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摘要：本发明提供了一种耦合机理模型和机器学习模型的水生态预测模型生成方法、水生态预测方法、装置和存储介质，属于预测目的的数据处理方法技术领域，解决了水生态预测空间分辨率不够的问题。水生态预测模型生成方法包括：获取采样数据；计算水样的水生生物指标；训练模型获得选定水生态预测基础模型；将水文相关当前实查数据作为输入，利用水动力条件的水文站实测数据率定流域分布式水文模型；将水污染相关当前实查数据、流域水动力条件驱动水质模型用预测数据作为输入，利用水环境质量指标的监测数据率定流域水质模型；基于上述模型生成水生态预测模型。本发明提高了水生态预测的时空分辨率和精度，能预测治理措施和水利工程等对水生态的影响。

主权项：1.一种耦合机理模型和机器学习模型的水生态预测模型生成方法，其特征在于，所述方法包括：获取在特定流域的采样点处所采集水样的水环境质量指标和环境DNA数据、以及所述采样点处的水动力条件和关联土地利用数据；根据所述所采集水样的环境DNA数据计算所采集水样的水生生物指标；利用所述所采集水样的水环境质量指标、所述采样点处的水动力条件和关联土地利用数据、所述所采集水样的水生生物指标构建训练集和验证集；利用所述训练集和所述验证集，对初始机器学习模型进行训练，获得选定水生态预测基础模型，其中，所述选定水生态预测基础模型的输入包括水动力条件、水环境质量指标和关联土地利用数据，所述选定水生态预测基础模型的输出包括水生生物指标；获取所述特定流域的关联土地利用数据、土壤覆盖数据、气象数据、数字高程信息、引调水数据、水利工程调度数据中每一项的当前实查数据，以及经由布设在所述特定流域上的水文站测量到的水动力条件的水文站实测数据；利用所述特定流域的关联土地利用数据、土壤覆盖数据、气象数据、数字高程信息、引调水数据、水利工程调度数据的当前实查数据作为输入数据驱动所述特定流域的流域分布式水文模型对水动力条件进行模拟，并且利用所述水动力条件的水文站实测数据作为率定数据对所述特定流域的流域分布式水文模型的参数进行率定，获得所述特定流域的经率定的流域分布式水文模型，其中，所述经率定的流域分布式水文模型的输入包括关联土地利用数据、土壤覆盖数据、气象数据、数字高程信息、引调水数据、水利工程调度数据，所述经率定的流域分布式水文模型的输出包括水动力条件；获取所述特定流域的点源污染负荷、面源污染负荷的当前实查数据，以及经由布设在所述特定流域上的水质监测站监测到的水环境质量指标的监测数据；通过所述经率定的流域分布式水文模型，基于所述特定流域的关联土地利用数据、土壤覆盖数据、气象数据、数字高程信息、引调水数据、水利工程调度数据的当前实查数据，对所述特定流域的流域水动力条件进行预测，获得流域水动力条件的驱动水质模型用预测数据；利用所述特定流域的点源污染负荷、面源污染负荷的当前实查数据、所述流域水动力条件的驱动水质模型用预测数据作为输入数据，驱动所述特定流域的流域水质模型对水环境质量指标进行模拟，并且利用所述水环境质量指标的监测数据作为率定数据对所述特定流域的流域水质模型的参数进行率定，获得所述特定流域的经率定的流域水质模型，其中，所述经率定的流域水质模型的输入包括点源污染负荷、面源污染负荷和水动力条件，所述经率定的流域水质模型的输出包括水环境质量指标；基于所述选定水生态预测基础模型、所述经率定的流域分布式水文模型和所述经率定的流域水质模型，生成所述特定流域的水生态预测模型，其中，所述经率定的流域分布式水文模型用于基于当前输入的关联土地利用数据、土壤覆盖数据、气象数据、数字高程信息、引调水数据、水利工程调度数据，生成水动力条件的当前预测数据；所述经率定的流域水质模型用于基于当前输入的点源污染负荷、面源污染负荷，以及所述水动力条件的当前预测数据，生成水环境质量指标的当前预测数据；所述选定水生态预测基础模型用于基于当前输入的关联土地利用数据以及所述水动力条件的当前预测数据和所述水环境质量指标的当前预测数据，生成水生生物指标的当前预测数据。

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百度查询： 北京师范大学 耦合机理模型和机器学习模型的水生态预测模型生成方法、水生态预测方法、装置和存储介质