检索结果-内蒙古大学图书馆

环境科学 2022年第11期43卷 4950-4960页

作者：杨艾琳杨芳李少斌余其彪陈能汪厦门大学环境与生态学院福建省海陆界面生态环境重点实验室厦门361102 厦门大学近海海洋环境科学国家重点实验室厦门361102 福建省环境科学研究院福州350013

溶解氧是衡量水环境质量和生态系统健康的关键参数,当前我国海岸带地区的低氧问题突出,但缺乏对流域-近海溶解氧时空格局与低氧调控机制的研究.基于2011~2020年福建省135个地表水(含河口)和66个近岸海域监测点位数据,系统分析了年际和... 详细信息

溶解氧是衡量水环境质量和生态系统健康的关键参数,当前我国海岸带地区的低氧问题突出,但缺乏对流域-近海溶解氧时空格局与低氧调控机制的研究.基于2011~2020年福建省135个地表水(含河口)和66个近岸海域监测点位数据,系统分析了年际和季节两个时间尺度溶解氧的时空演变规律,选取低氧(溶解氧饱和度位于10%分位之内)站位数据,采用数理统计和随机森林模型分析方法,重点研究了河流、水库、河口和近海这4种类型水体的低氧特征及其调控机制.结果表明,溶解氧饱和度近海最高[(98.2±10.2)%],河口最低[(79.2±17.9)%].与“十二五”(2011~2015年)相比,“十三五”(2016~2020年)河流和水库的低氧检出频率有明显降低,但河口变化不大.统计有低氧检出的点位,河流和水库的多年平均低氧检出频率在秋季最高,河口在夏季最高.水库和河口低氧问题最为突出但机制不同,水库河段的低氧与夏季径流携带大量有机质输入、层化导致底层水持续耗氧、秋季混合上涌或通过大坝泄流有关,河口的低氧与污染输入、潮水顶托和还原性物质耗氧有关.需要建立系统治理与分区管控制度,进一步加强流域-近海污染控制有助于减缓水体富营养化和低氧问题.

关键词：溶解氧(DO) 低氧季节变化空间分布调控机制富营养化随机森林模型

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基于差分回归模型和可迁移长短期记忆网络集成的三沙湾水温预测

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海洋学报 2023年第4期45卷 165-178页

作者：赖晓倩余镒琦梁中耀陈火荣陈能汪厦门大学近海海洋环境科学国家重点实验室福建厦门361102 厦门大学福建省海陆界面生态环境重点实验室福建厦门361102 福建省渔业资源监测中心福建福州350003

水温预测是保障近海渔业生产和环境安全的关键技术。现有的数值模型开发成本大,业务化应用不足。本文提出了一种集成差分回归(Differential Regression,DR)和可迁移长短期记忆网络(Transferable Long Short-Term Memory,TLSTM)的水温预... 详细信息

水温预测是保障近海渔业生产和环境安全的关键技术。现有的数值模型开发成本大,业务化应用不足。本文提出了一种集成差分回归(Differential Regression,DR)和可迁移长短期记忆网络(Transferable Long Short-Term Memory,TLSTM)的水温预测方法。以厦门湾(源域,数据多)和三沙湾(目标域,数据少)水温为研究对象,根据三沙湾在线监测水温和预报气温数据建立了DR模型,根据厦门湾长时间监测水温数据建立了TLSTM模型,采用变权算法将纯差分回归模型、混差分回归模型和TLSTM模型集成为三沙湾DR-TLSTM模型,对模型性能进行了评估,并与仅根据三沙湾少量监测数据建立的LSTM模型效果进行了对比。结果表明:(1)TLSTM模型的预测精度优于基于目标域少量数据建立的LSTM模型;(2)DR-TLSTM集成模型具有较高的预测精度,未来1~7 d预测的均方根误差为0.13~0.77℃,未来1~3 d预测的均方根误差小于0.4℃;(3)DR-TLSTM集成模型可有效预测水温骤升或骤降趋势,对水温突变点的预测均方根误差为0.29~1.09℃。基于本文建立的DR-TLSTM集成模型,实现了三沙湾渔业水域的水温预警预报业务化信息服务。

关键词：水温预测回归模型 LSTM模型迁移学习变权集成

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海洋初级生产力与输出生产力的时滞效应研究进展

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厦门大学学报（自然科学版） 2023年第3期62卷 314-324页

作者：鲍敏肖武鹏黄邦钦厦门大学环境与生态学院近海海洋环境科学国家重点实验室福建省海陆界面生态环境重点实验室福建厦门361102

生物泵是海洋储碳的重要机制之一,其有机碳输出效率(e-ratio)通常用输出生产力(EP)与初级生产力(PP)的比值来表示.尽管国际学界已知e-ratio的估算受EP与PP时滞的影响,但是二者时滞的估算和解析存在较大不确定性,且造成时滞的原因尚不明... 详细信息

生物泵是海洋储碳的重要机制之一,其有机碳输出效率(e-ratio)通常用输出生产力(EP)与初级生产力(PP)的比值来表示.尽管国际学界已知e-ratio的估算受EP与PP时滞的影响,但是二者时滞的估算和解析存在较大不确定性,且造成时滞的原因尚不明确.因此,本文梳理EP与PP时滞的研究进展,总结估算和解析二者时滞的方法及挑战;并在此基础上提出南海是研究EP与PP时滞效应的理想试验场,其丰富的历史观测资料有利于构建区域食物网模型,以准确估算EP与PP时滞,并解析造成不同生态系统时滞差异的原因.

关键词：生物泵碳循环食物网浮游生物边缘海

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福建平潭外海域夜光藻赤潮期营养元素和溶解态痕量金属动态与响应

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厦门大学学报（自然科学版） 2023年第3期62卷 375-384页

作者：岳新利张梦柯谷利德钟灏文戚柳倩王德利近海海洋环境科学国家重点实验室(厦门大学) 福建厦门361102 南开大学环境科学与工程学院天津300350 福建省海陆界面生态环境重点实验室福建厦门361102 厦门大学海洋与地球学院福建厦门361102

福建平潭外海域春季常发生夜光藻(Noctiluca scintollans)赤潮(又称“蓝眼泪”现象).为探讨这一特殊赤潮时期水体营养要素及痕量金属的变化及响应情况,于2022年4月对该海域(28个站位)进行了大范围的水文、化学及生态观测.水文数据显示... 详细信息

福建平潭外海域春季常发生夜光藻(Noctiluca scintollans)赤潮(又称“蓝眼泪”现象).为探讨这一特殊赤潮时期水体营养要素及痕量金属的变化及响应情况,于2022年4月对该海域(28个站位)进行了大范围的水文、化学及生态观测.水文数据显示平潭东北海域存在季风性涌升现象.营养盐数据表明,平潭海域表层海水总无机氮浓度为6.0~97.7μmol/L,高值区出现在平潭东北的海水涌升区域,其中以铵盐为主(约60%),磷酸盐浓度高达3.0μmol/L.溶解态痕量金属Cd、Co、Ni、Mn的高值区与总无机氮分布基本一致,而Cu在调查海域则表现较稳定.生态数据显示叶绿素a浓度高值区主要出现在近岸以及外侧海域,以小型浮游生物(粒径20~200μm)为主.现场观测和流式细胞计数表明,夜光藻赤潮区域与微型浮游生物(粒径<20μm)分布相吻合,并主要聚集于涌升流区域.上述结果表明,涌升过程带来的营养元素(铵与磷)及金属直接促进了微型浮游生物的生长,是形成平潭海域夜光藻赤潮的重要前提条件之一.

关键词：溶解态痕量金属营养元素夜光藻赤潮平潭外海域

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海岸带陆海气氮磷污染协同治理:监测、模拟与决策

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环境工程 2022年第6期40卷 12-21页

作者：李少斌余丹孔俊陈纪新吴水平王曜陈能汪厦门大学环境与生态学院福建省海陆界面生态环境重点实验室福建厦门361102 厦门大学近海海洋环境科学国家重点实验室福建厦门361102 河海大学港口海岸与近海工程学院南京210098

陆海统筹已成为美丽海湾建设和海岸带可持续发展的关键战略。其中,陆海气氮磷污染协同治理是持续改善近岸海域生态环境质量的关键,但其缺乏理论指导与技术支撑。梳理了陆海气环境介质与界面过程的监测、模型(流域-河流模型、河口-近海... 详细信息

陆海统筹已成为美丽海湾建设和海岸带可持续发展的关键战略。其中,陆海气氮磷污染协同治理是持续改善近岸海域生态环境质量的关键,但其缺乏理论指导与技术支撑。梳理了陆海气环境介质与界面过程的监测、模型(流域-河流模型、河口-近海模型、大气沉降模型等)的研究现状、技术难点和发展趋势。为加快推进流域-海域综合治理,亟须建立陆海气氮磷污染监测-模型-评估-决策体系。建议加快陆海气界面氮磷通量监测技术开发与应用,构建陆海气集成或耦合模型,在不同时空尺度上探究氮磷污染来源、主要输移通道、跨界面过程和机制。提出了未来研究重点:1)基于监测与模型提升海岸带生态系统的科学认知;2)构建陆海统筹视角的富营养化评估与生态系统健康评估方法;3)创新分区分类环境容量核算与分配方法;4)研究海岸带环境污染多目标治理优化方案;5)开展海岸带社会-经济-环境系统互馈模拟与多主体协同决策,助力生态环境治理能力现代化。

关键词：多介质与多界面系统模型数据驱动模型协同防治陆海统筹

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寡营养的南海海盆亚中尺度物理过程对浮游植物生长与沉降的调控作用

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中国科学：地球科学 2024年第8期54卷 2724-2740页

作者：赵中华许梦迪黄邦钦卢文芳戚洪帅蔡峰江毓武近海海洋环境科学国家重点实验室(厦门大学) 厦门361102 厦门大学海洋与地球学院厦门361102 福建省海陆界面生态环境重点实验室(厦门大学) 厦门361102 福建台湾海峡海洋生态系统国家野外科学观测研究站(厦门大学) 厦门361102 中山大学海洋科学学院南方海洋科学与工程广东省实验室珠海519000 自然资源部第三海洋研究所海洋与海岸地质实验室厦门361005

海洋亚中尺度过程可以显著影响浮游植物的生长与沉降,因为它们的时间尺度相近,均为数天.基于生物地球化学浮标(BGC-Argo)为期两年的观测,本研究探究了寡营养的南海海盆亚中尺度不稳定,特别是对称不稳定和混合层斜压不稳定的发生及其对... 详细信息

海洋亚中尺度过程可以显著影响浮游植物的生长与沉降,因为它们的时间尺度相近,均为数天.基于生物地球化学浮标(BGC-Argo)为期两年的观测,本研究探究了寡营养的南海海盆亚中尺度不稳定,特别是对称不稳定和混合层斜压不稳定的发生及其对浮游植物生长和沉降的调控作用.在北部海盆,近表层冬季藻华通常伴随季节性的混合层加深而发生.然而,BGC-Argo观测的前后两年冬季呈现了明显较强和较弱的藻华现象.在第一年冬季,当混合层浅于营养跃层约20~30m时,对称不稳定驱动的营养盐上涌促使冬季藻华在12月上旬发生.这相较加深的混合层触及中尺度气旋涡抬升的营养跃层而发生的藻华提前约20~30天.对称不稳定亦可促进近表层光合固定的浮游植物碳向深层沉降.相对地,在第二年冬季,中尺度反气旋涡促发的极强混合层斜压不稳定促使混合层比营养跃层更显著变浅,二者垂向距离增大,深层营养盐上涌、藻华和碳沉降因此受到抑制.相较于北部海盆,中部海盆BGC-Argo观测的浮游植物生物量和亚中尺度不稳定呈现明显较弱的季节变化特征,这主要与冬季混合层较浅有关.

关键词：亚中尺度不稳定浮游植物营养盐输运生物地球化学浮标中国南海

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基于XGBoost选择迁移条件提升LSTM模型河流水质预测能力

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环境工程 2024年第1期42卷 223-234页

作者：余镒琦陈能汪余其彪李少斌张东站瞿帆厦门大学环境与生态学院福建省海陆界面生态环境重点实验室福建厦门361102 厦门大学近海海洋环境科学国家重点实验室福建厦门361102 厦门大学信息学院福建厦门361005

准确预测河流水质变化是流域水环境管理的重要基础。目前常用的基于数据驱动的深度学习模型依赖大量的监测数据训练,然而很多河流数据缺乏,无法满足水质预测精度要求。提出了一种基于极端梯度提升模型(XGBoost)的迁移条件选择方法,利用... 详细信息

准确预测河流水质变化是流域水环境管理的重要基础。目前常用的基于数据驱动的深度学习模型依赖大量的监测数据训练,然而很多河流数据缺乏,无法满足水质预测精度要求。提出了一种基于极端梯度提升模型(XGBoost)的迁移条件选择方法,利用全国河流自动监测站点的水质参数(水温、pH、溶解氧、总氮)数据集,研究建立长短期记忆神经网络(LSTM)模型库,通过迁移学习条件的优化,提升LSTM模型的预测能力。结果表明:1)采用不同源域和迁移方式训练出的模型,其预测精度有很大差异;2)基于XGBoost模型选择最佳迁移条件,迁移模型的预测误差(RMSE)降低了9.6%~28.9%,LSTM模型预测精度明显提升;3)选取合适的迁移方式、选用性质接近的源域数据、增加训练数据量均可以提升迁移模型的预测精度。该建模方法可应用于实测数据少的河流水质预测,为流域水环境精细化管理提供技术支持。

关键词：水质预测 LSTM模型迁移学习 XGBoost模型

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基于3种时间序列模型的九龙江河流库区藻华预测

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环境科学学报 2022年第11期42卷 172-183页

作者：任树顺高萌王煦雯余镒琦陈纪新陈能汪厦门大学环境与生态学院福建省海陆界面生态环境重点实验室厦门361102 厦门大学近海海洋环境科学国家重点实验室厦门361102 罗德岛大学海洋学研究生院纳拉甘西特美国罗德岛028824 中国海洋大学环境科学与工程学院青岛266100

湖库富营养化和有害藻华是全球性生态环境问题,藻华预测与早期预警是保障湖库水源地供水安全的关键技术.如何基于高频水生态在线监测数据进行藻华的实时动态预测成为水生态管理领域的重大需求.本研究以福建省九龙江江东库区(水源地)为例... 详细信息

湖库富营养化和有害藻华是全球性生态环境问题,藻华预测与早期预警是保障湖库水源地供水安全的关键技术.如何基于高频水生态在线监测数据进行藻华的实时动态预测成为水生态管理领域的重大需求.本研究以福建省九龙江江东库区(水源地)为例,利用3年连续观测的逐时平均总叶绿素a浓度数据,对比研究了SARIMA、Prophet和LSTM(长短期记忆神经网络)3种时间序列模型在藻华(日平均叶绿素a大于15μg·L^(-1))预测方面的效果.结果表明:(1)时间序列模型要求参数少,灵活性强,能清晰反映水质特征和未来变化趋势,可弥补传统藻类监测预警方法的局限性;(2)基于深度学习框架的LSTM模型,具有独特的迭代优化算法,对藻类非线性变化特征的识别和预测能力较强,其总叶绿素a逐日预测和7日预测效果均显著优于SARIMA模型和Prophet模型;(3)输入数据长度会在一定程度上影响模型预测效果,最优的输入数据时间长度为7 d;输入数据频率对预测效果也有影响,在预测非藻华日时,小时数据的预测效果优于日频率数据;在预测藻华日时,两种频率数据无显著差异,但日频率数据能更准确识别藻华日特征.总结起来,基于LSTM模型实现总叶绿素a浓度的短期预测,可为九龙江河流库区藻华早期预警和供水安全保障提供技术支撑.

关键词：藻华预测模型人工神经网络高频监测叶绿素a 九龙江

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人工神经网络模型在水质预警中的应用研究进展

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环境科学学报 2021年第12期41卷 4771-4782页

作者：陈能汪余镒琦陈纪新陈龙彪张东站厦门大学环境与生态学院福建省海陆界面生态环境重点实验室厦门361102 厦门大学近海海洋环境科学国家重点实验室厦门361102 厦门大学信息学院厦门361005

水质预警模型是大数据时代构建环境智能决策与管理体系的关键技术.近年来,水质自动化监测能力的提升以及测管协同对环境模型的强烈需求,激发了研究人员探索新的建模方法并努力提高模型预测性能.其中,人工神经网络(Artificial Neural Net... 详细信息

水质预警模型是大数据时代构建环境智能决策与管理体系的关键技术.近年来,水质自动化监测能力的提升以及测管协同对环境模型的强烈需求,激发了研究人员探索新的建模方法并努力提高模型预测性能.其中,人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)模型发展迅速.本文综述了3大类ANN模型的发展历史和模型结构特点,梳理了ANN模型在水质数据软测量、数据异常检测和时间序列预测等方面的研究进展,归纳了一般建模流程、技术建议和常用的模型性能指标,发现ANN模型的应用依赖于监测数据质量,存在模型可解释性差、模型运行硬件资源要求较高等不足,提出未来水质预警模型的研发思路和重点,需要加快推进水环境监测技术与预警模型的协同发展和业务化应用,通过多种应用场景检验实现技术迭代,形成大数据驱动的水质在线监测⁃智能预警⁃应急管理支撑体系,助力我国环境治理能力现代化.

关键词：人工智能人工神经网络大数据水质预警

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中国边缘海浮游植物群落时空格局与演变趋势

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厦门大学学报（自然科学版） 2021年第2期60卷 390-397页

作者：黄邦钦肖武鹏柳欣厦门大学环境与生态学院近海海洋环境科学国家重点实验室福建省海陆界面生态环境重点实验室福建厦门361102

随着全球变暖和人类活动引起环境变化的加剧,研究边缘海浮游植物群落变化及其驱动因子,以及对未来环境变化的响应成为人们关注的热点.本文总结了近20年来对中国边缘海(南海、东海(包括台湾海峡)和黄海)浮游植物群落时空演替格局和环境... 详细信息

随着全球变暖和人类活动引起环境变化的加剧,研究边缘海浮游植物群落变化及其驱动因子,以及对未来环境变化的响应成为人们关注的热点.本文总结了近20年来对中国边缘海(南海、东海(包括台湾海峡)和黄海)浮游植物群落时空演替格局和环境调控机制的认识,梳理了浮游植物群落对近岸上升流、冷涡和暖涡等中尺度物理过程的响应模式,汇总了东海和南海浮游植物群落在未来环境变化情景下的可能响应.在此基础上分析了目前中国边缘海浮游植物群落演替研究的不足以及未来的研究重点,指出未来应以典型生态系统的代表性测站为重点,采用多平台多技术手段进行系统、长期、高分辨率的连续观测,并结合大数据分析和模型模拟开展深入研究,以期揭示气候变化和人类活动对边缘海浮游植物群落在年际和年代际尺度上的影响及其效应.

关键词：浮游植物群落演替全球变暖气候变化人类活动中国边缘海

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