浅水湖泊稳态转换阈值的判定方法.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115829420A(43)申请公布日2023.03.21(21)申请号202310108772.6(22)申请日2023.02.14(71)申请人清华四川能源互联网研究院地址610000四川省成都市天府新区湖畔路北段366号天府新经济产业园A区(72)发明人张红陈永灿刘昭伟王皓冉史天颖范骢骧丁意恒(74)专利代理机构北京超凡宏宇专利代理事务所(特殊普通合伙)11463专利代理师邓超(51)Int.Cl.G06Q10/0639(2023.01)G06Q50/06(2012.01)G06F30/20(2020.01)G06F113/08(2020.01)权利要求书2页说明书6页附图3页(54)发明名称浅水湖泊稳态转换阈值的判定方法(57)摘要本发明的实施例提供了一种浅水湖泊稳态转换阈值的判定方法，涉及河湖水生态环境技术领域。方法包括获取水生态环境指标、筛选出关键驱动因子、构建水生态环境数值模型、判定稳态转换阈值和评估治理效果。通过对水生态环境指标的全面透彻感知，在水生态环境指标中筛选出关键驱动因子，借助水生态环境数值模型，模拟水生态环境要素变化趋势，判定稳态转换阈值。通过稳态转换阈值动态评价湖泊水生态系统健康状况，定量评估不同治理措施对水生态系统变化趋势的影响。本方法将水生态环境数值模型融合到浅水湖泊的稳态转换阈值判定中，为城市浅水湖泊富营养化防控和长期健康运行管控提供科学定量化手段。CN115829420ACN115829420A权利要求书1/2页1.一种浅水湖泊稳态转换阈值的判定方法，其特征在于，所述方法包括：S1：获取湖泊的水生态环境指标；S2：在水生态环境指标中筛选出关键驱动因子；S3：根据所述关键驱动因子，构建水生态环境数值模型；S4：基于所述水生态环境数值模型，判定稳态转换阈值；S5：基于所述水生态环境数值模型，评估湖泊管理措施的治理效果。2.根据权利要求1所述的浅水湖泊稳态转换阈值的判定方法，其特征在于，所述水生态环境指标包括气象指标、水文指标、水质指标、水生生物指标和表征指标，S1还包括：根据历史资料调研情况，在浅水湖泊的水环境、水动力及水生态位置布设监测节点，构建河湖水系网格化监测体系，实现对所述气象指标、所述水文指标、所述水质指标、所述水生生物指标和所述表征指标的感知。3.根据权利要求2所述的浅水湖泊稳态转换阈值的判定方法，其特征在于，所述气象指标至少包括气温、太阳辐射、风速和风向；所述水文指标至少包括水位、水深和流速；所述水质指标包括水温、酸碱度、溶解氧、电导率、浊度、总磷浓度、总氮浓度、氨氮浓度、硅酸盐浓度、磷酸盐浓度、硝酸盐浓度、透明度、高锰酸盐指数、硫酸盐浓度、生化需氧量和叶绿素a浓度；所述水生生物指标包括浮游植物生物量、浮游动物生物量、沉水植物生物量、底栖动物生物量和鱼类生物量；所述表征指标包括浮游植物密度、藻密度、沉水植物植被覆盖度、浮游动物种类和丰度、底栖动物种类和丰度、鱼类的种类和丰度。4.根据权利要求1所述的浅水湖泊稳态转换阈值的判定方法，其特征在于，S2还包括：引入多元回归分析法和多元数据约束性排序法分析各水生态环境指标的内在关系，并识别影响河湖清水环境的所述关键驱动因子，按相关性系数进行排序，选取排序前3的水生态环境指标作为关键驱动因子。5.根据权利要求4所述的浅水湖泊稳态转换阈值的判定方法，其特征在于，所述多元回归分析法包括皮尔逊相关性分析和聚类分析，所述多元数据约束性排序法包括去趋势对应分析、冗余分析和典型对应分析。6.根据权利要求1所述的浅水湖泊稳态转换阈值的判定方法，其特征在于，S3还包括：根据所述关键驱动因子，以湖泊的进水和出水流量为边界条件，以气象和水文数据为外部环境条件，以水生态环境监测数据为初始条件，基于PCLake构建水生态环境数值模型，并进行敏感性分析和参数校准；其中，所述敏感性分析利用Python语言平台的SALib程序包进行，所述参数校准利用Python语言平台的parsac程序包进行。7.根据权利要求1所述的浅水湖泊稳态转换阈值的判定方法，其特征在于，S4还包括：S41：基于所述水生态环境数值模型的模拟结果，并借助分岔分析方法确定湖泊的稳态转换阈值，对湖泊水生态系统状态进行定量化判断。8.根据权利要求7所述的浅水湖泊稳态转换阈值的判定方法，其特征在于，S41还包括：基于所述水生态环境数值模型，使用P负荷减少方案进行分岔分析，得到负荷‑响应曲线；在所述水生态环境数值模型中定义浅水湖泊的清水态与浊水态的划分标准为：叶绿素a浓度小于25μg/L，植被覆盖率大于20%，且相对富营养化深度小于0.9m时认为该浅水湖泊处于清水态，否则为浊水态。2CN115829420A权利要求书2/2页9.根据权利要求1所述的