河湖藻类水华分析及智能管理物联网应用平台研究

目 录
第1章 河湖水体富营养化与藻类水华 1
1.1 水体富营养化的形成及其危害 1
1.1.1 水体富营养化的形成 1
1.1.2 水体富营养化的危害 4
1.2 水体富营养化及藻类水华的形成机理模型 5
1.2.1 单一营养物质负荷模型 6
1.2.2 浮游植物与营养盐相关模型 7
1.2.3 生态动力学模型 8
1.2.4 数理统计模型 9
1.2.5 智能分析模型 9
1.3 蓝藻水华形成的影响因素分析 10
1.3.1 藻类水华形成的影响因素 10
1.3.2 蓝藻水华形成模拟实验及关键影响因素分析 19
1.4 本章小结 31
第2章 河湖水质监测技术及应用 32
2.1 水质监测技术概述 32
2.2 水质监测技术及在水环境领域中的应用 34
2.2.1 水质站点监测技术及应用 34
2.2.2 遥感监测技术及应用 37
2.2.3 图像监测技术及应用 42
2.3 水质断面监测技术与优化布局 43
2.3.1 水质断面监测原理及应用 43
2.3.2 水质断面监测优化布设方法 48
2.3.3 基于多Agent的河湖水质监测断面优化布设 51
2.3.4 基于综合分层聚类的河湖水质监测断面优化布设 63
2.4 本章小结 71
第3章 河湖水体富营养化评价 72
3.1 水体富营养化评价方法 72
3.2 水体富营养化评价 75
3.2.1 水体富营养化评价标准 75
3.2.2 基于单因素的水体富营养化评价 78
3.2.3 基于多因素的水体富营养化综合评价 82
3.2.4 基于多维正态云模型的水体富营养化综合评价 95
3.3 本章小结 101
第4章 河湖藻类水华形成机理与识别 102
4.1 藻类水华形成机理建模 102
4.1.1 蓝藻水华形成混合机理建模 102
4.1.2 蓝藻水华形成复杂网络机理建模 107
4.2 蓝藻水华识别建模 120
4.2.1 基于遥感监测的蓝藻水华识别建模 120
4.2.2 基于信息融合的蓝藻水华识别建模 135
4.3 本章小结 143
第5章 河湖藻类水华智能预测 144
5.1 藻类水华预测方法 144
5.2 蓝藻水华预测建模 145
5.2.1 基于集成学习的蓝藻水华预测 145
5.2.2 基于深度学习的蓝藻水华预测 150
5.2.3 基于时间序列与智能补偿的蓝藻水华预测 154
5.2.4 基于混沌理论的蓝藻水华预测 171
5.2.5 蓝藻水华形成时变机理预测 178
5.3 本章小结 187
第6章 河湖藻类水华治理决策 188
6.1 藻类水华治理决策方法 188
6.1.1 藻类水华治理方法现状 188
6.1.2 藻类水华治理决策方法概述 190
6.2 藻类水华治理决策建模 191
6.2.1 基于Vague集的藻类水华治理多目标决策 191
6.2.2 基于实时数据的藻类水华治理多属性决策 212
6.2.3 藻类水华治理多层次决策 218
6.2.4 基于案例推理的藻类水华治理决策 222
6.3 本章小结 227
第7章 河湖水环境监测与智能管理物联网应用平台 228
7.1 物联网应用平台体系结构 228
7.1.1 物联网应用平台整体框架 228
7.1.2 物联网应用平台硬件框架 232
7.2 水质信息采集模块硬件设计 233
7.2.1 水质监测主控制器 234
7.2.2 数据传输 237
7.2.3 水质监测控制器下位软件 241
7.3 水质远程监测硬件设计 247
7.3.1 水质远程监测与传输节点 247
7.3.2 在线水质监测分析仪 248
7.3.3 便携式多功能在线水质监测箱 250
7.3.4 岸站式多功能水质信息远程监测柜 251
7.3.5 浮标式多功能水环境监测仪 254
7.3.6 自主导航水质监测船 255
7.4 物联网应用平台管理软件设计与功能实现 257
7.4.1 物联网应用平台管理软件设计 257
7.4.2 物联网应用平台功能实现 262
7.5 物联网平台应用案例 272
7.5.1 唐山环城河水质信息监测与管理系统 272
7.5.2 太湖水质监测与管理系统 282
7.6 本章小结 290
参考文献 291