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根据湖泊监测的特点,采用支持向量机(SVM)方法,反演太湖叶绿素a的浓度分布.将2005年8月太湖29个现场水质监测点数据分为训练测试样本集和验证样本集,利用训练测试样本集以及与其时间同步的MODIS遥感影像,分别构建了4种SVM模型.对比分析表明,直接以波段反射率以及水深信息构成输入向量的SVM模型预测效果最好.利用训练测试样本构建了线性回归模型、主成分分析模型(PCA)以及神经网络模型(ANN),并利用验证数据比较了上述3种模型与SVM模型的预测结果.结果表明ANN模型和SVM模型预测能力明显优于另外2种模型,其中SVM模型对低值和高值均有较好的预测精度,平均相对误差仅为15.91%,预测精度比ANN模型提高了10%.利用SVM模型和ANN模型分别反演了2005年8月15日太湖叶绿素a浓度分布,比较了2种模型反演结果的异同,分析了太湖叶绿素a分布特征及其成因. 相似文献
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基于中巴地球资源1号卫星的太湖表层水体水质遥感 总被引:42,自引:2,他引:42
利用CBERS 1的CCD数据和准同步地面监测数据,结合水体组分的光谱特征,建立了太湖表层水体叶绿素a和总氮的遥感信息模型.将模型用于2000 09 16太湖表层水体,所得结果较客观地反映了叶绿素a和总氮的分布趋势,表明利用CBERS 1的CCD数据进行湖泊表层水体水质指标监测具有重要的现实意义和应用前景.由于地面监测站位有限,模型在浅水草型湖泊———东太湖的适用性受到一定限制,说明同步性好、覆盖广的地面监测对于水质遥感信息模型的准确性和适用性至关重要. 相似文献
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太湖上游流域下垫面因素对面源污染物输出强度的影响 总被引:3,自引:1,他引:3
应用流域断面监测、GIS的流域空间分析等手段建立太湖上游地区流域基础数据,通过多元逐步回归和冗余分析(redundancy analysis, RDA)手段,研究了太湖上游流域下垫面要素对流域出口污染物输出影响特征以及不同要素影响的相对强度,提取了影响太湖上游流域面源污染产出的主要下垫面因素并分析各小流域水质控制性要素的空间特征.研究结果表明,流域面源污染与下垫面要素具有很大的相关性,其中流域土地利用对面源污染产出的影响最为显著,其次是流域土壤特征、流域坡度,流域面积的影响最小;影响流域面源污染输出变化的控制性因素为居民用地、耕地面积比例和流域平均坡度,对水质数据进行解释的显著性和重要性水平均较高,能解释59.5%的流域水质信息、98.6%的下垫面特征-水质指标关系信息,且在不同小流域中这3个因素对流域水质影响的贡献率不同. 相似文献
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采用聚类分析、主成分分析及相关分析方法解析2015年太湖西岸入湖河流水质污染的时空分布特征及影响该区域水质的主要驱动因子。研究结果表明:时间上按污染程度将全年聚类为时段I(12月、1—3月)、时段II(11月、4—5月)和时段III(6—10月)3类;根据11项水质指标主成分分析提取3个主成分,可以解释75.49%的结果;时段I、时段II和时段III水质污染状况依次降低,空间上总体呈现出太湖西岸北部向南部递减的趋势;NH3-N、TN、Chl-a和SD是影响该水域水质的主要驱动因子。 相似文献
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以产业集聚发达、水网密集但水环境敏感性强的太湖流域为例,采用环境地理学的理念,选择地貌特征、水质目标、水体通达性、清水通道、现状水质等要素作为表征水环境容量的评价因子,运用GIS空间分析方法,对水环境容量进行分区评价;通过空间叠加分析,依据水环境容量支撑强度和产业集聚污染压力的对应关系,分别划分农业、工业集聚空间优化类型区.结果表明,太湖流域水环境容量地域差异性大,呈现从东北沿江地区向西南沿湖地区逐步递减的格局,而产业集聚引起的污染总体上以太湖、滆湖及长荡湖沿岸乡镇分布较多,与水环境容量的空间分布格局不相吻合.农业集聚空间优化要重点调整太湖一级保护区、滆湖、长荡湖沿岸区域的农业发展,优化调整太湖二级保护区及南部山丘岗地区,一般调整常州、无锡、苏州的市区的农业发展;工业集聚空间优化要重点调整常州、无锡和苏州中心城区,优化调整太湖一、二级保护区范围内以及重点调整区的外围,一般调整乡镇工业集中区. 相似文献
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综合环境一号小卫星的CCD数据和同步地面水质监测数据,发现可见光红波段与近红外波段的波段组合与叶绿素a实测浓度存在较高相关性,并以此为基础建立了3个提取水体表层叶绿素a浓度的遥感信息模型.经验证分析,基于近红外波段与红波段比值的模型用于叶绿素a浓度反演提取的精度良好,RMSE达到了6.04mg/m3.将该模型应用于环境一号卫星CCD数据,生成了2009年5~12月共8幅太湖水体叶绿素a浓度分布图,并对其进行了时空分析,结果符合实际,并与以往的研究结果相一致.但模型不适用于水生植被覆盖较多区域叶绿素a浓度估算. 相似文献
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针对河湖氮磷控制标准不衔接问题,以大型浅水湖泊太湖为例,基于2013—2018年环太湖主要入湖河流和湖体总氮浓度〔ρ(TN)〕、总磷浓度〔ρ(TP)〕、叶绿素a浓度〔ρ(Chla)〕、水量等监测数据资料,采用湖盆模型(Bathtub模型),构建太湖主要入湖河流与湖体ρ(TN)、ρ(TP)和ρ(Chla)的响应关系,分析了主要入湖河流ρ(TN)、ρ(TP)和水量对湖体富营养化的影响,探讨了太湖主要入湖河流水量及其与湖体氮磷协同控制限值. 结果表明:①太湖主要入湖河流氮磷的输入仍显著影响湖体ρ(TN)、ρ(TP),尤其是对西北部湖区的富营养化水平产生了显著影响;②在入湖水量方面,湖西区入湖水量增加可导致太湖富营养化程度增加,而“引江济太”水量输入在一定程度上改善了太湖水质. 建议分区域控制直接入湖河流水量,其中,湖西区直接入湖水量控制在60×108~70×108 m3之间,望虞河“引江济太”水量控制在15×108~20×108 m3之间;③针对太湖流域而言,现行《地表水质量标准》(GB 3838—2002)在协同控制河、湖氮磷方面存在一定的不足,仅通过控制入湖河流ρ(TN)、ρ(TP),太湖ρ(TN)、ρ(TP)难以达到Ⅲ类水质标准;④与全湖平均值相比,湖西区要达到同一标准限值,入湖河流协同控制限值要更为严格. 在河湖氮磷衔接目标制定上,建议湖西区单独设定协同控制目标浓度值. 另外,建议结合《地表水质量标准》(GB 3838—2002),开展太湖流域水质、水量协同控制,有效约束入湖通量,达到河湖氮磷协同控制目的. 相似文献
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Initial identification of heavy metals contamination in Taihu Lake, a eutrophic lake in China 总被引:6,自引:0,他引:6
A detailed investigation of seven heavy metals (Cu, Cd, Cr, As, Pb, Zn, Ni) in the water column, interstitial water and surface sediment was conducted to quantify the extent of their contamination in Taihu Lake. Results showed the average total concentrations ranged from 0.93 μg/L for Cd to 47.03 μg/L for Zn. The dissolved concentrations in the overlying water ranged from 0.06 μg/L for Cd to 15.86 μg/L for Zn. The metals in the Taihu Lake surface water were primarily in the particulate phase, especially for Cd, whose particulate concentration represented 94.3% of the total. In the surface sediment, the mean concentrations for Cr, Ni, Cu, Zn, As, Cd and Pb were 41.50, 28.72, 27.82, 65.46, 5.94, 0.82 and 41.17 mg/kg, respectively. The metals in the water column and sediments of Taihu Lake displayed significant spatial variations, and the higher metal concentrations mainly occurred in the north and west of Taihu Lake, especially in Zhushan Bay and West Taihu Lake. A quality assessment indicated that most of the metals in the surface water of Taihu Lake had no or low adverse health effects on organisms, except for Pb and Cu, which may cause chronic toxicity. Compared with the "Consensus-Based Sediment Quality Guidelines", the polluting metals were Cr, Ni and Cd, and the polluted regions were confined to Zhushan Bay, Meiliang Bay and the west of Taihu Lake, especially for north of Zhushan Bay. The polluted areas for Cr, Ni and Cd were 14.36, 34.70 and 13.24 km2, respectively. We suggest that Cr, Ni, and Cd in the polluted areas should be addressed and that tissue chemistry and sediment toxicity assessments be performed as soon as possible. 相似文献
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水生生物水质基准是水质基准体系的重要组成部分。由于不同地区的生态体系存在差异,所需要推导的水质基准也存在不同。目前太湖流域的水质基准研究刚刚起步,国内外制订的水质标准并不能代表太湖流域的水生生物和环境特征。因此,开展基于太湖流域的水生生物和环境特征的水质基准研究,对于太湖流域的水环境保护和水质管理具有重要的作用和意义。在水生生物水质基准的物种选择方面,选择了两种鱼类、两种浮游动物、3种底栖动物以及一种水生植物或浮游藻类,可以全面的代表太湖流域的水生态结构和营养等级。 相似文献
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太湖水质变化与经济发展关系研究—基于环境库兹涅茨曲线(EKC)方法 总被引:2,自引:0,他引:2
程曦 《环境与可持续发展》2012,37(5):73-77
本文利用1979-2010年五项太湖水质指标时间序列数据,通过拟合太湖水质环境库兹涅茨曲线对太湖水质与经济发展之间关系进行了实证分析。研究结果表明:总磷、总氮和高锰酸钾指数与经济发展之间存在典型的倒"U"型曲线关系,叶绿素a和化学需氧量与经济发展之间的关系则可以用倒"N"型三次曲线的右半部分刻画。二十世纪末以来开展的一系列太湖流域污染治理措施对水质环境库兹涅茨曲线拐点的出现甚至提前起到很大的作用。 相似文献
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叶绿素a浓度是可直接遥感反演的重要水质参数之一,常用来评价湖泊水体的富营养化程度.太湖是典型的二类水体,光学性质复杂,应用一类水体线性反演模式拟合较为片面且难以找到最佳拟合模型.BP神经网络模型具有模拟复杂非线性问题的功能.为研究高分一号卫星16m多光谱相机WFV4结合BP神经网络进行太湖叶绿素a浓度监测的可行性,实验利用GF-1 WFV4影像和实时的地面采样数据,建立了BP神经网络模型,同时采用波段比值经验模型进行对比.经精度检验,BP神经网络模型预测值与实测值之间的可决系数R2高达0.9680,而波段比值模型的R2为0.9541,且均方根误差RMSE由波段比值模型的18.7915降低为BP神经网络模型的7.6068,平均相对误差e也由波段比值模型的19.16%降低为BP神经网络模型的6.75%.结果证明,GF-1 WFV4影像应用BP神经网络模型反演太湖叶绿素a浓度较波段比值模型精度有所提高.将经过水体掩膜的GF-1 WFV4影像用于训练好的BP神经网络反演太湖叶绿素a浓度分布,结果显示,叶绿素a高浓度区集中分布在湖心区北部、竺山湾、梅梁湾区域,与之前的研究一致.本文研究结果验证了采用BP神经网络模型对GF-1 WFV4影像进行太湖叶绿素a浓度反演的可行性. 相似文献