再生水人工环境储存的水质变化评价和预测模式研究

基本信息
批准号:51178018
项目类别:面上项目
资助金额:62.00
负责人:邹志红
学科分类:
依托单位:北京航空航天大学
批准年份:2011
结题年份:2015
起止时间:2012-01-01 - 2015-12-31
项目状态: 已结题
项目参与者:曹铮韵,鄢寒,刘东君,王生龙,李中阳,郭兰兰
关键词:
水质变化仿真预测再生水人工储存
结项摘要

本项目将围绕再生水人工环境储存和利用的水质变化及其环境效应,以典型人工水体为研究对象,深入分析环境要素对水质变化的影响规律,采用仿真方法并综合考虑多参数及多目标的关联机制,在构建分类和关键指标仿真数据库的基础上,研究建立多参数水质分类仿真预测及评价模型;分析确定影响再生水人工储存水质的关键化学因子,建立评价和预测关键化学因子变化及环境影响的数学模型;与此同时,选择藻类作为代表性生物学指标,研究藻类变化的水质及环境影响,建立不同情景下藻类污染及环境要素影响的预测模型;综合上述3类模型,尝试构建以水质管理为目标的仿真系统,初步形成再生水人工储存的评价、预测及模型管理系统,为再生水的水质管理与综合利用提供评价方法和科学依据。

项目摘要

再生水是重要的水资源,也是缺水地区天然和人工水体的重要补给水源。由于再生水中含有复杂的有机、无机污染物,对受纳水体水质和水环境具有重要的生态影响,因而研究精确适应的水质动态评价理论和方法具有重要意义。为此,本项目以典型再生水补给水体为研究对象,发展了再生水补给水体的水质变化评价和预测新方法。在再生水质影响的评价方面,建立了基于模糊粗糙集和属性识别模型的水质评价方法、基于模糊贴近度的水质评价方法、基于改进物元分析和对应分析的水质评价方法、基于范数灰关联度赋权的模糊综合水质评价方法等。在再生水水质影响预测方面,发展了基于非线性灰色伯努利模型的水质预测方法、基于小波变换的ARIMA模型的水质预测方法、基于小波变换的混沌水质预测模型、基于灰色关联分析和BP神经网络的水质预测方法等。开展WASP模型敏感性分析及再生水补给水体的水环境容量的模拟研究,通过WASP模型敏感性分析,发现浮游植物氮碳比和碳生化需氧量降解速率对某些水体WASP模型误差影响最大;对再生水补给水体的水环境容量随机模拟及实例研究结果表明,通过随机模拟方法可以得到水环境容量计算模型参数的大量模拟序列。利用上述方法对多环芳烃等有毒污染物、氮和磷等常规污染的水质影响进行评价和预测,证明其对再生水补给水体的水质管理具有应用意义。

项目成果
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数据更新时间:2023-05-31

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