本文主要研究内容
作者李柳阳（2019）在《富营养化湖泊CDOM浓度的时空分布特征及影响因素分析——以太湖为例》一文中研究指出：有色可溶性有机物（Chromophoric Dissolved Organic Matter,CDOM）含量的变化和空间分布,不仅是碳循环的重要部分,也是环境评估的重要因子之一。湖泊中CDOM浓度的空间分布受土地利用、人类活动等影响较大,因此通过研究湖泊中CDOM的光学特性和时空分布特征,能够定量研究外界环境受人类活动的影响程度。本文选择太湖为研究对象,基于20162017年3次野外采样数据,分析太湖水体CDOM的光学特性,在此基础上构建太湖水体CDOM浓度（CDOM在443nm处的吸收系数）的遥感反演算法;然后,利用2016年11月至2018年1月的海陆色度仪（Ocean and Land Color Imager,OLCI）卫星数据,结合反演算法构建太湖CDOM浓度长时间序列数据集,分析太湖CODM的时空分布特征;最后,从自然和人文两方面分析太湖CDOM空间分布特征的影响因素,以期为碳循环与碳估算提供参考信息,也为太湖水质管理提供一定的借鉴。研究中主要取得3方面的成果:（1）总体上,太湖水体中悬浮物（Suspended Particulate Matter,SPM）和叶绿素a（Chla）含量较高,CDOM浓度也较高,无机悬浮物（Suspended Particulate Inorganic Matter,SPIM）浓度略高,表明太湖水体主要光学活性物质为SPIM。CDOM与其他水色参数（如SPM、Chla）之间几乎不存在相关性,说明此时太湖CDOM的输入以陆源为主,生产生活污水、工业废水等是其主要来源。结合太湖水体和CDOM的光学特性,建立优化的半分析反演模型（QAA709算法）,精度验证结果较合理(R2=0.432,RMSE=0.117m-1,MAPE=25.277%),可用于太湖水体CDOM的反演研究。（2）将优化的反演模型应用于OLCI卫星数据上,构建2016年11月2018年1月太湖水体CDOM长时间序列数据集,分析CDOM的时空分布特征。从全湖来看,CDOM空间分布呈现明显的渐变规律,即浓度从太湖北部向南部逐渐降低;分季节来看,CDOM浓度从高到低依次是秋季、春季、夏季和冬季,表现出从冬到次年秋有逐渐升高的趋势;分湖区来看,竺山湾CDOM含量最高,其次是梅梁湾和西北湖区,湖心区、贡湖湾和西南湖区CDOM含量较低,除贡湖湾和湖心区外其余各湖区均呈现明显的季节差异。（3）自然因素是太湖CDOM时空分布根本原因。其中,水量的稀释作用和汇水带来的污染物使得全湖秋季的CDOM含量高于夏季;春冬季风速适中,太湖CDOM的空间分布较均匀,而夏秋季风速波动大导致CDOM空间分布差异也较大。人为因素是影响太湖CDOM时空分布的重要的外部因素,人类活动导致各种污染物排放的增加,最终在太湖CDOM中得以体现。富营养化分布和全湖的CDOM空间分布具有一致性。太湖流域近7年的土地利用类型中耕地和林地大面积转变为建设用地,农业中化肥和农药的使用、工业生产中废水的排放等影响太湖CDOM的时空分布。社会经济中第二产业中的工业集聚与水环境污染程度的正向耦合,是影响太湖CDOM时空差异的又一重要原因。
Abstract
you se ke rong xing you ji wu （Chromophoric Dissolved Organic Matter,CDOM）han liang de bian hua he kong jian fen bu ,bu jin shi tan xun huan de chong yao bu fen ,ye shi huan jing ping gu de chong yao yin zi zhi yi 。hu bo zhong CDOMnong du de kong jian fen bu shou tu de li yong 、ren lei huo dong deng ying xiang jiao da ,yin ci tong guo yan jiu hu bo zhong CDOMde guang xue te xing he shi kong fen bu te zheng ,neng gou ding liang yan jiu wai jie huan jing shou ren lei huo dong de ying xiang cheng du 。ben wen shua ze tai hu wei yan jiu dui xiang ,ji yu 20162017nian 3ci ye wai cai yang shu ju ,fen xi tai hu shui ti CDOMde guang xue te xing ,zai ci ji chu shang gou jian tai hu shui ti CDOMnong du （CDOMzai 443nmchu de xi shou ji shu ）de yao gan fan yan suan fa ;ran hou ,li yong 2016nian 11yue zhi 2018nian 1yue de hai liu se du yi （Ocean and Land Color Imager,OLCI）wei xing shu ju ,jie ge fan yan suan fa gou jian tai hu CDOMnong du chang shi jian xu lie shu ju ji ,fen xi tai hu CODMde shi kong fen bu te zheng ;zui hou ,cong zi ran he ren wen liang fang mian fen xi tai hu CDOMkong jian fen bu te zheng de ying xiang yin su ,yi ji wei tan xun huan yu tan gu suan di gong can kao xin xi ,ye wei tai hu shui zhi guan li di gong yi ding de jie jian 。yan jiu zhong zhu yao qu de 3fang mian de cheng guo :（1）zong ti shang ,tai hu shui ti zhong xuan fu wu （Suspended Particulate Matter,SPM）he xie lu su a（Chla）han liang jiao gao ,CDOMnong du ye jiao gao ,mo ji xuan fu wu （Suspended Particulate Inorganic Matter,SPIM）nong du lve gao ,biao ming tai hu shui ti zhu yao guang xue huo xing wu zhi wei SPIM。CDOMyu ji ta shui se can shu （ru SPM、Chla）zhi jian ji hu bu cun zai xiang guan xing ,shui ming ci shi tai hu CDOMde shu ru yi liu yuan wei zhu ,sheng chan sheng huo wu shui 、gong ye fei shui deng shi ji zhu yao lai yuan 。jie ge tai hu shui ti he CDOMde guang xue te xing ,jian li you hua de ban fen xi fan yan mo xing （QAA709suan fa ）,jing du yan zheng jie guo jiao ge li (R2=0.432,RMSE=0.117m-1,MAPE=25.277%),ke yong yu tai hu shui ti CDOMde fan yan yan jiu 。（2）jiang you hua de fan yan mo xing ying yong yu OLCIwei xing shu ju shang ,gou jian 2016nian 11yue 2018nian 1yue tai hu shui ti CDOMchang shi jian xu lie shu ju ji ,fen xi CDOMde shi kong fen bu te zheng 。cong quan hu lai kan ,CDOMkong jian fen bu cheng xian ming xian de jian bian gui lv ,ji nong du cong tai hu bei bu xiang na bu zhu jian jiang di ;fen ji jie lai kan ,CDOMnong du cong gao dao di yi ci shi qiu ji 、chun ji 、xia ji he dong ji ,biao xian chu cong dong dao ci nian qiu you zhu jian sheng gao de qu shi ;fen hu ou lai kan ,zhu shan wan CDOMhan liang zui gao ,ji ci shi mei liang wan he xi bei hu ou ,hu xin ou 、gong hu wan he xi na hu ou CDOMhan liang jiao di ,chu gong hu wan he hu xin ou wai ji yu ge hu ou jun cheng xian ming xian de ji jie cha yi 。（3）zi ran yin su shi tai hu CDOMshi kong fen bu gen ben yuan yin 。ji zhong ,shui liang de xi shi zuo yong he hui shui dai lai de wu ran wu shi de quan hu qiu ji de CDOMhan liang gao yu xia ji ;chun dong ji feng su kuo zhong ,tai hu CDOMde kong jian fen bu jiao jun yun ,er xia qiu ji feng su bo dong da dao zhi CDOMkong jian fen bu cha yi ye jiao da 。ren wei yin su shi ying xiang tai hu CDOMshi kong fen bu de chong yao de wai bu yin su ,ren lei huo dong dao zhi ge chong wu ran wu pai fang de zeng jia ,zui zhong zai tai hu CDOMzhong de yi ti xian 。fu ying yang hua fen bu he quan hu de CDOMkong jian fen bu ju you yi zhi xing 。tai hu liu yu jin 7nian de tu de li yong lei xing zhong geng de he lin de da mian ji zhuai bian wei jian she yong de ,nong ye zhong hua fei he nong yao de shi yong 、gong ye sheng chan zhong fei shui de pai fang deng ying xiang tai hu CDOMde shi kong fen bu 。she hui jing ji zhong di er chan ye zhong de gong ye ji ju yu shui huan jing wu ran cheng du de zheng xiang ou ge ,shi ying xiang tai hu CDOMshi kong cha yi de you yi chong yao yuan yin 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自河南大学的李柳阳，发表于刊物河南大学2019-09-20论文，是一篇关于反演算法论文,时空分布论文,影响因素论文,河南大学2019-09-20论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自河南大学2019-09-20论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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