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1.
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. 相似文献
2.
地表水环境遥感监测关键技术与系统 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍了地表水环境遥感监测的关键技术与系统及其典型应用,其代表性机理模型和应用示范成果主要来自于中国科学院遥感与数字地球研究所的高光谱遥感团队在最近几年中取得的一些研究进展,主要包括建立了基于改进双峰法的水体分布自动化遥感提取方法,实现了简单、高效和高精度的水体提取;提出了大型湖泊长时序水量估算方法,并以青藏高原湖区为例,重建了典型湖泊面积、水位和水量序列;发展了基于“软分类”的典型内陆水体叶绿素a浓度反演方法,构建了基于生物光学模型的高度浑浊水体悬浮物浓度遥感反演半解析方法,提高了反演方法的区域和季节适用性;构建了基于水色指数的大范围湖库营养状态和透明度遥感监测方法,实现了全球大型湖库营养状态遥感监测,以及全国大型湖库透明度遥感监测;在此基础上,开发了地表水环境遥感监测系统,提高了水环境遥感监测效率,促进了卫星遥感在水环境监测中的高精度业务化应用。 相似文献
3.
湖泊富营养化与氮、磷及有机物含量过高密切相关,建立数字型营养物基准能够防止富营养化对水体指定用途造成影响.太湖流域是我国华东地区经济腹地,近年来流域内湖泊水质每况愈下,对其基准研究可为湖泊治理提供依据.详细介绍了压力响应关系法制定湖泊营养物基准的步骤,并将此方法运用到太湖流域营养物基准制定研究中.为满足大多数水体指定用途,研究中将该流域湖泊基本功能确定为娱乐、永生生物栖息地及饮用水,以此构建流域概念模型.选择压力变量为总氮(TN)、总磷(TP)和有机物,响应变量为叶绿素a(chl-a).用非参数分析法和线性回归法分别建立压力-响应模型,通过2种方法相互验证得到TN、TP和CODMn基准分别为0.593、0.067和4.092 mg/L. 相似文献
5.
6.
采用气相色谱法测定土壤中37种有机磷农药,当取样量为10 g时,37种有机磷农药方法检出限为0. 002~0. 015 mg/kg,测定下限为0. 008~0. 060 mg/kg。低含量加标样品中有机磷农药的加标回收率为72. 8%~104%,相对标准偏差为4. 2%~13. 8%;中含量加标样品中有机磷农药的加标回收率为71. 5%~101%,相对标准偏差为4. 3%~13. 5%;高含量加标样品中有机磷农药的加标回收率为74. 6%~109%,相对标准偏差为6. 8%~14. 6%。该方法灵敏度高、分离效果好、重现性好,能够满足土壤中37种有机磷农药残留检测的要求。 相似文献
7.
以23℃为基础,按2℃温差设置温度梯度,最高温度组为29℃。每隔10d取样一次,进行叶绿素α浓度的测定。结果显示温度低于25℃时,增温有助于藻类生物量的提高,而温度超过25℃时,增温限制了藻类生物量的提高。水体温度量对浮游植物生物的影响程度与增温幅度和培养时间有关。Pearson相关性分析结果显示:温度与叶绿素a浓度相关性显著(P0.05),叶绿素a浓度与培养时间呈极显著正相关(P0.01)。 相似文献
8.
9.
东南景天是一种镉和锌的超积累植物,改变土壤p H能否有效提高其吸收镉的效率,需要进一步验证。采用盆栽实验研究不同土壤p H下东南景天吸收和积累Cd的差异以及对Ca Cl2提取有效态镉的影响。结果表明,降低土壤p H值显著提高了土壤镉的有效态含量。弱酸性土壤即p H接近5.5时东南景天生物量及累积镉的量最大,土壤镉去除率也最高,达6.6%。强酸性即当p H接近4时,虽然植物地上与地下镉含量均最高,但生物量最小,植物去除率较其他处理低。研究证实降低土壤p H是提高植物提取效率的有效办法,这为进一步利用东南景天修复镉污染土壤,提高修复效率提供了科学依据。 相似文献
10.