不确定信息下的水体污染因子粗糙分析
基于水体水质污染因子、污染物浓度等信息都存在着一定的不确定性,运用粗糙集理论的数学知识对水质污染程度和水质污染因子对水质污染的贡献率大小等不确定性问题进行了探讨.以巢湖为例,分析巢湖12个监测点位的水质监测数据及其分类关系,计算巢湖主要污染因子的重要性程度及其对湖泊水质富营养化的贡献率,结果表明运用粗糙集理论对巢湖水质监测数据的分析理论上是可行的,计算结果是可靠的.研究结果指出磷、耗氧有机物是最要重要的污染因子,对巢湖水质富营养化的贡献率占64.3%,控制巢湖水体中磷、耗氧有机物含量及接纳点源和面源的入湖负荷是改善巢湖水质富营养化状况最有效的途径....
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| Veröffentlicht in: | 系统工程理论与实践 2006-04, Vol.26 (4), p.136-140 |
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| Hauptverfasser: | , , , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | chi |
| Online-Zugang: | Volltext |
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| Zusammenfassung: | 基于水体水质污染因子、污染物浓度等信息都存在着一定的不确定性,运用粗糙集理论的数学知识对水质污染程度和水质污染因子对水质污染的贡献率大小等不确定性问题进行了探讨.以巢湖为例,分析巢湖12个监测点位的水质监测数据及其分类关系,计算巢湖主要污染因子的重要性程度及其对湖泊水质富营养化的贡献率,结果表明运用粗糙集理论对巢湖水质监测数据的分析理论上是可行的,计算结果是可靠的.研究结果指出磷、耗氧有机物是最要重要的污染因子,对巢湖水质富营养化的贡献率占64.3%,控制巢湖水体中磷、耗氧有机物含量及接纳点源和面源的入湖负荷是改善巢湖水质富营养化状况最有效的途径. |
|---|---|
| ISSN: | 1000-6788 |
| DOI: | 10.3321/j.issn:1000-6788.2006.04.023 |