加拿大最佳管理措施流域评价项目评述

可持续农业的目的是在保持良好环境质量的同时获得较高的农业生产率。最佳管理措施(BMPs)在世界范围内已得到广泛应用,以减少农业污染物对水环境的影响。自2004年以来,加拿大农业部实施了最佳管理措施流域评价(WEBs)项目,在全国各地选择了有代表性的9个小流域,对BMPs的环境和经济效益进行评价。笔者对过去几年来WEBs项目的进展、研究方法及主要成果进行简要的回顾,并对在中国开展类似项目的必要性和启示进行了探讨。     

农村多水塘系统景观结构对非点源污染中氮截留效应的影响

多水塘系统在滞留和降解农业面源污染中发挥着巨大作用.不同景观结构特征的多水塘系统对农业面源污染的截留率也存在差异.本文针对多水塘系统的功能及特点,选择4个不同景观结构的小流域作为研究区域,分析降雨前后多水塘系统水环境的变化特征及其对氮元素的截留情况,并揭示其截留率与水塘系统景观结构之间的关系.结果表明:(1)雨前水塘水体中总氮(TN)浓度的变化范围在1. 32～6. 32 mg·L~(-1)之间,雨后TN质量浓度增加到2. 8～16. 99 mg·L~(-1)之间,其中,硝氮(NO_3~--N)占TN的质量分数为20%～74%;(2)多水塘系统对TN、NO_3~--N和氨氮(NH_4~+-N)的平均截留率分别为50. 09%、48. 71%和52. 75%;(3)小流域1中的水塘系统对氮的截留率最低,平均次降水过程中小流域2中的水塘系统对氮的截留量最低,仅为56. 10kg,远低于小流域4中水塘系统对氮的截留量324. 43kg;(4)多水塘系统对氮的截留率受到水塘个数、面积及水塘与水塘之间沟渠密度的影响,其中沟渠密度对氮截留率的影响最大.本研究结果可为农村多水塘系统的管理及规划提供科学依据.     

SCS-CN模型中土壤参数的作用机制研究

土壤参数是地表径流模型中的关键参数,对径流过程模拟有重要影响,因此有必要明确土壤参数的作用机制。论文结合SWAT (Soil and Water Assessment Tool) 模型,以广泛应用的径流曲线数模型(SCS-CN) 为例,对土壤参数在SCS-CN模型中的作用进行了理论推导、分析和实例研究。分析表明,土壤饱和含水量参数与田间持水量参数的比值,是影响不同土壤湿度下地表产流能力的重要因素,两者比值越大,土壤含水量对地表产流能力的调节越弱,导致基于不同土壤模拟的地表径流量随土壤湿度的波动而上下反转。以实际流域为例,发现不同土壤数据模拟地表径流间差别的显著季节性特征;阐明该差别季节性变化的内在机制,验证了理论分析结论。为深入理解产流过程、合理选择土壤数据、模型参数优化及模拟结果解释提供了参考。     

利用高光谱反演模型评估太湖水体叶绿素a浓度分布

叶绿素a浓度是评价水体富营养化和初级生产力的一个重要参数,高光谱遥感是获取叶绿素a浓度的有效手段.为建立太湖水域叶绿素a的最佳高光谱估算模型,选取2015年5—7月共计60组同步实测高光谱数据和叶绿素a浓度数据,在地面光谱反射率和叶绿素a浓度相关性分析的基础上,使用2∶1的数据样本进行太湖水域叶绿素a的最佳高光谱估算模型的建立和验证,筛选模型分别为波段比值、三波段、荧光峰位置、峰谷距离、一阶微分、NDCI(Normalized Difference Chlorophyll Index)、峰面积、荧光峰高度、WCI(Water Chlorophyll-a Index)和四波段模型.结果表明,建模得到的四波段模型决定系数最高,峰面积模型的决定系数相对最低;四波段模型的反演精度最高,均方根误差(RMSE)为0.00376 mg·L~(-1),平均绝对误差(MAPE)为27.86%,而WCI模型的反演精度相对最低,RMSE为0.01231 mg·L~(-1),MAPE为45.11%.将反演精度最高的四波段模型应用于2015年8月3日的两景HSI(Hyperspectral Imaging Radiometer)高光谱影像数据,也得到较高精度,利用同步实测叶绿素a浓度验证的决定系数为0.7643,RMSE为0.00433 mg·L~(-1),MAPE为45.62%.在春、夏季叶绿素对水体光学特性占主导作用且叶绿素分布均匀的情景下,本研究可为太湖水域叶绿素a的高光谱反演和水环境监测提供有价值的参考,其它季节水体光谱特点的研究尚待进一步开展.     

基于Landsat-8数据和劈窗算法的地表温度反演及城市热岛效应研究

陆地表面温度(Land Surface Temperature,LST)是地表能量平衡组分中的一个重要参数。随着卫星遥感技术的快速发展,遥感反演成为获取区域LST的一个重要手段。目前已有学者提出多种基于遥感数据反演LST的算法,其中劈窗算法被证明是一种精度较高的算法。基于Landsat-8卫星30 m空间分辨率的陆地成像仪(OLI)数据和100 m分辨率的热红外传感器(TIRS)数据,采用劈窗算法计算了无锡地区的LST,并采用地面实测水温数据和同步的MODIS温度产品对Landsat-8的计算结果进行了验证和对比分析。结果表明:基于Landsat-8数据和劈窗算法获取的LST精度较高,误差1K。在计算的LST结果基础上,进一步提取了热场变异指数来分析城市热岛空间分布特征,给出了城市热岛效应的定量化描述,并就不同地表覆盖类型对热岛效应的影响进行了分析。