《表1 评价因子统计分析及水质标准（mg·L-1)》

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《沱江水质模糊综合评价及主要污染物的预测研究》

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本文选择了沱江上游至下游的31个（SS1～SS31）监测断面，沱江流域及各监测断面分布如图1所示。水质数据来源于中国环境监测总站在各监测断面2018年1月—2019年10月的逐月监测浓度。水质指标包括化学需氧量（CODCr）、溶解氧（DO）、五日生化需氧量（BOD5）、高锰酸盐指数（CODMn）、总氮（TN）、总磷（TP）、氨氮（NH3-N）、硝酸盐（NO3-）、硫酸盐（SO42-）、氟化物（F-）、氯化物（Cl-）、pH、氰化物（CN-）、硫化物（S）、阴离子表面活性剂（LAS）、石油类（Oils）、挥发酚（V-phen）、电导率（EC）、粪大肠菌群（E.coli）、汞（Hg）、铅（Pb）、铜（Cu）、锌（Zn）、铁（Fe）、锰（Mn）、六价铬（Cr6+）、镉（Cd）和温度（T）等。为保证所选指标能真实反映水体状况，需对模糊综合评价的评价因子集进行筛选和优化。GB 3838—2002《地表水环境质量标准》中[21]未对pH、T、SO42-、NO3-、Cl-、Fe、Mn和EC的浓度做出等级划分和明确要求，故将这些指标排除。CN-、S、LAS、Oils、V-phen、Hg、Pb、Cu、Zn、Fe、Mn、Cd、Cr6+浓度均符合Ⅰ类水质标准且浓度长期稳定无变化，因此将这些指标排除。E.coli由于监测次数较少，数据不连续，所以排除该指标。经过筛选后的评价因子集包含CODCr、DO、BOD5、CODMn、TN、NH3-N、TP和F-，各指标的统计分析如表1所示。在模糊综合评价和主成分分析的基础上，选取主要污染物，利用BP神经网络对其进行预测。构建BP网络前，利用各指标的相关性，确定BP网络的输入变量。