地下水水質(zhì)是植物生長發(fā)育和影響生態(tài)環(huán)境的主要因素,是評(píng)估地下水環(huán)境的核心指標(biāo)。內(nèi)蒙古通遼地區(qū)農(nóng)業(yè)灌溉主要依賴于地下水,目前該區(qū)正在進(jìn)行大規(guī)模的“節(jié)水增糧行動(dòng)”,此舉可能會(huì)引起地下水環(huán)境的變化。本文以科左中旗萬畝示范田為研究對(duì)象,開展地下水環(huán)境監(jiān)測,揭示研究區(qū)地下水環(huán)境的變化規(guī)律,應(yīng)用構(gòu)建的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)—隸屬度串聯(lián)模型對(duì)科左中旗地下水環(huán)境進(jìn)行評(píng)價(jià),成果將為農(nóng)田地下水環(huán)境有效治理提供基礎(chǔ),對(duì)維持當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展具有不可忽視的價(jià)值意義。主要研究成果如下:(1)作物生育期內(nèi)地下水位降低,地下水埋深波動(dòng)比較明顯。2016年地下水埋深在生育期內(nèi)呈“U”型變化;2017年7月份由于降雨密集,水位上漲,地下水埋深在生育期內(nèi)呈“W”型變化。(2)地下水水質(zhì)生育期內(nèi)變化較大,伴隨著地下水埋深的升降、降雨的補(bǔ)給、施肥的進(jìn)行:7月地下水pH值升高;礦化度、全鹽量、氨氮、硝酸鹽、硫酸鹽、鈉離子、鎂離子、氯化物和總硬度在6月份和8月份產(chǎn)生極大值,7月份產(chǎn)生極小值,波動(dòng)較明顯;重碳酸鹽和總堿度呈現(xiàn)高低起伏的變化,全鹽量與礦化度、重碳酸鹽與總堿度存在極顯著正相關(guān)關(guān)系。8月末各離子濃度逐漸下降,生育期前后各離子濃度值...

【文章頁數(shù)】：69 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
1 引言
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究進(jìn)展
        1.2.1 農(nóng)田地下水環(huán)境研究
        1.2.2 農(nóng)田地下水水質(zhì)評(píng)價(jià)研究
    1.3 研究目標(biāo)、內(nèi)容及技術(shù)路線
        1.3.1 研究目標(biāo)
        1.3.2 研究內(nèi)容
        1.3.3 技術(shù)路線
2 研究區(qū)概況及試驗(yàn)設(shè)計(jì)
    2.1 研究區(qū)基本情況
        2.1.1 研究區(qū)地理位置
        2.1.2 研究區(qū)氣象
        2.1.3 研究區(qū)種植、施肥情況
        2.1.4 研究區(qū)水文地質(zhì)條件
        2.1.5 研究區(qū)周邊地形地貌情況
    2.2 試驗(yàn)與研究方法介紹
        2.2.1 地下水環(huán)境監(jiān)測試驗(yàn)方案
        2.2.2 地下水環(huán)境研究方法
3 地下水環(huán)境動(dòng)態(tài)變化趨勢(shì)研究
    3.1 地下水埋深動(dòng)態(tài)變化趨勢(shì)研究
    3.2 地下水水質(zhì)時(shí)空動(dòng)態(tài)變化趨勢(shì)研究
        3.2.1 地下水懸浮物含量變化趨勢(shì)研究
        3.2.2 地下水pH值變化趨勢(shì)研究
        3.2.3 地下水氨氮、硝酸鹽含量變化趨勢(shì)研究
        3.2.4 地下水全鹽量、礦化度變化趨勢(shì)研究
        3.2.5 地下水鈉離子、氯化物變化趨勢(shì)研究
        3.2.6 地下水鎂離子、硫酸鹽和總硬度變化趨勢(shì)研究
        3.2.7 地下水重碳酸鹽、總堿度變化趨勢(shì)研究
    3.3 地下水質(zhì)相關(guān)性分析
    3.4 地下水水質(zhì)單因子評(píng)價(jià)
    3.5 小結(jié)與討論
4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊數(shù)學(xué)結(jié)合的基礎(chǔ)理論
    4.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本理論
        4.1.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念
        4.1.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理
        4.1.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類
        4.1.4 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)作過程和樣本分類
        4.1.5 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn)及研究意義
    4.2 模糊數(shù)學(xué)的基本理論
        4.2.1 模糊現(xiàn)象
        4.2.2 模糊集合
        4.2.3 模糊關(guān)系
    4.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊數(shù)學(xué)的融合
    4.4 小結(jié)與討論
5 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)—隸屬度串聯(lián)模型的地下水水質(zhì)評(píng)價(jià)
    5.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        5.1.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的簡介
        5.1.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究意義
        5.1.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
        5.1.4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練學(xué)習(xí)
        5.1.5 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的原理
        5.1.6 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的實(shí)現(xiàn)
        5.1.7 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不足和改進(jìn)
    5.2 水質(zhì)評(píng)價(jià)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)—隸屬度串聯(lián)模型的構(gòu)建
    5.3 水質(zhì)評(píng)價(jià)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)—隸屬度串聯(lián)模型的程序編制
    5.4 水質(zhì)評(píng)價(jià)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)—隸屬度串聯(lián)模型的實(shí)例運(yùn)算
    5.5 水質(zhì)評(píng)價(jià)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)—隸屬度串聯(lián)模型的驗(yàn)證
    5.6 小結(jié)與討論
6 結(jié)論與展望
    6.1 主要結(jié)論
    6.2 展望
致謝
參考文獻(xiàn)
作者簡介



本文編號(hào)：3782939