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摘要:
自动化监测相较于传统人工采样监测来说,前者能够带来海量的监测数据,基于海量监测数据,可进行以日为周期的小尺度分析、以月为周期的中尺度分析以及跨年度的大尺度分析.通过分析自动化水环境监测数据,发现水质常规5参数之间存在一定的相关性,水质参数与水文气象参数之间存在联动性变化关系.利用参数之间的关系,可为水环境自动化监测数据的矫正工作提供修正依据.通过多参数之间联动性特征变化,可实时监控现场环境变化情况,实时报警.
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文献信息
篇名 澜沧江干流水环境变化特征分析及监测报警
来源期刊 水利科技与经济 学科
关键词 水环境 自动化监测 相关性 报警
年,卷(期) 2021,(4) 所属期刊栏目 生态环境与保护
研究方向 页码范围 1-7
页数 7页 分类号 X171.1
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-7175.2021.04.001
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研究主题发展历程
节点文献
水环境
自动化监测
相关性
报警
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
水利科技与经济
月刊
1006-7175
23-1397/TV
大16开
哈尔滨市南岗区宣礼街35号
14-316
1995
chi
出版文献量(篇)
8258
总下载数(次)
17
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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