【摘 要】
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通过采集不同时间段淮河干流19个典型采样点的水样,获得水体中总磷浓度数据,针对河流总磷浓度时空分布差异大,受影响因素多和非线性的特点,基于随机森林算法,选择(气候特性、
【机 构】
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长江生态环保集团有限公司,河海大学水利水电工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51179055)。
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通过采集不同时间段淮河干流19个典型采样点的水样,获得水体中总磷浓度数据,针对河流总磷浓度时空分布差异大,受影响因素多和非线性的特点,基于随机森林算法,选择(气候特性、水动力、土壤类型和流域特性等)特征变量,构建模型对河流中总磷浓度进行预测,然后通过均方差增量参数对影响河流总磷浓度时空分布因素的重要性程度进行评估。研究结果表明,基于随机森林算法的模型可较好地模拟淮河水体中总磷浓度,模拟的一致性相关系数可达到0.83;对影响河流中总磷分布的因素进行评估发现,气候因素(降雨、温度)及水动力因素(流量)是最重要
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