太湖叶绿素a浓度预测模型初探

作者：刘建萍; 张玉超; 钱新; 钱瑜

来源：环境保护科学, 2009, (04): 46-49.

DOI：10.16803/j.cnki.issn.1004-6216.2009.04.014

• 太湖
• 叶绿素a
• 预测
• 统计回归
• 神经网络 Taihu Lake Chlorophyll-a Prediction Statistical Regression Neutral Network

以太湖2005年的监测资料为基础,运用多元统计回归和BP人工神经网络方法构建模型,探求叶绿素a与水深、水温、营养盐等10项环境因子之间的关系,通过验证发现BP模型对叶绿素a浓度的拟合值与叶绿素a浓度的实测值之间的均方误差为220.3059,优于统计回归模型的235.4569;此外对两种模型进行了灵敏度测试,结果都显示总磷不是太湖叶绿素a浓度的限制因子,而水深、水温、总氮的变化对叶绿素a浓度影响显著。本研究对太湖叶绿素a浓度预测模型的建立是十分有意义的。

• 单位
  污染控制与资源化研究国家重点实验室; 南京大学