許陽春, 張明峰, 蘇玉萍, 洪 頤, 蘇金洙, 陳晶晶

基于BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)平潭海域赤潮葉綠素濃度模型演算研究

許陽春1, 2, 張明峰3, 蘇玉萍1, 2, 洪 頤4, 蘇金洙1, 2, 陳晶晶1

(1. 福建師范大學(xué) 環(huán)境科學(xué)與工程學(xué)院, 福建 福州 350007; 2. 福建省污染控制與資源循環(huán)重點實驗室, 福建 福州 350007; 3. 福建師范大學(xué) 地理科學(xué)學(xué)院, 福建 福州 350117; 4. 法國巴黎高科路橋?qū)W院, 法國 巴黎 77455)

以福建平潭海域為研究對象、以葉綠素濃度為輸出指標(biāo), 根據(jù)2009-2018年赤潮期數(shù)據(jù)規(guī)律及2013-2017年海洋監(jiān)測數(shù)據(jù)主成分分析結(jié)果, 對擬構(gòu)建的BP模型進(jìn)行輸入指標(biāo)篩選, 選定結(jié)果包括4個氣象因子和4個水質(zhì)因子。基于此結(jié)果, 對2013-2017年的698組海洋監(jiān)測數(shù)據(jù)中葉綠素濃度進(jìn)行歸一化處理并進(jìn)行模型演算, 隨機(jī)選取80%數(shù)據(jù)作為演算模型的訓(xùn)練樣本, 其余進(jìn)行模型驗證。通過交叉變換輸入指標(biāo), 尋求最優(yōu)的輸入節(jié)點組合, 以氣溫、溶解氧濃度、日照時長指標(biāo)為輸入?yún)?shù)時, BP模型誤差較小(均方根誤差為0.05 μg/L, 平均絕對誤差為0.03 μg/L), 演算結(jié)果精度較高(可決系數(shù)2=0.81)。以上結(jié)果表明, 氣溫、溶解氧濃度和日照時長對葉綠素濃度表征效果較好, 可為平潭海域以葉綠素濃度作為判定指標(biāo)的赤潮預(yù)警研究提供參考。

BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò); 赤潮; 葉綠素濃度; 平潭海域

我國海域遼闊、海洋資源豐富, 合理開發(fā)海洋資源是發(fā)展我國海洋經(jīng)濟(jì)、大力推進(jìn)生態(tài)文明建設(shè)的重要內(nèi)容。然而, 海洋經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展也給海洋環(huán)境造成了巨大壓力, 海洋環(huán)境的持續(xù)惡化使赤潮等海洋災(zāi)害問題日益凸顯[1]。1995-2014年, 我國近海海域發(fā)生赤潮1 160余起, 累計影響面積約214 700 km2,其中近70起典型赤潮事件造成的經(jīng)濟(jì)損失高達(dá)36億元[2]。例如, 2012年5月, 福建近海海域發(fā)生以米氏凱倫藻為優(yōu)勢種、面積達(dá)323 km2的赤潮災(zāi)害, 造成直接經(jīng)濟(jì)損失20.11億元[3]。更為嚴(yán)重的是有害藻毒素會對水生生物造成嚴(yán)重危害, 威脅人類健康[4]。因其產(chǎn)生的種種危害, 赤潮引起了世界各沿海國家、地區(qū)的高度重視[5-7]。

為有效跟蹤赤潮發(fā)展、減弱其環(huán)境危害, 國內(nèi)外學(xué)者利用數(shù)學(xué)技術(shù)綜合分析赤潮歷史數(shù)據(jù)、影響因子及其發(fā)生機(jī)理, 建立應(yīng)用型的赤潮預(yù)警模型, 但赤潮的發(fā)生受多種因素綜合影響, 預(yù)測難度較大, 相關(guān)研究仍處于探索階段[8]。目前, 葉綠素濃度和藻密度是國際上較為認(rèn)可的赤潮預(yù)警表征因子。例如, Noh等[9]研究開發(fā)了一種新型的地球靜止海洋彩色成像儀(GOCI)赤潮量化算法, 結(jié)果顯示東海葉綠素濃度與赤潮呈現(xiàn)較高相關(guān)性, 在一定程度上可用于赤潮災(zāi)害的及時量化; Sun等[5]基于模糊推理和集合法原理, 提出了一種可獲得赤潮類型和藻密度的預(yù)報方法, 實驗結(jié)果表明, 該方法的赤潮預(yù)測性能明顯優(yōu)于其他單一分類器。隨著營養(yǎng)鹽在線連續(xù)監(jiān)測的實現(xiàn), 以營養(yǎng)鹽作為判定指標(biāo)的赤潮預(yù)警模型得到了廣泛的驗證, 研究表明,根據(jù)現(xiàn)有海水氮濃度數(shù)據(jù)建立的灰色Verhulst模型檢驗結(jié)果較理想, 其最優(yōu)預(yù)測值與實測氮濃度吻合度較高, 這說明基于背景值和時間響應(yīng)公式的模型優(yōu)化方法在模型構(gòu)建及赤潮預(yù)報中是可靠的[10]。盡管如此, 上述模型的不足之處也很突出, 例如, 以影響赤潮發(fā)生的某一特定因素為因子構(gòu)建的預(yù)警模型容錯性較差, 且野外監(jiān)測數(shù)據(jù)的誤差會進(jìn)一步降低預(yù)測模型的精度。因此, 開發(fā)一種具有自適應(yīng)及數(shù)據(jù)容差性的預(yù)測模型尤為重要。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有信息分布式存儲與并行計算、存儲與處理一體化, 以及較強(qiáng)的容錯性和適應(yīng)性等特征, 目前已被廣泛應(yīng)用于解決復(fù)雜背景下的赤潮預(yù)警問題[11]。常見的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。近年來, BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在赤潮預(yù)警中的應(yīng)用備受關(guān)注。例如, 馬玉梅等[12]利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法, 建立了理化因子與夜光藻密度的非線性預(yù)報模型, 并證實該模型對赤潮預(yù)報是行之有效的。不同的是, 蘇新紅等[13]將氣象因子和赤潮面積等級分別作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入和輸出因子, 建立了福建近海海域赤潮預(yù)警模型并實現(xiàn)了初步應(yīng)用。但赤潮面積估算方法尚未成熟統(tǒng)一, 可能存在較大誤差; 而赤潮藻種類繁多且形態(tài)大小不一, 以藻密度作為判定指標(biāo)也未實現(xiàn)分類預(yù)警, 故以此作為表征指標(biāo)的預(yù)警模型存在誤差的可能性更高。因此建立一個可實現(xiàn)短期預(yù)報、判定指標(biāo)相對精確并能穩(wěn)定表征赤潮發(fā)生的預(yù)警模型具有重要的理論意義與現(xiàn)實價值。

本文以平潭海域為立足點, 綜合赤潮機(jī)理和數(shù)理統(tǒng)計分析結(jié)果篩選出對赤潮發(fā)生影響較大的環(huán)境因子, 在此基礎(chǔ)上, 構(gòu)建了平潭海域赤潮葉綠素濃度BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)演算模型, 為實現(xiàn)平潭海域的赤潮預(yù)警提供參考。

1 研究區(qū)及數(shù)據(jù)來源

1.1 研究區(qū)概況

平潭綜合實驗區(qū)為福建省福州市轄縣, 位于福建省東部沿海, 介于119°32′E~120°10′E, 25°15′N~25°45′N之間, 東臨臺灣海峽, 是中國大陸與臺灣島距離最近的地方。全縣由大小126個島嶼, 167個巖礁組成, 總面積370.90 km2, 海域面積6 064 km2。其中海壇島為主島, 地勢南北高, 且多為起伏的丘陵與低山, 中部較低為海積平原, 面積251.40 km2, 海岸線長408.73 km, 是全國的第五大島, 福建省第一大島[14]。作為海島縣,平潭具有豐富的海洋資源和較大的發(fā)展?jié)摿? 是著名的漁業(yè)基地。但近年來, 平潭赤潮頻發(fā)給其海洋經(jīng)濟(jì)帶來了嚴(yán)重?fù)p失[15], 因此, 本研究選擇平潭島所轄近海海域(距岸10 km左右)作為研究對象, 探索赤潮葉綠素濃度BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)演算模型的構(gòu)建。

1.2 數(shù)據(jù)來源

本研究中, 利用2009-2018年平潭赤潮災(zāi)害信息, 對其赤潮規(guī)律進(jìn)行了探索, 初步掌握平潭海域赤潮基本情況, 以便對擬構(gòu)建的演算模型輸入指標(biāo)從機(jī)理層面進(jìn)行把控。模型構(gòu)建數(shù)據(jù)來源于福建省海洋與漁業(yè)廳提供的2013—2017年的698組海洋監(jiān)測有效樣本數(shù)據(jù), 經(jīng)歸一化處理后, 建立各環(huán)境因子與葉綠素濃度的BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)赤潮演算模型, 為初步建立平潭海域赤潮預(yù)警系統(tǒng)提供依據(jù)。其中, 海洋監(jiān)測數(shù)據(jù)中的氣象資料來源于中國氣象網(wǎng), 包括平潭海域2013—2017年的風(fēng)速、降水量、日照時數(shù)、氣溫4個指標(biāo)。

2 BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建

2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概念及其訓(xùn)練過程

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是基于誤差反向傳播算法的多層前饋型人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以對組成前向多層網(wǎng)絡(luò)的各人工神經(jīng)元之間的連接權(quán)值進(jìn)行不斷地修改, 從而使該前向多層網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)⑤斎胄畔⒔咏谕妮敵鲂畔?。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)一般包括輸入層、隱含層和輸出層, 同一層的各個神經(jīng)元之間互不連接, 相鄰層的各個神經(jīng)元之間全部互連[16]。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程如圖1所示。

圖1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程

2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型樣本選擇和數(shù)據(jù)處理

本研究采用698組樣本, 包括風(fēng)速(m/s)、降水量(mm)、日照時數(shù)(h)、氣溫(℃)、水溫(℃)、鹽度、pH、溶解氧(mg/L)、葉綠素濃度值(μg/L)。

為減少離散樣本數(shù)據(jù)對演算精度的影響, 在進(jìn)行BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建、訓(xùn)練和演算前, 對樣本原始數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理, 本研究采用的歸一化公式如下:

式中,x為第個樣本值;′是為第個數(shù)據(jù)x的歸一化值;min為樣本數(shù)據(jù)中的最小值;max為樣本數(shù)據(jù)中的最大值。

2.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建

模型輸入層、輸出層和隱含層節(jié)點個數(shù)輸入層神經(jīng)元的個數(shù)由研究人員確定, 包括氣象因子: 風(fēng)速(m/s)、降水量(mm)、日照時數(shù)(h)、氣溫(℃); 水質(zhì)因子: 水溫(℃)、鹽度、pH、溶解氧(mg/L)。葉綠素濃度值作為輸出層的一個節(jié)點。參考下面的經(jīng)驗公式[16]確定隱含層節(jié)點的個數(shù):

式中,為隱含層神經(jīng)元個數(shù),為輸出層神經(jīng)元個數(shù),為輸入層神經(jīng)元個數(shù),為0~10的常數(shù)。本研究結(jié)合經(jīng)驗公式, 利用MATLAB語言的程序在隱含層節(jié)點數(shù)的大致范圍內(nèi)不斷試運行最終確定最佳的隱含層節(jié)點數(shù)。

輸入層至隱含層的傳遞函數(shù)[16]雙曲正切S型(Sigmoid)傳遞函數(shù)

隱含層至輸出層的傳遞函數(shù)[16]對數(shù)S型(Sigmoid)傳遞函數(shù)

最大迭代次數(shù)本研究取50 000次, 保證模型的計算能夠收斂。

允許誤差本研究取0.000 001, 即當(dāng)計算誤差結(jié)果小于該值時, 訓(xùn)練停止, 輸出結(jié)果。

2.4 BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型演算

本研究采用的取樣方法: 對698組數(shù)據(jù)進(jìn)行隨機(jī)排序, 從數(shù)據(jù)集序列中隨機(jī)選取80%作為模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù), 其余20%的樣本數(shù)據(jù)作為測試數(shù)據(jù)。為綜合分析和深入挖掘數(shù)據(jù), 本研究以不同的環(huán)境因子指標(biāo)組合作為模型輸入?yún)?shù), 進(jìn)行BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練和演算。

模型輸入層、輸出層和隱含層節(jié)點個數(shù): 設(shè)置1~8個輸入層神經(jīng)元節(jié)點, 1個輸出層節(jié)點, 分別進(jìn)行模型的訓(xùn)練。通過不斷變化輸入節(jié)點的組合, 以尋求精度最高的輸入節(jié)點組合, 達(dá)到預(yù)期的演算精度。將對赤潮發(fā)生具有較大影響的環(huán)境因子: 水溫(℃)、氣溫(℃)、日照時數(shù)(h)、降水量(mm)、風(fēng)速(m/s)、鹽度、溶解氧(mg/L)作為輸入因子。模型最佳的隱含層節(jié)點個數(shù)為12。這是結(jié)合經(jīng)驗公式得其大致范圍, 再通過大量的訓(xùn)練和演算實驗確定下來的。模型的最大迭代次數(shù)為50 000次, 參數(shù)設(shè)置訓(xùn)練目標(biāo)為每次訓(xùn)練之間數(shù)據(jù)誤差容限為10–6, 當(dāng)模型達(dá)到誤差容限時, 模型停止運行, 給出葉綠素模擬圖。利用模擬圖導(dǎo)出歸一化實測值和模型演算值, 計算模型的誤差和精度。

2.5 模型精度評價標(biāo)準(zhǔn)

模型評價標(biāo)準(zhǔn)參考Qin[8]等的ARIMA-DBN模型的標(biāo)準(zhǔn)均方誤差(RMSE(μg/L))、平均絕對誤差(MAE(μg/L))及可決系數(shù)(2), 公式如下:

RMSE是指參數(shù)估計值與參數(shù)真值之差平方的期望值, 可以評價數(shù)據(jù)的變化程度, RMSE的值越小, 說明預(yù)測模型描述實驗數(shù)據(jù)具有更好的精確度; MAE是絕對誤差的平均值, 能更好地反映計算值誤差的實際情況;2是綜合度量預(yù)警模型對樣本觀測值擬合優(yōu)度的度量指標(biāo)。可決系數(shù)越大, 說明在總變差中由模型作出了解釋的部分占的比重越大, 模型擬合度越好。

3 結(jié)果與討論

3.1 2009-2018年平潭海域赤潮特征

3.1.1 平潭海域赤潮年際變化特征

2009-2018年平潭海域赤潮發(fā)生基本情況如表1所示。近10 a平潭沿海共發(fā)生赤潮14起, 其中2012、2013年均發(fā)生3起, 達(dá)到近10 a最高。每年平潭海域都會受到赤潮不同程度的影響, 年均持續(xù)天數(shù)達(dá)6.4 d。但自2013年以來, 赤潮總影響面積、發(fā)生起數(shù)大體上呈現(xiàn)遞減趨勢。發(fā)生這一變化的原因與近年來政府環(huán)保政策的實施、人類活動對近海海域環(huán)境影響可能有一定的關(guān)系, 具體的影響機(jī)制還有待研究。從圖2中可以看出, 平潭海域赤潮持續(xù)時間的區(qū)間比例最高為71.4%, 對應(yīng)于赤潮持續(xù)時間1~5 d; 赤潮最大影響面積的區(qū)間比例最大為61.5%, 表明每起赤潮的最大影響面積集中在20 km2以下。

表1 2009-2018年平潭海域赤潮發(fā)生的基本情況

圖2 2009-2018年平潭海域赤潮(a)持續(xù)時間的區(qū)間比例和(b)最大影響面積的區(qū)間比例

赤潮發(fā)生存在這種差異的原因是多方面的: 一方面, 年際氣候變化具有周期性的特征, 這將會對赤潮的發(fā)生頻率帶來一定的影響; 另一方面是氣候差異引起的, 常年氣候偏暖的月份更容易引發(fā)赤潮, 特別是冬春季比往年暖和的年份, 發(fā)生較多赤潮事件的可能性更大[17]。

3.1.2 平潭海域赤潮季節(jié)變化特征

近10 a平潭海域赤潮主要發(fā)生在春、夏季的4~6月, 5月是平潭赤潮高發(fā)期, 其他月份無赤潮發(fā)生。平潭島地處臺灣海峽的風(fēng)口走廊, 屬于東亞季風(fēng)區(qū), 是東、西風(fēng)帶交替影響的過渡區(qū), 又受臺灣雨影區(qū)的影響, 季節(jié)變化明顯[15]。冬季盛行東北季風(fēng), 夏季盛行西南季風(fēng), 4~6月正是從東北季風(fēng)轉(zhuǎn)為西南季風(fēng)的轉(zhuǎn)風(fēng)階段。對于福建海域底層流, 流向始終北上, 而表層流則不同。東北季風(fēng)盛行時, 福建海域東海岸的表層流受到風(fēng)場的影響, 流向向南, 與底層流方向相反; 西南季風(fēng)盛行時, 表層流在風(fēng)場的影響下, 流向與底層流一致, 這就使得福建海域北上的海流急劇加強(qiáng), 再加之4~6月恰逢平潭雨季, 結(jié)果導(dǎo)致水溫升高、鹽度降低, 近岸上升流加大等海洋環(huán)境變化, 在這種特殊的水文環(huán)境下, 孕育了平潭海域的多起赤潮[18]。

2009—2018年平潭海域引發(fā)赤潮頻次較高的優(yōu)勢藻種為東海原甲藻和夜光藻。這兩種優(yōu)勢藻種在2009—2018年10年時間里共引發(fā)了13起赤潮(東海原甲藻5起, 夜光藻8起), 占2009—2018年赤潮發(fā)生總數(shù)的92.9%。平潭海域多發(fā)夜光藻赤潮, 尤其是近年來赤潮發(fā)生頻率升高, 這與水體富營養(yǎng)化有重要關(guān)系。夜光藻赤潮發(fā)生前, 海水中硅藻大量繁殖, 甚至于硅藻赤潮的發(fā)生, 這為夜光藻提供了足夠的餌料。平潭海域位于福建沿岸海域的中部區(qū)域, 與港灣、河口區(qū)不同的是平潭海域常年受各種水系的控制, 并存在上升流。平潭海域多發(fā)夜光藻赤潮, 可能與其復(fù)雜的水文環(huán)境有一定的關(guān)系[19]。東海原甲藻赤潮在平潭海域頻發(fā)的原因是在東海原甲藻赤潮暴發(fā)前有一個升溫過程, 赤潮前期的較高溫度對東海原甲藻的大量增殖, 形成赤潮有誘導(dǎo)作用。而5月份是平潭入夏的時期, 恰逢平潭海域氣溫突破20℃, 海水溫度突破17℃, 6月份持續(xù)升溫, 使溫度處于上升趨勢之中, 這樣的溫度條件, 有利于東海原甲藻赤潮的發(fā)生與發(fā)展[20-21]。另外, 營養(yǎng)物質(zhì)的大量富集也促進(jìn)了東海原甲藻赤潮的形成, 平潭春夏季的多雨天氣為海洋輸送了大量的營養(yǎng)鹽, 改變了平潭海域的營養(yǎng)條件, 東海原甲藻又具有較強(qiáng)的種間競爭力, 這些都為東海原甲藻的增殖提供了有利條件[22-23]。

3.2 BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型演算結(jié)果分析

在綜合分析和深入挖掘數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上, 本研究選取不同的輸入節(jié)點進(jìn)行BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練和演算。在大量的訓(xùn)練和演算實驗中, 選取葉綠素實測值與葉綠素BP模型演算值相關(guān)性較強(qiáng)的輸入節(jié)點。將不同的指標(biāo)組合作為輸入層的神經(jīng)元進(jìn)行模型的訓(xùn)練和演算, 分析輸出結(jié)果, 然后通過不斷優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)的輸入節(jié)點, 使BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型更加準(zhǔn)確地刻畫出各環(huán)境因子與葉綠素濃度值的非線性關(guān)系。

赤潮的暴發(fā)受各環(huán)境因子的綜合影響, 而葉綠素含量與浮游植物細(xì)胞密度具有相關(guān)性, 能在一定程度上表征赤潮藻種的生長情況, 因此, 將各輸入指標(biāo)與葉綠素之間的關(guān)系進(jìn)行主成分分析(圖3), 篩選出與葉綠素相關(guān)性較強(qiáng)的影響因子進(jìn)行模型的演算, 以提高模型的演算精度。通過主成分分析可知, 氣溫、水溫、DO、日照、鹽度在第一主成分貢獻(xiàn)率較高, 分別達(dá)到了0.53、0.49、–0.50、0.35、0.29。此外, pH在第二主成分的貢獻(xiàn)率達(dá)到了0.73, 故將這一指標(biāo)疊加到模型演算中。將篩選出的環(huán)境因子通過多輸入指標(biāo)組合進(jìn)行BP模型的建模分析, 環(huán)境因子組合的部分演算結(jié)果誤差及可決系數(shù)2如表2所示。根據(jù)Qin等[8]ARIMA-DBN模型的評價標(biāo)準(zhǔn), 為了更加精準(zhǔn)的預(yù)測赤潮, RMSE和MAE應(yīng)當(dāng)盡可能小,2盡可能逼近1。各演算誤差RMSE均小于0.1 μg/L、MAE均小于0.05 μg/L, 各組合差別不大。在這個基礎(chǔ)上篩選出相關(guān)性較高的, 使得模型的預(yù)測結(jié)果盡可能可靠。根據(jù)表2可以看出組合6的演算結(jié)果誤差較小, RMSE=0.05 μg/L, MAE=0.03 μg/L, 可決系數(shù)2達(dá)到0.81, 擬合度較好, BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對應(yīng)樣本的相關(guān)性較高, 即該模型的預(yù)測結(jié)果與實際發(fā)生情況的相關(guān)度較高, 這一結(jié)果達(dá)到期望精度。在組合6的擬合圖中(見圖4)可以看出葉綠素的BP模型演算值與實測值的趨勢大體一致, 多數(shù)模型演算值與實測值極為接近。模型演算值峰值與實測值峰值不僅在同一點出現(xiàn), 且模型演算值峰值高于實測值, 這對于赤潮預(yù)警極為重要, 可以使相關(guān)部門提前對赤潮的發(fā)生做好防范工作, 以減少赤潮帶來的損失。因此, 可以認(rèn)為以氣溫、日照、DO作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入指標(biāo)進(jìn)行演算時, 模型訓(xùn)練結(jié)果可以獲取有效的學(xué)習(xí)經(jīng)驗。

圖3 2013-2017年平潭海域赤潮歷史數(shù)據(jù)主成分分析結(jié)果

表2 部分模型演算輸出結(jié)果的RMSE、MAE、R2

圖4 氣溫、日照時數(shù)、DO作為輸入指標(biāo)的葉綠素a的擬合結(jié)果

4 主要結(jié)論

本研究對平潭海域2009-2018年發(fā)生的14起赤潮進(jìn)行了規(guī)律性的探索, 平潭海域赤潮主要發(fā)生在春季和夏季, 具有較為明顯的季節(jié)特征, 5月是其赤潮高發(fā)期。赤潮年均持續(xù)時間6.4 d, 影響面積集中在20 km2以下。2009—2018年在平潭海域引發(fā)赤潮最多的藻種為夜光藻, 其次為東海原甲藻, 且引發(fā)赤潮的優(yōu)勢藻種具有演替規(guī)律。

應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型, 將篩選出的水質(zhì)因子和氣象因子交叉組合, 作為模型的輸入層節(jié)點, 葉綠素濃度值作為模型輸出層節(jié)點, 進(jìn)行模型訓(xùn)練。不斷優(yōu)化輸入指標(biāo)組合進(jìn)行演算, 結(jié)果表明, 以氣溫、日照、DO多指標(biāo)組合作為模型輸入節(jié)點的BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的演算精度較高, 其精度達(dá)到模型的期望值, 誤差RMSE=0.05 μg/L, MAE=0.03 μg/L, 模型可決系數(shù)2=0.81, 得到相對較好的演算結(jié)果, 有望用于平潭海域BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)赤潮預(yù)警模型的構(gòu)建。

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Calculation of the Chlorophyll-concentration of red tide in the Pingtan Coastal Zone by a BP artificial neural network model

XU Yang-chun1, 2, ZHANG Ming-feng3, SU Yu-ping1, 2, HONG Yi4, SU Jin-zhu1, 2, CHEN Jing-jing1

(1. Environmental Science and Engineering College, Fujian Normal University, Fuzhou 350007, China; 2. Fujian Key laboratory of Pollution Control and Resource Reuse, College of Environmental Science and Engineering, Fujian Normal University, Fuzhou 350007, China; 3. Institution of Geography, Fujian Normal University, Fuzhou 350117, China; 4. LEESU, MA 102, école des Ponts Paris Tech, 77420 Champs-sur-Marne, France)

Based on the change trend of red tide data from 2009 to 2018 and a principal component analysis of ocean monitoring data of Pingtan for the 2013–2017 period, we propose a back propagation (BP) model, which was used to screen input indicators with chlorophyllas an output indicator. Four meteorological factors and four water quality factors were obtained as input indicators. Next, the chlorophyllconcentrations in 698 sets of ocean monitoring data from 2013 to 2017 were normalized and used for model calculation. 80% of the normalized data were randomly selected for use in model training, and the rest were used for model verification. An analysis of the optimal combination of input indexes revealed that when the temperature, dissolved oxygen concentration, and sunshine duration were set as a combination index, the model accuracy was higher than other cases (2= 0.81, RMSE = 0.05 μg/L, and MAE = 0.03μg/L). These results indicate that temperature, dissolved oxygen, and sunshine duration are favorable factors for predicting the chlorophyllconcentration, which could be helpful for forecasting red tides in the Pingtan coastal zone.

BP neural network; red tide; Chlorophyllconcentration; Pingtan coastal zone

Jul. 4, 2019

X55

A

1000-3096(2020)03-0034-08

10.11759/hykx20190704004

2019-07-04;

2020-01-02

國家重點研發(fā)計劃(2016YFE0202100); 國家自然科學(xué)基金(41573075); 福建省科技廳高校產(chǎn)學(xué)合作項目(2017Y4003); 福州市科技局項目(2016-G-68)

[National Key R&D Program of China, No. 2016YFE0202100; National Natural Science Foundation of China, No. 41573075; University- Industry Cooperation Program of Fujian Science and Technology Department, No. 2017Y4003; Fuzhou Science and Technology Bureau Program, No. 2016-G-68]

許陽春(1995-), 女, 山東菏澤人, 碩士研究生, 主要從事赤潮早期預(yù)警模型的研究, 電話: 13959186287, E-mail: 1392078785@qq.com; 蘇玉萍(1972-),通信作者, 教授, 研究方向: 陸海水體富營養(yǎng)化防控與生態(tài)修復(fù), 電話: 0591-83426504, E-mail: ypsu@fjnu.edu.cn

(本文編輯: 康亦兼)