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閩江流域水質(zhì)時空分布特征分析及水質(zhì)預測

發(fā)布時間:2020-06-12 08:32
【摘要】:閩江流域內(nèi)的氣候氣象、地形地貌、人類活動、工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)等具有顯著的時空差異,不同時間和空間下,徑流量、污染物濃度不同,河流水質(zhì)具有時空異質(zhì)性。識別河流水質(zhì)的時空分布特征和污染源對全面認識河流的水質(zhì)狀況和河流管理具有重要意義。建立水質(zhì)預測模型可以發(fā)現(xiàn)流域水質(zhì)的變化趨勢以及引起水質(zhì)變化的污染源,為管理部門采取及時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項水質(zhì)指標監(jiān)測數(shù)據(jù),采用多元統(tǒng)計方法和小波分解、遺傳算法改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法,分析閩江流域內(nèi)水質(zhì)時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BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水質(zhì)預測模型,得到如下結(jié)果:采用多元統(tǒng)計方法識別閩江流域水質(zhì)時空分布特征和解析污染源。流域水質(zhì)在時間上可劃分為T1時段:4~12月,T2時段:1~3月,T1時段水質(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,污染物以營養(yǎng)鹽為主,耗氧有機物次之,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。電導率與不透水面呈正相關(guān),與林地呈負相關(guān)。氨氮與不透水面和水體呈正相關(guān),與林地呈負相關(guān)。總磷和濁度與耕地和裸地呈正相關(guān),與林地呈負相關(guān)。針對南平水汾橋站點的水質(zhì)監(jiān)測數(shù)據(jù)時間序列中存在波動性和隨機性較強的特征,建立基于小波分解-GABP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水質(zhì)預測模型,引入小波分解將原始水質(zhì)監(jiān)測數(shù)據(jù)時間序列分解為多個子序列,利用遺傳算法(GA)改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別建立子預測模型,將各子序列預測值之和作為水質(zhì)指標的最終預測值。分別建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預測模型、ARIMA預測模型作為對比實驗,證明小波分解-GABP水質(zhì)預測模型的優(yōu)良性能。該預測模型在福州原厝、順昌謨武、建甌蓬墩站點均取得較高的預測精度。結(jié)果表明基于小波分解-GABP模型適用于閩江流域水質(zhì)預測。
【學位授予單位】:福州大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2018
【分類號】:X832

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本文編號:2709270


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