【摘要】：海水水質(zhì)預(yù)警對(duì)海洋環(huán)境監(jiān)控和保護(hù)有著重要的意義.極限學(xué)習(xí)機(jī)回歸和支持向量機(jī)回歸(extreme learning machine regression-support vector machine regression,ELMRSVMR)集成預(yù)警模型采用預(yù)測(cè)與評(píng)價(jià)相結(jié)合的方式,實(shí)現(xiàn)對(duì)未來(lái)海水富營(yíng)養(yǎng)化狀況綜合預(yù)警的目的.其中SVMR方法用于構(gòu)建海水富營(yíng)養(yǎng)化評(píng)價(jià)模型;ELMR用于對(duì)未來(lái)一段時(shí)間的水質(zhì)狀況進(jìn)行綜合預(yù)測(cè),ELMR的預(yù)測(cè)結(jié)果作為評(píng)價(jià)模型的輸入變量.集成模型的可靠性直接影響預(yù)警的有效性,ELMR-SVMR的可靠性通過(guò)分析ELMR預(yù)測(cè)誤差對(duì)SVMR評(píng)價(jià)模型的靈敏度得到.將各參變量的預(yù)測(cè)誤差結(jié)果作為評(píng)價(jià)模型的靈敏度影響參量,通過(guò)靈敏度計(jì)算可獲得對(duì)ELMR-SVMR模型的靈敏度評(píng)價(jià).通過(guò)與其他方法的實(shí)驗(yàn)對(duì)比及分析,驗(yàn)證了該區(qū)域范圍內(nèi)所建ELMR-SVMR預(yù)警模型的有效性,為探索建立有效的海水水質(zhì)預(yù)警模型提供了一種新途徑.
【圖文】：

然后退出混沌進(jìn)入下一階段“細(xì)搜索”優(yōu)化，這樣能夠有效地避免陷入局部極小點(diǎn)．２變量選取與評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)２．１海水富營(yíng)養(yǎng)化的定義海洋富營(yíng)養(yǎng)化是指“海水中的營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)過(guò)度增加，并導(dǎo)致生態(tài)系統(tǒng)有機(jī)質(zhì)增多、低氧形成、藻華爆發(fā)等一些異常改變的過(guò)程”．現(xiàn)代富營(yíng)養(yǎng)化模型［１２］的關(guān)鍵理化因子主要以營(yíng)養(yǎng)鹽負(fù)荷信號(hào)為主，綜合考慮浮游植物生物量等直接響應(yīng)和營(yíng)養(yǎng)鹽循環(huán)、食物網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)等間接響應(yīng)，進(jìn)一步發(fā)展了早期富營(yíng)養(yǎng)化概念模型，能夠更好地反映海水富營(yíng)養(yǎng)化的特點(diǎn)．現(xiàn)代時(shí)空富營(yíng)養(yǎng)化概念模型如圖１所示．圖１現(xiàn)代時(shí)空富營(yíng)養(yǎng)化概念模型Ｆｉｇ．１Ｔｈｅｃｏｎｃｅｐｔｍｏｄｅｌｏｆｍｏｄｅｒｎｓｐａｃｅ－ｔｉｍｅｅｕｔｒｏｐｈｉｃａｔｉｏｎ雖然導(dǎo)致沿海海洋富營(yíng)養(yǎng)化過(guò)程的因素是復(fù)雜的，但是，是否需要將所有的因素都進(jìn)行評(píng)估是值得探究的問(wèn)題．根據(jù)海水富營(yíng)養(yǎng)化的定義，，考慮以下兩方面：（１）選取合適的海洋環(huán)境監(jiān)測(cè)參數(shù)，參數(shù)應(yīng)具有以下特點(diǎn)：易于監(jiān)測(cè)，且保存有長(zhǎng)期監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)；能夠進(jìn)行空間規(guī)模的富營(yíng)養(yǎng)化描述；被大量研究證實(shí)能夠有效建立預(yù)測(cè)模型的參量．（２）以生物群落結(jié)構(gòu)信息量化富營(yíng)養(yǎng)化的變化趨勢(shì)．這１８７第２期張穎等：基于ＥＬＭＲ－ＳＶＭＲ的海水水質(zhì)預(yù)警模型研究

０．９９２２９９．０２０６８．９６１５０．９１０７７８．２７９７７．２４０６０．８０６３８７．３３１８４．５７１７０．６０５６１５．５０６９０．０７７８０．４９５１４４．５０１９４．５７８９０．３９４０４３．５８２９８．１６０１００．２０２０２１．８３７９９．９９７１１０．０００２００．００３１００．０００從表１分析看出，排前６的主成分的累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到８４．５７１％，基本上可以保留原來(lái)１１個(gè)變量所表征的信息，提取這６個(gè)主成分作為系統(tǒng)主要的輸入變量．如圖２所示，計(jì)算出各個(gè)影響因子在前６個(gè)主成分中所對(duì)應(yīng)的權(quán)重值，計(jì)算公式為Ｆｊ＝ｅｊ１ｘ１＋ｅｊ２ｘ２＋…＋ｅｊｍｘｍ．圖２各影響因子在前６個(gè)主成分中所占的權(quán)重Ｆｉｇ．２Ｔｈｅｗｅｉｇｈｔｓｏｆｔｈｅｉｎｆｌｕｅｎｃｅｆａｃｔｏｒｓｏｎｔｈｅｆｒｏｎｔ６ｐｒｉｎｃｉｐａｌｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ結(jié)合表１和圖２可得水體富營(yíng)養(yǎng)化影響因子的前６個(gè)主成分，從圖２中可以看出溫度、渾濁度、酸堿度、溶解氧、硝酸鹽濃度、葉綠素－ａ濃度、光照強(qiáng)度（深、淺）為主要變量，但光照強(qiáng)度與其他變量均有關(guān)聯(lián)，為了避免變量冗余，不將光照強(qiáng)度納入評(píng)價(jià)參量中．２．３綜合水質(zhì)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)近海水域富營(yíng)養(yǎng)化評(píng)價(jià)等級(jí)劃分如表２所示．表中各參數(shù)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)的確定主要參考了國(guó)家海水水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)（ＧＢ３０９７—１９９７）、海水水域富營(yíng)養(yǎng)化各指標(biāo)評(píng)價(jià)閾值以及中國(guó)近海海域水化學(xué)要素質(zhì)量評(píng)價(jià)指數(shù)［１３］．表２近海水域富營(yíng)養(yǎng)化評(píng)價(jià)等級(jí)劃分Ｔａｂ．２Ｈｉｅｒａｒｃｈｙｏｆｏｆｆｓｈｏｒｅｓｅａｗａｔｅｒｅｕｔｒｏ
【作者單位】： 上海海事大學(xué)信息工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61273068) 上海市科學(xué)技術(shù)委員會(huì)國(guó)際學(xué)術(shù)交流合作資助項(xiàng)目(15220721800) 上海市教育委員會(huì)科研創(chuàng)新資助項(xiàng)目(13YZ084)
【分類號(hào)】：X834

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本文編號(hào)：2532502