江苏太湖流域水环境时空分异特征及水质预测研究

作     者：卞华民 

作者单位：东南大学 

学位级别：硕士

导师姓名：李贺;常闻捷

授予年度：2022年

学科分类：08[工学] 0815[工学-水利工程] 

主      题：江苏太湖流域 水质时空分布 富营养化评估 水质预测 人工神经网络 

摘      要：江苏太湖流域位于长江三角洲核心区域,流域内人口密集、社会经济发达,近年来流域内的水环境保护修复工作虽然取得一定成效,但当前流域内水环境保护形势依然严峻。本文以江苏太湖流域为研究区域,基于流域内2015-2020年的水质监测数据,从时空分异角度出发,研究流域内水污染状况及水质时空变化规律,并对流域内主要湖泊进行富营养化评估。同时针对流域水质变化特点,建立水质预测模型。以期为流域水环境治理、风险预防等工作提供参考。论文具体研究内容及结果如下:（1）基于2015-2020年江苏太湖流域水质监测数据,采用聚类分析和主成分分析对流域水质进行时空分析。结果表明,流域内湖库水体的TN污染最为严重,但DO、COD、COD、BOD、NH-N、TN、TP等主要污染指标均呈逐年好转的趋势,且具有一定的年内周期性变化规律。聚类分析将流域水质在时间上划分为T1、T2,分别对应流域内的汛期（5-9月）和非汛期（1-4月和10-12月）;流域水质在空间分布上呈现一定的集聚性特征,可以划分为两组,S1组主要分布在流域东部及长江沿岸,S2组主要分布在流域西部及北部。主成分分析结果表明流域内水质污染整体以氮磷污染和有机物污染为主,同时存在潜在的重金属污染风险。汛期有机物污染更为严重,非汛期氮磷污染更为严重,流域整体水环境质量呈现东部高、西部和北部低的趋势。（2）提出了一种基于蒙特卡洛模拟的综合营养状态指数法对江苏太湖流域内太湖、滆湖、长荡湖、阳澄湖和昆承湖进行富营养化评估。结果表明,蒙特卡洛模拟可以减少因误差导致的富营养化评估结果的不确定性。流域内的太湖、滆湖、长荡湖、阳澄湖和昆承湖均存在不同程度的富营养化问题,其中大部分湖泊处于轻度富营养状态,滆湖富营养化问题最为严重,它在2019和2020年均处于中度富营养状态。chl.a指标对综合营养状态指数表现出较高的影响力。（3）提出了一种集成小波变换（WT）和门控循环单元（GRU）神经网络的WT-GRU水质预测模型对江苏太湖流域内DO、COD、TN、TP进行预测。结果表明,WT-GRU模型可以准确的预测江苏太湖流域内水质变化情况,且模型预测精度显著高于GRU和BP模型,证明了小波变换可以有效分离水质时序数据中的低频和高频信息,降低噪音影响。此外,模型对于数据分布更为稳定且周期性变化规律更为显著的DO、COD指标的预测精度更高。