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水力发电学报 2007年第4期26卷 51-55页

作者：陈永灿付健刘昭伟高千红清华大学水利水电工程系北京100084 长江三峡水环境监测中心湖北宜昌443002

根据三峡水库坝上、下游4个代表性断面1998年-2004年的水质监测数据,采用概率神经网络水质评价模型,以氧平衡因子、毒物因子和营养盐类因子作为评价因子,对三峡水库蓄水前后近坝水域水质进行评价和对比。评价结果表明,蓄水初期,氧平衡... 详细信息

根据三峡水库坝上、下游4个代表性断面1998年-2004年的水质监测数据,采用概率神经网络水质评价模型,以氧平衡因子、毒物因子和营养盐类因子作为评价因子,对三峡水库蓄水前后近坝水域水质进行评价和对比。评价结果表明,蓄水初期,氧平衡因子评价结果坝前变化不大,坝后略有好转;毒物因子和营养盐类因子评价结果坝前坝后都略有好转。分析表明,营养盐类因子是制约库区水质的控制性因子。蓄水后,需要防治坝下游的溶解氧超饱和问题,库区的二次污染问题和富营养化问题。

关键词：环境水利水质评价概率神经网络三峡水库近坝水域

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概率神经网络在三峡近坝水域水质评价中的应用研究

概率神经网络在三峡近坝水域水质评价中的应用研究

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作者：高千红河海大学

学位级别：硕士

长江三峡工程是举世瞩目的跨世纪特大型水利工程,在保障防洪安全和综合开发利用方面具有举足轻重的作用。工程的建设对生态与环境的影响一直是国内外专家学者广泛关注的热点之一。本文对广泛关注的三峡近坝区水环境状况采用概率神经网... 详细信息

长江三峡工程是举世瞩目的跨世纪特大型水利工程,在保障防洪安全和综合开发利用方面具有举足轻重的作用。工程的建设对生态与环境的影响一直是国内外专家学者广泛关注的热点之一。本文对广泛关注的三峡近坝区水环境状况采用概率神经网络方法进行研究。在比较众多评价方法的基础上,论文重点研究建立了概率神经网络水质评价模型(PNN),为避免用高斯函数识别水质类别时产生的误差,在模型计算欧几里德距离时对负向接近中心的因子,增设一个减弱影响的参数,从而改进了PNN水质评价模型(RPNN)。通过实例的评价对比分析,验证了模型的可靠性、合理性与实用性。从而合理评价了三峡水库蓄水前后近坝区的水环境状况,客观地反映了三峡水库水环境特征与实际现状,为三峡水库水资源保护和监督管理提供科学依据和技术支持。运用RPNN从综合因子及分类因子(氧平衡因子、营养盐类因子、毒物因子)评价的结果来看,三峡坝区蓄水前后总体水质良好,水质保持在Ⅰ、Ⅱ级水平,满足库区水体功能要求。建库蓄水后,局部水域的富营养化可能引起水华等环境灾害的发生;坝下水中溶解氧水平大幅升高,出现过饱和现象,应引起重视。

关键词：概率神经网络水质评价三峡水库近坝水域

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