【摘要】：閩江流域內(nèi)的氣候氣象、地形地貌、人類活動(dòng)、工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)等具有顯著的時(shí)空差異,不同時(shí)間和空間下,徑流量、污染物濃度不同,河流水質(zhì)具有時(shí)空異質(zhì)性。識(shí)別河流水質(zhì)的時(shí)空分布特征和污染源對(duì)全面認(rèn)識(shí)河流的水質(zhì)狀況和河流管理具有重要意義。建立水質(zhì)預(yù)測(cè)模型可以發(fā)現(xiàn)流域水質(zhì)的變化趨勢(shì)以及引起水質(zhì)變化的污染源,為管理部門(mén)采取及時(shí)有效的治理措施提供依據(jù),是河流管理和污染控制的基礎(chǔ)工作。本文根據(jù)2014年至2017年閩江流域8項(xiàng)水質(zhì)指標(biāo)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),采用多元統(tǒng)計(jì)方法和小波分解、遺傳算法改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法,分析閩江流域內(nèi)水質(zhì)時(shí)空分布特征并解析污染源,構(gòu)建基于小波分解和遺傳算法改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水質(zhì)預(yù)測(cè)模型,得到如下結(jié)果:采用多元統(tǒng)計(jì)方法識(shí)別閩江流域水質(zhì)時(shí)空分布特征和解析污染源。流域水質(zhì)在時(shí)間上可劃分為T(mén)1時(shí)段:4～12月,T2時(shí)段:1～3月,T1時(shí)段水質(zhì)較好,氨氮是主要污染物,污染源以農(nóng)業(yè)污染為主。T2時(shí)段的主要污染物是氨氮和總磷。流域水質(zhì)空間上可劃分為3個(gè)群組,S1組主要位于建溪下游、沙溪、大樟溪、閩江干流,水質(zhì)最差,污染物以營(yíng)養(yǎng)鹽為主,耗氧有機(jī)物次之,污染源為福州、三明、南平市的工業(yè)廢水、生活污水、農(nóng)業(yè)和禽畜養(yǎng)殖污水。S2組位于沙溪下游、富屯溪,水質(zhì)最好,污染物主要是面源污染中的營(yíng)養(yǎng)鹽污染,水體自凈能力良好。S3位于建溪中上游、富屯溪中上游,污染源主要是農(nóng)業(yè)面源污染。電導(dǎo)率與不透水面呈正相關(guān),與林地呈負(fù)相關(guān)。氨氮與不透水面和水體呈正相關(guān),與林地呈負(fù)相關(guān)�？偭缀蜐岫扰c耕地和裸地呈正相關(guān),與林地呈負(fù)相關(guān)。針對(duì)南平水汾橋站點(diǎn)的水質(zhì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)時(shí)間序列中存在波動(dòng)性和隨機(jī)性較強(qiáng)的特征,建立基于小波分解-GABP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水質(zhì)預(yù)測(cè)模型,引入小波分解將原始水質(zhì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)時(shí)間序列分解為多個(gè)子序列,利用遺傳算法(GA)改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別建立子預(yù)測(cè)模型,將各子序列預(yù)測(cè)值之和作為水質(zhì)指標(biāo)的最終預(yù)測(cè)值。分別建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型、ARIMA預(yù)測(cè)模型作為對(duì)比實(shí)驗(yàn),證明小波分解-GABP水質(zhì)預(yù)測(cè)模型的優(yōu)良性能。該預(yù)測(cè)模型在福州原厝、順昌謨武、建甌蓬墩站點(diǎn)均取得較高的預(yù)測(cè)精度。結(jié)果表明基于小波分解-GABP模型適用于閩江流域水質(zhì)預(yù)測(cè)。
【學(xué)位授予單位】：福州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：X832

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