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E3S网页汇编
卷积4362023
4线程国际环境设计会议 |
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文章号 | 10002 | |
页数 | 6 | |
段内 | 污染(空气-水-Soil) | |
多尔市 | https://doi.org/10.1051/e3sconf/202343610002 | |
在线发布 | 2023年10月11日 |
通过应用数据驱动建模预测沿海解密氮值:塞浦路斯案例研究(东地中海)
一号塞浦路斯理工大学电气工程、计算机工程和信息学系,3036Limassol,塞浦路斯
2尼科西亚大学研究基金会46 Makedonitsas大街CY-2417框245,CY-1700塞浦路斯尼科西亚
32033年塞浦路斯尼科西亚农业、农村发展和环境部渔业和海洋研究司
4塞浦路斯子海咨询服务有限公司,34AParagogikotits街2326Lakatamia,塞浦路斯尼科西亚
5塞浦路斯海洋学院CMMI院子Vasileos Pavlou广场P.O.Box 4009306023Larnaca
*对应作者 :e.hadjisolomou@cut.ac.cy
分解无机氮(DIN)总量定义为水中亚硝酸盐、硝酸盐和铵水平,可能对海洋环境产生负面影响。高水平DIN可促进藻类剩余生产并可能耗竭水柱氧海水柱中的DIN作为水框架指令、Nitrates指令和欧盟海洋战略框架指令的一部分进行监测数据驱动模型证明是处理沿海水质量保护和管理环境问题的极佳管理工具。基于数据驱动模型,特别是人工神经网络预测塞浦路斯沿海站DIN水平为此,创建了三种不同的ANN模型,每种模型都高精度计算亚硝酸盐、硝酸盐和铵水平R0.95从这些模型中得出的结果可用于识别热点区并增加DIN水平并评价管理假设和拟实施的措施以保持沿海水域良好的环境状态和质量
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