云南高原湖泊群的统计学聚类识别及水质响应模式研究

蒋青松¹, 梁中耀¹, 赵磊², 李玉照¹, 吴思枫¹, 刘永¹()

1. 水沙科学教育部重点实验室, 北京大学环境科学与工程学院, 北京 100871
2. 云南高原湖泊流域污染过程与管理重点实验室, 昆明 650034

收稿日期:2016-05-12修回日期:2016-09-04出版日期:2017-09-09

基金资助:国家重点基础研究发展计划(2015CB458900)和国家自然科学基金(41222002)资助

Integrated PCA-BN Approach for Identifying the Water Quality Response Patterns for Lakes in Yunnan Plateau

Qingsong JIANG¹, Zhongyao LIANG¹, Lei ZHAO², Yuzhao LI¹, Sifeng WU¹, Yong LIU¹()

1. Key Laboratory of Water and Sediment Sciences (MOE), College of Environmental Science and Engineering, Peking University, Beijing 100871
2. Yunnan Key Laboratory of Pollution Process and Management of Plateau Lake-Watershed, Kunming 650034;

Received:2016-05-12Revised:2016-09-04Published:2017-09-20

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1. 探讨2016版国际胰瘘研究小组定义和分级系统对胰腺术后患者胰瘘分级的影响.PDF(500KB)

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摘要/Abstract

摘要： 为探究湖泊群水质变量的响应模式, 构建适用于监测数据匮乏的湖泊群聚类和响应模式识别方法体系(PCA-BN), 包括4个步骤: 数据预处理、PCA降维与湖泊聚类、贝叶斯网络构建及参数学习、湖泊响应关系模拟。以云南高原湖泊群为例开展研究, 结果表明: 所研究的26个湖泊可分为两类; 由于第一类湖泊受到的人为干扰更严重, 因而叶绿素a对总氮和总磷的响应比第二类湖泊更敏感; 第一类湖泊表层水温高, 溶解氧趋近饱和, 随叶绿素a变化不显著, 第二类湖泊溶解氧随叶绿素a升高而显著升高; 两类湖泊的透明度与叶绿素a的关系一致。

引用本文

蒋青松, 梁中耀, 赵磊, 李玉照, 吴思枫, 刘永. 云南高原湖泊群的统计学聚类识别及水质响应模式研究[J]. 北京大学学报自然科学版, 2017, 53(5): 948-956.
Qingsong JIANG, Zhongyao LIANG, Lei ZHAO, Yuzhao LI, Sifeng WU, Yong LIU. Integrated PCA-BN Approach for Identifying the Water Quality Response Patterns for Lakes in Yunnan Plateau[J]. Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Pekinensis, 2017, 53(5): 948-956.





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