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2种不同内陆水体浮游藻类发生动态及预测模型构建

摘要第1-7页
Abstract第7-14页
引言第14-16页
1 文献综述第16-26页
   ·水体富营养化和藻类水华第16-17页
   ·水体浮游藻类发生动态研究第17-20页
     ·浮游藻类的研究意义第17页
     ·环境因子对浮游藻类的影响第17-18页
     ·浮游藻类的动态变化研究第18-20页
   ·水体浮游藻类预测模型构建第20-24页
   ·本研究的意义第24-26页
2 水库浮游藻类发生动态及预测模型构建—亭下水库第26-42页
   ·材料和方法第26-30页
     ·样品采集第26-27页
     ·水样的测定与分析第27-28页
     ·数据分析方法第28-30页
   ·结果第30-40页
     ·亭下水库主要理化因子第30-32页
     ·浮游藻类第32-33页
     ·亭下水库叶绿素a 浓度预测模型构建第33-40页
   ·讨论第40-41页
     ·BP 神经网络预测模型结果分析第40页
     ·影响亭下水库藻类生长的主要驱动因子第40-41页
   ·小结第41-42页
3 水库浮游藻类发生动态及预测模型构建—梅湖水库第42-54页
   ·材料和方法第42-43页
     ·样品采集第42-43页
     ·水样的测定与分析第43页
     ·数据分析方法第43页
   ·结果第43-52页
     ·梅湖水库主要理化因子第43-45页
     ·梅湖水库浮游藻类种类组成第45-46页
     ·梅湖水库叶绿素a 浓度预测模型的构建第46-52页
   ·讨论第52-53页
     ·BP 神经网络预测模型结果分析第52-53页
     ·影响亭下水库藻类生长的主要驱动因子第53页
   ·小结第53-54页
4 藻华浮游藻类发生动态及预测模型构建—校内池塘第54-64页
   ·研究对象和方法第54页
     ·采样池塘概况第54页
     ·BP 人工神经网络方法第54页
   ·数据采集第54-56页
   ·采样池塘浮游植物种类组成及其丰度变化第56-58页
   ·模型的设计、选择及验证第58-60页
     ·模型数据集的选取及处理第58-59页
     ·模型的构建及选择第59-60页
     ·模型的敏感度分析第60页
   ·结果与讨论第60-63页
     ·训练获得的神经网络及其验证第60-62页
     ·敏感度分析结果第62-63页
   ·小结第63-64页
5 藻华水体浮游植物群落结构的研究—校内池塘第64-72页
   ·材料与方法第64页
     ·采样池塘基本情况第64页
     ·样品采集和测定第64页
     ·数据处理方法第64页
   ·结果与分析第64-70页
     ·采样池塘环境因子的变化第64页
     ·采样池塘浮游植物种类组成及其丰度变化第64页
     ·采样池塘浮游植物群落结构及其与环境因子的关系第64-70页
   ·小结与讨论第70-72页
6 总结与展望第72-74页
   ·本研究的创新之处第72页
   ·研究展望第72-74页
参考文献第74-82页
在学研究成果第82-83页
致谢第83页

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