【摘 要】
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运用Pearson相关性分析,变量重要性评分和随机森林方法构建了溶解氧（DO）实时预测模型,并以深圳湾为例采用浮标资料预测1,3,6和12h的溶解氧.模型预测结果表明,模型最优的输入条件为pH值,水温,叶绿素a,氧化还原电位和蓝绿藻5个水质指标,1h预报的相关系数在0.9以上,6h预报结果一定程度上可以满足工程要求,但对低溶解氧事件的预报必须在3h以内.
【机 构】
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清华大学深圳国际研究生院海洋工程研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（42076150）；
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运用Pearson相关性分析,变量重要性评分和随机森林方法构建了溶解氧（DO）实时预测模型,并以深圳湾为例采用浮标资料预测1,3,6和12h的溶解氧.模型预测结果表明,模型最优的输入条件为pH值,水温,叶绿素a,氧化还原电位和蓝绿藻5个水质指标,1h预报的相关系数在0.9以上,6h预报结果一定程度上可以满足工程要求,但对低溶解氧事件的预报必须在3h以内.
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