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基于结构方程模型的滇池叶绿素a与关键影响因子关系识别
被引量:
13
1
作者
颜小品
李玉照
+3 位作者
刘永
杨永辉
赵磊
郭怀成
《北京大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第6期1031-1039,共9页
应用基于主成分绝对得分的源解析模型(APCS-MLR)和结构方程模型(SEM)识别滇池富营养化的关键影响因子,定量描述叶绿素a(Chl a)浓度与关键影响因子的关系,并与神经网络模型(ANN)分析结果进行对比,检验此结果的可靠性。模型结果表明,影响...
应用基于主成分绝对得分的源解析模型(APCS-MLR)和结构方程模型(SEM)识别滇池富营养化的关键影响因子,定量描述叶绿素a(Chl a)浓度与关键影响因子的关系,并与神经网络模型(ANN)分析结果进行对比,检验此结果的可靠性。模型结果表明,影响滇池富营养化发生的最关键影响因子为物理因子(T>DO>SD>pH),其次为营养物质(NH3-N);在当前观测的高氮高磷水环境下,营养物质的浓度变化对Chl a浓度的影响并不显著,但相对而言,控氮比控磷可能更为有效。
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关键词
富营养化
结构方程模型
神经网络
叶绿素巧滇池
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题名
基于结构方程模型的滇池叶绿素a与关键影响因子关系识别
被引量:
13
1
作者
颜小品
李玉照
刘永
杨永辉
赵磊
郭怀成
机构
北京大学环境科学与工程学院
云南省高原湖泊流域污染过程与管理重点实验室
出处
《北京大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第6期1031-1039,共9页
基金
国家自然科学基金(41222002)
国家水体污染控制与治理科技重大专项(2013ZX07102-006)资助
文摘
应用基于主成分绝对得分的源解析模型(APCS-MLR)和结构方程模型(SEM)识别滇池富营养化的关键影响因子,定量描述叶绿素a(Chl a)浓度与关键影响因子的关系,并与神经网络模型(ANN)分析结果进行对比,检验此结果的可靠性。模型结果表明,影响滇池富营养化发生的最关键影响因子为物理因子(T>DO>SD>pH),其次为营养物质(NH3-N);在当前观测的高氮高磷水环境下,营养物质的浓度变化对Chl a浓度的影响并不显著,但相对而言,控氮比控磷可能更为有效。
关键词
富营养化
结构方程模型
神经网络
叶绿素巧滇池
Keywords
eutrophication
structural equation modeling
artificial neural networks
chlorophyll a
Lake Dianchi
分类号
X131.2 [环境科学与工程—环境科学]
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1
基于结构方程模型的滇池叶绿素a与关键影响因子关系识别
颜小品
李玉照
刘永
杨永辉
赵磊
郭怀成
《北京大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013
13
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