【摘 要】
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为实时预测海河干流水体藻华的暴发时段及影响程度,提高环境管理部门决策能力,以海河干流段典型断面的水质在线监测及气象站高频、实时数据为基础,基于BP神经网络,以实时叶绿
【机 构】
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天津大学,天津市环境监测中心,天津市环境保护科学研究院,三峡大学
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为实时预测海河干流水体藻华的暴发时段及影响程度,提高环境管理部门决策能力,以海河干流段典型断面的水质在线监测及气象站高频、实时数据为基础,基于BP神经网络,以实时叶绿素浓度、气温、光照强度和气压四项指标为输入变量,建立了叶绿素浓度日变化量的预测模型,对海河干流大光明桥处水域叶绿素浓度随时间的变化进行预测。结果表明:对海河干流叶绿素浓度短时预测影响较大的因素依次为溶解氧(叶绿素)、气温、光照强度、气压、降雨、电导率、相对湿度;预测时长越短,预测精度越高。当预测时长分别为24 h、12 h、6 h时,Nash效率系数分别为0.77、0.85、0.93,预报误差的标准误差分别为5.7μg/L、4.6μg/L、3.1μg/L;12 h内的预测精度可满足海河河道藻华预警的实际需求,为其短期预警提供了数据支撑。
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