Integrated assessment on sea water quality based on the fuzzy neural network

根据俚岛镇海湾22个海洋观测点的水质监测数据,依据人工神经网络与模糊理论,建立模糊神经网络模型,对研究区海水水质进行了综合评价.结果表明,区域内40.91％的采样点属于Ⅰ类海水水质标准,其余为Ⅱ类海水水质.其中,水质Ⅱ类区位于临络湾与俚岛湾的半封闭海域,因该区造船业对水体造成污染且海水对流强度较弱,不利于污染物的扩散;而海水水质Ⅰ类区域靠近黄海,工业活动较少,水体对流较强,利于污染物扩散.     

遗传神经网络在海水水质综合评价的应用

在简要介绍BP神经网络和遗传算法基本理论的基础上,针对BP算法易陷入局部极小的缺点,将具有全局寻优的特点的遗传算法融入其中,以胶州湾东北部海域的海水水质评价为例,阐明了该方法在海水水质评价中的应用,并与其他水质评价算法进行的比较,结果表明该算法具有较好的客观性和实用性,丰富了海水水质评价的方法体系,为近岸海域的环境管理与决策的提供依据.     

基于ArcEngine 的海水水质可变模糊评价系统设计、实现及应用

针对大多数传统的水质评价方法往往将评价标准或参照标准处理成点的形式存在一定的不足,将可变模糊评价方法引入海水水质评价,设计并建立基于 ArcEngine 的海水水质可变模糊评价系统,通过ArcSDE数据引擎和专用开发数据库访问类访问SQL Server中的海水水质评价数据库,在Visual C#2008开发环境下,将可变模糊数学模型与GIS空间分析手段集成,实现了海水水质等级评价结果的直观化、可视化表达。结果表明： GIS技术和可变模糊评价方法应用于海水水质综合评价中是完全可行的,为控制环境污染、进行环境规划提供了科学依据。     

疏浚物倾倒区海水水质级别的模糊综合评价

应用模糊综合评价方法对大连臭水套海域疏浚物预选倾倒区的水质状况进行了评价，得到了有益的结论。     

九龙江河口区海水水质模糊综合评价

根据九龙江河口区2011—2018年的监测数据,分析了该海域海水中无机氮(inorganic nitrogen, DIN)、活性磷酸盐(active phosphate, DIP)、化学耗氧量(chemical oxygen demand, COD)和石油类含量的年际变化趋势和平面分布特征,并应用模糊综合评价法对九龙江河口区的水质进行了评价。结果表明,2011—2018年,九龙江河口区DIN和DIP年均含量呈现先增加后降低趋势,COD年均含量呈现逐年下降趋势,而石油类年均含量总体呈波动变化趋势;DIN、DIP、COD和石油类均受九龙江径流输入的影响,含量平面分布大部分呈现西南部高于东北部的特征。模糊综合评价显示九龙江河口区水质为Ⅳ类水,主要污染物是DIN和DIP。水质综合评分值逐年变大,表明水质开始出现好转趋势。     

基于粒子群算法优化的BP神经网络在海水水质评价中的应用

针对目前存在的海水水质受多因素影响、评价难的现状,提出了一种基于粒子群算法（PSO）优化误差反向传播（BP）神经网络的海水水质评价模型。该模型通过PSO得到BP神经网络最优的权值和阈值,结合青岛东部海域10个监测站点的数据得到水质评价结果。实验证明,该模型和单因子评价、传统的BP神经网络评价相比较,具有训练时间短、预测精度高的特点,在海水水质评价中具有良好的应用价值。     

钦州湾东部近岸海域秋季水质模糊综合评价

基于2011年秋季钦州湾东部近岸海域的水质调查数据,利用单因子标准指数法及模糊综合评价模式对钦州湾东部近岸海域海水水质现状进行综合评价。结果表明:钦州湾东部近岸海域秋季海水中DO,COD,BOD5,PO4-P,DIN,石油类,Cu,Pb,Zn,Cd,Cr,As,Hg的平均浓度分别为:6.34 mg/L,1.10 mg/L,0.74 mg/L,0.02 mg/L,0.26 mg/L,0.023 mg/L,2.2μg/L,1.1μg/L,4μg/L,0.14μg/L,0.2μg/L,0.68μg/L,0.036μg/L。该海域海水中DO,COD,BOD5,石油类,Cu,Pb,Zn,Cd,Cr,As,Hg的平均浓度均符合国家一类海水水质标准,PO4-P和DIN的平均浓度超出了一类海水水质标准。以单因子标准指数法进行评价,钦州湾东部近岸海域水质级别为II级。以模糊综合评价模式进行评价,钦州湾东部近岸海域水质级别为I级。PO4-P和DIN是钦州湾东部近岸海域秋季海水中的主要污染物。     

基于模糊聚类的海水水质监测技术研究

海水水质监测数据纷繁复杂,为了在海量的数据中提取有效数据进行分析,采用模糊聚类实现对监测数据的分析处 理。对监测数据分析结构做了简要说明,接着分析模糊聚类C 聚类均值算法（FCM） 不足之处,提出了基于不完整数据样本 的FCM 算法,最后采用海水赤潮数据不完整样本进行实例仿真,实验证明,该算法在处理不完整样本数据时有一定的优势。     

三亚湾海域水质现状评价

利用1999年夏季三亚湾海域水质监测结果,在对各水质参数进行污染指数计算的基础上,应用水质综合评价模式,对该海域进行水质评价。结果表明：(1)受河口和港口高浓度测值的影响,三亚湾海域水质呈现轻度污染状态,河口水质已被严重污染;(2)除溶解氧和重金属Pb外,该海域其它水质参数均未超出一类海水水质标准。     

基于BP人工神经网络的海水水质综合评价

为了能够客观地对海水水质进行综合评价,在分析人工神经网络概念和原理的基础上,从阈值角度出发,通过对各类海水水质污染指标浓度生成样本的方法,生成了适用于BP人工神经网络模型训练的样本,并应用基于误差反向传播原理的前向多层神经网络,建立了用于海水水质评价的BP人工神经网络模型。将该模型用于渤海湾近岸海域水环境评价,通过模型的计算,得到该海域的水质类别。结果表明,2004-2007年,渤海湾近岸海域污染指标总体上在河流丰水期时比枯水期时高,2005年和2006年污染较为严重,2007年有所好转。经训练的评价模型应用于实例的评价结果表明,该模型设计合理、泛化能力强,对海水水质评价具有较好的客观性、通用性和实用性。     

基于BP人工神经网络的海水水质综合评价

为了能够客观地对海水水质进行综合评价,在分析人工神经网络概念和原理的基础上,从阈值角度出发,通过对各类海水水质污染指标浓度生成样本的方法,生成了适用于BP人工神经网络模型训练的样本,并应用基于误差反向传播原理的前向多层神经网络,建立了用于海水水质评价的BP人工神经网络模型。将该模型用于渤海湾近岸海域水环境评价,通过模型...     

基于头脑风暴优化算法与BP神经网络的海水水质评价模型研究

针对基于传统BP神经网络的海水水质评价模型存在易陷入局部极小等问题,提出了一种新的利用头脑风暴优化算法(BSO)优化BP神经网络的海水水质评价模型(BSO-BP)。该模型引入具有全局寻优特点的头脑风暴优化算法,用于模拟人类提出创造性思维解决问题的过程,具有强大的全局搜索和局部搜索的能力,同时利用BP神经网络所具有良好的非线性映射能力、学习适应能力和容错性,最大程度上考虑到海洋水质评价因素的非线性和非平稳的关系,得到BP神经网络的各层权值、阈值的最优解,使得海水水质评价结果准确合理。并以胶州湾海域的12个监测站位的监测数据作为评价样本进行水质评价,实验结果表明该评价模型能够克服局部极小问题,评价结果准确性较高,并具有一定的实用性。     

胶州湾湾口海域海水淡化取水水质分析

取水水质是影响海水淡化成本的重要因素之一,根据2007年5月、8月和11月3个航次的调查数据,对胶州湾湾口海域海水水质进行了分析。结果表明,除个别近岸站DIN超过二类海水水质标准外,pH、DO、COD、Cu、Zn、油类、PO43--P等指标均符合二类海水水质标准,SS、TDS含量较低,Ca2+、Mg2+含量低于湾内,该区海水可作为淡化取水水源,预处理工艺中应关注钙、镁、铁和锰的影响。     

海水水质评价的模糊贴近度法

本文提出了海水水质评价的模糊贴近度法,对大连湾海水质量进行了评价,并同其他评价方法作了比较,表明本法是一种平均型的评价方法。     

大亚湾水环境质量变化与环境容量评估

2004～2008年期间,在大亚湾进行了春、夏季两航次水质的溶解氧（DO）、化学需氧量（COD）、活性磷酸盐（PO4-P）、无机氮（DIN）、石油类（oil）含量的监测,结果表明除溶解氧含量只是季节间变化外,其余均呈不断上升趋势,其中活性磷酸盐和无机氮含量升幅较明显,有超一类水质现象出现,且夏季水质普遍劣于春季.利用海湾内外水交换参数和这些年间污染物监测资料,估算以功能水质标准为控制目标的水环境容量,结果表明,大亚湾水质化学需氧量、无机氮仍有较大的环境容量,两者的环境容量分别为22 239 t/a和1 361 t/a;但活性磷酸盐和石油类环境容量偏小,两者的环境容量分别仅有19 t/a和23 t/a.     

GA-BP神经网络在罗源湾口波浪模拟研究中的应用

由于BP神经网络存在收敛速度慢和易于陷入极小值等缺点,引入遗传算法(GA)对网络的权值和阈值加以优化,并采用不同组合的输入因子和样本数,对福建省罗源湾口的波浪进行模拟研究.对输入因子的分析结果表明,研究区域的波浪主要受台湾海峡波浪传播影响,与局地气象因子(风速、风向、海气温差)的相关性较弱.训练样本试验表明,30 d以上的波浪历史数据可使GA-BP神经网络充分学习研究区域的波浪特征,从而实现对波浪要素的高精度模拟.模拟结果显示,对春、夏季实测波浪数据的模拟效果均很好,其中相关性分别为0.967和0.938,均方根误差分别为0.112 m和0.107 m,表明GA-BP神经网络在近岸波浪模拟预报中有较广阔的应用前景.     

胶州湾大沽河河口及邻近海域海水水质状况与评价

根据2006年6月和2007年6月两次对胶州湾大沽河河口邻近海域表层海水的温度、盐度、pH、悬浮物(SS)、溶解氧(DO)、化学需氧量(COD)、亚硝酸盐(NO2--N)、硝酸盐(NO3?-N)、铵氮(NH+4-N)、活性磷酸盐(PO 34?-P)、铜、铅、锌、镉、石油类等理化指标测定结果,应用单因子污染指数和富营养化指数对该海域的水质进行了分析和评价。结果显示,无机氮和石油类为该海域的主要污染物,该海域总体营养水平较高,2006年为磷限制中度营养区域,2007年为磷中等限制潜在性营养化区域。