一、基于遗传算法的乌梁素海水环境的投影寻踪评价（论文文献综述）
王芳[1]（2021）在《岱海湖泊水质时空分布特征分析及富营养化评价》文中指出岱海位于内蒙古自治区乌兰察布市境内,是自治区内重要的内陆湖之一,是环京津冀地区重要的生态屏障。近年来,由于岱海流域生态环境不断恶化,岱海湖泊出现了水量减少、湖面萎缩、水质污染等问题。为明确岱海湖水环境状况及重要污染物的时空分布规律,本文以岱海湖泊为研究对象,研究期从2019年4月至2020年10月,运用Arcgis插值分析、相关性分析和主成分分析等方法,对主要污染物的时空分布规律进行了分析,并评价了水质状况;运用综合营养状态指数法、模糊综合评价法、投影寻踪模型,评价了岱海湖泊的营养状况,结果如下:（1）岱海湖泊水体呈碱性,溶解氧、五日生化需氧量、氨氮等水质指标相对较好;高锰酸盐指数、化学需氧量、总磷、总氮的浓度较高。时间分布上大部分水质指标呈现出明显的季节性变化,空间分布上湖泊水质各季节差异较小,大多数指标间存在显着的相关性。（2）通过对岱海湖泊还原性污染物的相关指标作水质评价,结果表明综合污染指数时空差异显着,研究期内有11个月的综合污染指数P超过了2.00,属于重污染水质,占比57.9%;其余月份综合污染指数P介于1.00和2.00之间,属于中污染水质。2019年和2020年都表现为夏季7、8月污染较重。主成分分析法结果显示五日生化需氧量、高锰酸盐指数、总磷和化学需氧量是影响水质评价的主要因子。（3）通过运用综合营养状态指数法、模糊综合评价法和投影寻踪模型对岱海富营养化评价结果表明:岱海湖泊营养状态为轻度—中度富营养化。基于加速遗传算法的投影寻踪模型考虑各评价指标对营养状态的不同贡献,解决了权重赋值问题,很好的揭示了各水质指标之间的内在联系,使评价结果更加合理。
孙天翊[2]（2019）在《白洋淀生态系统健康评价研究》文中进行了进一步梳理白洋淀是北方最大的浅水草型湖泊,对其生态系统进行科学的健康评价,是开展白洋淀环境综合治理与生态修复的基础和前提条件,具有重要的科学意义和实用价值。本文针对北方浅水草型湖泊评价体系缺失的问题,结合白洋淀生态健康指标实测结果,建立并优化了基于“驱动-压力-状态-影响-响应”（DPSIR）模型的白洋淀生态系统健康评价体系,评价并预测了生态系统健康状况。取得的主要结果如下:明确了白洋淀生态系统时空分布特点。水质综合标识指数分析结果表明:白洋淀淀区水质总体达到Ⅳ类综合水质类别,且季节变化显着,春季水质良好除南刘庄外其他断面均能达到Ⅲ类综合水质类别;夏季水质最差,南刘庄水质达到V类综合水质类别,主要超标因子为TN、TP。综合营养状态指数分析表明全淀大部分区域处于不同程度富营养化状态。淀区浮游植物密度总体呈现先上升后下降趋势,蓝藻-绿藻门已成为白洋淀的主要优势种群。优化了基于DPSIR模型的评价指标体系,并评价了白洋淀生态系统健康状况。在DPSIR模型的基础上,运用主成分分析和相关性分析的方法,优化构建了体现白洋淀浅水草型湖泊特征的3层次15指标生态系统健康评价指标体系,分别采用组合赋权法和插值赋分法确定了各指标权重并进行了指标归一化处理,获取了符合白洋淀生态系统特点的综合健康指数（EHI）。计算结果表明:白洋淀各监测断面均处于“亚健康”状态,枣林庄、烧车淀、王家寨健康程度较好EHI位于50～60之间,端村、圈头、南刘庄EHI仅略高于40,已接近“不健康”状态。基于灰色波形模型预测了白洋淀生态系统的健康状况。利用GA-灰色波形模型,实现了对白洋淀未来两年健康状况的预测。预测结果表明:GA-灰色波形模型预测结果较优化前与现实情况更贴合;未来两年内白洋淀健康指数为45.6、50.1,总体呈上升趋势,但距理想状态仍有很大差距。
张雯颖[3]（2014）在《乌梁素海营养盐在水体中的分布规律及污染预测研究》文中指出湖泊水体氮、磷已成为富营养化水体研究重点。本文以乌梁素海作为研究对象,从监测、评价、机理以及预测4个方面较为系统的对乌梁素海的富营养化进行分析研究,为乌梁素海富营养化的预测以及治理提供理论依据。本文主要结论如下：1)乌梁素海水体透明度在夏季处于最低值,叶绿素a浓度在夏季达到峰值,营养元素总氮、总量浓度在春季处于峰值。表明,乌梁素海水体在春季营养盐分大量富集,造成总氮、总磷浓度达到峰值,到了夏季藻类大量繁殖,造成水体透明度降低,致使水体水质情况恶化,加速水体富营养化的进程。2)溶解氧、水温、pH值对叶绿素a的浓度产生直接影响,而营养元素总氮、总磷对叶绿素a的影响存在时间差,表现为春季总磷与夏季叶绿素a呈现极显着性相关,春季总氮与夏季叶绿素a、夏季总磷与秋季叶绿素a呈现显着性相关。3)利用2008～2011年春季总氮、春季总磷与夏季叶绿素a建立适用于乌梁素海叶绿素a浓度预测模型,并用2012～2013年春季总氮、春季总磷与夏季叶绿素a实测数据对预测模型进行验证,最终得到乌梁素海叶绿素a浓度预测模型：lg（叶绿素a）=0.5986lg（总磷）+1.45801g（叶绿素a）=0.3626lg（总氮）+0.99444)利用主成分分析法对乌梁素海的污染机理进行分析,得到乌梁素海水质的5个主要控制成分。乌梁素海水质主要受第一主成分——总氮、总磷、叶绿素a以及透明度的影响,主要为富营养化特征指标；其次为第二主成分——盐度、电导率和总溶解性固体,主要为湖泊盐化污染的特征指标；第三主成分——水深和泥深,主要为湖泊物理形态方面的特征指标；第四受水体酸碱度特性的pH值的控制,最后水生生物生长环境指标——溶解氧的含量也成为湖泊水质的控制性指标。5)基于乌梁素海监测数据,总氮平均值为2.31mg/L,总磷平均值为0.26mg/L,均处于湖泊水质项目标准值的V类以上；盐度平均值为2.29,表明湖泊水质盐化程度很高；湖泊平均水深为2.78m,平均泥厚为0.36m,泥厚约为水深的1/6左右,表明湖泊沼泽化现象较为严重。6)通过富营养化评价分析得出：在整个湖区均存在中营养化和富营养化状态,且在湖区由北向南,发生中营养化和富营养化的频率逐步降低；每个时间段均存在中营养化和富营养化的状态,发生频率最高月份为每年的9月份。乌梁素海近年总体来看仍然是一个中度到富营养化状态的湖泊。
乌云[4]（2011）在《乌梁素海上覆水体与表层沉积物污染特征及其污染物迁移转换规律研究》文中研究指明由于自然演变和人为活动的双重作用,使得水环境发生了根本性的变化,水环境素质开始下降,打乱和破坏了水生态系统平衡,进而影响了人类的正常生活和生产。湖泊水环境也正遭受着外源输入和内源释放的侵害和污染,已渐渐失去了固有的功能和应有价值。本文针对内蒙古乌梁素海严重富营养化问题,在对其上覆水体和表层沉积物中污染物进行时空变异性剖析的基础上,进一步分析了不同环境因子作用下,上覆水体和沉积物界面间的物质迁移转换规律,建立了考虑沉积物中物质释放的水质数学模型,并对所建模型进行检验和适应性评价。得出如下主要结论:⑴将地质统计学理论与地理信息系统相结合,对乌梁素海富营养化指标、有机污染指标、盐化污染指标、“水华”警示指标进行了时空分析和研究。结果表明,各项污染指标呈现出不同的分布规律和特征,通过实测指标与地表水环境质量标准对比,乌梁素海正遭受着富营养化、盐化、有机等复合污染。⑵通过解析乌梁素海表层沉积物营养元素及重金属元素的空间分布特征。结果显示,表层底泥中总氮和总磷具有相似的空间分布特征,呈现出随水流方向由北到南递减的变化趋势,且在湖泊出口处形成局部高峰区;表层底泥中有机碳含量与水生植物时空分布有很强的相关性;表层底泥Cu、Cd、Pb、Zn、Hg、Cr重金属含量具有南北高,中间低的变异特征,且Cd元素平均含量超过全国土壤质量标准Ⅱ级。⑶通过室内外不同环境因素条件下,上覆水体和表层沉积物中各项污染物质的同步试验和监测,利用回归分析方法,对pH、水温、溶解氧、氧化还原电位、表层沉积物有机质含量变化与沉积物中营养物质释放速率的相关性进行了分析。结果表明,碱性环境和高水温有利于表层沉积物中的营养盐向上覆水体中释放;溶解氧水平和氧化还原电位升高,将降低表层沉积物中营养物质的释放;表层沉积物中有机质含量的增加将提高上覆水体中总氮、氨态氮和总磷浓度;另外,表层沉积物氮磷含量与上覆水体中氮磷浓度呈现出互补的现象,且互补趋势冬季优于夏季;⑷建立了考虑沉积物中营养盐释放的水质数学模型,WASP模型模拟结果揭示了湖泊上覆水体与沉积物间物质迁移转化过程。误差分析表明,相对误差在允许精度以内的模拟结果达到83.33%以上,所建模型具有较好的模拟效果。因此,揭示上覆水体与沉积物物质交换的水质数学模型具有一定的应用价值。
宋君[5]（2010）在《乌梁素海湿地水质污染特征及水体自净能力探讨》文中提出内蒙古高原湖泊资源丰富,种类繁多,是我国湿地生态系统的重要组成部分,也是不同纬度湖泊湿地生态过程差异性机制研究的典型区域。乌梁素海是地球上同一纬度最大的自然湿地,为全球范围内荒漠半荒漠地区极为少见的具有维持生物多样性和环境保护等多功能的大型草型湖泊,是内蒙古高原干早区最典型的浅水草型湖泊、黄河中上游重要的保水、蓄水和调水基地。因自然和人为因素,乌梁素海湖泊湿地生态系统受损严重,生态环境日益恶化。本文通过建立属性识别模型对乌梁素海湿地水体水质进行评价。将乌梁素海水体进行划分,在不同的区域各取有代表性的观测点进行研究。分别对2006年和2008年的5、8和10月的水质进行评价。对得出的结论进行比较,分析出水质在不同季节的差异性和产生的原因,并且发现2008年的水质要优于2006年。COD和总氮含量较高使乌梁素海水质变差的主要因素。通过建立灰色关联度模型,计算出各所测指标与COD和总氮的灰色关联度,得出每个月对其影响较高的指标,并进行分析。初步计算了乌梁素海湿地水体的自净率,得出结论:乌梁素海水体具有一定的自净能力,但是其污染负荷已经超出了自净能力。最后结合实际情况对乌梁素海湿地的保护和生态修复提出了建议。
李兴[6]（2009）在《内蒙古乌梁素海水质动态数值模拟研究》文中研究说明湖泊富营养化是当今国际上重大的水环境问题之一,已给湖泊水环境以及湖泊流域人们的生产生活造成了十分严重的危害。湖泊水环境是一个受多种不确定性因素限制、参数众多、机理十分复杂的系统,加之,湖泊水动力学方程的非线性性质,很难得出理论分析解。随着数值计算方法和数值模式的快速发展,计算机性能的不断提高,数值模拟在水环境科学中得到越来越广泛的研究和应用,已成为研究湖泊、河流、水库、港口等不同水域流场与水质的重要手段之一。本文以地处寒旱区的内蒙古乌梁素海为研究对象,针对其水浅、草多、藻多、同时又是河套灌区污水承泄体的特殊情况,首先选用灰色―随机风险率方法对入湖水质浓度风险性进行了分析和计算;其次应用地质统计学理论和ArcGIS软件的地统计分析模块对不同水质参数的时空分布特征及变化规律做了分析研究;最后,在深入理解乌梁素海污染成因及污染机理的基础上,选用EFDC模型和CE-QUAL-ICM模型联合模拟了乌梁素海流场和水质变化过程,得出了以下主要结论:⑴针对湖泊水环境受随机和灰色双重不确定性因素的影响,将灰色-随机风险率理论引入到湖泊水质分析中,对乌梁素海入湖断面有机污染超标风险率和各水质浓度超标的灰色概率区间进行了计算,并绘制了水质参数超过不同浓度值的风险率曲线。结果表明:乌梁素海入湖水质断面遭受着严重的富营养化污染和有机污染;灰色-随机风险率方法能够直观地反映出在不同水质浓度控制标准下,水质参数污染强度和污染历时的变异过程,对控制乌梁素海入湖水质浓度并合理制定富营养化治理措施具有一定的参考价值。⑵为揭示不同水质参数在乌梁素海的时空分布特征及变化规律,应用地质统计学理论和ArcGIS软件的地统计模块对乌梁素海水质参数进行了kriging空间插值。结果表明:受水生植物不同生长阶段、非冰冻期和冰冻期等因素的影响,乌梁素海水质参数呈现出不同的时空变异特征;乌梁素海湖区水体受富营养化污染、有机污染、盐化污染都十分严重。⑶针对乌梁素海生态系统中水体富营养化的现状和特征,选用EFDC模型和CE-QUAL-ICM模型联合模拟乌梁素海流场和水质。CE-QUAL-ICM模型以浮游植物生长动力学为主线,不仅考虑了不同形态营养盐的循环转化过程,还考虑了蓝藻、硅藻和绿藻的生长动力、新陈代谢、被捕食、沉降等过程,并且模拟了以上两方面的循环转换过程。⑷应用所建水动力富营养化模型,模拟乌梁素海水动力及水质变化情况,误差分析表明模拟结果与实测值拟合较好,误差基本在30%以内。模型不仅考虑了风速、蒸发、辐射等气象因素,更为重要的是考虑了水生植物的分布情况以及它们的密度、高度、直径等形态指标,结果表明:考虑水生植物分布的水质浓度模拟值与实测值变化趋势基本一致,未考虑水生植物分布的模拟值未能较好地反映实测值的变化趋势,可见,湖泊水生植物的分布情况对水质指标影响较大。⑸为进一步确定乌梁素海污染的主要原因,本文应用已建富营养化模型,锁定其它条件,改变模型边界条件（入湖水质浓度）进行模拟计算,结果表明:入湖水质浓度按Ⅴ类标准控制后,其模拟值较实际情况波动小,稳定性好;除溶解氧外,入湖水质浓度按Ⅴ类标准控制后的模拟值均小于实际情况模拟值,且后期模拟结果显示水质浓度降幅较大;富营养化主控因子氮磷浓度在整个模拟时段内降幅均较大,可见,入湖污染物质浓度的变化对湖区内污染物质浓度的变化影响显着,且模拟后期更为明显。因此,控制乌梁素海入湖污染负荷对治理和改善乌梁素海水质具有重要的意义。
代进锋[7]（2008）在《乌梁素海水环境现状评价与趋势预测的研究》文中进行了进一步梳理湖泊是由水体、水生植物、水生动物、各种微生物及营养成分组成的一个循环生态系统。处于蒙新高原地区的乌梁素海,水域面积285.38km2,多年平均降雨量为224mm,是全国的八大淡水湖泊之一,它不仅是河套灌区农田退水的唯一承泄区,而且还具有维持生物多样性、调节气候、蓄纳洪水、调节地表径流、净化水质等功能。但是随着经济的发展,农田退水、工业生活污水的排放量也日益增加,导致大量营养物不断流入湖泊,湖泊已成为接纳污水的天然大水体,因而面临着严重的水环境污染问题。本文从可持续发展理论出发,以干旱寒冷地区的草型湖泊乌梁素海为研究区,基于2005年～2007年实地监测数据,结合乌梁素海自然环境资料、社会经济资料、水文资料、水质水量的历史监测资料及污染源排放口各水质因子的监测数据,利用物理成因和统计分析,得出乌梁素海水环境的主要影响因子。用综合营养状态指数法对2006年和2007年各年5月、7月、9月的乌梁素海的水体富营养化进行评价和对比分析。在水环境现状分析和富营养化评价的基础上,运用神经网络进行水体中水质指标叶绿素变化趋势的预测研究。结果表明,Chla是表征水体富营养化现象及其程度的最重要的指示剂之一,从年际上看,2007年水质好于2006年;从年内上看,2006年富营养化程度为:夏季>春季>秋季,2007年富营养化程度为:春季>夏季>秋季。
武国正[8]（2008）在《支持向量机在湖泊富营养化评价及水质预测中的应用研究》文中认为湖泊富营养化问题是当今世界面临的最主要水污染问题之一,湖泊富营养化评价与水质预测是认识和研究湖泊水环境的一项重要内容,其目的是准确反映湖泊水环境的质量和污染状况,预测未来的发展趋势,是湖泊水环境管理保护和治理的一项重要基础性工作。目前在进行湖泊水质预测与富营养化评价时,存在的主要问题是没有一个被大家公认通用的具有可比性的水质预测与评价的数学模型,各部门在进行评价时,选用数学模型的任意性很大。这些方法虽然在实际应用中占据主导地位,但人们也发现它们还存在着许多不足之处。支持向量机是近年来兴起的一种新型算法,是复杂非线性科学和人工智能科学的研究前沿,由于其突出的分类与回归性能,逐渐在许多研究领域展开了广泛的应用与研究。本文试图在总结前人的已有的一些工作基础上深入研究该方法在水环境质量评价特别是湖泊富营养化评价及预测中的应用,同时对支持向量机模型参数的选取对模型精度的影响做出评价。研究结果表明,支持向量机理论与算法完全可以应用于湖泊水质预测与富营养化评价中,而且模拟结果较已有成熟方法的精度相当甚至更好,其结果合理可行。本文所研究的主要内容有如下几点:（1）对目前水环境质量评价及预测的研究方法进行系统总结。针对目前评价与预测方法存在的一些缺陷引出了支持向量机算法,简要回顾了支持向量机算法的发展历程和研究现状并总结了该算法的优点所在。（2）概述了机器学习的目的、机器学习的基本模型、机器学习的三种主要的问题、经验风险最小化原则和复杂性与推广能力。详细阐述了统计学习理论的基本思想及主要研究内容。（3）系统的介绍了支持向量机分类算法和回归机的基本原理,总结了目前支持向量机分类算法和回归机的标准算法以及各种变形算法,并对各种算法的原理进行了详细的说明,分析讨论了这些算法的优缺点,清楚全面的认识支持向量机的研究内容。同时探讨并建立了支持向量回归中的预测信任度并总结了支持向量回归机方法的特点。（4）以乌梁素海为例,以WEKA软件为实现平台,将支持向量机方法引入到湖泊富营养化评价与水质预测中来,探讨其方法在该领域的适用性。同时与已有的成熟算法进行比较分析,最后总结出支持向量机方法的优点所在。（5）总结了不同参数变化情况下对模型精度的影响,比较了ε-SVR和v-SVR两种方法的拟合精度,对乌梁素海2001年5、7、10月和2002年5、7、10月的pH进行预测并与线性回归（LR）、BP神经网络和RBF网络做了对比分析,其结果优于其它几种方法。（6）分析了造成乌梁素海冰封期水体呈富营养化的原因。本论文的创新之处有以下几个方面:（1）首次将支持向量机方法引入湖泊富营养化评价的研究领域,拓展了支持向量机的应用范围,丰富了富营养化评价方法。（2）首次将基于时间序列的支持向量回归模型应用于湖泊水质预测,且模型预测精度较其它方法有进一步的提高。（3）评价了乌梁素海冰封期的水体富营养状况并进行成因分析,这在我国湖泊富营养化的研究中尚属首次。（4）许多研究支持向量机的学者关心的是如何去寻找模型的最优参数,但却忽略了参数本身的变化对模型精度的影响,本文分析了模型精度随参数的变化而变化的趋势,为以后模型参数的选优提供一些借鉴。
郭中小,郝伟罡,张生,张志国[9]（2007）在《黄旗海水环境质量现状评价》文中提出在对黄旗海1999年、2000年和2001年水质监测的基础上,选用LogisticCurve（L-C）水环境质量综合评价模型,以等级评价标准和均匀随机数产生建模样本和验证样本,利用实码加速遗传算法求解评价模型,对黄旗海水环境质量的富营养化进行了现状评价,确定了1999年、2000年和2001年黄旗海的富营养化等级。结果表明:黄旗海1999年、2000年和2001年水质的富营养化程度都处于4级富营养和5级极富营养之间,富营养化等级大小依次为:1999年>2001年>2000年。
彭坤泉,张平[10]（2007）在《投影寻踪模型在水环境质量评价中的应用》文中认为介绍了投影寻踪模型的基本原理,总结了投影寻踪模型在水质评价、水资源承载力评价、水资源可持续利用评价及地下水脆弱性评价等领域的应用研究现状,探讨了投影寻踪模型在水环境质量评价领域的研究方向。
二、基于遗传算法的乌梁素海水环境的投影寻踪评价（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、基于遗传算法的乌梁素海水环境的投影寻踪评价（论文提纲范文）
（1）岱海湖泊水质时空分布特征分析及富营养化评价（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 水质评价方法 |
| 1.2.2 湖泊富营养化 |
| 1.2.3 岱海湖泊研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 技术路线 |
| 2 研究区概况 |
| 2.1 自然地理 |
| 2.2 气象 |
| 2.3 水文 |
| 2.4 地质 |
| 2.5 地形地貌 |
| 2.6 经济社会状况 |
| 3 试验方案 |
| 3.1 采样点选取 |
| 3.2 样品采集与分析 |
| 3.3 研究方法 |
| 3.3.1 综合污染指数法 |
| 3.3.2 主成分分析法 |
| 3.3.3 综合营养状态指数法 |
| 3.3.4 模糊综合评价法 |
| 3.3.5 投影寻踪模型 |
| 4 岱海湖泊水质指标的时空变化特征分析 |
| 4.1 水质指标的年内、年际变化特征分析 |
| 4.1.1 酸碱度(pH) |
| 4.1.2 溶解氧(DO) |
| 4.1.3 高锰酸盐指数(COD_(Mn)) |
| 4.1.4 化学需氧量(COD_(Cr)) |
| 4.1.5 五日生化需氧量(BOD_5) |
| 4.1.6 氨氮(NH_3-N) |
| 4.1.7 总氮(TN) |
| 4.1.8 总磷(TP) |
| 4.2 水质指标空间分布特征分析 |
| 4.2.1 高锰酸盐指数(COD_(Mn)) |
| 4.2.2 化学需氧量(COD_(Cr)) |
| 4.2.3 总氮(TN) |
| 4.2.4 总磷(TP) |
| 4.3 水质指标间相关性分析 |
| 4.3.1 相关性分析 |
| 4.3.2 结果讨论 |
| 4.4 小结 |
| 5 岱海湖泊水质评价 |
| 5.1 综合污染状况分析 |
| 5.1.1 综合污染指数法 |
| 5.1.2 污染分担率空间差异分析 |
| 5.2 主成分分析法 |
| 5.3 评价结果与讨论 |
| 5.4 小结 |
| 6 岱海富营养化评价 |
| 6.1 综合营养状态指数法 |
| 6.2 模糊综合评价法 |
| 6.3 基于加速遗传算法的投影寻踪模型 |
| 6.3.1 评价因子与评价标准 |
| 6.3.2 评价过程与结果分析 |
| 6.4 评价结果与讨论 |
| 6.5 小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 作者简介 |
（2）白洋淀生态系统健康评价研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景及研究意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 生态系统健康概念及内涵 |
| 1.2.2 生态系统健康评价研究状况 |
| 1.2.3 湖泊生态系统健康评价研究状况 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 技术路线 |
| 2 研究区域与研究方法 |
| 2.1 研究区域概况 |
| 2.1.1 地理位置 |
| 2.1.2 自然环境概况 |
| 2.1.3 社会经济概况 |
| 2.1.4 生态环境概况 |
| 2.2 实地调研方法 |
| 2.2.1 点位布设与样品采集 |
| 2.2.2 样品分析 |
| 2.2.3 数据处理与统计分析 |
| 2.3 白洋淀水质评价 |
| 2.3.1 综合水质标识指数法 |
| 2.3.2 综合营养状态指数法 |
| 2.3.3 Hilsenhoff指数法 |
| 3 白洋淀生态系统质量评价 |
| 3.1 白洋淀水质评价 |
| 3.1.1 评价标准 |
| 3.1.2 白洋淀水质时空变化分析 |
| 3.2 水质综合标识指数评价 |
| 3.3 白洋淀富营养化状况评价 |
| 3.4 白洋淀底质特征分析 |
| 3.5 白洋淀水生生物状况 |
| 3.5.1 浮游植物 |
| 3.5.2 底栖动物 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 白洋淀综合健康评价 |
| 4.1 白洋淀健康评价指标体系构建 |
| 4.1.1 初级评价指标体系的建立 |
| 4.1.2 指标体系的筛选优化 |
| 4.1.3 最终健康评价指标体系 |
| 4.2 评价指标归一化处理 |
| 4.2.1 水文水资源评价指标 |
| 4.2.2 物理结构评价指标 |
| 4.2.3 水质评价指标 |
| 4.2.4 生物评价指标 |
| 4.2.5 社会服务功能评价指标 |
| 4.3 权重确定方法 |
| 4.3.1 层次分析法 |
| 4.3.2 熵值法 |
| 4.3.3 组合赋权法 |
| 4.3.4 权重赋值 |
| 4.4 综合健康指数 |
| 4.5 讨论 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 白洋淀生态系统健康状况预测研究 |
| 5.1 遗传算法优化的灰色波形模型 |
| 5.1.1 GM (1,1)灰色模型建模机理 |
| 5.1.2 灰色波形模型建模机理 |
| 5.1.3 遗传算法优化传统GM (1,1)模型 |
| 5.2 灰色波形模型预测白洋淀健康状况 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录A 白洋淀健康评价综合权重 |
| 附录B 2018年春季白洋淀健康评价结果 |
| 附录C 2018年夏季白洋淀健康评价结果 |
| 附录D 2018年秋季白洋淀健康评价结果 |
| 附录E 白洋淀浮游植物名录 |
| 个人简介 |
| 导师简介 |
| 副导师简介 |
| 获得成果目录 |
| 致谢 |
（3）乌梁素海营养盐在水体中的分布规律及污染预测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 目录 |
| 插图和附表清单 |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 我国湖泊水资源现状 |
| 1.1.2 内蒙古自治区湖泊现状 |
| 1.1.3 水体富营养化危害及其治理 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究进展 |
| 1.4 乌梁素海研究现状 |
| 1.5 研究内容及技术路线 |
| 1.5.1 研究目的及意义 |
| 1.5.2 研究内容 |
| 1.5.3 技术路线 |
| 2 研究区域概况及研究方法 |
| 2.1 研究区域概况 |
| 2.1.1 研究区自然地理概况 |
| 2.1.2 研究区域经济状况 |
| 2.1.3 研究区域地质地貌特征 |
| 2.1.4 研究区水文气象条件 |
| 2.1.5 研究区域流域灌排水情况 |
| 2.1.6 研究区域污染特征 |
| 2.2 研究材料及方法 |
| 2.2.1 取样监测点的布设 |
| 2.2.2 水样监测指标和方法 |
| 3 乌梁素海水质时空变化分析及叶绿素a浓度预测模型分析 |
| 3.1 乌梁素海采样点聚类分析 |
| 3.2 水质时空变化分析 |
| 3.3 叶绿素a与水质因子的相关性研究 |
| 3.3.1 监测数据的正态性检验 |
| 3.3.2 监测数据的正态化处理 |
| 3.3.3 叶绿素a与总氮、总磷相关性分析 |
| 3.4 乌梁素海叶绿素a浓度预测模型 |
| 3.4.1 经验富营养化预测模型 |
| 3.4.2 乌梁素海叶绿素a浓度预测模型建立 |
| 3.4.3 乌梁素海叶绿素a浓度预测模型准确性验证结果 |
| 3.5 小结 |
| 4 乌梁素海水体污染机理及水质分析 |
| 4.1 乌梁素海水体污染机理的主成分分析 |
| 4.1.1 概述 |
| 4.1.2 主成分分析介绍 |
| 4.1.3 主成分分析结果与讨论 |
| 4.2 乌梁素海污染现状分析 |
| 4.2.1 乌梁素海富营养化污染 |
| 4.2.2 乌梁素海盐化污染 |
| 4.2.3 乌梁素海沼泽化现象 |
| 4.4 小结 |
| 5 乌梁素海富营养化评价 |
| 5.1 |
| 5.1.1 富营养化评价因子和评价基准 |
| 5.1.2 乌梁素海富营养化评价方法 |
| 5.2 乌梁素海富营养化评价结果 |
| 5.2.1 乌梁素海2013年现状评价 |
| 5.2.2 乌梁素海富营养化发生频率 |
| 5.3 结论 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 6.2.1 水生生态系统结果的研究 |
| 6.2.2 外源性污染物负荷及时空分布 |
| 6.2.3 湖水流动规律 |
| 6.2.4 富营养化治理示范工程的研究 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
（4）乌梁素海上覆水体与表层沉积物污染特征及其污染物迁移转换规律研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究进展 |
| 1.3.1 国内外湖泊上覆水体污染现状及治理研究进展 |
| 1.3.2 国内外湖泊底泥污染现状及治理研究进展 |
| 1.3.3 国内外水质数学模型研究进展 |
| 1.4 本研究的目的、内容及技术路线 |
| 1.4.1 研究目的 |
| 1.4.2 研究内容 |
| 1.4.3 研究创新点 |
| 1.4.4 论文技术路线 |
| 2 乌梁素海研究概况及试验方法 |
| 2.1 乌梁素海概况 |
| 2.2 乌梁素海存在的主要问题 |
| 2.3 乌梁素海研究现状及未来 |
| 2.4 研究区气象特征 |
| 2.5 乌梁素海污染源特征 |
| 2.6 测试方法 |
| 2.6.1 取样监测点的布设 |
| 2.6.2 实验监测指标及测试仪器 |
| 2.6.3 测试依据 |
| 3 乌梁素海上覆水体水质指标时空分布规律 |
| 3.1 地质统计学理论 |
| 3.1.1 区域化变量理论 |
| 3.1.2 变差函数及结构分析 |
| 3.2 富营养化污染指标时空变异现状 |
| 3.2.1 总氮时空变异情况 |
| 3.2.2 总磷时空变异情况 |
| 3.3 有机污染指标时空变异现状 |
| 3.3.1 溶解氧时空变异情况 |
| 3.3.2 化学需氧量时空变异情况 |
| 3.3.3 生化需氧量时空变异情况 |
| 3.4 盐化污染指标时空变异现状 |
| 3.5 “水华”指示因子时空变异现状 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 乌梁素海表层沉积物营养元素及重金属空间分布特征 |
| 4.1 底泥样点布设与采集 |
| 4.2 研究方法 |
| 4.3 表层沉积物总氮总磷含量空间分布特征 |
| 4.4 表层沉积物有机碳含量空间分布特征 |
| 4.5 表层沉积物重金属含量空间分布特征 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 乌梁素海表层沉积物与上覆水间氮磷迁移规律分析 |
| 5.1 底泥和上覆水体样点布设与采集 |
| 5.2 pH 值大小对表层沉积物氮磷释放的影响 |
| 5.3 水体温度变化对表层沉积物氮磷释放的影响 |
| 5.4 溶解氧高低对表层沉积物氮磷释放的影响 |
| 5.5 表层沉积物有机质含量对上覆水体氮磷浓度的影响 |
| 5.6 氧化还原电位对表层沉积物氮磷释放的影响 |
| 5.7 上覆水体氧化还原电位、溶解氧和表层沉积物有机质对氨态氮释放的影响 |
| 5.8 表层沉积物和上覆水体氮磷浓度的变化规律 |
| 5.9 本章小结 |
| 6 乌梁素海沉积物-水质数学模型的建立和应用 |
| 6.1 水质数学模型的建立 |
| 6.1.1 WASP 模型简介及其组成 |
| 6.1.2 WASP 模型原理 |
| 6.1.3 WASP 水质数学模型的建立 |
| 6.2 WASP 水质数学模型的应用 |
| 6.2.1 模拟结果 |
| 6.2.2 误差分析 |
| 6.3 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
（5）乌梁素海湿地水质污染特征及水体自净能力探讨（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 国内外水资源现状 |
| 1.1.2 我国水环境污染现状 |
| 1.2 湿地与湿地研究 |
| 1.2.1 湿地的定义和基本特征 |
| 1.2.2 湿地的类型和功能 |
| 1.2.3 我国湿地状况 |
| 1.2.4 我国湿地研究状况 |
| 1.3 水质评价的国内外研究现状 |
| 1.4 研究意义 |
| 1.5 主要研究内容 |
| 2 研究区概况以及实验材料与方法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 乌梁素海自然地理概况 |
| 2.1.2 乌梁素海灌排系统概况 |
| 2.1.3 乌梁素海人文经济条件 |
| 2.1.4 乌梁素海水质污染状况 |
| 2.2 样品的采集与制备 |
| 2.3 实验监测项目及测试仪器 |
| 2.3.1 监测指标 |
| 2.3.2 监测仪器 |
| 3 乌梁素海水质现状评价 |
| 3.1 采样点的布设 |
| 3.2 属性识别模型 |
| 3.2.1 属性集和属性测度 |
| 3.2.2 属性识别模型的建立 |
| 3.2.3 属性测度的计算 |
| 3.2.4 权重的确定 |
| 3.2.4.1 熵权法 |
| 3.2.4.2 权重的计算 |
| 3.2.5 评分准则 |
| 3.3 水质评价结果及分析 |
| 3.3.1 乌梁素海水质评价结果 |
| 3.3.2 评价结果分析 |
| 3.4 小结 |
| 4 乌梁素海水质污染主要影响因素分析 |
| 4.1 灰色关联分析 |
| 4.1.1 灰色关联分析模型的建立 |
| 4.1.2 COD 与各监测指标的灰色关联度 |
| 4.1.3 总氮与各监测指标的灰色关联度 |
| 4.2 小结 |
| 5 乌梁素海水体的自净能力 |
| 5.1 乌梁素海水体的净化率 |
| 5.2 乌梁素海对氮磷的移除 |
| 5.3 小结 |
| 6 湿地的保护及生态修复 |
| 6.1 湿地保护和修复的意义 |
| 6.1.1 我国湿地保护面临的问题 |
| 6.1.2 我国湿地保护和修复的意义 |
| 6.2 对乌梁素海湿地保护和生态修复提出的建议 |
| 6.2.1 对乌梁素海湿地保护提出的建议 |
| 6.2.2 对乌梁素海湿地生态修复提出的建议 |
| 7 结论和展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 论文存在的不足 |
| 7.3 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 作者简介 |
（6）内蒙古乌梁素海水质动态数值模拟研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究进展 |
| 1.3.1 国内外水体富营养化现状 |
| 1.3.2 国内外水体富营养化控制与防治对策 |
| 1.3.3 富营养化模型研究进展 |
| 1.3.4 3S（GPS、GIS、RS）技术在水环境研究中的应用 |
| 1.4 乌梁素海研究现状 |
| 1.5 本文研究的主要内容及技术路线 |
| 1.5.1 研究目的 |
| 1.5.2 研究内容 |
| 1.5.3 论文技术路线 |
| 2 研究区概述及测试项目 |
| 2.1 研究区概述 |
| 2.2 研究区气象特征 |
| 2.3 研究区污染负荷特征 |
| 2.4 测试方法 |
| 2.4.1 水质监测点的布设与样品采集 |
| 2.4.2 实验监测项目及测试方法 |
| 3 乌梁素海入湖水质现状分析 |
| 3.1 灰色－随机风险率理论 |
| 3.1.1 随机方法的环境风险率 |
| 3.1.2 灰色概率的基本概念 |
| 3.1.3 灰色―随机风险率评价的原理和模型 |
| 3.2 灰色－随机风险率方法的应用 |
| 3.2.1 水环境质量状态函数的建立 |
| 3.2.2 乌梁素海入湖断面水质灰色－超标风险率计算 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 乌梁素海水质参数时空分布特征 |
| 4.1 总氮总磷时空变化特征 |
| 4.2 叶绿素时空变化特征 |
| 4.3 COD 和BOD_5 时空变化特征 |
| 4.4 电导率时空变化特征 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 环境流体动力学模式及水体富营养化模型研究 |
| 5.1 建立水质数学模型的步骤 |
| 5.2 EFDC 模型简介及其原理 |
| 5.2.1 EFDC 模型简介 |
| 5.2.2 EFDC 模型原理 |
| 5.3 CE－QUAL－ICM 模型及水质富营养化模式 |
| 5.3.1 CE－QUAL－ICM 模型简介 |
| 5.3.2 水质平衡方程 |
| 5.3.3 富营养化动力方程 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 乌梁素海水质动态数值模拟模型的应用 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 乌梁素海水质模型计算条件 |
| 6.2.1 入湖流量 |
| 6.2.2 入湖污染负荷 |
| 6.2.3 计算时段及时间步长 |
| 6.3 乌梁素海水质模型计算 |
| 6.3.1 斜对角笛卡尔坐标生成方法 |
| 6.3.2 网格的剖分 |
| 6.3.3 模型的主体文件 |
| 6.3.4 湖泊水动力模拟 |
| 6.3.5 模型参数敏感性分析 |
| 6.3.6 模型参数率定 |
| 6.3.7 乌梁素海水质模型的验证以及水生植物对模拟结果的影响 |
| 6.3.8 控制入湖污染负荷对湖区内水质变化的影响 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
（7）乌梁素海水环境现状评价与趋势预测的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.2 课题研究现状及目的意义 |
| 1.3 研究的方法和内容 |
| 1.4 研究的技术路线 |
| 1.5 水环境现状评价方法的综述 |
| 1.6 湖泊水环境预测方法的综述 |
| 2 人工神经网络 |
| 2.1 人工神经网络概述 |
| 2.1.1 人工神经网络的特点 |
| 2.1.2 人工神经网络的分类 |
| 2.2 BP 人工神经网络 |
| 2.2.1 BP 网络结构 |
| 2.2.2 BP 网络规则 |
| 2.3 人工神经网络在水环境预测中的应用 |
| 3 研究区概况 |
| 3.1 自然地理概况 |
| 3.2 流域灌排系统概况 |
| 3.3 湖泊水质概况 |
| 3.3.1 湖泊形态及地貌特征 |
| 3.3.2 水环境污染主要特征 |
| 3.4 社会经济概况 |
| 4 乌梁素海水环境现状分析 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 采样点的布设及监测指标的选择 |
| 4.3 主成分分析方法的基本原理及其计算步骤 |
| 4.4 分析的结果与讨论 |
| 4.5 程序代码 |
| 5 乌梁素海富营养化评价 |
| 5.1 水体富营养化评价 |
| 5.2 富营养化评价方法 |
| 5.3 实例分析 |
| 5.4 小结 |
| 6 BP 神经网络在乌梁素海的水质预测中的分析 |
| 6.1 BP 神经网络的应用 |
| 6.2 BP 神经网络网络训练参数的选取方法 |
| 6.2.1 隐含层的选取 |
| 6.2.2 网络训练次数的确定 |
| 6.2.3 选择恰当的激活函数 |
| 6.2.4 目标误差的选取 |
| 6.3 ANN 模型的泛化能力及优缺点 |
| 6.3.1 网络的泛化能力 |
| 6.3.2 网络的优缺点 |
| 6.4 实例分析 |
| 6.4.1 研究的主要内容 |
| 6.4.2 研究方法步骤 |
| 6.4.3 输入输出变量的选择 |
| 6.4.4 构建BP 神经网络 |
| 6.4.5 BP 网络方案的建立 |
| 6.4.6 BP 网络的确证 |
| 6.4.7 最优方案的选择 |
| 6.4.8 网络性能的测试 |
| 6.5 程序代码 |
| 6.6 小结 |
| 7 结果与展望 |
| 7.1 本文取得的成果 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
（8）支持向量机在湖泊富营养化评价及水质预测中的应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 水质评价研究现状 |
| 1.2.2 水质预测研究现状 |
| 1.3 支持向量机在水质评价与预测中的应用研究 |
| 1.4 本文研究的主要内容 |
| 2 支持向量机概述 |
| 2.1 机器学习与统计学习理论 |
| 2.1.1 统计学习理论中涉及的一些基本概念 |
| 2.1.2 机器学习 |
| 2.1.3 统计学习理论的基本思想 |
| 2.2 支持向量机概述 |
| 2.2.1 相关数学基础 |
| 2.2.2 最优超平面 |
| 2.2.3 线性可分情况 |
| 2.2.4 非线性可分情况 |
| 2.2.5 不同点积形式的核函数 |
| 2.2.6 支持向量回归机（SVR）基本理论 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 支持向量机分类算法研究 |
| 3.1 两类分类支持向量机 |
| 3.1.1 C-SVM 系列算法 |
| 3.1.2 v-SVM 系列算法 |
| 3.1.3 LS-SVM 算法 |
| 3.1.4 W-SVM 算法 |
| 3.1.5 LP-SVM 算法 |
| 3.1.6 超球面二值分类算法 |
| 3.1.7 其它改进的SVM 算法 |
| 3.2 单值分类支持向量机（ONE-CLASS SVM） |
| 3.3 支持向量机多值分类方法研究 |
| 3.3.1 “一对多”方法（one-against-rest） |
| 3.3.2 “一对一”方法（One-against-one） |
| 3.3.3 DDAG 多值分类方法 |
| 3.3.4 纠错输出编码法 |
| 3.3.5 二叉树的SVM 多值分类方法 |
| 3.4 各种支持向量机算法的比较 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 支持向量回归机算法研究 |
| 4.1 支持向量回归机的基本原理 |
| 4.1.1 回归分析的问题表述 |
| 4.1.2 ε-不敏感损失函数 |
| 4.1.3 线性ε-支持向量回归机 |
| 4.1.4 非线性ε-支持向量回归机 |
| 4.2 支持向量回归机推广模型介绍 |
| 4.2.1 单参数约束下的支持向量回归机 |
| 4.2.2 W-支持向量回归机 |
| 4.2.3 v-支持向量回归机 |
| 4.2.4 LS-支持向量回归机 |
| 4.2.5 基于线性规划的支持向量回归机 |
| 4.2.6 其它的支持向量回归算法 |
| 4.3 支持向量回归算法中的预测信任度 |
| 4.4 SVM 回归方法的特点 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 SVM 在湖泊富营养化评价中的应用 |
| 5.1 水体富营养化概述 |
| 5.2 研究区概况与实验方法 |
| 5.2.1 研究区概况 |
| 5.2.2 实验方法 |
| 5.3 基于SVM 的湖泊富营养化评价方法研究 |
| 5.3.1 模型的构建 |
| 5.3.2 模型验证 |
| 5.4 乌梁素海富营养化状况评价 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 基于SVR 模型的水质模拟与预测 |
| 6.1 预测方法 |
| 6.2 基于支持向量回归机的水质模拟与预测 |
| 6.2.1 建模步骤 |
| 6.2.2 参数的选取 |
| 6.2.3 数据预处理 |
| 6.2.4 SVR 水质模拟预测模型 |
| 6.2.5 预测模型的参数选择与训练 |
| 6.2.6 预测结果分析 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 存在的问题及展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
（9）黄旗海水环境质量现状评价（论文提纲范文）
| 1 研究区概况 |
| 2 黄旗海富营养化综合评价模型的建立 |
| 2.1 评价标准 |
| 2.2 评价因子 |
| 2.3 L-C水环境质量评价模型的建立 |
| 2.3.1 L-C水环境质量综合评价模型 |
| 2.3.2 建模样本的产生 |
| 2.3.3 模型求解 |
| 2.3.4 模型验证 |
| 3 黄旗海水环境质量综合评价 |
| 4 结论 |
（10）投影寻踪模型在水环境质量评价中的应用（论文提纲范文）
| 1 投影寻踪方法基本原理 |
| (1)评价指标规范化处理 |
| (2)构造投影指标函数Q(a) |
| (3)优化投影指标函数 |
| (4)分类评价 |
| 2 PP法在水环境质量评价中的应用 |
| 2.1 水质评价 |
| 2.2 水资源承载力评价 |
| 2.3 水资源可持续利用评价 |
| 2.4 地下水脆弱性评价 |
| 3 投影寻踪模型发展趋势 |
| 4 结论 |
四、基于遗传算法的乌梁素海水环境的投影寻踪评价（论文参考文献）
- [1]岱海湖泊水质时空分布特征分析及富营养化评价[D]. 王芳. 内蒙古农业大学, 2021(02)
- [2]白洋淀生态系统健康评价研究[D]. 孙天翊. 北京林业大学, 2019(04)
- [3]乌梁素海营养盐在水体中的分布规律及污染预测研究[D]. 张雯颖. 内蒙古农业大学, 2014(01)
- [4]乌梁素海上覆水体与表层沉积物污染特征及其污染物迁移转换规律研究[D]. 乌云. 内蒙古农业大学, 2011(11)
- [5]乌梁素海湿地水质污染特征及水体自净能力探讨[D]. 宋君. 内蒙古农业大学, 2010(12)
- [6]内蒙古乌梁素海水质动态数值模拟研究[D]. 李兴. 内蒙古农业大学, 2009(09)
- [7]乌梁素海水环境现状评价与趋势预测的研究[D]. 代进锋. 内蒙古农业大学, 2008(11)
- [8]支持向量机在湖泊富营养化评价及水质预测中的应用研究[D]. 武国正. 内蒙古农业大学, 2008(11)
- [9]黄旗海水环境质量现状评价[J]. 郭中小,郝伟罡,张生,张志国. 中国农学通报, 2007(11)
- [10]投影寻踪模型在水环境质量评价中的应用[J]. 彭坤泉,张平. 江苏环境科技, 2007(S1)