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太湖叶绿素a质量浓度年际变化特征及其对多因子协同的响应
1
作者
张中天
袁海钰
+3 位作者
许强
陈鹤翔
杨文海
唐仁
《水利水电科技进展》
北大核心
2025年第3期93-98,110,共7页
基于太湖2005—2022年实测数据,采用Mann-Kendall检验法和BP神经网络模型,分析了叶绿素a质量浓度的年际变化特征及其对水文水动力因子(水位、风速、降水)、生源物质因子(总氮、总磷、COD Mn)和热能因子(气温、日照时长、总辐射)的协同...
基于太湖2005—2022年实测数据,采用Mann-Kendall检验法和BP神经网络模型,分析了叶绿素a质量浓度的年际变化特征及其对水文水动力因子(水位、风速、降水)、生源物质因子(总氮、总磷、COD Mn)和热能因子(气温、日照时长、总辐射)的协同响应。结果表明:2005年以来叶绿素a质量浓度呈上升趋势,2015—2022年的平均质量浓度比2005—2014年增长约95%,但从2020年起叶绿素a质量浓度峰值出现下降趋势;叶绿素a质量浓度变化过程对总辐射、水位与气温因子协同作用的敏感性最高,热能因子对叶绿素a质量浓度变化过程的影响最为显著。
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关键词
叶绿素A
多因子分析
MANN-KENDALL检验
BP神经网络
太湖
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题名
太湖叶绿素a质量浓度年际变化特征及其对多因子协同的响应
1
作者
张中天
袁海钰
许强
陈鹤翔
杨文海
唐仁
机构
江苏省太湖水利规划设计研究院有限公司规划分院
河海大学
水利
水电学院
华北
水利
水电大学
水利
学院
出处
《水利水电科技进展》
北大核心
2025年第3期93-98,110,共7页
基金
国家自然科学基金项目(52309090)
江苏省水利科技项目(2023002)。
文摘
基于太湖2005—2022年实测数据,采用Mann-Kendall检验法和BP神经网络模型,分析了叶绿素a质量浓度的年际变化特征及其对水文水动力因子(水位、风速、降水)、生源物质因子(总氮、总磷、COD Mn)和热能因子(气温、日照时长、总辐射)的协同响应。结果表明:2005年以来叶绿素a质量浓度呈上升趋势,2015—2022年的平均质量浓度比2005—2014年增长约95%,但从2020年起叶绿素a质量浓度峰值出现下降趋势;叶绿素a质量浓度变化过程对总辐射、水位与气温因子协同作用的敏感性最高,热能因子对叶绿素a质量浓度变化过程的影响最为显著。
关键词
叶绿素A
多因子分析
MANN-KENDALL检验
BP神经网络
太湖
Keywords
chlorophyll-a
multi-factor analysis
Mann-Kendall test
BP neural network
Taihu Lake
分类号
X824 [环境科学与工程—环境工程]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
太湖叶绿素a质量浓度年际变化特征及其对多因子协同的响应
张中天
袁海钰
许强
陈鹤翔
杨文海
唐仁
《水利水电科技进展》
北大核心
2025
0
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