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申请/专利权人：太湖流域水文水资源监测中心(太湖流域水环境监测中心)

摘要：本发明公开了一种高温时段湖泊水体二甲基异莰醇预测方法，涉及水质质量预警技术领域，根据历史2‑MIB浓度与气象数据建立气象因子影响下的2‑MIB浓度预测模型；根据权重因数和当日气象数据计算2‑MIB浓度预测值；将2‑MIB浓度预测值与临界阈值进行比较，根据比较结果判别近期是否会发生2‑MIB高值事件。本发明提供基于2‑MIB浓度监测的2‑MIB高值预警，根据历史2‑MIB浓度与气象数据建立相应的模型，计算相应的2‑MIB浓度预测值，各数据均通过计算得到，而不是经验数据，能够有效提高2‑MIB高值预警的准确性。

主权项：1.高温时段湖泊水体二甲基异莰醇预测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：目标水层确定现场采集不同水层2-MIB样品，室内检测，对比分析不同水层2-MIB浓度，以判别水体中2-MIB浓度是否分层，若水体分层，将2-MIB浓度最高的水层进入步骤2；按照1米间隔分层，即水面以下0.5米、1.5米、2.5米、3.5米、4.5米现场采集0-5米水柱中2-MIB样品，并在实验室内检测不同水层2-MIB浓度，若所有水层2-MIB浓度相差20-30％，则认为水体不分层，重点关注0.5米处水层；若所有水层2-MIB浓度相差超过30％，则认为水体存在分层，重点关注2-MIB浓度最高的水层；步骤2：目标水层水环境因子检测现场测定目标水层水温、溶解氧、酸碱度的数据，现场采集目标水层水质、浮游植物、2-MIB样品，实验室内检测分析不同形态氮磷、浮游植物种类组成、2-MIB浓度数据；步骤3：水文气象因子数据收集整理在气象网站收集目标水体附近区域降雨、蒸发、湿度、光照强度、风速风向、气压的逐小时水文气象因子数据，具体包括5月至10月的数据，根据逐小时水文气象因子数据计算得到前一日、当日平均或不同时段的水文气象因子数据；步骤4：2-MIB产嗅蓝藻确定通过qPCR技术检测水样中的mic基因拷贝数，通过高通量测序技术检测水样中具有mic基因的不同产嗅蓝藻种类及占比，将mic基因拷贝数和高通量测序得出的2-MIB不同产嗅蓝藻占比相乘得到不同2-MIB产嗅蓝藻的mic基因拷贝数，并将其与目标水层2-MIB浓度进行皮尔逊相关性分析，得到目标水层2-MIB产嗅蓝藻种类；步骤5：产嗅蓝藻关键影响因子确定通过皮尔逊相关性分析，统计步骤2中的水环境因子及步骤3中的水文气象因子与2-MIB产嗅蓝藻生物量之间的相关性，选取相关系数大于0.5的指标进入主成分分析，通过主成分分析，识别出对2-MIB产嗅蓝藻贡献量最大的环境因子；步骤6：2-MIB预测模型构建从步骤5识别出的对2-MIB产嗅蓝藻贡献量最大的环境因子中选取与产嗅蓝藻生长关系最为密切的因子，用于构建预测预报模型，选取温度Temperature，T，单位：℃、风速Windspeed，S，单位：ms和光照强度Intensityofillumination，I，单位：Wm23个相关指标作为自变量，2-MIB浓度作为因变量，采用多元线性回归方法构建预测模型，预测模型的方程式为：lg2-MIB＝A×T-B×S-C×lgI+D其中，T为温度指标，S为风速指标，I为光照强度指标，A、B、C依次为T、S、I的权重因数，D为常数项，模型构建过程中会自动给出A、B、C、D数值，同时，为消除2-MIB浓度与光照强度波动范围较大对模型预测精度产生的影响，可对2-MIB浓度和光照强度数据进行对数处理，以进一步提升模型预测精度；通过以下标准判断建立的预测模型是否可靠：首先，采用F检验来检验整体模型是否显著异于零，若F值大于0.5，即预测模型可进入下一步检验，若F值小于0.5，说明模型整体回归是不显著的，需要返回上一步对构建模型的温度、风速、光照强度指标进行重新筛选，直至F值大于0.5；步骤7：预测模型准确度判别将预测模型计算得到的2-MIB浓度数值与实际监测值作图对比分析，通过折线图判别预测模型计算得到的2-MIB浓度数值与实际监测值不一致的区间，并开展针对性复盘分析，优化参与构建2-MIB预测模型的指标，以进一步提升模型精度；步骤8：目标水层2-MIB高风险期阈值界定对因变量的对数转换减少了2-MIB浓度波动范围对预测准确度的影响，但也降低了预测模型对异常峰值的预测精度，可导致异常峰值时段2-MIB浓度预测值低于实际值，2-MIB高值发生时段内，模型预测值都大于2.0，因此，选取2.0作为2-MIB高值发生临界阈值；步骤9：用预测模型进行预警判断从气象网站收集目标水体附近区域未来3日温度、光照强度、风速逐小时数据，计算2-MIB预测模型中的T、S、I指标带入预测模型，计算目标水层未来3日2-MIB发生情况，若计算结果大于2.0，需要及时启动应急预案，确保水厂取水安全。

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