基于Sentinel-2的平寨水库叶绿素a浓度反演

为实现对平寨水库叶绿素a的遥感监测,选取平寨水库2017年11月17—18日的实测叶绿素a浓度数据和准同步的Sentinel-2数据,通过选取最佳波段组合建立BP神经网络模型,对平寨水库叶绿素a进行反演,并分析其空间分布特征。结果表明:Sentinel-2红边波段对叶绿素a的敏感性优于可见光波段,在叶绿素a浓度反演方面具有较大潜力。相关系数最大的波段组合方式是:B5/B4、[1/B4-1/B5]*B6、[1/B4-1/B5]*B7和[1/B4-1/B5]*B8;BP神经网络模型可决系数R2为0.9160,平均相对误差为29.87%,反演精度优于三波段模型;平寨水库叶绿素a浓度空间分布差异明显,水面开阔的中心库区浓度较高,各支流上游河段浓度较低。Sentinel-2数据可较好地应用于喀斯特高原湖泊叶绿素a浓度反演,BP神经网络模型估测结果合理、可靠;研究结果可为平寨水库水环境治理提供科学依据。     

生态调控后贵州花溪水库浮游植物群落结构的变化特征及影响因素

为了解生态调控后花溪水库浮游植物功能群变化特征与环境因子的关系,基于浮游植物功能群、NMDS（非度量多维尺度分析）、RDA（冗余分析）、Pearson相关性分析方法,于2017年3月-2018年3月逐月对浮游植物群落结构与水环境指标进行采样分析.结果表明:①生态调控前,花溪水库共鉴定浮游植物4门18种,共归类出10个功能群,且功能群H1占绝对优势,其代表藻种为水华束丝藻（Aphanizomenon flosaquae）;生态调控后,共鉴定浮游植物6门66种,共归类出20个功能群,主要优势功能群为B/Lo,其代表藻种为小环藻（Cyclotella sp.）和多甲藻（Peridinium sp.）.②生态调控后,花溪水库优势功能群结构发生了变化,其变化特征为B/Lo（春季）→D/B/Lo/X2/N/P（夏季）→D/B/Lo/N（秋季）→D/MP/B/Lo/W1/W2（冬季）.功能群B的生物量在春季达到峰值（3 056.3 μg/L）,与其对低营养环境有良好的耐受性有关;功能群Lo的生物量在秋季达到峰值（2 900.9 μg/L）,与组成功能群Lo的甲藻特性有关.③RDA结果表明,生态调控前影响浮游植物生长的环境因子为SD（透明度）、ρ（DIN）（DIN为无机氮）;生态调控后影响浮游植物生长的环境因子为WT（水温）、ρ（DO）、ρ（DIN）.研究显示,生态调控后花溪水库功能群结构发生了明显变化,影响功能群变化的主要环境因子为WT和ρ（DO）.      

不同入流类型对生态流量管理效果的影响

河流生态流量管理对于保护下游生态系统具有非常重要的作用。在水库生态调度的研究中,为了给不同流量时期提供不同生态流量,下游生态流量管理越来越复杂化。人们倾向于采用更复杂的生态流量管理来改善生态水文情势。然而,除了生态流量管理,水库入流类型也会影响生态水文情势,进而影响生态流量管理效果。因此,研究不同入流类型对生态流量管理效果的影响,有助于在考虑水库调度成本的情况下,在水库生态调度之前更好地选择生态流量管理方案。通过分析全球径流,总结出3种入流类型。为了对比不同的生态流量管理方案,采用了4种通用生态流量管理方案。结果表明:当水库入流量年内分配较均匀、流量曲线变换平缓时,生态流量管理方案的改变不会影响河流生态水文情势,即这种类型的入流对生态流量管理方案不敏感。     

污水处理过程专家系统的结构特点与应用研究进展

综述了专家系统在污水处理领域的结构和特点、针对的工艺以及应用现状方面取得的研究成果。重点介绍了专家系统中知识的获取和表示、规则的建立以及与故障树和其他人工智能技术的结合情况,并对专家系统在污水处理工艺选择、运行控制以及故障诊断3个阶段的研究现状进行了细致分析。在此基础上,提出了尚需解决的问题以及进一步研究与发展的方向。     

水源水库贫营养好氧反硝化菌群脱氮特性研究

为削减微污染水库中氮素的浓度,通过对西安市李家河水库沉积物进行定向富集驯化,筛选出以Pseudomonas菌为主、具有高效好氧反硝化特性的混合菌群-A1.摇床实验表明,贫营养好氧反硝化菌群A1在15h时硝酸盐氮去除率可达93.39%,硝酸盐氮平均去除速率为0.2073mg/（L·h）;总氮去除率为52.11%,总氮平均去除速率为0.1153mg/（L·h）,无亚硝酸盐积累.氮平衡分析表明,约45%的初始氮被去除转化为气体产物.响应面法（RSM）结果表明,C/N比9.96,温度22.67℃,pH8.01,转速91r/min,溶解氧8.55mg/L是去除总氮（TN）的最优条件.     

中国淡水生态系统甲烷排放基本特征及研究进展

本文基于中国境内的湖泊、水库、河流等淡水系统CH₄排放研究的相关成果,对203个湖泊（595个样点）、46个水库（221个样点）、112条河流（441个样点）,总计1257个样点的CH₄通量数据进行统计分析,探讨了中国淡水系统（湖泊、水库、河流）CH₄排放的一般特征,总结了当前研究进展,并进一步估算和评估了中国淡水系统CH₄排放总量水平.结果表明：1）中国湖泊CH₄排放通量平均为（1.17±1.87） mg/（m²·h）,蒙新湖区（（3.84±0.57） mg/（m²·h））和东北湖区（（2.62±3.54） mg/（m²·h））较高,青藏湖区（（1.94±4.13） mg/（m²·h））次之,东部湖区（（0.81±0.90） mg/（m²·h））较低,云贵湖区（（0.19±0.26） mg/（m²·h））最低;湖泊CH₄排放通量呈显著的纬度模式,高纬度地区湖泊CH₄排放高于低纬度地区;2）水库CH₄排放通量（（1.25±1.78） mg/（m²·h））与湖泊相似,水库消落带较高的排放通量（（4.34±4.45）mg/（m²·h））对水库CH₄排放具有重要贡献;3）河流CH₄排放（（0.82±1.14） mg/（m²·h））略低于湖库,长江水系CH₄排放通量（（0.98±2.38） mg/（m²·h））和黄河水系（（0.85±0.75） mg/（m²·h））相近,高于海河水系（（0.54±0.93） mg/（m²·h））,辽河、珠江水系研究较少,数据变异性极大;4）受降水、温度、径流稀释等影响,淡水系统CH₄排放呈显著的季节变化,其中湖库排放夏季高于秋季,冬春季较低,而河流则春秋季高于夏冬季;5）基于外推法估算全国湖泊、水库、河流CH₄排放总量分别约为0.96,0.29,0.76Tg/a,相当于全国湿地系统排放的75%.由于较大的时空变异性以及监测数据分布的不均匀性,目前估算存在较大的不确定性,但淡水系统CH₄排放在全球气候变化中的贡献仍不容小觑.     

南京市小型水库水质评价和富营养化分析

小型水库数量众多,在防洪、灌溉、供水、养殖和生态环境方面发挥了重要的作用。2018年7月(丰水期)和2019年4月(枯水期)对南京市37个小型水库水质进行了调查。丰水期总氮平均浓度1.01 mg/L,显著低于枯水期的1.49 mg/L。丰水期总磷平均浓度0.057 mg/L,枯水期0.055 mg/L,两个时期无显著差异。高锰酸盐指数(CODMn)丰水期平均浓度4.92 mg/L,不显著高于枯水期的4.58 mg/L。南京市小型水库丰水期以III类水为主(48.7%),V和劣V类占27.0%,影响指标为总氮和总磷;枯水期V类水比例较高(41.7%),其次是IV类水(30.5%),影响指标为总氮。两个时期富营养和中营养水库分别占比约55.0%和45.0%。平原型水库水质劣于丘陵型水库。结果表明,与大中型水库相比,小型水库水质更易受氮磷的影响,应重视小型水库的富营养化问题。     

唐村水库冬季水体Chla与水环境因子关系分析

唐村水库是临沂市具有代表性的水库,2017年12月,实地调查唐村水库,设置9个代表性采样点现场调查取样。结果显示:(1)冬季唐村水库的水体叶绿素a与化学需氧量、总氮、酸碱度、总磷呈现为显著正相关。(2)依据总氮、化学需氧量和总磷指标评价冬季唐村水库的水体富营养化状况,显示水体分别为Ⅲ类水、Ⅲ类水和Ⅳ类水。     

中国电力行业的全周期碳足迹北大核心CSCDCSSCI

在碳达峰与碳中和目标下,国家层面与各省份均在积极推动碳减排。电力行业作为我国最大的排放部门成为减排重点之一,然而电力行业存在的隐含碳排放造成实际排放低估,省际间碳转移导致省级碳减排不公平问题突出。因此识别电力行业全周期碳足迹,尤其是不同省份的隐含碳足迹以及省际间的转移碳足迹特征,有助于正确评估电力行业碳排放,科学界定不同省份的碳减排责任并合理分配。通过构建电力行业全周期点-流模型以揭示电力产业链中存在的能源活动,进而明确基于用电侧考虑的2018年全周期碳足迹,并刻画碳隐含度与碳转移依赖度指标来分析电力行业的隐含碳排放与省间转移碳排放。研究表明:(1)我国电力行业全周期碳排放系数为689 g/(kW·h),排放量为4.747×10^(9)t,其中北方大部分地区排放系数偏高,山东最高达891 g/(kW·h),南方地区偏低,云南最低仅101 g/(kW·h)。(2)全国电力行业全周期碳隐含度为8.95%,东南沿海贫煤省与煤炭生产高排放省的碳隐含度偏高,贵州最高达14.63%,西北、华北富煤省的碳隐含度偏低,新疆最低仅4.94%;全国隐含碳排放量为4.25×10^(8)t,广东隐含碳排放量最高达5.0×10^(7)t,青海最低仅1.17×10^(6)t。(3)全国电力行业全周期碳转移量为9.26×10^(8)t,约占排放总量的19.5%,电力与煤炭自给率越低的省区对外碳转移依赖度越高,其中北京最高达71.24%;内蒙古、山西、陕西、宁夏、安徽、新疆、贵州是主要碳转入省,总转入7.11×10^(8)t,其中内蒙古最高达2.64×10^(8)t;江苏、浙江、广东、山东、河北、北京、辽宁、河南、上海是主要碳转出省,总转出6.92×108t,其中江苏最高达1.12×10^(8)t;全国共有240对省存在碳转移,其中有102对的转移量超过1.0×10^(6)t。在研究基础上,提出相应建议推动省级电力行业公平合理低碳发展。