人类生活中基本需求之一，水质的安全性直接关系着人们的健康和生活质量。
随着经济的快速发展和工业化的深入推进，水质污染问题日益突出，导致了水质风险的不断增加。
因此，对于水质的风险分析和评估具有重要的意义。
贝叶斯网络作为一种概率图模型，在风险分析领域中被广泛应用。
本文将介绍基于贝叶斯网络的水质风险分析方法及其应用。
二、贝叶斯网络的基本原理贝叶斯网络是一种图模型，它可以用来描述概率变量之间的依赖关系。
贝叶斯网络由两部分组成：变量节点和边。
变量节点表示不同的变量，边表示变量之间的依赖关系。
在贝叶斯网络中，每个变量节点的状态都是通过其父节点的状态来决定的。
贝叶斯网络可以用来表示复杂的概率模型，并可以进行推理和预测。
三、水质风险分析的基本步骤1. 变量的选择和定义：确定水质风险评估所需的变量，例如水源水质、污染物排放量等。
2. 数据采集和处理：收集相关的水质数据，并进行数据清洗和预处理。
3. 依赖关系建模：根据水质数据和先验知识，构建贝叶斯网络模型，确定变量之间的依赖关系。
4. 变量概率分布的学习：利用水质数据对贝叶斯网络模型参数进行学习，得到各个变量的概率分布。
5. 风险评估和分析：利用已学习的贝叶斯网络模型对水质风险进行评估和分析，计算风险指标并进行可视化展示。
6. 风险控制策略制定：根据风险评估结果，制定相应的风险控制策略，降低水质风险。
四、基于贝叶斯网络的水质风险分析应用案例1. 基于贝叶斯网络的水源水质预测通过分析历史水源水质变化数据，构建贝叶斯网络模型，对未来水源水质进行预测。
通过预测水源水质的变化趋势，可以及时采取相应的监测和控制措施，确保供水的安全性。
2. 基于贝叶斯网络的污染物排放风险评估针对不同的污染物种类和排放源，利用相关数据和先验知识，构建贝叶斯网络模型，评估不同污染物排放对水质的影响。
通过对排放风险的评估，可以制定相应的污染物治理措施，减少对水环境的污染。
基于贝叶斯BP神经网络的区间需水预测方法
基于贝叶斯BP神经网络的区间需水预测方法作者：郭强李文竹刘心来源：《人民黄河》2018年第12期摘要：结合校园历史用水数据，采用贝叶斯BP神经网络区间预测方法，对校园用水量进行预测。
首先运用贝叶斯准则对BP神經网络进行优化，之后对区间预测进行仿真并和传统的BP神经网络预测法进行比较，结果显示预测准确率为%.7%，多数预测值和实际用水量吻合，相对误差绝对值平均为1.6%，最大预测误差为4.2%，表明该方法不仅可以解决传统BP神经网络易陷入局部极小化和收敛速度慢的问题，而且能够有效预测出校园日用水量的波动范围，验证了预测方法的有效性和精确性。
关键词：需水量预测;区间预测;贝叶斯准则;BP神经网络中图分类号：TV214.9 文献标志码：A水是人类生产、生活不可或缺的重要资源。
随着全球气候变化和经济社会的发展，水资源短缺现象越来越严重，水资源供需矛盾加剧。
需水量预测是供水、用水和节水规划的重要基础[1]，进行合理有效的需水量预测是各个国家和地区水资源规划的主要任务[2]。
目前国内外所采用的需水量预测方法有很多种，比较常见的有：①基于恩格尔系数的需水预测方法[3]，该方法把恩格尔定律运用到城市生活用水量预测上面，能较好地反映生活用水量的变化，但是个别年份的相对误差较大，对非线性数据预测不准确;②基于灰色预测模型的需水量预测方法[4]，通过分析历史用水数据，建立需水预测模型，能预测长期和短期的用水量，该方法无需太多历史用水数据，在数据极其匮乏的情况下很适用，但其对历史用水数据具有很强的依赖性，而且没有考虑各个影响因素之间的联系;③BP神经网络需水预测方法[5-7]，具有非线性映射能力，能预测非线性数据，自学习和自适应能力强，能够自动提取数据和输出数据，容错能力强，在局部或部分数据受到干扰后不会影响最后的预测结果，但是容易陷人局部极小化，收敛速度比较慢，数据在传递过程中存在不确定性。
上述需水预测方法得到的预测结果均是确定性的，属于点预测，不足之处在于不能准确预测用水量在未来时段的波动范围，在实际供用水过程中会出现影响预测的各种不确定因素，而区间预测[8]能够反映水资源需求的不确定性。
突发水污染风险的马尔科夫链贝叶斯网络预测
突发水污染风险的马尔科夫链贝叶斯网络预测
靳春玲;王运鑫;贡力
【期刊名称】《人民黄河》
【年(卷),期】2018(040)004
【摘要】突发水污染事故诱因众多且不确定,为预测此类不确定性因素进而进行防控,提前做好风险预防具有较大的经济意义.通过研究突发水污染事故风险因素、马尔科夫链和贝叶斯网络方法,根据现场调研获取的指标因素,提出马尔科夫链和贝叶斯网络相结合的突发水污染风险预测新方法,从纵、横两方面预测突发水污染事故发生的概率,弥补仅用马尔科夫链不能预测上层指标的不足,并为突发水污染事故的预防提供参考依据.实例分析结果表明:人为因素、机械设备因素和环境因素诱发黄河流域突发水污染事故的概率分别为52%、29%、12%,人为、机械设备和环境三方面应重点关注的风险因素分别是违规操作、管道破裂和自然灾害.
【总页数】5页(P65-68,95)
【作者】靳春玲;王运鑫;贡力
【作者单位】兰州交通大学土木工程学院,甘肃兰州730070;兰州交通大学土木工程学院,甘肃兰州730070;兰州交通大学土木工程学院,甘肃兰州730070【正文语种】中文
【中图分类】X522;TV882.1
【相关文献】
1.突发水污染事故风险预测中数学模型的研究 [J], 蒋新新;李鸿
2.突发水污染事故风险预测中数学模型的研究 [J], 蒋新新;李鸿
3.基于马尔科夫链和贝叶斯网络的钻井风险预测 [J], 钟仪华;刘雨鑫;林旭旭
4.基于贝叶斯网络的应急预测算法在群体性突发事件网络舆情中的优势研究 [J], 王飞
5.基于贝叶斯网络的突发事件预测模型 [J], 裘江南;王延章;董磊磊;叶鑫
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基于贝叶斯理论的武烈河水质综合评价
（． １安徽省太湖县太平 中学 ， 安徽 太湖 ２ ６ １ ；． ４４ ０ ２ 中国水利水 电科学研究 院 水资 源所 ，Ｅ １ ０ ３ ； ｊ 京 ０ ０ ８
３ 东华大学 环境科 学与工程学院 ， ． 上海 ２ １２ ） ０ ６ ０
摘要 ： 取 ２ １ ｉ ｇ ０ ０年武烈河 ６ 监测 断面的水 质监测数据作为研究对 象 ， 用贝叶斯公 式对其水质 进行综 合分析评 个 采 价， 结果表 明 ： 各监测断面水质评价均在 Ⅲ类 以上 ， 总体水 质结果较好 ， 符合水 功能 区划要 求 ；６ ７ 的断 面达 到 Ｉ ６ ． 类 ， 括高寺 台上游 、 包 双峰寺水库坝址 、 神庙 和污水 处理厂 出水 口下 游 ４个断 面 ； 雹 高寺 台下游断 面只达到 Ⅲ级 ， 主 要 是 由于高寺台镇及其矿 区生活污水和农业退水未经处理直接排入河道造成 的。为保 障双峰寺水库运行后 的流域 水环境质量和供水安全 ， 需从水 源地建设 、 点源治理和面源治理 ３个方面采取水环境保护措施 。
关键词 ： 贝叶斯 理论 ； 武烈河 ； 水质 综合评 价 ； 双峰寺水库
基于贝叶斯推理的流域污染物通量精准估计研究
基于贝叶斯推理的流域污染物通量精准估计研究
魏婧;张亚宁
【期刊名称】《科技通报》
【年(卷),期】2024(40)1
【摘要】由于流域污染源难以确定,直接影响水体污染物通量估计精度,为此本文提出基于贝叶斯推理的流域污染物通量精准估计方法。
根据贝叶斯推理原理识别污染源,确定流域水体地表净流量以及断流量,根据污染物类型、地表净流量以及断流量建立流域污染物的通量估算模型。
根据通量估算模型获取污染物的通量回归方程,并通过计算结果实现流域污染物的通量精准估计。
实验结果表明:利用该方法开展流域污染物通量估计时的精度高、性能好,估计结果具有可靠性。
【总页数】4页(P106-109)
【作者】魏婧;张亚宁
【作者单位】榆林学院建筑工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】X322
【相关文献】
1.梁滩河流域污染物通量研究
2.鄱阳湖流域主要河道入湖污染物通量研究
3.流域污染物通量测算方法研究
4.小流域农业面源污染监测断面设置与污染物通量估算研究进展
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基于改进贝叶斯模型的四川省主要河流水质评价
# 0. 05 # 0 . 002 0. 05 0 . 002 0. 05 0. 10 0. 10 0 . 005 0 . 010 0 . 100
2 地表水水质评价的改进贝叶斯模型
贝叶斯模型的基本原理详见文 [ 4], 用于地表
杰 ( 1964 ) , 女, 副教授 , 主要从事水文水资源与水环境的研究
表 1 水质类型标准
Table 1 DO !类 ∃类 %类 &类 ∋类 ∀ 37 . 5 6 . 0 5 . 0 3 . 0 2 . 0 A ssess m ent criterion of w ater qua lity CO D cr # 15 15 20 30 40 BOD5 # 3 . 0 3 . 0 4 6 10 NH 3 N # 0 . 15 0 . 50 1 .0 1 .5 2 .0 砷 m g /L 挥发酚
i= 1
( . ) 以标准化正态分布计算 P ( x jk | y ji ) = 2( 1 - ( | tjk | ) ), 式中
( 7)
式中, y jk 为水质类型标准值, i为标准类型 , i = 1 , 2 , ), s( s 为水 质分 类总 数 ), j 为 指 标, j = 1 , 2 , ), m (m 为指标个数 ); x jk 为代表站点指标值, k 为代表 站点, k = 1 , 2 , ), n( n 为代表站点总数 ); P (y j i ) 为 第 i类水质的概率 ; P ( x jk | yj i ) 为水质为类型 i的条 件下, 出现水质指标 x jk 的概率. ( ∃ ) 计算 P ( y j i ). 在无水质信息条件下, 假定 水质属于某类标准的概率相同 , 即取 1 P ( y j1 ) = P ( y j2 ) = ) = P ( y j5 ) = . 5 ( % ) 计算 P ( x jk | y ji ). 据统计理论, 当水体水 质属于 i类时, 由于抽样缘故获得的样本指标值和 标准值 ( 总体值 ) 总是存在一定的 抽样误差, 其分 布可用正态分布表示 . 基于以上考虑 , 将抽样误差 正态分布原理用于估计 P ( x jk | y ji ). 以 j 指标水质类 型标准值作为正态分布的均值 aj, 基于 a j 和标准差 j 获 得 某 一 类 某 一 指 标 完 整 的 正 态 分 布. 由 ( 2) ( 4) 式可计算变差系数 C vj, 变差系数 C v j 表示 指标 j 在各类之间相对变化情况. 而某类指标 j抽样 值的相对变化亦与之类似 , 因此采用 C vj i = C v j, 即以 各类变差系数估计某一类指标抽样值的变差系数. aj = (
基于贝叶斯网络的祁连山自然保护区水资源安全影响因素诊断
水文JOURNAL OF CHINA HYDROLOGY第41卷第5期2021年10月Vol.41No.5Oct .熏2021收稿日期:2020-09-04网络首发日期:2021-08-09网络首发地址:https:///kcms/detail/11.1814.P.20210806.1540.001.html基金项目:国家社会科学基金西部项目(19XTJ002);2019年度省社科联和甘肃省社会科学学术活动基金会项目(19ZZ17);兰州财经大学2019年度校级科研项目(Lzufe2019B-012)作者简介:梁永玉(1996—),男,甘肃临夏人,硕士研究生,主要研究方向为复杂数据分析、统计模型。
E-mail :******************通信作者:牛成英(1972—),女,甘肃永登人,博士,硕士研究生导师,主要研究方向为统计信息处理与应用、多元统计分析。
E-mail :******************DOI:10.19797/ki.1000-0852.20200351摘要:针对水资源安全问题,建立水资源安全测度体系,运用贝叶斯网络构建水资源安全影响因素诊断模型,分析影响祁连山自然保护区水资源安全的主要因素。
结果表明,贝叶斯网络能够有效地诊断水资源安全影响因素,并确定年径流量、产水规模、GDP 、年降水量、浅层水为影响祁连山自然保护区水资源安全的主要因素。
关键词:祁连山自然保护区;水资源安全;贝叶斯网络;影响因素诊断中图分类号:TV213.4;C81文献标识码:A文章编号:1000-0852(2021)05-0065-070引言近年来,国内外许多学者致力于水资源安全综合评价的研究[1-3]。
但这些研究仅侧重于水资源安全,忽略了影响因素诊断,没有准确刻画各水资源指标对水资源安全的影响关系,无法满足当下水资源监控与治理的实际需求。
贝叶斯网络是一种模拟因果关系不确定性的处理模型[4],近几年,被广泛应用于水文及其他领域。
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自贡市地表水环境容量研究为该市水污染防治量化管理提供重要依据,同时其研究思路和方法可供其它地区开展类似工作借鉴与参考。
4.会议论文袁博宇官厅水库水系水环境污染分析及对策2000
由于官厅水库遭受污染日益严重,1997年退出饮用水体系.北京是水资源紧缺的城市,随着首都经济和社会的快速发展,水供需矛盾越来越突出.市委、市政府决定改善官厅水库水质,恢复其为北京市第二饮用水源.本文根据饮用水水源水质标准,通过对1995-1999五年逐月实测水质监测资料的统计分析,研究官厅水库上游、入库、库区及出库水质现状、污染程度、发展趋势和规律,分析解决官厅水库水系水环境污染问题的对策,以利于官厅水库流域水资源保护和水环境污染控制规划,充分发挥水库效益.
10.学位论文杨继臣基于MATLAB的水质信息管理与决策支持系统研究2007
水资源短缺和水环境污染是我国经济社会发展面临的重大问题之一。因此,加强水资源管理、保护水环境是实现我国可持续发展战略的重要条件。在对水质监测数据、水质管理功能、水质评价方法和水质预测模型的研究的基础上,本文分析了水质管理的特点,叙述和比较各种目前正在广泛采用的水质评价方法,讨论了 BP 神经网络预测算法的特点。
9.期刊论文程万里.李亦芳.郝伏勤.程银行.Cheng Wanli.Li Yifang.Hao Fuqin.Cheng Yinhang黄河三门峡河段
基于模糊数学方法的水质评价-环境科学与管理2007,32(10)
水体质量受多种因素的影响,水质评价是对多种因素的综合评价,水环境污染及其程度的轻重属于模糊概念,水质分级实质是水体影响因素论域上的模糊子集,因此采用模糊综合评价方法对水质进行评价较为合适.介绍了模糊综合评价方法及步骤,并且针对在利用模糊数学方法评价水质时各个影响因子权重难以确定的状况,采用了解相关模糊方程法来确定权重,有效地避免了主观因素的干扰,最后,依据《地表水环境质量标准》(GB3838-2002)作为水质评价标准,对黄河三门峡河段水质进行了评价,并与相关文献作一比较,总体效果较为满意.
济南市作为山东省的政治、经济、文化中心,一直以来就是一个资源性缺水城市,地表水在全市的生产生活用水中占有重要比重。位于济南市槐荫区与长清区交界的玉清湖水库是济南市大型引黄供水水库,蓄水面积4.90平方公里,作为济南市的三个客水水源地之一,其水质的优劣对济南市的供水具有重要影响。本文依托玉清湖水库为研究对象,在参阅国内外大量有关水质评价与预测文献研究的基础上,通过对玉清湖水库水质评价及水质预测的定量研究,为玉清湖水库的水环境管理和规划提供重要科学依据。
,城镇基础设施建设滞后,生活污水处理率平均不到20%,使污水排放总量逐年增加。
对多年来珠江口海域水质监测数据进行统计分析,采用模糊数学水质分级和水质污染综合指数法进一步对珠江口海域水质进行评价分类,结果发现:珠江口海域20a来水质分类可划分为三个阶段,80年代初期(统计起始年)的Ⅲ类、80年代的Ⅰ~Ⅱ类、90年代以后的Ⅳ类或以上;综合污染指数结果呈现高—低—高的变化模式,曲线呈现“U”形,与同期珠江三角洲工业污水处理率的提高而生活污水处理滞后相对应,同时也表明,珠江口海域水质污染已从80年代初期的工业污染类型转变成生活污染类型。
为进一步了解经济增长与水环境污染间的量化关系,借助多年来广东统计年鉴等资料,建立广东地区经济增长与水环境污染库兹涅茨曲线(EKC)数理模式,结果表明,80年代初期,广东省人均GDP(PGDP)与工业污水排放量的EKC曲线呈倒“U”形,说明工业污水随经济增长呈现先恶化后治理的过程,开始步向经济高增长、工业水环境低污染的良性运作过程。但生活污水乃至污水总量则随经济增长而增长,EKC曲线呈现直线关系,说明目前广东省总体仍未摆脱经济高增长、水环境高污染的格局。
学位授予单位:武汉理工大学
1.学位论文袁懋伊通河水环境污染趋势研究2003
该研究采用近年来伊通河的水质监测结果,提出决定污染因子和归一化单因子污染指数的概念,对伊通河水环境质量进行评价;分析伊通河水环境污染的趋势;通过分析伊通河的水环境污染特征及原因,提出改善其水环境质量的根本措施;根据灰色系统理论建立数学模型,采用灰色预测法对未来伊通河水环境污染的趋势进行预测研究.研究结果表明:伊通河除上游断面水质较好之外,市区及市区以下河段均属严重污染河段,而且在枯水期污染最严重,其最主要的决定污染因子为化学需氧量;伊通河截流后,市区内主要污染断面的水质略有好转,但下游断面的污染仍很严重;长春市区排放的工业废水和生活污水是造成伊通河水质污染的最主要原因;按目前的态势进行预测,伊通河部分断面的水质将呈恶化趋势,但随着城市的发展会有所好转.建议在对伊通河的治理工作中,应从控制污染物的排入和改善伊通河的环境容量两方面入手.
武汉理工大学
硕士学位论文
基于贝叶斯网络的水质污染评价及预测
姓名:齐培培
申请学位级别:硕士
专业:环境工程
指导教师:黄解军
20091201
基于贝叶斯网络的水质污染评价及预测
作者:齐培培
,资料严重不足,本文运用灰色理论GM(1,1)预测模型建立化学需氧量,氨氮,总磷,总氮的一维时间序列水质预测模型,通过验证模型精度及残差修正,较好的预测了化学需氧量,氨氮,总磷,总氮浓度未来三年的变化,具有一定的应用价值。
在对玉清湖水库水质进行评价和预测研究的基础上,本文还分析了玉清湖水库水质年际变化趋势,设计了玉清湖水库水质实时评价系统,并针对玉
本文介绍了如何开发水质信息管理系统,对大量数据进行直观、高效的访问,为水环境管理提供辅助工具,在MATLAB GUI环境下实现水质量信息管理功能:查询、修改、插入和删除。水质评价以定量特征值方式直观地表示水环境质量的总体状况,是进行水环境容量计算和实施水污染控制的重要基础,在MATLAB GUI环境下使用单项等标指数法和综合指数法完成水质信息评价。在水质信息管理的基础上,在MATLAB GUI环境下生成历史水质变化趋向图和运用 BP 神经网络预测算法预测水质信息并生成未来水质图像,开发决策支持系统;给相关决策部门提供决策支持。
5.学位论文袁国明珠江三角洲经济发展对珠江口水环境的影响2005
本文详细地论述了珠江三角洲地区近20多年来经济发展的历史进程,并通过所收集的社会及经济领域的有关参数,分析了该地区经济增长方式、产业结构、人口增幅、及珠江口海域海洋开发现状。分析表明,该地区经济发展可分为2个时期,分别为80年代的起步期和90年代的高速增长期,产业结构也发生明显变化,第一产业持续下降,而第二、三产业稳步上升,并占据了主导地位;海洋产业逐步走向多元化,并初具规模。与此同时,城市化进程不断加大,目前城市化率已达72.7%,珠江三角洲已形成由多个城市组成的,多元化产业带相互维系的城市群落。人口除自然增长外,外来务工人员使该地区成为全国人口密度最大地区之一,给该地区带来巨大的环境压力。
2.期刊论文刘秀花.黄兴国.周春华.LIU Xiu-hua.HUANG Xing-guo.ZHOU Chun-hua渭河陕西段水环境污染历时分
析研究-水资源保护2005,21(5)
为了解渭河陕西段主要污染因子的污染历时现状,对渭河陕西段的年径流量与水质污染程度的关系以及在不同水期水环境的质量进行了分析,利用1990~2000年系列水质监测料,采用频率曲线法分析研究了渭河陕西段水质的动态变化规律.结果表明,渭河水进入陕西段后不仅在空间上被严重污染,而且水中主要污染因子持续的时间长.
最后根据实际情况,提出从源头治理的一些具体措施,并提出以绿色GDP替代传统GDP来衡量地区经济发展情况的新概念。
6.学位论文胡乃利玉清湖水库水质评价及预测研究2008
近年来,随着我国社会经济快速发展和人口的不断增长,大量未经处理的工业废水和生活污水直接排入江、河、湖、海而使水体污染日益严重,水体质量明显下降。水环境污染的日益加剧已经严重制约了我国社会经济发展,危害了生态环境,影响了人民生活和身体健康。
本文结合实际情况,选取7个水质指标因子对玉清湖水库的水质进行了研究。在评价方法的选择上,引入处理非正态高维数据的基于数据驱动的新兴统计方法-投影寻踪方法,取得了较高的分辨效果。在应用投影寻踪单一方法进行水质评价的基础上,考虑到水环境系统评价问题具有多目标性和模糊不确定性的特点,将投影寻踪方法与模糊模式识别理论相耦合,利用投影寻踪方法确定7个评价因子的权重,并将其应用于模糊模式识别模型中,从而得出玉清湖水库2003--2007年的评价等级值。实例研究的结果表明,玉清湖水库水质属于Ⅲ类水质,污染物主要为有机污染物;2006年污染最为严重,从2006,2007年有污染增大趋势。对玉清湖水库水质的预测研究,以污染相对严重的化学需氧量,氨氮,总磷,总氮为研究对象,由于监测时间序列短
本文研究的结论是:灰色熵权模糊悲观法选择了灰色理论法中的判别关键因子部分,摒弃了其繁琐的灰化过程,从而保证了第一步选定关键因子的客观准确性;灰色熵权模糊悲观法选择了熵权法对评价因子赋权,摒弃了以往的等额权重或主观权重,在第二步确定权重上保持了客观性;灰色熵权模糊悲观法选择了模糊聚类法中的隶属矩阵综合评判的客观准确性,摒弃了其计算复杂、标准不一的权重选择,使得第三步的综合评价标准一致、准确度高;灰色熵权模糊悲观法使用单因子评价法作为一道最后的检验程序,正是在以确保人民群众饮水安全的指导思想下,以悲观的认真负责的态度对水质评价结果进行逐项检验,选择了其悲观性,摒弃了其片面性。