摘要 | 第4-5页 |
Abstract | 第5-6页 |
第一章 绪论 | 第10-21页 |
1.1 研究背景 | 第10-13页 |
1.1.1 城市内河概述 | 第10-11页 |
1.1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
1.2 地表水水质模型概述 | 第13-18页 |
1.2.1 地表水水质模型的发展及分类 | 第14-15页 |
1.2.2 机理制水质模型 | 第15-17页 |
1.2.3 非机理制水质模型 | 第17-18页 |
1.2.4 地表水水质模型的研究展望 | 第18页 |
1.3 研究目的、方法及主要内容 | 第18-21页 |
1.3.1 研究目的及意义 | 第18-19页 |
1.3.2 研究方法 | 第19页 |
1.3.3 研究内容 | 第19-20页 |
1.3.4 技术路线图 | 第20-21页 |
第二章 城市内河水质调查与检测 | 第21-28页 |
2.1 试验河流背景 | 第21-23页 |
2.1.1 保定市水环境概况 | 第21-22页 |
2.1.2 试验河段水环境概况 | 第22-23页 |
2.2 试验材料及方法 | 第23-24页 |
2.2.1 检测方法 | 第23页 |
2.2.2 主要药品与试剂 | 第23-24页 |
2.3 样点布设 | 第24-25页 |
2.3.1 布点原则 | 第24页 |
2.3.2 采样点分布 | 第24-25页 |
2.4 内河周边环境调查 | 第25-26页 |
2.5 采样与水质检测 | 第26-28页 |
2.5.1 样品采集与保存 | 第26-27页 |
2.5.2 水质检测 | 第27-28页 |
第三章 污染因子连续变化曲线及分析 | 第28-34页 |
3.1 污染因子时间变化曲线分析 | 第28-31页 |
3.1.1 COD_(Cr)连续变化曲线 | 第28-29页 |
3.1.2 NH_4~+-N 连续变化曲线 | 第29-30页 |
3.1.3 TP 连续变化曲线 | 第30-31页 |
3.1.4 TN 连续变化曲线 | 第31页 |
3.2 污染因子沿程变化曲线分析 | 第31-32页 |
3.3 本章小结 | 第32-34页 |
第四章 NH_4~+-N 预测模型的建立 | 第34-42页 |
4.1 人工神经网络预测模型 | 第34-35页 |
4.1.1 人工神经网络简介 | 第34页 |
4.1.2 BP 神经网络 | 第34-35页 |
4.2 GM(1,1)灰色模型 | 第35-36页 |
4.2.1 灰色系统理论 | 第35-36页 |
4.2.2 GM(1,1)灰色模型 | 第36页 |
4.3 基于 BP 神经网络法的 NH_4~+-N 时间预测模型的建立 | 第36-39页 |
4.3.1 数据归一化处理 | 第36-37页 |
4.3.2 样本选择及分配 | 第37页 |
4.3.3 网络的建立 | 第37-38页 |
4.3.4. 网络精度检验 | 第38-39页 |
4.4 基于 GM(1,1)灰色模型法的 NH_4~+-N 沿程预测模型的建立 | 第39-41页 |
4.4.1 样本选择及分配 | 第39页 |
4.4.2 GM(1,1)模型建立 | 第39-41页 |
4.4.3 网络精度检验 | 第41页 |
4.5 本章小结 | 第41-42页 |
第五章 浮游动物群落结构的研究 | 第42-49页 |
5.1 浮游动物多样性分析 | 第42-46页 |
5.1.1 浮游动物的种类组成 | 第42-43页 |
5.1.2 各类群浮游动物种类数目百分比的比较 | 第43-45页 |
5.1.4 多样性指数的变化 | 第45-46页 |
5.2 环境因子的影响及相关性分析 | 第46-47页 |
5.3 本章小结 | 第47-49页 |
第六章 结语 | 第49-51页 |
6.1 结论 | 第49页 |
6.2 不足之处 | 第49页 |
6.3 展望 | 第49-51页 |
参考文献 | 第51-54页 |
在读期间发表的学术论文 | 第54-55页 |
作者简介 | 第55-57页 |
致谢 | 第57-58页 |