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

作者：杨昆; 罗毅; 徐玉妃; 商春雪; 杨扬

来源：农业工程学报, 2016, 32(24): 197-205.

• 污染
• 无线传感器网络
• 地理信息系统
• 灰色理论
• 人工神经网络

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0.441.89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。

• 单位
  云南师范大学