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基于模糊隶属函数算法评估水生植物净化污水能力

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为筛选出适宜江西地区种植的对污水综合净化能力较强的水生植物,以萍蓬莲、黄丝草、黑藻、粉绿狐尾藻、睡莲、矮化苦草、竹叶眼子菜、水鳖、黄花水龙、荇菜、穗花狐尾藻共11种典型水生植物为研究对象,将水生植物进行统一移栽于模拟富营养化污水中培养.在植物生长的不同时间段内采集水样,并对水样中的总氮、总磷、氨氮和化学需氧量以及pH值5个指标进行监测,基于模糊隶属函数算法对不同水生植物净化污水能力进行综合评价.研究结果表明,11种水生植物均能对模拟富营养化污水起到净化作用,但净化效果存在很大差异.采用模糊隶属函数算法评估分析水生植物对污水的净化能力筛选出综合表现较优的5个水生植物品种依次为黄丝草、粉绿狐尾藻、黑藻、竹叶眼子菜、水鳖.以上结果可为江西污水的生态净化提供参考依据,也为水生植物筛选提供了新的综合评价方法.
The Fuzzy Membership Function Algorithm was Applied to Evaluate the Ability of Aquatic Plants to Purify Sewage

叶选、张继红、陈心韵、任琼、贺义昌、叶清、郑育桃

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江西农业大学林学院,330045,南昌

江西省林业科学院,330032,南昌

隶属函数 富营养化 综合评价 生态净化 去除效果

江西农业大学大学生创新创业训练计划2021年中央财政湿地保护与恢复补助项目

2022104101522021143

2023

10.13990/j.issn1001-3679.2023.03.005

江西科学
江西省科学院

江西科学

影响因子：0.286
ISSN：1001-3679
年,卷(期)：2023.41(3)
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