水庫(kù)水質(zhì)富營(yíng)養(yǎng)化預(yù)測(cè)預(yù)警研究.pdf

1、水質(zhì)富營(yíng)養(yǎng)化是全球性的水污染問(wèn)題,正日益引起全社會(huì)的關(guān)注,尤其是作為城市飲用水水源的水庫(kù)富營(yíng)養(yǎng)化問(wèn)題更是嚴(yán)重威脅著城市供水的安全.該文以于橋水庫(kù)為研究對(duì)象,以保障城市安全供水為目標(biāo),系統(tǒng)地研究了水庫(kù)富營(yíng)養(yǎng)化問(wèn)題.首先針對(duì)水庫(kù)水質(zhì)管理不完善的問(wèn)題,引入了先進(jìn)的GIS技術(shù),研制開(kāi)發(fā)了相關(guān)的水庫(kù)水質(zhì)管理軟件,并結(jié)合于橋水庫(kù)的具體地形圖和水質(zhì)信息建立了于橋水庫(kù)水質(zhì)管理信息系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)了水庫(kù)水質(zhì)的信息化管理,并為富營(yíng)養(yǎng)化的預(yù)測(cè)、預(yù)警和防治規(guī)劃提供了

2、信息基礎(chǔ).其次,藻類惡性增殖作為富營(yíng)養(yǎng)化的核心體現(xiàn),同時(shí)也直接威脅著城市供水安全,所以該文以藻類為切入點(diǎn),選擇反映藻類數(shù)量的葉綠素濃度作為水質(zhì)富營(yíng)養(yǎng)化指標(biāo)和預(yù)測(cè)預(yù)警對(duì)象進(jìn)行研究,先后運(yùn)用多元非線性回歸方法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法建立了預(yù)測(cè)模型,分別采用SAS和MATLAB編寫了程序進(jìn)行模型的標(biāo)定和驗(yàn)證求解,并根據(jù)預(yù)測(cè)的結(jié)果結(jié)合水庫(kù)的實(shí)際情況制定了相應(yīng)的分級(jí)預(yù)警方案,在預(yù)警的基礎(chǔ)上研究相應(yīng)的應(yīng)急防治措施,這些措施包括水庫(kù)內(nèi)的藻類削減措施和水廠采