基于BP人工神经网络的大沽河湿地海水水质综合评价.docx

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基于BP人工神经网络的大沽河湿地海水水质综合评价

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徐勇1，2赵俊1过锋1乔向英1张艳1陈聚法1①

(1.农业部海洋渔业可持续发展重点实验室山东省渔业资源与生态环境重点实验室

中国水产科学研究院黄海水产研究所青岛266071；2.中国海洋大学化学化工学院青岛266100)

摘要水体环境包含多个影响因素，因素间大多具有非线性相关性，为了能够客观地对大沽河湿地海水水质进行综合评价，以神经网络为基础，利用溶解氧、化学需氧量、无机氮、活性磷酸盐、石油类5个指标作为评价因子，建立了5×5×1拓扑结构的BP人工神经网络模型，通过该模型对大沽河湿地水质进行综合评价。同时采用单因子评价方法、内梅罗指数法对该海域环境状况进行评价，以期更好的对比评价BP人工神经网络模型的优缺点。BP人工神经网络模型评价结果显示，大沽河河道内站点的水质均为劣Ⅳ类水质，入海河流断面及其周边海域也达到了Ⅲ类及以上水质标准。调查海域无机氮含量超标严重，劣Ⅳ类及以上站位的数量占总调查站位的59.3%，富营养化状态明显。通过单因子评价法、内梅罗指数法、BP人工神经网络3种评价方法对大沽河湿地水质进行评价，发现Ⅲ类及以上水质站位占总调查站位比例分别为89%、96%、56%。与单因子评价法、内梅罗指数法相比，BP人工神经网络模型设计合理、评价结果科学可靠，是一种更加快捷、客观全面及实用的水体质量评价方法。

关键词大沽河湿地；BP人工神经网络；海水水质；综合评价

中图分类号S938.8文献标识码A文章编号2095-9869(2015)05-0031-07

科学构建水质评价方法，是我国海洋环境安全评估研究的重要内容。但由于对水质风险的理解不同及区域差异，水质安全评价指标的选取和评价等级的划分就各有不同(胡昌军，2013)。目前水质安全评价的主要方法有层次分析评价法、主成分分析评价法、模糊数学评价法等，然而这些方法的结果与评价指标密切相关，其评价结果受到主观限制因素的影响较大，在实际应用中存在一定的限制性(尹海龙等，2008a)。

人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork，ANN)是根据人脑神经网络结构及功能而建立的一种信息处理系统(从爽等，1998;李雪等，2010)，能够在结果与前提条件之间建立一定的联系，适于二者间无明确关系数据的评价。BP(BackPropagation)网络模型为反向传播网络模型，因其工作状态稳定，算法先进，成为ANN中最具代表性且被广泛应用的一种模型。它由输入层、输出层和隐含层3个层次组成，不同层神经元之间均为单向互连。若输出结果与预期输出存在误差，则会调整为反向传递并将误差值按连接路径逐层反向传播，并修正各层连接权值。当不同训练模式均满足要求时，则训练完成(Hanbayetal，2008;李雪等，2010)。由于BP人工神经网络模型具有高度非线性映射特点，能够有效减小主观因素的影响，因而其被广泛用于环境质量、生态系统评价等领域(Ferreiraetal，2011;Kuoetal，2007;Palanietal，2008;杨琴等，2006)。基于目前尚无针对大沽河湿地水质的BP神经网络综合评价模型，本研究尝试从水体石油烃、无机氮、活性磷酸盐、溶解氧、化学耗氧量等因素建立BP人工神经网络评价方法，并与单因子评价方法、内梅罗指数法进行对比，以期为大沽河湿地环境保护和管理规划提供科学依据。

1材料与方法

1.1研究区域概况

大沽河流域面积7511.5km2，是胶东半岛最大的河流。其年均径流量、降水量分别为6.31×103m3、734.24mm，5–9月降水量占年降水总量的80%左右，是胶州湾营养盐、重金属等污染因素的主要输入源(周召千等，2008)。大沽河湿地面积约400km2，位于大沽河下游，具有人工湿地与自然湿地的双重属性，为胶东地区典型的河口海湾型湿地。另外，大沽河湿地潮间带、浅海区域也是我国滩涂贝类的重要增养殖区。本研究共设调查站位27个(图1)。水体中石油烃、溶解氧、无机氮、活性磷酸盐、化学耗氧量含量均按照《海洋监测规范》(GB17378.42007)相关方法测定。

1.2BP人工神经网络评价方法

1.2.1评价标准本次采用《GB作为BP人工神经网络模型的评价标准，对大沽河湿地水体中石油烃、无机氮、活性磷酸盐、溶解氧、化学耗氧量5个指标进行综合评价。在《GB中石油烃、活性磷酸盐两个因子没有明确划分2类标准，为更好的对分类结果进行综合评价，利用取平均值法对这两个指标的2类标准进行划分，具体