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题名闽江流域水质时间序列变化趋势识别及特征分析
被引量：14
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作者
王春晓
卢毅敏
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机构
福州大学空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室
福州大学地理空间信息技术国家地方联合工程研究中心
福州大学数字中国研究院(福建)
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出处
《水资源与水工程学报》
CSCD
2020年第4期63-69,共7页
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基金
国家重点研发计划项目(2017YFB0503500)。
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文摘
针对传统方法难以反映水质指标时间序列非线性、局部特征的问题,提出一种结合STL时间序列分解算法和Mann-Kendall趋势检验算法的水质时间序列识别与分析方法。该法首先应用STL时序分解算法对水质指标的时序数据进行回归分解,分离出水质指标趋势项,利用Mann-Kendall检验法,识别并分析出水质指标趋势项的变化趋势及特征。选用2014-2018年闽江流域12个监测站点、8个水质指标时间序列作为分析数据源,结果表明:闽江流域水质状况整体较好且呈现出稳步提高的趋势;闽江上游水质整体上优于闽江下游,但有机物污染较下游更为严重;闽江下游NH3—N、TP浓度下降趋势明显,但DO值较上游偏低并成为影响水质的主导因素。
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关键词
水质
变化趋势
时间序列
stl趋势分解
MANN-KENDALL检验
闽江流域
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Keywords
water quality
change trend
time series
stl trend decomposition
Mann-Kendall test
the Minjiang River Basin
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分类号
TU461
[建筑科学—结构工程]
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题名基于拐点分析的汉江水华暴发突变与归因研究
被引量：4
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作者
程兵芬
夏瑞
张远
张楠
张新飞
刘成建
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机构
北京师范大学水科学研究院
中国环境科学研究院
西北大学城市与环境学院/陕西省地表系统与环境承载力重点实验室
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出处
《生态环境学报》
CSCD
北大核心
2021年第4期787-797,共11页
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基金
美丽中国生态文明建设科技工程专项资助项目(XDA23040500)
长江生态环境保护修复联合研究(第一期)(2019-LHYJ-01-0103,2019-LHYJ-01-0102)。
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文摘
科学认知河流生态退化的突变过程一直是水生态学科的研究难点。该文面向汉江河流水华的演变规律和成因,建立基于拐点分析(Mutation Test)的河流水华诊断与归因分析方法。综合采用STL趋势分解法(Seasonal Trend Decomposition using LOSS)、MK突变检验法(Mann-Kendall)以及冗余分析(Redundancy Analysis,RDA)等多源统计诊断与归因分析方法,重点分析了2004—2017年2—4月汉江武汉段藻类密度的时间变化趋势和突变点,识别了水华年和非水华年期间藻类密度主要影响因子。结果表明,(1)2004—2017年2—4月汉江武汉段宗关、白鹤嘴与琴断口3个观测站藻类密度均值为0.37×10^(7) cell·L^(−1),峰值浓度为5.3×10^(7) cell·L^(−1),其中2004—2008年呈显著上升趋势,2008—2014年呈显著下降趋势,2008年前后为汉江藻类密度突变点。(2)汉江武汉段水华年主要发生在2008—2011年和2016年,2月中旬至3月上旬藻类密度最大,2008年水华事件为近20年最严重。(3)汉江武汉段藻类密度2008年前后出现峰值及拐点的主要原因为总氮、总磷、流量以及水位差的突变;其中,与非水华年相比,水华年流量下降15%,总氮、总磷均偏高2%左右。(4)较高的总磷含量、适宜的水位差及较小的流量综合导致2004—2017年春季汉江水华现象发生。总磷含量是水华年与非水华年汉江藻类生长的主要限制营养元素,水华年水位差对藻类生长影响显著。建议下一步重点开展汉江总磷源解析,监控汉江武汉段的流量,预防“顶托”作用的形成。
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关键词
汉江
藻类密度
stl趋势分解
影响因素
冗余分析
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Keywords
Hanjiang
algae density
stl
influencing factors
RDA
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分类号
X511
[环境科学与工程—环境工程]
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