湖泊表面水温预测与可视化方法研究

摘要

湖泊表面水温是水生态环境的重要因子,直接影响流域生态系统及生物多样性。准确获取湖泊表面水温、预测表面水温时空变化过程是控制和改善流域水生态环境的基础,同时也是预防和治理蓝藻水华爆发的关键。为此,以滇池为研究区,以2005~2016年10个水质监测站点的54个水质数据(水温、叶绿素a、pH、高锰酸盐指数、溶解氧等)为基础数据集,将支持向量回归(SVR)、主成分分析法(PCA)及反向传播人工神经网络(BPANN)3种算法相结合,组成混合预测模型,并将克里金插值法与地理信息系统相结合,实现滇池水温12年来历史变化过程的情景再现及未来5年变化趋势的情景模拟。研究结果表明,模型的平均相对误差为0.5%,均方根误差为1.452 3,R^2=0.904 9,具有误差低、泛化高的综合预测性能;空间可视化分析结果表明,2005~2020年水温高于20℃的区域呈现北向南扩散趋势,蓝藻水华爆发可能性由局部性变为全面性,这与昆明市快速城镇化发展及全球气候变暖密切相关。