1. 本选题研究的目的及意义
蓝藻水华作为一种全球性的水环境问题，对生态系统、饮用水安全和人类健康构成严重威胁。
阳澄湖作为我国重要的淡水湖泊之一，近年来频繁暴发蓝藻水华，对湖泊生态环境和渔业经济造成巨大损失，因此开展阳澄湖蓝藻密度预测预报研究具有重要的现实意义。
本研究旨在建立准确可靠的阳澄湖蓝藻密度预测模型，为蓝藻水华的预警和防控提供科学依据。
2. 本选题国内外研究状况综述
蓝藻水华问题是一个全球性的环境难题，国内外学者对其开展了大量的研究。
早期的研究主要集中在蓝藻水华的发生机制、危害及控制策略等方面。
近年来，随着人工智能技术的发展，机器学习方法被广泛应用于蓝藻水华的预测预报研究，并取得了一定的成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.阳澄湖蓝藻水华发生现状及危害：概述阳澄湖蓝藻水华的发生现状、危害，以及预测预警的意义。
2.数据收集与处理：收集整理阳澄湖的水质监测数据、气象数据等，并对数据进行预处理，为后续分析做准备。
3.影响蓝藻密度关键因子识别：利用通径分析方法，分析环境因子对蓝藻密度的直接影响和间接影响，识别关键影响因子。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤：
1.数据收集与预处理：收集整理阳澄湖近年来的水质监测数据、气象数据等相关数据。
对收集到的数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理、数据标准化等，以满足模型输入要求。
2.通径分析：利用SPSS等统计软件对预处理后的数据进行通径分析，分析环境因子（如水温、pH值、营养盐浓度等）对蓝藻密度的直接影响和间接影响，以及各因子之间的相互作用关系，识别出对蓝藻密度影响显著的关键环境因子。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.将通径分析与神经网络方法相结合，构建蓝藻密度预测模型。
通径分析可以识别关键环境因子，为神经网络模型提供更精准的输入变量，提高模型的预测精度。
2.利用神经网络模型强大的非线性拟合能力，建立更准确地描述环境因子与蓝藻密度之间复杂关系的预测模型，克服传统线性模型的局限性。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 秦伯强, 胡维平, 陈伟民, 等. 基于水华风险评价的湖泊富营养化控制标准探讨[J]. 环境科学学报, 2018, 38(1): 12-22.
[2] 孔繁翔, 尹澄清, 刘正文, 等. 基于EFDC模型的太湖梅梁湾蓝藻水华模拟与预测[J]. 环境科学学报, 2017, 37(3): 937-948.
[3] 李林, 蔡启铭, 张运林, 等. 基于长时间序列遥感的太湖蓝藻水华时空演变趋势分析[J]. 湖泊科学, 2019, 31(5): 1330-1340.
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