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嘉陵江草街水库自建成后2011-2013年连续3年发生甲藻水华现象,给当地经济发展和生态安全带来影响.根据2011年5月至2013年7月草街水库大坝上、下游8个断面的逐月调查数据,利用支持向量机在处理小样本问题、非线性分类问题和泛化推广方面的优势,构建了基于支持向量机分类的草街水库甲藻水华预警模型.结果表明,利用本月理化数据和本月倪氏拟多甲藻(Peridiniopsis niei)密度数据建立的模型,对测试样本取得了80%以上的判别正确率,且对甲藻水华样本的判别正确率为100%.因此,支持向量机作为新兴的机器学习方法,可以为环境管理部门发布水华预警信息提供科学依据,并在环境保护领域具有广阔的应用前景.  相似文献   
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基于2013年3月-2014年2月的长寿湖浮游藻类以及水质的监测结果,分析浮游藻类物种组成、密度以及多样性指数的季节动态,利用非度量多维尺度和相似性分析检验不同季节浮游藻类群落差异,同时利用典范对应分析法确定影响不同季节浮游藻类群落结构的关键环境因子.结果表明:泽丝藻(Limnothrix sp.)、小尖头藻(Raphidiopsis sp.)、汉斯冠盘藻(Stephanodiscus hantzschii)、具尾逗隐藻(Komma caudata)、鞘丝藻(Lyngbya sp.)和马索隐藻(Cryptomonas marssonii)为长寿湖优势种群,不同季节间浮游藻类群落组成结构存在较大差异.浮游藻类群落结构以春季最为简单,夏季次之,秋、冬季最为复杂.不同季节影响浮游藻类群落结构的环境因子差异较大,水温和营养盐是影响浮游藻类群落结构最重要的环境因子,光照强度、高锰酸盐指数、氧化还原电位、溶解有机碳在秋、冬季节同样成为影响浮游藻类群落结构的关键环境因子.  相似文献   
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