结合水体光学分类反演太湖总悬浮物浓度

本研究利用2008年11月、2009年4月、2010年5月及2010年8月的太湖水体原位观测数据,在对光学复杂水体进行光学分类的基础上,分别建立了针对各个类别水体的总悬浮物浓度高光谱反演模型.通过对每类水体中各个模型的性能比较,分别得到各类水体的最优模型:第一类水体,比值模型为最优模型;第二类水体,半分析模型2为最优模型;第三类水体,一阶微分模型为最优模型.同时,比较分类前后模型的精度和稳定性,结果表明分类后,两者均表现出不同程度的提高,并且分析了光学分类导致半分析模型精度下降的原因.最后针对本研究的结果在遥感数据上的适用性进行了探讨,表明在高光谱遥感数据上有很大的应用潜力.本研究结论对光学复杂湖泊水体的水色遥感具有积极重要的意义.     

基于光学分类的太湖水体叶绿素a浓度高光谱遥感

利用2006年11月、2008年11月、2010年5月和8月的太湖水体原位观测数据,在对水体进行光学分类的基础上,分别建立了针对各个类别水体的叶绿素a浓度高光谱反演模型.通过对每类水体各个模型的性能比较,结果表明:第一类水体,四波段模型为最优模型;第二类和第三类水体,一阶微分模型均为最优模型.同时,也比较了水体分类前后模型的表现,表明水体分类后模型在精度和稳定性上都有不同程度的提高.本研究结论对光学复杂混浊湖泊水体的水色遥感具有参考意义.     

基于GIS下的太湖水质富营养化模糊综合评价

在地理信息系统和地统计学的支持下,探讨了模糊数学与层次分析法相结合的方法在水体富营养化评价中的应用.以太湖为研究对象,选取总磷、总氮、叶绿素、化学需氧量、5日生化需氧量、溶解氧和透明度7项指标进行评价.在对研究区域采样数据进行地统计分析后估算出整个区域评价指标的值,在此基础上建立不同指标的隶属度函数,并计算其隶属度;同时根据层次分析法的原理,确定了各项评价指标的权重,最终得到研究区域的综合结果,绘制出富营养化评价图.结果表明:北部、西北部湖区营养水平最高,属重富营养;中部湖区营养程度为中富营养;东南部湖区营养水平最低,属中营养.     

南京市大气PM_(10)浓度的估算模型研究

以南京市为例,利用空气污染指数API、气象数据和TERRA/AQUA卫星气溶胶光学厚度(AOD)产品,分析了南京市PM_(10)浓度的变化规律,在PM_(10)浓度与气象要素进行相关分析的基础上,初步建立了基于气象要素和AOD的PM_(10)浓度估算模型。结果表明,南京市PM_(10)浓度在每年11,12月或1月最高,7,8月最低,季节性变化表现为冬春季浓度最高,秋季其次,夏季最低,PM_(10)浓度有逐年下降的趋势,但年均值仍高于国家II级标准;除了大气混合层高度外,PM_(10)浓度与大气压、风速、气温、相对湿度、水汽压、能见度、气溶胶光学厚度都有较好的相关性;基于气象要素的PM_(10)浓度估算模型的绝对系数R~2为0.510、平均相对误差为26.04%,基于AOD的PM_(10)浓度估算模型以TERRA和AQUA卫星AOD平均值构建的最佳,绝对系数R~2为0.482、平均相对误差26.11%,两种模型对PM_(10)的预测预报具有一定的指示意义。     

无锡市区大气污染物状况及变化趋势分析

使用2012—2015年无锡市区的6种大气污染物监测数据,对无锡市区各污染物的年度变化、空间分布、影响因素进行了分析。结果表明:(1)2012—2015年无锡市区SO_2、O_3质量浓度呈下降趋势,且趋势显著;NO_2质量浓度呈下降趋势,但不明显;CO、PM_(10)、PM_(2.5)的质量浓度年际变化比较平稳。(2)无锡市区SO_2、NO_2、PM_(10)、PM_(2.5)、CO的空气质量分指数(IAQI)均为冬季最高、夏季最低;O_3的IAQI则为夏季最高、冬季最低。(3)SO_2、NO_2、PM_(10)、PM_(2.5)、CO浓度间呈两两正相关,且相关性极显著;O_3浓度与NO_2、CO呈显著负相关,与SO_2、PM_(10)、PM_(2.5)浓度之间没有明显的关联。(4)分析了无锡市区各项大气污染物浓度的空间分布特征。(5)SO_2、NO_2、PM_(10)浓度周内变化具有"周末效应"的特征,而O_3、CO和PM_(2.5)浓度周内变化出现"反周末效应"。     

粤港澳大湾区空气污染物的时空分布及其影响因素

基于粤港澳珠三角洲空气质量监测数据,利用克里金插值法和Spearman秩系数相关法分析了2015—2021年大湾区空气污染物的时空分布特征,利用灰色关联分析法分析了自然、社会因素对空气污染物的影响。结果表明,近7年大湾区的空气质量整体向好,PM10、PM2.5年均值分别为40.32、23.38$ \mathrm{\mu } $g·m−3,均低于新标准二级限值,O3、NO2、SO2年均值分别为51.68、33.45和6.61$ \mathrm{\mu } $g·m−3。其中,SO2质量浓度低于新标准一级限值,CO年均值为0.68$ \mathrm{m} $g·m-3,CO、PM2.5、NO2、PM10和SO2年均质量浓度呈下降趋势,降幅分别为23.67%、39.48%、27.02%、33.75%和41.21%,季节上表现为冬季最高、春秋季次之、夏季最低。O3年均质量浓度呈波浪上升趋势,升幅为14.54%,季节变化为：秋季>春季>冬季>夏季,O3质量浓度升高的原因可能是副热带高气压带和台风外围的大气环流形式等不利气象条件和O3前体物高排放逐渐升高等人为排放因素等共同影响的结果。O3的空间分布表现为东莞、深圳、港澳和江门南部等东部沿海地区高于中西部内陆地区,高值质量浓度达48~70 μg·m−3,其他污染物质量浓度呈“中西—东部”递减趋势。气温、日照时数和风速与CO、NO2、PM10、PM2.5和SO2质量浓度呈负相关,与O3 呈正相关,相对湿度与O3呈负相关,与其他污染物呈正相关,降水量对珠港澳三地污染物质量浓度影响不一。能源消耗、工业生产、人口和机动车数据等是影响大湾区空气质量的主要因素。本研究结果可为粤港澳大湾区在大气污染防治、环保策略制定等方面提供参考。     

太湖水体散射特性及其与悬浮物浓度关系模型

水体散射特性与水环境参数如悬浮颗粒及其浓度密切相关.利用Wetlabs公司研制的水体固有光学特性测量系统,于2006-10～2006-11对太湖水体的散射系数和后向散射系数进行了测量.在对水体散射特性分析的基础上,建立了太湖水体颗粒物后向散射系数的光谱模型.此外,利用后向散射率计算水体折射系数,根据折射系数的变化范围,将水中颗粒物的主导因子分为3种类型：①浮游植物主导;②无机颗粒物主导;③两者共同主导.在对散射系数与无机悬浮物、有机悬浮物、总悬浮物浓度相关性分析的基础上,针对颗粒物主导因子的不同,分别建立了散射系数与无机悬浮物浓度的乘幂关系模型.     

利用高光谱反演模型评估太湖水体叶绿素a浓度分布

叶绿素a浓度是评价水体富营养化和初级生产力的一个重要参数,高光谱遥感是获取叶绿素a浓度的有效手段.为建立太湖水域叶绿素a的最佳高光谱估算模型,选取2015年5—7月共计60组同步实测高光谱数据和叶绿素a浓度数据,在地面光谱反射率和叶绿素a浓度相关性分析的基础上,使用2∶1的数据样本进行太湖水域叶绿素a的最佳高光谱估算模型的建立和验证,筛选模型分别为波段比值、三波段、荧光峰位置、峰谷距离、一阶微分、NDCI(Normalized Difference Chlorophyll Index)、峰面积、荧光峰高度、WCI(Water Chlorophyll-a Index)和四波段模型.结果表明,建模得到的四波段模型决定系数最高,峰面积模型的决定系数相对最低;四波段模型的反演精度最高,均方根误差(RMSE)为0.00376 mg·L~(-1),平均绝对误差(MAPE)为27.86%,而WCI模型的反演精度相对最低,RMSE为0.01231 mg·L~(-1),MAPE为45.11%.将反演精度最高的四波段模型应用于2015年8月3日的两景HSI(Hyperspectral Imaging Radiometer)高光谱影像数据,也得到较高精度,利用同步实测叶绿素a浓度验证的决定系数为0.7643,RMSE为0.00433 mg·L~(-1),MAPE为45.62%.在春、夏季叶绿素对水体光学特性占主导作用且叶绿素分布均匀的情景下,本研究可为太湖水域叶绿素a的高光谱反演和水环境监测提供有价值的参考,其它季节水体光谱特点的研究尚待进一步开展.     

粤港澳大湾区大气PM2.5浓度的遥感估算模型

PM_2.5对大气环境和人类健康危害极大,及时准确地掌握高时空分辨率的PM_2.5浓度对空气污染防治起着重要作用.基于粤港澳大湾区2015～2020年多角度大气校正算法(MAIAC)1 km AOD产品、 ERA5气象资料和站点污染物浓度(CO、 O₃、 NO₂、 SO₂、PM₁₀和PM_2.5),分别建立了估算PM_2.5浓度的时空地理加权模型(GTWR)、 BP神经网络模型(BPNN)、支持向量机回归模型(SVR)和随机森林模型(RF).结果表明,RF模型的估算能力优于BPNN、 SVR和GTWR模型,BPNN、 SVR、 GTWR和RF模型的相关系数依次为0.922、 0.920、 0.934和0.981,均方根误差(RMSE)分别为7.192、 7.101、 6.385和3.670μg·m^-3,平均绝对误差(MAE)分别为5.482、 5.450、 4.849和2.323μg·m^-...