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基于浮标数据的秦皇岛沿岸叶绿素a变化特征及其预测
1
作者
王全颖
傅圆圆
+5 位作者
张建乐
杜雨蒙
张永丰
石伟杰
赵倩倩
张勇
《海洋预报》
北大核心
2025年第4期126-138,共13页
为有效应对秦皇岛沿岸赤潮频发的环境问题,基于2013—2022年秦皇岛沿岸浮标监测数据,分析了叶绿素a(Chl-a)的浓度变化特征,利用广义加性模型(GAM)筛选出Chl-a浓度的主要影响因子,构建Chl-a浓度与主要影响因子的反向传播(BP)神经网络回...
为有效应对秦皇岛沿岸赤潮频发的环境问题,基于2013—2022年秦皇岛沿岸浮标监测数据,分析了叶绿素a(Chl-a)的浓度变化特征,利用广义加性模型(GAM)筛选出Chl-a浓度的主要影响因子,构建Chl-a浓度与主要影响因子的反向传播(BP)神经网络回归模型。结果表明:Chl-a浓度的年际变化呈现两头高、中间低的特征,2021年为Chl-a浓度最高年份,老虎石、洋河口、金山嘴3个海域的平均值为9.26μg/L;2018年最低,为3.68μg/L;月际变化则以8月最高,7月次之,9—11月逐月降低。Chl-a浓度变化的GAM显示,夏季、秋季对Chl-a浓度影响最大的是前一日的Chl-a浓度,且二者呈显著非线性相关。以洋河口海域为例,建立了夏季、秋季Chl-a的BP神经网络回归模型,并以2023年的浮标数据进行验证,预测值与实测值吻合良好。此外,研究还首次发现Nino3.4指数与夏季、秋季Chl-a浓度的月平均值存在显著负相关关系,Chl-a浓度滞后Nino3.4指数3~5个月。
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关键词
秦皇岛沿岸
叶绿素A浓度
广义加性模型
反向传播神经网络回归
Nino3.4指数
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题名
基于浮标数据的秦皇岛沿岸叶绿素a变化特征及其预测
1
作者
王全颖
傅圆圆
张建乐
杜雨蒙
张永丰
石伟杰
赵倩倩
张勇
机构
自然资源部秦皇岛海洋中心
出处
《海洋预报》
北大核心
2025年第4期126-138,共13页
基金
国家海洋公益性行业科研专项(201305003)
自然资源部北海局科技创新赋能海洋事业高质量发展三年行动项目(2023B03-STC)。
文摘
为有效应对秦皇岛沿岸赤潮频发的环境问题,基于2013—2022年秦皇岛沿岸浮标监测数据,分析了叶绿素a(Chl-a)的浓度变化特征,利用广义加性模型(GAM)筛选出Chl-a浓度的主要影响因子,构建Chl-a浓度与主要影响因子的反向传播(BP)神经网络回归模型。结果表明:Chl-a浓度的年际变化呈现两头高、中间低的特征,2021年为Chl-a浓度最高年份,老虎石、洋河口、金山嘴3个海域的平均值为9.26μg/L;2018年最低,为3.68μg/L;月际变化则以8月最高,7月次之,9—11月逐月降低。Chl-a浓度变化的GAM显示,夏季、秋季对Chl-a浓度影响最大的是前一日的Chl-a浓度,且二者呈显著非线性相关。以洋河口海域为例,建立了夏季、秋季Chl-a的BP神经网络回归模型,并以2023年的浮标数据进行验证,预测值与实测值吻合良好。此外,研究还首次发现Nino3.4指数与夏季、秋季Chl-a浓度的月平均值存在显著负相关关系,Chl-a浓度滞后Nino3.4指数3~5个月。
关键词
秦皇岛沿岸
叶绿素A浓度
广义加性模型
反向传播神经网络回归
Nino3.4指数
Keywords
Qinhuangdao coastal waters
chlorophyll a concentration
GAM
BP neural network regression
Nino3.4 index
分类号
X145 [环境科学与工程—环境科学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于浮标数据的秦皇岛沿岸叶绿素a变化特征及其预测
王全颖
傅圆圆
张建乐
杜雨蒙
张永丰
石伟杰
赵倩倩
张勇
《海洋预报》
北大核心
2025
0
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