浅水湖泊氮磷总质量估算方法

技术特征：
1.浅水湖泊氮磷总质量估算方法，其特征在于，包括：采集湖泊垂向分层水质样本和混合层样本，分别测定总氮、总磷浓度；以d为深度分界线将垂向分层水质样本划分为上层样本和下层样本：a.对上层样本，以实测混合层样品氮磷浓度为自变量，实测上层氮磷总质量为因变量建立上层氮磷总质量估算模型；b.对下层样本，计算d处浓度和最下层浓度的变化率，结合当天水位和湖泊湖底地形计算实测下层氮磷总质量，以所述实测下层氮磷总质量为因变量、实测混合层样品氮磷浓度为自变量建立d处浓度模拟计算模型，从而获取下层氮磷总质量估算模型；根据建立的上层氮磷总质量估算模型和下层氮磷总质量估算模型获取采样水柱的氮磷总质量估算模型；根据测得的混合层总氮、总磷浓度，通过插值的方式得到全湖总氮、总磷浓度空间分布，结合所述单元水柱的氮磷总质量估算模型获取湖泊氮磷总质量。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述垂向分层水质样本采集时，根据湖泊水深测定结果划分8-10个深度层次，在各个深度层次抽取水样。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述混合层样本为水面表层、底层、水深一半处的水样混匀得到的样本。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述深度分界线基于湖泊热力分层确定。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述实测上层氮磷总质量通过对湖泊垂向分层水质样本的总氮、总磷浓度积分计算获取。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述a中，对实测数据选取一部分作为训练集，剩下的为验证集；以训练集中混合层样品氮磷浓度为自变量，采用线性、指数、幂函数分别建立上层总质量估算算法，通过多组随机选择的训练集和验证集，基于r2和rmse对算法性能进行评价，选择精度最高的算法作为最终的单元水柱上层氮磷总质量估算模型。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述b中，下层氮磷总质量基于下式计算：7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述b中，下层氮磷总质量基于下式计算：式中，tp
mass2
、tn
mass2
分别为下层总磷、总氮质量；a为水柱的面积；tp
d
、tn
d
分别为水深d处总磷、总氮浓度，利用混合层样本模拟得到；h为水深；λ
tp
、λ
tn
分别为d处总磷、总氮浓度和最下层总磷、总氮浓度的变化率，利用采样数据计算得到。8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用克里金插值得到全湖总氮、总磷浓度空间分布。9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括利用历史水质监测数据，模拟长时间湖泊氮磷总质量。10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述浅水湖泊氮磷总质量估算方法应用于水深≥1.5m区域。

技术总结
本发明涉及浅水湖泊氮磷总质量估算方法，通过采集湖泊垂向样本，测试不同深度氮磷浓度，分为上下两层计算单元水柱内氮磷总质量，建立单元水柱内氮磷总质量算法，利用插值获取湖泊营养盐空间分布，结合湖底地形和水位数据，计算湖泊氮磷总质量。采用本发明的方法能够通过历史水质监测数据，计算湖泊氮磷总质量，模拟氮磷总质量变化趋势。该方法丰富了湖泊营养状态评估内涵，拓展了理论框架，为湖泊水环境治理和流域营养盐排放管控提供参考。水环境治理和流域营养盐排放管控提供参考。水环境治理和流域营养盐排放管控提供参考。


技术研发人员：熊俊峰 薛坤 李晶 林晨 马荣华 程浩 甘永伟
受保护的技术使用者：中国科学院南京地理与湖泊研究所
技术研发日：2022.07.06
技术公布日：2022/11/15