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环境科学与资源利用论文_基于贝叶斯网络拓扑结
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摘要：文章摘要:为了解决流域水环境风险诊断过程中污染来源不清、污染贡献难以量化等问题，本文提出了一种基于贝叶斯网络拓扑结构与启发式搜索算法相结合的污染源追责量化方法.该方
文章摘要:为了解决流域水环境风险诊断过程中污染来源不清、污染贡献难以量化等问题，本文提出了一种基于贝叶斯网络拓扑结构与启发式搜索算法相结合的污染源追责量化方法.该方法在互信息量化评估基础上可实现流域水环境典型污染物的准确识别，在此基础上通过贝叶斯网络拓扑结构分析与启发式搜索算法可快速辨析流域内典型污染来源及其污染贡献.本次选取吉林省饮马河流域2017年-2020年水质监测数据进行分析，结果表明：氨氮为流域内的典型污染物；对于靠山南楼、靠山大桥、刘珍屯三个站点的污染来源分别为：杨家崴子、新立城大坝、砖瓦窑桥.靠山南楼有63%的污染来源于杨家崴子，靠山大桥有30%的污染来源于新立城大坝，刘珍屯有75%的污染来源于砖瓦窑桥.本次评估方法的构建可为流域水环境风险溯源及污染责任认定提供有力的技术支撑.
文章关键词:
论文DOI:10.19674/j.cnki.issn1000-6923.20220113.001
论文分类号:X52
文章来源：《环境科学导刊》 网址: http://www.hjkxdkzz.cn/qikandaodu/2022/0114/609.html