水质参数的遥感反演和遥感监测

遥感技术由于具有快速、宏观、低成本和周期性的优点,便于探测水质的时空变化,已成为水质参数监测的重要手段。目前能够直接进行遥感反演的水质参数主要是悬浮物浓度、叶绿素a浓度、可溶解性有机物等光学活性物质,并已经建立了许多反演模型。但是这些模型直接用于水质的遥感监测仍存在一些问题。今后,利用3S技术将地面观测和遥感观测结合起来,可望推动水色遥感的实际应用。     

水源区河流非点源污染物入河量计算的水质方程反演方法

以水质一维流方程为基础,建立了水源地区非点源污染物入河量计算的反演模型;计算了浙江省湖州市老虎潭水库水源地区各条支流的非点源污染物入河量;并通过对实测水文水质参数的统计,采用Monte Carlo模拟方法,分析了模型各输入参数的敏感性.由于该模型所有敏感参数都可以实测获得,避免了关键参数取值的人为主观因素的影响,保证了非点源污染过程定量分析的客观性;该模型在计算非点源污染物入河量时不受时间的限制,可以根据研究区域的水文水质监测频率计算任意时段内的非点源污染物入河量.结果表明,该水源区所有溪流中的氮、磷污染物负荷量都与溪流流量呈极显著正相关(r0.90,p0.01),因此,丰水期是非点源污染物入河的集中期;对输入参数的敏感性分析显示,对模型输出结果影响最大的是溪流的流量,其次是段末浓度和背景浓度,综合降解系数和流速的影响较小.     

成都冬季典型辐射逆温过程分析

本文利用测温声雷达的探测结果，借助同期探空和地面观测资料，分析了成都平原典型辐射逆温的生消演变规律，指出了其主要特征。这些结果对气候资源利用、污染气象条件的研究等具有重要意义。     

烧麦秆与大气污染

本文就近３年来成都市周围烧麦杆，油菜秆所引起的大气环境污染的原因，危害加以分析，并提出对策及建议，由于成都市经济的高速发展，周围农村中不再用麦秆和油菜秆作为燃料而全部焚烧作肥料还田，同时由于３月多发生不利于大气污染物扩散的逆温现象及城市热岛效应，造成我市环境空气的严重污染，建议从立法、宣传及爱护资源等方面来改善人们的刑法陋习和加强对成都市大气环境的保护。     

乌鲁木齐-奎屯高等级公路沿线污染气象分析

就乌鲁木齐－奎屯高等级公路沿线的污染气象条件进行分析，为研究道路二侧汽车尾气污染提供必要的参数。     

乌鲁木齐市大气污染成因分析及防治对策

乌鲁木齐市大气污染十分严重,并已被列入世界十大污染城市之一。乌鲁木齐所处山口地形、三面环山的特殊地理条件所形成的逆温层是造成大气严重污染的主要原因。本文就逆温层形成、污染源排放特点等影响因素进行分析,以提出切实可行的防治方法及解决途径,以达到明显改善乌鲁木齐大气环境质量的目的。     

基于深度学习的华东地区PM2.5浓度遥感反演

PM_2.5作为大气污染的主要来源,对人类身体健康有着极大的影响.本文提出基于深度学习模型的多要素联合PM_2.5反演方法,以PM_2.5浓度作为真值数据,引入Himawari气溶胶光学厚度（AOD）日数据产品与温度、相对湿度和气压等10个要素作为反演要素.为验证方法的有效性,采用华东地区2016~2018年的数据分季节开展实验,并与传统反演方法进行对比.结果表明,PM_2.5浓度与AOD、降水、风速、高植被覆盖指数呈正相关关系,与矮植被覆盖指数呈负相关关系,与温度、湿度、气压以及DEM的相关性随季节的变化而改变;基于深层神经网络（DNN）反演的PM_2.5精度高于传统的线性和非线性模型,各个季节R²均在0.5以上并且误差较小,其中秋季的反演效果最好R²为0.86,夏季为0.75,冬季为0.613,春季为0.566;模型的可视化结果显示,DNN模型的反演结果更接近地面监测站点插值的PM_2.5浓度分布,分辨率更高且更精确.     

基于郑州地铁下穿南水北调干渠的Peck公式反演分析

土压平衡盾构隧道下穿通水运行中的南水北调工程,在国内尚属首例。以郑州地铁城郊线土压平衡盾构隧道下穿南水北调中线干渠区间实测数据为依据,将Peck公式法运用于隧道下穿南水北调工程引起的地表沉降预测研究中,利用反演分析法,通过引入最大沉降量修正系数j和沉降槽宽度修正系数k,结合实测数据对Peck公式进行修正,得出适用于郑州地区相似工程的Peck公式,并根据现场实际情况,对不同埋深条件下地表沉降规律进行研究。结果表明:引入最大沉降量修正系数j和沉降槽宽度修正系数k对Peck公式进行改进后,能够获得较准确的地表沉降预测曲线,证明了Peck公式法在隧道下穿南水北调工程引起的地表沉降预测研究中的适用性;在其他条件均相同的情况下,随着隧道埋深的增加,地表最大沉降量逐渐减小,沉降槽宽度逐渐增大。     

一次冷锋过程中我国区域空气污染边界层特征

利用常规地面气象和探空资料、ERA-interim再分析资料、以及全国PM_2.5浓度数据,针对2015年3月7~11日一次冷空气南下的锋面天气过程中,我国华北、华东地区出现的大范围空气污染,开展了高空各层天气形势分析,以及本次过程中污染区域由北至南6个城市（北京、章丘、郑州、南阳、武汉、长沙）边界层气象要素的垂直结构及其时空演变特征的研究.结果表明：在污染前期（3月7~8日）中高纬度500hPa平直的纬向环流和地面均压场,为污染天气的发生和维持以及空气污染物的集聚提供了有利的环流场.污染中期（3月8~10日）冷空气南下,地面冷高压向华东地区移动,重污染区域随冷高压前部的弱低压场或均压场由北向南移动.伴随着天气系统移动,六个地面观测站的边界层特征在时空上表现出相似性,由北向南各站在污染期间先后出现多层逆温,风速较小,逆温层下相对湿度较大.此次多层逆温的形成是由于夜间近地面辐射冷却、冷锋移动过程中产生的锋面逆温以及边界层以上的下沉运动造成的.本研究揭示了在天气系统移动中,位于天气系统相同部位站点的边界层结构具有共同的特征,及其与空气污染的关系.     

利用CDOM吸收系数估算博斯腾湖水体表层DOC浓度

基于2021年夏秋两季西部干旱区博斯腾湖表层50个采样点位实测数据,通过对DOC特征的统计学分析、内外源因素影响的时空差异以及电导率相关性验证,将博斯腾湖划分为河口和非河口区域.然后以CDOM特征波长吸收系数a₂₅₀和a₃₆₅为自变量,以DOC浓度（c_DOC）为因变量,分别构建了基于CDOM的河口和非河口水域DOC浓度估算模型.结果表明：河流与湖泊进行水体交换的同时,会将大量陆源DOC输送到博斯腾湖中,使得河口区域DOC浓度明显高于非河口区域（t-tests,P<0.01）,河口区域的DOC浓度（c_DOC）约是非河口区域的2.2~2.3倍,且在河口区域c_DOC与电导率呈现显著相关关系（夏季：R²=0.81,P<0.01;秋季：R²=0.84,P<0.01）.本文构建拟合模型（c_DOC=α+β·α₂₅₀+γ·α₃₆₅）,并通过交叉验证的方法来检验模型精度.将夏季和秋季同区域数据统一建模,河口和非河口区域CDOM与DOC均存在较好的相关关系,且模型精度较高（河口区域：R²=0.60,RMSE=8.56%;非河口区域：R²=0.66,RMSE=8.77%）.本文所建立的模型可以在不增加环境因子变量的前提下提高精度,有利于实现卫星遥感反演.同时,本研究揭示了河流输入对博斯腾湖DOC分布和估算的时空影响,提出可利用CDOM估算DOC浓度,但需根据水文特征和c_DOC等因素区分河口和非河口区域.本研究对实现新疆水资源合理开发、有效保护以及综合治理提供科学依据,对我国西部干旱区湖泊DOC遥感动态监测具有重要意义.