WebGIS与一维水质模型的集成研究

结合江苏省环保信息系统的建设，讨论WebGIS与一维水质模型集成的关键技术问题，阐明模型计算中评价河段截取、空间离散及空间数据重采样的方法和过程，对实现水环境模型的跨平台操作和数据信息共享作出了尝试，设计了基于浏览器方式的集成系统。     

基于WebGIS的西部生态环境信息服务系统的建设

结合西部生态环境调查积累的大量环境数据，围绕西部生态环境网上服务系统建设的实际应用需要，基于Web技术对西部生态环境信息服务系统进行了整体组织和设计，并对其实现技术、功能、过程等作了较详细的阐述。该系统可为公众和环境管理部门提供方便、快捷的生态环境信息。     

基于DPeRS模型的海河流域面源污染潜在风险评估

运用DPeRS（diffuse pollution estimation with remote sensing）模型对海河流域面源污染物的空间分布特征和污染来源进行遥感像元尺度解析,结合地表水质评价标准,构建了面源污染潜在风险分级方法,评估了海河流域面源污染潜在风险.结果表明：污染量上,海河流域总氮（TN）、总磷（TP）、氨氮（NH₄⁺-N）和化学需氧量（COD）面源污染排放负荷分别为429.2、25.7、288.3和1017.0 kg ·km^-2,入河量分别为2.5万t、1597.2 t、1.7万t和6.6万t;污染类型上,农田径流是海河流域最主要的氮磷型（TN、TP和NH₄⁺-N）面源污染源,对于COD指标,城镇生活是首要污染类型,其次为畜禽养殖;空间分布上,海河流域中部和南部地区面源污染负荷较高,此区域也是该流域面源污染高风险集中分布区,氮磷型面源污染高风险区域分布相对较为集中,化学需氧量型则较为零散;海河流域有36%以上的区域存在氮磷型面源污染风险,有2.94%的区域存在化学需氧量型面源污染风险.     

基于水面反射率光谱分类的太湖藻蓝蛋白浓度反演

藻蓝蛋白是蓝藻的标志性色素,利用遥感反演藻蓝蛋白浓度的时空分布对于蓝藻水华监测和预警具有重要意义.太湖水体光学特性时空差异较大,传统的藻蓝蛋白遥感反演方法在太湖各湖区各季节的适用性有限.因此,本文采用先分类再反演的策略,基于水面反射率光谱分类进行太湖藻蓝蛋白浓度反演建模.首先采用逐步迭代的K均值聚类方法实现光谱分类;然后分别利用每一类的训练样本光谱数据建立最适用于该类的藻蓝蛋白反演模型;最后利用每一类的检验样本光谱数据进行反演模型精度评价.为了对比,同时采用不分类的传统方法进行反演建模和精度评价.检验结果表明:基于不分类的传统建模方法得到的均方根误差RMSE=14.14μg·L-1,平均相对误差σ=59.1%,反演结果和实测数据可决系数为0.46;基于光谱分类的建模方法得到RMSE=8.47μg·L-1,σ=31.3%,反演结果和实测数据可决系数为0.87.因此,基于光谱分类的藻类蛋白反演方法有效地提高了反演精度,可以为其它水体的藻蓝蛋白浓度反演提供借鉴.     

基于遥感方法的巢湖水华月平均强度评价方法研究

以巢湖2009—2017年,每年4—10月(共63个月)的地面和遥感监测结果的日平均值作为基础数据,分别对地面和遥感监测指标求月平均值,根据各指标间的相关性,最终确定巢湖水华月平均强度评价的指标为藻密度、月累计水华面积、平均水华面积和大面积次数,对这4个指标分别采用分级赋分的方法进行评分,总评分等于4个指标评分之和,依据总评分的结果,将巢湖水华强度由弱至强分为5个等级。依据该评价方法,巢湖水华强度从4月—9月,基本由弱至强呈上升趋势,中间偶有波动,在9月前后达到峰值,水华强度一般为较强至强。     

北京市高碑店污水处理厂工况遥感监测

通过文献调研和数据搜集构建高碑店污水处理厂的基本信息库,利用GF-1/GF-2等高分辨率卫星遥感数据对2015年高碑店污水处理厂的运行状况进行动态监测。结果表明:GF-1号影像显示2015年2月16日和3月25日污水处理厂均有1个二沉池有藻类分布,疑似未正常投入使用;GF-2号影像显示9月2日污水处理厂有5个二沉池和部分曝气池的廊道有藻类分布,疑似未正常投入使用;3月和9月数据对比发现,西侧的8个污泥消化罐和3个污泥浓缩池均消失。该结果与临近时期的Google Earth影像显示情况相一致。     

巢湖水华遥感监测与年度统计分析研究

介绍了巢湖蓝藻水华的日常遥感监测方法与流程,开展了基于日常监测的年度统计分析,为水华环境管理提供了科学依据。首先分析了蓝藻水华与正常水体的光谱差异,利用蓝藻水华在近红外波段的"陡坡效应",基于NDVI方法开展水华日常遥感监测。基于日常监测开展水华年度统计分析,获得水华最早发生日期、最晚发生日期、最大发生面积等,并以水华发生频率、水华起始日期和水华持续时间来分析巢湖一年内高发区、发展趋势及持续时间等时空分布规律。研究表明,2010年巢湖水华的高发区域在巢湖西北部水域,水华持续天数最长的区域是巢湖西北和中部部分区域,水华先在西部沿岸聚集,随时间推移向东部和中部扩散,巢湖西南、中部和东南沿岸是最后新增的水华区域。     

巢湖水体散射和后向散射特性研究

湖泊水体散射特性的研究对湖泊水色要素遥感反演模型的发展具有重要的意义.本研究利用AC-S和ECO-BB9实测了巢湖水体的散射系数和后向散射系数,在分析光谱变化特性的基础上,构建了悬浮颗粒物散射系数和后向散射系数的幂函数光谱模型,获得的光谱指数分别为0.86和3.24.研究发现悬浮颗粒物散射系数与TSM和ISM都存在较好的线性函数关系,进而提出水体中总悬浮颗粒物的比散射系数为0.6364(10-3m2·mg-1),无机悬浮颗粒物的比散射系数为0.9108(10-3m2·mg-1).同时,分析了悬浮颗粒物后向散射率和折射指数的变化,其变化范围分别为0.003～0.026和1.02～1.06.     

国家级环境监测空间数据平台设计与实现

针对国家级环境监测信息化建设的要求,结合环境监测业务需求,对国家级环境监测空间数据平台建设进行了研究探讨.以大型商业关系型数据库系统和空间数据引擎为基础,设计并初步实现了国家级环境监测空间数据的平台化管理与运行.     

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。