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基于PCA和SOM模型的龙感湖水质时空动态研究
被引量:
5
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作者
肖灵君
王普泽
+4 位作者
熊满堂
叶少文
张堂林
刘家寿
李钟杰
《水生生物学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第5期1104-1111,共8页
为评估湖泊渔业模式转型阶段水环境的时空动态,选择长江中下游典型湖泊龙感湖为研究地点,于2017—2018年对该湖的黄梅水域和宿松水域进行周年季度水质监测,通过主成分分析(PCA)和自组织特征映射人工神经网络(SOM)模型定量分析了水体理...
为评估湖泊渔业模式转型阶段水环境的时空动态,选择长江中下游典型湖泊龙感湖为研究地点,于2017—2018年对该湖的黄梅水域和宿松水域进行周年季度水质监测,通过主成分分析(PCA)和自组织特征映射人工神经网络(SOM)模型定量分析了水体理化参数的时空变化特征,采用综合营养状态指数法(TLI)对水体富营养化状况进行了评价。PCA分析结果表明,龙感湖宿松水域和黄梅水域的水质差异较小,季节动态明显。全湖氨氮夏季平均浓度高达0.64 mg/L;总氮夏季平均浓度为2.30 mg/L,冬季平均浓度为1.04 mg/L;叶绿素a夏季平均含量达95.28μg/L,秋季平均浓度为28.30μg/L;pH夏季最高,达9.27;总磷冬季最高,平均为0.22 mg/L;TLI指数表明龙感湖除秋季属于轻度富营养水体外,其他3个季节均属于中度富营养状态。SOM模型结果具有可视化强的优点,能够更清晰和直观地反映龙感湖水质的时空分布动态。围栏拆除和禁渔等管理措施有助于湖泊渔业环境修复和资源恢复,建议对渔业模式转型后的湖泊生态系统变化进行长期跟踪监测评估。
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关键词
湖泊渔业模式转型
水质时空变化
主成分分析(PCA)
自组织特征映射人工神经网络(SOM)
湖泊生态系统
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题名
基于PCA和SOM模型的龙感湖水质时空动态研究
被引量:
5
1
作者
肖灵君
王普泽
熊满堂
叶少文
张堂林
刘家寿
李钟杰
机构
中国科学院水生生物研究所淡水生态与生物技术国家重点实验室
中国科学院大学
大连海洋大学
出处
《水生生物学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第5期1104-1111,共8页
基金
中国科学院重点部署项目(ZDRW-ZS-2017-3-2)
国家重点研发计划(2019YFD0900603)
+1 种基金
国家自然科学基金(51679230)
淡水生态与生物技术国家重点实验室自主研究项目(2019FBZ02)资助。
文摘
为评估湖泊渔业模式转型阶段水环境的时空动态,选择长江中下游典型湖泊龙感湖为研究地点,于2017—2018年对该湖的黄梅水域和宿松水域进行周年季度水质监测,通过主成分分析(PCA)和自组织特征映射人工神经网络(SOM)模型定量分析了水体理化参数的时空变化特征,采用综合营养状态指数法(TLI)对水体富营养化状况进行了评价。PCA分析结果表明,龙感湖宿松水域和黄梅水域的水质差异较小,季节动态明显。全湖氨氮夏季平均浓度高达0.64 mg/L;总氮夏季平均浓度为2.30 mg/L,冬季平均浓度为1.04 mg/L;叶绿素a夏季平均含量达95.28μg/L,秋季平均浓度为28.30μg/L;pH夏季最高,达9.27;总磷冬季最高,平均为0.22 mg/L;TLI指数表明龙感湖除秋季属于轻度富营养水体外,其他3个季节均属于中度富营养状态。SOM模型结果具有可视化强的优点,能够更清晰和直观地反映龙感湖水质的时空分布动态。围栏拆除和禁渔等管理措施有助于湖泊渔业环境修复和资源恢复,建议对渔业模式转型后的湖泊生态系统变化进行长期跟踪监测评估。
关键词
湖泊渔业模式转型
水质时空变化
主成分分析(PCA)
自组织特征映射人工神经网络(SOM)
湖泊生态系统
Keywords
transformation
of
lake
fishery
model
Spatiotemporal
change
of
water
quality
Principal
component
analysis(PCA)
Self-organizing
feature
mapping
network(SOM)
lake
ecosystem
分类号
Q178.1 [生物学—水生生物学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于PCA和SOM模型的龙感湖水质时空动态研究
肖灵君
王普泽
熊满堂
叶少文
张堂林
刘家寿
李钟杰
《水生生物学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021
5
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