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作者：戴丽媛;张诚;田晓丹;杨丽雅;赵世雯;沈长松;
单位：皖江工学院水利工程学院;马鞍山市水工程健康诊断与修复技术研究中心;马鞍山市景观生态修复研究重点实验室;昆山市水事综合管理中心高新区管理站;河海大学水利水电学院;
摘要：水资源是人类生活和工业生产的重要基础，水质监测对保障水环境安全和促进水资源可持续利用至关重要。为了解决传统水资源监测数据受限于单一数据来源、更新和处理周期长、准确率不高等问题，研究提出了一种基于多源数据融合下的水资源生态环境监测模型。首先，采用紫外光谱和荧光光谱两种光谱源实时监测水资源生态环境，采用光谱法对水中的化学需氧量进行检测，结合光谱数据预处理减少噪声等因素的影响；其次，结合朗伯-比尔定律和高级数据融合方法整合不同光谱源的数据信息；最后，引入最小二乘支持向量机建立水资源生态环境监测模型并进行分析。结果显示，研究模型基本拟合在真实荧光强度附近，且对紫外波长有较高的拟合程度；对4种不同的水质进行测量，研究模型检测的最高准确率为91.2%,最低准确率为88.9%。结果表明，研究模型能够较为准确地对水资源进行检测，并为水资源管理提供可靠的数据。
关键词：环境工程学;;水资源;;化学需氧量;;最小二乘支持向量机;;高级数据融合
基金资助：安徽省教育厅2023年高校科学研究重点项目(2023AH052490);; 马鞍山市水工程健康诊断与修复技术研究中心2023年度开放基金项目(2023msgc002);; 马鞍山市丘陵地区水资源高效利用工程技术研究中心2023年度开放基金项目(WREU202302);; 马鞍山市景观生态修复研究重点实验室2024年度开放基金项目(YGYS24001);; 安徽省教育厅2024年中青年教师培养行动计划项目(JNFX2024098)
