南水北调南四湖提水泵站开启时间的分析研究

针对南水北调南四湖上、下级湖各自调水的出、入湖口提水泵站开启时间差的计算问题,开展了调水出湖提水泵站开启的必要和充分条件、出湖提水泵站开启时间和湖内水位升高速率等相关内容的研究。其成果表明出湖提水泵站开启不允许形成出湖白泵站引水渠进口水位下降到低于相应设计控制水位的必要和充分条件是：入湖口惯性波前锋到达出湖口水位开始上升,并且存在湖内调蓄水量满足输水流量形成恒定流水面线比降的楔形水体容积,同时为工程设计提供了出湖提水泵站开启时间、湖内水位升高速率和湖水位的相关公式以及计算图表。     

山东省南四湖流域平原区地下水防污性能评价

南四湖流域平原区位于山东省西南部,是山东省主要的农业与工业基地,地下水资源是区内主要供水水源。近些年随着人类经济技术活动强度的不断增强,地下水污染日趋严重,使居民饮水安全受到严重威胁,因此尽快制定地下水资源保护规划,遏制当前地下水污染趋势已成为当务之急。本文采用改进的DRAMTIC地下水评价方法,对研究区浅层地下水防污性能进行评价,并对评价方法的有效性进行了评述。     

基于 30年遥感监测的矿区生态环境变化——以南四湖周边矿区为例

南四湖地区煤炭资源丰富,湖区有上百年的采煤历史,煤炭开采为地方社会经济发展发挥支撑作用的同 时,也对区域内的生态环境带来了重大影响。为研究煤炭开采对南四湖地区生态环境的影响,采用Landsat系列遥感 数据,对南四湖上级湖区域 1988—2019年间的生态环境进行了遥感动态监测。利用支持向量机（Support Vector Machine,SVM）分类器提取了南四湖上级湖 1988—2019 年间每年的水域面积,并基于遥感生态指数（Remote Sensing Ecology Index,RSEI）分析了研究区内的生态环境状况及其时空变化特征。研究表明：1988—2019年间,南四湖上级湖 水域面积变化与煤炭开采无明显相关性,而与每年的降水量有显著关系,湖区与非湖区区域生态环境变差主要受到地 下采煤活动影响。为了保护湖区的生态环境,煤矿有序地退出南四湖自然保护区是十分必要的。     

南四湖表层底泥有机质及氮磷分布特征

为进一步诊断南四湖的重大水环境问题,分别于2006、2007、2010和2011年4次对南四湖水质与底质进行布点监测.根据4次监测数据,通过数理统计和综合比较的分析方法对南四湖表层底泥进行了有机质及氮磷的空间分布特性及其与上覆湖水相关性研究.结果表明,南四湖湖区表层底泥有机质、总氮(TN)和总磷(TP)呈现北高南低的分布特征,这与水质的空间分布特征相一致,其中TP分布均一化明显;南四湖上覆湖水氮磷浓度与其对应表层底泥氮磷含量没有明显关联性,说明南四湖水体污染仍以外源污染为主;2011年监测的入湖河口表层底泥有机质、TN和TP含量的平均值低于湖区平均值,说明南四湖湖区表层底泥对有机质、TN和TP的富集作用比较明显.     

改善南四湖水质的关键问题分析

为落实南水北调东线工程的战略规划，南四湖地区已积极开展了“治、用、保”并举的小流域综合治污计划，根据目前南四湖流域治污工程的建成率及南四湖水质现状，通过分析现有资料数据和总结实际工程中出现的问题，分析了工业污染源、城市环境基础设施、水资源循环利用、工程经费、面源污染、考核督办机制等6项影响南四湖水质改善的关键问题，并提出了相应的措施及建议。     

南四湖流域平原区地下水位影响因子研究

以南四湖流域平原区3个监测点2000—2013年实测资料为基础,运用SPSS软件对影响地下水位变化的因素进行定量分析,利用主成分分析法找出影响地下水位变化的4个主要因子,并用人工神经网络模型模拟影响因子与地下水位之间的关系。结果表明:模型模拟结果与实际结果拟合较好,湖水位对平原区地下水位影响最大,其次为降水量和地下水开采量。针对研究结果,需对南四湖流域强化节水措施、提高当地再生水的利用率、科学合理配置有限的客水资源。     

南水北调东线工程山东段输水期南四湖硫酸盐源解析

为探明南水北调东线工程山东段输水期硫酸盐污染的来源,对南四湖及其周边河流的水化学基本性质进行测定,并结合硫、氧同位素技术,分析南四湖和其入湖河流的水化学以及硫酸盐质量浓度分布特征,计算南四湖各直接来源的贡献率并示踪南四湖流域硫酸盐的根本来源。研究结果表明:南四湖及其周边入湖河流水化学类型与地下水化学类型不同,南四湖SO_4~(2-)质量浓度自南向北逐渐增高,甚至南阳湖(NE)达到631.50 mg/L;蒸发岩溶解硫酸盐对南四湖贡献率最大,达52.18%,南阳湖硫酸盐直接来源主要是入湖河流携带,来自江苏的调水对南四湖硫酸盐贡献率仅5.34%;南四湖周边入湖河道硫酸盐来源各有不同,主要是污水和蒸发岩溶解。     

南四湖水环境信息数据库构建技术

南四湖水环境信息数据库是采用ASP.NET技术,并结合SQL Server 2000作为后台工具进行设计的,选用Microsoft公司的Visual Studio.NET作为前端开发工具,利用其提供的集成开发环境及各种组件,尤其是对数据库的支持,实现对南四湖水环境信息编辑、修改与查询等目的.该数据库程序界面友好、功能完备,具有完整性、一致性和数据安全性.     

基于Sentinel-2影像的南四湖菹草群落遥感提取研究北大核心CSCD

基于Sentinel-2遥感数据,选用最大似然监督分类法、随机森林机器学习分类法和基于时序NDVI的物候特征分类法等3种方法,对2021年5月初南四湖沉水植被(菹草群落)进行提取研究,利用同期实测的南四湖菹草群落面积和分布数据对3种方法的提取精度进行分析,结合菹草植被覆盖度分析3种方法对菹草的提取能力。结果表明:①不同方法提取的南四湖菹草群落总面积存在明显差异。监督分类和随机森林方法提取的2021年南四湖菹草群落面积均在100 km^(2)以下,分别为98.97 km^(2)和75.92 km^(2),基于时序NDVI的方法提取面积为207.44 km^(2),最接近实地调查的菹草面积。②无论是全湖还是核心区,监督分类和随机森林法的提取精度均75%左右,平均相对误差(MRE)在0.5左右,平均误差在20~30 km^(2)左右,而基于时序NDVI的方法精度在90%以上,MRE和ME area也最低。③对比植被覆盖度发现,监督分类和随机森林方法只能提取到近湖岸的植被覆盖度较高的菹草,对湖心区覆盖度较低的菹草提取效果差,而时序NDVI的方法对低植被覆盖度菹草群落更敏感,是菹草遥感提取的有效方法。本研究对于创新沉水植被遥感提取方法和指导湖泊生态环境遥感监测具有一定的参考价值。