内河DOM降解的三维荧光、紫外光谱研究——以白马河为例

利用三维荧光光谱、紫外光谱手段,研究白马河水样中DOM在微生物作用下的分解情况,经过微生物分解204 h后DOC的浓度下降为23%.根据双指数方程拟合,水样中易分解组分占总量的63.2%,易分解组分与难分解组分的分解常数分别为0.102 h-1,0.002 57 h-1.随着培养时间的延长,水样三维荧光光谱中单位浓度有机物的荧光强度有不同程度的提高.根据水样的紫外吸收光谱分析,培养过程中SUVA254 nm有逐步升高的趋势,而溶液250 nm与365 nm吸收的比值没有明显变化.     

水生腐殖酸的可见—紫外光谱特征

本文研究了河、湖、海水腐殖酸和河流、湖泊沉积物腐殖酸的可见-紫外光谱特征,结果表明,水样腐殖酸与水体沉积物腐殖酸的可见-紫外吸收曲线显著不同,其差异不仅表现在以E240/E420为代表的紫外/可见吸收比上,也反映在以所有样品在不同波长的吸收值为原始变量进行聚类分析得到的结果中。三种水样腐殖酸中,河水与湖水腐殖酸的单位浓度紫外吸收值(以220nm为代表)十分接近,而海水腐殖酸的该值明显偏低。分别计算淡水和海水腐殖酸数据,则紫外吸收值与腐殖酸浓度之间有很好的线性关系。     

茶树冠层光谱特征及混合像元模拟研究

准确提取端元并确定像元中端元组分和丰度是提高遥感分类精度的基础和前提。本研究根据福建省多数茶园特点,从对地观测角度将茶园分为垄前冠面、垄后冠面、沟中阴影面和沟中光照面4种端元,并测定各类端元光谱特征。根据光线入射方向和地形参数计算茶园中任意端元组合面的丰度,利用几何光学模型进行组分光谱混合模拟,最后把模拟结果与实测结果相比较。研究结果发现,模拟和实测的光谱曲线很接近,光谱的反射峰、吸收谷位置基本吻合,总体精度在85%以上,说明采用组分合成法模拟茶园光谱是可行的。     

水体总氮浓度与湿地芦苇叶片高光谱特征关系研究

以富营养化主控因子总氮为研究对象,通过不同氮浓度梯度培养芦苇的试验,测定芦苇的生理生化参数和叶片光谱,分析不同氮浓度处理下的芦苇理化特征和光谱特征差异,并利用线性和非线性回归方法建立光谱指数与水体总氮浓度的关系模型。研究结果表明:随水体总氮浓度的增加,芦苇高度、鲜生物量、叶片氮含量及叶绿素含量呈现增加趋势,而绿光反射峰值和红光吸收谷值呈现下降趋势,并出现明显"红移"现象;不同氮浓度处理的芦苇叶片反射光谱在绿光至红光的530~639nm和696~717nm差异显著;基于非线性拟合的PRI(Photochemical Reflectance Index)和CI(Chlorophyll Index)指数能够较好指示水体总氮浓度,拟合精度分别达0.82和0.91。该研究可以弥补现有水体富营养化遥感探测的不足,并为湿地管理与保护提供科学依据。     

亚热带地区3种典型林分土壤DOM数量及光谱特征

可溶性有机质(DOM)是土壤有机质库中最为活跃的部分,也是土壤有机库中对环境变化最敏感的部分,它参与了有机质在土壤中的腐殖化和微生物的新陈代谢等一系列生物地球化学过程。因此,在调节土壤养分周转和森林生态系统碳氮循环过程中起到重要的桥梁作用。采用水浸提法,结合紫外-可见光谱、荧光光谱、傅里叶红外光谱等技术,探讨了亚热带米槠人促林(AR)、米槠次生林(SF)、杉木人工林(CF)的土壤DOM的数量和光谱特征,以期深入评价森林转换对不同林分土壤肥力及其养分有效性的影响。结果表明:各林分A层土壤DOC、DON浓度均高于B层。B层土壤中,米槠人促林的DOC浓度显著低于其他2种林分(P0.05),而各林分A层土壤的DOC和DON浓度并无显著差异。各林分A、B层土壤DOM的芳香化指数无显著差异。米槠次生林A层土壤DOM的荧光发射光谱腐殖化指数(HIXem)、荧光效率(Feff)显著高于其他2种林分(P0.05),其HIXem分别是米槠人促林、杉木人工林的1.3、1.2倍,其Feff分别是米槠人促林、杉木人工林的2.7、2.5倍。三维荧光光谱表明,各林分A层土壤DOM主要以类腐殖酸物质为主;B层土壤中,米槠人促林和杉木人工林以类蛋白物质为主。各林分土壤的荧光指数(FI)均大于1.4,且B层土壤DOM的鲜度指数(β∶α)均高于A层。傅里叶红外光谱表明,米槠人促林土壤DOM没有羧酸的吸收,土壤pH最高;而米槠次生林土壤羧酸的相对含量最高;杉木林土壤DOC含量少,芳香化合物、羧酸等难分解物质相对富集。综合来看,除了建群树种的影响外,林下植被对土壤肥力的作用也很突出。     

南极南设得兰群岛附近海域表层沉积物中有色溶解有机物的分布特征及来源分析

在南极南设得兰群岛附近海域采集了6个表层沉积物样品,测定了提取液中溶解有机物(DOM)的有机碳含量、紫外-可见吸收光谱和三维荧光光谱,并对有色溶解有机物(CDOM)的分子量信息及各荧光组分的成分和来源进行了分析。结果表明,南设得兰群岛附近海域表层沉积物中DOM提取液的溶解有机碳(DOC)及沉积物有机碳(SOC)的含量呈现由近岸向开阔海域递减的趋势,紫外-可见吸收光谱中的吸收系数(a)也表现出了相似的性质,光谱斜率比(SR)表明近岸沉积物CDOM老化程度较强。通过对三维荧光光谱的分析可知,南设得兰群岛附近海域表层沉积物中的CDOM包含3种荧光组分,即类色氨酸、海洋类腐殖质和陆源类腐殖质,表现出较强的自生源特征,整个研究海域CDOM来源以内源为主,受陆生植物和土壤有机质的外源输入影响较小。通过CDOM各参数的相关性分析发现,沉积物DOM提取液的DOC含量与SOC含量以及吸收系数和腐殖化指数(HIX)等参数相互之间都呈显著正相关,相关系数(r)均在0.88以上,显著性水平P0.01。     

干旱区几类主要地物遥感的最佳波段选择

采用t检验法比较地物间光谱反射率的差异性,选取显著性差异频数较多的波长集合作为最佳遥感波段。用新疆境内十一种有代表性的干旱区地物的光谱数据作为检验对象,在两种显著性水准上制定其光谱差异性频数表。按照能区分8成以上地物的要求,并考虑适当加大光谱能量,排除大气吸收的影响,提高监测植被动态效果,选取510-610nm、620-690nm、770-930nm、950-1100nm作为干旱区几类主要地物遥感的最佳波段。检验数据的置信度在95%以上。有93%显著性差异数据的置信度达到99%。用F检验法选择波段,得到非常相近的结果,进一步证明所选波段的可靠性。     

基于小波变换和局部相关系数改进IHS变换的图像融合方法

为得到分辨率高、光谱畸变小的融合图像,该文根据图像处理理论和小波变换的时频局部 特性,采用Quickbird数据,对多光谱波段经IHS变换的I分量和全波段图像分别进 行小波分解,用全波段图像经小波分解得到的高频系数替换I分量小波分解的高频系数, 替换时根据图像的地物光谱特性引入局部相关系数进行有选择的高频替换.经过IHS反变换得到空间分辨率高且没有光谱畸变的融合图像.     

土壤氧化铁光谱特征研究

土壤光谱反射特性的研究是土壤遥感的物理基础,土壤氧化铁含量影响土壤反射率。对采集的174个土样350~2 500 nm谱段的光谱数据进行分析,着重探讨下述3类光谱变量,寻找对土壤氧化铁含量敏感的光谱特征。1)原始光谱反射率及其各种变换形式;2)基于光谱吸收峰特征的变量,因为已知三价铁在870 nm附近有吸收峰存在,提取该吸收峰的面积、宽度、深度等变量;3)基于植被指数的变量,构建土壤氧化铁指数。研究结果表明,各类变量中土壤氧化铁指数对土壤氧化铁含量最敏感,建立相应的回归预测模型,模型拟合度R2为0.534。     

基于土壤反射光谱特性的广东省稻田土壤快速分类

选择广东省215个村镇稻田的土壤样本,首先利用ASD Field Spec3测量土壤样本在350~2 500 nm的光谱,并采用S-G一阶导数平滑滤波降低样本测量中光照差异的影响,然后将遗传算法（Genetic Algorithm,GA）和支持向量机分类（Support Vector Machine,SVM）分别用于提取分类光谱特征和建立分类模型,分别在土纲、亚纲、土类3个层次进行土壤分类。结果表明：1）在不同的分类层次下,与铁氧化物密切相关的650~710以及900 nm附近光谱,与羟基矿物吸收有关的2 207~2 237和2 377~2 397 nm区间均被作为分类特征变量。2）随着土壤类型的细分,分类所需变量增多。在土类级,对有机质敏感的2 080 nm附近的光谱也被引入分类定标模型中,土纲和亚纲下分类精度＞67%,土类级分类精度为58.67%。利用遗传算法提取光谱特征,进行基于支持向量机的土壤分类具有一定优势。     

基于高光谱影像数据的戈壁表面砾石粒径定量反演潜力评估

在新疆哈密境内的噶顺戈壁选取样地,采集不同粒径砾石的光谱数据,分析光谱吸收特征,并利用光谱混合分析技术,以地物光谱为端元从EO-1 Hyperion 高光谱影像中提取了不同粒径的丰度图,分析戈壁表面砾石与高光谱影像的相关关系。结果表明:获取的地物光谱特征显示出粒径的差异对光谱具有明显的影响。所有光谱都展现出在2 250 nm处具有Al–OH 的吸收特性,而且粒径d=41 cm的吸收特性比其他粒径都更显著。而与更小粒径相比,粒径d=53 cm和d=83 cm在480 nm和920 nm处具有较弱的Fe³⁺ 吸收特性。粒径d=0.8 cm(R²=0.637)、d=3.4 cm(R²=0.687)、d=16.3 cm(R² =0.644)及d=41 cm(R²=0.622) 与相应的丰度影像具有显著相关性,而粒径d=53 cm(R²=0.181)和d=83 cm(R²=0.167)与相应的丰度影像相关性不显著。EO-1高光谱影像适用于对戈壁区砾石分布特征的确定,在进一步的研究中将高分辨率影像与高光谱影像相结合,可以提高判别精度。     

基于随机森林算法的土壤有机质含量高光谱检测

为了探讨既能保留光谱信息又能准确对土壤有机质含量进行快速检测。以新疆南部渭干河—库车绿洲内部73个土壤样点及其对应的高光谱数据为研究对象,采用小波变换与数学变换进行光谱数据预处理,分析各小波分解重构光谱在不同有机质含量与不同土壤类型下光谱曲线差异,通过相关分析确定最大小波分解层并筛选敏感波段,结合灰色关联分析与随机森林预测分类模型对各小波分解特征光谱进行重要性分析,最后基于最优特征光谱建立多元线性预测模型并进行分析。结果表明：（1） 耕作土壤与林地土壤光谱曲线波段相较盐渍土壤和荒漠土壤光谱曲线变化较为平缓,同时在水分吸收波段处,盐渍土壤光谱曲线吸收谷最深。（2） 小波变换分解光谱与土壤有机质含量的相关性随着分解层数增加呈现先减后增趋势,在第6层中,特征光谱曲线与敏感波段数量变化趋于稳定,确定为小波变换最大分解层。（3） 随机森林模型相比灰色关联分析对于各小波分解层因子的筛选符合预期,按照对土壤有机质含量影响从高到低排序为L3-(1/LgR)′、L4-(1/LgR)′、L6-(1/LgR)′、L5-(1/LgR)′、L2-(1/LgR)′、L0-1/LgR、L1-1/LgR。（4）在小波分解光谱中,中频范围特征光谱对干旱区土壤有机质含量的估测能力优于高频与低频范围特征光谱,同时基于L-MC建立的模型精度最高。研究表明：基于机器学习分类方法结合小波分解的土壤光谱有机质含量监测,可以有效的减少噪声波段干扰,并提高特征波段的分类预测精度。     

木荷天然林根系分解和养分释放及化学组成变化

运用尼龙网袋法,在福建建瓯万木林自然保护区木荷天然林里进行木荷根系（按直径大小分成0～1 mm、1～2 mm、2～4 mm 3个级别）分解研究.在为期720天的时间里,网袋中所有细根分解均表现出2个快慢不同的阶段.细根在0—360天内分解速度较快,3个径级干质量损失率分别达47.8%、57.2%、39.5%,在后期360—720天内分解速率显著下降.3个径级细根分解过程中N、P浓度都呈现上升趋势;细根化学组成分析显示：不同径级细根的可萃取物浓度呈下降趋势、酸不溶性物质浓度呈上升趋势,酸溶性物质浓度变化平缓.相关分析表明：不同径级细根分解速率与其底物质量指标中的初始N、P养分浓度、可萃取物浓度之间存在显著正相关关系,而与初始的C/P、酸不溶性物质/N、酸不溶性物质/P比呈显著负相关关系.     

水体石油类污染中红外波段吸收特征分析

2008年5月21～26日在辽宁省盘锦市辽河油田境内的双台子河和绕阳河,沿河流采集了水体样本28个,并且利用取自辽河油田的稠油和稀油标样,以及污水处理厂自然污水,进行水槽配比试验,获取不同油浓度水体样本9个;在此基础上,利用红外分光光度计测定水样中的石油类污染浓度和其在3.04～.1μm(波数2 400～3 300 cm-1)波长范围内的透过率;采用朗伯-比尔(Lamber-Beer)定律,计算吸光度,分析有石油类污染水体在中红外波段3.0～4.1 μm(波数为2 400～3 300 cm-1)的吸收特征.研究结果表明:(1)水体石油类污染在中红外的吸收特征主要体现在3.3～3.7μm(2 700～3 000 cm-1)范围内,在3.0～3.3μm(2 400～2 700 cm-1)和3.7～4.1μm(3 000～3 300 cm-1)表现不明显;(2)在3.3～3.7μm(2 700～3 000 cm-1)范围内有两个吸收峰,较强的吸收峰约位于3.412 μm(2 925 cm-1)处,次强的吸收峰约位于3 502 nm(2 850 cm-1)处;(3)在3.3～3.7 μm(2 700～3 000 cm-1)范围内,随着波长变化,石油类物质吸收光谱曲线呈现规则的变化趋势,随着浓度的增加,吸收峰强度增强.本研究结果对于拓展中红外波段在探测水体油膜以及水环境和土壤石油类污染方面的应用可提供一定的参考.     

基于高光谱信息的芦苇和香蒲地上干生物量反演方法研究

植物生物量是反映湿地生态系统功能与健康状况的重要指标,高光谱技术可以为定量监测挺水植物生物量提供快速、无损的数据采集与分析处理方法。利用Field Spec 3野外高光谱辐射仪,获取了北京市门城湖湿地公园内典型挺水植物芦苇(Phragmites australis)和香蒲(Typha angustifolia)的冠层高光谱数据,同步采集了对应区域两种挺水植物的样品,测定了其地上干生物量;分别采用原始光谱、微分光谱、植被指数、归一化和比值光谱指数、"三边"参数、吸收特征参数6种方法,分析了芦苇和香蒲的冠层高光谱数据与其地上干生物量关系的差异,选择与地上干生物量显著相关的高光谱特征参数,利用一元线性回归、逐步多元回归和偏最小二乘回归方法,建立反演模型;利用交叉检验中的3K-CV(Three K-fold Cross Validation)方法,对反演模型的估测精度进行了检验。结果表明,在通过6种光谱分析方法获得的高光谱特征参数中,与芦苇地上干生物量相关系数最大的高光谱特征参数为550~800 nm波段的吸收深度,相关系数为0.847;与香蒲地上干生物量相关系数最大的高光谱特征参数是由680 nm、735 nm两波段构建的归一化光谱指数,相关系数为0.953。从3种回归模型的反演结果来看,偏最小二乘回归模型的反演结果最好,其次是逐步多元回归模型,而一元线性回归模型的反演结果相对较差。3K-CV法的交叉检验结果显示,反演芦苇和香蒲地上干生物量的3种模型都取得了较理想的估测精度,最小估测精度为90.86%,最大为95.23%。利用挺水植物冠层高光谱信息,可以反演其地上干生物量。     

不同浓度悬浮泥沙水体的光谱吸收特性模拟

悬浮泥沙的光学特性是影响内陆湖泊水色遥感的重要因素。利用光谱吸收衰减仪(AC-S)测得水池中悬浮泥沙浓度为2.13~1 442.40 mg/L的水体光谱吸收。在蓝、绿和红光波段,悬浮泥沙水体的平均比吸收系数分别为0.0161±0.0039 m2.g-1、0.0071±0.0020 m2.g-1和0.0025±0.0007 m2.g-1;指数拟合获得的Sm*值为0.0098±0.0011 nm-1,利用其模拟的比吸收光谱与实测光谱吻合效果较好,说明该Sm*取值对悬浮泥沙水体比吸收光谱的曲线斜率变化具有一定的参考价值。此外,建立了悬浮泥沙水体吸收系数a(440)m与其浓度的关系模型,R2达0.947,拟合精度较高;然而比吸收系数a*(440)m与泥沙浓度几乎无相关性。研究结果可为内陆水色遥感分析模型的建立提供重要的参数保障。     

杉木人工林细根分解和养分释放及化学组成变化

在福建建瓯万木林自然保护区杉木人工林里采用网袋法进行杉木细根(按直径大小分成0～1 mm、1～2 mm、2～4 mm 3个级别)分解研究.在为期720天的时间里,网袋中所有细根分解均表现出2个快慢不同的阶段:细根在前期分解速度较快,3个径级干重年(360天)损失率分别达54.8%、41.2%和38.2％;后期分解速率显著下降.3个径级细根分解过程中,皆呈现N浓度上升、P浓度变化平缓、K浓度下降趋势.细根化学组成分析显示:0～1 mm、1～2 mm径级可萃取物浓度呈下降趋势,酸溶性物质浓度变化平缓,酸不溶性物质浓度呈上升趋势;2～4 mm径级可萃取物、酸溶性物质浓度呈下降趋势,酸不溶性物质浓度呈上升趋势.相关分析表明:不同径级细根分解速率与其底物中初始的P、K、可萃取物浓度呈极显著正相关,而与C/P比、酸不溶性物质/N、酸不溶性物质/P显著负相关.     

污泥浓度对城市污泥中重金属生物沥浸效果的影响

以硫酸亚铁盐为能源物质,采用9K液体培养基培养,继以9K固体培养基平板接种法直接从污泥中分离出一株嗜酸性氧化亚铁硫杆菌(Acidithiobacillus ferrooxidans,T.f)菌株.利用该菌株作为沥滤微生物,对5种不同浓度的城市污泥中重金属进行生物沥浸试验.结果表明,生物沥浸的污泥浓度宜控制在2%(w/w),沥滤12 d后,污泥中Zn、Cu、Pb、Cr的去除率可分别达到99.57%,94.97%,36.95%,43.40%.     

中亚热带植物排放甲烷研究初报

甲烷(CH4)是大气中第二大温室气体,近年有研究发现在有氧条件下陆生植物也能排放CH4.本研究对中亚热带51种树木离体叶片在有氧环境下进行室内培养,发现21种植物能排放CH4,CH4排放速率范围为0.11～1.37 ngCH4.g-1 DW.h-1,平均排放速率为0.59ngCH4.g-1DW.h-1.植物是否排放CH4及其排放速率与观测条件密切相关.观测的51种植物中包括40种乔木树种和11种灌木树种,分别有15种和6种植物可排放CH4,CH4平均排放速率分别为0.69 CH4.g-1DW.h-1和0.30 ngCH4.g-1DW.h-1,且乔木和灌木之间存在极显著差异(P<0.05).     

小兴安岭森林落叶分解与土壤动物的作用

在小兴安岭地区对 12种落叶分解过程和土壤动物作用进行了研究。采用不同网孔分解样袋 ,排出不同类别土壤动物作用的方法。结果表明 ,落叶分解消耗率 :大孔 >小孔 >对照 ,即大型、中小型土壤动物和微生物的共同作用 >中小型土壤动物和微生物的共同作用 >只微生物的作用。三年平均分解消耗率分别是 2 8.9% (大孔 )、 2 8.2 % (小孔 )和 2 6.2 % (对照 ) ,到第三年末 ,三种样袋 12种落叶平均分解程度分别达到 86.7% (大孔 )、 84 .6% (小孔 )和 78.7% (对照 )。分解初期土壤动物的作用逐渐增大 ,到第二年 10月土壤动物的作用达到了最大值 ,随后土壤动物的作用逐渐降低 ,大型土壤动物的作用小于中小型土壤动物的作用。落叶种类不同 ,分解时间不同 ,土壤动物作用也不同。