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1.
基于BP神经网络的藻类水华预测模型研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
以宁波大学校内池塘2009年3—10月间30周的监测数据为基础,运用BP人工神经网络方法构建预测模型,探求颤藻生物量与总氮、总磷、透明度等6项环境因子之间的关系,选出最佳预测模型,并对模型进行敏感度分析。结果显示:①BP神经网络模型对颤藻生物量预测值与实测值之间拟合程度良好,相关系数达到了0.984,说明BP神经网络模型可以用于水体中藻类水华的短期预测。②通过对构建的BP神经网络模型进行敏感度分析,阐明了宁波大学校内池塘藻类水华的主要驱动因素,并指出控制水体的pH是宁波大学校内池塘藻类水华防治工作的重点。  相似文献   
2.
杨文  朱津永  张克鑫  万莉  陆开宏 《环境科学》2015,36(4):1309-1316
对小型藻华水体进行密集采样调查有利于揭示藻华过程中浮游植物演替规律及其影响因子.于3~10月对一小型藻华池塘进行为期30周的逐周跟踪调查,监测其水体理化指标和浮游生物种类和数量的变化,并应用PRIMER软件多元统计分析方法探求采样池塘浮游植物群落结构的动态变化及其与水体理化因子、浮游动物之间的关系.调查期间共发现浮游植物54种(属),细胞丰度在0.28×108~6.11×108cells·L-1之间;浮游动物55种(属),个体数量在26~2.5×105ind·L-1之间.浮游植物优势类群主要为蓝藻和绿藻,且随季节的变化浮游植物群落结构呈现出明显的演替过程,该过程可分为绿藻和隐藻共存期、绿藻和蓝藻共存期、蓝藻优势期这3个阶段.生物-环境相关性分析发现p H、水温、光照、总磷及轮虫、桡足类的数量是影响该池塘浮游植物群落结构动态变化的主要因素,且相比于浮游动物,水体理化因子的影响力或更强.  相似文献   
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