简介:摘要 基于《环境影响评价技术导则 地表水环境》(HJ2.3-2018),总结了环境影响评价中非感潮河流的水质预测一般工作程序及预测思路,并分析了污染源排放量核算断面设置应满足的要求,以及混合区和混合过程段的区别。
简介:摘要 基于《环境影响评价技术导则 地表水环境》(HJ2.3-2018),总结了环境影响评价中非感潮河流的水质预测一般工作程序及预测思路,并分析了污染源排放量核算断面设置应满足的要求,以及混合区和混合过程段的区别。
简介:为了掌握洪湖水质未来的变化情况以及预防污染事件的发生,建立了一个BP神经网络水质指标预测模型。利用洪湖1990~2014年的水质指标实测数据作为学习样本,选取了pH、溶解氧(DO)、铵态氮(NH4+—N)、硝态氮(NO3-—N)、总氮(TN)、总磷(TP)6项指标作为预测参数,建立了BP神经网络模型,并运用该模型对洪湖水质指标进行了预测,同时引入一元线性回归模型与GM(1,1)灰色预测模型与该模型进行对比。结果表明,BP神经网络模型预测的水质指标的相关性系数都在0.998以上,平均相对误差都控制在2.5%以内,对单个指标的预测相对误差也都小于9%,明显优于一元线性回归模型和灰色预测模型;BP神经网络模型预测精度较高,预测速度快,能够相对准确地预测大部分水质指标,可以有效地应用于洪湖以及其它水域水质指标的预测和水质趋势的预警预报系统中。
简介:摘要:在水环境评价中,工作人员根据水循环规则(降水、地表水、地下水),定期评估影响水质及水生态环境的各种人为因素和自然因素,了解水环境质量发展的现状,检查各种生活、生产中的污水。水资源质量关系到国民生活和生产的各方面,而这方面的分析技术,不仅是我国重大民生事业,还与我国社会整体利益有关。因此,根据相关法律法规以及相关部门的制定标准,进行科学、全面的水质评价是非常有必要的。