基于模糊神经网络的海水水质综合评价.pdf

第31卷第2期
海洋通报
Vol. 31. No. 2
2012年4月
MARNE SCIENCE BULLETIN
Ap.2012
基于模糊神经网络的海水水质综合评价
刁美娜2,温小虎,刘有刚3,王德,高猛
(.中国科学院烟台海岸带研究所,山东烟台264003;2.中国科学院研究生院,北京10009;
3.国家海洋局青岛环海海洋工程勘察研究院,山东青岛266033)
摘;根据俚岛镇海湾22个海洋观测点的水质监测数据,依据人工神经网络与模糊理论,建立模糊神经网络模型,对研
究区海水水质进行了综合评价。结果表明,区域内40.91%的采样点属于1类海水水质标准,其余为Ⅱ类海水水质。其中
水质Ⅱ类区位于临络湾与俚岛湾的半封闭海域,因该区造船业对水体造成污染且海水对流强度较弱,不利于污染物的扩散;
而海水水质Ⅰ类区域靠近黄海,工业活动较少,水体对流较强。利于污染物扩散。
关键词:模糊神经网络:临络湾;俚岛湾;海水水质评价
中图分类号:X824
文标识码:A
文章编号:1001-6932(2012)02-0228-05
Integrated assessment on sea water quality
based on the fuzzy neural network
DIAO Mei-nal. 2, WEN Xiao-hu, LIU You-gang, WANG De, GAO Meng
(1. Yantai Institute of Coastal Zone Research, Chinese Academy of Scienees, Yantai 264003, China
2. Graduate University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China
3. Qingda Huanhai Maritime Engineering Prospecting Institute, SOA, Qingdao 266033, China)
Absract: In his u with waer uality da rm sampling sies of Dozen Bay, the quality of sea water base
on fuzzy neural network was assessed. The results show that 40.91% of the samples belong to class I wate
standard and others belong to class l. The class I region lies in the semi-closed sea in the Linluo Bay and the Lidao
Bay. In these areas, pollutants from shipbuilding industry and the weak convection of water are the main reasons for the
pollution. But in water quality class I region, there are less industrial activities and stronger water convection, which
are all beneficial to the dispersion of pollutant
Keywords: Fuzzy neural network; Linluo Bay; Lidao Bay; seawater quality assessment
近岸海域水质状况,准确评价海水水质极为重要。
1引言
目前,国内外海水水质评价方法主要有单因子
指数评价法、综合评价法(李雪等,2009)、灰色
海洋是人类生存和社会发展的重要组成部分。聚类评价法与灰色关联分析法(张戈等,2009
随着科学和技术的发展,人类开发海洋资源的规模史晓新等,1997)。由于海水水质评价本身都是一
越来越大,对海洋的依赖程度越来越高,同时对海些客观存在的模糊概念和现象,而以往的单因子指
洋的影响也越来越大。近几十年来,由于沿海海洋数法等方法对于一些临界值难以做到准确和符合实
开发和海洋工程建设,海洋污染日趋严重,局部海际的定量,且没有很好地解决评价因子与水质等级
域发生了变化,特别是近海海域环境持续恶化(李彦之间复杂的非线性关系以及水体污染的模糊性与随
苍等,2009,并有继续扩展的趋势。为有效地反映机性问题(曹剑锋等,2006;柳娟等,2008)。所
收稿日期:2011-09-07;修订日期:2011-10-08
基金项目:中国科学院知识创新项目(KZCX2-YW-224-04);国家自然科学基金(41001013)。
作者简介:刁美娜(1987~),女,硕士研究生,主要从事地理信息系统、水环境数值模拟研究。电子邮箱: diaomeinat@163com。
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