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采用三维潮流温盐数学模型对六横岛附近海域的水动力环境及盐度场分布进行数值模拟,并以实测资料进行验证,所建立模型可以较好地反映该海域潮流动力特征及盐度场的分布情况。利用验证后的三维数学模型,对海水淡化工程浓盐水排放后盐度场分布进行计算,将排放后的盐度分布与工程前进行对比分析,并推算盐升面积及垂向盐度增量。结果表明,海水淡化工程排放的浓盐水对六横岛海域盐度分布的影响主要集中在排水口附近的底层,影响区域呈带状分布,最大盐度增量为1.2左右,且排水口附近海域出现盐度垂向分层。 相似文献
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以营养盐自动分析仪为研究对象,研究海水氨氮测量过程中海水盐度效应的特点,并在此基础上研究降低盐度效应的方法。采用营养盐自动分析仪测量不同盐度标准溶液,标准曲线线性度都能达到0.999 0以上,说明海水盐度对分析仪标准曲线线性度基本没有影响;随海水盐度增加,标准曲线斜率呈增加趋势。通过对比15条不同盐度标准曲线测量准确性,确定在海水盐度已知情况下选取与被测海水盐度最为相近的人工海水定标能够最大程度降低盐度效应;在海水盐度未知或海水盐度变化较大情况下,以盐度15的人工海水定标,能够最大程度降低盐度效应对氨氮测量结果的影响。 相似文献
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滨海潜水含水层的海水入侵过程会受到潮汐波动的影响。本文基于OpenGeoSys科学模拟软件,以动态潮汐边界作为海相边界,建立斜坡海滩潜水含水层海水入侵的二维剖面数值模型,探讨了潜水含水层水位波动及盐度运移规律,突破了传统海水入侵数值模拟过程中忽略潮汐影响的局限性。结果表明:潮汐作用改变了传统海水入侵模型的盐度分布规律及淡水排放通道;在定流量内陆边界条件下,潮汐作用会缩短盐水楔在淡水中的扩散距离,减缓了海水入侵的程度。本文有效地解决了数值模拟时考虑复杂海相边界时遇到的问题,通过数值模拟进一步揭示了潮汐波动影响下的海水入侵机理。本文的研究成果为合理优化开采地下淡水资源、定量评价与防治海水入侵提供科学的理论依据。 相似文献
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海水盐度是海水诸要素中,最基本也是最重要的要素之一。研究海水盐度的分布与变化规律,对研究发生在海洋中的许多自然现象有着重要意义。本文根据《东方红》调查船一九八一年六月至一九八二年四月,在我国黄海南部和东海北部海区,(见图1)所进行的四个季度航次的盐度观测资料,对该海区盐度的分布与变化状况,进行初步分析。本次调查,盐度系用电导方法测定,最大偏差不超过0.01‰S。 相似文献
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针对传统分类方法易受到"同物异谱"和"同谱异物"影响，致使河口湿地覆盖分类精度较低的问题，提出一种基于遗传算法优化BP神经网络分类算法。以江苏省临洪河口湿地为研究区，选用哨兵Sentinel-2影像，经辐射校正、大气校正和图像裁剪等预处理后，构建基于自适应遗传算法优化的BP神经网络算法开展临洪河口湿地土地覆盖分类研究，并与传统BP神经网络、支持向量机和随机森林算法进行精度比较。研究结果表明：遗传算法优化后的BP神经网络算法开展河口湿地土地覆盖分类的总精度为96.162 7%，Kappa系数为0.952 0；与传统BP神经网络、支持向量机和随机森林分类算法的分类总精度相比，分别提高了7.359 7%、11.677 9%和6.042 4%；对应的Kappa系数也相应提高了0.090 8、0.118 0和0.074 8；有效解决了河口湿地土地覆盖分类精度低的问题。遗传算法优化后的BP神经网络可实现河口湿地土地覆盖的高精度分类，促进湿地资源的合理开发和保护，为实现海洋生态文明建设提供技术支撑。 相似文献
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针对基于传统BP神经网络的海水水质评价模型存在易陷入局部极小等问题,提出了一种新的利用头脑风暴优化算法(BSO)优化BP神经网络的海水水质评价模型(BSO-BP)。该模型引入具有全局寻优特点的头脑风暴优化算法,用于模拟人类提出创造性思维解决问题的过程,具有强大的全局搜索和局部搜索的能力,同时利用BP神经网络所具有良好的非线性映射能力、学习适应能力和容错性,最大程度上考虑到海洋水质评价因素的非线性和非平稳的关系,得到BP神经网络的各层权值、阈值的最优解,使得海水水质评价结果准确合理。并以胶州湾海域的12个监测站位的监测数据作为评价样本进行水质评价,实验结果表明该评价模型能够克服局部极小问题,评价结果准确性较高,并具有一定的实用性。 相似文献
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针对目前存在的海水水质受多因素影响、评价难的现状，提出了一种基于粒子群算法（PSO）优化误差反向传播（BP）神经网络的海水水质评价模型。该模型通过PSO得到BP神经网络最优的权值和阈值，结合青岛东部海域10个监测站点的数据得到水质评价结果。实验证明，该模型和单因子评价、传统的BP神经网络评价相比较，具有训练时间短、预测精度高的特点，在海水水质评价中具有良好的应用价值。 相似文献
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基于粒子群优化算法的PSO-BP海底声学底质分类方法 总被引：2，自引：2，他引：0
利用粒子群优化算法（PSO）较强的鲁棒性和全局搜索能力等优点,将PSO算法与BP神经网络相结合,优化了BP神经网络分类时的初始权值和阈值。基于珠江河口三角洲的侧扫声呐图像数据,提取了海底声呐图像中砂、礁石、泥3类典型底质的6种主要特征向量,利用PSO-BP方法对海底底质进行分类识别。实验表明,3类底质分类精度均大于90%,高于BP神经网络70%左右的分类精度,表明PSO-BP方法可有效应用于海底底质的分类识别。 相似文献
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基于模糊神经网络(FNN)的赤潮预警预测研究 总被引：1，自引：0，他引：1
为研究各种理化因子与赤潮藻类浓度间的非线性对应规律和有效预测赤潮藻类浓度,构建了基于BP 算法的一个四层模糊神经网络模型。将模糊神经网络(FNN)技术引入赤潮预测研究,并与普通 BP 网络、RBF 网络的结果作比较,结果表明,该模型能够较好地反演出各种理化因子与夜光藻密度的非线性对应变化规律,有更好的预测功能。 相似文献