【摘 要】
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为分析影响太浦河水源地2-MIB浓度的主要影响因子,对水源地2-MIB浓度进行预警,以及时采取措施保障水源地供水安全,本文以2021年太浦河相关监测数据为基础,利用R语言软件对太浦河水源地2-MIB相关环境与水质因子开展相关性分析,采用普通最小二乘法进行参数估计,构建多元线性回归模型。结果表明,该模型回归系数R=0.909,p＜0.01,预测2-MIB浓度值与实测浓度值相对误差基本在20%～30%
【机 构】
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2022中国水利学术大会论文集（第二分册）
【出 处】
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2022中国水利学术大会论文集（第二分册）
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为分析影响太浦河水源地2-MIB浓度的主要影响因子,对水源地2-MIB浓度进行预警,以及时采取措施保障水源地供水安全,本文以2021年太浦河相关监测数据为基础,利用R语言软件对太浦河水源地2-MIB相关环境与水质因子开展相关性分析,采用普通最小二乘法进行参数估计,构建多元线性回归模型。结果表明,该模型回归系数R=0.909,p＜0.01,预测2-MIB浓度值与实测浓度值相对误差基本在20%～30%,并针对太浦闸下不同2-MIB浓度提出了调度建议,可在一定条件下为太浦河水源地2-MIB供水安全预警提供科学支撑。
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