本文關(guān)鍵詞：基于分布式CA和BP水質(zhì)模型的城市空間增長(zhǎng)邊界研究　出處：《清華大學(xué)》2015年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：城市建設(shè)用地?cái)U(kuò)張帶來(lái)區(qū)域土地利用結(jié)構(gòu)變化,城市面源污染排放負(fù)荷增加,對(duì)流域水環(huán)境質(zhì)量可能產(chǎn)生復(fù)雜而又長(zhǎng)遠(yuǎn)的不利影響。模擬區(qū)域城市土地利用變化,預(yù)測(cè)上下游水質(zhì)對(duì)城市區(qū)域污染排放的響應(yīng)關(guān)系,定量分析城市空間擴(kuò)張與水環(huán)境質(zhì)量變化之間的特征規(guī)律,以下游控制斷面水質(zhì)達(dá)標(biāo)為前提識(shí)別沿江城市安全距離,對(duì)于科學(xué)劃定城市空間增長(zhǎng)邊界、從源頭控制流域水環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)具有重要意義。論文從城市土地利用變化出發(fā),運(yùn)用分布式元胞自動(dòng)機(jī)模型(CA)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,構(gòu)建城市土地利用變化及水質(zhì)響應(yīng)模擬模型�？紤]土地利用變化的驅(qū)動(dòng)和約束因素,在CA轉(zhuǎn)換規(guī)則中實(shí)現(xiàn)對(duì)影響因素及作用機(jī)制的數(shù)學(xué)表達(dá);借鑒水文模型,對(duì)傳統(tǒng)集總式CA模型進(jìn)行空間分區(qū),不同區(qū)域選擇不同參數(shù);利用遺傳算法的并行性特點(diǎn),對(duì)分布式參數(shù)進(jìn)行識(shí)別;分析參數(shù)空間靈敏性的差異,識(shí)別不同區(qū)域土地利用變化的控制因素。依據(jù)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需求,概化河網(wǎng)和土地利用數(shù)據(jù),建立關(guān)于排放量和排放位置的BP水質(zhì)模型,分析城市間距對(duì)上下游水環(huán)境影響的大小,并以水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)為約束反推上下游城市發(fā)展安全距離。研究選擇長(zhǎng)江沿岸的蕪湖、馬鞍山作為研究案例,對(duì)兩地土地利用變化及沿江水質(zhì)的變化進(jìn)行模擬分析。研究表明,兩地城市間距不斷縮小,建成區(qū)呈現(xiàn)出連片建設(shè)的趨勢(shì),上游(蕪湖)排放的污染物對(duì)下游(馬鞍山)的水質(zhì)安全產(chǎn)生了影響。2020年馬鞍山建成區(qū)起始點(diǎn)斷面COD和氨氮濃度分別為12.80mg/L和0.31mg/L,較2010年分別增長(zhǎng)29.2%和23.2%,增幅超出同期污染物排放量的增長(zhǎng)。為保證2020年馬鞍山市飲用水安全,在不改變排放量的情況下,建議蕪湖馬鞍山的建成區(qū)之間保留3.17km以上的安全距離。
[Abstract]:Based on the change of urban land use , the paper uses distributed meta - cellular automata model ( CA ) and BP neural network model to establish a model of urban land use change and water quality response .

【學(xué)位授予單位】：清華大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：X52

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1394866