湖库藻类水华智能识别与预测研究

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1、硕士学位论文湖库藻类水华智能识别与预测研究学科专业：检测技术与自动化装置研究方向：智能识别与预测作者姓名：王凌斌指导教师：王小艺教授所在学院：计算机与信息工程学院二〇一五年五月TheResearchaboutIntelligentRecognitionandPredictiveMethodofAlgalBloominLakesandReservoirsDissertationSubmittedtoBeijingTechnologyandBusinessUniversityinPartialFulfillmentoftheRequirementfortheDegreeof

2、MasterofEngineeringByWangLingbin（MeasuringandTestingTechniquesandAutomation）DissertationSupervisor：ProfessorWangXiaoyiMay2015学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作所取得的研究成果。除了文中已经注明引用的内容外，论文中不包含其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本声明的法律后果完全由本人承担。作者签名：日期：年月日学位论文授权使用声明本人完

3、全了解北京工商大学有关保留和使用学位论文的规定，即：研究生在校攻读学位期间学位论文所涉及的知识产权属于北京工商大学。学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许学位论文被查阅和借阅；学校可以公布学位论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其它复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后遵守此规定）作者签名：导师签名：日期：年月日摘要当前，我国大多数湖库水体富营养化现象较为突出。由于水体中积聚了大量的氮、磷等营养物质，导致一些藻类异常繁殖，不断积聚而形成不同程度的蓝藻水华，如何对蓝藻水华这一水环境污染进行识别与预测预警，已经成为当今水环境领域

4、研究的重点之一。本文综合分析了国内外湖库藻类水华识别与预测的研究现状，对湖库藻类水华的智能识别与预测方法进行了深入研究。首先，在对湖库水体遥感反演方法深入研究的基础上，提出了基于D-S证据理论的湖库站点监测与遥感监测的信息融合方法，实现了对关注区域内的蓝藻水华的有效识别；其次，通过对湖库水体富营养化评价指标的综合分析，采用核主成分分析法确定了蓝藻水华形成与暴发的关键影响因素，构建了基于误差补偿的蓝藻水华时序综合预测模型；在此基础上，考虑到自然湖库中环境因素对蓝藻水华形成的影响特征，采用自适应模糊推理专家系统对影响蓝藻水华暴发的表征因素叶绿素a进行预测，一定程度上解决了在

5、环境突变情况下蓝藻水华预测精度不高的问题；最后，将研究成果嵌入到湖库水质监测与蓝藻水华预测预警系统中，并将其应用到实际湖库中，为环保部门进行湖库水环境监测和信息管理提供了辅助决策平台。关键词：蓝藻水华；识别与预测；D-S证据理论；误差补偿；专家系统IAbstractNowadays,thephenomenonofwatereutrophicationisveryoutstandinginlakesandriversinourcountry.Duetotheaccumulationofabundantnitrogen,phosphorusandothereutrophic

6、materialsinwater,somedominantalgaehasanabnormalreproductionwhichleadstoalgalbloominvaryingdegrees.Howtoeffectivelyidentifythealgalbloomandcarriesontheeffectiveforecasthasbecomeoneofthekeyresearchfieldsofwaterenvironment.Inthisarticle,thecurrentresearchstatusaboutidentificationandpredicti

7、onmethodstowardsbloomshavebeenanalyzedcomprehensivelyandsomefurtherresearcheshavebeendoneaswell.Firstly,onthebasisofdeepresearchaboutremotesensinginversionmethod,informationfusionmethodisputforwardbasedontheinformationofsitemonitoringcombinedwithremotesensingonesbymeansof