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题名美国密西西比河下游水体含氮量预报方法
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作者
严宝文
mark d.tomer
温得平
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机构
西北农林科技大学水利与建筑工程学院
美国农业部农业与环境国家实验室
青海省水文水资源勘测局
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出处
《排灌机械工程学报》
EI
北大核心
2013年第9期800-804,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(51179160)
西北农林科技大学基础科研费项目(QN2009090)
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文摘
为了研究农业区面污染造成的河流水体污染和富营养化等问题,以离子型为主的硝态氮污染物的质量浓度与径流大小的变化关系为河流水体含氮量预报的基础,选择农业区密集的美国密西西比河下游为研究对象,观测干流上控制性水文站维克斯堡站,对收集到的相关径流和水体硝态氮资料进行分析;运用Baseflow基流分割程序对径流序列分别进行日、月基流分割,将所分割的基流运用耶鲁大学Loadrunner程序,延伸和补全所选站点水体硝态氮的逐日质量浓度序列,并进一步建立逐月数据序列;运用神经网络方法,对研究对象的水体月硝态氮质量浓度进行了验证预报,建立了相应的预报步骤与预报公式.预报结果显示:对密西西比河下游水体月硝态氮质量浓度预报平均误差为7.5%.由此可见所提出的步骤和方法的准确性与适用性,可用于实际的河流水体月硝态氮质量浓度预报.
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关键词
硝态氮预报
密西西比河
河流含氮量
人工神经网络
Loadrunner程序
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Keywords
nitrate nitrogen forecast
Mississippi River
concentration of nitrate nitrogen
artificial neural network
Loadruner procedure
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分类号
TH
[机械工程]
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