杂交演化算法用于滇池蓝藻水华的模拟与预警研究

【作者】 李林； 宋立荣； 肖邦定； 李根保； Hongqing Cao； Friedrich Recknagel； He Zhang； Grace Chan；

【机构】 中国科学院水生生物研究所； School of Earth and Environmental Sciences,University of Adelaide,SA 5005；

【摘要】 滇池是我国"三河三湖"污染治理的重点之一,其严重的蓝藻水华问题已制约了滇池流域的经济发展。杂交演化算法是近年来发展的一种自学习适应性模拟算法,其模拟生物的演化、自然选择与遗传变异过程来进行数据计算与信息处理。本文采用了杂交演化算法(HybridEvolutionary Algorithms,HEA)对滇池蓝藻水华进行了模拟与预警研究。以2008年至2010年滇池水质理化参数(TN、TP、NH4、NO2、NO3、SRP、COD、DO、pH、SD、水温等)与气象参数(风速、风向)作为输入变量,采用IF-THEN-ELSE条件结构与随机变量优化规则的杂交演化算法进行数据处理,分别对Chla、硅藻、绿藻、蓝藻、主要蓝藻属及优势种进行了模拟。结果显示,杂交演化算法得到的Chla、硅藻、绿藻、蓝藻、主要蓝藻属(Anabeana、Aphanizomenon、Microcystis)和微囊藻的主要组成种类(Microcystis novacekii、M.viridis、M.wesenbergii、M.aeruginosa)的模型结果均较好(r~2>0.80)。提前3天、7天、14天的预测模型结果显示,预测时间越短,预测模型精度越高,可有效进行提前3天、7天的蓝藻水华的预测。整合数据库、杂交演化算法模型与用户界面的模拟预警系统原型可进一步发展,应用于滇池及类似湖泊蓝藻水华的模拟预警,为管理部门控制蓝藻水华危害提供决策支持。更多还原