基于无线传感器网络与GIS的蓝藻水华爆发动态监测与模拟

发布时间：2017-12-24 16:21

  本文关键词：基于无线传感器网络与GIS的蓝藻水华爆发动态监测与模拟　出处：《农业工程学报》2016年24期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：准确获取水体中物质含量与分布区域是开展蓝藻水华爆发预防、预测、预警工作的基础。针对内陆湖泊蓝藻水华爆发突发性、随机性、区域性等特点,研究了一种基于无线传感器网络(wireless sensors networks,WSNs)及地理信息系统(geographic information system,GIS)相结合的蓝藻水华爆发动态监测与模拟方法。利用水质传感器组成多源异构水环境感知单元,获取湖泊水质数据;将改进的灰色理论(advanced grey model,AGM)及BP人工神经网络(BP artificial neural Network,BPANN)相结合,预测24 h内蓝藻水华的浓度与趋势。滇池现场试验结果表明,利用改进的灰色理论对模型的输入参数进行预测,其各参数的决定系数均大于0.6,均方根误差叶绿素a较大5.86μg/L,其次高锰酸盐指数2.64mg/L,其他指标在0.44~1.89之间,说明模拟精度较高,改进的灰色理论能够为组合预测模型提供确证的输入参数;改进的灰色理论及BP人工神经网络组合算法的决定系数为0.86,表明该方法能够客观准确预测滇池叶绿素a浓度。该方法具有一定的普适性,能够为湖泊环境保护与治理提供参考。
【作者单位】： 云南师范大学信息学院;西部资源环境地理信息技术教育部工程研究中心;云南师范大学旅游与地理科学学院;云南师范大学教务处;
【基金】：国家863计划(2012AA121402) 教育部博士点专项基金(20115303110002) 云南省自然科学基金青年项目(2016FD020) 云南师范大学博士科研启动项目(01000205020503066)
【分类号】：X524;X87
【正文快照】： 0引言 随着中国城镇化的快速推进、人类活动的不断扩张、全球气候变暖,内陆湖泊水污染问题变得越来越严重和复杂,富营养化越来越严重,形成以点源污染与非点源污染、内源污染与外源污染相结合的趋势,湖泊流域生态系统遭到了严重的破坏,蓝藻水华爆发日趋频繁,阻碍了流域社会经

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