王中锋

摘要：水华风险不仅是水利工程规划时需要考虑的环境问题，也是水利设施运营时不能忽视的监测项目。为了提高明渠水化风险等级预测的准确率，针对水华成因的不确定性和发展的时序性，基于动态朴素贝叶斯网络分类器提出一种应用于明渠的水华风险评估模型。模型用水华风险等级结点对应藻叶绿素a（Chla）的浓度，并考虑了9项影响水藻生长的因素。采用主成分分析法，处理专家咨询结果，进行参数的设计。在苏州河道北门桥2011年6月初至9月初观测的53例连续监测数据上，与基于朴素贝叶斯网络分类器的评估模型进行比较实验。混淆矩阵显示对中等风险情况的预测识别率提高了15.625%，单尾配对t检验表明在显著性水平0.05时，两模型预测识别率差异显著。考虑了时序特征的基于动态贝叶斯网络分类器的评估模型对明渠中等水化风险的预测识别率提高显著。

关键词：明渠；水华；动态贝叶斯网络；富营养化

中图分类号：TV213 文献标识码：A 文章编号：1672-1683（2017）02-0089-06

1研究背景

南水北调中线工程正式通水以来，由于水藻超标，已经给部分沿线水厂造成了经济损失。亟待研究明渠水藻预警技术，提前处理，降低损失。现有的相关研究成果主要集中在海洋湖泊的水华成因分析、水华识别模型、预警模型，以及这些模型在水利工程规划运营过程中的应用4个方面。水华的成因分析开展了多年，研究人员对影响水华的因素和它们之间的关系已经有了较为全面的认识。……