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Vertical Forecasting of Temperature, Dissolved Oxygen, pH and Conductivity in the Amadorio Reservoir by Multivariate Methods

引用

Journal of Environmental Science and Engineering(A) 2014年第2期3卷 87-105页

作者： Jorge Bluhm Gutierrez1 Alicia Esparza Martinez Ernesto Patricio Nufiez Pena felipe de jesus escalona alcazar Santiago Valle Rodriguez Josefina Huerta Garcia Academic Unit of Earth Sciences University Autonomous of Zacatecas Zacatecas 98058 Mexico Academic Unit of Culture University Autonomous of Zacateeas Zacatecas 98058 Mexico Academic Unit of Biological Sciences University Autonomous of Zacatecas Zacatecas 98058 Mexico

PCA (principal component analysis), CCA (canonical correlation analysis) and PLSR (partial least squares regression) are powerful water quality modeling methods that provide better results than other classical ones such as multiple lineal regression. In this work they were used to model four water quality parameters at the Amadorio Reservoir (Alicante, Spain), namely: water temperature, dissolved oxygen, pH and conductivity. The main purpose of this study was to predict the future quality of the water and, thus improve its management. Raw data correspond to daily values of mean wind speed, mean wind direction, maximum wind speed, mean, minimum and maximum air temperature, number of hours below 7 oC, relative humidity, global solar radiation, total precipitation, evapotranspiration, exploitation volume, inflow, outflow, filtration, depth and Julian day. Two years were considered (2004-2005) to get the calibration (186 days, 4,401 registrations) and validation (185 days, 4,573 registrations) datasets. Models were developed using either all the variables or a reduced subset; furthermore, PLSR yielded the best results.

关键词：溶解氧电导率 pH值水温度水库预测多变量偏最小二乘回归

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