[发明专利]景观湖泊贝叶斯水质风险预测方法

摘要

本发明的景观湖泊富营养化风险预测方法，通过联合使用动态模型方程和贝叶斯统计方法建立了景观湖泊富营养化风险概率预测模型。经验证，该模型预测精度良好(精确度高于80％)，从而使研究人员在面临景观湖泊入水水质变化时，可以及时、准确地预测景观湖水富营养化风险。通过比较不同入水下景观湖水质预测分布情况，指出氮和磷营养盐浓度是影响景观湖泊富营养化风险的主要因素，结合风险计算，初步拟定了不同入水景观湖富营养风险等级的应对措施，使景观湖泊在面临富营养风险时，可以采取合理措施保证景观湖泊水质，降低富营养化引发的藻类爆发。本发明对景观湖泊水质管理也可以提供一定参考。

主权项

1.一种景观湖泊富营养化风险贝叶斯模型预测方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)进行数据监测和采集；(2)通过通讯系统将数据传输到服务器上；(3)通过联合景观湖泊富营养化动态模型方程和贝叶斯方法建立景观湖泊富营养化风险不确定性预测模型；(4)读取服务器数据库中存储的相应监测数据，并将监测数据输入水质模型，对景观湖水体富营养风险进行预测、分析和决策支持，包括以下几步骤：(a)根据不同入水浓度分布下监测到的进水氨氮、硝态氮、磷酸盐、叶绿素和溶解氧浓度来判断对景观湖泊富营养风险概率；将入水浓度情况，带入景观湖泊富营养化风险不确定性预测模型，预测未来一段时间内水质变化情况，获取模拟均值和上下95％置信值；(b)以《地表水环境质量标准》水质指标限值为依据，将估计的整个预测值在标准内各类水质分布的概率作为预警强度划分的依据，通过使用指标限值的量△作为预警强度划分的依据；其中指标限值的量△是指：若区间估计的上限值大于相应的指标限值，而区间估计的下限值小于指标限值，则：其中，l1和l2分别为标准内各类水质上下限值，l为模型预测出来相应水质指标浓度；α为参数：当预测值为I类水体数值为0，II类水体数值为20，III类水体数值为40，IV类水体数值为60，V类水体数值为80；若区间估计的下限值大于V类水质指标限值，则：△＝100％；(c)将95％上下置信值和均值分别作预警强度计算，获得一个预警强度范围。