基于混合演化算法模型的岱海湖泊叶绿素a模拟及预测

基于2013—2017年岱海水质监测数据,分析岱海湖泊叶绿素a浓度时空分布特征,进而通过混合演化算法(HEA)建立湖泊叶绿素a浓度模拟和预测模型,结合生态阈值和敏感性分析,定量揭示和模拟预测湖泊叶绿素a浓度变化及其与环境因子之间的关系。研究表明:(1)岱海富营养化程度的季节变化呈显著性差异,表现为春季显著高于夏季和秋季,但空间变化不具有显著性差异。(2)基于混合演化算法模型的岱海湖泊叶绿素a浓度预测值与实际监测值之间拟合度高(R²=0.95)。(3)混合演化算法的最佳规则集表明,当水体化学需氧量大于172.049 mg·L^–1,且水温在13.97—20.36℃的范围内时,岱海湖泊叶绿素a浓度随水温增高而降低,随pH和水深的增高而增高;反之,叶绿素a浓度与总氮和水深均是负相关关系。混合演化算法模型能够模拟和预测湖泊叶绿素a浓度变化,识别和量化湖泊富营养化与环境因子的生态关系和阈值数据,可为干旱半干旱区内陆湖泊藻类水华的预测预警提供一定的理论依据和技术支撑。