农业资源与环境学报

作者：郑浩巍,王焕华,卢少勇,贾建丽,万正芬,毕斌,张森霖

单位：中国环境科学研究院, 环境基准与风险评估国家重点实验室, 湖泊污染控制国家环境保护重点实验室, 湖泊水污染治理与生态修复技术国家工程实验室, 北京 100012,中国黄金集团有限公司, 北京 100010,中国环境科学研究院, 环境基准与风险评估国家重点实验室, 湖泊污染控制国家环境保护重点实验室, 湖泊水污染治理与生态修复技术国家工程实验室, 北京 100012,中国环境科学研究院, 环境基准与风险评估国家重点实验室, 湖泊污染控制国家环境保护重点实验室, 湖泊水污染治理与生态修复技术国家工程实验室, 北京 100012,中国矿业大学(北京)化学与环境工程学院, 北京 100083,中国环境科学研究院, 环境基准与风险评估国家重点实验室, 湖泊污染控制国家环境保护重点实验室, 湖泊水污染治理与生态修复技术国家工程实验室, 北京 100012,中国环境科学研究院, 环境基准与风险评估国家重点实验室, 湖泊污染控制国家环境保护重点实验室, 湖泊水污染治理与生态修复技术国家工程实验室, 北京 100012,中国环境科学研究院, 环境基准与风险评估国家重点实验室, 湖泊污染控制国家环境保护重点实验室, 湖泊水污染治理与生态修复技术国家工程实验室, 北京 100012

关键词：水生态承载力,指标体系,人工神经网络,沧州市,

基金：沧州市水环境质量改善技术服务项目

水生态承载力研究可作为从水生态角度预判可持续发展中产生问题的有效手段，但水生态承载力因其指标概念不统一，且需多领域交叉，传统量化过程繁琐复杂。本研究通过构建水资源、水环境、水生态和水安全的指标体系，结合人工神经网络的结构和特点，构建水生态承载力的量化评价模型，可为水生态承载力计算提供一种科学方法，并以典型生态缺水型城市河北沧州市为例进行了验证。本研究通过对沧州市2015—2019年数据进行计算，得到逐年水生态承载力指数分别为0.26、0.23、0.23、0.24、0.22，反映出其生态承载力整体处于及格水平，可能威胁到生态环境绿色健康可持续发展。可见，指标体系和神经网络模型结合，具有结构简单、抗干扰能力强、结果更直观等优点，使区域承载状态更直观有效地呈现出来，为该区域的水生态问题解决和未来发展方向的指定提供帮助。

来源：2025年第6期

《农业资源与环境学报》期刊编辑部

查看农业资源与环境学报杂志2025年第6期