本技术公开了一种基于观测数据和机器学习的河口通量实时计算方法,包括以下步骤:S1、实时采集河口入海断面的高频水文观测数据;S2、采用3σ原则确定阈值,剔除水文观测数据的异常值;S3、利用机器学习方法对低水位期间缺失的水位和流速数据进行插补;S4、利用河口某时刻对应的横截面面积、流速、断面与水流方向夹角计算该时刻的流量,再结合碳氮形态小时平均浓度实测数据,得到河口逐时碳氮物质通量;S5、根据河口逐时碳氮物质通量,统计分析某一段时间内的碳氮累积通量;该方法灵活易用,能显著提升河口入海碳氮物质通量的计算精度和实效性,具备快速响应环境变化的能力,适用于河口高度动态变化的环境。
背景技术
河流碳、氮等物质通量的监测和研究成为科学评估陆海相互作用与生态环境演变的重要基础。
目前国内外计算入海河流通量的方法可分为两大类:第一类基于少量的低频水质监测资料和流域水文资料,对某时段的物质通量进行估算。尽管已提出多种基于实测浓度的时段通量的估算方法,但因监测数据频率低,估算误差大。第二类为机理模型法,通过定量描述物质的排放、迁移转化过程等细节,全面考虑气象水文和土地利用等影响因素,模拟预测流域出口碳氮等元素的通量。这类模型依赖于大量的参数数据,因本地化的监测数据有限,模拟步长主要是日、月或年尺度,误差较大,实际应用少。这些方法主要针对河流断面,无法反映河口区复杂的迁移转化过程及最终入海的物质通量。
在河口区域,受径流与潮汐耦合作用,水动力条件高度动态变化,随潮汐周期性往复运动,碳氮等物质的浓度呈现复杂的变化特征。河口区的物质通量通常采用时段平均浓度与净流量的乘积、基于对流-扩散等算法的机理模型进行估算。现有的方法均存在监测数据少,模型精度较低的缺点。因此,碳氮通量的精准定量,需要高频在线监测的过水断面流量和物质含量。此外,受潮汐影响,河口区水位变化大,在低水位时监测仪器易露出水面,造成监测数据缺失,需要找到合适的数据插补方法。简言之,基于高频水文、水质同步监测数据,建立一套碳氮等物质入海通量的实时计算方法,是解决河口入海通量定量评估问题的关键。
实现思路