简介:以详细的水质监测资料为基础,采用标准指数法并结合实地调查,分析了1990~2003年洪湖水质的变化状况.结果表明,14a间,洪湖水质类别以Ⅲ类和Ⅳ类为主.水质恶化的驱动因子是氮、磷及其它有机污染物.1991年到1994年期间,水体中氨氮(NH4^+-N)占溶解无机氮(DIN)的比例逐年增高;1995~2003年,以氨氮和硝酸盐(NO3^--N)同时作为水体中溶解无机氮的主要存在形式,与1990~1994年的水质状况相比,亚硝酸盐(NO2^--N)所占的比例呈增加之势.氨氮、硝酸盐和亚硝酸盐的年际变化表明,洪湖水体自净能力在逐渐降低.以总磷(Tp)、总氮(TN)和溶解无机氮(DIN)作为评价指标,洪湖水体已属中富营养型湖泊.洪湖水质演变与该区域人类活动(围湖造田、围网养殖等)以及江湖连通的变化对水环境的作用相耦合.
简介:为了掌握洪湖水质未来的变化情况以及预防污染事件的发生,建立了一个BP神经网络水质指标预测模型。利用洪湖1990~2014年的水质指标实测数据作为学习样本,选取了pH、溶解氧(DO)、铵态氮(NH4+—N)、硝态氮(NO3-—N)、总氮(TN)、总磷(TP)6项指标作为预测参数,建立了BP神经网络模型,并运用该模型对洪湖水质指标进行了预测,同时引入一元线性回归模型与GM(1,1)灰色预测模型与该模型进行对比。结果表明,BP神经网络模型预测的水质指标的相关性系数都在0.998以上,平均相对误差都控制在2.5%以内,对单个指标的预测相对误差也都小于9%,明显优于一元线性回归模型和灰色预测模型;BP神经网络模型预测精度较高,预测速度快,能够相对准确地预测大部分水质指标,可以有效地应用于洪湖以及其它水域水质指标的预测和水质趋势的预警预报系统中。