紫外-可见光去浊度反演水体叶绿素a含量

马绍对; 李修华; 艾矫燕; 赵立安; 王策; 曹雅楠

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紫外-可见光去浊度反演水体叶绿素a含量

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城市景观水体的叶绿素a含量可直接反映其水质.紫外-可见光谱方法可快速低廉反演叶绿素a的含量,但城市水体水深较浅、浊度较高,容易对该波段光谱产生干扰.采用实验室培养的螺旋藻水样和浊度水样的混合水样来模拟城市景观水体环境,并使用UV—2600分光光度计获取混合水样的吸光谱数据;对吸光谱数据分别建立一元线性回归模型、偏最小二乘算法(PLS)模型和BP神经网络模型,以寻找降低水体浊度干扰的办法,为水体水质评价提供可靠参考数据.结果显示,BP神经网络预测模型可以同时预测混合水样中叶绿素a的浓度和浊度的浓度值,模型预测值与样本测量值之间的R2为0.9972,并且模型的预测误差在5％以内.去浊度反演水体叶绿素a含量的能力最高;偏最小二乘算法模型测量值与预测值的R2为0.9994,模型的预测误差小于4％,但该模型在预测叶绿素a浓度时不能同时预测浊度值,去浊度反演叶绿素a含量的能力次之;一元线性回归模型的去浊度反演叶绿素a含量的能力最差.

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来源
《科学技术与工程》 |2018年第31期|99-104|共6页
作者
马绍对; 李修华; 艾矫燕; 赵立安; 王策; 曹雅楠;
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作者单位

广西大学电气工程学院,南宁530004;

广西大学电气工程学院,南宁530004;

广西大学电气工程学院,南宁530004;

广西大学电气工程学院,南宁530004;

广西大学电气工程学院,南宁530004;

广西大学电气工程学院,南宁530004;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类污染分析与测定;
关键词
叶绿素a; 浊度; 城市水体; 光谱; 吸光度;

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