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11.
针对太湖水域特有藻种组成的浮游植物光谱吸收系数,利用实测数据对Ciotti光谱吸收系数模型进行改进和演化,得到新的基于藻类粒径组成(模型3)和种类组成(模型4)的太湖水体浮游植物光谱吸收系数模型。对模型进行比较发现,模型3和模型4能够较好地模拟太湖水体浮游植物的光谱吸收系数,分别适用于中、低和高叶绿素质量浓度的太湖水体浮游植物的光谱吸收系数的拟合。  相似文献   
12.
湖泊碳循环是全球碳循环过程中的重要环节,随着全球碳循环研究的不断深入,湖泊碳循环对全球碳循环的影响,以及其对全球气候变化的调节作用越来越受到关注.然而,由于湖泊分布的破碎性(大于0.002 km2的湖泊约有1.17×108个,并零星地分布在全球)和多样性(流域生态多样性,湖泊类型多样性,分布的气候带多样性等),使得全面...  相似文献   
13.
富营养化的太湖水体叶绿素a浓度模型反演   总被引:8,自引:0,他引:8  
半经验模型反演叶绿素a浓度是目前遥感反演水体叶绿素a浓度的主要方法。但是,大量研究结果表明,太湖水体浑浊,富营养化严重,各种半经验模型的反演精度和模型适用性有较大差异。因此,研究一种既满足一定精度要求,又具有时间普适性的叶绿素a浓度反演算法,对提高模型适用性,促进遥感的反演应用具有重要意义。本研究通过2005年6-10月地面实测数据,建立太湖叶绿素a浓度一阶微分反演模型、波段比值反演模型和三波段反演模型,对比各模型反演效果,认为波段比值模型与三波段模型具有较好的反演效果。运用2006年11月和2007年11月实测数据对这三种模型加以检验,结果表明,三波段模型反演高富营养化的太湖水体,不仅精度高,平均误差仅为实测浓度差的8.3%,而且适用性较强,不同年份数据的检验结果证明平均误差均低于实测浓度差的20%。因此,三波段模型是这三种反演模型中效果最好的一类模型。  相似文献   
14.
基于HYDROLIGHT光学模拟软件模拟水表面以下辐照度比R(0~-)和参数f值,着重分析多次散射作用对f值的贡献率以及太阳天顶角、风速和b_b/(a+b_b)对贡献率的影响,结果表明:多次散射作用对参数f的贡献率受到太阳天顶角、风速和b_b/(a+b_b)的共同影响,使得多次散射作用具有一定的时空差异;贡献率P_(ms)在太阳天顶角从0(°)~85(°)的范围内,随太阳天顶角的增加呈现波动状态,但这种波动随b_b/(a+b_b)值的增加而减弱,P_(ms)在0m/s到4m/s的范围内存在较大的波动,而当风速增加到4m/s时,几乎不随风速的变化而变化;多次散射作用对参数f的贡献率最大值可以达到24.41%,因此在内陆湖泊高散射特性水体中必须考虑多次散射作用对R(0~-)的影响.  相似文献   
15.
基于太湖实测散射系数数据估算水下平均散射次数,结合Hydrolight软件模拟水下平均余弦,对二者的相关关系进行分析;根据单个样点、各个水层求算的水下平均余弦经验模型,确定水下平均余弦估算的最佳模式为二次方程,利用二次方程的二次项、一次项和常数项系数与平均散射次数的高度相关性,建立了利用平均散射次数估算二次方程系数的模型,从而建立了利用平均散射次数计算水下平均余弦的经验模型.模型检验表明:0.6m深度平均误差不高于1.712%,0.9m深度平均误差不高于1.982%,1.2m深度平均误差不高于2.05%,1.5m深度平均误差不高于4.22%,4个深度总的平均误差不高于2.491%.  相似文献   
16.
太湖梅梁湾地区人类活动对湖泊沉积环境的影响   总被引:2,自引:0,他引:2  
湖泊沉积物是记录流域人类活动以及湖泊环境响应的自然档案。通过对太湖北部梅梁湾沉积物中粒度、沉积速率、重金属( Cd、 Pb、 Mn )、营养盐等多个指标的分析,探讨了该湖区100多年来的环境演变状况,旨在揭示太湖梅梁湾地区的生态环境演化趋势及其与人类活动的关系。结果表明,人类活动正逐渐成为影响湖区沉积环境的主要因素。1949年以前,太湖流域民族工业的发展,人类活动方式及强度发生改变,加强了对湖区的扰动,湖区沉积速率逐渐变大,粒度变粗,重金属( Mn元素)以及营养盐含量减少;1949年至20世纪80年代,沉积速率变动幅度大,但湖区重金属及其营养盐含量稳定,以自然沉积为主,表明这一时期输入太湖的重金属和营养盐数量比较少,导致湖水污染的仅仅是农业面源污染和生活垃圾;20世纪80年代以后,大量的工业废水和生活污水排放入湖,致使沉积物中总有机碳( TOC)、总氮( TN)、总磷( TP)以及重金属含量迅速增长, TN/TP表明人为磷元素的大量输入是导致太湖水体富营养化的主要原因。自1998年以来各种污染治理措施的实施,使得表层沉积物沉积速率及Cd和Pb含量下降,湖区生态环境改善,但整体而言,仍无法遏制人类活动对太湖梅梁湾地区生态环境破坏的现象。  相似文献   
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