基于ARIMA和Prophet的水质预测集成学习模型

将时间序列模型ARIMA和Prophet作为基学习器,结合BP神经网络模型构建了水质预测集成学习模型。选取长江流域某断面2019—2020年的DO、CODMn、NH₃-N、TP和TN等5个水质指标的监测数据对该模型的有效性进行了检验,结果表明:5个水质指标集成学习模型预测结果的平均绝对百分比误差比时间序列模型的预测误差分别低35.0%、29.9%、4.1%、40.6%和17.1%,模型预测值和监测值的皮尔逊相关系数大于0.8。集成学习模型预测精度高于单一模型,可以更精确地进行水质预测。     

河流健康修复方法综述

人类对河流的破坏导致了河流健康状况受损．针对河流健康出现的不同问题，人们采取了不同的修复方法，主要包括水文特征的修复、水环境质量的修复、结构形态的修复和种群结构的修复4个方面．水文特征的修复是恢复由于水利工程的建设造成的河流水文模式的改变，改善下游生态和环境条件，主要采取调节水利工程的运行调度方式．水环境质量的修复方法较多，包括物理修复、化学修复和生物修复．河流结构形态的修复是要尽可能恢复河流的纵向连续性和横向连通性，保持河流纵向和横向形态的多样性，防止河床材料的硬质化等，目前主要是采用近自然生态工法．种群结构的修复主要是采用各种生物技术．对于特定的河流，应具体分析河流健康的受损方面和受损程度，然后根据河流所处的状态因地制宜地选择合理、有效的修复方法．     

水资源协调管理系统研究

水资源系统是一个开放的大系统，水资源系统与经济系统及社会系统有着广泛的联系：经济系统影响着水资源的开发程度，决定着水资源的集约利用程度；社会系统决定着水资源的权限关系、影响着水资源开发利用的程度。在新时期、新形势下，要实现水资源的合理配置、最优利用，必须在强调水资源统一管理的同时，树立水资源协调管理的思想。以水资源系统本体与系统环境、水资源平级子系统、水资源分级子系统为递阶层次，构建了水资源的协调管理模式，对水资源管理机构间的协调关系进行了分析。水资源管理的协调性包括涉水部门与非涉水部门之间、各流域机构之间、流域机构与行政区域管理部门之间、同一行政区域内不同涉水部门之间的协调性。     

基于系统理论的复合河流系统健康概念探析

根据河流健康研究的需要,基于系统理论和方法构建了包括河流生态子系统和河流水事活动子系统的复合河流系统。详细论述了复合河流系统的组成要素、结构、功能和系统环境,并探讨了复合河流系统的进化及其协调机制。基于复合河流系统的分析提出了以复合河流系统为研究对象的河流健康的定义,从完整的系统要素、稳定的系统结构和协调可持续的系统发展机制等系统的内部特征,以及复合河流系统的功能这一可测度的外部特征两方面的融合来定义复合河流系统健康。提出复合河流系统健康的定义:复合河流系统的组成要素完整,结构稳定,要素间相互促进、相互协调,复合河流系统的自然生态环境功能和人类社会服务功能完善并保持平衡,系统具有环境适应性,对突发或长期的自然或人为扰动具有一定的抵抗能力和恢复能力,能维持正常的物质循环和能量流动,能够长期保持可持续发展。     

基于系统工程的水资源管理协调性研究

随着人口的增长、社会经济的高速发展以及人类生活水平的不断提高，“水多、水少和水脏”的问题日益突出。人们从不断出现的水问题中逐步意识到需要从资源的角度来认识水、利用水及管理水。同时，人类对水资源的不断开发与利用也对水资源的管理提出了更高、更新、更为迫切的要求。因此，不断研究水资源的客观规律及其系统特性，     

“十三五”时期长江流域总磷浓度变化特征

为了探究“十三五”时期长江流域总磷浓度变化,采用“十三五”时期长江流域国家地表水环境质量监测网开展连续监测的590个河流断面和116个湖库点位的总磷数据,分析浓度时空变化特征。结果表明:“十三五”时期长江流域总磷浓度随着时间变化呈下降趋势,年平均浓度由2016年的0.106 mg/L下降至2020年的0.072 mg/L;长江干流93.2%的断面总磷浓度有所下降,年平均浓度由2016年的0.092 mg/L下降至2020年的0.059 mg/L。岷江、沱江和乌江总磷浓度明显下降,降幅超过50%;岷江、沱江、乌江和汉江等主要支流汇入后导致干流沿程总磷浓度有所升高。62.9%的湖库点位总磷浓度较2016年有所下降,太湖和巢湖秋季总磷浓度较高,洞庭湖、鄱阳湖和丹江口水库冬季总磷浓度较高,滇池夏季总磷浓度较高。研究成果一方面反映水污染防治的积极成效,另一方面可为总磷污染深入治理提供参考。