隨著人類(lèi)活動(dòng)的加劇,水環(huán)境污染問(wèn)題越來(lái)越嚴(yán)重,人工景觀水體作為水域重要組成部分,易發(fā)生富營(yíng)養(yǎng)化,嚴(yán)重的富營(yíng)養(yǎng)化程度會(huì)破壞水質(zhì)生態(tài)平衡,所以人工景觀水體水質(zhì)值得深入的研究。本文圍繞水質(zhì)評(píng)價(jià)和水質(zhì)預(yù)測(cè)做了以下工作。本文選取廣西大學(xué)鏡湖等人工景觀湖泊作為研究區(qū)域,介紹該區(qū)域生態(tài)情況,采取科學(xué)的方法設(shè)置采樣區(qū)間和采樣點(diǎn)。然后通過(guò)查閱文獻(xiàn)選取18項(xiàng)指標(biāo)待選用于水質(zhì)研究,并介紹各個(gè)指標(biāo)的采樣方法。水質(zhì)評(píng)價(jià)。富營(yíng)養(yǎng)化程度的輕重可以反映人工景觀水體水質(zhì)優(yōu)劣,而富營(yíng)養(yǎng)化通常伴隨藻類(lèi)的大量繁殖,可用葉綠素A的含量表征。為對(duì)水質(zhì)進(jìn)行有效評(píng)價(jià),以葉綠素A的含量為約束因子,對(duì)18個(gè)初選指標(biāo)采用粗糙集理論進(jìn)行指標(biāo)初篩,選取得到10項(xiàng)指標(biāo)作為預(yù)評(píng)價(jià)。緊接著采用主成分分析法對(duì)得到的10個(gè)指標(biāo)進(jìn)行研究,采用SPSS軟件根據(jù)累計(jì)貢獻(xiàn)率提取出2個(gè)主成分,再由載荷因子和成分得分矩陣排列后篩選得到水溫、pH、總磷、總氮、葉綠素A、光照6個(gè)指標(biāo),以此初步建立水質(zhì)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。為得到各評(píng)價(jià)指標(biāo)的結(jié)集權(quán)重,制作AHP問(wèn)卷調(diào)查表邀請(qǐng)廣西區(qū)內(nèi)30位水質(zhì)相關(guān)專業(yè)專家進(jìn)行評(píng)價(jià)打分,采用群決策層次分析法結(jié)合YAAHP軟件計(jì)算各指標(biāo)的結(jié)集權(quán)重,得到最終的水質(zhì)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,并進(jìn)一步構(gòu)建水質(zhì)綜合評(píng)價(jià)模型。水質(zhì)預(yù)測(cè)。為對(duì)未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)的水質(zhì)狀況進(jìn)行評(píng)估,需要進(jìn)行水質(zhì)預(yù)測(cè)研究。首先對(duì)采集的水質(zhì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,得到相應(yīng)數(shù)據(jù)的完整序列以供進(jìn)一步研究。根據(jù)水質(zhì)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系確定預(yù)測(cè)模型的六個(gè)輸入量,為減小預(yù)測(cè)誤差,選取更優(yōu)的預(yù)測(cè)模型,本文對(duì)比基于遺傳算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、基于灰色理論結(jié)合RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、基于粒子群算法(PSO)優(yōu)化支持向量機(jī)(SVM)等三種組合模型預(yù)測(cè)值的平均平方誤差和平均百分比誤差,得到基于PSO-SVM的預(yù)測(cè)模型精度更高。將建立的PSO-SVM預(yù)測(cè)模型運(yùn)用在廣西大學(xué)另外三個(gè)人工景觀湖泊采樣進(jìn)行模型適用性檢驗(yàn)。采用兩種方法對(duì)預(yù)測(cè)得到的結(jié)果進(jìn)行水質(zhì)評(píng)價(jià),得到預(yù)測(cè)水質(zhì)等級(jí)結(jié)果基本處于中度富營(yíng)養(yǎng)化,預(yù)測(cè)結(jié)果表明有關(guān)部門(mén)需要采取措施抑制水中藻類(lèi)繁殖并持續(xù)監(jiān)察水質(zhì)情況。
【學(xué)位單位】：廣西大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類(lèi)】：X52;X824
【部分圖文】：

圖１－２所示為一簡(jiǎn)單的４庫(kù)所Ｐｅｔｒｉ網(wǎng)示意圖，ｐ。、ｐ，、ｐ２、ｐ，表示庫(kù)所，ｔ0、逡逑ｔ，、１２表示遷移，庫(kù)所與遷移之間由有向弧進(jìn)行聯(lián)系。逡逑因?yàn)椴煌蛩|(zhì)情況有差異，這兩種方法適應(yīng)于特定湖泊，文獻(xiàn)２８基于逡逑多智能體建模的思想，在實(shí)驗(yàn)審進(jìn)行水缸的水質(zhì)環(huán)境模擬，將測(cè)得數(shù)據(jù)導(dǎo)入多智逡逑

ＡＧＥＮＴ能描述生物體的行為并展現(xiàn)其內(nèi)部通信關(guān)系。該模型具有很好的自逡逑治性和主動(dòng)性，可視為擁有獨(dú)立心智并與外界交流的生物。隨著研宄的深入，雖逡逑然基于ＡＧＥＮＴ智能模型的水質(zhì)評(píng)價(jià)很多，但是沒(méi)有統(tǒng)一性，所建模型未能被公逡逑認(rèn)，故本文不采用此方法進(jìn)行研宄。逡逑１．２．２國(guó)內(nèi)外水質(zhì)預(yù)測(cè)研究現(xiàn)狀逡逑水質(zhì)預(yù)測(cè)對(duì)于水質(zhì)治理具有重要的意義。對(duì)于水質(zhì)因子的預(yù)測(cè)是依據(jù)歷史檢逡逑測(cè)數(shù)據(jù)。對(duì)于水質(zhì)預(yù)測(cè)常用的方法有線性回歸法、時(shí)序分析法、灰色理論法、人逡逑工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)等。雖然這些方法也可以用在水質(zhì)評(píng)價(jià)中，但是側(cè)重點(diǎn)逡逑不同，這些方法運(yùn)用于水質(zhì)評(píng)價(jià)中是為了得到水質(zhì)處在哪一個(gè)等級(jí)中，但是運(yùn)用逡逑在水質(zhì)預(yù)測(cè)中，是在歷史監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，得到未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)的水質(zhì)數(shù)據(jù)。逡逑國(guó)內(nèi)外有很多學(xué)者在這方面做出了研究。文獻(xiàn)２９中顧丁錫教授給出了多元逡逑線性回歸法在湖泊水質(zhì)預(yù)測(cè)中的具體運(yùn)用，給出詳細(xì)的計(jì)算公式，但是這種方法逡逑

本課題研宄水質(zhì)狀況，為得到具體的檢測(cè)數(shù)據(jù)，本文以廣西大學(xué)鏡湖為研宄逡逑對(duì)象，鏡湖屬于人工景觀水體，位于廣西大學(xué)校園內(nèi)（廣西大學(xué)大禮堂前）。項(xiàng)逡逑目水體為水域面積３０００ｍ２，水深１．２ｍ。鏡湖全景圖如圖２－１所示。逡逑圖２－１鏡湖全景圖逡逑Ｆｉｇｕｒｅ邋２－１邋Ｍｉｒｒｏｒ邋Ｌａｋｅ邋Ｐａｎｏｒａｍａ逡逑本節(jié)主要介紹了景觀湖鏡湖的生態(tài)環(huán)境和采樣點(diǎn)的設(shè)置方法。逡逑２．１．２鏡湖的生態(tài)現(xiàn)狀逡逑（１）水生植物現(xiàn)狀逡逑苦草種植時(shí)，逐步放水，保證種植區(qū)域內(nèi)水位在ｌ0ｃｍ左右，沉水植物種植逡逑過(guò)程類(lèi)似農(nóng)田插秧，從水體深的區(qū)域開(kāi)始逐步向淺水區(qū)推進(jìn)，為確保種植密度的逡逑控制及美觀效果，需用線作為參考。沉水植物的種植需避開(kāi)陽(yáng)光強(qiáng)烈的中午，可逡逑９逡逑

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2827450