以太湖为例, 根据近5 a 水环境和水华发生的实测数据, 结合BP( Back Pr opagatio n) 人工神经网络和模糊理论,建立了蓝藻水华发生风险的模糊风险评价方法.

第20卷第9期2011年9月长江流域资源与环境

ResourcesandEnvironmentintheYangtzeBasinVol.20No.9

Sept.2011

基于BP人工神经网络和模糊理论的

太湖蓝藻水华发生风险评价

张艳会,徐兆安,陈求稳,李伟峰,张小晴

3.太湖流域管理局水文水资源监测局,江苏无锡214024)

摘 要:目前,湖泊蓝藻水华是我国乃至世界的重大环境问题之一。蓝藻水华的暴发机制复杂,具有明显的不确定性。以太湖为例,根据近5a水环境和水华发生的实测数据,结合BP(BackPropagation)人工神经网络和模糊理论,建立了蓝藻水华发生风险的模糊风险评价方法。对太湖9个水环境功能区的评价结果表明:西部沿岸区、梅梁湖蓝藻水华发生风险最大,为重度蓝藻水华风险区;竺山湖、五里湖次之,为中度蓝藻水华风险区;南部沿岸区、贡湖、湖心区为轻度蓝藻水华风险区,东太湖和东部沿岸区水华发生风险最小,为轻微蓝藻水华风险区。建立的评价方法和评价结果,可为蓝藻水华的预测、预警以及风险管理提供参考和依据。关键词:蓝藻水华;风险评价;太湖;BP人工神经网络;模糊风险评价;

中图分类号:Q949 文献标识码:A 文章编号:1004 8227(2011)09 1092 06

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(1.首都师范大学资源环境与旅游学院,北京100048;2.中国科学院生态环境研究中心,北京100085;

目前,湖泊蓝藻水华是很多国家面临的重大环境问题。就我国而言,湖泊富营养化趋势不断加重,蓝藻水华的发生越来越频繁。例如太湖,2003年以来蓝藻水华出现的次数不断增加,强度在逐年增强[2],由此导致的社会经济损失巨大[3]。2007年梅梁湖蓝藻水华导致无锡市200多万居民饮水危机。由于蓝藻水华的暴发机制复杂,受水文、气象、环境等众多因素影响,太湖不同区域蓝藻水华发生的可能性及程度存在明显差异,为了有效地减少及预防蓝藻水华带来的影响,需研究太湖各湖区发生蓝藻水华的可能性,针对蓝藻水华进行发生风险评价,为太湖蓝藻水华风险管理提供理论依据。

蓝藻水华暴发的过程相似,但生消机理复杂,是多因素共同作用的结果。不仅要求有N、P等营养盐条件,还涉及到风速、微量元素等诸多因素的影响[5,6],蓝藻水华形成的不同阶段主要影响因子不同,影响因子和蓝藻水华之间的关系存在不确定性。作为神经网络之一的BP人工神经网络对于处理多因子非线性问题有着成功的应用[8,9]。模糊风

收稿日期:2010 11 29;修回日期:2011 02 22

[7][4][1]

险理论在描述和定量化不确定性问题上具有很大的优势。研究表明,该方法可代替专家根据给定的样本进行概率估计。

本文以太湖为例,结合BP人工神经网络和模糊风险评价方法,根据蓝藻水华的生消过程机理和实测数据,定量分析了太湖不同湖区蓝藻水华暴发的风险,为蓝藻水华的风险管理和防治提供参考和依据。

[10~12]

1 材料与方法

1.1 研究区域介绍

太湖是我国第三大淡水湖,面积2338km2,平均水深不到2m。20世纪60年代以来,富营养化程度不断加重[14],蓝藻水华问题突出,是国务院指定重点治理的富营养化水域之一。数据来源于野外监测和资料收集,具体包括2005~2009年每月一次以及2007年5、6月份水华暴发期间的监测数据,其监测站点共计65个,覆盖全太湖(图1)。

[13]

基金项目:国家重点基础研究发展计划(973计划):湖泊蓝藻水华生态灾害形成机理及防治的基础研究(2008CB418100);中国科学院重大

项目(KZCX1 YW 14 4 1):湖泊富营养化过程监测与水华灾害预警技术研究与系统集成;国家自然科学基金项目(50938007):湖库蓝藻水华及有害次生产物产生机理与调控途径研究;国家自然科学基金项目(50920105907):气候变化作用下湖库藻类种群结构演替及其适应性管理

作者简介:张艳会(1984~ ),女,河南省驻马店人,硕士研究生,主要从事河湖富营养化研究.E mail:xiaohuizi1984@126.comE