摘要：准确获取水体中物质含量与分布区域是开展蓝藻水华爆发预防、预测、预警工作的基础。针对内陆湖泊蓝藻水华爆发突发性、随机性、区域性等特点,研究了一种基于无线传感器网络（wireless sensors networks,WSNs）及地理信息系统（Geographic Information System,GIS）相结合的蓝藻水华爆发动态监测与模拟方法。利用水质传感器组成多源异构水环境感知单元,获取湖泊水质数据;将改进的灰色理论（A Grey Model,AGM）及BP人工神经网络（BP Artificial Neural Network,BPANN）相结合,从而预测24 h内蓝藻水华的浓度与趋势;结合GIS强大的空间分析能力,实现蓝藻水华变化的空间描述。滇池现场试验结果表明,该方法具有一定的普适性,能够为湖泊环境保护与治理提供理论依据及数据支持。

关键词：污染 无线传感器网络 地理信息系统 灰色理论 人工神经网络 

单位：云南师范大学信息学院; 昆明650500; 西部资源环境地理信息技术教育部工程研究中心; 昆明650500; 云南师范大学旅游与地理科学学院; 昆明650500; 云南师范大学教务处; 昆明650500