基于神经网络的城市内湖水华预警综合建模方法研究

来源：中国环境科学杂志2017年第5期北京时间：

作者：郑剑锋, 焦继东, 孙力平

单位：1. 天津城建大学环境与市政工程学院, 天津 300384; /\r\n2. 天津市水质科学与技术重点实验室, 天津 300384

摘要：针对城市内湖水华产生过程存在复杂性、时变性、不确定性等特点，运用内集-外集、粗糙集约简和RBF神经网络模型，通过水华藻生物量阈值界定、风险概率计算、预警等级划分、预警因子识别和神经网络预测模型的研究，提出一种城市内湖水华预警综合建模方法.以天津清净湖为例，利用pH值、水温等12项水质指标监测数据，确定清净湖水华的叶绿素a浓度阈值为70.98μg/L，依据水华风险概率划分5个水华预警等级，并确定水温、溶解氧、高锰酸盐指数和TDS为水华预警因子.利用RBF神经网络技术构建清净湖水华预警模型，验证结果显示，模型预测精度达85.7%，表明该方法能较好地用于城市内湖水华预警模型构建.

关键词：水华,风险概率,预警等级,预警因子,预警模型

基金资助：

天津市自然科学基金（15JCYBJC49100）；天津水质科学与技术重点实验室开放基金（TJKLAST-ZD-2015-01）