再生水是重要的水资源，也是缺水地区天然和人工水体的重要补给水源。由于再生水中含有复杂的有机、无机污染物，对受纳水体水质和水环境具有重要的生态影响，因而研究精确适应的水质动态评价理论和方法具有重要意义。为此，本项目以典型再生水补给水体为研究对象，发展了再生水补给水体的水质变化评价和预测新方法。在再生水质影响的评价方面，建立了基于模糊粗糙集和属性识别模型的水质评价方法、基于模糊贴近度的水质评价方法、基于改进物元分析和对应分析的水质评价方法、基于范数灰关联度赋权的模糊综合水质评价方法等。在再生水水质影响预测方面，发展了基于非线性灰色伯努利模型的水质预测方法、基于小波变换的ARIMA模型的水质预测方法、基于小波变换的混沌水质预测模型、基于灰色关联分析和BP神经网络的水质预测方法等。开展WASP模型敏感性分析及再生水补给水体的水环境容量的模拟研究，通过WASP模型敏感性分析，发现浮游植物氮碳比和碳生化需氧量降解速率对某些水体WASP模型误差影响最大；对再生水补给水体的水环境容量随机模拟及实例研究结果表明，通过随机模拟方法可以得到水环境容量计算模型参数的大量模拟序列。利用上述方法对多环芳烃等有毒污染物、氮和磷等常规污染的水质影响进行评价和预测，证明其对再生水补给水体的水质管理具有应用意义。 2100433B