达里诺尔湖溶解性有机质荧光特征与人工神经网络非线性响应研究

摘要

研究湖泊水体DOM(溶解性有机质)特征及其与复合环境要素的响应关系,对水生态系统保护及生物地球化学循环研究具有重要意义.以内蒙古达里诺尔湖(简称"达里湖")为研究区,利用紫外-可见光谱技术(UV-vis)和人工神经网络模型(ANN)方法,开展达里湖水体DOM特征识别及其水质响应关系的研究.结果表明:①达里湖水环境污染程度较为严重,水体呈富营养化趋势.DOM吸收系数〔α(355)〕表明,夏季湖体DOM浓度较高.②建立了α(355)与达里湖水体ρ(TN)、ρ(TP)、pH和ρ(Chla)的人工神经网络模型,该模型验证期和测试期决定系数(R2)分别为0.78和0.84,该模型具有较好的DOM模拟和预测能力.③人工神经网络模型参数敏感性分析结果表明,α(355)对ρ(Chla)变化最敏感,敏感性水平为31.95％;其次为pH和ρ(TN),α(355)对二者变化的敏感性水平分别为28.53％和25.54％;α(355)对ρ(TP)变化敏感性最低,敏感性水平为8.16％.研究显示,达里湖DOM对富营养化的发生具有较显著的表征影响,人工神经网络模型可为富营养化预测提供科学参考.