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仙女湖富营养化演变、驱动机制及水华风险评估

摘要第3-5页
ABSTRACT第5-6页
第1章 绪论第10-19页
    1.1 湖泊水库富营养化概述第10-16页
        1.1.1 富营养化的定义第10页
        1.1.2 国内外湖泊富营养化发展状况第10-12页
        1.1.3 水体富营养化的后果第12-13页
        1.1.4 国内外湖泊水库富营养化研究进展第13-16页
    1.2 课题来源、内容、技术路线和研究意义第16-19页
        1.2.1 课题来源第16页
        1.2.2 研究内容第16-17页
        1.2.3 技术路线第17页
        1.2.4 研究意义第17-19页
第2章 仙女湖流域水质现状的时空动态研究第19-35页
    2.1 流域概况第19-21页
        2.1.1 湖区基本特征第19-20页
        2.1.2 流域水生态系统研究状况第20-21页
    2.2 材料与方法第21-22页
        2.2.1 采样点布置第21页
        2.2.2 采样方法第21-22页
    2.3 数据分析第22-32页
        2.3.1 水质现状分析第22-28页
        2.3.2 水质时空动态研究第28-32页
    2.4 讨论第32-35页
第3章 仙女湖富营养化演变及驱动机制研究第35-49页
    3.1 前言第35-36页
    3.2 材料与方法第36-37页
        3.2.1 现状调查方法第36页
        3.2.2 仙女湖富营养化演变分析方法第36-37页
    3.3 仙女湖水体富营养化演变第37-42页
        3.3.1 仙女湖富营养化历史变迁特征第37-40页
        3.3.2 仙女湖富营养化现状评价第40-42页
    3.4 仙女湖富营养化驱动机制研究第42-46页
        3.4.1 水库形态对水体富营养化的影响第42页
        3.4.2 不同水质因子对水体富营养化的影响第42-45页
        3.4.3 外源、内源污染与湖泊水体富营养化第45-46页
    3.5 讨论第46-49页
第4章 仙女湖水华风险评估第49-62页
    4.1 前言第49页
    4.2 材料与方法第49页
    4.3 灰色动态(GM)系统预测模型第49-55页
        4.3.1 灰色动态(GM)系统预测模型原理第49-50页
        4.3.2 建立GM(1,1)模型的基本步骤第50-51页
        4.3.3 模型预测结果第51-55页
    4.4 BP神经网络模型第55-59页
        4.4.1 BP神经网络模型原理第55页
        4.4.2 预测步骤第55页
        4.4.3 预测结果第55-59页
    4.5 讨论第59-62页
第5章 仙女湖流域主要水环境问题及防治对策第62-65页
    5.1 流域主要水环境问题第62-63页
    5.2 污染防治对策第63-64页
        5.2.1 点源污染防治第63-64页
        5.2.2 面源污染防治第64页
        5.2.3 生态系统保护第64页
    5.3 小结第64-65页
第6章 结论与展望第65-67页
    6.1 结论第65-66页
    6.2 展望第66-67页
致谢第67-68页
参考文献第68-73页
附图 BP神经网络模型拟合残差图第73-74页

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