【摘要】 本发明公开了一种大型浅水湖泊72小时蓝藻水华预测方法，根据蓝藻原位生长率和漂移速率参数，构建水体叶绿素a含量预测模型和水华发生概率预报模型；分析监测水域即时的叶绿素a含量和分布并采集监测期内气象信息数据，输入构建的模型后，输出监测水域未来72小时叶绿素a浓度的预测值和蓝藻水华出现的水域及概率。本发明方法操作性强、用于预测的参数易获取，对蓝藻水华的暴发能做出迅速而准确的预判，时效性强。可用于水源地或重点景观水域蓝藻水华的预报。 【专利类型】发明申请 【申请人】中国科学院南京地理与湖泊研究所 【申请人类型】科研单位 【申请人地址】210008 江苏省南京市玄武区北京东路73号 【申请人地区】中国 【申请人城市】南京市 【申请人区县】玄武区 【申请号】CN201010604207.1 【申请日】2010-12-24 【申请年份】2010 【公开公告号】CN102135531A 【公开公告日】2011-07-27 【公开公告年份】2011 【IPC分类号】G01N33/18; G01N33/00; G06F19/00 【发明人】孔繁翔; 吴晓东; 张民; 于洋; 阳振; 高俊峰; 马荣华 【主权项内容】一种大型浅水湖泊72小时蓝藻水华预测方法，其特征在于：根据蓝藻原位生长率和漂移速率参数，构建水体叶绿素a含量预测模型和水华发生概率预报模型；分析监测水域即时的叶绿素a含量和分布；将监测水域即时的叶绿素a含量、分布，以及监测期内气象信息数据输入模型，输出监测水域预测期内叶绿素a浓度的预测值和蓝藻水华出现的水域及概率，发布水华监测预报。 【当前权利人】中国科学院南京地理与湖泊研究所 【当前专利权人地址】江苏省南京市北京东路73号 【统一社会信用代码】12100000466000408X 【引证次数】2.0 【被引证次数】56 【他引次数】2.0 【被自引次数】17.0 【被他引次数】39.0 【家族引证次数】2.0 【家族被引证次数】56

未经允许不得转载：http://www.zhongzhencnc.com/1785553179.html