摘要
中国南方地区尤其是长江流域的水环境问题一直是社会关注的焦点，科学的水质评价有助于及时了解水体污染情况，可为解决水体污染、保护水环境指明方向，对于社会经济发展和生态环境保护都具有重大的现实意义。 赣江作为长江的重要支流，其上游的桃江流域是中国典型的稀土矿区流域，本文以桃江流域为研究区域，根据流域内的遥感影像数据、实测水质指标和降水数据，运用描述性统计分析法对该流域2014-2017年10个监测断面的水质指标检测结果进行分析，分析结果显示被检测的溶解氧、高锰酸盐指数、BOD5、氨氮、总磷、氟化物等6项指标的含量在流域存在明显的时空分布差异，且以氨氮含量的时空差异最为明显。结合BP神经网络模型，采用只含有1个隐藏层的3层BP神经网络模型，对桃江流域水质进行分类，同时运用水污染指数法对流域水质进行评价，分析比较两种评价方法的异同。基于BP神经网络模型的水质评价结果显示桃江各个监测断面的水质类别以Ⅰ类和Ⅱ类为主，水污染指数评价结果则显示，大部分监测断面的水质类别为Ⅱ类和Ⅲ类，所占比例分别为55%和29%。两种评价方法的共同之处在于都显示桃江水质状况总体上满足该流域的水域功能和保护目标，龙头滩断面水质状况较差。 依据水质评价结果，参考实地调查资料分析桃江水质污染成因，得出桃江流域水质受自然降水和人为污染物排放的共同影响，污染物来源主要包括各类农业活动中不合理施用农药化肥，生活污水和垃圾，以及以稀土采选为主的各种工业活动排放的废水、尾矿等。因此，水环境治理工作可从完善水环境防治政策法规体系，推进农业面源污染、工业污染防治，以及强化城乡生活污染治理等方面入手。
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