洋河水库浮游植物群落组成分析与水质评价

通过2006年和2009年对洋河水库浮游植物群落结构进行的调查,明确了洋河水库浮游植物群落组成及分布特征,利用种类多样性指数对水体营养状态进行了评价。结果表明,2006年浮游植物检出7门,43属,48种;2009年检出7门,51属,62种。两年中洋河水库共发现浮游植物7门,60属,78种。水库年均细胞密度差距较大,2006年为4 347×104 cell/L;2009年为1 331×104 cell/L。优势种群组成上基本相似,都是绿藻、蓝藻和硅藻型,其中,微囊藻是主要的优势种群。2006年微囊藻占优势时间贯穿全年,且数量多;2009年仅在7月-10月形成优势种,且数量较少。应用Margalef多样性指数法和Menkinick多样性指数法对洋河水库水质进行评价,结果显示,2006年水质为富营养型,2009年为中-富营养型。     

基于遗传算法的城市用水量灰色预测模型研究——以秦皇岛市引青济秦工程为例

通过数据分析,结合传统灰色GM(1,1)模型的特点,基于遗传算法与新陈代谢思想提出了改进的GM(1,1,λ)模型。结果表明:GM(1,1)模型对分散数据预测精度较低,其精度等级为四级以下,最大相对误差大于45%,预测值逐年上升,与实际情况不符。而改进的GM(1,1,λ)模型的精度等级为三级,最大相对误差为18.716%,更好地反映了城市用水量的变化趋势,与观测数据最为接近,预测精度较高。     

基于LS-SVM-RBF网络模型的洋河水库入库径流量模拟

针对采用传统的时间序列等方法模拟入库径流量精度不高的问题,基于最小二乘向量机(LS-SVM)与径向基神经网络(RBF)的相似性结构,利用最小二乘向量机优化径向基神经网络结构,构建了LS-SVM-RBF网络模型,模拟研究了洋河水库入库径流量的变化趋势,并选取BP网络模型和RBF网络模型作为对比模型,以决定系数、合格率、平均相对误差、最大相对误差、均方根绝对误差5个统计学参量作为模型性能评价指标。结果表明,LS-SVM-RBF模型的泛化能力与精度较BP网络模型和RBF网络模型均有较大提高,其决定系数和合格率均为最高,而平均相对误差、最大相对误差、均方根绝对误差三个指标均为最低,检验结果与训练效果相吻合,可见LS-SVM-RBF网络模型误差最小,且具有较高的可靠性。     

底栖动物监测在洋河水库水质评价的应用

为了掌握秦皇岛洋河水库底栖动物分布状况,并据此进行水质评价,设置了6个采样点,分别于2006年5月、8月、9月和11月四个时间段共采集了24个样品。分析结果表明:在洋河水库底泥中共发现底栖动物11种,其中10种能够指示污染程度,耐污种类占绝对优势;所有样点的底栖动物个体密度介于680～5 920个/m2,全库平均为1 924个/m2,水库整体处于中-富营养水平;底栖动物生物量介于1.68～38.76g/m2,全库平均为8.53g/m2;底栖动物生物多样性指数介于0.64～1.89,水库整体水质介于中度污染-重度污染。鉴于底栖动物在水质评价方面不可替代的作用,建议该水库每隔5～10年做一次系统的底栖动物调查。