三峡水库水位调度对出库水质影响分析与水质预测

出于防洪、发电与航运需求,三峡水库在汛期维持145 m低水位运行,在非汛期抬升水位至175m维持高水位运行。水库运行期按水位变化分为:水位下降期(175～145 m)、低水位运行期(145 m)、水位上升期(145～175m)和高水位运行期(175 m)。基于2011-2018年三峡水库出库断面水质因子(DO、COD_(Mn)和NH_3—N)监测周报数据,采用综合水质标识指数Pi和自回归综合移动平均模型ARIMA模型评价预测水质,研究三峡水库水位调度对出库断面水质的影响,探究水质对水位变化的响应,并预测水质变化趋势。结果表明:三峡水库季节性水位调度对出库水质影响显著。水质因子(DO、COD_(Mn)、NH_3—N)浓度随水位运行期的改变而出现周期性变化,不同水位运行期水质因子浓度存在差异。高水位运行期DO浓度显著高于低水位运行期,COD_(Mn)和NH_3—N浓度小于低水位运行期;各运行期的综合水质标识指数Pi均符合综合水质指标Ⅰ级标准,其中高水位运行期水质最好,低水位运行期水质最差; ARIMA预测结果显示未来水质符合Ⅰ级标准。水库水文条件受季节性水位调度影响,水质与水位、流量和外源污染输入相关。评价结果有利于在高时间精度下掌握水质实情,进行水资源管理。     

鸟类卫星跟踪数据可视分析方法研究—以朱鹮为例

目的 鸟类跟踪技术的成熟发展使得鸟类专家可以轻松获得大量鸟类运动数据。然而，数据规模的增加使得传统方法难以有效完成数据检索和分析。研究如何辅助专家有效地分析这些数据，挖掘其中的有用信息，具有很强的实用价值。本文基于国家Ⅰ级重点保护物种朱鹮的卫星跟踪数据，从鸟类专家对数据分析的需求出发，提出了一种运动轨迹的可视分析方法。方法 基于二维地图进行多视图协同展示的交互布局方式，以及聚类分析方法等对朱鹮运动轨迹进行可视分析，挖掘朱鹮的生活状态和习性。在以上工作的基础上，设计实现了一个朱鹮运动轨迹可视分析系统。结果 本文提出的可视分析方法，允许用户从时空维度和时期（繁殖期、游荡期、越冬期）、状态（夜宿、觅食）等具有生态学意义的维度观察朱鹮运动轨迹，对运动数据进行统计分析，了解朱鹮运动行为。与现有朱鹮数据分析方法相比，本文提出的可视分析方法能够同时从多个不同维度对运动数据进行分析，针对朱鹮的生活状态和生活习性进行更深入的分析挖掘。结论 案例分析表明，基于本文提出的方法，鸟类专家可以从多个角度对朱鹮运动轨迹数据进行综合分析，达到对鸟类习性和状态进行研究挖掘的目的，并能够为其他鸟类跟踪数据分析工作提供思路和方法。