【摘 要】
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准确获取水体中物质含量与分布区域是开展蓝藻水华爆发预防、预测、预警工作的基础。针对内陆湖泊蓝藻水华爆发突发性、随机性、区域性等特点,研究了一种基于无线传感器网络(
【机 构】
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云南师范大学信息学院,西部资源环境地理信息技术教育部工程研究中心,云南师范大学旅游与地理科学学院,云南师范大学教务处
【基金项目】
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国家863计划(2012AA121402);教育部博士点专项基金(20115303110002);云南省自然科学基金青年项目(2016FD020);云南师范大学博士科研启动项目(01000205020503066)
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准确获取水体中物质含量与分布区域是开展蓝藻水华爆发预防、预测、预警工作的基础。针对内陆湖泊蓝藻水华爆发突发性、随机性、区域性等特点,研究了一种基于无线传感器网络(wireless sensors networks,WSNs)及地理信息系统(geographic information system,GIS)相结合的蓝藻水华爆发动态监测与模拟方法。利用水质传感器组成多源异构水环境感知单元,获取湖泊水质数据;将改进的灰色理论(advanced grey model,AGM)及BP人工神经网络(BP artificial neural Network,BPANN)相结合,预测24 h内蓝藻水华的浓度与趋势。滇池现场试验结果表明,利用改进的灰色理论对模型的输入参数进行预测,其各参数的决定系数均大于0.6,均方根误差叶绿素a较大5.86μg/L,其次高锰酸盐指数2.64mg/L,其他指标在0.44~1.89之间,说明模拟精度较高,改进的灰色理论能够为组合预测模型提供确证的输入参数;改进的灰色理论及BP人工神经网络组合算法的决定系数为0.86,表明该方法能够客观准确预测滇池叶绿素a浓度。该方法具有一定的普适性,能够为湖泊环境保护与治理提供参考。
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