基于BP人工神经网络的大沽河湿地海水水质综合评价

作     者：徐勇 赵俊 过锋 乔向英 张艳 陈聚法 XU Yong;ZHAO Jun;GUO Feng;QIAO Xiangying;ZHANG Yan;CHEN Jufa

作者机构：农业部海洋渔业可持续发展重点实验室山东省渔业资源与生态环境重点实验室中国水产科学研究院黄海水产研究所青岛266071 中国海洋大学化学化工学院青岛266100 

出 版 物：《渔业科学进展》 (Progress in Fishery Sciences)

年 卷 期：2015年第36卷第5期

页      面：31-37页

核心收录：

学科分类：090803[农学-渔业资源] 0908[农学-水产] 09[农学] 

基　　金：山东省海洋生态环境与防灾减灾重点实验室开放基金资助项目(2012003) 

主　　题：大沽河湿地 BP人工神经网络 海水水质 综合评价 

摘      要：水体环境包含多个影响因素,因素间大多具有非线性相关性,为了能够客观地对大沽河湿地海水水质进行综合评价,以神经网络为基础,利用溶解氧、化学需氧量、无机氮、活性磷酸盐、石油类5个指标作为评价因子,建立了5×5×1拓扑结构的BP人工神经网络模型,通过该模型对大沽河湿地水质进行综合评价。同时采用单因子评价方法、内梅罗指数法对该海域环境状况进行评价,以期更好的对比评价BP人工神经网络模型的优缺点。BP人工神经网络模型评价结果显示,大沽河河道内站点的水质均为劣Ⅳ类水质,入海河流断面及其周边海域也达到了Ⅲ类及以上水质标准。调查海域无机氮含量超标严重,劣Ⅳ类及以上站位的数量占总调查站位的59.3%,富营养化状态明显。通过单因子评价法、内梅罗指数法、BP人工神经网络3种评价方法对大沽河湿地水质进行评价,发现Ⅲ类及以上水质站位占总调查站位比例分别为89%、96%、56%。与单因子评价法、内梅罗指数法相比,BP人工神经网络模型设计合理、评价结果科学可靠,是一种更加快捷、客观全面及实用的水体质量评价方法。