【摘要】：為掌握遼東灣北部海域營(yíng)養(yǎng)鹽污染狀況及富營(yíng)養(yǎng)化水平,本文基于2014—2016年夏季現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查資料,分析了該海域無(wú)機(jī)氮、活性磷酸鹽、化學(xué)需氧量和葉綠素a的時(shí)空分布特征,并建立誤差逆向傳播算法(Back Propagation)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)該海域富營(yíng)養(yǎng)化水平進(jìn)行評(píng)價(jià)。結(jié)果表明:受2015年夏季遼寧省干旱和2016年夏季東北地區(qū)大規(guī)模降雨的影響,遼東灣北部海域營(yíng)養(yǎng)鹽、化學(xué)需氧量和葉綠素a濃度均呈現(xiàn)2014年較高,2015年降低,2016年又上升的趨勢(shì)。調(diào)查海域營(yíng)養(yǎng)鹽結(jié)構(gòu)在2014年和2015年主要表現(xiàn)為磷限制,2016年調(diào)查海域北部為磷限制,南部為氮限制。BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的評(píng)價(jià)結(jié)果表明,調(diào)查海域夏季富營(yíng)養(yǎng)化水平呈現(xiàn)2014年較為嚴(yán)重,2015年降低,2016年又升高的"U"型特征。富營(yíng)養(yǎng)化程度嚴(yán)重的區(qū)域主要出現(xiàn)在大遼河口、遼河口及其近岸海域。大遼河口富營(yíng)養(yǎng)化程度在3年夏季均保持較高水平,其中2014年和2016年與遼河口富營(yíng)養(yǎng)化水平相當(dāng),而2015年遠(yuǎn)高于遼東灣北部其他海域。BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在進(jìn)行富營(yíng)養(yǎng)化評(píng)價(jià)過(guò)程中,能夠綜合考慮各評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)海水富營(yíng)養(yǎng)化的貢獻(xiàn)率,避免對(duì)營(yíng)養(yǎng)鹽的過(guò)度依賴(lài),同時(shí)減少評(píng)價(jià)過(guò)程中的主觀誤差,是一種更加客觀合理的富營(yíng)養(yǎng)化評(píng)價(jià)方法。
[Abstract]:In order to understand the status of nutrient pollution and eutrophication in the northern part of Liaodong Bay, the temporal and spatial distribution characteristics of inorganic nitrogen, active phosphate, chemical oxygen demand and chlorophyll a were analyzed based on the field investigation data of 2014-2016. An artificial neural network model of the error reverse propagation algorithm (Back Propagation) was established to evaluate the eutrophication level of the sea area. The results showed that under the influence of drought in Liaoning Province in 2015 and heavy rainfall in Northeast China in 2016, the concentrations of nutrients, chemical oxygen demand and chlorophyll a in the northern part of Liaodong Bay were higher in 2014 and decreased in 2015. The trend is rising again in 2016. In 2014 and 2015, the nutrient structure of the investigated area was mainly characterized by phosphorus limitation. In 2016, phosphorus limitation was observed in the northern part of the survey area and nitrogen limitation in the southern part of the survey area. The evaluation results of the BP artificial neural network show that, The level of eutrophication in summer was more serious in 2014, decreased in 2015, and increased in 2016. The areas with serious eutrophication mainly occur in the mouth of Daliao River, Liaohe Estuary and its inshore waters. The eutrophication level of Daliao Estuary maintained a high level in summer of three years, and the eutrophication level in 2014 and 2016 was similar to that in Liaohe Estuary. In the process of eutrophication evaluation, BP artificial neural network can comprehensively consider the contribution rate of each evaluation index to seawater eutrophication and avoid excessive dependence on nutrients. At the same time, it is a more objective and reasonable method to evaluate eutrophication by reducing the subjective error in the evaluation process.
【作者單位】： 上海海洋大學(xué)海洋科學(xué)學(xué)院;國(guó)家海洋環(huán)境監(jiān)測(cè)中心;國(guó)家海洋局第一海洋研究所;
【基金】：海洋公益性行業(yè)科研專(zhuān)項(xiàng)(201305043) 環(huán)保部環(huán)境基準(zhǔn)與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室基金“基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的河口近岸海域富營(yíng)養(yǎng)化評(píng)價(jià)技術(shù)研究”資助
【分類(lèi)號(hào)】：X824

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9 何t，

本文編號(hào)：2339184