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潘家口水库叶绿素-a分布及与理化因子的相关分析 总被引：1，自引：0，他引：1
通过多季节野外采样及分析研究,以叶绿素-a含量为指示参数描述潘家口水库藻类生物量多季节分布情况,分断面探究其影响因子组成,为研究水库水生态问题提供了基础支撑。结果表明：①除冬季外,叶绿素-a含量呈“U”型季节性变化,其浓度大小关系为春季＞秋季＞夏季,沿纵断面叶绿素-a含量呈梯级减少趋势,而垂向分布与水下温跃层变化存在显著相关性。②不同断面处影响叶绿素-a含量的理化因子有所不同,瀑河口断面的主要影响因子为pH值、总 磷、总氮、高锰酸盐指数;燕子峪断面为水温、溶解氧、氨氮;坝前断面为水温、总磷、高锰酸盐指数,其中磷是坝前叶绿素-a含量的最主要影响因子,仍需进一步探讨其他理化因子对叶绿素-a含量的影响。 相似文献
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采用2008年6月-2012年9月对乌梁素海水质监测数据,叶绿素a浓度的空间和时间分布进行分析,并建立叶绿素a浓度预测模型。结果表明,乌梁素海叶绿素a浓度呈现出明显的时空差异性,在空间上呈现北部南部,由北向南浓度逐渐降低,在时间上,叶绿素a的浓度呈现春季(2、5月)秋季(9、10月)夏季(6-8月)。以2008-2010年监测数据对经验富营养化模型进行斜率和截距的调整,建立适用于乌梁素海的叶绿素a浓度预测模型,以2010-2011年监测数据对预测模型进行验证,叶绿素a浓度模拟值与实测值吻合较好,相对误差70%,故可以用叶绿素a浓度预测模型对乌梁素海富营养化进行初步预测。 相似文献
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乌梁素海水体中叶绿素a时空变化特征分析 总被引：1，自引：0，他引：1
使用乌梁素海的水体理化指标监测数据,分析了乌梁素海叶绿素a的时空分异特征,并同时分析其与水质因子关系.研究表明:乌粱素海叶绿素a浓度具有明显的时空分布特征,叶绿素a含量全湖变化在8.38～27.50mg/m3,在空间分布上,北部区>南部区、西岸>东岸,由北部区到南部区逐渐减小;在时间上,夏季>秋季>春季,叶绿素a浓度变... 相似文献
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基于地质统计学的内蒙古乌梁素海氮素时空分布 总被引：1，自引：0，他引：1
为研究不同形态氮在内蒙古乌梁素海的时空分布特征及变化规律,运用地质统计学理论分析了乌梁素海不同形态氮浓度的时空变异性。研究表明：在时间上,乌梁素海水体中各监测点总氮平均浓度夏季高,秋季低,而氨氮浓度与此相反,季节性差异较为明显。在空间上,乌梁素海不同形态氮浓度分布呈现出一定的结构性和随机性,较小尺度上影响不同形态氮转化的作用过程可以忽略,不同形态氮都具有中强等级空间相关性,大多数属于强度空间相关性。总之,乌梁素海氮素污染问题已十分严重,主要污染源为河套灌区农田排水、流域内工业废水和生活污水. 相似文献
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【目的】探究研究区总溶解性固体(TDS)质量浓度分布,为水环境质量评价提供依据。【方法】利用2013年和2015年乌梁素海实测TDS质量浓度和遥感反射率数据,建立并检验了TDS质量浓度多元线性回归模型,将模型应用于大气校正后的Landsat-8 OLI数据,分析了乌梁素海TDS质量浓度时空分布特征。【结果】建立的多元线性回归模型均方根误差为0.455 g/L,平均相对误差为13%,决定系数R2为0.594。经误差敏感性检验及区域适用性检验表明,该算法适用于乌梁素海开阔水体TDS质量浓度遥感反演。乌梁素海TDS质量浓度无明显的时间循环变化特征;中部开阔水体TDS质量浓度低;北部、东部沿岸及南部部分水域TDS质量浓度反演结果有较大误差。主要原因是北部、东部和南部受底质、藻华及沉水植被的影响较大。【结论】建立的模型可用于乌梁素海TDS质量浓度的遥感反演。 相似文献
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现有的基于神经网络的光合速率模型仅考虑环境因素,且收敛速度慢。在考虑温度、CO2浓度、光照强度、相对湿度等环境因子的基础上,加入生理因子叶绿素含量,建立融合叶绿素含量的黄瓜幼苗光合速率预测模型。首先利用多因子嵌套试验获得黄瓜幼苗光合速率测试数据825组,然后采用LM训练法进行模型训练,并分析加入叶绿素含量对模型训练结果的影响,最后建立黄瓜幼苗光合速率预测模型并对其采用异校验方式进行验证。试验结果表明,在考虑叶绿素影响的条件下,其训练效果与模型拟合度均优于只考虑环境因子的训练模型,加入叶绿素含量作为输入的LM训练法可有效越过局部平坦区,具有明显的优越性,满足误差小于0.000 1的训练要求,模型预测值与实测值间的决定系数为0.987,误差小于4.68%。 相似文献
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【目的】了解乌梁素海冰封期污染物的分布特征及污染水平。【方法】于2017年2月初冰封期采集冰样和冰下水样,测试样品的TN、TP以及可溶态重金属Cd、Cr、Cu、Mn、Ni和Zn的质量浓度及分布特征,用单因子指数法和综合污染指数法对乌梁素海冰封期不同相态水体进行了环境质量评价。【结果】乌梁素海在冰封期结冰过程中,污染物由冰体向水体迁移;TP和TN是最主要的污染物因素;重金属分布高值区域出现在湖区南部、湖区出口处,低值区位于湖区中部与东北部;Cu元素和Zn元素个别点位达到《地表水环境质量标准》(GB3838-2002)Ⅱ类标准限值,应引起重视。【结论】结冰会使乌梁素海冰下水体污染加剧,利用该特殊效应,实现湖泊污染治理。 相似文献
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《灌溉排水学报》2020,(8)
【目的】评价乌梁素海多个季度浮游植物生物量反演模型的适用性,为乌梁素海水质治理与改善提供一定的理论依据。【方法】利用乌梁素海Landsat8 OLI遥感数据,结合实测水体的叶绿素a质量浓度数据,采用回归分析,构建乌梁素海浮游植物生物量反演模型,对反演模型精度和普适性进行验证。【结果】春季以b_5(近红外)/b_4(红光)为自变量的二次多项式回归方程拟合度较差,决定系数为0.463,实测数据与预测数据的均方根误差为6.88 mg/m~3;夏季以b_5(近红外)/b_4 (红光)为自变量的二次多项式回归方程拟合度最优,决定系数为0.816,实测数据与预测数据的均方根误差为3.67 mg/m~3;秋季以(b_5-b_4)/b_3为自变量的二次多项式回归方程拟合度适中,决定系数为0.602,实测数据与预测数据的均方根误差为4.63 mg/m~3。【结论】同步采集水样与高光谱数据,利用细胞体积转化法计算浮游植物生物量,是提高浮游植物生物量反演模型精度的重要前提条件。 相似文献
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冬小麦生育早期冠层叶片光谱的特征与应用 总被引：1，自引：1，他引：0
利用不同测试方法对冬小麦返青期和拔节期的冠层叶片反射光谱进行了测量,分析了反射光谱与叶绿素质量浓度之间的相关关系。分析结果表明:处于返青期的小麦由于生长较为稀疏,冠层叶片反射光谱受到裸露地面等外界因素的影响,反射率和NDVI值与叶绿素的相关性差。拔节期由于地表覆盖率提高,反射率和NDVI值与叶绿素之间的相关性较好。返青期和拔节期冠层叶片反射光谱曲线的"红边"位置与叶绿素之间的相关性,可以较好地反映其叶绿素的质量浓度。通过实验分析两者之间的相关性,分别建立了返青期和拔节期叶绿素质量浓度线性预测模型和二项式模型,结果显示模型可用于冬小麦冠层叶片叶绿素质量浓度的无损检测预测。比较了植被指数NDVI值的不同获取方法,提出了不同生长阶段测试方法的选择方案,为冠层叶片叶绿素检测以及精细追肥提供技术支持。 相似文献
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以乌梁素海湿地生态工程为主要研究对象,在工程数据、遥感数据、地图资料等基础数据的支持下,利用"3S"技术、计算机技术、工程数据库技术和环境管理技术,运用Visual Basic,SuperMap和SQL Server数据库等开发软件,构建乌梁素海生态工程数据库.该工程数据库可以对生态工程采集的坐标点,自动进行格式转换与输入,在遥感图像上显示工程的进展与成果.同时,该工程数据库还实现了数据管理、规划设计、生态监测和制图输出等功能,为乌梁素海湿地生态治理与资源开发提供全方位的数据信息及其管理,对生态工程规划与实施方案进行优化设计,并能够对乌梁素海生态工程进行实时监测. 相似文献
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乌梁素海地处我国北方半干旱地区,属于典型的草型浅水湖泊且富营养化程度非常严重.由于受特殊的水文气象条件与河套灌区的影响,乌梁素海水环境污染问题必定有其特殊性,于是将地质统计学的理论与方法应用到乌梁素海水质参数空间数据分析中,尝试研究乌梁素海水质参数空间分布特性.结果显示:乌梁素海水质参数的空间结构变异性是客观存在的,各水质参数都具有块金效应,对乌梁素海水质参数进行克立格插值,并进行水体富营养化评价,乌梁素海从总排干以下至湖区中下部区域为重度富营养化;其余部分为中度富营养化,能够提供更为直观的水环境信息.研究结果对乌梁素海的水环境管理有一定的参考价值. 相似文献
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内蒙古乌梁素海污染源调查研究 总被引：2，自引：0，他引：2
内蒙古乌梁素海已成为我国寒旱区富营养化最为严重的湖泊,为弄清乌梁素海所面临的污染负荷情况,在大量实测数据和调查数据的基础上,对乌梁素海的污染源进行了详细的计算分析。结果表明:乌梁素海的污染源主要来自3个方面,分别是农田排水、工业废水和生活污染。其中,农业排水中总磷对乌梁素海的贡献率超过了30%,总氮的贡献率接近50%,COD的贡献率达到了65%。可见,农田排水对乌梁素海污染负荷的贡献率最大。为乌梁素海源头治理提供了一定的参考依据。 相似文献
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基于灰色理论与BP神经网络组合模 总被引：1，自引：0，他引：1
灰色系统预测模型是中长期负荷预测的一种有效方法,但是,此模型存在未考虑经济因素对负荷发展的影响及难以满足高精度要求的缺陷,构建了考虑经济因素影响的灰色BP神经网络组合预测模型,通过灰色关联分析方法确定影响负荷的主要经济因子。主要经济因子的引入,使预测模型更符合实际、更合理。应用此组合模型对某省全社会用电量进行了中长期预测,结果表明,该模型具有更高的精度和更好的实用性。 相似文献
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基于灰色理论与BP神经网络组合模型的中长期负荷预测 总被引：2，自引：0，他引：2
灰色系统预测模型是中长期负荷预测的一种有效方法,但是,此模型存在未考虑经济因素对负荷发展的影响及难以满足高精度要求的缺陷,构建了考虑经济因素影响的灰色BP神经网络组合预测模型,通过灰色关联分析方法确定影响负荷的主要经济因子.主要经济因子的引入,使预测模型更符合实际、更合理.应用此组合模型对某省全社会用电量进行了中长期预测,结果表明,该模型具有更高的精度和更好的实用性. 相似文献