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基于物理和数据驱动的模型预测东津河流域不同水文条件下的BOD( Predicting BOD under Various Hydrological Conditions in the Dongjin River Basin Using Physics-Based and Data-Driven Models )
Eunjeong Lee Taegeun Kim
在灌溉期间，由于位于中游地区的农业堰的大量取水口切断了对主要河流的河流维护水供应，东津河的水质恶化。采用物理模型和数据驱动模型对东津河不同水文条件下的水质进行了预测。建立了基于物理模型的水文模拟程序FORTRAN(HSPF)对东津河流域生物需氧量(BOD)进行模拟。采用Gamma检验法，求出灌溉期和非灌溉期观测变量的最优组合，包括外涌水量、取水量、降雨量和流量。然后利用这些结果建立了数据驱动的自适应神经模糊推理系统(ANFIS)模型。本研究建立的ANFIS模型能够根据灌溉期和非灌溉期的水文观测数据预测BOD，而无需运行基于物理的模型。预测结果与观测数据相比具有较高的置信度。因此，该方法仅以监测数据为输入，可用于可靠、快速的水质预测。
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