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基于人工神经网络的雅鲁藏布江水化学变化趋势研究
被引量：
1
1
作者
刘佳驹
李金城
+4 位作者
郭怀成
袁鹏
李政
张扬
王志勇
《北京大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期1043-1051,共9页
为探究雅鲁藏布江(简称雅江)河流水化学组分的历史变化趋势及未来气候变化的影响,将2016,2017和2018年雅江实测数据与文献数据相结合,采用线性倾向性估计方法,分析雅江上、中、下游近60年来气象及11种水化学组分的变化,采用气候变化模式...
为探究雅鲁藏布江(简称雅江)河流水化学组分的历史变化趋势及未来气候变化的影响,将2016,2017和2018年雅江实测数据与文献数据相结合,采用线性倾向性估计方法,分析雅江上、中、下游近60年来气象及11种水化学组分的变化,采用气候变化模式和BP神经网络模型预测未来气候情景下总溶解固体(TDS)的浓度,以期为资料缺失的雅江流域水资源管理和水环境治理提供科学支撑。研究结果表明,近60年来,雅江流域年均气温上升趋势显著,升温速率为0.38°C/10a;年降雨量总体上呈上升趋势,速率为7.34mm/10a;河流水化学组分存在一定程度的波动,其中TDS远高于全球河流平均水平(120mg/L),并存在上升趋势,pH为弱碱性并存在上升趋势。在未来气候变化模式(RCP4.5)下,BP神经网络模型预测结果显示雅江流域上、中、下游TDS浓度将显著增加,下游最为显著,河流水质存在恶化的风险,将对流域居民生产生活产生不利影响。
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关键词
气候
变化
雅鲁藏布江
人工神经网络
水化学变化趋势
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职称材料
题名
基于人工神经网络的雅鲁藏布江水化学变化趋势研究
被引量：
1
1
作者
刘佳驹
李金城
郭怀成
袁鹏
李政
张扬
王志勇
机构
中国环境科学研究院流域水环境污染综合治理研究中心
北京大学环境科学与工程学院
中国环境科学研究院
出处
《北京大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期1043-1051,共9页
基金
国家科技重大专项(22015FY111000)资助。
文摘
为探究雅鲁藏布江(简称雅江)河流水化学组分的历史变化趋势及未来气候变化的影响,将2016,2017和2018年雅江实测数据与文献数据相结合,采用线性倾向性估计方法,分析雅江上、中、下游近60年来气象及11种水化学组分的变化,采用气候变化模式和BP神经网络模型预测未来气候情景下总溶解固体(TDS)的浓度,以期为资料缺失的雅江流域水资源管理和水环境治理提供科学支撑。研究结果表明,近60年来,雅江流域年均气温上升趋势显著,升温速率为0.38°C/10a;年降雨量总体上呈上升趋势,速率为7.34mm/10a;河流水化学组分存在一定程度的波动,其中TDS远高于全球河流平均水平(120mg/L),并存在上升趋势,pH为弱碱性并存在上升趋势。在未来气候变化模式(RCP4.5)下,BP神经网络模型预测结果显示雅江流域上、中、下游TDS浓度将显著增加,下游最为显著,河流水质存在恶化的风险,将对流域居民生产生活产生不利影响。
关键词
气候
变化
雅鲁藏布江
人工神经网络
水化学变化趋势
Keywords
climate change
Yarlung Tsangpo River
artificial neural network
trends in water chemistry
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
P342 [天文地球—水文科学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于人工神经网络的雅鲁藏布江水化学变化趋势研究
刘佳驹
李金城
郭怀成
袁鹏
李政
张扬
王志勇
《北京大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
1
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