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基于2013-2017 年岱海水质监测数据,分析岱海湖泊叶绿素 a 浓度时空分布特征,进而通过混合演化算法(HEA)建立湖泊叶绿素a浓度模拟和预测模型,结合生态阈值和敏感性分析,定量揭示和模拟预测湖泊叶绿素a浓度变化及其与环境因子之间的关系.研究表明:(1)岱海富营养化程度的季节变化呈显著性差异,表现为春季显著高于夏季和秋季,但空间变化不具有显著性差异.(2)基于混合演化算法模型的岱海湖泊叶绿素a浓度预测值与实际监测值之间拟合度高(R2 = 0.95).(3)混合演化算法的最佳规则集表明,当水体化学需氧量大于 172.049 mg·L-1,且水温在 13.97-20.36℃的范围内时,岱海湖泊叶绿素 a浓度随水温增高而降低,随 pH和水深的增高而增高;反之,叶绿素 a浓度与总氮和水深均是负相关关系.混合演化算法模型能够模拟和预测湖泊叶绿素 a浓度变化,识别和量化湖泊富营养化与环境因子的生态关系和阈值数据,可为干旱半干旱区内陆湖泊藻类水华的预测预警提供一定的理论依据和技术支撑.

作者:刘旭华;寇欣;徐智超;于晓雯;曹晓霭;刘华民;温璐;刘东伟;王立新

来源:生态科学 2023 年 42卷 6期

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刘旭华;寇欣;徐智超;于晓雯;曹晓霭;刘华民;温璐;刘东伟;王立新
来源:
生态科学 2023 年 42卷 6期
标签:
岱海 叶绿素a浓度 混合演化算法(HEA) 生态阈值 Daihai Lake chlorophyll-a HEA ecological threshold
基于2013-2017 年岱海水质监测数据,分析岱海湖泊叶绿素 a 浓度时空分布特征,进而通过混合演化算法(HEA)建立湖泊叶绿素a浓度模拟和预测模型,结合生态阈值和敏感性分析,定量揭示和模拟预测湖泊叶绿素a浓度变化及其与环境因子之间的关系.研究表明:(1)岱海富营养化程度的季节变化呈显著性差异,表现为春季显著高于夏季和秋季,但空间变化不具有显著性差异.(2)基于混合演化算法模型的岱海湖泊叶绿素a浓度预测值与实际监测值之间拟合度高(R2 = 0.95).(3)混合演化算法的最佳规则集表明,当水体化学需氧量大于 172.049 mg·L-1,且水温在 13.97-20.36℃的范围内时,岱海湖泊叶绿素 a浓度随水温增高而降低,随 pH和水深的增高而增高;反之,叶绿素 a浓度与总氮和水深均是负相关关系.混合演化算法模型能够模拟和预测湖泊叶绿素 a浓度变化,识别和量化湖泊富营养化与环境因子的生态关系和阈值数据,可为干旱半干旱区内陆湖泊藻类水华的预测预警提供一定的理论依据和技术支撑.

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