【摘 要】
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污染源项反演是海域水质模型验证工作的主要难点之一.本文根据污染源项和监测点位的地理位置及空间分布将研究海域划分为若干单元,建立海域组合单元水质模型,并与基于人工神
【机 构】
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交通运输部天津水运工程科学研究院水路交通环境保护技术实验室,天津大学环境科学与工程学院,大连理工大学海岸和近海工程国家重点实验室
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污染源项反演是海域水质模型验证工作的主要难点之一.本文根据污染源项和监测点位的地理位置及空间分布将研究海域划分为若干单元,建立海域组合单元水质模型,并与基于人工神经网络的数据驱动模型有机结合,提出污染源浓度优化反演的新方法:通过多污染源项设计算例的水质模型计算,构建海域内部监测点污染物浓度响应集;以数据驱动模型建立监测点同污染源项之间浓度的非线性关系;将实测资料带入非线性关系中,获得多源项匹配关系,进行污染源浓度的优化反演研究.以渤海湾海域水质模型7个污染源浓度的优化反演为例,采用"孪生&quo
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