【摘 要】
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近年来,尽管太湖主要水质指标有所改善,但蓝藻水华暴发的频次和面积并未明显减少.为了探讨太湖蓝藻水华暴发的环境驱动因子,统计了2012—2020年历年4—10月预警期间的太湖蓝藻水华发生规模与频次,结合同步浮标自动监测数据和实验室分析数据,构建了蓝藻水华预测模型.以太湖蓝藻水华综合指数(Ic)表征蓝藻水华强度,并通过Ic与环境因子的相关性分析,筛选出1月水温、1月电导率、1月生化需氧量和3月总氮浓度4项环境指标,最终构建了以该4项环境指标为自变量、Ic为因变量的太湖年度蓝藻水华强度多元线性回归预测模型.该预
【机 构】
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江苏省无锡环境监测中心,江苏 无锡 214000
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近年来,尽管太湖主要水质指标有所改善,但蓝藻水华暴发的频次和面积并未明显减少.为了探讨太湖蓝藻水华暴发的环境驱动因子,统计了2012—2020年历年4—10月预警期间的太湖蓝藻水华发生规模与频次,结合同步浮标自动监测数据和实验室分析数据,构建了蓝藻水华预测模型.以太湖蓝藻水华综合指数(Ic)表征蓝藻水华强度,并通过Ic与环境因子的相关性分析,筛选出1月水温、1月电导率、1月生化需氧量和3月总氮浓度4项环境指标,最终构建了以该4项环境指标为自变量、Ic为因变量的太湖年度蓝藻水华强度多元线性回归预测模型.该预测模型的决定系数达到了0.908,平均相对误差为10.35％,预测精度总体表现较好.
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