CN106202163A - 通江湖泊生态监测信息管理及预警系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开通江湖泊生态监测信息管理及预警系统，包括水文模块、水质水生态模块、洲滩生态系统模块、物种多样性模块、多要素信息挖掘模块和风险评估预警分析模块，风险评估预警分析模块包括低水位预警模块、物种多样性预警模块和富营养化风险评估预警模块，该系统能够实现数据和资料的电子化入库、数据动态采集传输、智能查询、信息展示等现代化信息管理功能，对于数据的异构性、多样性以及数据表现出来的生态特性分析效果好，能够实现监测结果进行自动判定和实时预警。
Description
技术领域
本发明涉及一种通江湖泊生态监测信息管理及预警系统。
背景技术
湖泊具有调节水源供给、防洪灌溉、养殖水产、生物栖息等多重生态服务功能，湖泊生态环境保护对于流域和区域经济社会发展具有重要意义。中国最大的淡水湖群分布于长江中下游地区，三峡工程的兴建，对长江中下游通江湖泊生态与环境产生深远的影响，以鄱阳湖和洞庭湖尤为受关注。通江湖泊由于其与长江连通的特殊性，受到长江和入湖河流来水的复合驱动，影响着湖泊的水量、泥沙、污染物交换以及湖盆演变；加上湖周、湖体人为活动的影响，构成复杂的“江湖-河湖-人湖”相互作用关系，并最终决定了湖泊的水文、水环境状况乃至整个湿地生态系统平衡的维护和演替。及时、有效的进行三峡工程运行条件下通江湖泊生态及环境因子的监测、评估、预警对相关科研、管理、决策部分提供科学依据，保持长江流域生态系统健康及良性循环具有重大意义。
从“江湖-河湖-人湖”的驱动作用关系来看，江湖-河湖关系变化，伴随着入湖水量、沙量、污染物通量的改变，首先导致湖泊水沙情势变化(水位、流速、含沙量)；并由此带来水化学、水生生物(浮游藻类、浮游动物、底栖动物)的响应；进一步改变亦影响了洲滩植被要素演替。耦合人湖关系改变所导致的一系列生态破坏行为，影响着湖泊湿地生态系统珍稀物种的变化(鸟类、鱼类、江豚、麋鹿等)。
其中，通江湖泊的水量、水位变化及富营养化问题是目前最为关注的热点。江湖关系变化背景下通江湖泊丰水期水位降低，汛期过后枯水期明显提前且枯水时段延长。长时段低枯水位带来的水资源危机不仅影响居民生产和生活，更会带来水环境、水生态、物种多样性的一系列响应。低枯水位预警对于当前湖泊保护、未来的长江-本地流域水库联合调度补水具有重要意义。
此外，湖泊富营养化是一种氮、磷等植物营养物质含量过多所引起的水质污染现象。在自然条件下，随着河流夹带冲积物和水生生物残骸在湖底的不断沉降淤积，湖泊会从平营养湖过渡为富营养湖。传统富营养评估方法(环保部门TLI指数)考虑CODMn，TN，TP，SD，Chla指标，风险表征不足，不适用于长江中游高氮磷湖泊，未考虑现场获取相对困难的水动力参数，对于长江中游等高氮磷湖泊风险管理的决策支撑有限。
然而，截止当前，还没有发现针对通江湖泊研发的生态监测信息管理及预警系统，湖泊站点监测数据、资料的存储及管理仍主要限于常规的存储介质和存储方式，未能实现数据和资料的电子化入库、数据动态采集传输、智能查询、信息展示等现代化信息管理功能，相关的数据管理系统只限于系统基础信息库的建设，对于数据的异构性、多样性以及数据表现出来的生态特性分析很缺乏，更无法对监测结果进行自动判定和实时预警。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种能够实现数据和资料的电子化入库、数据动态采集传输、智能查询、信息展示，大数据分析及预警等现代化信息管理功能，对于数据的异构性、多样性以及数据表现出来的生态特性分析效果好，能够实现监测结果进行自动判定和实时预警的生态监测信息管理及预警系统。
为解决上述问题，本发明采用如下技术方案：
通江湖泊生态监测信息管理及预警系统，包括水文模块、水质水生态模块、洲滩生态系统模块、物种多样性模块、多要素信息挖掘模块和风险评估预警分析模块，风险评估预警分析模块包括低水位预警模块、物种多样性预警模块和富营养化风险评估预警模块,所述多要素信息挖掘模块包括Microsoft Visual Studio平台的关联规则分析模型以及Microsoft Visual Studio平台的决策树分析模型，水文模块、水质水生态模块、洲滩生态系统模块储存的月均数据输出至所述多要素信息挖掘模块的关联规则分析模型，确定物种多样性模块各表征指标在水文模块、水质水生态模块以及洲滩生态系统模块中的主要影响因子，将上述主要影响因子输入Microsoft Visual Studio平台的决策树分析模型，所述决策树分析模型输出物种多样性模块的表征指标预测数据，该预测数据输出至物种多样性预警模块进行预警，所述富营养化评估模块包括水动力模型系统，所述水文模块、水质水生态模块和洲滩生态系统模块的数据皆输出于水动力模型系统内，水文模块的出湖口处监测站自动监测和/或人工监测的水位数据输出至低水位预警模块，该低水位预警模块将多年平均的“月最低水位”作为“超警”的阈值，将多年平均的“月平均水位”作为“有警”的阈值，对低水位进行三级预警。
进一步的，所述主要影响因子包括降水量、气温、光照时间、风速、水位、流速、含沙量、浊度、水温、溶解氧、BOD5、氨氮、总磷、放牧数量和种植面积。
进一步的，所述水文模块存储各个监测点在线测得和历史监测数据获得的地形、流速、流量、水位、含沙量、输沙量和粒径，以地图形式展示和查询各个监测点的地理位置及各指标实测数据和统计数据，以图表形式对比分析各监测点及指标间的关联关系；关联关系包括水位流量过程线。
进一步的，所述水质水生态模块存储各个监测点在线测得和历史监测数据获得的水质指标数据、底质指标数据和水生态指标数据，以地图形式展示和查询各个监测点的地理位置及各指标实测数据和统计数据，以图表形式对比分析各监测点及指标间的关联关系，关联关系包括综合营养状态分布图、水质类别分布图和浮游动植物多样性分布图。
进一步的，所述水质指标数据包括水温、pH值、溶解氧、高锰酸盐指数、CODCr、BOD5、氨氮、总氮、总磷、铜、锌、氟化物、硒、砷、汞、镉、铬、铅、挥发酚、石油类、电导率和硝酸盐氮；所述底质指标数据包括总磷、总氮、有机碳、汞、铜、铅、镉、锌和砷；所述水生态指标数据包括叶绿素a、透明度、悬浮物、浮游植物和浮游动物。
进一步的，所述洲滩生态系统模块存储各个监测点在线测得和历史监测数据获得的植被指标数据、土壤指标数据、地下水指标数据、气象指标数据以及人类活动指标数据，以地图形式展示和查询各个监测点的地理位置及各指标实测数据和统计数据，以图表形式对比分析各监测点及指标间的关联关系。
进一步的，所述植被指标数据包括群落类型、物质组成和群落结构；所述土壤指标数据包括含水量、颗粒组成、有机质、钾、磷、氮、镉、铬和铁；所述地下水指标数据包括pH、铵态氮、硝态氮、总氮、磷酸盐和总磷；所述气象指标数据包括气温、降雨量、蒸发量、地表温度、地下温度，风向和风速；所述人类活动指标数据包括放牧数量、种植面积。
进一步的，还包括有物种多样性模块，所述物种多样性模块存储各个监测点在线测得和历史监测数据获得的鸟类、鱼类、江豚、植被、麋鹿和东方田鼠指标数据，以地图形式展示和查询各个监测点的地理位置及各指标实测数据和统计数据，以图表形式对比分析各监测点及指标间的关联关系，所述关联关系为鸟类和鱼类的物种多样性分布图、麋鹿和田鼠的分布热力图。
进一步的，所述富营养化评估模块包括水动力模型系统，将水文模块、水质水生态模块以及洲滩生态系统模块的流量、水位、风速、风向数据输入至水动力模型系统，并同时输入涡粘系数、时间步长、糙率值、干湿水深和初始水位，水动力模型系统输出水位和流速格式数据，将所述水位和流速格式数据直接导入平台GIS中绘制水位、流速空间分布图，从而通过网格提取获得所述空间分布图上任意断面位置的流速参数，利用ArcGIS平台对数据进行图像化处理，形成200m×200m的标准栅格数据，水文模块和水质水生态模块数据库通过统计分析给出断面的浊度、水温参数，透明度与浊度有相关关系，浊度越高，透明度越小，利用透明度(十字法)与浊度的换算经验表计算获得透明度数据，利用ArcGIS平台对数据进行克里金插值，图像化处理，形成200m×200m的标准栅格数据，将取得的流速、透明度、水温栅格数据进行风险度赋值，并按照以下数学模型利用ArcGIS平台的modelbuilder工具构建栅格处理模型，最终输出湖泊富营养化风险指数栅格数据。
进一步的，所述水动力模型系统是MIKE 21或EFDC。
进一步的，数学模型如：
适用于计算流速、透明度的风险度分值，
适用于计算水温的风险度分值，
其中fi为评估指标实测值，fmax为该指标标准最大值，fmin为该指标标准最小值，fi，max为该指标值所在区间标准偏大值，fi，min为该指标所在区间标准偏小值，Fi，min为fi，min所对应的分值。水温在30～35℃时，fi，max取35℃，
将归一后的流速、透明度，水温分值输入湖泊富营养化风险指数系统，计算湖泊富营养化风险指数(LERI,Lake Eutrophication Risk Index)。LERI指数的数学计算模式构建如下：
式中，Wi为第i个指标/因素的权重，
Fi为第i个指标/因素的评分值。
本发明的有益效果为：可实现通江湖泊站点监测数据、资料的存储及管理实现数据和资料的电子化入库、数据动态采集传输、智能查询、信息展示等现代化信息管理功能，其中多要素信息挖掘模块对于数据的异构性、多样性以及数据表现出来的生态特性分析效果好，可以对监测结果进行自动判定和实时预警，低水位预警模块采用合适的监测站点以及监测时间有效实现了水位的三级预警，引入水动力参数对长江中游高氮磷湖泊的富营养化进行评估更加精确和及时。
附图说明
图1为本发明通江湖泊生态监测信息管理及预警系统的各模块信息采集原理图。
图2为本发明通江湖泊生态监测信息管理及预警系统的富营养化评估技术路线图图。
具体实施方式
参阅图1和图2所示，通江湖泊生态监测信息管理及预警系统，包括水文模块、水质水生态模块、洲滩生态系统模块、物种多样性模块、多要素信息挖掘模块和风险评估预警分析模块，风险评估预警分析模块包括低水位预警模块、物种多样性预警模块和富营养化风险评估预警模块,所述多要素信息挖掘模块包括Microsoft Visual Studio平台的关联规则分析模型以及Microsoft Visual Studio平台的决策树分析模型，水文模块、水质水生态模块、洲滩生态系统模块储存的月均数据输出至所述多要素信息挖掘模块的关联规则分析模型，确定物种多样性模块各表征指标在水文模块、水质水生态模块以及洲滩生态系统模块中的主要影响因子，将上述主要影响因子输入Microsoft Visual Studio平台的决策树分析模型，所述决策树分析模型输出物种多样性模块的表征指标预测数据，该预测数据输出至物种多样性预警模块进行预警，所述富营养化评估模块包括水动力模型系统，所述水文模块和洲滩生态系统模块的数据输出至水动力模型系统，水文模块的出湖口处监测站自动监测和/或人工监测的水位数据输出至低水位预警模块，该低水位预警模块将多年平均的“月最低水位”作为“超警”的阈值，将多年平均的“月平均水位”作为“有警”的阈值，对低水位进行三级预警。所述水文模块存储各个监测点在线测得和历史监测数据获得的流速、流量、水位、含沙量、输沙量和粒径，以地图形式展示和查询各个监测点的地理位置及各指标实测数据和统计数据，以图表形式对比分析各监测点及指标间的关联关系；关联关系包括水位流量过程线。所述水质水生态模块存储各个监测点在线测得和历史监测数据获得的水质指标数据、底质指标数据和水生态指标数据，以地图形式展示和查询各个监测点的地理位置及各指标实测数据和统计数据，以图表形式对比分析各监测点及指标间的关联关系，关联关系包括综合营养状态分布图、水质类别分布图和浮游动植物多样性分布图。所述水质指标数据包括水温、pH值、溶解氧、高锰酸盐指数、CODCr、BOD5、氨氮、总氮、总磷、铜、锌、氟化物、硒、砷、汞、镉、铬、铅、挥发酚、石油类、电导率和硝酸盐氮；所述底质指标数据包括总磷、总氮、有机碳、汞、铜、铅、镉、锌和砷；所述水生态指标数据包括叶绿素a、透明度、悬浮物、浮游植物和浮游动物。洲滩生态系统模块存储各个监测点在线测得和历史监测数据获得的植被指标数据、土壤指标数据、地下水指标数据和气象指标数据，以地图形式展示和查询各个监测点的地理位置及各指标实测数据和统计数据，以图表形式对比分析各监测点及指标间的关联关系。所述植被指标数据包括群落类型、物质组成和群落结构；所述土壤指标数据包括含水量、颗粒组成、有机质、钾、磷、氮、镉、铬和铁；所述地下水指标数据包括pH、铵态氮、硝态氮、总氮、磷酸盐和总磷；所述气象指标数据包括气温、降雨量、蒸发量、地表温度、地下温度，风向和风速。所述物种多样性模块存储各个监测点在线测得和历史监测数据获得的鸟类、鱼类、江豚、植被、麋鹿和东方田鼠指标数据，以地图形式展示和查询各个监测点的地理位置及各指标实测数据和统计数据，以图表形式对比分析各监测点及指标间的关联关系，所述关联关系为鸟类和鱼类的物种多样性分布图、麋鹿和田鼠的分布热力图。所述富营养化评估模块包括水动力模型系统，将水文模块、水质水生态模块以及洲滩生态系统模块的流量、水位、风速、风向数据输入至水动力模型系统，并同时输入涡粘系数、时间步长、糙率值、干湿水深和初始水位。所述水动力模型系统是MIKE 21或EFDC，MIKE21(水位、流速)：模型计算结果文件(.dfsu)→经MIKE Zero输出某时刻各网格X、Y、Z(水位、流速)格式数据(.xls)→直接导入平台GIS中绘制水位、流速空间分布图，EFDC(水位、流速)：模型计算结果文件(.out)→经EE破解后输出某时刻各网格X、Y、Z(水位、流速)格式数据(.xls)→直接导入平台GIS中绘制水位、流速空间分布图。
从而通过网格提取获得任意断面位置的流速参数，利用ArcGIS平台对数据进行图像化处理，形成200m×200m的标准栅格数据，水文模块和水质水生态模块数据库通过统计分析给出监测断面的浊度、水温参数，透明度与浊度有相关关系，浊度越高，透明度越小，利用表2透明度(十字法)与浊度的换算经验表计算获得透明度数据，利用ArcGIS平台对数据进行克里金插值，图像化处理，形成200m×200m的标准栅格数据。根据表1：
表1流速、透明度、水温风险度赋值表
表2透明度与浊度的换算经验表
将上述流速、透明度、水温栅格数据进行风险度赋值，并按照以下数学模型利用ArcGIS平台的modelbuilder工具构建栅格处理模型，最终输出湖泊富营养化风险指数栅格数据。
归一化：
适用于计算流速、透明度的风险度分值。
适用于计算水温的风险度分值。
其中fi为评估指标实测值，fmax为该指标标准最大值，fmin为该指标标准最小值，fi，max为该指标值所在区间标准偏大值，fi，min为该指标所在区间标准偏小值，Fi，min为fi，min所对应的分值。水温在30～35℃时，fi，max取35℃。
将归一后的流速、透明度，水温分值输入湖泊富营养化风险指数系统，计算湖泊富营养化风险指数(LERI,Lake Eutrophication Risk Index)。LERI指数的数学计算模式构建如下：
式中，Wi为第i个指标/因素的权重，
Fi为第i个指标/因素的评分值。
一般情况下：流速、水温及透明度指标取相等权重，即各占1/3权重。LERI分级：同理：1～5分，对应很不安全～很安全5类级别，从而能够给出富营养化风险综合评估结果及专题图。
多要素信息挖掘模块具体将气象指标(降水量、气温、光照时间、风速)、水文指标(水位、流速、含沙量、浊度)、人类活动指标(放牧数量、种植面积)和洲滩生态指标(群落类型、物质组成和群落结构)、物种多样性指标(鸟类、鱼类、江豚、麋鹿和东方田鼠)等因素的月均数据为分析挖掘对象，采用Microsoft Visual Studio平台的关联规则分析模型确定洲滩生态各表征指标的主要影响因子，经模型系统计算明确了：群落类型、物质组成和群落结构主要受降雨量、气温、水位、放牧数量因素的影响；麋鹿和东方田鼠数量主要受水位、放牧数量、种植面积、群落类型、物质组成和群落结构因素的影响；鸟类数量主要受选取主要水位、浊度、放牧数量、种植面积、群落类型、物质组成和群落结构因素的影响，进一步采用Microsoft Visual Studio平台的决策树分析模型构建决策支持功能，将降雨量、气温、水位、放牧数量、种植面积、浊度作为输入参数，获得一定时间段之后群落类型、物质组成和群落结构、麋鹿和东方田鼠数量、鸟类数量的预测值，以提供预警。
由于通江湖泊水位变化与长江来水补给、湖泊本地流域来水、湖区泥沙淤积和调蓄能力变化等因素有关。受长江上游三峡工程建设等影响，江湖关系变化背景下通江湖泊丰水期水位降低，汛期过后枯水期明显提前且枯水时段延长。长时段低枯水位带来的水资源危机不仅影响居民生产和生活，更会带来水环境、水生态、物种多样性的一系列响应。低枯水位预警对于当前湖泊保护、未来的长江-本地流域水库联合调度补水具有重要意义。
鉴于以上原因，本技术创新了低水位预警模块，其中采用代表性站点实施低水位风险预警。对于通江湖泊而言，与长江交互的站点决定了长江干流对湖泊出流的顶托作用力，进而影响了以水位等指标为表征的长江-湖泊的水量交换。因而，原则上选取出湖口处水文/水位为代表站点。譬如，长江中游大型通江湖泊洞庭湖、鄱阳湖分别推荐出湖口处的城陵矶站、星子站为目标站点。
预警时段选择：
对于通江湖泊而言，原则上选择受江湖关系变化影响较大、秋季低枯水位出现较为频繁的敏感时段，作为预警时段。譬如，根据典型通江湖泊(洞庭湖、鄱阳湖)的资料分析结果，相比三峡工程运行前，湖泊7-11月水位下降最为明显，尤其9-11月水位下降速度变化最为明显。参考此结果，本系统中以9-11月为低枯水位预警时段。
评估指标选择：
指标的选择秉承易获取、代表性的原则。由于低水位预警模块的目标导向明确、且水位指标易于获取，因而，本系统中选择“水位”为评估指标。
预警阈值及级别划分：
预警阈值的确定，根据湖泊代表性水文站多年(至少30年以上)水文观测资料进行统计分析后，予以选取。原则上，将多年平均的“月最低水位”作为“超警”的阈值。将多年平均的“月平均水位”作为有“有警”的阈值。若低于多年平均的“月平均水位”，则认定为无警。
譬如，根据上述原则，典型通江湖泊(洞庭湖、鄱阳湖)低水位预警的参考阈值及级别划分，如下：
表3典型通江湖泊低水位预警的参考阈值及级别划分
系统将依据阈值对低水位进行三级预警，便于湖泊保护、未来的长江-本地流域水库联合调度补水的实施。
本发明的有益效果：可实现通江湖泊站点监测数据、资料的存储及管理实现数据和资料的电子化入库、数据动态采集传输、智能查询、信息展示等现代化信息管理功能，其中多要素信息挖掘模块对于数据的异构性、多样性以及数据表现出来的生态特性分析效果好，可以对监测结果进行自动判定和实时预警，低水位预警模块采用合适的监测站点以及监测时间有效实现了水位的三级预警，引入水动力参数对长江中游高氮磷湖泊的富营养化进行评估更加精确和及时。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何不经过创造性劳动想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.通江湖泊生态监测信息管理及预警系统，其特征在于：包括水文模块、水质水生态模块、洲滩生态系统模块、物种多样性模块、多要素信息挖掘模块和风险评估预警分析模块，风险评估预警分析模块包括低水位预警模块、物种多样性预警模块和富营养化风险评估预警模块,所述多要素信息挖掘模块包括Microsoft Visual Studio平台的关联规则分析模型以及Microsoft Visual Studio平台的决策树分析模型，水文模块、水质水生态模块、洲滩生态系统模块储存的月均数据输出至所述多要素信息挖掘模块的关联规则分析模型，确定物种多样性模块各表征指标在水文模块、水质水生态模块以及洲滩生态系统模块中的主要影响因子，将上述主要影响因子输入Microsoft Visual Studio平台的决策树分析模型，所述决策树分析模型输出物种多样性模块的表征指标预测数据，该预测数据输出至物种多样性预警模块进行预警，所述富营养化评估模块包括水动力模型系统，所述水文模块和洲滩生态系统模块的数据输出至水动力模型系统内，水文模块的出湖口处监测站自动监测和/或人工监测的水位数据输出至低水位预警模块，该低水位预警模块将多年平均的“月最低水位”作为“超警”的阈值，将多年平均的“月平均水位”作为“有警”的阈值，对低水位进行三级预警。
2.根据权利要求1所述的通江湖泊生态监测信息管理及预警系统，其特征在于：所述水文模块存储各个监测点在线测得和历史监测数据获得的地形、流速、流量、水位、浊度、含沙量、输沙量和粒径，以地图形式展示和查询各个监测点的地理位置及各指标实测数据和统计数据，以图表形式对比分析各监测点及指标间的关联关系；关联关系包括水位流量过程线。
3.根据权利要求1所述的通江湖泊生态监测信息管理及预警系统，其特征在于：所述水质水生态模块存储各个监测点在线测得和历史监测数据获得的水质指标数据、底质指标数据和水生态指标数据，以地图形式展示和查询各个监测点的地理位置及各指标实测数据和统计数据，以图表形式对比分析各监测点及指标间的关联关系，关联关系包括综合营养状态分布图、水质类别分布图和浮游动植物多样性分布图。
4.根据权利要求3所述的通江湖泊生态监测信息管理及预警系统，其特征在于：所述水质指标数据包括水温、pH值、溶解氧、高锰酸盐指数、CODCr、BOD5、氨氮、总氮、总磷、铜、锌、氟化物、硒、砷、汞、镉、铬、铅、挥发酚、石油类、电导率和硝酸盐氮；所述底质指标数据包括总磷、总氮、有机碳、汞、铜、铅、镉、锌和砷；所述水生态指标数据包括叶绿素a、透明度、悬浮物、浮游植物和浮游动物。
5.根据权利要求1所述的通江湖泊生态监测信息管理及预警系统，其特征在于：所述洲滩生态系统模块存储各个监测点在线测得和历史监测数据获得的植被指标数据、土壤指标数据、地下水指标数据、气象指标数据以及人类活动指标数据，以地图形式展示和查询各个监测点的地理位置及各指标实测数据和统计数据，以图表形式对比分析各监测点及指标间的关联关系。
6.根据权利要求5所述的通江湖泊生态监测信息管理及预警系统，其特征在于：所述植被指标数据包括群落类型、物质组成和群落结构；所述土壤指标数据包括含水量、颗粒组成、有机质、钾、磷、氮、镉、铬和铁；所述地下水指标数据包括pH、铵态氮、硝态氮、总氮、磷酸盐和总磷；所述气象指标数据包括气温、降水量、蒸发量、光照时间、地表温度、地下温度、风向和风速，所述人类活动指标数据包括放牧数量、种植面积。
7.根据权利要求1所述的通江湖泊生态监测信息管理及预警系统，其特征在于：还包括有物种多样性模块，所述物种多样性模块存储各个监测点在线测得和历史监测数据获得的鸟类、鱼类、江豚、植被、麋鹿和东方田鼠指标数据，以地图形式展示和查询各个监测点的地理位置及各指标实测数据和统计数据，以图表形式对比分析各监测点及指标间的关联关系，所述关联关系为鸟类和鱼类的物种多样性分布图、麋鹿和田鼠的分布热力图。
8.根据权利要求1所述的通江湖泊生态监测信息管理及预警系统，其特征在于：所述主要影响因子包括降水量、气温、光照时间、风速、水位、流速、含沙量、浊度、水温、溶解氧、BOD5、氨氮、总磷、放牧数量和种植面积。
9.根据权利要求1所述的通江湖泊生态监测信息管理及预警系统，其特征在于：将水文模块的流量、水位，洲滩生态系统模块的风速、风向数据输入至水动力模型系统，并同时输入涡粘系数、时间步长、糙率值、干湿水深和初始水位，水动力模型系统输出水位和流速格式数据，将所述水位和流速格式数据直接导入平台GIS中绘制水位、流速空间分布图，从而通过网格提取获得所述空间分布图上任意断面位置的流速参数，利用ArcGIS平台对数据进行图像化处理，形成200m×200m的标准栅格数据，水文模块和水质水生态模块数据库通过统计分析给出断面的浊度、水温参数，利用透明度与浊度的换算经验表计算获得透明度数据，利用ArcGIS平台对数据进行克里金插值，图像化处理，形成200m×200m的标准栅格数据，将取得的流速、透明度、水温栅格数据进行风险度赋值，并按照以下数学模型利用ArcGIS平台的modelbuilder工具构建栅格处理模型:
归一化：
适用于计算流速、透明度的风险度分 值；
适用于计算水温的风险度分值；
其中fi为评估指标实测值，fmax为该指标标准最大值，fmin为该指标标准最小值，fi，max为该指标值所在区间标准偏大值，fi，min为该指标所在区间标准偏小值，Fi，min为fi，min所对应的分值，水温在30～35℃时，fi，max取35℃；
将归一后的流速、透明度、水温分值输入湖泊富营养化风险指数系统，计算湖泊富营养化风险指数的数学计算模式构建如下：
式中，Wi为第i个指标/因素的权重，
Fi为第i个指标/因素的评分值，
最终输出湖泊富营养化风险指数栅格数据，并在地图上显示预警区域。
10.根据权利要求9所述的通江湖泊生态监测信息管理及预警系统，其特征在于：所述水动力模型是MIKE 21或EFDC。
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Application publication date: 20161207 |
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