[發明專利]一種結合雙模型和生物等效能量的水華預測方法和裝置

有效

• 申請號: 202110006715.8
• 申請日: 2021-01-05
• 公開（公告）號: CN112817949B
• 公開（公告）日: 2023-07-04
• 發明（設計）人: 周紅華
• 申請（專利權）人: 福建省廈門環境監測中心站（九龍江流域生態環境監測中心）
• 主分類號: G06F16/215
• 分類號: G06F16/215;G06F17/11;G06Q10/04
• 代理公司: 廈門市首創君合專利事務所有限公司 35204
• 代理人: 連耀忠;王婷婷

1.一種結合雙模型和生物等效能量的水華預測方法，其特征在于，包括如下步驟：

利用水質監測數據指標，根據影響水華的因素，篩選出有效樣本；

定義水華的生物等效能量，獲取有效樣本中的葉綠素α濃度和藻密度數據，進行前后兩日平均值修正擬合，過濾平滑數據隨機性，得到日平均值修正數據，并采用乘積平方根平滑法對前后兩日的葉綠素d濃度和藻密度隨機增長率進行修正，得到修正后的相對增長率；

根據所述日平均值修正數據得到水華趨勢的等效勢能，根據所述修正后相對增長率得到水華趨勢的等效動能，利用水華趨勢的等效勢能和水華趨勢的等效動能計算得出生物等效增長能量，并利用水華形成初始的歷史有效等效勢能設定預測目標值；

以前一日相應時間實時日平均值為初始值，以當前的修正后的相對增長率計算，采用非常數指數修正馬爾薩斯模型和邏輯斯蒂阻滯增長數學模型的結合的方法，預測葉綠素α濃度和藻密度數據；

根據預測得到的葉綠素α濃度和藻密度數據與所述預測目標值的對比結果，以及生物等效增長能量，共同評估水華趨勢并進行預警。

2.根據權利要求1所述的一種結合雙模型和生物等效能量的水華預測方法，其特征在于，定義水華的生物等效能量，具體為：

根據愛因斯坦質能公式：

E＝mc²

ΔE＝Δmc²

Δm(t)＝m(t)-m(t-Δt)＝m(t-Δt)r(t)Δt

令：E_b＝m(t-Δt)R(t)

e_b＝m(t-Δt)r(t)

r(t)＝R(t)-1

其中，E為藻類生物能量，m代表質量，c代表光的速度，近似值為3×10^8m/s，r(t)為時序相對增長率，定義E_b為單位時間水華等效能量，定義e_b為單位時間水華動勢能乘積能量因子，稱生物等效增長能量。

3.根據權利要求1所述的一種結合雙模型和生物等效能量的水華預測方法，其特征在于，獲取有效樣本中的葉綠素α濃度和藻密度數據，進行前后兩日平均值修正擬合，過濾平滑數據隨機性，得到日平均值修正數據，并采用乘積平方根平滑法對前后兩日的葉綠素α濃度和藻密度隨機增長率進行修正，得到修正后的相對增長率，具體為：

其中，t為自變量，取離散等距整數值：t＝0，1，2，...，單位為小時；x(t)為時序隨機數；為日平均修正值；

增長率R(t)和相對增長率r(t)是t的非單調遞增離散函數；

在Δt時間段里，相對增加量計算為：

其中，t為自變量，取離散等距整數值：t＝0，1，2，...，單位為小時；為日平均修正值；r(t)為時序相對增長率；r′(t)為修正后的相對增長率。

4.根據權利要求3所述的一種結合雙模型和生物等效能量的水華預測方法，其特征在于，所述得到相對增長率，還具體包括：

采用增強型平均法+乘積平方根平滑法對葉綠素α濃度和藻密度隨機增長率進行修正，得到相對增長率；

增長率R(t)和相對增長率r(t)是t的非單調遞增離散函數；

對增長率R(t)進行日平均值修正，具體為：

其中r′(t)為修正后得到的相對增長率。

5.根據權利要求4所述的一種結合雙模型和生物等效能量的水華預測方法，其特征在于，根據所述日平均值修正數據得到水華趨勢的等效勢能，根據所述修正后相對增長率得到水華趨勢的等效動能，利用水華趨勢的等效勢能和水華趨勢的等效動能計算得出生物等效增長能量，具體為：

e_k＝r′(t)

e_b＝e_p×e_k

E_b＝e_p×(e_k+1)

其中：e_p為等效勢能，e_k為等效動能，e_b為生物等效增長能量；E_b為生物等效能量。