随着城市化的快速发展,滇池的水污染呈现出城市与农业面源污染相结合的趋势,这增大了控制与改善水环境的难度。水质状态变化的模拟与预测是水资源管理的重要理论基础。该研究选取了~年滇池10个水质监测点的15个水质参数的数据,将小波域阈值去噪(WDTD)、小波平均融合(WMF)和长短时记忆(LSTM)相结合,基于WDTD提出WMF,形成一个WDTD-LSTM-WMF的长期预测模型。运用该模型和地理空间分析方法,模拟滇池叶绿素a(Chla)浓度的历史变化过程,并预测未来Chla浓度的变化趋势。
研究结果表明,该模型具较好的预测性能,表现为具有较低的误差和较高的通用化(RMSE=18.40,MAE=13.56,R2=0.63)。空间可视化分析表明,从年到年,Chla高于μg/L的区域出现一个从北到西部和西南地区扩散的趋势。这一结果与与昆明市的城市化发展与气候变化有关。
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