一种基于观测数据和机器学习的河口通量实时计算方法

本发明公开了一种基于观测数据和机器学习的河口通量实时计算方法，包括以下步骤：S1、实时采集河口入海断面的高频水文观测数据；S2、采用3σ原则确定阈值，剔除水文观测数据的异常值；S3、利用机器学习方法对低水位期间缺失的水位和流速数据进行插补；S4、利用河口某时刻对应的横截面面积、流速、断面与水流方向夹角计算该时刻的流量，再结合碳氮形态小时平均浓度实测数据，得到河口逐时碳氮物质通量；S5、根据河口逐时碳氮物质通量，统计分析某一段时间内的碳氮累积通量；该方法灵活易用，能显著提升河口入海碳氮物质通量的计算精度和实效性，具备快速响应环境变化的能力，适用于河口高度动态变化的环境。