[01175405]藻类水华智能预测方法与水环境监测预警信息平台

环境保护是我国的一项基本国策,藻类水华预测和治理是保护城乡环境的重要措施,河湖藻类水华的防治已成为水资源保护急需解决的一个重大问题。本项目建立了描述藻类水华形成机理模型和藻类水华智能预测模型,进而有效地预测藻类水华发生,对最大限度地保护和利用环境用水,促进水环境保护和技术进步具有重要意义。 本项目属于信息科学与环境科学交叉领域课题,创新性地将智能信息科学中的相关技术与方法用于解决水环境领域问题,取得了有效成果。首先,研究基于智能信息处理技术的藻类水华形成机理与水华预测方法,通过模拟实验研究藻类生长和繁殖的过程,采用主成分分析法和粗糙集理论分析藻类水华暴发的关键影响因素,为藻类水华形成机理与预测预警提供了建模参量;探讨了数学建模方法和人工智能方法结合的藻类水华形成机理建模及仿真技术,有效地揭示了藻类水华形成过程这一复杂生态机理特征;研究基于过程神经网络、小波神经网络组合模型（WANN）的藻类水华预测方法,以及基于多元周期平稳时序分析的藻类水华形成过程中的各特征因素建模和预测方法,为解决藻类水华预测这一复杂非线性问题提供了可行途径。 项目在藻类水华智能预测理论与方法研究成果的基础上,研制了水质信息监测节点及水质智能分析仪表,并开发了水环境远程监测与水华预测预警软件系统。可实现水质信息的实时监测与远程传输、数据管理及实时的藻类水华预测预警等功能,为环境部门提供一种有效的应用管理软件,可操作性强,其应用推广价值高,对于推动我国水环境保护事业发展意义重大。 项目的研究成果藻类水华智能预测方法和水环境监测预警平台已经成功地应用于北京（包括圆明园、玉渊潭、北海等）及无锡太湖、苏州等地区。使用效果良好,取得了显著的经济效益和社会效益。