基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)與GIS的藍(lán)藻水華爆發(fā)動(dòng)態(tài)監(jiān)測與模擬
本文關(guān)鍵詞:基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)與GIS的藍(lán)藻水華爆發(fā)動(dòng)態(tài)監(jiān)測與模擬 出處:《農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)》2016年24期 論文類型:期刊論文
更多相關(guān)文章: 污染 無線傳感器網(wǎng)絡(luò) 地理信息系統(tǒng) 灰色理論 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【摘要】:準(zhǔn)確獲取水體中物質(zhì)含量與分布區(qū)域是開展藍(lán)藻水華爆發(fā)預(yù)防、預(yù)測、預(yù)警工作的基礎(chǔ)。針對內(nèi)陸湖泊藍(lán)藻水華爆發(fā)突發(fā)性、隨機(jī)性、區(qū)域性等特點(diǎn),研究了一種基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(wireless sensors networks,WSNs)及地理信息系統(tǒng)(geographic information system,GIS)相結(jié)合的藍(lán)藻水華爆發(fā)動(dòng)態(tài)監(jiān)測與模擬方法。利用水質(zhì)傳感器組成多源異構(gòu)水環(huán)境感知單元,獲取湖泊水質(zhì)數(shù)據(jù);將改進(jìn)的灰色理論(advanced grey model,AGM)及BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BP artificial neural Network,BPANN)相結(jié)合,預(yù)測24 h內(nèi)藍(lán)藻水華的濃度與趨勢。滇池現(xiàn)場試驗(yàn)結(jié)果表明,利用改進(jìn)的灰色理論對模型的輸入?yún)?shù)進(jìn)行預(yù)測,其各參數(shù)的決定系數(shù)均大于0.6,均方根誤差葉綠素a較大5.86μg/L,其次高錳酸鹽指數(shù)2.64mg/L,其他指標(biāo)在0.44~1.89之間,說明模擬精度較高,改進(jìn)的灰色理論能夠?yàn)榻M合預(yù)測模型提供確證的輸入?yún)?shù);改進(jìn)的灰色理論及BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合算法的決定系數(shù)為0.86,表明該方法能夠客觀準(zhǔn)確預(yù)測滇池葉綠素a濃度。該方法具有一定的普適性,能夠?yàn)楹喘h(huán)境保護(hù)與治理提供參考。
【作者單位】: 云南師范大學(xué)信息學(xué)院;西部資源環(huán)境地理信息技術(shù)教育部工程研究中心;云南師范大學(xué)旅游與地理科學(xué)學(xué)院;云南師范大學(xué)教務(wù)處;
【基金】:國家863計(jì)劃(2012AA121402) 教育部博士點(diǎn)專項(xiàng)基金(20115303110002) 云南省自然科學(xué)基金青年項(xiàng)目(2016FD020) 云南師范大學(xué)博士科研啟動(dòng)項(xiàng)目(01000205020503066)
【分類號】:X524;X87
【正文快照】: 0引言 隨著中國城鎮(zhèn)化的快速推進(jìn)、人類活動(dòng)的不斷擴(kuò)張、全球氣候變暖,內(nèi)陸湖泊水污染問題變得越來越嚴(yán)重和復(fù)雜,富營養(yǎng)化越來越嚴(yán)重,形成以點(diǎn)源污染與非點(diǎn)源污染、內(nèi)源污染與外源污染相結(jié)合的趨勢,湖泊流域生態(tài)系統(tǒng)遭到了嚴(yán)重的破壞,藍(lán)藻水華爆發(fā)日趨頻繁,阻礙了流域社會(huì)經(jīng)
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