【摘 要】
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本研究是黑龙江省博士后科研基金《黑龙江省农业节水及水资源持续利用》与东北农业大学博士后科研基金《黑龙江省水资源不确定分析及其应用》(240009)的一个子专题。及国家“
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本研究是黑龙江省博士后科研基金《黑龙江省农业节水及水资源持续利用》与东北农业大学博士后科研基金《黑龙江省水资源不确定分析及其应用》(240009)的一个子专题。及国家“863”高新技术研究项目“东北半干旱抗旱灌溉区农业节水综合技术体系集成与示范”第九专题“东北半干旱抗旱灌溉区农业节水综合评价方法与评价指标体系研究”(2002AA2ZA251-210041)部分研究内容。研究运用不确定分析技术,建立了水质水环境评价的多种模型,为该方向研究提供了研究模式。 水,不仅是生命资源,而且更是一个民族生存和发展的战略资源。水资源短缺、洪涝灾害和水污染问题已成为制约我国经济社会发展的重要因素。水资源的可持续利用,关系到整个人类社会的生存与发展。科学有效的管理是水资源可持续利用的重要保证。由于水资源水文要素具有模糊性、随机性、复杂性,因此在进行水环境质量综合评价研究时,由于各单项水质指标的评判结果往往是不相容的,直接利用水环境质量评价标准表,难以作出确切的评价;而且由于评价标准是界限明显的量化标准,这将遗漏一些有用的信息,有的甚至会导致错误的结论,因而探索出科学、合理、有效的水质水环境质量综合评价方法具有重要意义。本研究运用不确定分析技术,通过建立人工神经网络模型(ANN)、基于加速遗传算法的参数投影寻踪模型、模糊物元模型、基于层次分析法的物元模型和基于层次分析法的模糊综合评价,并将模型应用于水库、湖泊等的水质水环境质量综合评价,取得了较好的效果,提高了评价结果的准确性,具有应用推广价值。
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