闽江流域水质时间序列变化趋势识别及特征分析

摘要：

针对传统方法难以反映水质指标时间序列非线性、局部特征的问题,提出一种结合STL时间序列分解算法和Mann-Kendall趋势检验算法的水质时间序列识别与分析方法.该法首先应用STL时序分解算法对水质指标的时序数据进行回归分解,分离出水质指标趋势项,利用Mann-Kendall检验法,识别并分析出水质指标趋势项的变化趋势及特征.选用2014-2018年闽江流域12个监测站点、8个水质指标时间序列作为分析数据源,结果表明:闽江流域水质状况整体较好且呈现出稳步提高的趋势;闽江上游水质整体上优于闽江下游,但有机物污染较下游更为严重;闽江下游NH3—N、TP浓度下降趋势明显,但DO值较上游偏低并成为影响水质的主导因素.

关键词：水质、变化趋势、时间序列、STL趋势分解、Mann-Kendall检验、闽江流域

所属期刊栏目：31

分类号：TU46+1(土力学、地基基础工程)

资助基金：国家重点研发计划项目2017YFB0503500

在线出版日期：2020-10-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：63-69