基于GLUE方法的湖库富营养化风险评估

• 作者: 郑震
• 来源期刊: 灌溉排水学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: GLUE BP神经网络 富营养化 风险评估
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 页码范围: 132-137
• 页数: 6页
• 分类号: X8
• 字数: 4465字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13522/j.cnki.ggps.2019372

摘要

[目的]更好地评估湖库富营养化及其引发藻类暴发风险的程度.[方法]基于BP神经网络,建立预测藻类浓度的水体富营养化模型,结合GLUE方法对水体富营养化模型的相关水质参数进行不确定性分析,分析各参数对水体富营养化程度的影响,并给出各参数90％置信区间作为风险范围,以供管理.[结果]BP神经网络可以较好地预测藻类浓度变化,纳什系数(NSE)及均方根误差(RMSE)均较小;pH、DO、CODMn、TN、TP、Chl-a与水华风险具有较为明显的正相关趋势,SSD存在负相关趋势,温度T则不明显;pH、TN、TP、Chl-a、SSD的高、低风险特征在区间内表现较为明显;T、DO、CODMn的风险特征则不明显.[结论]BP神经网络可建立水库藻类及其他类似复杂机制系统的模拟,各水质参数90％置信区间可用作其藻类暴发的风险评估范围.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑震		2	8	1.0	2.0