基于神经网络模型的千岛湖清洁水体叶绿素a遥感反演研究

叶绿素a浓度值是水体水质评价的重要指标,研究基于高分一号(GF-1)卫星遥感影像,利用神经网络模型,选用6节点的隐含层设置,构建了千岛湖清洁水体叶绿素a浓度反演模型,对其叶绿素a浓度值时空特征进行分析,并与其他常规反演方法精确度进行比较.研究结果表明,利用神经网络模型对千岛湖清洁水体叶绿素a浓度值进行反演是可行的,且与其他常规方法相比,该模型对于叶绿素a含量低的内陆清洁水体反演有着更高的相关性(R2 = 0.921 8);在空间分布上,千岛湖区域水体叶绿素a浓度整体较低,高叶绿素a浓度区域主要集中易受人类活动干扰的西南及东北区域;年际变化分析表明,千岛湖区域水体叶绿素a浓度稳定,且波动较小,平均叶绿素a浓度值皆维持在1.70～1.75 pg/L之间,清洁水体特征显著.     

两种水生昆虫头宽与基于图像分析的大小参数关系性分析

对于水生昆虫及其它生物而言,大小是一个重要的功能性状,但是头宽的测量特别耗时和受人为因素影响.随着计算机技术的发展,基于图像分析技术(一种快速测量大小的策略)可获得传统方式难以获得的大小参数,明确这些大小参数与头宽的关系,对推动这些参数的应用具有重要意义.选择两种个体大小差异较大的蜉蝣(梧州蜉和光滑细蜉)作为研究对象,对其头宽与基于数字图像获得的面积,周长,最小矩形的长和宽,最适合椭圆的长轴和短轴和粒径等个体大小参数的相关性进行研究.数字图像采用改进后的描述仪扫描获取;图像分析基于ImageJ软件完成;基于二元直线回归和多元直线回归分析各参数之间的相关性.各种层次的回归分析结果均表明:基于图像分析获得的两种蜉蝣所有个体大小参数均与头宽大小呈极其显著的正相关性,其中面积的相关性最高.并且面积与其它大小参数相关性也极其显著,对个体大小具有较好的代表性.研究结果为推动数字图像分析技术应用在水生昆虫及其它生物的生物学和生态学研究中提供了技术支持和理论依据.     

基于国产“风云三号”卫星MERSI的太湖蓝藻水华监测业务化应用

使用无锡市环境监测中心站环境遥感综合处理系统,对2017年7—11月FY-3/MERSI影像数据进行蓝藻水华提取分析,并通过当日与国外MODIS、VIIRS影像数据的蓝藻水华提取结果进行协同比对,验证FY-3/MERSI影像在蓝藻水华预警监测业务化应用的前景。结果表明,3种数据源均能实现蓝藻水华空间分布的业务化运行;由于卫星过境时间的不同,可综合利用这3种数据源观测太湖蓝藻水华在一天中的动态变化,分析蓝藻水华的发生规律。     

高效液相色谱-二极管阵列检测器测定邻苯二甲酸酯色谱条件优化

采用高效液相色谱-二极管阵列检测器对6种PAEs类物质进行测定,并对梯度洗脱条件、流速、检测波长等影响化合物色谱响应的关键参数进行优化。综合考虑样品测试效率、分析精度、实际样品中存在杂质干扰等因素,确定以乙腈-水为流动相进行梯度洗脱,洗脱0~11 min流动相乙腈-水梯度比例为50∶50,11 min后流动相调整为100%乙腈,各化合物均能完全分离;色谱分析流速为0.8 m L/min;PAEs的最佳吸收波长为225 nm。在优化的色谱条件下,6种PAEs的线性良好,相关系数均大于0.999 8,仪器检出限为0.08~0.12 mg/L,保留时间、峰面积的相对标准偏差分别为0.02%~0.60%、0.13%~0.86%。方法灵敏度较高,适合土壤等邻苯二甲酸酯含量较高基质样品的快速分析。     

淮河支流污染物综合降解系数动态测算

确定河流污染物综合降解系数动态变化规律对提高水环境容量测算精度和水环境管理具有重要意义。通过现场模拟法,采用一维稳态模型测算了淮河支流洪河五沟营-塔桥乡河段COD、氨氮和总磷在枯水期、平水期和丰水期的综合降解系数,COD、氨氮和总磷降解系数在各水期的关系为枯水期平水期丰水期,提出了建议值并利用实测浓度对计算结果进行了检验,结果表明,不同水期综合降解系数吻合情况较好。     

江苏省环境监测质量管理的探索与实践

针对目前交界断面水质监测与空气自动监测站质量管理工作中存在的质控难点,介绍了江苏省的解决办法。通过统一技术细节、联合监测及强化监测人员持证上岗自认定考核等手段,解决了交界断面水质监测技术纠纷;通过设立省级质管站、进行可信度评估等措施,强化空气自动监测站的质量管理。     

基于稳健统计方法对实验室比对中土壤汞的质量控制指标研究

利用稳健四分位间距法和迭代法2种稳健统计方法,通过对全国31个省、自治区、直辖市范围内共334家环境监测单位开展土壤中汞的实验室间比对,对比对测定结果和质控数据进行统计分析,系统性地研究了土壤中汞的质量控制指标。建议实际监测工作中土壤汞的实验室间相对标准偏差范围为7%～19%,相对误差控制指标为±8%,低浓度水平下可适当放宽至±10%,加标回收率控制范围为81%～109%,为日常监测开展土壤汞的质量控制工作提供了评价依据,具有广泛的应用价值和较好的指导作用。     

单宁为模板制备纳米二氧化钛 及其对钍的吸附性能

以杨梅单宁(BT)为模板,水热法合成纳米二氧化钛(BT-NTO)。采用XRD、FTIR、SEM和TEM技术对BT-NTO的结构及形貌进行了表征。将BT-NTO用于吸附溶液中的Th~(4+),在溶液pH为3.5、温度为25℃、Th~(4+)初始浓度为0.5 mmol/L的条件下,BT-NTO对Th~(4+)的吸附量为0.905 8 mmol/g;吸附过程符合准二级动力学方程和Langmuir等温吸附方程;溶液中共存的Zn~(2+)、Ni~(2+)、Co~(2+)、Sr~(2+)、Yb~(3+)、Nd~(3+)、Sm~(3+)、Gd~(3+)、La~(3+)、Cl-、ClO4-离子对Th~(4+)吸附量影响较小;BT-NTO的重复使用性能较好。     

PSO-RBF耦合神经网络在水质评价中的应用

径向基函数神经网络(RBF)中,连接输出单元的权重是影响径向基函数神经网络学习精度的主要参数,采用粒子群算法(PSO)对模型参数(权值)进行优化,建立了PSO-RBF耦合神经网络模型,避免权重的人为设定,具有客观性。并在Matlab环境下编程计算,构建了用于地下水环境质量评价和海水富营养化评价的径向基函数网络评价模型。将模型应用于黑龙洞泉域5个地下水监测点和某海水富营养化评价。评价结果和其他方法的评价结果一致,与实际情况符合,评级结果是合理的。评价结果表明,RBF网络简便有效,收敛速度快,有较强的分辨能力,优化确定模型参数后,便可对评价样本进行评价,具有较好的实用性和通用性。     

不同煤矿噪声暴露时间对视觉认知影响研究

噪声是煤矿井下主要危害,对人体视觉系统的影响不容忽视。为了提高暴露在噪声环境中工人的视觉认知能力,进而减少人因事故的发生,针对视觉认知随噪声暴露时间的变化进行研究,利用Eye Link II眼动仪采集被试者的平均注视时间、平均眼跳幅度和眼跳次数3个眼动指标来衡量视觉认知能力随着综采工作面噪声暴露时间的变化。结果表明:1)噪声能够使视觉注意力下降,对视觉认知效率的影响不显著,对视觉辨识能力的影响较复杂;2)噪声在0~10 min和40~55 min时间段对视觉注意力影响较严重,在0~15 min和50~80 min时间段对视觉辨识能力影响较严重;3)被试者随时间变化出现视觉性疲劳后,噪声可轻微提高视觉认知效率和视觉辨识能力。