[發明專利]分段回歸突變點確定淺水湖泊水質管理目標方法有效
| 申請號: | 201610615551.8 | 申請日: | 2016-07-29 |
| 公開(公告)號: | CN106295135B | 公開(公告)日: | 2017-08-15 |
| 發明(設計)人: | 汪靚;華祖林;褚克堅 | 申請(專利權)人: | 河海大學 |
| 主分類號: | G06F19/00 | 分類號: | G06F19/00 |
| 代理公司: | 南京蘇高專利商標事務所(普通合伙)32204 | 代理人: | 李曉靜 |
| 地址: | 211100 江蘇*** | 國省代碼: | 江蘇;32 |
| 權利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 分段 回歸 突變 確定 淺水 湖泊 水質 管理 目標 方法 | ||
技術領域
本發明涉及分段回歸突變點確定淺水湖泊水質管理目標方法,屬于湖泊領域。
背景技術
我國大部分淡水湖泊都是淺水湖泊且富營養化問題較為嚴重,水質趨于惡化;而氮和磷是湖泊水體中最主要的營養鹽,控制湖泊特別是淺水湖泊中氮和磷的含量對于降低湖泊富營養化程度,保護湖泊水體質量具有決定性的作用。制定恰當的氮磷營養鹽水質管理目標是有效保護淺水湖泊水環境質量的前提條件,對于保護淺水湖泊水環境具有十分重要的意義。目前,淺水湖泊營養鹽水質目標的制定多數依靠專家和領導的經驗作出決策,其人為主觀性較強;這導致制定的湖泊營養鹽水質管理目標時常脫離湖泊水質的實際情況。事實上,若淺水湖泊水環境管理目標過于寬松則不利于湖泊水環境保護,導致淺水湖泊進一步富營養化,水質更加惡化;若管理目標過于嚴格則既無必要又可能妨礙當地經濟社會發展。
發明內容
發明目的:為了克服現有技術中存在的不足,本發明提供一種分段回歸突變點確定淺水湖泊水質管理目標方法,完全利用了客觀觀測數據中自然展現的統計突變點,精確的確定水質等級區間,易于在各種受污染淺水湖泊水質管理目標的確定中推廣使用。
技術方案:為解決上述技術問題,本發明的一種分段回歸突變點確定淺水湖泊水質管理目標方法,包括以下步驟:
(1)搜集需要確定水質管理目標的淺水湖泊n組葉綠素a的濃度、總磷濃度以及總氮濃度,n為大于50的整數,Zi、Xi和Yi分別表示第i組葉綠素a的濃度、總磷濃度和總氮濃度的值,統一葉綠素a的濃度,總磷濃度和總氮濃度的單位;并將葉綠素a的濃度、總磷濃度以及總氮濃度分別取自然對數e為底的對數,獲得對應的值logZi、logXi及logYi;
(2)以葉綠素a的濃度對數值為因變量,以總磷濃度對數值為自變量做非參數回歸,并初步確定總磷突變點;
(3)以葉綠素a濃度對數值為因變量,以總磷濃度對數值為自變量做分段線性回歸,用步驟(2)中確定的總磷突變點作為求解初始值,精確確定總磷突變點;
(4)用總氮濃度代替總磷濃度,重復步驟(2)和(3)精確確定總氮的突變點;
(5)根據總氮突變點和總磷突變點及湖泊所在區域的社會經濟發展情況和國家水質標準,確定淺水湖泊候選營養鹽水質管理目標;
(6)確定淺水湖泊水體用途所要求水質并與候選營養鹽水質管理目標比較,最終確定具體湖泊營養鹽水質管理目標。
作為優選,所述步驟(2)具體包括以下步驟:
a.根據湖泊總磷濃度和葉綠素a的濃度的觀測值數據數量n,用h=n-1/5計算最佳帶寬值h;
b.在總磷濃度對數值的取值范圍內均勻取1000個數值作為自變量logM的值logMp,即logM1、logM2、logM3...logM1000;
c.從logM1開始計算得到所有滿足條件logXi≤logM1+3h及logXi≥logM1-3h的總磷對數值logXi,對每一個滿足條件的logXi及logM1計算相應的核函數K(logXi-logM1),作為logXi在點logM1上的權重,不滿足條件logXi≤logM1+3h及logXi≥logM1-3h的logXi權重為0;其中:
d.利用已有數值求解法,對logM1依次求解兩組實數a(logM1),b(logM1);具體即要求a(logM1),b(logM1)使下式最小,
該專利技術資料僅供研究查看技術是否侵權等信息,商用須獲得專利權人授權。該專利全部權利屬于河海大學,未經河海大學許可,擅自商用是侵權行為。如果您想購買此專利、獲得商業授權和技術合作,請聯系【客服】
本文鏈接:http://www.szxzyx.cn/pat/books/201610615551.8/2.html,轉載請聲明來源鉆瓜專利網。
- 上一篇:手機殼(你我她)
- 下一篇:手機殼(貝殼蝴蝶結)
- 同類專利
- 專利分類
G06F 電數字數據處理
G06F19-00 專門適用于特定應用的數字計算或數據處理的設備或方法
G06F19-10 .生物信息學,即計算分子生物學中的遺傳或蛋白質相關的數據處理方法或系統
G06F19-12 ..用于系統生物學的建模或仿真,例如:概率模型或動態模型,遺傳基因管理網絡,蛋白質交互作用網絡或新陳代謝作用網絡
G06F19-14 ..用于發展或進化的,例如:進化的保存區域決定或進化樹結構
G06F19-16 ..用于分子結構的,例如:結構排序,結構或功能關系,蛋白質折疊,結構域拓撲,用結構數據的藥靶,涉及二維或三維結構的
G06F19-18 ..用于功能性基因組學或蛋白質組學的,例如:基因型–表型關聯,不均衡連接,種群遺傳學,結合位置鑒定,變異發生,基因型或染色體組的注釋,蛋白質相互作用或蛋白質核酸的相互作用





