【摘 要】
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根据湖库富营养化程度评价标准，随机生成大量学习样本，运用支持向量机（SVM）算法建立富营养化评价模型。采用太湖2012年7-9月的监测数据，分别应用SVM模型和线性插值评分法（SCO）对太湖
【机 构】
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中国科学院生态环境研究中心,太湖流域管理局水文水资源监测局,三峡大学
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(50920105907);中国科学院百人计划资助项目(A1049)
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根据湖库富营养化程度评价标准，随机生成大量学习样本，运用支持向量机（SVM）算法建立富营养化评价模型。采用太湖2012年7-9月的监测数据，分别应用SVM模型和线性插值评分法（SCO）对太湖33个监测点的富营养化状况进行了评价。结果表明太湖在2012年7-9月共出现3种营养类型，其中，中营养主要分布于东部湖区，轻度富营养主要分布于湖心区和东部沿岸区，中度富营养主要分布于西北部湖区，太湖水体整体表现为轻度到中度富营养水平。通过SVM和SCO结果的对比分析，发现两种评价方法的结果一致率为78．8％，出现不一致
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