CHAMP型卫星定轨顾及非线性改正的轨道扰动方程

本文针对CHAMP型卫星建立了顾及非线性改正的轨道扰动方程定轨理论与方法.首先从卫星运动的二阶微分方程出发,引入了正常引力位以及相应的参考轨道,然后分别推导了线性化轨道扰动方程与顾及非线性改正的轨道扰动方程,同时说明了建立的线性化轨道扰动方程与目前处理CHAMP卫星数据的动力学定轨方法是等价的.其次分别对线性化轨道扰动方程与顾及非线性改正的轨道扰动方程的精度进行了估计,在卫星定位精度为3cm与非惯性力测量精度为3×10~(-10)m·s~(-2)的前提下证明了下列结论:当参考轨道与实际轨道之间的距离ρ≤4.7m时线性化轨道扰动方程的精度能达到非惯性力的测量精度以及当ρ≤4.14×10~3m时顾及非线性改正的轨道扰动方程能达到非惯性力的测量精度.由此便可得出结论:相对于线性化轨道扰动方程,顾及非线性改正的轨道扰动方程具有更高的精度,且适合在更长的时间弧段上建立关于引力场位系数的法方程组,特别是针对CHAMP卫星计划进行的模拟计算也完全验证了该结论.最后利用叠加原理,给出了顾及非线性改正的轨道扰动方程的求解方法.此外,还针对GRACE卫星计划利用顾及非线性改正的轨道扰动方程进行了恢复引力场的模拟计算,结果表明:分段建立位系数的法方程组时子弧段分别取值2h、1d、6 d对恢复引力场的结果几乎不产生影响,这表明在处理GRACE数据时能够以6d的弧长来建立法方程组.     

基于人工神经网络的ChinaFLUX 观测站CO2模拟研究通量*

涡度相关技术的发展, 为准确获取区域尺度的CO₂通量分布格局提供了数据基础. 但由于涡度相关技术自身的局限性, 需要利用模型模拟作为获取区域CO₂通量的重要手段. 可是CO₂通量和其他微气象变量之间的非线性关系给模拟CO₂通量的时空动态变化带来了一定的困难.人工神经网络模型为模拟CO₂通量与其他微气象变量的非线性关系提供了一种新的手段. 在ChinaFLUX三个不同类型(农田、森林、草地)生态系统中, 基于2003年6~8月的半小时涡度相关观测数据, 采用BP人工神经网络模型, 以能量通量(净辐射、潜热、显热和土壤热通量)以及温度(空气温度、土壤温度)和表层土壤水分作为输入变量, 模拟了CO₂通量的动态变化. 结果表明, 人工神经网络模型具有较好的模拟结果, 其R2系数在0.75与0.866之间.RMSE在0.008 ?mol/m²与0.012 ?mol/m²之间, MAE在1.38 ?mol/m²与3.60 ?mol/m²之间, 其中农田和森林生态系统的模拟精度略高于草地生态系统.其次, 通过比较土壤水分要素是否参与模拟的结果表明, 在生长季期间, 不存在土壤水分胁迫的情况下, 土壤水分的参与并不能显著提供模型模拟的精度. 最后, 应用连接权重方法进行了神经网络模型不同输入变量的重要性分析, 指出神经网络模型不完全是一个黑箱模型, 也可以有效地揭示出某些机理性现象.该研究证明, 神经网络模型不仅可以有效地模拟CO₂通量, 也可以揭示出一些机理现象, 为通过涡度相关观测与遥感反演技术的集成途径, 利用已获取的区域尺度能量通量数据, 模拟分析区域尺度的CO₂通量分布格局提供了一种有效的方法.     

基于非全张量卫星重力梯度数据的张量不变量法

在非全张量卫星重力梯度观测数据的处理过程中,由于卫星姿态角误差、梯度观测数据误差和非全张量观测等原因,重力梯度值从卫星重力梯度仪系转换到地固系后,精度损失严重.本文研究了张量不变量法以解决上述问题.首先在重力梯度张量不变量线性化的基础上,建立了基于卫星轨道面的不变量观测模型,完整地推导了两类重力梯度张量不变量的球近似和...     

陆态网络连续重力站近期潮汐观测精度讨论

重力潮汐观测在全球潮汐模型的建立、重力扰动信号识别等工作中具有重要作用,而潮汐观测精度是完成这些工作的基础。本文利用中国大陆构造环境监测网络10个重力站3年的重力固体潮数据计算了观测潮汐模型。在与历史已有结果进行比较后,分析了观测潮汐模型精度以及环境对精度的影响。结果表明,10个站观测潮汐模型的M₂波潮汐因子中,误差最优为0.00014,主要潮波平均精度优于0.0010,高于20世纪80～90年代弹簧重力仪0.5～1个数量级,部分站点的精度可达早期超导重力仪水平,而与现代OSG型超导重力仪精度相差0.5～1.0个数量级。利用重力站中最优观测潮汐模型进行潮汐改正,潮汐改正精度指标（DRMS）可达±（0.2～0.3）×10^-8m/s²,稍优于DDW/NHi理论潮汐模型结果（±（0.3～0.6）×10^-8m/s²）。10个重力站均表现出了观测优于理论模型的特点。观测环境和场地的干扰会导致观测潮汐模型的精度下降,部分台站受环境变化和观测系统本身老化等不稳定因素干扰,其观测潮汐模型精度下降。DRMS自（0.1～0.2）×10^-8m/s²增至（1.0～1.7）×10^-8m/s²。     

平潭海域地震层序及地层层序特征

高分辨率地震勘探技术是进行浅部地质勘探较经济有效的方法,应用DAS-1型高分辨率数字地震仪对平潭海域地层层序进行了探测研究.通过地震资料的解释,根据地震反射波及反射界面特征,共划分出T⁰₁、T¹₁、T⁰₂、T⁰₃、T⁰₄、T⁰₅及Tg等七个反射界面,其中以角度不整合界面T⁰₃为界将本区的沉积地层划为两大套,二者之间曾经发生过一次规模较大的构造运动;Tg为地震勘探的声波基底.依据地震层序划分原则和方法,自上而下将基底反射界面以上的地震反射层划为不同的七个地震层序,即：Ⅰ（海底面～T⁰₁）、Ⅱ（T⁰₁～T¹₁）、Ⅲ（T¹₁～T⁰₂）、Ⅳ（T⁰₂～T⁰₃）、Ⅴ（T⁰₃～T⁰₄）、Ⅵ（T⁰₃、T⁰₄～T⁰₅）及Ⅶ（T⁰₅～Tg）层序.经与研究区内以及相邻海域已知地质资料的对比分析,大致确定该海域七个不同地震层序的地质年代分别为：Q₃～Q₄、Q₂、N₂、N₁、E₂、E₁、K₂,研究区域的沉积基底可能由中生代（J₃～K₁）中酸性火山岩系及燕山期中酸性侵入岩或混合岩组成.     

引力梯度归算的模拟计算

引入引力梯度不变量后可将GOCE卫星观测数据简化成扰动位的径向二阶导数边界条件,由于卫星轨道不规则性给解算带来了很大的困难,因此解算过程中需要将在轨道上建立的边界条件延拓到如平均球面这样的规则曲面上来,由此便需要对引力梯度的延拓或归算等问题展开研究.本文依据Taylor展开讨论了引力梯度的归算方法,并针对EGM2008...     

基于主成分降维的总悬浮物浓度遥感估算模型适用性分析

总悬浮物浓度(C_TSM)是水质评价的重要参数.为了提高内陆Ⅱ类水体总悬浮物浓度估算的精度,利用主成分分析方法对2009年4月太湖水体实测高光谱数据进行降维处理,进而以不同数量的主成分作为变量,分别构建总悬浮颗粒物浓度的多元线性回归估算模型并比较这些模型的效果,从而确定最优的主分量个数;结合近年运行的高光谱传感器,对模型的适用性进行评价.结果表明:①前三个主成分(PC₁、PC₂、PC₃)从不同侧面涵盖了悬浮物浓度信息,它们与ln(C_TSM)的相关系数分别为0.728、0.401和0.403;②当主成分个数为6时,模型达到最优;模型的精度高于4个传统经验模型;③在400~850 nm之间,波段数大于45的高光谱传感器数据都能利用主成分分析的方法构建精度较高的总悬浮物浓度估算模型;此外,MERIS、HJ1-HSI、Hyperion和CHRIS这些常用的高光谱传感器的波段设置,都适合于主成分建模.     

四川盆地农业区河流型水库流域地下水硝酸盐来源解析及健康风险研究

地下水硝酸盐(NO₃^-)污染是一个全球性的环境问题,尤其在农业区普遍存在。地下水中NO₃^-可以通过交互作用进入地表水中,是地表水NO₃^-的潜在来源。研究地下水中NO₃^-的来源及其贡献率对防治周边地表水NO₃^-污染具有重要意义。本研究以四川盆地农业区河流型水库周边地下水为研究对象,综合运用水文地球化学、多种稳定同位素(δD-H₂O和δ¹⁸O-H₂O,δ¹⁵N-NO₃^-和δ¹⁸O-NO₃^-)、贝叶斯同位素混合模型(SIAR)和人类健康风险评价(HHRA)解析地下水中NO₃^-的来源与转化过程、不同NO₃^-来源的贡献率及潜在的人类健康风险。结果表明:丰、枯水期地下水中NO₃^--N浓度分别为1.24~42.91和0~42.96 mg/L,61%和40%的地下水样品超过了饮用水限值(10 mg/L)。δ¹⁵N-NO₃^-和δ¹⁸O-NO₃^-表明,研究区地下水中NO₃^-的主要来源为粪肥/生活污水。硝化作用可能是研究区地下水中重要的氮循环过程,存在加剧地下水NO₃^-污染的风险。SIAR模型得出丰、枯水期地下水中NO₃^-的主要来源为粪肥/生活污水,贡献率分别为50%和38%。HHRA表明长期饮用研究区NO₃^-浓度较高的地下水对人类健康具有潜在风险。     

典型对应分析在青藏高原现代湖泊硅藻与环境研究中的应用

利用一种新的多变量分析工具——典型对应分析(CCA), 有效地揭示了青藏高原45个湖泊表层沉积硅藻种群与水环境之间的关系. 在12个水环境指标中, 水深, 电导率(conductivity), Cl^-, Mg²⁺, K⁺和pH值能够用于硅藻数据的解释, 具有独立解释的显著性(p<0.05). CCA前两个轴(l₁＝0.34, l₂ = 0.27)捕捉了16.1%的硅藻数据信息, 解释57.4%的硅藻与环境指标关系, 多余环境变量和异常样品的删除并没有对硅藻数据的解释造成多大的影响. 分析表明, 水深和盐度是影响青藏高原硅藻分布的两个重要的环境要素梯度, 水深梯度主要与轴1相关, 矿化度, Cl^-, Mg²⁺和K⁺则与前两个轴均相关, 代表了盐度变化的方向. 硅藻-环境模式的确定, 为硅藻-环境指标的定量化研究提供了重要依据.     

富营养化湖泊中硫酸盐对蓝藻衰亡产甲烷过程的影响

随着外源性硫酸盐（SO₄^2-）的持续性输入,富营养化湖泊水体的SO₄^2-浓度持续升高.野外长期监测结果表明,近几十年太湖水体的SO₄^2-浓度逐渐升高,达到了96 mg/L的水平.此外,富营养化湖泊中蓝藻水华衰亡会产生并释放大量的甲烷（CH₄）,湖泊水体的SO₄^2-浓度升高是否会对沉积物产CH₄过程造成影响仍缺乏相关研究.本实验构建了蓝藻水体沉积物微宇宙系统,通过添加30、60、90、120和150 mg/L五组浓度的硫酸盐,探究不同SO₄^2-浓度下蓝藻衰亡过程中水体的SO₄^2-、还原性硫化物（∑S^2-）和CH₄的变化规律.结果表明,蓝藻聚积衰亡的第6~9天硫酸盐还原作用最为强烈,此时水体中的SO₄^2-浓度快速下降到最低值,依次为7.65、8.87、21.21、41.14和56.54 mg/L.伴随着硫酸盐还原过程的进行,水柱中∑S^2-的浓度不断上升,并达到最高值,依次为4.77、6.98、7.49、7.49和7.43 mg/L.蓝藻聚积衰亡的第10~21天水体中的SO₄^2-浓度维持在较低水平,∑S^2-浓度逐渐下降,并趋近于0.培养开始时,CH₄增长缓慢,SO₄^2-浓度下降之后,CH₄浓度逐渐上升,并在第6~9天迅速上升,培养结束时,CH₄的最终浓度随着水体初始SO₄^2-浓度的增加而降低,依次为546.39、207.24、79.61、37.25和5.56 μmol/L,CH₄的浓度与初始水体SO₄^2-浓度呈指数型负相关关系.因此,对于精准评估富营养化湖泊的产甲烷过程,需要考虑不断上升的SO₄^2-浓度所带来的影响.     

卫星重力梯度测量与地球引力场的精度研究

本文根据地球引力位的球谐函数展开式,利用重力梯度张量各分量导出了位系数模型的精度估计公式.从三方面进行了研究:假定卫星重力梯度仪测量精度,探讨用重力梯度数据确定地球重力场模型的精度;求出位系数模型和大气阻力引起的重力梯度卫星的轨道误差;最后,反求轨道误差和位系数误差对重力梯度测量值的影响.数值计算表明,与地面技术和常规卫星方法相比,卫星梯度测量可使重力场模型的精度至少提高3-5倍;利用重力梯度张量全分量求得的重力值精度比单用径向分量V_rr的结果提高40％以上;若仅顾及位系数模型和大气阻力误差,则轨道误差对梯度测量值的影响△V_i3（i=3,2,1）至少可分别在1/4和1/3弧圈内达到△V_i3≤σ（仪器精度）.     

不同水生植物对富营养化水体无机氮吸收动力学特征

采用浓度梯度法,研究了鸢尾(Iris louisiana)、狐尾藻(Myriophyllum verticillatum)、茭白(Zizania latifolia)和水芹(Oenanthe clecumbens)对硝态氮(NO₃^--N)和铵态氮(NH₄⁺-N)吸收动力学特征.结果表明:4种水生植物对水体NO₃^--N和NH₄⁺-N吸收可用Michaelis-Menten酶动力学方程描述,随溶液NO₃^--N和NH₄⁺-N浓度增加,植物吸收NO₃^--N和NH₄⁺-N速率增加,当溶液NO₃^--N和NH₄⁺-N浓度接近于2.0 mmol/L时,吸收速率增加趋缓;4种水生植物对NO₃^--N和NH₄⁺-N的V_max值大小为水芹 >茭白 >鸢尾 >狐尾藻,对NO₃^--N的K_m值大小为水芹 >鸢尾=茭白=狐尾藻,对NH₄⁺-N的K_m值大小为水芹 >狐尾藻 >茭白=鸢尾.根据吸收动力学参数(V_max,K_m)判断水芹适宜于净化NO₃^--N和NH₄⁺-N浓度较高的水体,茭白、鸢尾和狐尾藻适合净化NO₃^--N和NH₄⁺-N浓度较低水体;4种水生植物对NO₃^--N、NH₄⁺-N表现出不同的吸收偏好性,鸢尾吸收NO₃^--N的潜力大于吸收NH₄⁺-N的,但对NH₄⁺-N的亲和力大于NO₃^--N,表明能在NO₃^--N浓度较高环境中优先吸收NH₄⁺-N.狐尾藻和水芹对NO₃^--N和NH₄⁺-N能均衡吸收.茭白对NH₄⁺-N具有较高的吸收潜力与亲和力.     

长江中下游湖泊群不同生活型水生植物分布的时空变化(1986—2020年)

不同生活型水生植物对水环境的影响和碳固持能力不同,开展大尺度范围内不同生活型水生植物的时空分布和动态变化研究,是全面掌握湖泊水生态环境变化趋势、准确核算水生生态系统碳源/碳汇的前提。以长江中下游10 km²以上(共131个)的湖泊为研究对象,基于野外调查和先验知识,通过光谱分析,研发了不同生活型水生植物遥感高精度机器学习识别算法,解析了长江中下游湖泊群不同生活型水生植物的时空变化规律。研究表明,长江中下游湖泊群不同生活型水生植物遥感监测精度为0.81,Kappa系数为0.74;1986—2020年长江中下游湖泊群水生植物面积为2541.58~4571.42 km²,占湖泊总面积的15.99%~28.77%,沉水植物是优势类型(Max_1995年=2649.21 km²,Min_2005年=921.38 km²),其次是挺水植物(Max_2005年=1779.44 km²,Min_2020年=569.05 km²)和浮叶植物(Max_2015年=685.68 km²,Min_2000年=293.04 km²);水生植物主要分布在长江干流流域湖泊群,其次是鄱阳湖流域、洞庭湖流域、太湖流域和汉江流域;变化趋势上,1986—2020年长江中下游湖泊群水生植物面积呈现先增长(1986—1995年)、后下降(1995—2010年)、再增加(2010年后)的趋势。本研究可为长江中下游湖泊群生态环境调查及水环境管理提供重要参考。     

基于生物水文响应模型的刺激四大家鱼繁殖生态调度目标量化方法研究——以三峡水库为例

为了改善生态调度效果,提高生态调度实践成功率,采用医学领域适用性广、准确性高、直观性强的受试者工作特征曲线法(receiver operating characteristic, ROC),以三峡水库为例,提出了一套基于生物水文响应模型的刺激四大家鱼繁殖生态调度目标量化方法,包括涨水事件界定及生态水文指标选择、鱼类自然繁殖事件及有效繁殖响应界定、生物-水文响应模型构建与多指标判别优选等多个环节。运用三峡水库运行后2013—2019年(除2016年)6年47场次宜昌江段的涨水事件和24次四大家鱼有效繁殖响应的实际观测数据构建模型并量化三峡水库生态调度目标。结果表明:(1)依据初始流量Q₀、洪峰流量Q_peak、流量总增长量Q_sum和流量日增长率dQ这4个指标所建立的单指标生物-水文响应模型具有较好判别四大家鱼自然繁殖对水文条件是否响应的能力;(2)各评价指标Q₀、Q_peak、Q_sum、dQ的最佳阈值分别为14960 m³/s、19610 m³/s、4050 m³/s及1405 m³/(s·d);单指标模型性能排序为dQ＞Q_peak＞Q_sum＞Q₀;(3)依据dQ或Q_peak的指标组合方式建立的多指标生物-水文响应模型综合性能最佳。结果表明,ROC模型方法结果形式简单、预见性强,据此量化生态调度目标,可为其他流域、水库的鱼类繁殖响应判别和水库生态调度方案制定提供参考借鉴。     

2021年青海玛多MS7.4地震前后CO异常变化研究

地震前后气体地球化学信息的研究在地震监测预报中具有较高的应用价值。为研究2021年5月22日青海玛多M_S7.4地震与CO时空变化之间的关系,在以瓦里关大气观测站地面数据验证大气红外探测仪(AIRS)反演数据可靠性的基础上,提取玛多M_S7.4地震前后AIRS反演的CO数据,通过滑动均值法、差值法对玛多地震前后不同尺度的CO浓度数据进行处理和分析。结果表明:利用卫星遥感数据提取CO地球化学信息是可靠的。时间上,玛多M_S7.4地震前两个月CO浓度开始波动,出现峰值,地震发生后恢复平静;空间上,震中位置的CO浓度在近地面变化尤其明显,震中及附近区域的CO浓度从3月开始逐渐升高,由离散分布逐渐向震中和发震断裂带聚拢靠近,到4月底达到最大异常18.60×10^-9,异常高值中心的连线与发震断层江错断裂走向、地表破裂分布一致。排除背景值和季节变化的影响,推断CO浓度异常变化是地震引起的,主要归因于地下气体释放和岩石挤压碰撞产气,气体逸散后在大气圈中发生的一系列化学反应起次要作用。     

基于轨道扰动引力谱分析的方法确定低低观测重力卫星反演重力场的空间分辨率

基于低低卫-卫跟踪重力卫星的轨道特性,从垂直和水平两个方向计算了重力卫星高空扰动引力,并根据其谱特性及星载加速度的测量噪声水平分析了重力卫星能反演重力场的阶数.利用EGM96重力场模型分别计算了400 km、450 km和500 km 轨道高度处重力卫星受到的扰动引力谱及扰动引力谱的平均量级,分析其垂直特性表明:在三个轨道高度处能分别能反演150、140和130阶的重力场模型.利用两颗同轨重力卫星相距220 km的特性,计算了400 km、450 km和500 km 轨道高度处纬度相差2°的两颗卫星纬向扰动引力差,即扰动引力水平分量,分析其谱特性,表明:重力卫星能反演至117阶的地球重力场模型.     

云南地区散射衰减、吸收衰减及尾波衰减的综合研究

利用云南省地震局遥测台网记录的地震波形资料,采用多流逝时间窗分析方法,得到了云南地区不同台站的散射衰减和吸收衰减,并通过单次散射模型得到了不同台站的尾波衰减.研究结果显示,云南地区的散射衰减、吸收衰减、总衰减和尾波衰减空间分布以金沙江—红河断裂带为界,均表现出西部低,东部高的特征.云南地区地震波衰减以吸收为主,2~4 Hz、4~8 Hz、8~16 Hz三个频带各台站的吸收衰减Q^－1_i均大于散射衰减Q^－1_c,1~2 Hz除个别台站的吸收衰减明显小于散射衰减,其它台站均大于或接近散射衰减.尾波衰减Q^－1_c在1~2 Hz稍大于吸收衰减而小于总衰减,在2~4 Hz、4~8 Hz、8~16 Hz与总衰减接近,个别台站大于总衰减Q^－1_t.云南地区散射衰减与频率的关系为Q^－1_s=0.0138f^－1.61,吸收衰减与频率的关系为Q^－1_i=0.0119f^－0.86,总衰减与频率的关系为Q^－1_t=0.0247f^－1.1,尾波衰减与频率的关系为Q^－1_c=0.0129f^－0.71.与世界其它地区相比,云南地区的散射衰减处于中等偏低的水平,吸收衰减处于中等偏高的水平.     

基于15N稳定同位素示踪技术的太湖梅梁湾浮游植物群落氮吸收动力学研究

浮游植物对氮的吸收与其生长繁殖密切相关,太湖梅梁湾湖区蓝藻水华频频暴发,对该水域浮游植物氮吸收进行研究具有重要意义.本文分别在冬、春、夏、秋4个季节于梅梁湾采样,对水体常规理化指标和浮游植物群落结构进行分析,并利用¹⁵N稳定同位素示踪技术研究了浮游植物对铵态氮（NH₄⁺-N）、硝态氮（NO₃^--N）和尿素态氮（Urea-N）吸收的动力学特征.结果表明,太湖梅梁湾浮游植物群落除了秋季对NH₄⁺-N的吸收不符合米氏方程外,其余均符合.冬季和春季3种形态氮最大吸收速率（V_max）的大小依次为：NH₄⁺-N > NO₃^--N > Urea-N,而夏季为：NH₄⁺-N > Urea-N > NO₃^--N.3种形态氮V_max的季节变化规律为夏季 > 秋季 > 春季 > 冬季.V_max在不同季节以及不同形态氮之间的差异性可能与浮游植物群落组成以及水体中NH₄⁺-N浓度不同有关.浮游植物对NH₄⁺-N吸收的K_S值在冬、春季高于夏季,对Urea-N吸收的K_s值则在夏、秋季高于冬、春季,而对NO₃^--N吸收的K_s值则在夏季显著高于其他3个季节.冬季和春季梅梁湾浮游植物群落最容易受到NO₃^--N限制,而最不容易受到Urea-N的限制;而夏季,则最容易受到NO₃^--N限制,而最不容易受到NH₄⁺-N的限制,且浮游植物群落对NH₄⁺-N的亲和力最高.与NO₃^--N相比,秋季浮游植物更容易受到Urea-N的限制.不同季节,容易对浮游植物产生限制作用的氮的形态不同.     

稳定同位素技术在地表水硝酸盐污染研究中的应用

地表水硝酸盐污染已成为全球面临的主要水环境问题之一,为了有效控制地表水中硝酸盐污染,确定地表水中硝酸盐的来源以及研究其在环境中的迁移转化过程就显得尤为重要.硝酸盐稳定氮(¹⁵N)、氧(¹⁸O)同位素作为一种有效的示踪技术在识别地表水中硝酸盐的来源及迁移转化过程中已得到了广泛的应用,但是硝酸盐在迁移转化过程中,¹⁵N、¹⁸O同位素会因为多种因素而发生分馏,同位素值发生变化使得这种技术的应用存在一定的局限性.本文系统总结了不同来源硝酸盐δ¹⁵N、δ¹⁸O值的组成特征及其影响因素,分析了在不同土地利用类型流域内,利用硝酸盐¹⁵N、¹⁸O同位素技术开展硝酸盐来源识别、负荷估算和反硝化作用评估的方法和研究进展.基于已有研究成果,提出在未来的研究过程中,一方面应以流域为单元,选择适当的研究方法并结合多种辅助指标研究多因素共同作用下NO₃^-污染源的δ¹⁵N-NO₃^-和δ¹⁸O-NO₃^-值的变化规律;另一方面应对比流域污染源详细的调查数据,分析现有负荷估算模型存在的不确定性,并构建合适的负荷计算模型;最后,应深入开展同位素在确定流域和河流中反硝化发生的范围、地点和程度方面的研究,特别是掌握河流系统中沉积物-水体中氮的循环过程.     

基于无人机和卫星遥感影像的升金湖草滩植被地上生物量反演

湿地植被地上生物量是衡量湿地生态系统健康状况的重要指标,对于珍稀水禽越冬繁殖、全球碳循环、生态净化具有重要意义,是生态学与遥感解译的研究热点之一.针对于地上生物量的测算,卫星遥感数据覆盖范围广但其空间分辨率较低,无人机遥感数据空间分辨率高但采集范围小,同时受湿地面积、观测系统及外界环境等条件的影响,使得遥感影像地上生物量反演更加复杂和困难.本研究基于无人机和高分一号数据对升金湖草滩植被地上生物量反演进行研究,结合升金湖保护区4个样区无人机可见光影像与相应样区实测样本数据,建立地上生物量与可见光波段、多种可见光植被指数的线性、幂函数、多项式、对数回归模型,并通过可决系数（R²）、平均绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE）对模型进行精度评价,选择最优模型对无人机影像进行地上生物量反演;通过可见光波段反演得到的生物量,与高分一号WFV归一化差分植被指数（Normalized Difference Vegetation Index,NDVI）影像相结合进行回归建模,获取整个升金湖草滩植被地上生物量分布.结果表明,利用无人机红光波段建立的多项式方程对地上生物量反演有着最高模拟精度,R²=0.86、预测精度MAE=111.33 g/m²、RMSE=145.42 g/m²,且红光波段生物量反演方法得到的结果与实际生物量分布一致性较高,高分一号WFV NDVI与无人机反演生物量构建的多项式模型为最优模型,R²为0.91.本研究利用无人机和高分一号数据进行生物量反演研究,整合多源遥感数据优点,以获取更加丰富和准确的信息,进而提高地上生物量反演精度,为湿地监测和湿地恢复管理提供数据和技术支撑,具有重要研究意义和应用价值.