水信息学及其在水环境中的应用研究综述

水信息学是一门新兴的学科,是在水范围内运用知识的新途径、元知识.它着重运用计算机技术、通信网络技术、3S技术、可视化技术等一系列高新技术,并结合传统水科学和工程学的方法,研究与水环境相关数据的收集、存储、处理、模拟、预测和结果显示等问题.文章首先探讨了几种不同的水环境概念及水环境研究模型,阐述了近年生态水力学模型的制约因素.生态水力学模型建市在时空一致性和质量能量守恒等假设上,而水生态系统的高度复杂性、非线性和时空特异性制约模型的发展.从"知识发现"和"知识管理"两个视角出发,重点阐述数学模型、数据挖掘、数据同化、数据驱动、地理信息系统、决策支持系统、商业软件等水信息学方法在水环境研究中的应用.目前水信息学还处于起步阶段,各方法交叉结合的研究还比较少,在今后的研究中有待加强,包括基于数据的各方法手段的结合、基于数据和基于过程的两者结合、水环境的知识发现和知识管理的结合等.     

基于模糊识别和遗传神经网络的渤海湾叶绿素a预测研究

由于海洋生态系统的高度复杂性和非线性,利用新兴的水信息学技术,包括模糊模式识别、遗传算法、人工神经网络等构建渤海湾叶绿素a预测模型.以渤海湾实测水质数据为依据,利用遗传算法的全局搜索能力优化BP神经网络的初始权值和阈值,从而避免陷入局部最优解,构建GANN叶绿素a预测模型.模型预测的均方根误差为3.81 μg/L,仿真...