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891.
以2009~2019年HJ-1A/B卫星多光谱数据和对应日期的实测数据为数据源,通过预处理提取出各波段组合反射率并与实测叶绿素a浓度数据进行统计相关性分析,选取相关性最高的波段组合作为特征变量与2/3的实测叶绿素a浓度数据进行建模,并用剩下的1/3实测叶绿素a浓度数据进行精度验证以确定最佳遥感反演模型,最后根据最佳反演模型对2009-2019年的香港近海海域叶绿素a浓度进行反演,明晰该海域近10年的叶绿素a浓度时空变化特征.结果表明:利用HJ-1A/B卫星多光谱数据反演香港近海海域叶绿素a浓度的最佳波段组合为第3波段和第2波段比值(B3/B2),相关系数(r)为0.893;最佳反演模型为利用B3/B2构建的e指数回归模型(Chl=0.004e6.693(B3/B2)),决定系数(R2)为0.934,均方根误差(RMSE)为0.255μg/L,平均相对误差(RPD)为25%;近10年香港近海海域的叶绿素a浓度时空变化特征:空间上整体呈现“东高西低,由东向西逐渐减小”的分布特征,西部海域比东部海域平均浓度低5μg/L左右;2017年内呈“春低秋高,夏升冬降”的随季节变化特点,其中秋季最高,夏春两季次之,冬季最低. 相似文献
892.
本文基于社会网络分析法(SNA)以及二次分配程序(QAP)方法,利用成渝城市群2005~2016年面板数据,对成渝城市群碳排放空间关联性及影响因素进行研究.结果表明:①成渝城市群碳排放空间关联性显著,呈现出复杂的网络结构形态,样本期内,网络密度由0.16增长至0.68,关联关系数从38个增长为162个.②重庆、成都、绵阳和南充等城市位于网络的中心地位,发出了较多的关联关系,同时发挥着中介作用.③碳排放空间关联网络被划分成为5个层级,层级结构整体较为稳定,然而第一层级与第二层级存在较为严重的断层现象.④空间距离、人口数量差异以及经济水平差异是碳排放关联性的主要驱动因素.城市间空间距离越近、人口数量与经济水平差异越大,越容易产生碳排放关联关系. 相似文献
893.
本研究运用最小相关系数法(MRS),使用元素碳(EC)作为示踪物,得到一次排放的质量吸光效率(MAEp),结合黑碳仪(AE33)和有机碳/元素碳分析仪获得实测的质量吸光效率MAEt,进而通过MAEt/MAEp的比值得出吸光增强系数(Eabs).采样站点位于广州市城区暨南大学大气超级监测站,采样时间涵盖了干季(2019年1月26日~3月31日)和湿季(2018年5月1日~7月31日).对广州市城区的黑碳气溶胶及其光学特征进行分析,EC在干季的平均浓度(1.93±1.38)μgC/m3高于湿季(1.46±0.75)μgC/m3,而Eabs520在干季的均值(1.26±0.34)低于湿季(1.63±0.55).Eabs520在干湿季的日变化差异明显,但有机碳(OC)、EC、OC/EC、波长指数(AAE470-660)均为干季高于湿季.分析发现气溶胶负载补偿参数k值与Eabs520在湿季呈现出较好的相关性,而在干季相关性较差,可能与生物质燃烧的影响有关;探讨了O3、NO2和SOC/OC对Eabs520的影响,在干季O3与Eabs520的相关性较差(R2=0.21),在湿季较好(R2=0.46),SOC/OC却展现出了相反的关系,而NO2在干季和湿季与Eabs520的相关性都较差(R2=0.01),并发现温度对Eabs520存在一定的影响.通过后向轨迹聚类分析发现,长距离传输气团的的黑碳Eabs520值较高. 相似文献
894.
为探究湖北省人类净氮输入状况,本文基于湖北省14个地级市(省直辖县)行政单元统计数据,利用人类活动净氮输入(NANI)模型,核算湖北省2008~2017年的人类活动净氮输入量.结果表明,湖北省10a平均NANI值为15929.43kg/(km2·a).湖北总NANI值随时间呈现出先增长后下降的趋势,其中2013年达到16959.93kg/(km2·a).在空间分布上,湖北省中东部地区(襄阳、荆门、荆州、随州、孝感、武汉、鄂州、黄冈、省直辖县)的NANI值显著高于西部地区(十堰、宜昌、恩施自治州);氮源结构上,氮肥输入(年均贡献比例60.58%)是最大输入项,其次分别为食品/饲料净氮输入(24.85%)、生物固氮(8.16%)、大气氮沉降(6.25%)和种子氮输入(0.18%).因此,减少化肥投入,提高农业产出投入比,同时合理控制人口密度,是减少区域内净氮负荷量,降低氮素污染的有效措施. 相似文献
895.
为分析抚河南昌段流域水体中重金属空间分布特征及可能来源,2019年08月在抚河南昌段共采集了23个地表水样及8个地下水样,对水体中的重金属V、Mn、Ba、Fe、Sr、Zn及类金属元素As进行了测定.结果表明,水体中不同重金属空间分布特征总体趋势一致,即中下游地区高于上游地区,污染特征空间差异性为中等及以上.地表水中V、Fe、Mn的平均浓度超过《地表水环境质量标准》(GB3838-2002)集中式生活饮用水特定项目标准限值;地下水中类金属元素As平均浓度超过《地下水质量标准》(GBT14848-2017)Ⅲ类水质标准.多元统计分析表明Sr、Ba、Mn可能主要来源于人类生产、生活污染物的排放,Fe、V、Zn可能主要来源于农业渔业及交通污染,类金属元素As主要来源于沿岸及河流底部淤泥及岩石碎屑. 相似文献
896.
为揭示中国O3浓度的时空格局及聚集变化规律,通过对2016~2018年全国338个城市1144个监测站点的O3浓度观测数据,使用空间插值及空间自相关等方法进行分析研究.结果表明:2016~2018年全国O3浓度(第90百分位数)总体呈现上升趋势(由2016年的141.54μg/m3上升到2018年的153.21μg/m3),污染态势逐年加重,且华北及长江中下游等人口稠密地区O3浓度最高,O3浓度的空间分布呈现显著的聚集性和相似性规律,且聚集性逐年增强,O3浓度的年聚集区主要呈现北高南低的分异,高高值聚集区主要集中在北方(城市占比22.19%~29.59%),低低值聚集区则主要集中在南方(城市占比15.98%~22.19%),此外,O3浓度高高值聚集区与低低值聚集区空间分布的季节变化规律以顺时针周期性变化为主:3a来,春季集聚区分布与年集聚情况相同,夏季高高值,低低值聚集区逐渐向西扩大聚集范围,秋季则顺时针转变为东高西低的分异情况,随后高高值(低低值)聚集区沿顺时针方向南(北)移动,到冬季则转变为南高北低的空间分异情况. 相似文献
897.
提出用与碳排放“同步变化程度”来衡量配额指标重要性的思想,对中国各省份碳排放配额进行再分配.首先在公平和效率原则基础上选取碳排放的影响因素作为分配指标,其次采用灰色关联分析法分别测算出各地区各指标与碳排放量的同步变动程度,以得到各地区各指标在配额分配中的比重.最后测算出我国29个省区2020~2030年的碳排放配额与排放空间.结果表明,人口基数及经济发展指标对各地碳排放有较强的同步变动关联性,因此应该被赋予更高的权重;配额最多的地区包括广东、北京、江苏、山东、上海,最少的地区则包括宁夏、贵州、青海、吉林、新疆.盈余分析发现,北京地区的碳排放空间有较多盈余;浙江等5个省区已达较饱和状态;山东等4个省区则处于较严重的溢出状态,在未来10年内需承担较重的减排压力. 相似文献
898.
在土地利用方式改变、能源消耗持续增长、人口膨胀的共同作用下,城市热岛效应日趋显著。大气细颗粒物(PM2.5)污染不断加剧,对城市热岛强度也产生了一定的影响。利用地面空气质量监测站点的逐小时PM2.5污染监测数据、气象监测站点的日均数据和MODIS地表温度数据,结合土地利用类型,划分城郊气象站点和地表温度采样点,分别计算北京市日均PM2.5浓度、冠层城市热岛强度和地表城市热岛强度,并计算地表城市热岛强度指数,得出热岛强度空间分布图。经过对PM2.5与冠层城市热岛强度、地表城市热岛强度及其空间分布的相关性分析,得出以下结论:(1)北京市地表城市热岛强度的月、季间变化明显,主要受土地覆盖类型影响,夏季高于冬季,冠层城市热岛强度的月、季间变化较小;(2)PM2.5质量浓度与冠层城市热岛强度、地表城市热岛强度均呈显著负相关,相关系数分别为?0.5199和?0.6115;(3)昼间地表城市热岛强度与PM2.5质量浓度的相关性高于夜间;(4)PM2.5质量浓度变化对地表城市热岛的空间分布有着显著的影响。随着PM2.5质量浓度的增加,强热岛空间范围向城区缩减。 相似文献
899.
经济发展与环境保护的平衡一直是人们关心的话题,为分析空气质量水平与经济发展程度之间的关系,即环境库兹涅茨曲线,本研究利用2013—2017年中国省级PM_(2.5)污染数据,运用动态空间面板数据模型,从而控制相邻省份的空气质量水平与本地上期污染水平,实证分析中国PM_(2.5)环境库兹涅茨曲线的存在性及空间溢出性.结果表明:①PM_(2.5)的环境库兹涅茨曲线在省级基础上表现为倒U形,即随着初期经济水平的发展,大气污染会不断增加,在经济发展到一定水平后,大气污染开始降低;②东部、中部省份的空气污染表现与全国一致,而西部省份尚无显著趋势,只有第一产业产量与空气污染水平呈负相关;③中国整体的PM_(2.5)污染具有显著的空间溢出性;④对二氧化硫和氮氧化物进行环境库兹涅茨曲线研究,发现全国平均而言还处在大气污染的上升阶段.研究表明,中国各地区处在大气污染发展路径的不同阶段上,而且空气污染的治理模式应采取区域联合分块治理的策略. 相似文献
900.
基于小波分解和SVM的大气污染物浓度预测模型研究 总被引:2,自引:1,他引:1
针对大气污染物浓度的精准预测问题,运用小波分解将污染物浓度一维序列分解为高维信息,结合气象及污染物浓度数据,构建了基于小波分解的支持向量机预测模型.最后将模型应用于长沙市2018年PM2.5和O3-8 h的浓度预测.结果表明:①在其他参数不变的条件下,该模型在平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分比误差(MAPE)、均方根误差(RMSE)、一致性水平(IA)和相关系数(R)指标上均优于未经小波分解的预测模型;②在考虑其他污染物对PM2.5浓度的影响后,预测模型评价指标MAE、MAPE和RMSE分别减少了5.57%、9.91%和3.44%,有着更小的误差;③在考虑气象因素对O3-8 h浓度的影响后,预测模型评价指标MAE、MAPE和RMSE分别减少了1.59%、3.54%和0.82%,同样也有更小的误差.由此可以看出,本文所提模型能够有效预测大气污染物浓度,为相关研究提供了方法参考. 相似文献