IBIS改进及其多尺度流域分布式生态水文模拟

针对集成生物圈模拟器IBIS未考虑高分辨率模拟情况下地表起伏对太阳辐射等参数影响的特点,改进了IBIS的地表太阳辐射计算模块、日气象数据读取模块,并增加了坡度、坡向数据读取模块。在土地利用覆被数据、DEM、坡度、坡向和降水、气温、云量、湿度、风速等气象数据的支持下,利用改进的IBIS分别对泾河及其子流域在0.041 5°和0.001°空间尺度上的生态水文过程进行了模拟,并用二源遥感估算的蒸散发对模拟结果进行了空间比较分析。结果表明,改进的IBIS在日、月、年不同时间尺度和不同空间尺度上均具有很好的模拟适应性与模拟能力,模拟蒸散发与二源遥感估算蒸散发结果比较一致,总体空间分布形态和趋势具有相似特征。     

滆湖沉水植物概况及退化原因分析

沉水植物是浅水湖泊生态系统的重要组成部分,具有吸收和固定氮磷营养盐、净化水质等生态功能,了解浅水湖泊的沉水植物分布概况是判断湖泊富营养化进程和进行湖泊生态修复的前提.通过收集整理历史资料和现场调查,发现滆湖在富营养化进程中沉水植物的分布面积和生物量急剧下降,物种减少.2009年沉水植物覆盖度不足全湖的1%,优势种为金鱼藻、菹草和狐尾藻,伴生有黑藻、苦草和马来眼子菜.沉水植物由清水型逐渐演替为耐污型,伴随着沉水植物优势种的演替,滆湖逐渐从清水稳态向浊水稳态转换.另外,在此结合涡湖各个时期沉水植物的分布面积、生物量、优势种和现存量等相关资料,分析其与同一时期各个环境要素和人文活动的相关性,从入湖污染负荷、渔业养殖规模和湖泊水质3方面分析了沉水植物退化的原因,为滆湖沉水植物的恢复提供理论指导.     

基于机器学习方法的太湖叶绿素a定量遥感研究

为了比较评价人工神经网络和支持向量机2种机器学习算法在水质遥感中的应用能力,本研究首先从基础理论和学习目的入手,对比分析了2种机器学习算法的理论体系;其次,以太湖为例,基于MODIS遥感影像,构建了反演太湖叶绿素a浓度的2种机器学习方法模型,通过对模型的验证、稳定性和鲁棒性分析以及全湖反演结果对比3个方面评价了2种模型的泛化能力.验证结果表明,支持向量机模型对验证样本预测结果的均方差根和平均相对误差分别为5.85和26.5%,而人工神经网络模型的预测结果均方差和平均相对误差则高达13.04和46.8%;稳定性和鲁棒性评价亦说明,以统计学习理论为基础的支持向量机模型具有更加良好的稳定性、鲁棒性,空间泛化能力优于人工神经网络模型;2种机器学习算法对太湖叶绿素a的浓度分布反演结果基本一致,但人工神经网络模型因其学习目标设定和网络构建中的“过学习”等缺陷,造成了对东太湖以及湖心区叶绿素a的反演结果与实际监测结果差异较大.     

不同方法估算太湖叶绿素a浓度对比研究

基于2006-01-07～2006-01-09和2006-07-29～2006-08-01太湖地面实测高光谱数据以及同步水质参数数据,对比分析了三波段模型、两波段模型、反射峰位置法、一阶微分法4种方法用于估算太湖叶绿素a浓度的精度,并讨论其应用于遥感影像中估算叶绿素a浓度的可行性. 2次采样3类水色参数总悬浮物、叶绿素a浓度和有色可溶性有机物在440 nm处吸收系数的变化范围分别为12.24～285.20 mg·L^-1、 4.83～155.11 μg·L^-1和0.27～2.36 m^-1.前述4种方法在反演太湖水体的叶绿素a浓度时都取得较高的精度;决定系数分别为：0.813、 0.838、 0.872、 0.819,均方根误差分别为：13.04、 12.12、 13.41、 12.13 μg·L^-1;相对误差分别为：35.5%、 34.9%、 24.6%、 41.8%.反射峰位置法估算精度最高,但应用到叶绿素a浓度遥感影像估算比较困难.三波段模型和两波段模型的反演结果优于传统的一阶微分法,且在卫星遥感反演中具有良好的应用前景.根据模拟MERIS数据,分别得到最优三波段模型［R^-1(665)-R^-1(709)］×R(754)和两波段模型R(709)/R(681),其决定系数、均方根误差、相对误差分别为0.788、 13.87 μg·L^-1、 37.3%和0.815、 12.96 μg·L^-1、 34.8%,反映了MERIS数据能非常好地应用于太湖这类浑浊二类水体叶绿素a浓度的精确估算.     

南四湖湿地沉积物及孔隙水基本特性研究

利用平衡式孔隙水采样技术Pore Water Equilibrators(Peeper)来获得沉积物的孔隙水剖面,研究了南四湖湿地芦苇、香蒲沉积物的理化性质对孔隙水营养盐的垂向分布特征及其扩散通量的影响.结果表明,通过种植芦苇和香蒲,沉积含水量、孔隙度及交换态的氨氮、硝态氮含量均较无植物的对照区有明显提高.在2～5cm亚表层,芦苇区和香蒲区孔隙度分别提高了57.5%和34.6%.在沉积物-水界面附近,孔隙水中氨氮和可溶性磷酸盐浓度随剖面深度的增加呈指数关系增长,在沉积物6～8cm左右达到最大值.运用Fick第一定律对孔隙水营养盐的扩散通量进行估算,发现芦苇较香蒲更能有效地抑制孔隙水中氨氮的再次释放,从对照区的最高值3.57～4.48mg/(m2.d)降低0.90～1.24mg/(m2.d);磷酸根扩散通量3个区域的数值相差不大,在0.02～0.04mg/(m2.d)间波动;硝态氮3个区域均表现为上覆水向间隙水中扩散.相关分析结果表明,沉积物中交换态营养盐含量与孔隙水中含量呈显著正相关关系,因此控制营养盐的可交换态含量可能是防止湿地沉积物营养盐二次污染的有效途径之一.     

人工湿地方法处理温泉旅游度假区洗浴废水的探讨

利用人工湿地系统处理温泉洗浴废水的新型水污染控制技术,目前在国内尚未推广使用。本文从连云港市温泉旅游度假区洗浴废水的污染特点出发,对好氧接触氧化预处理与复合人工湿地相结合的废水处理技术路线作详细阐述,分析、论证人工湿地处理洗浴废水的可行性和人工湿地污水处理系统的优点。     

生态修复水生植物根际氨氧化细菌的研究

为研究水生植被恢复对底泥氨氧化细菌(ammonia-oxidizing bacteria,AOB)种群的影响,选取在生态修复中广泛使用的4种水生植物,芦苇(Phragmites communis)、窄叶香蒲(Typha angustifolia L.)、菹草(Potamogeton crispus L.)和荇菜(Limnanthemun nymphoides),采用最大可能数法(most pmbable number,MPN)计数AOB的数量,巢式聚合酶链式反应-变性梯度凝胶电泳(nested polymerase chain reaction-denaturing gradienl gel electmphoresis,nested PCR-DGGE)及条带回收测序的方法分析AOB的主要种类.结果显示,水生植物根际AOB密度显著高于无水生植物的表层底泥,而芦苇(2.8×105cells/g)和菖蒲(4.3×10'celts/g)又明显高于菹草(9.3 x 104cells/g)和荇菜(7.7×104 cells/g).水生植物根际呈氧化环境,而NH 4的浓度低于无水生植物的对照区.DNA测序结果显示尽管不同植物根际AOB主要种类有所区别,但基本属于亚硝化单胞菌属(Nitrosomonas).此类微生物群落在水生植物根际的聚集对促进生态修复中N元素的循环具有重要作用.     

水质遥感在太湖叶绿素a时空分布动态变化研究中的应用

通过研究MODIS遥感数据与太湖现场监测数据之间的规律,确定了一个基于MODIS数据的叶绿素a指数,并以此为基础构建出一个具有普适性的、反映太湖叶绿素a时空分布动态变化的反演模型,为太湖藻类爆发的机理、预警研究以及水环境管理累积数据,提供决策依据。     

太湖北部湖区COD浓度空间分布及与其它要素的相关性研究

利用2004年夏季在太湖北部湖区的采样数据,分析了化学需氧量(COD)浓度的空间分布,建立了COD浓度与有色可溶性有机物(CDOM)吸收、荧光、溶解性有机碳(DOC)浓度之间的定量关系.并以2004-01、2005-01、2007-06的数据探讨了COD的来源.结果表明,夏季COD浓度的变化范围为3.77～7.96 mg·L-1,均值为(5.90±1.54)mg·L-1. COD浓度从梅梁湾内往湾口再往大太湖呈现逐渐降低趋势,梅梁湾和大太湖的均值分别为(6.93±0.89)ms·L-1、(4.21±0.49)mg·L-1,梅梁湾的值显著要高于大太湖开阔水域. COD浓度与CDOM吸收、荧光、DOC浓度存在显著的正相关.通过对光学活性物质CDOM浓度的反演,可以外推水体有机物污染程度,为日后利用遥感影像反演和评估太湖水体有机物污染状况奠定基础.夏季COD浓度与叶绿素a浓度存在极显著正相关,而冬季没有相关或这种相关性很弱,并且夏季的值明显要高于冬季的值,反映了除入湖河流带来外源COD的输入外,夏季浮游植物大量生长死亡腐烂后的降解产物也是水体中COD的重要来源.     

长江岸线与岛屿演化的空间分形研究--以江苏段为例

根据分形理论,采用网格和面积周长两种分形维数计算方法,以遥感卫星影像为主要数据源,在GIS支持下,计算了长江江苏段5个时相的岸线和岛屿空间分布的分形维数,探讨了其中所隐含的地理含义,认为长江江苏段岸线和江中岛屿都具有分形性质,分维数的变化可以反映它们的稳定程度;比较了不同量测方法、不同标度、不同比例尺下长江江苏段岸线的长度,认为岸线长度的值是不确定的。