基于BP神经网络的水环境承载力预警研究——以北运河为例

摘要：

为了预测水环境承载力未来可能出现的超载状态并提出警告,达到水环境风险管控的目的,本文构建了基于BP神经网络的水环境承载力预警方法体系,并在北运河流域开展了实证研究.所构建预警模型包括COD、氨氮、总磷承载力预警子模型和水资源承载力预警子模型,且模型拟合效果较好(平均绝对百分比误差在20％左右).研究结果表明:朝阳区、海淀区等8个行政区落在了红灯重警区域,水环境承载力超载状况最为严重;位于北运河中下游的石景山区、广阳区、北辰区和香河县处于橙灯中警区域;昌平区、顺义区等5个行政区处于黄色轻警区域;怀柔区和延庆区处于绿色无警区域,状况较好.最后,为了排除警情,基于双向调控的原则,本文从水环境全过程控制角度,分别对各区域提出了调控区域人口规模及经济发展方式、治理面源污染等具体排警措施.

关键词：水环境承载力、BP神经网络、水环境承载力超载状态、预警

所属期刊栏目：41

分类号：X17(环境生物学)

资助基金：水体污染控制与治理科技重大专项No.2018ZX07111003

在线出版日期：2021-06-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共13页

页码：2005-2017