基于Landsat-8卫星遥感反演内陆河湖水质参数

以太湖为研究区，使用Landsat-8卫星OLI数据和无人机高光谱数据，对研究区CODMn、DO、TN、TP、NH₃-N等5项水质参数进行遥感定量反演研究，通过各水质参数与遥感数据波段组合分析，构建高拟合度的水质参数反演模型，为内陆水体水质参数遥感定量反演提供理论基础。     

沙颍河(河南段)水污染的时空分布规律

对沙颍河流域(河南段)的沙河、颍河、贾鲁河水质进行监测,分析沙颍河水污染的时空分布规律特征。结果显示:①流域内主要支流沙河、颍河、贾鲁河水体TN浓度均超过Ⅴ类地表水质量标准要求,为劣Ⅴ类。②流域水体CODMn、TP浓度从上游的Ⅳ类到下游的Ⅴ类逐步恶化,部分河段超过Ⅴ类水质要求。周口段贾鲁河和沙颍河NH3-N、TN、TP、CODMn浓度超过Ⅴ类水质标准;沙河、颍河TN、CODMn浓度为Ⅴ类或超Ⅴ类水质标准,NH3-N符合Ⅲ类水质标准,TP符合Ⅳ类水质标准。③沙颍河流域水体TN、TP、CODMn浓度随季节而变,枯水季节的TN、TP浓度明显高于丰水季节,CODMn浓度明显低于丰水期。④沙颍河流域主要污染因子为TN,其次为CODMn和TP。认为流域水污染最严重的河流为贾鲁河,其次为颍河和沙河,该流域水体不仅点源污染严重,还存在明显的面源污染。     

基于高光谱数据的汉江中下游典型河段水体悬浮物遥感反演

选择汉江中下游典型河段作为研究区域,利用2012—2013年实测水质数据及高光谱数据,基于有效信息变量筛选和神经网络算法构建研究区水体悬浮物浓度高光谱反演模型,分析评价了模型性能与估测效果,讨论了研究区水体悬浮物浓度分布特征。研究结果表明:基于变量投影重要性指数和神经网络优势构建的高光谱反演模型在反演精度、稳定性和适应性方面表现出优异的性能;而对于基于简单相关性分析构建的单波段模型和比值模型而言,建模样本选择对模型精度有较大影响,导致模型反演精度、稳定性和适用性较差;汉江中下游典型河段水体总悬浮物浓度整体上在18.8~187.0 mg/L之间变化,季节性差异明显,即春、夏两季悬浮物浓度低于秋季。     

浐灞河流域水功能区纳污能力及入河污染物总量控制分析

在分析浐灞河流域8个断面现状水质状况的基础上,指出超标因子为氨氮、BOD5和氟化物。根据该河段相应水功能区水质目标的要求,由设计流量及有关参数计算出水体纳污能力。在对污染物进行预测的基础上,提出了浐灞河各水功能区在现状2010年和规划2020年的CODcr和氨氮入河总量控制方案,为水资源保护与管理提供科学依据。     

基于GF-1WFV影像与神经网络模型的水库水质多参数反演研究

利用国产GF-1 WFV影像和神经网络建立多光谱遥感影像水质多参数定量反演模型,能实现高效率、大范围、连续空间的水库水质多参数变化监测,探究了国产卫星影像于水质遥感反演的可行性,并为湖长制和湖泊富营养化评估提供技术支持。以广东省佛山市一中型水库为例,基于GF-1 WFV影像,利用神经网络模型建立了东风水库叶绿素a(Chl-a)、透明度(SD)、总磷(TP)、总氮(TN)、高锰酸盐指数(COD_(Mn))5个水质参数与影像数据间的定量反演模型,5个水质参数反演模型预测值与实测值之间的决定系数R~2均达到0.8以上,平均相对误差均在40%以下,研究结果证实了国产卫星影像于水质遥感反演的可行性,研究成果可为水库的水质和富营养化监测提供参考。     

基于国产卫星多光谱影像的河流水体浊度遥感联合反演研究

基于集合建模思想,在水体光谱特征分析与敏感波段选择基础上,集成多种遥感反演模型优势,构建了河流水体浊度多光谱遥感联合反演模型(Combined Model-BP,CM-BP)。选择汉江中下游典型河段为研究区,利用2012—2013年原位观测数据,以具有较高时间分辨率和空间分辨率的国产卫星数据作为多光谱遥感数据源,测试评估了CM-BP浊度遥感反演模型适用性,并与传统波段组合模型进行精度比较,基于反演结果分析了研究区浊度时空分布特征。结果表明:基于集合建模思想构建的CM-BP模型的反演精度、适应性及稳定性均高于波段组合模型;从光谱分辨率、时空分辨率等角度考虑,环境与灾害监测预报小卫星星座系统、高分一号卫星、资源三号等国产卫星多光谱遥感数据是河流水体水质反演优选数据源;国产卫星遥感数据可以满足河流水体水质高精度、实时性与大尺度等遥感反演需要,为河流水环境监测研究提供数据基础。     

浐灞河下游河段水质模拟研究

根据浐灞河下游河段水质系统的状况,从管理角度和水质模型的空间维数来考虑,选取河流一维稳态水质模型,依据大量的实测数据率定降解系数,设定现状调查排放源、许可固定排放源与规划排放源3种工况,模拟浐灞河下游河段沿程各断面水质影响变化。通过对比3种工况对水质影响关系,得出在现状调查排放源和许可固定排放源条件下,水质受到污染;在规划排放源条件下,呈现出较好的水质状况。研究结果为河道的水环境管理提供了依据。     

三峡库区香溪河回水区营养状态变化特征与驱动因子

基于2015—2016年香溪河回水区域主要水质参数和营养状态的周年监测数据,分析并探讨三峡库区香溪河库湾回水区营养状态的季节性变化特征及潜在污染来源。结果表明:(1)香溪河回水区TN、TP污染十分严重,在调查时段内,各月份香溪河库湾水体的TN、TP质量浓度均远高于限制值,易发生水体富营养化;(2)香溪河回水区水体营养程度较高,所有月份均达到中营养以上水平,并在2015年8月达到富营养状态。水体营养状态从低到高季节顺序为秋季、冬季、春季、夏季。TN质量浓度是影响香溪河回水区水体富营养化程度最重要的指标;(3)香溪河回水区TN主要来自农业面源污染和城镇生活污水排入,流域上游的磷矿资源开采产生的工业废水以及库湾沿岸的点源污染是水体中CODMn与TP污染负荷的主要来源。水体中Chl-a质量浓度受TN、TP等营养盐的限制较弱,SD受浮游藻类和悬浮物的共同影响。     

聊城市河流水体污染变化趋势及防治对策

1聊城河流水质现状及变化趋势近几年,聊城市各河流水体质量普遍较差,而且常年维持劣V类水质状态。河流水体污染有以下特点:1·1水体污染物超标项目多2003~2005年水质监测资料显示,在金堤河、漳卫河和境内徒骇河、马颊河等4条河流的13个河段中,常年为劣V类水质的河段9个,占69·2%,主要超标污染物为氨氮(NH3—N)、生化需氧量(BOD5)、化学需氧量(CODcr、高锰酸盐指数(CODMn)、溶解性铁(Fe)、氟化物(F-)、挥发酚等。多项污染物超标现象普遍存在,污染超标项目最多的河段,超标项目达8项之多,污染较轻的河段亦有4类污染物超标。1·2超标倍数…     

尼洋河丰水期Cd浓度与水环境因子的关联分析

为了解尼洋河干流水体重金属Cd与pH、COD、TN、TP的关系,摸清重金属Cd的空间分布及来源,运用SPSS及GIS模型,对尼洋河干流上10个监测点的pH、COD、TN、TP及Cd指标检测结果进行统计分析,同时利用反距离权重插值法分析干流重金属Cd的空间分布状况。结果表明:(1)尼洋河丰水期干流水体满足Ⅲ类地表水质标准,空间分布上变化幅度最大的指标为COD,巴河与娘曲对尼洋河干流水环境指标浓度影响较大。(2)干流水体中TN与pH、Cd与TP之间存在极显著的正相关性(P0.01),重金属Cd与TP存在多元回归的线性关系,回归常数为0.003,回归参数为83.072。(3)干流水体重金属Cd沿河流方向总体呈逐步下降的趋势,主要来源于自然矿产及沿河两岸的农业面源污染。研究结果可为尼洋河流域水环境保护治理和重金属Cd的防治提供一定的依据。     

七浦塘引水对阳澄湖及周围河网水质改善效果分析

针对常见的高锰酸盐指数(CODMn)、五日生化需氧量(BOD_5)、氨氮(NH_3-N)、总磷(TP)、总氮(TN) 5项水质指标,运用综合污染指数法和单因子评价法,分别对2015—2018年阳澄湖、七浦塘及主要河网水质数据进行对比分析。结果显示,阳澄湖区整体水质由重污染转化为污染,主要超标因子为总氮,水质类别已从劣V类转变为V类。七浦塘整体水质除总氮指标仍为V类外,其他4项指标均为Ⅱ、Ⅲ类水平。其他河网主要河流2018年相较2015年的水质类别均有改善,七浦塘调水引流工程对于提高阳澄湖区水体流动性,改善阳澄湖及周边河网水质有重要作用。     

长江口水质空间分布现状评价

分析了长江口133 km空间范围内9处河段水体样品的现状水质状况.从影响因素看,影响长江口水质的主要因素为水体总氮(TN)含量和重金属Hg含量,其中TN超标严重,9测点均值达到1.94 mg/L,接近Ⅴ类水质标准上限值2.00 mg/L,水体富营养化趋势严重;Hg超标也较严重,9测点均值达到0.12 μg/L,超过Ⅲ类水质Hg含量限值.从空间分布看,吴淞口水体水质最差,其TN、TP和重金属As、Pb、Cr含量均为9处采样点中最高,且TN、TP含量严重超标,吴淞口水体是长江口水质污染的重要原因.使用水质模糊综合评价方法对长江口水体进行整体评价,结果显示长江口水质现状较差,为Ⅳ到Ⅴ类之间.     

基于灰关联和BP神经网络法评价黑河流域水质

为探明黑河流域的水质状况,于2013—2015年每年的4月、7月和12月对黑河流域中的八宝河、野牛沟、北大河、梨园河、红水河、山丹河、张掖湿地、中游干流、额济纳河、东居延海小流域水体进行采样,测定溶解氧(DO)、氨氮(NH3-N)、总氮(TN)、总磷(TP)、高锰酸盐指数(CODMn)作为评价因子,采用灰色关联法和BP神经网络法对黑河流域水质状况进行综合评价。结果表明:BP神经网络法的评价结果较为符合黑河流域实际,八宝河、野牛沟、红水河水质良好,以Ⅲ类为主;北大河、梨园河、山丹河、中游干流、额济纳河水质较差,以Ⅳ类为主;张掖湿地、东居延海水质较差,常年为Ⅴ类,主要原因是营养盐和污染物富集,超出水体自净能力,造成水质状况较差。     

基于MODIS影像的洞庭湖枯水期总磷营养状况监测研究

为了解洞庭湖区枯水期的水体总磷的污染情况,利用MODIS反射率与同步的总磷(TP)浓度实测数据进行相关性分析,得出最优波段组合b1-b5。建立了三次多项式反演模型,并运用模型反演得到2005、2009及2013年枯水期3期洞庭湖区总磷的分布图,湖区水体主要以Ⅳ类水质和Ⅴ类水质为主,进一步采用以TP为基准的修正营养指数(TSIM)公式得出洞庭湖区的营养状态分布情况。结果表明:2005-2013年洞庭湖水体营养指数呈现略下降又上升的趋势。洞庭湖区湖水趋于富营养化状态,且东洞庭湖最严重,南洞庭湖次之,西洞庭湖最轻,洞庭湖湖体水质劣于入湖口水质。     

潼关-三门峡段水质浓度及污染物削减量计算

针对黄河潼关-三门峡河段有机污染的突出特点,确定了河段水体功能及水质目标.根据水质模型,计算了河段在不同设计流量、设计含沙量条件下各断面的BOD5和CODMn的浓度值.根据水环境容量模型计算出在不同设计流量、设计含沙量条件下该河段的污染物削减量.指出加大上游来水污染物治理力度是提高该河段水环境容量,改善水环境质量的有效措施和途径.     

基于组合光谱指数的巢湖典型水质参数反演研究

叶绿素a浓度和透明度作为与光谱特征相关的水质参数,是遥感反演水体质量的重要指标。以安徽巢湖为研究区域,利用2016年1～9月的地面水质监测数据和对应的2016年4个时期的资源和高分卫星的遥感影像,基于水体光谱特征使用K均值与支持向量机将水体分为叶绿素a主导、透明度主导、共同主导3类,并建立了用于反演叶绿素a和透明度的创新光谱指数NDWC和NDWS。反演叶绿素a浓度时,使用NDWC反演叶绿素a主导和共同主导型水体,使用RVIgreen反演透明度主导型水体,均方根误差RMSE为0.044 3mg/L,优于传统光谱指数NDVI(0.053 4 mg/L)和机器学习算法GDBT(0.051 5 mg/L);反演透明度时,使用NDWS反演透明度主导和共同主导型水体,使用G反演叶绿素a主导型水体,均方根误差RMSE为0.022 4 m,优于传统光谱指数NDVI(0.030 6 m)和KNN算法(0.027 2 m)。将该方法应用于巢湖2016年4个时期的遥感影像评估巢湖水质,结果表明:第二时期(4月和6月)整体叶绿素a浓度最高,透明度最低;第一时期(3月)和第四时期(9月和11月)次之;第三时期(8月)整体叶绿素a浓度最低,透明度最高。整体而言,巢湖水域的东部湖区水质优于西部湖区。     

围隔生态系统对白洋淀水体富营养化的影响

为控制白洋淀的水体富营养化状况,在所选实验水域建立由不同类型的食物链组成的围隔生态系统。从2010年8月份到10月份每周采样一次,共8次,测定水体中的pH、溶解氧(DO)、透明度(SD)、高锰酸盐指数(CODMn)、总氮(TN)、氨氮、总磷(TP)、叶绿素a的浓度,研究围隔生态系统对于水质的影响作用。实验结果表明:实验初期围隔内水质明显好转,富营养化程度降低。在各个实验组中金鱼藻组对于水质的改善作用最为明显,对SD、DO、CODMn、TP、TN、NH 4+-N、叶绿素a等水质指标的改变率分别达到192%、204%、73.8%、21.3%、56.0%、75.0%、28.6%,使水体的富营养化指数减低为初始值的74%。     

无人机多光谱遥感在社渎港污染溯源中的应用

污染溯源是环境治理的基础。为厘清太湖主要入湖河流-社渎港的污染来源情况,利用遥感监测同步性较好的优点,开展污染溯源监测研究。结果表明:社渎港沿线污染源集中分布特征明显;邻近社渎港的鱼塘水体中的TN、TP、NH3—N和COD_(Mn)浓度均显著高于社渎港;沿河道水流方向,人类活动较强的工厂区和居民区河段水体主要水质指标均显著高于农田区河段,凸显人类生产、生活对河道水质的潜在影响。遥感解译结果还显示,太湖西岸分布大量鱼塘,虽然监测期间未发现鱼塘排水现象,但是鱼塘水体具有较高的污染指标浓度,一旦进入河道水体,势必造成河道水体水质下降。     

基于MODIS数据的鄱阳湖总悬浮物浓度监测分析

为了利用遥感卫星影像资料对湖泊水质进行连续、大范围的监测,以鄱阳湖为研究对象,通过对水体实测高光谱的特征分析,采用分期统计回归的方法建立总悬浮物(TSS)浓度反演模型,利用MODIS影像反演鄱阳湖TSS浓度的空间分布,并分析其时空分布特征.研究结果表明:红光和近红外波段是反演水质参数TSS的敏感波段,在同一环境下分析,...     

汉江中下游典型河段水环境遥感评价

选择汉江中下游典型河段作为研究区域,利用2012年春、夏、秋3季水质采样结果及HJ1A卫星CCD同步多光谱数据,建立了研究区总氮浓度BP神经网络反演模型,并根据反演结果对研究区进行水质状况评价。研究结果表明基于弹性BP训练算法(启发式训练算法)的BP神经网络模型反演精度高,适用性强,可真实反映研究区总氮浓度在不同河段及不同季节中的变化情况,可较好地利用国产卫星数据开展流域水质评价工作。水质评价结果表明研究区在不同季节和不同区域水质差异较大,研究区春季总氮指标严重超标,夏、秋2季指标优于春季,下游指标优于上游。