基于GRNN模型的流域沉积物中有效态氮、磷含量预测研究

摘要：

因沉积物中有效氮(AN)和有效磷(AP)的分布对流域水环境有重要影响,故研究其空间分布对评估和管理流域水环境质量有一定价值.基于GRNN模型和SHAP解释模型,选取多种土壤参数、自然环境与人类活动指标,以太湖流域数据集作为模型训练集,预测洪泽湖流域和钱塘江流域沉积物中AN,AP的含量.结果表明:以耕地为主的洪泽湖流域沉积物中AN的含量相对较高;钱塘江下游因城镇密集而导致沉积物中AP的含量较高.SHAP解释模型分析表明:沉积物中AN的含量主要受农业活动影响(除滨岸带土壤氮含量指标外);而沉积物中除磷肥指标外,生活污水排放量是AP含量主要影响因素.

关键词：沉积物、N、P有效态、广义回归神经网络(GRNN)、SHAP解释模型、流域

所属期刊栏目：36

分类号：X5(环境污染及其防治)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;科技部国际合作专项

在线出版日期：2023-05-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：1-6