汾河水库水质富营养化评价与预测研究

汾河水库水质富营养化评价与预测研究【摘要】：汾河水库位于娄烦县境内,作为山西省最大一座大型水库,现有库容量3.5亿立方米,是太原市地表水饮水源地之一,并供太原市一部分工农业用水。汾河水库水质,特别是富营养化问题,直接影响人民生活及工农业生产。本文以汾河水库水质富营养化产生的机理为理论基础,对2006-2012年汾河水库(包括汾河进水区、涧河进水区、库中心区以及水库出水区四个断面)的水质富营养化情况(Chla、TN、TP、COD)进行了动态分析,运用改进型灰色GM(1,1)模型对汾河水库2013-2017年的水质富营养化指标进行了预测,在此基础上,采用T-S模糊神经网络模型对汾河水库2006年至2017年4个监测断面的富营养程度进行评价,确定水库富营养化等级。另外,为了探讨水库污染的来源及防治措施,本文对水库周边以及上游污染源进行了资料收集和调查,对水库水质污染的来源进行了点源污染和面源污染的分析,并提出了汾河水库富营养化的防治对策。本研究为改善汾河水库水质、预防和治理汾河水库水体富营养化提供了理论依据。本文的主要结论有：1、对汾河水库水质富营养化动态分析的结果表明,汾河进水区、涧河进水区监测断面中,叶绿素a(chl-a)的含量随着时间的变化波动比较大,其余三项水质指标变化比较平稳。在库中心断面,TP含量在2008年、2012年变化较大,到达了最小值0.015mg/L左右,其余年份比较平稳。TN在2009年达到0.85mg/L左右,其余年份比较平稳。叶绿素(chl-a)含量在2009、2010年、2012年中数值比较大,最大值出现在2012年达到6.95mg/m3其余年份处于较低水平,大致在2mg/m3左右。CODmn含量一直比较稳定。水库水区监测断面中,叶绿素(chl-a)含量在前五年里一直处于比较低的水平,2012年突然数值变大达到18.6mg/L,而其它三项指标一直处于比较平稳状态。2、使用改进型GM(1,1)模型对汾河水库4个监测断面的4个指标值进行后五年的预测,并给出了残值检验法对预测值的准确度进行检验。从前五年预测值与实际值之间的误差可以看出,改进型GM(1,1)模型误差相对较小,适合汾河水库水质富营养化指标值的预测。3、使用BP神经网络和T-S神经网络对汾河水库水质富营养化进行了评价,并对这两个神经网络的准确性和精确性进行比较,得出T-S模糊神经网络优于BP神经网络,因此选取T-S模糊神经网络作为汾河水库水质富营养化评价模型。4、对训练完成的T-S模糊神经网络汾河水库4个监测断面2006-2017年的水质富营养化评价的结果表明,库中心地区监测断面的富营养化水质等级普遍优于汾河进水区、涧河进水区、以及水库出水区等其它3个监测断面的水质等级。汾河进水区、涧河进水区、库中心地区的水质普遍低于Ⅲ级富营养化水质等级不易发生富营养化,而水库出水区附近的水域水质普遍处于Ⅳ级富营养化水质等级属于容易发生富营养化的水质级别。并且,从历年各个监测断面水质情况可以看出,5月份各个断面的富营养化水质等级普遍优于9月份的各断面富营养化水质等级。5、对水库水质污染的来源分析表明,工业污染源分布于汾河水库入库河流上游；主要工业有铁厂、选矿厂、洗煤以及焦化厂等。农业面源污染主要分布于汾河水库周边；由于水库周边畜禽业没有得到合理控制,致使农药使用过度,农业生产污染物通过地表径流以及地下水流入水库。这终导致汾河水库水质TP、TN等指标超过正常范围。6、根据对汾河水库水质富营养化的趋势分析、污染评价和污染来源分析,本文提出了水库水质富营养化的防治对策。包括对控制汾河上游、涧河上游以及水库周边的点源和非点源对汾河水库水质的污染及应该采取的措施对策。【关键词】：汾河水库富营养化评价神经网络改进型GM(11)相关性分析【学位授予单位】：山西大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2013【分类号】：X524【目录】：目录4-7Contents7-10中文摘要10-12ABSTRACT12-15第一章前言15-231.1引言151.2研究目的与意义15-161.3国内外研究进展16-191.3.1水质富营养化评价国内外研究现状17-181.3.2水质预测国内外研究现状181.3.3国内外水环境污染源解析研究进展18-191.4研究内容与方法19-211.4.1研究内容19-201.4.2研究方法20-211.5技术路线21-221.6创新之处22-23第二章研究区域概况23-252.1研究区域自然条件23-242.2研究区域气候条件242.3.研究区域社会经济条件24-25第三章汾河水库水质动态变化及预测25-433.1汾河水库水质动态分析25-273.2汾河水库水质时段变化趋势27-283.3汾河水库水质短期预测28-333.3.1灰色系统建模的基本概念28-293.3.2GM(1,1)模型的建立方法29-313.3.3GM(1,1)模型的改进31-333.4基于MATLAB对改进GM(1,1)模型的实现33-413.4.1GM(1,1)模型算法33-343.4.2GM(1,1)模型的精度343.4.3汾河水库水质参数短期预测34-413.5本章小结41-43第四章汾河水库水质富营养化评价43-574.1汾河水库水体富营养化评价模型选取434.2富营养化评价的指标选取与评价等级划分43-454.2.1汾河水库富营养化指标选取43-444.2.2水质富营养化评价标准44-454.3基于BP神经网络的水质富营养化评价45-494.3.1BP神经网络评价模型454.3.2BP神经网络学习原理45-474.3.3BP神经网络的创建、训练和评价474.3.4基于BP神经网络对水库富营养化评价的精度分析47-494.4基于T-S模糊神经网络的水质富营养化评价49-524.4.1T-S模糊神经网络模型494.4.2T-S模糊神经网络的学习原理49-504.4.3T-S模糊神经网络创建50-514.4.4基于T-S模糊神经网络对水库富营养化评价的精度分析51-524.5BP神经网络与T-S模糊神经网络结果的比较52-534.6汾河水库营养状况评价53-564.7本章小结56-57第五章汾河水库水质污染源分析57-635.1汾河水库水体污染的来源分析57-625.1.1娄烦县污染源调查分析57-585.1.2汾河水库上游流域县市的污染源调查分析58-595.1.3农业面源污染59-625.2本章小结62-63第六章汾河水库富营养化防治对策63-656.1对污染源的控制636.1.1深入治理工业废水排放636.1.2加强城市、农村生活污水治理力度636.2对非点源污染的控制63-646.2.1对农业生产污染物的控制63-646.2.2减少种植业中施用化肥646.3建立汾河水库生态工程64-656.3.1汾河水库上游段人工湿地工程646.3.2润河入库段延伸区河岸带生态工程64-65第七章结论与建议65-677.1结论65-667.2进一步研究建议66-67参考文献67-70攻读学位期间取得的研究成果70-71致谢71-72个人简况及联系方式72-74本论文购买请联系页眉网站。