[發明專利]一種構建水體富營養化風險分析模型的方法

無效

• 申請號: 200910103315.8
• 申請日: 2009-03-05
• 公開（公告）號: CN101533000A
• 公開（公告）日: 2009-09-16
• 發明（設計）人: 石為人;范敏;劉祥明;鄧春光;曾咺;雷璐寧;華海玉;王燕霞;王劍利;李淵
• 申請（專利權）人: 重慶大學;重慶市環境科學研究院;重慶市環境保護信息中心
• 主分類號: G01N33/18
• 分類號: G01N33/18;G06F17/50
• 代理公司: 重慶大學專利中心
• 代理人: 胡正順

一.技術領域

本發明屬于庫區水環境安全預測預警技術領域，具體涉及庫區水質富營養化風險的預測 預警方法。

二.背景技術

庫區水域中水質的富營養化將會對人們的生產、生活帶來極大的影響，需加強相應的預 測預警工作。但目前對監測到的水質情況進行評價報警，屬于突發式預警范疇，并且考慮的 數據也僅限于水質指標。而實際上庫區水域的富營養化是一個漸進的過程，并且受到水質、 氣象、水文等多方面因素的影響，可以通過分析歷史數據來發現庫區水域富營養化的潛在風 險，探索發生富營養化的時段、發生的區域、發生的程度，揭示庫區水體富營養化的主要誘 發因子，從而建立有效的富營養化風險分析模型，進行漸進式預警，為庫區水環境管理與水 污染防治提供科學依據，有利于決策者有針對性地提出防治富營養化的對策。

現有水體富營養化評價、預測、預警的方法：如2007年35卷6期《安徽農業科學》中 “富營養化水體的評價方法研究”一文，主要的評價方法包括特征法、參數法、生物指標參 數法、營養狀況指數法、營養評分法、數學評價法。這些方法只著重于對監測到的水質指標 進行評價，缺乏相關性分析，并且需要預先設定好富營養化評價標準。又如2007年16卷1 期《長江流域資源與環境》中“三峽水庫藻類‘水華’預測”一文，主要采用最小二乘法進 行線性回歸，擬合線性方程，分析葉綠素a濃度與TP，以及葉綠素a濃度與SD的關系， 分析、預測水流情況改變后，這些河口水域的富營養化表征的變化及爆發“水華”的風險。 該方法僅對單一指標項葉綠素a進行相關性分析，沒有綜合考慮各種影響變量間的相關性。 再如2007年26卷(增刊)《農業環境科學學報》中“三峽庫區富營養化發展趨勢研究”一 文，構建的三峽庫區支流富營養化生態動力學模型由一維水流方程和一維生態動力學方程共 同組成，模型含氣候、水動力學、水質、藻類生長4個子模塊，考慮了水流狀態、流量、污 染源、水文、陽光等環境條件對水質和藻類的影響。該模型的主要不足一是參數眾多，需采 用采用理論推理、自然現象分析總結、經驗判斷、綜合歸納和大寧河現場實測檢驗等多種手 段對模型參數進行對比選擇；二是求解數值解的計算時間較長。上述方法都是從主觀經驗判 斷、物理模型實驗和生態動力學模型等角度進行水體富營養化風險分析，未從信息的知識發 現角度進行富營養風險分析的建模。

三.發明內容

本發明的目的是針對現有構建水體富營養化預測預警模型方法的不足，提出一種構建水 體富營養化風險分析模型的方法。該方法利用多維信息的存儲結構和存儲內容構建具有網絡 拓撲結構的模型，易于解釋與分析各種影響因素間的相關性，可進行并行推理，模型概率參 數可動態更新。

本發明機理：由于影響庫區水域富營養化的眾多因素都具有不確定性，而獲取這些影響 因素的數據均來自于庫區水域的各方面監測系統，在庫區安全預警平臺中采集了大量水質、 水文、水利、氣象等方面的信息，并以關系模型的形式存放在中心數據庫里，結構復雜，層 次繁多。為了有效的分析這些數據，綜合考慮各種影響因素間的相關性，提出從多維信息中 學習水體富營養化風險分析模型的建模方法。該方法融入了概率關系模型(Probabilistic Relational?Models，PRM)的思路。該模型將貝葉斯網絡與關系模型結合起來，是貝葉斯網絡 模型的擴展，由關系模式和貝葉斯概率模型兩部分構成。它細化了域上的關系模式、域上屬 性間的依賴集和整個數據庫的概率分布，允許對對象間和屬性間關系的不確定性進行建模和 推理。概率關系模型融合了關系理論和概率理論，能夠直接向多表鏈結的關系模型數據進行 學習和知識發現，有利于復雜決策任務的分析與建模。

實現本發明目的的技術方案是：一種構建水體富營養化風險分析模型的方法，利用計算 機，從信息技術角度，根據水環境信息系統中各方面監測數據的存儲結構和存儲內容以及初 始貝葉斯網絡結構，通過計算機程序，先建立水體富營養化風險分析模型的貝葉斯網絡拓撲 結構，并通過參數學習來分析水體富營養化風險發生的各種影響因素及相關性，最后經過測 試和修正而建立水體富營養化風險分析模型。其具體方法步驟如下：

(1)構建水體富營養化的初始貝葉斯網絡結構

針對水環境中的監測范圍，分析氣象、水文、水質、藻類生長、生化反應等方面監測數 據之間的相互影響關系，構建水體富營養化風險分析的初始貝葉斯網絡拓撲結構。

(2)構建水環境中監測數據的關系模式