一种基于IML-GIS耦合的水体污染物浓度预测方法

    公开(公告)号:CN118378731A

    公开(公告)日:2024-07-23

    申请号:CN202410376884.4

    申请日:2024-03-29

    Applicant: 南昌大学

    Abstract: 本发明公开一种基于IML‑GIS耦合的水体污染物浓度预测方法,包括:(1)获取研究区域精确点位的水质数据;(2)获取研究区域共享的自然地理参数数据集;(3)利用ArcGIS融合所有预测变量数据集波段;(4)将融合数据集影像转为python语言可识别的数组;(5)建立集成机器学习模型;(6)训练集成机器学习模型,建立实测数据集和融合数据集的数学联系;(7)预测研究区全地理空间连续的污染物浓度值。该方法免去实地取样和实验室常规水质检测的繁琐复杂过程,同时较好地适用于大尺度流域空间不同类型水体污染物浓度预测,尤其针对地下水这类难以实地观测的复杂和特殊水体,实现空间尺度水质演变趋势的有效预测。

    一种基于流域尺度社会系统的磷元素物质流分析方法

    公开(公告)号:CN118052676A

    公开(公告)日:2024-05-17

    申请号:CN202311820174.8

    申请日:2023-12-27

    Applicant: 南昌大学

    Abstract: 本发明公开了一种流域尺度社会系统的磷元素物质流分析方法,步骤为:划定流域地理边界,匹配行政边界;提取社会系统中与磷流动相关的子系统;确定每个子系统的主要组成单元;建立每个子系统间的磷流联系,形成整个社会系统的磷流网络;建立每条磷流的测算公式;确定磷流测算公式类别;优先采用独立计算公式;核算磷流网络中的每条磷流量。本发明能够明确划分了大型流域内与磷生产、消费和排放的主要子系统,清晰地梳理了不同系统间与磷素流动过程相关的磷流路线,同时可以汇总每个子系统以及全社会系统磷的输入‑输出负荷量,并进一步计算子系统输出到自然水土环境的磷负荷量及贡献比例。

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