水生態(tài)環(huán)境感知信息分析系統(tǒng)研究及應用

目錄
第1章 緒論 1
1.1 水生態(tài)環(huán)境系統(tǒng)及模型 1
1.2 水生態(tài)環(huán)境評價 2
1.2.1 水環(huán)境質(zhì)量狀況評價 2
1.2.2 水體富營養(yǎng)化評價 4
1.2.3 水環(huán)境生態(tài)健康狀態(tài)評價 6
1.2.4 水質(zhì)綜合毒性評價 9
1.3 水生態(tài)環(huán)境模型研究進展 9
1.3.1 靜態(tài)模型 9
1.3.2 動力學模型 11
1.3.3 食物網(wǎng)模型 14
1.3.4 機器學習 15
1.4 水生態(tài)環(huán)境感知系統(tǒng)研究現(xiàn)狀 17
1.4.1 監(jiān)測預警系統(tǒng) 17
1.4.2 模型方面 18
1.4.3 遙感監(jiān)測方面 19
1.4.4 信息化平臺 20
參考文獻 21
第2章 水質(zhì)時序變化推演模型 24
2.1 水質(zhì)時間序列的多粒度智能分析 24
2.1.1 模型背景 24
2.1.2 模型方法 25
2.1.3 模型結果 31
2.2 基于長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡的水質(zhì)變化預測 39
2.2.1 模型背景 39
2.2.2 模型方法 40
2.2.3 模型結果 43
參考文獻 47
第3章 水體富營養(yǎng)化評價模型 48
3.1 基于擴展粗糙集的富營養(yǎng)化評價模型 49
3.1.1 模型背景 49
3.1.2 模型方法 49
3.1.3 模型驗證 59
3.2 基于半監(jiān)督分類技術的富營養(yǎng)化評價模型 65
3.2.1 模型背景 65
3.2.2 模型方法 66
3.2.3 模型驗證 70
參考文獻 75
第4章 水生態(tài)健康遙感反演模型 78
4.1 基于水體光學分類的藍藻診斷光合色素遙感反演模型 78
4.1.1 模型背景 78
4.1.2 模型方法 80
4.1.3 模型結果 84
4.2 基于密度峰值聚類的藍藻水華風險遙感評價 85
4.2.1 模型背景 85
4.2.2 模型方法 87
4.2.3 模型結果 93
參考文獻 99
第5章 水華與藻毒素的風險管理模型 102
5.1 基于動態(tài)粗糙集的水華前兆分析 102
5.1.1 模型背景 102
5.1.2 模型方法 104
5.1.3 模型結果 114
5.2 基于貝葉斯網(wǎng)絡的微囊藻毒素風險評價模型 132
5.2.1 模型背景 132
5.2.2 模型方法 133
5.2.3 模型結果 136
參考文獻 141
第6章 三峽生態(tài)環(huán)境感知系統(tǒng)的構建 143
6.1 概述 143
6.2 感知系統(tǒng)技術要求 144
6.2.1 數(shù)據(jù)庫資源建設 145
6.2.2 數(shù)據(jù)管理 146
6.2.3 數(shù)據(jù)分析 149
6.3 感知系統(tǒng)建設方案 151
6.3.1 信息資源建設 153
6.3.2 大數(shù)據(jù)存儲平臺 170
6.3.3 大數(shù)據(jù)分析服務平臺 174
6.3.4 大數(shù)據(jù)應用服務平臺 183
第7章 三峽庫區(qū)水生態(tài)環(huán)境感知系統(tǒng)應用示范 187
7.1 感知示范方案設計 187
7.1.1 示范區(qū)域選擇 187
7.1.2 感知系統(tǒng)整體方案 192
7.2 水生態(tài)環(huán)境安全在線感知系統(tǒng)示范工程 202
7.2.1 示范平臺設計 202
7.2.2 示范工程的建設 203
7.2.3 自動監(jiān)測數(shù)據(jù)驗證 207
7.3 水生態(tài)環(huán)境感知模擬與可視化推演平臺示范工程 214
7.3.1 系統(tǒng)架構設計 214
7.3.2 功能模塊設計 214
7.3.3 三峽庫區(qū)水生態(tài)環(huán)境模型分析平臺 215
7.3.4 三峽庫區(qū)水生態(tài)環(huán)境監(jiān)測預警平臺 245
7.3.5 示范平臺建設 255
7.4 感知與可視化平臺業(yè)務化運行 259
7.4.1 在線監(jiān)測數(shù)據(jù)動態(tài)變化 259
7.4.2 在線監(jiān)測指標相關性分析 263
7.4.3 水生態(tài)環(huán)境現(xiàn)狀評價 266
7.5 小結與展望 273