[发明专利]一种高精度确定湖泊营养物参照状态浓度的方法有效
申请号: | 201811329734.9 | 申请日: | 2018-11-09 |
公开(公告)号: | CN109460919B | 公开(公告)日: | 2021-12-03 |
发明(设计)人: | 汪靓;程吉林;程浩淼;王玉琳 | 申请(专利权)人: | 扬州大学 |
主分类号: | G06Q10/06 | 分类号: | G06Q10/06;G06Q50/06 |
代理公司: | 扬州苏中专利事务所(普通合伙) 32222 | 代理人: | 沈志海 |
地址: | 225009 *** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 高精度 确定 湖泊 营养 参照 状态 浓度 方法 | ||
1.一种高精度确定湖泊营养物参照状态浓度的方法,其特征在于,包括以下步骤:
(1)搜集需要确定营养物参照状态浓度的湖泊n年总氮、总磷观测值,频率为每月监测1次;
(2)总氮每年的观测值从小到大排列,挑选其中前r个总氮观测值,取它们各自的相反数;
(3)将选出的总氮观测值相反数按年内从大到小排列,取出每年前m大个总氮观测值相反数代入次序模型估计其参数,并画出重现期的95%置信区间;具体包括以下步骤:
a.将挑选出的总氮观测数据相反数按其年内排序从大到小选出某年的m个数,代入下式得到次序模型的概率密度函数f:
其中,z1,……,zm为被挑选出的某年m个从大到小排列的总氮观测数据的相反数;μ,ξ和σ为模型所包含的参数;m大于等于1,且小于等于r;exp代表以自然对数为底的指数函数;
b.极大似然法求解次序模型概率密度函数L的参数,其似然函数为下式:
其中,是第i年被挑选出的第k大的总氮观测数据的相反数;用Newton法求解上述似然函数的极大值及其对应的参数,即为所求的模型参数μ,ξ和σ;
c.利用Fisher方法获得模型对应的重现期95%置信区间,并将其画出;
(4)逐次增加参与次序模型计算的每年总氮观测值相反数的个数m,直到存在至少1个观测值相反数超出重现期图的95%置信区间,共形成m个次序模型;
(5)选取第m-1个次序模型结果,并估计25%分位点的相反数作为该湖泊总氮的参照状态浓度;
(6)以总磷观测值代替总氮观测值重复步骤(2)-(5),确定该湖泊总磷的参照状态浓度。
2.根据权利要求1所述的一种高精度确定湖泊营养物参照状态浓度的方法,其特征在于:所述步骤(1)中,总氮、总磷观测值数据为连续的n年观测数据,n不能小于5;观测频率为每月1次,所以总氮和总磷的观测数据不能少于60组。
3.根据权利要求1所述的一种高精度确定湖泊营养物参照状态浓度的方法,其特征在于:所述步骤(2),具体包括以下步骤:
a.将总氮的观测数据按其年内排序,从小到大排列;
b.观察排列后的总氮观测数据,将每年最小的r个总氮观测数据挑选出来,其中r小于等于5,且大于等于2;
c.将挑选出的总氮观测数据取相反数。
4.根据权利要求1所述的一种高精度确定湖泊营养物参照状态浓度的方法,其特征在于:所述步骤(4)为逐次增加参与次序模型计算的每年总氮观测值相反数的个数m,重复步骤(3),直到存在总氮观测值相反数超出重现期图的95%置信区间,共形成m个次序模型。
5.根据权利要求1所述的一种高精度确定湖泊营养物参照状态浓度的方法,其特征在于:所述步骤(5),具体包括以下步骤:
a.选取第m-1个次序模型结果,作为最终选定模型,记录对应的参数;
b.求解下式,估计选定模型估计25%分位点x;
其中:
该方程用Newton法求解;
c.取x相反数作为该湖泊总氮的参照状态浓度。
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