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基于不同场景划分的湖库水体叶绿素a质量浓度短时预测研究
1
作者
鲍建涛
李昭
+9 位作者
张雪容
邓应彬
李晓芳
彭小燕
陈仁容
贾翊文
李彤
邓琰
杨骥
吴希文
《热带地理》
北大核心
2025年第8期1388-1403,共16页
湖库水体富营养化程度的升高,导致藻华现象的时有发生,而叶绿素a(Chl-a)质量浓度是监测湖库水质状况的关键因素,能准确体现湖库的水质状况以及藻华程度。由于季节、天气和水体富营养程度的差异,使得传统模型不能满足复杂场景下Chl-a质...
湖库水体富营养化程度的升高,导致藻华现象的时有发生,而叶绿素a(Chl-a)质量浓度是监测湖库水质状况的关键因素,能准确体现湖库的水质状况以及藻华程度。由于季节、天气和水体富营养程度的差异,使得传统模型不能满足复杂场景下Chl-a质量浓度高精度预测的需求。文章探讨了以因子交互作用、昼夜差异和营养化状况等3种类型的场景划分方法,针对每种类型的数据特征进行多场景划分,并分别运用机器学习(RF、GBDT、XGBoost)和线性回归模型对湖库水体Chl-a质量浓度进行短时预测。结果表明:1)以因子交互作用进行场景划分的预测效果最好,平均RMSE为0.0045,比场景划分前的平均RMSE提高了4.26%;2)按昼夜差异进行场景划分的预测效果较差,平均RMSE为0.00474,比场景划分前的RMSE降低了0.9%;3)在富营养场景中,RF、GBDT、XGBoost和线性回归4种预测模型的预测精度是最高的,RMSE分别为0.0034、0.0036、0.0035和0.0039,其中RF模型预测精度最高。
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关键词
chl-a质量浓度
场景分割
机器学习
短时预测
因子交互作用
湖库水体
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题名
基于不同场景划分的湖库水体叶绿素a质量浓度短时预测研究
1
作者
鲍建涛
李昭
张雪容
邓应彬
李晓芳
彭小燕
陈仁容
贾翊文
李彤
邓琰
杨骥
吴希文
机构
广东工业大学土木与交通工程学院
广东省科学院广州地理研究所广东省遥感与地理信息系统应用重点实验室/广东省地理空间信息技术与应用公共实验室
广东省生态环境监测中心
广西壮族自治区海洋环境监测中心站
南方海洋科学与工程广东省实验室(广州)
广东生态工程职业学院旅游与文化学院
出处
《热带地理》
北大核心
2025年第8期1388-1403,共16页
基金
广东省生态环境专项资金项目(GDEEMC-2023-36)
广西重点研发计划(桂科AB22035035)
国家自然科学基金(42207506)。
文摘
湖库水体富营养化程度的升高,导致藻华现象的时有发生,而叶绿素a(Chl-a)质量浓度是监测湖库水质状况的关键因素,能准确体现湖库的水质状况以及藻华程度。由于季节、天气和水体富营养程度的差异,使得传统模型不能满足复杂场景下Chl-a质量浓度高精度预测的需求。文章探讨了以因子交互作用、昼夜差异和营养化状况等3种类型的场景划分方法,针对每种类型的数据特征进行多场景划分,并分别运用机器学习(RF、GBDT、XGBoost)和线性回归模型对湖库水体Chl-a质量浓度进行短时预测。结果表明:1)以因子交互作用进行场景划分的预测效果最好,平均RMSE为0.0045,比场景划分前的平均RMSE提高了4.26%;2)按昼夜差异进行场景划分的预测效果较差,平均RMSE为0.00474,比场景划分前的RMSE降低了0.9%;3)在富营养场景中,RF、GBDT、XGBoost和线性回归4种预测模型的预测精度是最高的,RMSE分别为0.0034、0.0036、0.0035和0.0039,其中RF模型预测精度最高。
关键词
chl-a质量浓度
场景分割
机器学习
短时预测
因子交互作用
湖库水体
Keywords
chl-a
concentration
scene segmentation
machine learning
short-term prediction
factor interactions
lake and reservoir waters
分类号
X524 [环境科学与工程—环境工程]
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于不同场景划分的湖库水体叶绿素a质量浓度短时预测研究
鲍建涛
李昭
张雪容
邓应彬
李晓芳
彭小燕
陈仁容
贾翊文
李彤
邓琰
杨骥
吴希文
《热带地理》
北大核心
2025
0
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职称材料
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