基于环境一号卫星CCD数据的巢湖叶绿素a的动态监测

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。     

遥感技术在湖泊叶绿素ａ 监测中的应用研究———以太湖为例

水质遥感技术在湖泊水质监测领域内的应用具有十分积极的意义。在总结现有水质遥感反演方法的基础上，选取了遥感指数法和神经网络法两种理论完全不同的反演方法，构建太湖叶绿素a与MODIS影像波段间的函数关系，并从反演能力和反演精度两个角度对上述方法进行了比较研究。结果表明，神经网络模型的非线性特征能够敏感地把握住叶绿素a浓度变化在反射波谱信息上的微小响应，较为成功地反演出叶绿素a与反射光谱信息间的非线性关系。神经网络模型的反演能力和反演精度均优于遥感指数方法，具有较好的应用前景。     

基于Landsat系列卫星分析1985—2015年东平湖叶绿素a浓度变化趋势

基于Landsat-5 TM数据和地面同步水质监测数据发现，近红外波段与红色波段比值与叶绿素a实测浓度存在较高相关性，并以此建立了提取水体表层叶绿素a浓度的遥感信息模型。经验证，该模型用于叶绿素a浓度反演的精度良好，平均相对误差为14.5%。将该模型应用于Landsat卫星系列数据，提取了东平湖1985-2015年每年度丰水期叶绿素a浓度信息，得到共31幅东平湖叶绿素a浓度分布图，并对其进行了时空分析。结果表明：1985-2015年，东平湖叶绿素a平均浓度范围为32.4~81.4 μg/L，空间分布上一般表现为湖周边浅水区高于湖中心深水区，且空间差异变化明显；时间序列上，东平湖叶绿素a浓度表现出一定的波动性，在1987、1988、1992年出现较高值，总体看来，在95%置信水平上秩相关系数为-0.592，浓度呈下降趋势。     

2002-2021年渤海叶绿素a浓度变化及环境响应分析

基于2013-2021年渤海遥感反射率和叶绿素a浓度等实测数据,开展了该海域MODIS影像的叶绿素a浓度遥感反演模型研究。选择OC3经典模型形式,采用渤海的实测数据进行拟合分析,获取了适用于渤海的模型局地化参数,通过真实性检验得到叶绿素a浓度的遥感反演结果与实测值的决定系数为0.84,平均相对误差为24.77%,均方根误差为5.56 μg/L,反演精度较佳。利用该算法反演获取了渤海2002-2021年叶绿素a的月度、季度和年度平均浓度,分析了其时空变化特征,同时结合2001-2021年渤海非优良水质比例开展了环境响应分析。分析结果显示:2001-2021年,渤海非优良水质比例与同时期叶绿素a浓度变化趋势基本一致,呈现先变差后变好的倒V形趋势;5年平均的非优良水质比例与叶绿素a浓度变化趋势更直观地反映了2001-2021年渤海整体的水环境变化趋势,与非优良水质比例相比,叶绿素a浓度对渤海水环境的改善响应更快。     

基于MODIS的烟台近海水体叶绿素浓度分布

利用实测光谱数据及水体叶绿素浓度数据建立了基于MODIS数据的叶绿素反演模型,并利用MODIS L1B数据对研究区的叶绿素浓度进行了反演。通过分析烟台近海水体叶绿素浓度分布得出,烟台近海水体叶绿素浓度由沿岸向海延伸,叶绿素的浓度逐渐增加;通过不同月份的叶绿素浓度分布状况发现,夏季水体叶绿素浓度含量最高,冬季最低。     

基于实测光谱的烟台四十里湾水体叶绿素a遥感反演

水体叶绿素a含量是二类水体水色遥感反演的主要参数之一。通过分析烟台近海水体实测反射光谱曲线，选取了特征波段及波段组合，建立了研究区叶绿素a含量遥感反演模型。通过对比不同反演模型可知：三波段模型是烟台近海水体叶绿素a遥感反演的最优模型，决定系数为0?6608，均方根误差（RMSE）为0?59μg／L；其次是归一化荧光高度模型和反射峰面积模型，决定系数分别为0?6213和0?5589，RMSE分别为0?62μg／L和0?67μg／L。     

基于“哨兵3号”卫星OLCI影像和C2RCC算法的南黄海叶绿素a及总悬浮物反演效果分析

利用遥感数据处理软件SNAP中基于神经网络技术的C2RCC算法,对2019年5月9日南黄海“哨兵3号”卫星OLCI影像数据进行了叶绿素a及总悬浮物浓度反演,将其与5月间江苏省海洋环境监测预报中心的海水表层叶绿素a和悬浮物实测数据进行了比较分析。结果表明,叶绿素a的遥感反演尚未能达到业务化应用,总悬浮物遥感反演结果的空间分布与实测值的一致性相对较好。但在星地同日或相差一天监测的南通海域,遥感反演叶绿素a浓度的空间分布趋势以及总悬浮物遥感反演结果与海面实测结果的一致性较好,可达到一定的业务化应用效果。     

基于特征选择和机器学习的阳澄湖叶绿素a遥感反演研究

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...     

阅海湿地叶绿素a季节变化特征及其与环境因子的关系

2020年春、夏、秋、冬四季对阅海湿地进行水样采集并测定叶绿素a(Chl-a)等10种环境因子，采用相关分析、逐步回归分析和通径分析进行分析评价。结果表明：阅海湿地深水区与浅水区的Chl-a质量浓度季节差异较大，夏、秋季较高，春、冬季较低；空间上深水区高于浅水区。对深水区Chl-a质量浓度影响的环境因子依次为水温、I_Mn、DO,其中水温为正向直接作用，I_Mn、DO为负向直接作用；对浅水区Chl-a质量浓度影响的环境因子依次为TP、BOD₅,均为正向直接作用。TN对阅海湿地Chl-a质量浓度影响不大，控制水体含磷营养盐类物质及有机物的输入量是防止阅海湿地Chl-a质量浓度过高的主要措施。     

洞庭湖水体叶绿素a时空分布及与环境因子的相关性

2013年6月至2014年5月逐月对洞庭湖水体叶绿素a质量浓度和主要环境因子进行测定,分析洞庭湖水体叶绿素a质量浓度的时空分布特征,探讨洞庭湖水体叶绿素a质量浓度与环境因子的相关性。结果表明,洞庭湖水体叶绿素a质量浓度为0.11~8.62 mg/m~3,年均值为(1.89±1.23)mg/m~3,属贫营养;叶绿素a质量浓度随季节变化明显,总体呈现夏、秋季明显大于冬、春季的规律;在空间上,总体表现为西洞庭湖和东洞庭湖明显大于南洞庭湖。全湖叶绿素a质量浓度与水温、电导率、COD和TP呈极显著正相关,与DO、NH3-N、TN和TN/TP呈极显著负相关,与NO-3-N呈显著负相关,与p H和透明度无显著相关性。全湖TN/TP的年均值为28.5,磷可能是洞庭湖水体浮游植物生长的限制性营养盐。     

金昌市不同季节大气颗粒物的传输路径和潜在源分析

选取金昌市2019年3月-2020年2月PM2.5和PM10逐小时观测数据,分析该市颗粒物污染水平的季节差异,并利用HYSPLIT后向轨迹模式和GDAS气象数据,分析不同气流轨迹对金昌市颗粒物浓度的影响及不同季节颗粒物的潜在污染来源.结果表明,2019年金昌市冬季PM2.5污染最严重,春季PM10污染严重;春、秋季PM...     

2013—2020年泸沽湖溶解氧随时间变化规律及主要影响因素分析

泸沽湖坐落于川滇交界处,是中国典型高原淡水湖泊。对泸沽湖水质的客观评价对于其规划保护及保护成效评估极为重要。鉴于溶解氧常常成为决定泸沽湖水质类别的唯一关键指标,在综合分析泸沽湖2013—2020年连续8年水环境主要指标变化的基础上,着重分析了溶解氧随季节、年际等的变化情况及其主要影响因素。结果表明,溶解氧浓度及饱和率存在明显的季节和年际波动。其中:溶解氧浓度一般是在春季升至全年最高,夏季末降低,并在秋冬季维持低位;溶解氧饱和率则是夏秋季节最高,冬季最低。溶解氧浓度的季节变化与水温显著负相关,而溶解氧饱和率的季节变化和水温、pH显著正相关;溶解氧浓度及饱和率的年际变化与水质主要指标均不存在显著相关关系。受高海拔低气压影响,虽然采取了大气压和温度补偿校准,但泸沽湖溶解氧浓度仍不易达到Ⅰ类水质标准限值(7.5 mg/L);而优良的水质加之茂盛的水生植被使得其溶解氧饱和率长期处于较高水平,可以达到Ⅰ类标准限值(90%)。因此,在自然环境特征类似于泸沽湖的水质优良高原湖泊,优先以饱和率作为溶解氧的评价指标更为合理。     

胶州湾大型底栖动物的次级生产力

基于国外大型底栖动物次级生产力的评估方法,结合国内研究现状,选取了3种Brey模型对胶州湾大型底栖动物的次级生产力进行估算,通过2015—2017年连续3个季度对胶州湾海域大型底栖动物的调查,最终结果表明:胶州湾大型底栖动物的次级生产力与其他海域相比具备较高的水平,次级生产力的季节性变化明显,其中夏季为最高;湾内高值区位于湾顶中部红岛以南到向西偏移至大沽河口和红石崖附近。分析发现历年来大型底栖动物群落的物种组成基本保持稳定,菲律宾蛤仔(Ruditapes philippinarum)资源的变化是造成次级生产力变化的最主要因素。研究推荐使用Brey(2012)模型来估算胶州湾大型底栖动物次级生产力,春、夏、秋季的估算结果分别为880.17、1 537.64、458.33 kJ/(m~2·a)。     

于桥水库浮游植物群落特征

于桥水库是天津市惟一饮用水水源地,为了研究该水库浮游植物群落特征,于2012年春、夏、秋对于桥水库浮游植物进行了监测分析。结果表明:该水库共鉴定出绿藻(Chlorophyta)、蓝藻(Cyanophyta)、硅藻(Diatoms)、裸藻(Euglenophyta)、甲藻(Pyrrophyta)、隐藻(Cryptophyta)和黄藻(Xanthophyta)7门114种,群落组成以绿藻-硅藻门为主;浮游植物细胞密度具有明显的季节变化规律,表现为春季较低,夏季急剧增长,到了秋季又有所回落。优势种对于桥水库水质的评价结果表明,春季为中营养水体,夏季为富营养化水体,秋季为中富营养水体。春、夏、秋季于桥水库香农-韦弗多样性指数平均值分别为3.22、2.51和3.17,说明2012年于桥水库春季、秋季为贫营养水体,夏季为中营养水体,且有暴发水华的危险。     

江苏省高宝湖区湖泊群富营养化特征分析

对江苏省高宝湖区高邮湖、宝应湖、邵伯湖和白马湖湖泊富营养化共性与差异性特征进行了分析。结果表明,2009—2014年,4个湖泊总体处于中营养—轻度富营养之间,综合富营养状态指数值在年内均呈波动变化,丰水期明显大于枯水期;主要营养因子水平在4个湖泊之间均存在较明显的差异,尤其是TN和SD 2项指标阶梯状差异较为明显,Chl-a也呈现不同程度的年内分布水平差异,并在春、夏季存在藻类暴发风险;各湖泊Chl-a与环境因子相关性差异较大,宝应湖、白马湖以及总体分析的高宝湖群Chl-a均与水温、TP相关性显著,TP应是高宝湖群藻类生长限制的主导营养因子;各湖泊富营养化特征存在差异性,总体上宝应湖与白马湖富营养化特征较为类似,与高邮湖差异较大,邵伯湖富营养化特征与高邮湖接近,又兼有与宝应湖、白马湖相似性特征。     

上海臭氧及前体物变化特征与相关性研究

于2010年1~12月期间,在上海城区内采用在线连续观测,分析该地区近地臭氧与其前体物的季节变化规律及相关性,探讨了臭氧浓度与OX和NO₂光解速率之间的关系。结果表明,观测期间,上海地区O₃总超标天数为13天,超标率为3.56%。O₃浓度变化呈现明显的秋冬低、春夏高的季节变化。O₃浓度日变化规律呈典型单峰变化,O₃各前体物呈双峰形分布,冬季O₃与NO_X的相关性最强。对OX的贡献中,秋冬以NO₂为主,春夏以O₃为主;夜间以NO₂为主,白天以O₃为主。臭氧浓度与OX和NO₂光解速率变化规律基本一致。     

区域大气细颗粒物化学组分及来源年变化趋势

利用单颗粒气溶胶质谱仪(SPAMS)于2018年1月1日—2019年12月31日对上海市浦东新区环境空气PM_2.5开展高时间分辨化学成分监测。结果表明，2019年监测点空气质量总体优于2018年，AQI达标率由74.8%升高至86.6%。通过对PM_2.5成分分类，最终确定了8类颗粒物，相较于2018年，2019年富钾颗粒物升幅较为明显，左旋葡聚糖、重金属和元素碳有小幅增加，其余各组分相对减少。对PM_2.5排放源分类分析显示，机动车尾气源占比>25%，其中2018年3月、2018年7月、2019年2和3月贡献超过40%；二次无机源和燃煤源呈现一定的季节变化特点，整体秋冬季高于春夏季，2019年燃煤源占比较2018年下降了41%；工业排放源2018年5和10月、2019年1和5月占比相对较高，其余各月份占比相对较为稳定。