北京城區(qū)河湖水體“水華”暴發(fā)預(yù)警研究.pdf

1、隨著2008北京奧運的臨近，人們越來越關(guān)注北京的環(huán)境問題。由于首都北京是湖泊較多的大城市之一，所以北京的湖泊就成為北京面向國內(nèi)外的窗口、是實現(xiàn)“綠色奧運”的重要組成部分。但近年來，隨著城市經(jīng)濟和人口的發(fā)展，湖泊水質(zhì)明顯惡化，水華頻頻，水環(huán)境問題同益突出，富營養(yǎng)化逐漸成為北京的“水害”之一。 本課題主要研究北京市城區(qū)河湖水體水華的成因及規(guī)律。分析了影響水華發(fā)生的各因素和各表征指標之間的相關(guān)性，確定了北京城區(qū)河湖水體的水華閾值和暴

2、發(fā)點。并通過正交實驗和粗糙集理論的對比研究確定了預(yù)警模型的輸入和輸出值。通過與藻類生長機理模型對比，最終選擇Elman人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型建立水華預(yù)警模型，并進行水華預(yù)警模擬研究。 在模擬自然條件下，通過對北京城區(qū)河湖水體水華成因及規(guī)律的研究發(fā)現(xiàn)：葉綠素a可以很好的表征藻類的生長過程，藻類的生長過程可分為適應(yīng)、萌芽、暴發(fā)、穩(wěn)定和死亡五個階段。在相同的磷起始濃度下，藻類最大現(xiàn)存量隨氮磷比的變化依次足16：1＞25：1＞5：1，達到最

3、大現(xiàn)存量的時間依次是5：1＞25：1＞16：1，即氮磷比16：1最適藻類生長。藻類生長過程中，DO與葉綠素a之間存在明顯的正相關(guān)，相關(guān)系數(shù)達到0.84，pH與葉綠素a也存在很好的正相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為0.83，pH與DO為顯著相關(guān)，相關(guān)系數(shù)達0.93以上，培養(yǎng)周期內(nèi)一天24小時內(nèi)，pH、DO均隨葉綠素a呈波動變化?！鱀O、△pH與葉綠素a都有很好的正相關(guān)，同時△DO和△pH達到最大時，葉綠素a含量也達到最大值，所以△DO和△pH比DO和pH

4、能更好的達到預(yù)警的目的，可作為預(yù)警模型的輸入?yún)?shù)。通過水力攪動實驗，表明水力攪動的存在能夠降低藻類最大現(xiàn)存量，推后達到最大藻密度的時間，隨著水力攪動強度的增加，水體達到藻類最大現(xiàn)存量的時間逐漸推后。 在不同氮磷比條件下，F(xiàn)e3+濃度在5～5000μg/L范圍內(nèi)都能極大地促進藻類對氮磷營養(yǎng)鹽的吸收和利用，使藻類的最大現(xiàn)存量和最大比增長速率成倍的增加。因此，在營養(yǎng)充分時，F(xiàn)e3+可能成為水華暴發(fā)的主要誘發(fā)因素。且Fe3+促進作用的

5、強弱依次為500＞50＞5＞5000(μg/L)；Mn2+濃度在5～5000μg/L范圍內(nèi)對藻類增殖有一定的促進作用，但促進效果比Fe3+要小。Mn2+低濃度(50μg/L)下，對藻類增殖的促進作用最為顯著，但隨著濃度的增加促進作用逐漸下降，當濃度達到40mg/L時，Mn2+對藻類生長產(chǎn)生抑制作用。通過正交實驗表明無論以藻類最大現(xiàn)存量為結(jié)果，還是以最大日比增長率為結(jié)果分析都說明對藻類生長和繁殖的影響程度大小依次是水溫＞光照＞總磷＞總氮，

6、并且與粗糙集理論的結(jié)論是相符的，只是在總磷重要程度的排序上有所不同。考慮到水華暴發(fā)能量積累的特性，前一時段的Chl-a可以作為預(yù)測后一時段Chl-a的參考，所以將前一時段的Chl-a也作為水華預(yù)測指標體系中預(yù)測因子。最終確定預(yù)測因子(模型輸入指標)為：總磷、總氮、水溫、光照、DO、前一采樣點的Chl-a；預(yù)測量(模型輸出指標)為：Chl-a。 在實驗室培養(yǎng)條件下，在葉綠素a濃度小于40μg·L-1時，葉綠素a與藻密度間的相關(guān)性

7、不明顯。這是由于此時水體中的生物多樣性較高，藻類種類較多，不同的藻種細胞所含葉綠素a不同所致。當水體葉綠素a濃度大于40μg·L-1之后，葉綠素a與藻密度呈較好的線性關(guān)系，相關(guān)系數(shù)R2在0.8705以上。這是由于此時水體中生物多樣性下降，某種藻類在水體中占據(jù)了絕對優(yōu)勢，成為優(yōu)勢藻種，水體中藻類變得非常單一。同時，在葉綠素a濃度達40μg·L-1時，水體的顏色、透明度、氣味等物理性狀都發(fā)生明顯惡化，藻類的生長極為旺盛，藻密度和藻類的日增長

8、率達106數(shù)量級，可認為此時水體已經(jīng)暴發(fā)水華，所以確定北京城區(qū)河湖水華閡值是40μg·L-1。通過對藻類生長曲線進行回歸分析，結(jié)合藻密度和葉綠素a的日增長率的變化量，得到了北京市各河湖水體的暴發(fā)點。同時確定水華暴發(fā)的警戒限為葉綠素a濃度20μg·L-1。 通過對實測數(shù)據(jù)的計算和分析，本文建立的藻類生長機理模型能夠較好地反映藻類生長的趨勢，模型模擬值與實際值的平均相對誤差為3.9％，說明該機理模型能夠很好的模擬藻類生長過程，但自

9、身的缺點使其在預(yù)測方面不具備優(yōu)勢。 與BP網(wǎng)絡(luò)相比，Elman網(wǎng)絡(luò)能反映動態(tài)系統(tǒng)的時間積累特性，Elman預(yù)測模型可以更精確地預(yù)測葉綠素a的短期變化規(guī)律。本文建立的Elman網(wǎng)絡(luò)模型擬合性能好，泛化能力強，預(yù)測精度高，在24小時內(nèi)預(yù)測精度高達90.62％，從而為水華的短期預(yù)測提供了一種有效的新方法。同時，與BP網(wǎng)絡(luò)相比，在預(yù)測2小時后的葉綠素a時，Elman和BP網(wǎng)絡(luò)精度都很高，分別達到97.57％和95.32％，但隨著預(yù)測時