水质站网数据时空分析方法及系统化研究——以太湖为例的中期报告.docx

水质站网数据时空分析方法及系统化研究——以太湖为例的中期报告

水质站网数据时空分析方法及系统化研究——以太湖为例的中期报告

一、研究背景与意义

水质是衡量水体环境质量的重要指标，对于保障人类安全健康和水资源可持续利用具有重要意义。太湖作为我国最大的淡水湖泊之一，其水质问题一直备受关注。随着城市化和工业化的发展，太湖面临的水污染问题日益严重。为了更好地探究太湖水质变化规律并预测未来水质状况，必须进行太湖水质站网数据时空分析方法及系统化研究。

二、研究内容与方法

本研究从太湖水质站网中筛选出了14个监测站点，搜集了该站点自2005年至2019年10月的水质数据，并利用时间序列分析、空间分析、回归分析等方法，对水质数据进行分析和处理。同时，运用ArcGIS等地理信息系统软件，构建太湖水质站网数据分析系统，实现水质数据的可视化展示、数据查询、数据分析预测等功能。

三、研究进展和成果

1.时间序列分析

通过对水质监测数据进行时间序列分析，得出太湖主要污染物（COD、NH3-N、TP）的季节性和年际性变化规律，以及该湖泊的水质总体趋势。

2.空间分析

通过建立监测站点之间的水质空间距离矩阵，运用聚类分析、主成分分析等方法，探究太湖水质的空间分布规律。

3.回归分析

通过对监测站点周边的土地利用状况、气象因素等进行回归分析，探究这些因素对太湖水质的影响。

4.数据分析系统

基于ArcGIS和Python语言等工具，建立了太湖水质站网数据分析系统，实现了数据可视化展示、数据查询、数据分析预测等功能。

四、研究展望

本研究将继续深入探究太湖水质变化规律，进一步完善太湖水质站网数据分析系统，为太湖水环境治理提供科学依据和技术支撑。