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相似文献
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1.
博斯腾湖水质矿化度模型及预测研究   总被引:6,自引:0,他引:6  
刘松 《干旱环境监测》1996,10(3):142-146
根据博斯腾湖1985~1995年水质监测数据和出入湖水量等水文数据观测值,采用水质扩散模型和盐量平衡关系推导出博斯腾湖大湖区(简称博湖)水质矿化度模型,并预测了几种情况下博湖水质矿化度及近几年变化趋势,分析了影响博湖水质矿化度的主要因素,为博湖的近期和远期环境保护规划、环境管理等提供科学依据.  相似文献   

2.
为了确认博斯腾湖2018年水质变化情况,加强实验室质量管理水平,保证监测数据的真实可靠,新疆维吾尔自治区生态环境监测总站组织区内3个监测站对博斯腾湖开展了本次水质验证监测工作。监测评价结果显示博斯腾湖的水质仍然保持在Ⅳ类轻度污染水平,主要污染指标化学需氧量浓度仍然大于20 mg/L,博斯腾湖水质未得到改善。本次验证监测中各测站均较吻合指标有化学需氧量、高锰酸盐指数、氟化物、矿化度。针对此次水质验证监测活动,提出了保证监测数据准确性的对策及建议。  相似文献   

3.
以我国最大的内陆淡水湖——博斯腾湖为研究对象,利用Terra/MODIS L1B空间分辨率为250 m和500 m的遥感反射率数据及湖水矿化度实测数据建立线性回归模型,分析湖表面矿化度的空间分布特征。结果表明:空间分辨率为500 m的1~7个波段组合建立的多元线性回归模型相关性最高(R~2=0.70),模型验证结果显示,实测值和反演值的相关系数(R~2)为0.82,均方根误差(RMSE)为0.12。利用最优模型对博斯腾湖湖面矿化度进行反演,其分布存在明显的空间梯度,西北、东北和东南湖区矿化度较高,而西南湖区和湖区南部矿化度较低。  相似文献   

4.
基于博斯腾湖大湖区内17个采样点位2016—2020年监测数据,分析“十三五”期间博斯腾湖水质的动态变化特征。结果表明:在“十三五”期间,17个监测点位中除博斯腾湖14#点位由Ⅲ类上升为Ⅱ类水质,其余点位均在Ⅲ~Ⅳ类水质间波动,主要污染指标为化学需氧量。结合5 a地方政府采取的综合污染防治措施,分析了水质变化的原因,并提出相应对策建议,以便更好地推进博斯腾湖水污染防治工作。  相似文献   

5.
博斯腾湖流域污染治理与生态环境保护对策浅析   总被引:4,自引:0,他引:4  
近年来,由于生态环境问题日趋严重、工业污染、生活污水和农业洗田排水均未经过有效处理直接或间接排入博斯腾湖,使湖中盐分、氮、磷、有机质等总量逐年增加,致使博斯腾湖污染加重,水质恶化。本文通过对博斯腾湖流域污染与生态环境现状和存在问题的分析,针对性地提出了保护博斯腾湖流域的综合治理措施。  相似文献   

6.
从溶解氧含量变化分析博斯腾湖水质现状   总被引:2,自引:0,他引:2  
通过对博斯腾湖2002 - 2006年水质溶解氧含量变化的分析研究,得出博斯腾湖水位下降,水质溶解氧含量呈下降趋势,博斯腾湖的部分区域有富营养化的趋势的结论.并提出合理调配用水量、在湖周边保持适量的湿地、利用外力加速水质的循环等对策和建议.  相似文献   

7.
采用生态系统健康结构和功能指标建立了由物理化学指标体系、生态指标体系2个二级指标体系组成的生态系统健康评价指标体系。将多级灰关联理论引入系统综合评价之中,采用多级灰关联评价方法和综合营养状态指数评价方法相结合,对博斯腾湖自2001年以来水生态健康变化情况进行了综合评价与分析。评价结果显示,自2001年以来博斯腾湖的生态系统健康状态总体情况为中等,自2007年以来生态系统健康综合指数呈一定的下降趋势,并找出了导致水环境恶化的主要原因。  相似文献   

8.
干旱区的生态环境,特别是绿洲的开发,改变了地-气系统的能量交换。几年来对绿洲气候的研究、气候资料的分析和实地考察表明,新疆南部干旱区最近几年的戈壁绿洲开发已改变了整个地州的气候变化,使其变为有利于人类的生存和发展。在戈壁绿洲的开发利用与环境变化之间,存在着2种截然相反的反馈作用:环境变好→绿洲发展→环境更好→绿洲再发展;环境恶化→绿洲退化→环境更坏→绿洲再退化,甚至消失。决定这2种反馈作用的是大环境的变迁和绿洲开发利用中是否合理利用资源和按自然规律办事。本文针对此问题进行了论述。  相似文献   

9.
采用1966年博斯腾湖(简称博湖)湖底地形测量数据,进行三次作条函数插值,计算各湖面高程时的湖面面积和湖库库容。得出博湖湖面面积误差小于1Km2,湖库库容误差小于0.01×108m3。精确计算博斯腾湖的湖库库容是博斯腾湖水系环境保护和水利管理的可靠保证。  相似文献   

10.
余琳 《干旱环境监测》1992,6(2):119-121
本次调查发现博斯腾湖有浮游植物7门,78属,131种.优势种为骈胞藻,全湖广布种为角甲藻.年平均藻量为364万个/升,年数量变动曲线是以秋季为一个高峰的单峰型曲线.以浮游植物的种类组成,优势种、数量、生物量作为浮游植物群落生态学变化的主要指标.综合各项因素并通过多样性指数的计算,对博斯腾湖的污染状况进行了评定,结果表明,该湖为中营养型湖泊.  相似文献   

11.
Fourteen surface water and nine surface sediment samples were collected from the Peacock River and analyzed for organochlorine pesticides (OCPs) by gas chromatograph?Celectron capture detector (GC-ECD). All the analyzed organochlorine pesticides, except o,p ??-DDT, were detected in sediments from the Peacock River; but in the water samples, only ??-HCH, HCB, p,p ??-DDD, and p,p ??-DDT were detected at some sites. The ranges for total OCPs in the water and sediments were from N.D. to 195 ng l???1 and from 1.36 to 24.60 ng g???1, respectively. The only existing HCH isomer in the water, ??-HCH, suggested that the contamination by HCHs could be attributed to erosion of the weathered agricultural soils containing HCHs compounds. Composition analyses showed that no technical HCH, technical DDT, technical chlordanes, endosulfans, and HCB had been recently used in this region. However, there was new input of ??-HCH (lindane) into the Peacock River. The most probable source was water flowing from Bosten Lake and/or agricultural tailing water that was returned directly into the Peacock River. DDT compounds in the sediments may be derived mainly from DDT-treated aged and weathered agricultural soils, the degradation condition was aerobic and the main product was DDE. HCB in the sediment might be due to the input from Bosten Lake and the lake may act as an atmospheric deposition zone. There was no significant correlation between the concentrations of OCPs (including ??HCH, ??DDT, chlordanes, endosulfans, HCB and total OCPs) and the content of fine particles (<63 ??m). The concentrations of OCPs were affected by salinity.  相似文献   

12.
吉林松花湖叶绿素的垂直分布及其影响因素   总被引:1,自引:0,他引:1  
金香琴  盛连喜  刘伟 《干旱环境监测》2006,20(1):23-26,F0004
通过对松花湖叶绿素时间上、空间上垂直动态变化及影响因素的分析,表明了叶绿素垂直分布在不同季节具有明显差异,夏秋季表水层叶绿素浓度呈曲线型分布,而初冬不同水深基本无明显变化,且叶绿素与温度、DO、浊度及盐度具有相关性。  相似文献   

13.
The effects of Hurricane Katrina on benthic fauna and habitat quality in coastal waters of Louisiana, Mississippi, and Alabama, USA, were assessed in October, 2005, 2 months after the hurricane made landfall between New Orleans, LA and Biloxi, MS. Benthic macrofaunal samples, sediment chemical concentrations, and water quality measurements from 60 sites in Lake Pontchartrain and Mississippi Sound were compared with pre-hurricane conditions from 2000–2004. Post-hurricane benthic communities had significant reductions in numbers of taxa, H′ diversity, and abundance as well as shifts in composition and ranking of dominant taxa. These effects were not associated with changes in chemical contamination, organic enrichment of sediments, or hypoxia and were likely due to hurricane-related scouring and changes in salinity.  相似文献   

14.
利用2016—2020年Sentinel 2多光谱遥感影像和同步实测叶绿素a浓度数据,提出了一种基于特征选择和机器学习的叶绿素a遥感反演方法,并应用于阳澄湖。结果表明,特征选择方法在反演模型的自变量选取上具有较好的应用效果,基于此建立的随机森林模型在阳澄湖叶绿素a反演上具有较优的验证精度;2016—2020年阳澄湖叶绿素a浓度总体呈上升趋势,2018年浓度有所降低;阳澄东湖叶绿素a浓度相对较低,叶绿素a浓度高值区集中分布于阳澄西湖中部和北部,入湖河道带来的营养盐可能是引起该区域叶绿素a浓度升高的主要原因。  相似文献   

15.
基于环境一号卫星CCD数据的巢湖叶绿素a的动态监测   总被引:3,自引:1,他引:2  
环境一号卫星CCD数据具有获取周期短、空间分辨率高等特点,能够及时准确地监测叶绿素a的浓度变化和分布,其在内陆湖泊水质遥感监测方面具有良好的应用前景。文章通过星地同步地面实验,建立起巢湖水体的叶绿素a浓度遥感反演模型,利用2009年4月至2010年3月的环境一号卫星CCD数据,分季节对巢湖叶绿素a行动态监测和分析。结果表明,巢湖叶绿素a具有明显的时空分布特征,夏季叶绿素a浓度最高,冬季最低,秋季高于春季;西半湖湖区叶绿素a浓度一般高于东半湖湖区,西北部和中部湖区空间变化比较大,东部湖区变化较小。  相似文献   

16.
针对太湖湖滨带,均匀布设49个点位,分别于2009年12月、2010年4、8月开展浮游植物及水质监测。结果显示,湖滨带浮游植物群落多样性整体较低,优势种从枯水期到丰水期呈"鱼腥藻-鱼腥藻-微囊藻"的演变趋势;西北部湖区(竺山湖、梅梁湾、西部沿岸)浮游植物密度明显高于东南部湖区(东部沿岸、东太湖、南部沿岸);湖滨带浮游植物群落结构与湖体相似,密度比湖体高1个数量级;RDA排序筛选出在显著水平上解释浮游植物分布的最小变量组合为TN、CODMn、SS、p H、SD,且方差分解指出TN是相对最重要的变量;当物种适合度为50%~100%时,与TN具有较好梯度响应关系的是四尾栅藻及弓型藻,并且这2个种与TN、TP及综合营养状态指数的组合变量也有较好的梯度响应关系,具备指示太湖湖滨带富营养化的可能,但定量指示意义尚待进一步研究。  相似文献   

17.
Soil salinity in the Aral Sea Basin is one of the major limiting factors of sustainable crop production. Leaching of the salts before planting season is usually a prerequisite for crop establishment and predetermined water amounts are applied uniformly to fields often without discerning salinity levels. The use of predetermined water amounts for leaching perhaps partly emanate from the inability of conventional soil salinity surveys (based on collection of soil samples, laboratory analyses) to generate timely and high-resolution salinity maps. This paper has an objective to estimate the spatial distribution of soil salinity based on readily or cheaply obtainable environmental parameters (terrain indices, remote sensing data, distance to drains, and long-term groundwater observation data) using a neural network model. The farm-scale (∼15 km2) results were used to upscale soil salinity to a district area (∼300 km2). The use of environmental attributes and soil salinity relationships to upscale the spatial distribution of soil salinity from farm to district scale resulted in the estimation of essentially similar average soil salinity values (estimated 0.94 vs. 1.04 dS m−1). Visual comparison of the maps suggests that the estimated map had soil salinity that was uniform in distribution. The upscaling proved to be satisfactory; depending on critical salinity threshold values, around 70–90% of locations were correctly estimated.  相似文献   

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