《再生水人工環境儲存的水質變化評價和預測模式研究》是依託北京航空航天大學，由鄒志紅擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：再生水人工環境儲存的水質變化評價和預測模式研究
- 依託單位：北京航空航天大學
- 項目負責人：鄒志紅
- 項目類別：面上項目
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
本項目將圍繞再生水人工環境儲存和利用的水質變化及其環境效應，以典型人工水體為研究對象，深入分析環境要素對水質變化的影響規律，採用仿真方法並綜合考慮多參數及多目標的關在線上制，在構建分類和關鍵指標仿真資料庫的基礎上，研究建立多參數水質分類仿真預測及評價模型；分析確定影響再生水人工儲存水質的關鍵化學因子，建立評價和預測關鍵化學因子變化及環境影響的數學模型；與此同時，選擇藻類作為代表性生物學指標，研究藻類變化的水質及環境影響，建立不同情景下藻類污染及環境要素影響的預測模型；綜合上述3類模型，嘗試構建以水質管理為目標的仿真系統，初步形成再生水人工儲存的評價、預測及模型管理系統，為再生水的水質管理與綜合利用提供評價方法和科學依據。
結題摘要
再生水是重要的水資源，也是缺水地區天然和人工水體的重要補給水源。由於再生水中含有複雜的有機、無機污染物，對受納水體水質和水環境具有重要的生態影響，因而研究精確適應的水質動態評價理論和方法具有重要意義。為此，本項目以典型再生水補給水體為研究對象，發展了再生水補給水體的水質變化評價和預測新方法。在再生水質影響的評價方面，建立了基於模糊粗糙集和屬性識別模型的水質評價方法、基於模糊貼近度的水質評價方法、基於改進物元分析和對應分析的水質評價方法、基於範數灰關聯度賦權的模糊綜合水質評價方法等。在再生水水質影響預測方面，發展了基於非線性灰色伯努利模型的水質預測方法、基於小波變換的ARIMA模型的水質預測方法、基於小波變換的混沌水質預測模型、基於灰色關聯分析和BP神經網路的水質預測方法等。開展WASP模型敏感性分析及再生水補給水體的水環境容量的模擬研究，通過WASP模型敏感性分析，發現浮游植物氮碳比和碳生化需氧量降解速率對某些水體WASP模型誤差影響最大；對再生水補給水體的水環境容量隨機模擬及實例研究結果表明，通過隨機模擬方法可以得到水環境容量計算模型參數的大量模擬序列。利用上述方法對多環芳烴等有毒污染物、氮和磷等常規污染的水質影響進行評價和預測，證明其對再生水補給水體的水質管理具有套用意義。
