Log in to save to my catalogue
Log in to save to my catalogue

基于人工神经网络的雅鲁藏布江水化学变化趋势研究

| Ask | Become a Library member

基于人工神经网络的雅鲁藏布江水化学变化趋势研究

https://devfeature-collection.sl.nsw.gov.au/record/TN_cdi_wanfang_journals_bjdxxb202306015

基于人工神经网络的雅鲁藏布江水化学变化趋势研究

About this item

Full title

基于人工神经网络的雅鲁藏布江水化学变化趋势研究

Author / Creator

刘佳驹 , 李金城 , 郭怀成 , 袁鹏 , 李政 , 张扬 and 王志勇

Publisher

北京大学环境科学与工程学院,北京 100871%北京大学环境科学与工程学院,北京 100871%中国环境科学研究院流域水环境污染综合治理研究中心,北京 100012%中国环境科学研究院,北京 100012

Journal title

北京大学学报（自然科学版）, 2023-11, Vol.59 (6), p.1043-1051

Language

Chinese

Formats

Articles

Publication information

Publisher

北京大学环境科学与工程学院,北京 100871%北京大学环境科学与工程学院,北京 100871%中国环境科学研究院流域水环境污染综合治理研究中心,北京 100012%中国环境科学研究院,北京 100012

More information

Scope and Contents

Contents

为探究雅鲁藏布江(简称雅江)河流水化学组分的历史变化趋势及未来气候变化的影响,将2016,2017和2018年雅江实测数据与文献数据相结合,采用线性倾向性估计方法,分析雅江上、中、下游近60年来气象及11种水化学组分的变化,采用气候变化模式和BP神经网络模型预测未来气候情景下总溶解固体(TDS)的浓度,以期为资料缺失的雅江流域水资源管理和水环境治理提供科学支撑.研究结果表明,近60年来,雅江流域年均气温上升趋势显著,升温速率为0.38°C/10a;年降雨量总体上呈上升趋势,速率为7.34 mm/10a;河流水化学组分存在一定程度的波动,其中TDS远高于全球河流平均水平(120 mg/L),并存在上升趋势,pH为弱碱性并存在上升趋势.在未来气候变化模式(RCP4.5)下,BP神经网络模型预测结...

Alternative Titles

Full title

基于人工神经网络的雅鲁藏布江水化学变化趋势研究

Authors, Artists and Contributors

Author / Creator

Identifiers

Primary Identifiers

Record Identifier

TN_cdi_wanfang_journals_bjdxxb202306015

Permalink

https://devfeature-collection.sl.nsw.gov.au/record/TN_cdi_wanfang_journals_bjdxxb202306015

Other Identifiers

ISSN

0479-8023

DOI

10.13209/j.0479-8023.2023.093

How to access this item

Log in as a Library member

Full text available

View in old catalogue

Connecting people and collections