河流水质指标伴生性分析及预测模型构建与应用:以太子河干流为例 简介
本书基于太子河辽阳段近15年水质监测数据及相应的Landsat 8卫星OLI数据,采用主成分分析、小波分析、通径分析和综合水质标识指数等方法,分析了太子河辽阳段各水质指标的关联伴生性,评估了近15年太子河水质综合等级的变化规律,分析了影响水质指标的潜在社会、自然等影响因素。在此基础上,通过构建MIKE21水动力-水质耦合模型,阐明了太子河辽阳段主要污染指标的衰减规律,为水质指标的精准预测提供了重要依据;通过构建基于机器学习的遥感反演模型,预测并分析了氨氮、总氮以及高锰酸盐指数等指标的时空演变规律,为水质等级的实时预判提供了新方法。
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