农业环境科学学报

作者：符东,吴雪菲,易珍言,陈永灿

单位：西南科技大学环境与资源学院, 四川 绵阳 621010,四川文理学院化学化工学院, 四川 达州 635000,西南科技大学环境与资源学院, 四川 绵阳 621010,西南科技大学环境与资源学院, 四川 绵阳 621010,西南科技大学环境与资源学院, 四川 绵阳 621010,清华大学水沙科学与水利水电工程国家重点实验室, 北京 100084

关键词：沱江,模糊综合评价,BP神经网络,

基金：国家自然科学基金项目（51809219）；四川省科技计划项目（2018JZ0001，2019YFG0143）；水沙科学与水利水电国家重点实验室开放基金项目（2019-B-02）

为准确掌握沱江水质状况，探明沱江主要污染物，对沱江水质进行了模糊综合评价和BP神经网络预测。使用沱江31个监测断面2018年1月—2019年10的逐月水质数据，通过筛选优化评价因子，对各断面水质进行模糊综合评价。对沱江水质进行主成分分析以确定主要污染源和主要污染因子，并构建了BP神经网络对主要污染因子进行预测。研究发现，沱江有9个断面水质符合Ⅰ类水质标准，其余22个断面水质均为Ⅴ类水且在沱江上游、中游和下游均有分布。TN浓度在所有监测断面中均超过了Ⅳ类水质标准，其中27个断面的TN浓度超过了Ⅴ类水质标准。使用上游断面水质数据构建的BP神经网络预测下游断面的TN浓度，平均相对误差为2.041%。研究表明，沱江受TN的污染较为严重，其主要污染源为农业面源和工业废水，同时根据构建沱江其他断面的BP神经网络模型可实现对沱江TN浓度的准确预测。

来源：2020年第12期

《农业环境科学学报》期刊编辑部

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