本文通過(guò)選取某城市典型的緩流水體為研究對(duì)象，通過(guò)野外觀測(cè)采樣、實(shí)驗(yàn)室監(jiān)測(cè)分析及數(shù)學(xué)模型分析相結(jié)合的方法，研究城市緩流水體水華暴發(fā)的限制性因素，并構(gòu)建相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型以預(yù)警水華的暴發(fā)。研究的時(shí)間段分為2個(gè)時(shí)期即2012-5-15至2012-9-30及2013-7至2013-8期間，其中2012-5-15至2012-9-30期間所監(jiān)測(cè)的數(shù)據(jù)用于水華暴發(fā)的限制性因素的確定及預(yù)警模型的構(gòu)建，2013-7至2013-8期間的數(shù)據(jù)用于模型的驗(yàn)證。依據(jù)城市緩流水體的特點(diǎn)及相關(guān)的文獻(xiàn)報(bào)道，研究確定了機(jī)理預(yù)警模型及風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型為城市緩流水體水華暴發(fā)的預(yù)警模型。其中機(jī)理預(yù)警模型是由生長(zhǎng)動(dòng)力學(xué)模型及內(nèi)集外集模型構(gòu)成，生長(zhǎng)動(dòng)力學(xué)模型主要是用來(lái)預(yù)測(cè)水體中藻類生物量的變化，內(nèi)集外集模型主要是用來(lái)確定水華暴發(fā)的生物量的閾值。風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型主要由風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型及概率預(yù)警模型所構(gòu)成，風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型是將與水華暴發(fā)密切相關(guān)的因素轉(zhuǎn)化為水華暴發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)（水華暴發(fā)的危險(xiǎn)程度），概率預(yù)警模型是將水華暴發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)化為暴發(fā)的概率的模型。通過(guò)對(duì)2模型的構(gòu)建與分析產(chǎn)生如下結(jié)論： （1）由于城市水體周邊的分散的面源及水體中的底泥內(nèi)源，使水體中氮磷等...

【文章頁(yè)數(shù)】：70 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖2-22-2Theappar水華暴發(fā)的rentphenome的表觀現(xiàn)象enaofthealgaalbloom

水寬線寬010100Fig2布設(shè)水質(zhì)監(jiān)測(cè)監(jiān)寬度均小于線，在每條Tab2寬度/m00000000圖2-22-2Theappar監(jiān)測(cè)點(diǎn)位的布于50m，水深條采樣垂線距表2.12.1Theprinc左水華暴發(fā)的rentphenome布設(shè)原則[76深均小于5距水面0....

圖2-3模型構(gòu)成圖

圖2-3模型構(gòu)成圖Fig2-3Thecompositionofthemodel學(xué)模型的概況型主要基于如下假設(shè)所建立的：?jiǎn)挝粫r(shí)間內(nèi)，藻類的生物量的增量，主要由藻類的生長(zhǎng)率量的現(xiàn)存量所決定[80]。即ppaDC)（2.4）體中藻類葉綠素a的現(xiàn)存量，μg/L；體中....

圖3-1流速監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)

圖3-1流速監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)Fig3-1Themonitoringcurrentvelocitydata營(yíng)養(yǎng)條件的篩選水體中的氮、磷等營(yíng)養(yǎng)鹽是維持藻細(xì)胞進(jìn)行正常的分解、合成代謝所必要的元水中的氮、磷的濃度及外界對(duì)其的補(bǔ)充量是限制藻類增殖的主要因素[7]。對(duì)各斷面水體中的溶....

圖4-4模擬退火算法流程

數(shù)優(yōu)化的結(jié)果越好。21y[C(i)C(i)]aia（4.3）Ca(i)——Chla的實(shí)測(cè)值，μg/L；(i)a——Chla的仿真值，μg/L；利用模擬退火算法，確定模型參數(shù)，模擬退火算法的工作原理圖見(jiàn)圖4-4Boltzmann函數(shù)作為能量轉(zhuǎn)化公式，冷卻系....

本文編號(hào)：3968295