基于RVI分区的淀山湖蓝藻暴发期叶绿素a的遥感估测

以淀山湖为研究区域,利用MODIS数据探讨蓝藻暴发期叶绿素a质量浓度〔ρ(Chla)〕的遥感估算方法.为了提高估算精度,解决蓝藻暴发期因ρ(Chla)差异较大而产生的估测模型的参数适应性问题,引入比值植被指数(Ratio Vegetation Index,RVI)分类法,将RVI＞0.95的区域界定为高蓝藻含量水体,将RVI≤0.95的区域界定为较清洁水体,并基于分区分别建立遥感估算模型.结果表明,分区后MODIS数据叶绿素a估测模型能更好地映射ρ(Chla)的变化,基于RVI的分类估算方法可以有效地提高淀山湖水体蓝藻暴发期ρ(Chla)的估算精度.      

叶绿素作用下微囊藻毒素-LR的光降解

研究了蓝藻中含量最多的色素--叶绿索在微囊藻毒素-LR(MC-LR)光催化降解中的作用,考察了波长和光强等对叶绿素催化的MC-LR光降解的影响.结果表明,叶绿素能导致MC-LR在日光照射下光降解,而且MC-LR的降解与其浓度呈正相关.在叶绿素浓度为0.1mg·ml-1的条件下,日光照射30 minMC-LR的去除率即可达到95%以上,而叶绿素浓度为0.05 mg·ml-1和0.01 mg·ml-1时,照射30 min后MC-LR的去除率分别为65%和56%.日光中紫外区(200-300 nm)的光,在光催化降解MC-LR中起主要作用,与体系最大吸收光谱范围一致的240 nm的光激发效果最好,光催化降解作用也最强.光照强度是影响MC-LR降解的重要因素,光强越大,MC-LR的降解率和降解速度越大.     

砷胁迫对不同烟草品种光合色素和叶绿素荧光特性的影响

为了研究不同浓度砷(As)对烟草光合色素和叶绿素荧光特性的影响,首先将3个烟草品种翠碧1号、K326和云烟-87幼苗种植在从0到100 mg·kg-1亚砷酸钠(Na As O2)的6个浓度组中进行盆栽试验,并定期进行烟草受害症状的观测,测定叶片的光合色素含量、叶绿素荧光参数。结果表明:烟草在As胁迫下的反应因As胁迫浓度、胁迫时间和烟草品种而异。烟草光合色素含量、叶绿素荧光参数均表现为低浓度下有促进效应和高浓度下有抑制效应,同时3种烟草在40 mg·kg-1As浓度处理下出现生长受阻,且浓度越高胁迫症状越明显。K326和云烟-87表观症状较明显,对As毒害的敏感性高于翠碧1号。随着As胁迫时间的延长,烟草的耐性增强,对As胁迫的敏感性减弱。     

三峡水库调度对支流水体叶绿素a和环境因子垂向分布的影响

采用2018年三峡水库7～8月(低水位期)和10月(蓄水变动期)对库区支流香溪河和神农溪水文水动力和环境因子的监测数据,分析香溪河和神农溪的叶绿素a等指标在不同调度时期垂向分布特征,讨论不同时期影响其垂向分布的原因.结果表明,低水位期香溪河和神农溪的溶解氧、水温、pH值和叶绿素a垂向分布规律较为一致,各指标在0～10 ...     

壳聚糖改性硅藻土对太湖含藻水体处理效果的研究

研究了壳聚糖改性硅藻土对太湖含藻水体中浊度和蓝藻的去除效果。结果表明:(1)在室内模拟实验中,综合叶绿素a的去除率和去除速率来看,较适宜的改性硅藻土投加量为50mg/L。在此投加量下,室内模拟实验中浊度去除率达到91.50%,叶绿素a去除率达到98.10%;(2)在原位实验中,投加改性硅藻土也能有效去除浊度和叶绿素a,表、中、下层3层水体的最终浊度去除率分别达到82.41%、79.09%、72.82%,叶绿素a去除率分别为92.43%、87.17%、65.62%。(3)无论在室内模拟实验还是原位实验中,投加改性硅藻土后水体的浊度去除和叶绿素a去除均呈现出显著的相关性(p0.01),即两者的去除具有一定的同步性。     

磷浓度对海洋小球藻叶绿素荧光及生长的影响

海水富营养化影响微藻生长,引起海洋初级生产力变化.以海洋小球藻(Chlorella sp.)为研究对象,研究不同磷浓度对其叶绿素荧光、细胞密度和色素含量变化的影响,以期找到海洋小球藻最适生长的磷浓度,为富营养条件下微藻生长的研究提供基础资料.结果表明,在培养温度为(22±1) ℃、光照强度为4 000 lx、光暗比为12 h:12 h条件下,不同磷浓度对海洋小球藻叶绿素荧光、细胞密度及色素含量影响显著,最大光能转化效率(Fv/Fm)、潜在活性(Fv/Fo)、实际光能转化效率(ΦPSⅡ)和电子传递速率(ETR)均呈先升后降的趋势,3.62 μmol/L处理组显著低于其他各组,434.52 μmol/L处理组一直处在较高水平.说明海洋小球藻的光合作用对高磷的适应范围较广,但对低磷浓度培养反应敏感.非光化学淬灭(qN)的值,3.62 μmol/L处理组高于其他各组.从细胞密度和色素含量的变化可以看出,36.21 μmol/L处理组最高,434.52、3.62 μmol/L处理组均低于36.21 μmol/L处理组.海洋小球藻生长的最适磷摩尔浓度为36.21 μmol/L.     

基于GOCI影像和水体光学分类的内陆湖泊叶绿素a浓度遥感估算

叶绿素a作为水质参数之一,常用来作为衡量水体富营养化程度的指示标准.利用从太湖及洞庭湖获取的326个实测数据,基于实测遥感反射率对水体光谱进行光学分类,结果表明所采集的样点可分为3种水体类型.结合GOCI的波段设置,建立了不同类型水体的叶绿素a浓度反演模型.水体类型一可以利用490 nm(3波段)和555 nm(4波段)来反演,水体类型二可利用660 nm(5波段)和443 nm(2波段),水体类型三利用745 nm(7波段)和680 nm(6波段).精度分析表明,分类后的平均相对误差明显下降,类型一为38.91%、类型二为24.19%、类型三为22.90%;类型一均方根误差为4.87μg·L-1、类型二为8.13μg·L-1、类型三为11.66μg·L-1;分类前后的总体平均相对误差由49.78%降低到29.59%,总体均方根误差由14.10μg·L-1降低到9.29μg·L-1,分类后反演精度得到了显著提高.利用2013年5月13日8景GOCI影像反演了太湖的叶绿素a浓度,结果表明,2013年5月13日太湖叶绿素a浓度日变化显著,高值区主要集中在竺山湾、梅梁湾、贡湖湾,低值区主要集中在湖心区以及南部区域,10:00以后太湖西南部沿岸的叶绿素a浓度显著降低.这种先分类后反演的方法对于二类水体的模型反演精度的提高具有重要作用.     

污水排海工程生物监测

本文阐述了污水排海工程及其生物监测的必要性和优越性，描述了污水排海工程纳污海域的分区和生物学要求，并讨论了污水排海工程生物监测的基本内容。     

基于HJ1A-CCD数据的高光谱影像重构研究

遥感影像高光谱重构可以从较少的光谱波段还原出丰富的高光谱信息,为水环境遥感提供更加适用的数据源,对内陆水体水色遥感具有重要意义.利用2009年6月13日获取的HJ1A-HSI和HJ1A-CCD数据,构建HJ1A-CCD数据的高光谱重构模型,重构结果表明:①与地面实测数据相比,重构数据和HJ1A-HSI数据在660～900 nm波长范围内的平均相对误差分别为0.305 1和0.337 7;②重构影像信息熵和平均梯度都高于HJ1A-HSI影像.此外,分别利用HJ1A-HSI数据和重构数据建立叶绿素a浓度的三波段反演模型,发现重构数据能得到更高的反演精度.     

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.