基于粒子群算法的湖泊富营养普适指数公式的研究

基于粒子群算法的湖泊富营养普适指数公式的研究

论文摘要

水体富营养化问题已成为当今世界性的水污染治理难题,也是全球性的环境问题之一。欧洲和北美大多数内陆淡水水体都已处于或将处于富营养化。目前,我国湖泊由水质污染引起的富营养化问题十分突出,是困扰中国经济发展的主要环境问题之一。在国家环境保护“九五”规划中,就把太湖、滇池、巢湖三大湖泊的水污染治理列为重中之重的治理项目加以高度重视。本文首先论述了基于粒子群算法的幂函数加和型普适指数公式研究意义和国内外湖泊富营养化评价模型的研究现状,并介绍和描述了我国湖泊富营养化污染的现状、特征及危害,以及粒子群算法这种优化算法的基本原理和优点。根据粒子群算法的原理对普适标度指数公式中的参数寻优进行程序设计,对普适标度指数公式中的待优参数采用粒子群算法进行优化,得到多项指标都通用的营养状态普适指数公式,为检验湖泊富营养状态普适标度指数公式的效果,选取国内比较具有代表性的30个湖泊,对其进行富营养状态评价,并将其评价结果与随机评价法、模糊评价法以及灰色评价法进行比较,结果表明该公式的计算简单、实用,具有客观性、可比性和通用性。最后,以南充市升钟水库为例,验证了基于粒子群算法的幂函数加和型普适指数公式的较好适用性。同时针对升钟水库的富营养化现象提出了若干整治建议。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 第一章 绪论
  • 1.1 研究背景
  • 1.2 研究意义
  • 1.3 国内外研究现状
  • 1.4 研究方法及主要内容
  • 第二章 湖泊富营养化概述
  • 2.1 湖泊富营养化简介
  • 2.2 湖泊富营养化的特征及危害
  • 2.3 湖泊富营养化评价的营养状态指数法
  • 第三章 粒子群算法
  • 3.1 PSO算法介绍
  • 3.2 PSO算法的基本概念
  • 3.3 PSO算法思想介绍
  • 3.4 PSO算法流程
  • 3.5 PSO的主要特点
  • 3.6 基于MATLAB的粒子群优化算法程序设计
  • 3.6.1 粒子群的初始化
  • 3.6.2 适应度和确定群体的Pbest和Gbest
  • 3.6.3 粒子速度和位置的更新
  • 3.6.4 粒子pbest和Gbest的更新
  • 3.6.5 程序设计
  • 第四章 粒子群算法在普适指数公式中的实现
  • 4.1 幂函数加和型普适指数公式
  • 4.2 基于PSO优化的幂函数加和型普适指数公式
  • 4.3 实例分析——全国30个湖泊的富营养化评价
  • 第五章 普适指数公式在升钟水库评价中的应用
  • 5.1 水库地理位置
  • 5.2 水库地质地貌
  • 5.3 水库水文水系
  • 5.4 模型评价指标的选取
  • 5.4.1 评价参数的选取
  • 5.5 综合评价升钟水库水体富营养化
  • 5.6 升钟水库水质富营养化的防治对策研究
  • 5.6.1 升钟水库氮磷污染负荷分析
  • 5.6.2 升钟水库富营养化防治措施
  • 结论
  • 全文总结
  • 全文不足
  • 附录
  • 致谢
  • 参考文献
  • 读硕士学位期间发表的论文与科研成果
  • 相关论文文献

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