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小清河入海口底泥重金属空间分布特征与风险评价 被引量：6
1
作者 杨红军 张衍亮 +4 位作者 房吉敦 李永 谢文军 赵西梅 房颖 《土壤通报》 CAS 北大核心 2018年第2期486-492,共7页
采用电感耦合等离子体发射光谱法对小清河入海口底泥中的6种重金属(As、Cd、Cu、Zn、Hg、Pb)全量进行测定,研究了其空间分布特征和影响因素,并对潜在生态风险进行评价。结果表明:除Hg含量高于国家一级背景值外,其余5种重金属含量均远低... 采用电感耦合等离子体发射光谱法对小清河入海口底泥中的6种重金属(As、Cd、Cu、Zn、Hg、Pb)全量进行测定,研究了其空间分布特征和影响因素,并对潜在生态风险进行评价。结果表明:除Hg含量高于国家一级背景值外,其余5种重金属含量均远低于国家一级背景值含量,整体处于清洁水平。从水平分布上看:小清河沿岸重金属含量明显高于内地,呈依次递减趋势。从纵向剖面来看:在小清河两岸,重金属Cd和Cu在剖面分布无显著性差异,其余4种重金属在不同剖面层次存在显著性差异(P≤0.05);在小清河北岸重金属Zn有向下运动的趋势。风险评价表明:小清河入海口存在重金属Hg的轻度~中等程度污染,具有强生态危害,应该加强对重金属Hg的污染监测和管控。 展开更多
关键词 小清河入海口 电感耦合等离子体发射光谱法 重金属 生态风险
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基于LSTM-GM神经网络模型的风暴潮增水预报方法 被引量：5
2
作者 苑希民 黄玉啟 +1 位作者 田福昌 曹鲁赣 《水资源保护》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第6期8-15,共8页
为充分挖掘风暴潮增水的时序关联特性,提高风暴潮增水的预报精度,综合考虑台风因素、气象要素和天文潮因素对风暴潮增水的影响,结合长短期记忆(LSTM)神经网络和灰色模型(GM)的优势,提出基于LSTM-GM神经网络模型的风暴潮增水预报方法。... 为充分挖掘风暴潮增水的时序关联特性,提高风暴潮增水的预报精度,综合考虑台风因素、气象要素和天文潮因素对风暴潮增水的影响,结合长短期记忆(LSTM)神经网络和灰色模型(GM)的优势,提出基于LSTM-GM神经网络模型的风暴潮增水预报方法。利用该方法采用12场历史台风数据对小清河入海口风暴潮增水进行模拟预报,并将预报结果与LSTM神经网络、BP神经网络的预报结果进行对比。结果表明:相较于LSTM神经网络和BP神经网络,LSTM-GM神经网络模型的纳什效率系数分别提高了6.5%和11.4%,均方根误差分别降低了70.6%和72.2%,平均相对误差分别降低了50%和69.2%;LSTM-GM神经网络模型可有效处理风暴潮增水与各影响因素间的非线性关系,提高风暴潮增水预报的精度。 展开更多
关键词 风暴潮增水 LSTM-GM神经网络模型 GM误差修正 小清河入海口
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小清河入海口河段水质评价及主要污染物分析 被引量：2
3
作者 窦祥洲 钱秀红 +3 位作者 潘维艳 徐华 渠群英 徐征和 《灌溉排水学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第8期114-120,共7页
【目的】查明小清河入海口河段水质监测断面的水质特征,为入海口河段水环境治理提供科学依据。【方法】选择小清河东营石村站至寿光羊角沟站的入海口河段作为研究河段,基于4处水质监测断面2019—2021年的水质监测数据,结合3种不同的赋... 【目的】查明小清河入海口河段水质监测断面的水质特征,为入海口河段水环境治理提供科学依据。【方法】选择小清河东营石村站至寿光羊角沟站的入海口河段作为研究河段,基于4处水质监测断面2019—2021年的水质监测数据,结合3种不同的赋权法对传统综合水质标识指数法的权重进行改进,对小清河入海口河段水质进行评价;采用主成分分析法对各断面的主要污染物进行分析,结合研究区工、农业布局探讨主要污染物来源。【结果】2019—2021年,小清河入海口河段各断面水质逐年改善,2021年各断面水质等级均降为Ⅳ类;各断面普遍存在的超标污染物为总氮(TN),其中硝酸盐(NO_(3)^(-))为主要的污染物存在形态,石村站NO_(3)^(-)主要来源于农业面源污染和生活污水排放,侯辛庄站NO_(3)^(-)主要来源于生活污水排放和粪肥污染;气温、日照时间等气象要素会间接影响小清河入海口河段水质。【结论】基于组合集成赋权法改进的综合水质标识指数法适用于小清河入海口河段的水质评价;入海口感潮河段的主要污染物为TN,应重点关注。 展开更多
关键词 水质评价 改进的综合水质标识指数法 主要污染物 小清河入海口
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