基于数据挖掘的太湖蓝藻生长水环境关键因子研究

摘要：

为探究太湖水体富营养化演变机理,识别影响太湖富营养化及蓝藻生长的水环境关键因子,对2006—2018年太湖多源监测序列数据开展数据准备和数据清洗,采用K-means均值聚类方法获取离散的布尔型关联规则挖掘候选数据集,构建基于Apriori算法的太湖水环境关键因子关联规则挖掘模型,对影响太湖水体富营养化的水环境关键因子进行识别.结果表明:表征太湖富营养化程度的Chl-a质量浓度与TP质量浓度、NH3-N质量浓度、pH和CODMn质量浓度均呈现不同强度的关联性,其中Chl-a质量浓度在0～18.36 mg/m3区间内与TP质量浓度在0～0.045 mg/L区间内关联性最强;从水环境治理角度看,若将太湖TP质量浓度控制在0.045 mg/L以下,则全湖Chl-a质量浓度小于18.36 mg/m3的概率最大,可以有效控制蓝藻数量总体处于较少状态,避免太湖蓝藻水华大规模暴发.

关键词：蓝藻、关联规则挖掘、富营养化、聚类、关键因子、太湖

所属期刊栏目：48

分类号：X524(水体污染及其防治)

资助基金：国家重点研发计划2018YFC0407903

在线出版日期：2021-01-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：506-513