地表水水質自動監(jiān)測-預警系統(tǒng)研究--以產芝水庫為例.pdf

1、水是工農業(yè)生產和人類進步所必不可缺少的資源,然而水也是人類社會正面臨的緊缺資源。日益嚴重的水資源短缺和嚴重的水環(huán)境污染困擾著國計民生,而且也已成為制約社會經濟可持續(xù)發(fā)展的主要因素。產芝水庫作為膠東半島最大的水庫,是青島市重要的供水水源地。目前,該水庫水質污染、水質監(jiān)測及水質預警問題得到了政府和群眾的關注。本課題以產芝水庫作為研究對象,研究地表水體自動監(jiān)測系統(tǒng)、水質評價方法、水質預測方法和基于地理信息系統(tǒng)的水質預警系統(tǒng)。本文主要的研究結論

2、如下:
　　 (1)本文結合地表水水質監(jiān)測的實際需求,運用系統(tǒng)化、網(wǎng)絡化、智能化和標準化于一體的設計理念,完成了原位水下水質自動檢測系統(tǒng),并自主設計了環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)采集器。該采集器能夠鏈接兩種多參數(shù)水質傳感器,它采用GM8125實現(xiàn)串口擴展,并使用GPRS透傳模塊通過GPRS無線傳輸網(wǎng)絡將采集數(shù)據(jù)傳輸?shù)椒掌鞫俗詣颖O(jiān)測數(shù)據(jù)庫中。自動監(jiān)測上位機軟件能夠實時掌握水質參數(shù)的變化情況,具有異常數(shù)據(jù)和傳輸錯誤報警等功能。
　　 (2

3、)本文研究了支持向量機在水質評價中的應用,利用建立的模型對產芝水庫的水質進行評價,評判結果能夠與產芝水庫的水體功能相符合,且與模糊綜合評價法進行比較,結果也基本一致。但是,本文在SVM訓練過程中還發(fā)現(xiàn),訓練樣本中的數(shù)據(jù)含有不確定性應引起重視,例如1-5二叉樹方法與5-1二叉樹方法在理論上訓練結果應該一致,但是實際中發(fā)現(xiàn),只有5-1二叉樹方法得出的結果與實際水體功能相符合。
　　 (3)本文使用的改進模糊綜合評價模型,經研究發(fā)現(xiàn)具

4、有明顯的合理性。該評價模型經過對比分析經過詳細驗證,評價結果的表達更加準確、嚴密。
　　 (4)本文使用BP人工神經網(wǎng)絡進行水質預測,從預測值的預測趨勢來看,都能反映水質隨時間的變化趨勢。在沒有剔除異常年份數(shù)據(jù)的情況下,模擬值平均相對誤差在不到12％,并且能夠正確反映出模擬出實際水質的變化方向。因此,BP人工神經網(wǎng)絡水質建模方法在水質預測中具有很強的實用性。
　　 (5)建立了基于Arc Engine的水質評價及預警系統(tǒng)