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题名基于深度学习的环太湖河流气象水质协同预测模型研究
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作者
许睿亭
姜翠玲
孙磊
冯亚坤
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机构
河海大学水文水资源学院
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出处
《水利水电技术(中英文)》
北大核心
2025年第7期228-238,共11页
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基金
国家重点研发计划(2023YFC3207503)。
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文摘
【目的】为优化水质监测与预警系统,促进河流生态环境的可持续发展。【方法】研究根据环太湖19个水质监测站点2021—2023年逐日水质监测数据和7个气象站的逐日气象资料,采用综合水质指数法(WQI)对水质状况进行定量评价,通过克里金插值法获得与水质监测站点空间相位一致的气象数据,综合考虑气象要素对水质要素的影响机理和Spearman相关分析结果筛选输入的气象数据。采用长短期记忆网络(LSTM)、门控循环单元(GRU)、反向传播网络(BP)方法以及并行的GRU-LSTM模型对综合水质指数WQI进行预测。【结果】结果表明,水质预测模型中,模型精度受输入步长的影响,步长14 d的并行的GRU-LSTM模型表现最佳,预测精度为R^(2)=0.98。【结论】研究成果采用的深度学习模型为河流水质的长期监测和预测提供了一种新的技术路径,结合气象数据的水质预测能够在实际应用中帮助相关部门提前预警水质变化,优化水资源的调度与治理策略,提高水环境的可持续管理能力。
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关键词
气象水质协同预测模型
深度学习
综合水质指数法
河流水质
影响因素
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Keywords
water quality prediction model combined with meteorological data
deep learning
comprehensive water quality index
river water quality
influencing factors
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分类号
TV213.4
[水利工程—水文学及水资源]
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题名基于机器学习的气象水质耦合预测模型研究
被引量：2
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作者
张冲
陈末
刘袁媛
王一
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机构
黑龙江大学水利电力学院
黑龙江大学寒区地下水研究所
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出处
《水文》
CSCD
北大核心
2024年第6期9-14,21,共7页
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基金
黑龙江省普通本科高等学校青年创新人才培养计划(UNPYSCT-2020012)。
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文摘
为了更好地预测河流水质,以黑龙江省内16个水质监测站点的日尺度水质数据和日尺度气象站数据为基础,通过核主成分分析(KPCA)对水质数据的特征值进行提取并降维,采用斯皮尔曼相关性分析(Spearman)筛选强相关的气象因子,并将强相关气象因子和水质指数(WQI)作为模型输入数据,结合随机森林(RF)、多层感知机(MLP)、广义回归神经网络(GRNN)构建三种气象水质耦合预测模型,并进行对比验证。结果表明GRNN预测效果最佳,R^(2)=98.68%,对16个站点水质情况的预测准确度高达87.50%,可以为政府水资源治理提供参考。
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关键词
气象水质耦合预测模型
机器学习
核主成分分析
斯皮尔曼相关性分析
黑龙江省
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Keywords
coupled prediction model of meteorological and water quality
machine learning
Kernel Principal Component Analysis
Spearman correlation analysis
Heilongjiang Province
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分类号
X832
[环境科学与工程—环境工程]
P33
[天文地球—水文科学]
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题名气象因子对巢湖水源地蓝藻水华暴发的影响
被引量：11
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作者
蒋晨韵
唐晓先
王璨
袁俣
李小龙
钱新
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机构
南京大学环境学院/污染控制与资源化研究国家重点实验室
安徽省巢湖管理局
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出处
《江苏农业科学》
2019年第10期281-286,共6页
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基金
安徽巢湖流域水环境综合治理项目亚行贷款(编号:Loan2941-PRC)
巢湖水源地水质与蓝藻水华预测预警研究项目(编号:CS-03-04)
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文摘
近年来,巢湖蓝藻水华频频暴发,位于巢湖东部的水源地亦出现严重的蓝藻水华,影响渔业以及周边人们生产生活用水安全等。巢湖是典型的富营养化浅水湖泊,营养盐浓度水平适宜蓝藻生长繁殖。在当前水质条件下,研究气象因子及其变化对蓝藻水华生消和迁移的影响具有重要意义。以巢湖2016年9月的实测数据为基础,构建三维水动力-水质模型,设置不同的气温、辐射、风速、风向的组合情景,对蓝藻水华进行模拟,并重点关注巢湖水源地。结果显示,入秋后,巢湖气温仍有利于蓝藻的生长。这种温暖晴好天气下,如持续小风且风向不利(西南风),中部出现的蓝藻水华,能够在3 d左右到达巢湖水源地。因此,在营养盐充足且温度较为适宜的季节,风速和风向是巢湖蓝藻水华预警的重要因子。
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关键词
巢湖
水质模型
蓝藻水华
气象因子
情景模拟
预测预警
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分类号
X524
[环境科学与工程—环境工程]
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