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洞庭湖区浅层地下水是农村居民的主要生活饮用水水源,其水质的好坏直接影响人们的身体健康。因此,对洞庭湖浅层地下水环境质量进行综合评价,了解洞庭湖区浅层地下水环境质量的现状,实现洞庭湖区浅层地下水可持续开发利用,以及为今后开展浅层地下水污染机理研究、防治,促进社会经济发展有着重要的现实意义和深远的历史意义。本文通过大量的野外实地调查,共采集1720个浅层地下水样品,分析了34种元素含量。采用格布拉斯准则和拉依达准则剔除异常数据,运用数理统计方法和SPSS软件确定了概率分布类型和不同类型的地下水的环境背景值,最后分别运用模糊综合评价和BP神经网络两种方法对洞庭湖区浅层地下水环境质量进行综合评价,主要得出以下的成果和结论:1.运用水文地球化学理论,分析了区内浅层地下水共34项元素的地球化学背景值,为今后地下水污染机理及溶质运移研究奠定了基础。2.对各类型地下水中各元素地球化学特征进行分析对比,并绘制各元素环境质量分类图。3.分别运用模糊综合评价法和BP神经网络评价法对研究区地下水环境质量进行综合评价。根据评价结果,编制了洞庭湖区浅层地下水水质评价图。其中模糊综合评价法Ⅰ类—Ⅴ类水分布面积比例分别为2.3%、14.53%、45.75%、20.56%、16.86%;BP神经网络评价法Ⅰ类—Ⅴ类水分布面积比例分别为3.1%、16.89%、47.66%、22.21%、11.63%。4.通过比较,两种方法的评价结果基本一致,结果可靠,与实际相符。但在个别因子污染严重的监测点存在着较大的差异,这是由于模糊综合评价权值过大,而使其它因素失去作用。然而BP神经网络方法可以克服模糊综合评价法在权值选取及隶属函数构造方面的一些人为因素,并且具有良好的容错能力和非线性逼近映射能力,使得评价结果更加客观准确。因此,BP神经网络评价法更适合洞庭湖区浅层地下水环境质量评价。