基于WebGIS的全国水环境信息系统的设计与初步实现

水环境信息系统是水利信息化建设的重要内容。在介绍WebGIS技术特点的基础上，探讨了基于WebGIS的水环境信息系统的结构设计、功能设计及数据库设计，并在SuperMap IS的支持下，对系统进行了初步实现。     

一种新的平原河网水质模型——组合单元水质模型

根据平原河网的水力、水质特性,论述了用单元划分法求解单元水质特性的可行性,首次提出并建立了平原河网组合单元水质模型,并将该模型应用于江苏某河网的水质计算,取得了满意的成果。     

碳酸盐岩地区水质和化学动力学模型研究

3 定量评价水文地质条件的化学动力学法 3.1 基本原理 物理化学中的基本定律,既适于实验室较为简单又易控制的情况,也适于较复杂的自然界中所发生的化学反应进程以及它们具体或基元化学反应的过程,     

三峡大坝至葛州坝间沿程水污染一维预测模拟

长江三峡水利枢纽建成并投入运行后，三峡大坝至葛洲坝河段的水流及污染物运行规律将发生变化，从而对该河段水域的水环境质量产生影响，根据两坝间的水文及水质特性，建立了两坝间一维水量水质模型，可用以预测大坝建成后两坝间水量，水质及水环境容量的变化，为该水域的污染控制及水环境管理提供决策支持。     

干旱地区河流动态水质模型研究

依据干旱地区河流水文、水力特性,合理简化对流扩散方程,给出瞬时突然排污条件下的动态解析解.建立了有干旱地区特点的、含有碳化BOD₅、氨氮和溶解氧三水质要素的河流水质模型,推导出水质模拟矩阵,并应用于新疆乌鲁木齐地区水磨河动态水质模拟计算.     

地下水模型的中间件实现技术及其在WebGIS上的应用

地下水模型是进行地下水模拟与评价的主要工具。文章按照J2EE标准,在提高软件的可扩展性、可维护性和代码利用率的指导思想下,以中间件技术应用框架为基础,以三维地下水模型为核心,采用MVC软件设计模型,开发了地下水模型中间件,建立了基于Web的地下水模拟系统,并利用WebGIS技术可视化地下水模型结果。系统缩短了模型建模周期,提高了模型的使用效率。     

基于非线性测度函数的改进属性识别模型在水质综合评价中的应用

线性测度函数的传统属性识别模型,对水质评价标准随机抽样的评价结果存在较大误差。为增加其对实测样本评价的可信度,提出了基于非线性属性测度函数的改进属性识别模型。均匀随机和正交设计两种抽样的评价试验显示,改进属性识别模型评价结果准确度明显好于传统模型,说明指标的属性测度函数对属性识别模型的综合评价结果有重要影响。太原市地下水水质的综合评价实例说明,由于非线性测度函数比线性测度函数能更好地描述评价指标的实际隶属度,故改进的属性识别模型具有更高的评价可信度,在水质综合评价中具有更广泛的适用性。     

地下水水质模型的直线图解法

本文对在一维均匀流场,平面二维弥散,瞬时投源情况下的弥散试验资料进行适当变换后,可得回归直线方程,应用回归直线的斜率和纵截距分别求出污染源（ｘ０,ｙ０,ｔ０）,传导系数（ＤＴ,ＤＬ）,含水层流速（μ）及瞬时投入单位含水层厚度上的示踪剂的质量（Ｍ）。     

水质污染的概率规划模型

采用概率模型,从污染源的排放,污染物在水体中的扩散、混合,河道径流的随机特性等入手,在充分考虑水体的扩散、稀释、降解的条件下,以满足一定的保证率为前提,使整个河道各控制断面的水质标准达到要求的指标,使用概率模型既可以满足环境保护的要求,又可以对污染的水处理提出合理的要求,从环境上和经济上均可达到最佳效益。模型用于四川省沱江的水质规划,结果合理。     

应用灰色系统模型预报水质变化

本文应用地下水的污染质单离子浓度实际资料，介绍灰色理论GM（1，1）模型在地下水水质变化预报中的可能性，并给出两种参数白化微分方程的求解方法，克服了逆矩阵计算上的困难。     

基于投影寻踪的水质评价模型

基于投影寻踪技术的基本原理和求解过程，建立了水质评价模型。大样本数据应用到模型中，使模型的精度大大提高。该模型既能根据样本本身寻求出各因子的重要程度，即客观权重．又能根据决策者对某个（些）影响因子的偏好，对样本进行分类。将遗传算法和传统优化方法相结合，以解决遗传算法求解带约束问题能力差的问题，并将其用于本文建立的模型的目标函数优化中．解决了高维数据全局寻优的难题。实例分析表明，该模型能够很好地对水质进行评价。能有效地解决多因素带来的高维复杂性，是一种处理多因素复杂评价问题的有效途径。     

基于投影寻踪聚类模型的龙坑水源地地下水水质评价

为探寻龙坑水源地水质情况和区域水质变化发展规律,采用投影寻踪聚类模型对龙坑水源地进行水质评价。通过采用基于实数编码的遗传算法进行优化计算、处理,得出最终水质评价结果。结果表明:该水源地地下水多为Ⅰ、Ⅱ类水,满足水源地水质要求;将该结果与运用模糊综合评判法、物元可拓法等方法的评价结果进行对比,证实该方法是一种实用有效的水质评价方法。在34个水样中,29个水样达到Ⅲ类水标准以上,其中28个水样达到Ⅰ类或Ⅱ类水标准。     

基于Markov状态切换的水质时序自回归预测模型

水质时序演变特征的研究及预测对制定合理可行的水污染防控措施有重要意义,但水质时序的结构复杂性和非平稳性是采用自回归模型进行预测的瓶颈。针对上述问题,作者将马尔可夫状态切换理论（Markov Switching）应用于水质时序的自回归建模预测。马尔可夫状态切换-自回归模型（MS-AR）是一种研究具有变结构动力特征的时间序列分析方法,对异方差时序有较强的适应性。实例运用中,首先对果河桥断面的氨氮时序进行Box-Cox变换,然后运用MS-AR模型对其进行结构分析及预测。结果表明： MS-AR模型能有效识别出该水质时间序列演变过程中的两种结构模式,通过与经典自回归模型的预测精度相比,该方法的各项指标均优,也说明该方法在水质时间序列动态结构分析和预测方面有良好的应用前景。     

基于双权重的评价模型在矿井水质评价中的应用

在论述双权重的基础上,建立了水质评价的模糊综合模型。通过监测总硬度、SO42-、Cl-、Cr6+、Pb、Fe等水质影响指标,计算了各指标的程度权重和因素权重,采用灰色模糊综合评价的方法评价了临涣矿区10个采样点的水质。研究结果表明:8个点属于IV类水,1个点属于V类水,1个点属于Ⅲ类水。评价结果为矿区废水处理方法的选择和资源化提供了依据,并为矿区水污染环境的治理提供了基础数据。     

河流水质预测中的模型选择和源强估算

论述了在水质规划和预测中水质模型的选择原则及不同模型的功能,指出COD一级降解模型在理论上的明显缺陷。同时探讨了由COD_Cr和COD_Mn法两种测定方法所引起的在源强计算中存在的问题,提出了较为合理和实用的BOD₅的源强估算方法。     

基于支持向量机分类算法的湖泊水质评价研究

支持向量机（SVM）是由Vapnik等人提出的建立在统计学习理论基础上的一种小样本机器学习方法,最初用于解决二分类问题。由于使用结构风险最小化原则代替经验风险最小化原则,使它较好地解决了小样本情况下的学习问题。又由于采用了核函数思想,使它将非线性问题转化为线性问题来解决,降低了算法的复杂度。利用支持向量机多类分类算法,构建湖泊水环境评价模型。实验结果表明,该方法能够正确地对湖泊水环境质量进行分类评价。     

基于投影寻踪模型的水质综合评价

针对投影寻踪模型中投影指标函数的最优化计算复杂问题,采用加速遗传算法加快寻优速度,解决了投影寻踪过程中最优化问题。实例计算表明,该模型可处理复杂多指标优化问题,是解决复杂水质综合评价的有效途径。