【《水质中重金属浓度检测技术研究的国内外文献综述》3000字】

水质中重金属浓度检测技术研究的国内外文献综述1.1国内研究现状目前，全国绝大部分流域和省(区、市)水文部门都实现了数据采集、传输、译电、处理的自动化过程，摆脱了手工查算方式，实现了实时联机预报，能在几小时内，完成数据采集、传输和处理工作，并在天气形势分析和实测降雨的基础上，完成对各大江河干支流主要控制站、防洪重点地区、重点水库和蓄洪区具有不同预见期和精度的洪水预报，为防洪决策提供依据。然而对于水质污染状况，一般只有实时的监测数据，而缺乏污染预测体系。孙仕军(2004)使用的方法是通过取自历史资料的M组已知样本，使N1项枯季人库径流量影响因子分别对应BP网络模型的N1个输人层节点，枯季入库径流量对应BP网络模型的N2个输出层节点，根据具体情况设定隐含层节点数N3。在建成枯季入库径流量预报的BP网络结构后，首先通过BP神经网络训练了流域试点区观音阁水库枯季入库径流量、上游汛期降水量、汛末入库径流量和枯季降水量等实测系列资料，然后经过检验和对比分析，得出所建立的枯季径流BP预报模型是合理可行的，并且具备较高的精度，可在同类地区推广使用的结论。这一研究表明利用BP神经网络进行水流量分析预测是具有可行性的，其预测精度也较高，但是由于BP神经网络的收敛速度比较慢，因此需要结合其它的算法思想对其进行改进，以加快其收敛速度。该文主要研究的是10月份至翌年6月份的枯季径流，缺乏对全年径流进行全面分析研究，也具有一定局限性。彭荔红(2005)将BP神经网络应用于城市综合环境质量评价模型，来解决一定程度上的非线性、非正态问题，其选用了四个独立的子集组成了评价因素，而四个子集又分别由3个评价因子组成，其中评价因子包括有三废排放量，二氧化硫、总悬浮颗粒物等等，建立了大气污染物浓度的预测模型，其预测建模样本的拟合合格率为96%，预留预测检验样本预测准确率为80%，高于模糊识别模型的预测精度。由于影响环境质量的因素很多，该研究结果表明选取其中具有代表性的评价因子进行综合评价，不仅降低了工作量，而且还有一定的通用准则，这为我们进行其它环境质量研究提供了依据，但是由于该文章使用的评价种类仍然过多，增添了获取数据的难度，所以，还应该进一步简化评价因子的个数，尽可能地做到用最少的评价因子得出误差最小的环境质量评价。周秀平(2006)建立了一种新型耦合预测模型——偏最小二乘与人工神经网络耦合模型，该模型利用了偏小二乘方法有效处理自变量之间多重相关性问题和人工神经网络可以较好地解决非线性问题的能力，在城市酸雨pH值预测的应用中，城市降水酸碱度主要是受到酸性离子和碱性离子的影响，这些离子主要是SO42-，NO3-，Ca2+，NH4+，通过对这些离子以及pH值的研究表明，它们之间存在着多重的相关性，而且该耦合模型的预测精度高于各自模型的预测精度。这篇文章通过对影响因子进行主成分分析，既消除了影响因子中的线性相关性，也减少了神经输入层的节点数目，同时简化了神经网络结构，增强了稳定性，该研究为本文在水质监测项目研究过程中对影响因子的选择提供了一种思路，是值得学习借鉴的。赵小勇(2007)运用了基于偏最小二乘回归的神经网络投影寻踪耦合模型，采用了一条先从审视数据到模拟再到预测的探索性数据分析新途径，对城市水资源承载能力进行预测，由于该模型能充分利用存在于数据中的信息，能进行有效地处理，从而很好地解决了城市水资源承载能力与总人口数、固定资产值、工业单位个数和国内生产总值GDP等变量之间的非线性问题，同时模型的稳定性较好，精度也较高，克服了传统的投影寻踪模型的缺点，如计算较为复杂，编程实现困难等等，有利于寻找神经网络与其它模型耦合方法的推广及应用，也提供了一条处理非线性时间序列预测问题的新思路。这篇文章表明了神经网络与其它模型相结合得到的新模型能够更好地进行水资源环境的预测，投影寻踪回归模型主要采用的是数值估计的岭函数对数据进行分析，它首先利用计算机对数据进行降维优化处理，使其能够客观地审视数据结构，然后再充分地获取那些具有非正态性及非线性的有效信息，最后用数值函数对其结构描述后再用于预测，而在这个过程中不需要作任何假定、任何变换等人为干预，显示出了明显的优势，但是由于这两个模型都是基于数理统计上的分析研究，这样就需要有大量的数据，当数据量较小的时候就会导致误差变大，也有可能会得出失真的结果，因此该组合模型具有一定的缺陷性。1.2国外研究现状随着西方国家的水质模型的不断研究与发展，其大致能够分为三个阶段：第一阶段是从1925年到1980年的“自由体”阶段，其模型研究对象仅仅是水体水质本身；第二阶段是从1980年到1995年的水质模型研究快速发展阶段，该阶段的模型不仅增加了水质组分的数量，加入了水动力模型，还与流域模型进行连接，从而使得面污染源能够被连入初始输入；第三阶段是从1995年至今。随着发达国家增强了对面污染源控制，使得面污染源逐渐减少，而大气中的一些有机化合物、金属和氮化合物等污染物质的沉降对河流水质的影响就显得日益重要了。美国地质调查局，简称为NAWQA，进行了两个十年的全国水质评价计划，其中第一个十年(1991年-2001年)的研究提供了美国水资源质量状况新的重要成果。通过综合分析全国水质评价计划研究单元的成果，对美国的农药、营养物质、挥发性有机物、痕量金属以及水生生态学进行了全面评价。第二个十年(2001年-2011年)的研究不仅其对水质的初始状况进行评价，还增加了对水质的长期变化趋势及其影响因素的评价。NAWQA的目标是通过与其它部门进行项目合作，来评价国家的水质状况及其变化趋势，了解水质的影响因素。NAWQA的发展旨在描述水质的总体健康状况和目前出现的水资源问题，这就能够使得人们对美国的河流及地下水的主要污染模式等水质状况有一个总体上的了解，并且可以了解水质随时间的变化趋势。美国通过不同范围内的信息来建立起地方、州、地区和国家之间的桥梁，以便于更好地管理国家的水资源，同时这对于水质管理和政策的制定也是具有十分重要意义的。莱茵河是欧洲最长的河流之一，传统的流域管理已有100余年的历史，但是九十年代以来，几乎年年面临洪水和水污染的问题，因此引发了关于流域洪水管理的新的讨论。1998年1月在荷兰鹿特丹举行的第12届莱茵河流域部长级会议上通过了总投资120亿欧元的“水管理行动计划”，旨在未来20年内提高和改善莱茵河的防洪和流域可持续管理水平。之后欧洲又开发了水质预测系统，它所使用的是目前先进的大气预测科学结合水质监测站点来发布洪水以及水污染预报的，该计划通过欧洲各气象预测中心的环流模型以及各个流域监测站点的水质状况来计算出能够符合中期水质预测(提前4-10天的预测)资料。在实践中，由于预测效果受到干扰的因素还有很多，因此为了改进水质预测的质量，该计划的工作组还就如何开发利用洪水以及水污染风险决策者所能扶得的资料信息制定指导方针，进行了专门研究，以使该系统更好地为水资源管理服务。日本是一个水资源较为丰富的国家，其河流和小溪遍布全国，从而使得人们的生产和生活都受到了极大的恩惠。然而，随着二次大战之后日本经济高速增长，其工业化和城市化的进程不断加快，以及人们生活水平的不断提高，因此也造成了