基于Google Earth Engine分析黄土高原植被覆盖变化及原因

为探明黄土高原植被覆盖时空变化及其原因,基于Google Earth Engine（GEE）,采用Landsat Surface Reflectance data（陆地卫星地表反射率数据）分析了黄土高原1987~2015年间植被覆盖度的时空变化规律,并借助累积量斜率变化率方法对引起植被覆盖度变化的气候和人为因素进行了量化分析.结果表明：黄土高原年均植被覆盖度由1987年的41.78%增加到2015年的53.23%,增速为0.38%/a（P<0.05）.其中,1987~1999年年均植被覆盖度变化趋势不显著（P>0.05）;而退耕还林还草工程实施以来（2000~2015年）,年均植被覆盖度显著增加（P<0.05）,增速达到0.59%/a.由像元尺度分析,黄土高原72.93%的区域植被覆盖度呈增加趋势,其中38.31%的区域增加趋势显著（P<0.05）.植被覆盖度的变化受气候和人为因素的共同影响,以1987~1999年为基准期,气候变化和人类活动对黄土高原2000~2015年间植被覆盖度变化的相对贡献率分别为23.77%、76.23%,人类活动为引起黄土高原植被覆盖度变化的主要原因.退耕还林还草工程极大地改善了黄土高原的植被覆盖状况,但是城市的扩张使得部分地区的植被覆盖呈显著退化现象.     

咸海流域地表水变化长期监测及驱动因素分析

咸海流域是绿色丝绸之路经济带的重要枢纽.但是地表水的逐年减少,对咸海流域的生态环境产生了恶劣的影响,严重阻碍了绿色丝绸之路经济带的建设.本文基于Google Earth Engine(GEE)平台上的1992?—?2018年Landsat影像,采用水体频率的方法提取咸海流域地表水信息,对咸海流域地表水的时空变化进行了研...     

基于遥感的黑河流域生态环境变化特征及成因分析

使用2001~2017年MODIS-EVI产品和2001,2009,2017年Landsat数据提取的湿度指数（WI）、沙漠化指数（DI）、改进归一化水体指数（MNDWI）,并结合气象数据及其它数据,揭示黑河流域生态环境变化特征.结果显示：近17a来,研究区低、中高和高植被覆盖区的面积分别以36,29,132km²/a的速率增加,无植被、中植被覆盖区面积以185,11km²/a的速率递减,且夏季和上游植被覆盖度最高;2001~2009年流域水域面积扩大至3854.5km²,2009~2017年减少至2628.9km²,上游地区水体较多,水量由山岭向山麓递减,由西向东递增;流域湿度指数由2001年0.55上升到2017年0.65,高值中心主要位于上游地区和中游民乐县、山丹县以及金塔县;流域沙漠化程度先逆转后扩展,沙漠化土地主要分布于中游高台县、临泽县、金塔县和下游额济纳旗;流域气温、降水、潜在蒸散量和地区生产总值、第一产业、建成区面积及耕地面积是影响黑河流域生态环境变化的主要驱动因素.     

基于SWAT模型的挠力河流域地表径流数值模拟与不确定性分析

为探究水文模型参数敏感性及模型不确定性对径流模拟的影响,运用SWAT模型对挠力河流域地表径流过程进行了数值模拟,利用SUFI-2方法评价模型参数敏感性及不确定性对模拟结果的影响,选取决定系数（R2）与Nash-Sutcliffe效率系数（E_NS）对模型精度进行评价。敏感性分析结果表明:对挠力河流域径流模拟影响最大的4个参数是CN2（SCS径流曲线数）、SLSUBBSN （平均坡长）、SOL_BD （土壤湿密度）和SOL_K （土壤饱和导水率）,表明SCS径流曲线数、土壤与地形地貌是影响挠力河流域地表径流最重要的因素。月径流模拟过程与实测水文过程拟合较好,率定期和验证期R2与E_NS分别为0.68、0.67和0.76、0.44,均达到令人满意的结果。不确定性分析结果表明:p因子为0.78,r因子为0.94,模型不确定性较小,进一步验证了模型的适用性。研究结果可为其他相似流域SWAT模型的应用及参数的率定提供参考。     

基于KH-SVM的鄱阳湖水质评价及变化趋势分析

为了提高水质评价结果的精度,更客观地反映水体环境的质量状况,针对支持向量机（support vector machine,SVM）性能易受模型参数的影响,提出了一种基于磷虾群算法（krill herd,KH）优化SVM的模型,将其与地表水环境质量标准相结合,选取5种代表性水质指标作为模型的输入,5类水质标准作为输出,建立了基于KH-SVM的水质评价模型,并利用该模型对鄱阳湖2013—2018年丰水期、平水期和枯水期的水质状况及变化趋势进行研究。结果表明:鄱阳湖北湖区水质基本维持在GB 3838—2002《地表水环境质量标准》Ⅲ—Ⅳ类,而南湖区水质各时期波动较大,其中丰水期多为Ⅱ类水,平、枯水期以Ⅴ类水为主,整体上2013—2018年鄱阳湖水质恶化趋势没有明显改善,水质级别仍处于非优类水平;构建的KH-SVM模型性能良好,与传统评价方法相比可以较好地实现水质综合评价,能够从整体上更准确、客观地反映水体质量状况。该研究成果可为区域地表水资源科学管理及水环境保护提供科学依据。     

"水十条"对北京市地表水环境质量改善分析

为深入分析"水十条"对北京市地表水环境质量状况的影响程度,选取2014—2017年间全市地表水逐月监测数据,从水质类别、污染物浓度和总量减排等角度进行综合分析。结果显示:"水十条"的实施有效改善了北京市地表水环境质量,改善水体主要为劣Ⅴ类和Ⅳ～Ⅴ类水体;全市氨氮(NH_3-N)和高锰酸盐指数(COD_(Mn))浓度分别降低55. 9%和25. 9%,月际间变化规律由U型分布转变为整体下降趋势,其中以再生水、再生水和污水混合水为水源的河流改善幅度较大;污染物总量控制成效显著,"水十条"的实施加速了水劣化足迹的下降。因子分析结果显示:城市、农村和自然为影响北京地表水水质的主要因素。其中,城市化水平与污染物浓度呈显著负相关关系,增加生态用水、加强农业污染源和城市非点源的治理力度将推进首都水环境状况的持续改善。     

基于时差相关分析和模糊神经网络的白洋淀流域水环境承载力评价预警

为实现水环境承载力评价和预警,运用耦合DPSR模型和时差分析方法构建了白洋淀流域水环境承载力监测预警指标体系,并结合神经网络与模糊数学构建了T-S模糊神经网络模型,根据控制图法确定了监测预警指标阈值,解决了水环境系统的随机性和模糊性问题,最终实现了白洋淀流域水环境承载力的有效评价和预警。结果表明:1)白洋淀流域水环境承载力在2012-2015年处于较弱承载状态,在2016,2017年处于中等承载状态,现状评价等级由Ⅳ级(橙色警灯)转变为Ⅲ级(黄色警灯);2)在现状发展趋势下,2018-2035年白洋淀流域水环境承载力整体呈先上升后下降趋势,自2026年以后流域水环境整体呈恶化状态,水环境承载力逐渐从中等承载(黄色警灯)向较弱承载(橙色警灯)和弱承载状态(红色警灯)转变;3)未来区域人口的增长和雄安新区的快速发展会给白洋淀流域水环境带来巨大压力,因此可加大区域水环境保护力度,实施基于空间单元的精细化环境管控方案,推动区域经济绿色转型,促进区域水环境质量全面改善和良性发展,以提高区域可持续发展水平。     

基于蓝水可持续指数的黄淮海流域水资源可持续性评价

为了评估人类超采地下水以及侵占河流生态需水给水资源可持续性带来的风险,将黄淮海流域作为研究区,在利用非稳态Budyko模型以及水量平衡公式的基础上,结合生态需水核算结果及各产业用水数据,选取蓝水可持续性指数BlWSI,基于蓝水消耗量（CBWU）、不可再生地下水抽取量（NRGW_A）以及地表过度取水量（SW_OA）对流域开展水资源可持续性评价。结果表明:表征蓝水资源可持续性的BlWSI指标在黄淮海流域存在明显的时空差异性。其中,黄河流域的水资源可持续性程度最低,海河流域次之,淮河流域可持续性程度最高。1960—2000年,黄淮海流域的水资源可持续性呈现不同程度的增加趋势。研究对提升黄淮海流域的可持续水资源管理具有一定的参考意义。     

辽河流域西辽河水质污染现状及变化趋势

西辽河作为辽河的重要支流,流域面积广大,其水质对流域生态环境有重要的影响。早期因不注重环境保护,西辽河水质严重恶化,经过多年的防治工作,西辽河水质有所好转。通过对西辽河主要断面多年监测数据的研究,分析了西辽河主要干、支流水质污染现状及变化趋势。结果表明:2015年,西辽河属轻度污染水平;"十二五"期间,受面源污染物影响,苏家堡和马家铺两个断面水质波动较大,其他断面水质总体稳定。     

白洋淀流域地表水化学特征及控制因素

为探究半干旱区地表水化学特征及物质来源,以白洋淀流域为研究对象,利用Piper三线图和Gibbs水岩模型,对地表水的主要离子组成特征及其来源进行分析。结果表明:白洋淀流域地表水p H为7.56～8.23时,呈弱碱性,且溶解性总固体(TDS,100～650 mg/L)在流域的不同空间区域表现为淀区>下游>上游。白洋淀流域地表水阳离子以Na+和Ca2+为主,离子总量占比76.60%;阴离子以HCO3-为主,约占阴离子总量61.52%。地表水的水化学类型为HCO3-Ca型(上游水体)和HCO3·SO4·Cl-Na·Ca型(下游河流和淀区)。白洋淀水文地球化学过程受到人类活动和自然作用的双重控制;自然作用下,白洋淀流域地表水中的离子来源于岩石风化(碳酸盐岩及硅酸盐岩的风化溶解),同时受到蒸发-结晶作用影响。     

茅洲河流域地表水与地下水交互关系模拟和污染联合防治

在茅洲河流域地表水与地下水补排关系定性分析的基础上,建立SWAT和SWAT-LUD模型对流域水的循环转化过程进行数值模拟,定量计算地表水与地下水的交互量并估算污染贡献量。结果显示:2017年地下水排泄补给河水水量为1.6×108 m3,携带的NH₃-N、TP和COD总量分别为0.9×104,0.2×104,1.7×104 t,约占河流总污染指标的3%;地表水侧向补给地下水水量为1.0×106 m3,携带的NH₃-N、TP、COD量分别为11,1.1,510 t,约占地下水补给地表水污染指标总量的2%;洪水泛滥区河水入渗补给地下水水量为6.7×106 m3。基于以上研究,建议采取河道底泥清淤、建设交互带渗透式反应墙、河口建闸、交互带水污染预警与监测等工程措施对茅洲河流域地表水与地下水污染进行联合防治。     

艾比湖流域地表水水化学特征及空间变异特征分析

为了更好地了解艾比湖流域的水化学特征变化,采用2014年5月和10月2次的野外实地考察数据,利用多元统计和空间变异特征的方法分析艾比湖流域地表水化学特征。结果表明:1)流域水化学组成以Na+、Cl-离子为主,其次为Mg~(2+)、SO_4~(2-)。2)通过因子分析可得,第一主成分包括TDS、矿化度和Mg2+,第二主成分为p H。3)聚类分析结果显示在以5为阈值的前提下将丰水期的水化学参数聚为两类,一类为HCO-3、K+、Ca~(2+)、Cl~-、Na~+、SO_4~(2-)、p H和Mg2+,另一类为TDS、电导率和矿化度;而枯水期可聚为3类,第一类为HCO-3、K+、Ca2+、Cl-、Na+、SO_4~(2-)和Mg2+,第二类为TDS、电导率和矿化度,第三类为p H。4)根据水化学参数的空间分布特征分析得出,从丰水期到枯水期各水化学参数空间变异较为明显,并且均呈下降趋势,其中K+的空间变异最为显著,p H的最不显著。     

官厅水库、密云水库上游流域地表水氮磷含量现状

于平水期和丰水期同点位采集官厅水库、密云水库上游流域的地表水样品共计222件,分别测试了原水、悬浮物中TN、NH₃-N、NO₃^--N和TP的含量,探讨氮、磷的分布规律及污染特征,并参照GB 3838—2002《地表水环境质量标准》进行评价。结果表明:1)研究区地表水处于富营养化状态,永定河水系氮、磷含量相对较高,高值点主要分布在洋河干流断面。2)主要河流的干流氮、磷高值点的出现均与上游的城市废水排放密切相关,应加大城市废水的治理力度,提高排污标准。3) TN 78.26%(丰水期)、91.59%(平水期)的样品劣于Ⅲ类,除洋河上流、桑干河上流和汤河水系外,其他水系大部分样点TN仅达劣Ⅴ类要求,但NO₃^--N和NH₃-N大部分样品符合标准限制,建议制定标准时应加强对NO₃^--N的管控。4) TN 33.04%(丰水期)、14.02%(平水期)的样品不符合Ⅲ类要求,主要分布在洋河中段、壶流河和潮河中段水域。