【摘 要】
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由于湖泊富营养化影响因素多,评价因素与富营养化等级之间关系复杂且是非线性的特点,对常用的3种富营养化评价方法(BP人工神经网络建模评价、综合营养状态指数评价及浮游植物
【机 构】
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浙江省淡水水产研究所,浙江湖州313001
【出 处】
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第九届长三角科技论坛水产分论坛暨2012年江苏省水产学术年会
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由于湖泊富营养化影响因素多,评价因素与富营养化等级之间关系复杂且是非线性的特点,对常用的3种富营养化评价方法(BP人工神经网络建模评价、综合营养状态指数评价及浮游植物优势种和多样性指数评价)进行分析,并以南太湖水域为实例加以讨论,本文认为每种评价方法都有其局限性,不同方法所选取的评价因子不尽相同,其结果也有所差异.其中,BP人\工神经网络建模评价能较为客观、详尽地反映一个湖泊的实际富营养状况,更适合于开展基础科学研究过程中使用.综合营养状态指数法相对简单、有统一的计算公式,适合于水质监测中使用.在实际应用过程中,要结合生物方法(浮游植物法)和化学方法(BP人工神经网络建模评价或综合营养状态指数法)对湖泊进行富营养评价,这样得出的结果更具实际意义和参考价值.
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