目錄
前言
第1章 緒論 1
1.1 松花江典型河湖水質(zhì)狀況分析 1
1.1.1 河流水資源質(zhì)量狀況 1
1.1.2 重要江河湖泊水功能區(qū)水質(zhì)達(dá)標(biāo)狀況 1
1.1.3 �。▍^(qū)）界及其他重要水體水資源質(zhì)量狀況 2
1.1.4 松花江區(qū)重要大中型水庫 2
1.2 河湖水質(zhì)綜合評價與預(yù)測情況分析 2
1.2.1 河湖水質(zhì)評價研究情況 2
1.2.2 河湖水質(zhì)預(yù)測研究情況 2
1.3 流域水環(huán)境管理中的水質(zhì)評價法概況 3
1.3.1 水質(zhì)指標(biāo)的選擇 3
1.3.2 水質(zhì)指標(biāo)的預(yù)處理 3
1.3.3 權(quán)重系數(shù)的確定 4
1.3.4 主成分分析法 6
1.3.5 聚類分析 6
1.3.6 綜合值的處理 6
1.3.7 計算機智能模型法 7
1.4 流域水環(huán)境管理中的水質(zhì)預(yù)測方法 8
1.4.1 多元回歸預(yù)測法 9
1.4.2 時間序列法 9
1.4.3 馬爾可夫法 9
1.4.4 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測法 9
1.4.5 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)法 10
1.4.6 其他預(yù)測方法 11
1.5 本章小結(jié) 11
第2章 基礎(chǔ)評價方法 12
2.1 概述 12
2.1.1 單因子評價法 12
2.1.2 內(nèi)梅羅污染指數(shù)法 13
2.2 單因子評價法應(yīng)用 13
2.2.1 斷面選取 13
2.2.2 水質(zhì)評價指標(biāo) 15
2.2.3 單因子評價法的常見應(yīng)用 16
2.3 內(nèi)梅羅污染指數(shù)法應(yīng)用 20
2.3.1 斷面選取 20
2.3.2 水質(zhì)指標(biāo)分析 21
2.3.3 內(nèi)梅羅污染指數(shù)變化分析 25
2.4 省界緩沖區(qū)監(jiān)管具體對策及建議 26
2.5 本章小結(jié) 27
第3章 主成分分析法與因子分析法 28
3.1 主成分分析法簡介 28
3.2 SPSS軟件及其使用方法 28
3.3 主成分分析法在松花江流域省界緩沖區(qū)管理中的應(yīng)用 30
3.3.1 監(jiān)測數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理 31
3.3.2 檢驗是否符合主成分分析條件 32
3.3.3 特征根及方差貢獻 32
3.3.4 主成分負(fù)荷及主成分得分 33
3.4 因子分析法簡介 34
3.5 因子分析的使用方法 35
3.6 因子分析法在嫩江流域省界緩沖區(qū)水質(zhì)分析的應(yīng)用 36
3.6.1 2011年嫩江流域省界緩沖區(qū)重要斷面因子分析 36
3.6.2 2013年嫩江流域省界緩沖區(qū)重要斷面因子分析 40
3.6.3 2011～2015年大河斷面因子分析 43
3.6.4 大河斷面污染情況綜合分析 44
3.7 本章小結(jié) 45
第4章 層次分析法 46
4.1 概述 46
4.2 AHP的指標(biāo)體系構(gòu)建原則 49
4.3 尼爾基水庫指標(biāo)體系構(gòu)建 50
4.3.1 監(jiān)測斷面布置 50
4.3.2 監(jiān)測項目和分析方法 51
4.3.3 評價指標(biāo)體系建立 51
4.3.4 指標(biāo)權(quán)重的確定 51
4.3.5 構(gòu)建判斷矩陣 51
4.4 AHP的應(yīng)用 53
4.4.1 評價方法 53
4.4.2 數(shù)據(jù)收集與分析 53
4.4.3 指標(biāo)層評價值的確定 55
4.4.4 要素層評價 55
4.5 本章小結(jié) 56
第5章 聚類分析法 57
5.1 概述 57
5.1.1 K-均值聚類分析 57
5.1.2 模糊聚類分析 59
5.2 K-均值聚類法的應(yīng)用 60
5.2.1 水質(zhì)監(jiān)測斷面優(yōu)化原則 60
5.2.2 K-均值聚類法優(yōu)化水質(zhì)監(jiān)測斷面 61
5.2.3 監(jiān)測斷面分類 K值的確定 61
5.2.4 K-均值聚類優(yōu)化斷面基本步驟 62
5.2.5 K-均值聚類對斷面優(yōu)化結(jié)果與分析 63
5.3 模糊聚類法的應(yīng)用 70
5.3.1 確定分類對象及標(biāo)準(zhǔn)化樣本數(shù)據(jù) 70
5.3.2 建立模糊相似關(guān)系 72
5.3.3 建立模糊等價關(guān)系 72
5.3.4 對各監(jiān)測斷面進行聚類 73
5.3.5 模糊聚類評價結(jié)果分析 78
5.4 本章小結(jié) 79
第6章 物元分析法 80
6.1 概述 80
6.1.1 物元的確定 80
6.1.2 關(guān)聯(lián)度的確定 81
6.1.3 計算權(quán)系數(shù) 81
6.1.4 水質(zhì)類別的確定 82
6.2 物元分析法的應(yīng)用 82
6.2.1 選取監(jiān)測樣本 82
6.2.2 確定物元矩陣 85
6.2.3 計算權(quán)系數(shù) 86
6.2.4 松花江流域省界緩沖區(qū)水質(zhì)評價 87
6.3 本章小結(jié) 90
第7章 模糊綜合評價法 91
7.1 概述 91
7.2 模糊綜合評價法的計算方法與流程 91
7.2.1 確定模糊關(guān)系矩陣 91
7.2.2 確定權(quán)重向量 92
7.2.3 模糊綜合評價 93
7.3 模糊綜合評價法的應(yīng)用 93
7.3.1 斷面布置 93
7.3.2 選取評價指標(biāo) 93
7.3.3 評價結(jié)果與分析 96
7.4 本章小結(jié) 100
第8章 灰色分析法 101
8.1 概述 101
8.2 灰色分析法計算方法與流程 102
8.2.1 確定聚類白化數(shù) 102
8.2.2 數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化處理 102
8.2.3 確定白化函數(shù)及白化矩陣 102
8.2.4 求聚類權(quán) 103
8.2.5 求聚類系數(shù) 103
8.3 灰色分析法的應(yīng)用 103
8.3.1 新立城水庫概述 103
8.3.2 水質(zhì)指標(biāo)的選取 104
8.3.3 灰色分析法評價結(jié)果分析 105
8.4 本章小結(jié) 112
第9章 云模型方法 113
9.1 概述 113
9.1.1 數(shù)據(jù)的小失真預(yù)處理方法 113
9.1.2 云模型及確定度的計算 114
9.1.3 污染貢獻率法及熵權(quán)法的選擇 116
9.1.4 綜合值的處理 117
9.2 云模型法綜合評價法的應(yīng)用 117
9.2.1 數(shù)據(jù)的篩選 117
9.2.2 新立城水庫水質(zhì)綜合評價 117
9.2.3 評價結(jié)果分析 118
9.3 本章小結(jié) 119
第10章 多元回歸法 120
10.1 概述 120
10.2 尼爾基水庫情況及檢測指標(biāo) 121
10.2.1 尼爾基水庫概況 121
10.2.2 檢測項目 121
10.2.3 軟件及使用方法 122
10.3 多元回歸法建立尼爾基水庫壩前葉綠素a線性回歸模型 122
10.3.1 尼爾基水庫葉綠素a線性回歸模型-壩前汛期 122
10.3.2 尼爾基水庫葉綠素a線性回歸模型-壩前非汛期 125
10.3.3 回歸模型預(yù)測分析-壩前汛期水質(zhì) 126
10.3.4 回歸模型預(yù)測分析-壩前非汛期 127
10.4 多元回歸法建立尼爾基水庫庫末葉綠素a線性回歸模型 128
10.4.1 尼爾基水庫葉綠素a線性回歸模型-庫末汛期 128
10.4.2 尼爾基水庫庫末葉綠素a線性回歸模型-庫末非汛期 130
10.4.3 回歸模型預(yù)測分析-庫末汛期 132
10.4.4 回歸模型預(yù)測分析-庫末非汛期 133
10.5 本章小結(jié) 134
第11章 時間序列法 135
11.1 時間序列法簡介 135
11.2 時間序列平滑法計算方法與流程 135
11.2.1 移動平均法 135
11.2.2 指數(shù)平滑法 136
11.3 時間序列法的應(yīng)用 137
11.4 本章小結(jié) 143
第12章 馬爾可夫法 144
12.1 馬爾可夫法簡介 144
12.2 馬爾可夫法計算方法與流程 144
12.2.1 劃分預(yù)測對象狀態(tài) 144
12.2.2 計算初始概率pi 145
12.2.3 計算狀態(tài)的一步轉(zhuǎn)移概率pij 145
12.2.4 預(yù)測 145
12.3 馬爾可夫法的應(yīng)用 146
12.3.1 磨盤山水庫簡介 146
12.3.2 葉綠素a、氮、磷含量預(yù)測 146
12.4 本章小結(jié) 149
第13章 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法 151
13.1 概述 151
13.1.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu) 151
13.1.2 標(biāo)準(zhǔn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法 152
13.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法的應(yīng)用 153
13.2.1 評價背景 153
13.2.2 評價指標(biāo)與數(shù)據(jù)的選取 153
13.2.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立 156
13.2.4 評價結(jié)果分析 157
13.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測尼爾基水庫水質(zhì) 158
13.3.1 預(yù)測背景 158
13.3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建 158
13.3.3 數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化處理 159
13.3.4 尼爾基水庫水質(zhì)預(yù)測 162
13.4 本章小結(jié) 163
第14章 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)評價法 165
14.1 概述 165
14.1.1 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)技術(shù)原理 165
14.1.2 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展階段 165
14.1.3 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的優(yōu)勢 166
14.2 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)評價法計算方法及功能 166
14.2.1 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型方法 166
14.2.2 基于貝葉斯理論的水質(zhì)評價 167
14.2.3 基于貝葉斯統(tǒng)計推斷的水環(huán)境模型參數(shù)識別 167
14.2.4 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在流域水環(huán)境模型預(yù)測中的應(yīng)用 167
14.2.5 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的功能 168
14.3 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)算法的應(yīng)用 168
14.3.1 設(shè)計思路 168
14.3.2 基于貝葉斯技術(shù)評價與預(yù)測尼爾基水庫水質(zhì) 169
14.3.3 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型模擬結(jié)果 171
14.4 水環(huán)境成分貝葉斯網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)分析軟件開發(fā) 180
14.4.1 軟件功能 180
14.4.2 軟件運行條件及過程 180
14.5 本章小結(jié) 184
第15章 典型河湖水質(zhì)評價與預(yù)測平臺 185
15.1 典型河湖水質(zhì)評價與預(yù)測平臺構(gòu)建 185
15.2 軟件模塊及功能設(shè)計 186
15.2.1 典型河湖水質(zhì)評價方法平臺 186
15.2.2 典型河湖水質(zhì)預(yù)測方法平臺 187
15.3 典型河湖水質(zhì)評價與預(yù)測平臺應(yīng)用 187
15.3.1 測試數(shù)據(jù)——以石頭口門水庫數(shù)據(jù)為例 187
15.3.2 水質(zhì)評價模塊操作步驟 188
15.3.3 水質(zhì)預(yù)測模塊操作步驟 192
15.4 方法改進向?qū)Ъ耙绘I測評的介紹 196
15.4.1 評價方法改進向?qū)Ъ耙绘I評價 196
15.4.2 預(yù)測方法改進向?qū)Ъ耙绘I預(yù)測 198
15.4.3 實例應(yīng)用 199
15.5 本章小結(jié) 200
參考文獻 201
附錄 水質(zhì)綜合評價與預(yù)測源代碼 203