可持續(xù)發(fā)展的涑水河流域需水及水資源優(yōu)化調(diào)控研究.pdf

1、水資源合理高效利用是干旱和半干旱流域可持續(xù)發(fā)展的基礎和前提，是我國迫切需要研究的重大課題。本文以涑水河流域可持續(xù)發(fā)展核心問題、需水和優(yōu)化調(diào)控及策略為研究對象，以生物群智能優(yōu)化算法和人工智能技術在徑流、污染負荷、水環(huán)境容量、生態(tài)環(huán)境需水、流域需水預測和水資源優(yōu)化調(diào)控中的應用為手段，對干旱和半干旱流域水環(huán)境容量、生態(tài)環(huán)境需水、灌區(qū)需水、流域需水計算模式、流域水環(huán)境質(zhì)量健康狀況評價體系、生態(tài)系統(tǒng)安全評價體系及評價模型、水資源優(yōu)化調(diào)控模型等關鍵

2、技術進行了系統(tǒng)研究。
　　開展了涑水河流域徑流變化機理與規(guī)律研究，得出了徑流的分布、變化和周期性規(guī)律，提出自適應調(diào)節(jié)蟻群算法和自適應蟻群算法，優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡參數(shù)混合算法，解決了RBF神經(jīng)網(wǎng)絡對其結構參數(shù)難以確定的問題，提高了運算效率和預測精度;建立了自適應調(diào)節(jié)人工蟻群-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型、自適應人工蟻群-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型。解決了干旱和半干旱流域徑流預測精度不高的難題。
　　進行了涑水河流域點源和面源污染分布及污

3、染負荷變化機理研究，得出污染負荷的分布、變化趨勢和突變規(guī)律，提出灰色-馬爾科夫算法、自適應粒子群-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡混合算法，建立了灰色-馬爾科夫預測模型、自適應粒子群-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型。解決了干旱和半干旱地區(qū)污染負荷預測模型難建立和預測精度不高的問題。
　　開展了涑水河流域水環(huán)境及生態(tài)安全狀況研究，得出干旱和半干旱流域生態(tài)系統(tǒng)健康評價指標以及水環(huán)境質(zhì)量健康狀況評價指標，提出應用層次分析和綜合模糊法構建評價體系的原則及方法，建立

4、了干旱和半干旱流域水環(huán)境質(zhì)量健康狀況評價體系、生態(tài)系統(tǒng)安全評價體系。解決了干旱和半干旱流域無水環(huán)境質(zhì)量健康狀況評價體系及生態(tài)系統(tǒng)安全評價體系的問題。
　　開展了流域水環(huán)境容量、生態(tài)環(huán)境需水、流域需水計算模式及預測模型和水資源優(yōu)化調(diào)控研究，分別構建了干旱和半干旱流域水環(huán)境容量、生態(tài)環(huán)境需水、灌溉需水和流域需水計算新模式，分別提出并建立了自適應調(diào)整粒子群-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡水環(huán)境容量預測模型、自適應變尺度粒子群-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡流域需水預測

5、模型，解決了流域水環(huán)境容量、生態(tài)需水、灌溉需水、流域需水計算復雜和計算與預測精度不高的問題。建立了以生態(tài)環(huán)境、經(jīng)濟、節(jié)水為目標的流域水資源優(yōu)化調(diào)控模型，針對多元目標優(yōu)化模型強約束、非線性、多階段組合優(yōu)化的特點，提出了自適應蟻群算法進行求解。解決了強約束、非線性多元目標優(yōu)化難以求解的問題。
　　本文研究的徑流預測、污染負荷預測、水環(huán)境質(zhì)量健康狀況評價體系、生態(tài)系統(tǒng)安全評價體系及評價模型方法、水環(huán)境容量計算、生態(tài)環(huán)境需水計算和水資源優(yōu)