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区域性湖泊营养盐基准的适用性研究
引用本文:梁中耀,陈会丽,任婷玉,伊璇,朱翔,刘永,郭怀成.区域性湖泊营养盐基准的适用性研究[J].环境科学学报,2018,38(7):2545-2553.
作者姓名:梁中耀  陈会丽  任婷玉  伊璇  朱翔  刘永  郭怀成
作者单位:北京大学环境科学与工程学院水沙科学教育部重点实验室;水利部国际经济技术合作交流中心;云南省环境监测中心站
基金项目:国家"973"计划项目(No.2015CB458900)
摘    要:营养盐基准是湖泊富营养化控制与管理的基础,目前多采用以生态分区为基础的基准确定方法.由于同一生态分区内湖泊间的差异性,对区域性湖泊营养盐基准的适用性需要做进一步的探究.本研究提出了基于响应关系的聚类方法(RCA),包括:(1)基于线性混合效应模型和平均绝对百分误差的层次聚类过程;(2)基于赤池信息准则(AIC)的模型选择过程.基于长时间数据的可得性,选择我国云贵湖区和东部湖区作为对象,采用RCA对叶绿素a与营养盐(总氮和总磷)之间的响应关系进行分析.结果发现,区域性响应关系对应的AIC值均为最高,模型权重均小于0.001,且可能导致生态谬误;表明区域性湖泊营养盐基准不能完全适用于生态分区内全部湖泊.该研究可为我国湖泊营养盐基准的空间尺度确定和浓度限值识别提供参考.

关 键 词:生态分区  营养盐基准  基于响应关系的聚类方法  层次聚类  线性混合效应模型
收稿时间:2017/12/6 0:00:00
修稿时间:2018/1/5 0:00:00

Exploring the applicability of regional nutrient criteria
LIANG Zhongyao,CHEN Huili,REN Tingyu,YI Xuan,ZHU Xiang,LIU Yong and GUO Huaicheng.Exploring the applicability of regional nutrient criteria[J].Acta Scientiae Circumstantiae,2018,38(7):2545-2553.
Authors:LIANG Zhongyao  CHEN Huili  REN Tingyu  YI Xuan  ZHU Xiang  LIU Yong and GUO Huaicheng
Institution:College of Environmental Science and Engineering, the Key Laboratory of Water and Sediment Sciences Ministry of Education, Peking University, Beijing 100871,College of Environmental Science and Engineering, the Key Laboratory of Water and Sediment Sciences Ministry of Education, Peking University, Beijing 100871,College of Environmental Science and Engineering, the Key Laboratory of Water and Sediment Sciences Ministry of Education, Peking University, Beijing 100871,International Economic & Technical Cooperation and Exchange Center, Ministry of Water Resources, Beijing 100053,Yunnan Environmental Monitoring Center Station, Kunming 650000,College of Environmental Science and Engineering, the Key Laboratory of Water and Sediment Sciences Ministry of Education, Peking University, Beijing 100871 and College of Environmental Science and Engineering, the Key Laboratory of Water and Sediment Sciences Ministry of Education, Peking University, Beijing 100871
Abstract:
Keywords:ecoregion  nutrient criteria  relationship-based clustering approach  hierarchical clustering  linear mixed-effect model
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