一种湖库营养状态的智能判别方法及装置

摘要

本发明属于环境保护与资源综合利用技术领域，涉及一种湖库营养状态的智能判别方法及装置,本发明公开了一种在常规的参数判别法中引入地理属性，应用主分量分析法确定不同区划的湖库营养状态标准，进行第一次判别；应用数据驱动法分析湖库营养状态的非线性特征，进行第二次判别；最终依据氮磷比值对结果进行优选，可在减少水质监测资料需求量的同时，明显提高判别准确性。基于该方法的湖库营养状态智能判别装置，采用地理自动定位、水质自动检测和计算机自动控制技术，实现了湖库营养状态快速、准确、智能判别的目的。

主权项

1.一种湖库营养状态的智能判别方法，其特征在于：包括以下步骤：㈠测量目标湖库的水体透明度、叶绿素a浓度、总磷浓度和总氮浓度四个特征水质参数，测量频率不低于1次/周，时间间隔不低于4周，取各指标的平均值；㈡调查目标湖库的经纬度和水面海拔高度，确定其所属的地理区划为“寒带”、“内陆山区”、“内陆平原区”、“滨海区”和“干旱及过渡区”之一；㈢按照下表中的目标湖库所属不同地理区划，选取特征判别指标进行第一次判别，得到营养状态结果I, 其中，对于寒带、内陆山区、内陆平原和滨海平原，特征判别指标仅为叶绿素a浓度，对于干旱及过渡区，特征判别指标为叶绿素a浓度、透明度和总磷浓度；㈣用神经网络数据驱动方法对四个判别特征指标：水体透明度、叶绿素a浓度、总磷浓度和总氮浓度进行非线性分析，得出归一化的营养状态结果II，结果II为“贫营养”、“中营养”和“富营养”之一；㈤比较结果I和结果II，若结果一致，均为“富营养”，或均为“中营养”，或均为“贫营养”，则输出一致的营养状态结果为最终结果，判别结束；㈥比较结果I和结果II，若结果I和结果II分别为“富营养”和“贫营养”，则输出最终结果为“中营养”， 判别结束；㈦若结果I和结果II分别为“富营养”和“中营养”，或分别为“中营养”和“贫营养”，则计算总氮和总磷比值W，若W大于15，则选择结果I为最终结果；若W小于15，则选择结果II为最终结果，判别结束。