本书基于太子河辽阳段近15年水质监测数据及相应的Landsat 8卫星OLI数据，采用主成分分析、小波分析、通径分析和综合水质标识指数等方法，分析了太子河辽阳段各水质指标的关联伴生性，评估了近15年太子河水质综合等级的变化规律，分析了影响水质指标的潜在社会、自然等影响因素。在此基础上，通过构建MIKE21水动力-水质耦合模型，阐明了太子河辽阳段主要污染指标的衰减规律，为水质指标的精准预测提供了重要依据；通过构建基于机器学习的遥感反演模型，预测并分析了氨氮、总氮以及高锰酸盐指数等指标的时空演变规律，为水质等级的实时预判提供了新方法。两者结合使用，可以提高河流水质预测的时效性和准确性， 好地指导水污染控制和管理。本书可供水利和环境相关部门的科研、管理及决策者参考使用，也可为大专院校师生提供参考。
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