论文部分内容阅读
城市景观水体是城市人居环境的有机组成部分,水体富营养化和水华爆发会严重影响水体的观赏功能和生态服务功能。为了对上海市景观水体的营养状况作出准确的判断,了解其富营养化进程及预测其发展趋势,本文基于薄芳芳(2009)对世纪公园、中山公园等15个位于上海市域的典型景观水体的调查结果,对城市景观水体富营养化程度综合评价的因子,标准进行了分析和探讨,并应用MATLAB软件建立了基于T-S算法的模糊神经网络评价模型,能对水体的营养状况作出快速有效的判定,通过与综合营养状态指数法(TLI法)、营养度指数法(AHP-PCA法)和评分法(SCO法)的对比,验证了其可靠性和优越性。于2009年7月至2010年11月期间,跟踪调查了共青森林公园等7个主要的城市景观水体,通过对比分析水华水体样本和非水华水体样本的差异,初步划定了上海市景观水体的水华预警线,并确定了预警监测指标。主要研究结果如下：1富营养化评价评价因子：叶绿素a(Chl-a)、总磷(TP)、总氮(TN)、透明度(SD)和高锰酸盐指数(CODMn)共5个水质指标作为上海市景观水体富营养化评价的因子。评价标准：根据水质指标的变化范围,将城市景观水体的营养状态划分为了贫、贫-中、中、中-轻富、轻富、中富、重富和超富共8个等级。评价模式：建立了拓扑结构为5-15-1的基于T-S算法的模糊神经网络模型。以5个评价因子作为输入变量,将营养等级作为输出值。根据四舍五入法确定了模型计算值(a)和营养等级的对应关系：a<1.5为贫,1.5≤a<2.5为贫-中,2.5≤a<3.5为中营养,3.5≤a<4.5为中-轻富,4.5≤a<5.5为轻富,5.5≤a<6.5为中富,6.5≤a<7.5为重富,a≥7.5为超富。评价应用：用建立的评价体系对调查的75组水体样本进行评价,得到它们在各营养等级的分布状况如下：超富营养水体和重富营养水体各占3%,中富营养水体占20%,轻富营养水体占31%,中-轻富营养水体占21%,中营养水体占13%,贫-中营养水体占9%,贫营养水体占0%。总共有56%的水体样本达到了富营养化水平。评价结果较好地反应了水体的实际营养状况。大部分水体在不同时间的营养状态水平是不同的,个别水体的营养状态水平波动相当大,对城市景观水体进行分时评价是合理的。2水华预警关键作用因子对比：上海市景观水体水华发生的5个主导因子为叶绿素a、总磷、总氮、透明度、高锰酸盐指数,发生水华的水体除了高锰酸盐指数有所偏高外,和非水华水体之间并没有十分明显的区别。其他指标对比：从溶解氧、氨氮、pH值、水温的变化范围来看,水华水体没有区别于非水华水体的明显特征。藻类细胞密度对比：水华水体样本的藻类细胞密度变化范围为212.7×105～423.5×105个/升,非水华水体的藻类细胞密度变化范围为10.3×105～377.2×105个/升。水华水体的藻类细胞密度都是比较高的,但某些没有发生水华的水体也具有很高的藻类细胞密度,甚至高于水华水体的藻类细胞密度。水体营养状况对比：水华水体样本的模型计算值变化范围为5.57～7.11,水体都处于中富营养水平以上,非水华水体样本的模型计算值变化范围为1.48～7.76,水体处于从贫营养到超富营养的各个状态。水华预警线：将模型计算值≥5.5作为上海市景观水体水华预警的警戒线,即水体营养状态达到中富营养水平。预警监测指标：根据划定的预警线,叶绿素a(Chl-a)、总磷(TP)、总氮(TN)、透明度(SD)和高锰酸盐指数(CODMn)