无人机技术在河湖水质污染监控中的应用研究

为研究无人机技术在我国河湖水质污染监控中的应用,文章以广西南宁市青秀区金沙河为研究对象,基于“无人机+高光谱成像”协同技术对该湖泊水质展开了全面监测与数据采集工作,并对多个监测点的水样进行了室内污染物检测试验。研究发现基于无人机高光谱成像技术所建立的区域水质预测模型与实测结果吻合程度高,无人机监测结果反演空间成像效果好。研究成果可为我国河湖水质监测与改善提供借鉴。     

基于PLSR的珠江口城市河流水质高光谱反演

为研究珠江口城市河流水体高光谱特征与城市河流水质指数(CWQI)的关系,对中山市典型河流开展了高光谱监测和同步水质分析,基于偏最小二乘回归(PLSR)建立了高光谱数据与CWQI的反演模型,并研究了反演模型的最佳光谱分辨率和最优主成分数。结果表明：基于化学需氧量、总磷、氨氮和溶解氧4项水质指标质量浓度值计算得到的CWQI值可较好地反映研究区河流水质状况;水体不同波段的光谱反射率与CWQI存在一定的相关性,可用于区分不同CWQI的水体;光谱分辨率为50nm、提取主成分数为8时的反演模型效果最优,验证集均方根误差和平均相对误差分别为0-768和18-1%。将该反演模型与无人机高光谱监测数据结合,可较好地反映河流水质的空间差异。     

基于Landsat-8卫星遥感反演内陆河湖水质参数

以太湖为研究区，使用Landsat-8卫星OLI数据和无人机高光谱数据，对研究区CODMn、DO、TN、TP、NH₃-N等5项水质参数进行遥感定量反演研究，通过各水质参数与遥感数据波段组合分析，构建高拟合度的水质参数反演模型，为内陆水体水质参数遥感定量反演提供理论基础。     

基于GF-1WFV影像与神经网络模型的水库水质多参数反演研究

利用国产GF-1 WFV影像和神经网络建立多光谱遥感影像水质多参数定量反演模型,能实现高效率、大范围、连续空间的水库水质多参数变化监测,探究了国产卫星影像于水质遥感反演的可行性,并为湖长制和湖泊富营养化评估提供技术支持。以广东省佛山市一中型水库为例,基于GF-1 WFV影像,利用神经网络模型建立了东风水库叶绿素a(Chl-a)、透明度(SD)、总磷(TP)、总氮(TN)、高锰酸盐指数(COD_(Mn))5个水质参数与影像数据间的定量反演模型,5个水质参数反演模型预测值与实测值之间的决定系数R~2均达到0.8以上,平均相对误差均在40%以下,研究结果证实了国产卫星影像于水质遥感反演的可行性,研究成果可为水库的水质和富营养化监测提供参考。     

遥感技术在水质监测中的应用

一、前言要了解水质的空间和时间变化特性,就必须在一定的地点进行连续不断地监测,对于偏远地区或大水域(湖泊、水库、海洋)的水质监测是一项很费力、费时、费钱的工作,往往很不容易做到。随着现代科学技术的进步,可以利用卫星遥感来监测水质的状况和其迁移的规律。水质遥感技术是近十几年才发展起来的新技术。卫星遥感具有宏观性、整体性和周期性等特点,在提供概观性的水质观察方面,比地面水质监测要优越得多。水质遥感技术的基础是不同水质的水体,其光谱特性有所不同。根据遥感测得的水体光谱特性,建立其与水质参数的关系     

无人机载高光谱仪在八里湖水质监测中的应用研究

结合八里湖的水文及水质特征,采用无人机搭载高光谱成像设备,对选取的代表性水域进行检测。通过采集远距离、大范围的水体光谱数据,实现叶绿素浓度、悬浮物浓度、总氮、总磷等多参数的测定以及影像同步呈现;通过对比分析采集的光谱数据和采样水体的实验室检测数据,寻找存在这两者之中的相互关系,并通过水质数据对高光谱模型进行修正,将模型应用到常规水质监测中。结果表明,模型各指标偏差在可控范围内;无人机载高光谱反演结果和水质常规检测结果比对,水质类别评价一致性较高。     

QUAL2E模型在呼和浩特市水质模拟中的应用

呼和浩特市的地表水系由黄河干流和支流组成,以支流为主,整个地表水系统呈树枝状分布,水质污染严重。建立了呼和浩特市的河流水质模型,选用BOD5,CODMn作为模拟污染指标,给出模型关键参数的确定方法,应用QUAL2E模型进行河流水质模拟分析,检验QUAL2E模型参数。模拟结果表明,模型合理有效,能很好地描述河流的水质状况,可进一步为水环境规划提供有利工具和科学的参数依据。     

河流水质纵向弥散系数的频域反演

本文考虑水质参数随空间变化的特点，建立了河流水质纵向弥散系数反演模型，给出频域反演计算模式.为了检验计算精度，推导出时域数据的频域转换公式，最后给出计算实例.本文提出的参数反问颗模型和分布参数辨识方法不仅适用于河流，也适用于水库和湖泊的分布参数辨识。     

基于遗传2神经网络的实时水质预测模型

基于高频水质在线监测数据, 结合遗传算法和神经网络模型, 建立基于遗传-神经网络( Improved Genetic Algorithm-Back Propagation Neural Network, IGA2BPNN) 的河流水质预测模型, 实现对河流水质的实时预测预警。 将该方法应用于美国波托马克河流中, 对其水质参数浊度( TURB) 和电导率( SC) 进行实时预测, 并对预测结果进行 性能分析, 以验证基于 IGA2BPNN 的河流水质预测模型的准确性与可靠性。与 BPNN 模型的水质预测结果进行对 比分析, 结果表明: IGA2BPNN 模型对水质参数 TURB 和 SC 有更准确的预测效果。同时, IGA2BPNN 模型对正常 平稳条件下的水质参数 TURB 和 SC 预测结果的区间覆盖率 PICP 分别为 99.81% 和 100% , 预测结果具有一定的 可靠性。IGA2BPNN 水质预测模型可以有效地识别长时间的水质异常或瞬时显著的水质变化情况, 可实现对河流 水质的风险预警, 最终可为河流突发水污染的应急处置措施的制定提供科学依据。     

湖泊-河网耦合水动力水质模型研究

根据太湖地区水系复杂、湖泊众多、河道水流方向复杂多变且受到人为干扰的特征,基于一维河网水质模型,二维湖泊水质模型,采用有限控制体积法获得离散的水动力学和水质模型控制方程,通过河网与湖泊连接断面上河流的流量、水位、水质与湖泊的流速、水位和水质耦合求解,解决了河网湖泊水质模型的耦合,并将闸站控制对河流湖泊水动力水质影响过程进行了时间空间的线性化处理,以边界条件方式将闸站控制带入模型代数方程中进行统一求解,建立了适合于太湖流域的湖泊河网耦合水动力水质模型.采用太湖典型流域河网区2007年实测水文水质资料对耦合模型进行率定和验证.结果表明,模型计算值与实测资料吻合较好.该模型适用于复杂湖泊-河网区的水动力和水质变化的模拟和研究.     

草海丰水期chl-a空间分布与环境因子相关关系

水体富营养化是我国湖泊面临的主要问题,分析叶绿素a含量的变化特征及其影响因素,能为湖泊水质评价提供可靠基础。以2017年7月草海丰水期水质数据为参考,对各监测点叶绿素a与环境因子(TN,TP,NH_3-N,COD_(Mn),DO,WT)进行相关性分析并预测叶绿素a的变化趋势。结果表明:草海丰水期叶绿素a的均值为8.07μg/L,处于中营养化状态;叶绿素a与TN,TP,NH_3-N,COD_(Mn)呈显著正相关,而与其他环境因子相关性不显著,表明营养盐对浮游植物影响程度最大;将spearman秩相关系数及多元线性回归方程计算的叶绿素a预测值与实测值进行相关性拟合,得到较好的相关性(R~2=0.85,P0.01),表明该方法的预测结果能为预测草海叶绿素a变化趋势提供参考。草海上游及人类活动较大区域污染程度高,TP是草海藻类生长的限制因子,因此控制TP含量的输入是改善水质的关键。     

长江源和怒江源区水体氮磷化学计量特征初探

根据2016年长江源和怒江源区现场调查获取的水质监测资料,分析了长江源和怒江源区河湖水体的基本理化参数、氮磷含量和形态指标,并利用氮磷化学计量比(m(TN)∶m(TP),氮磷质量比)特征评估了江源地区河湖水体的氮磷养分限制状态。结果表明:长江源和怒江源区河湖水体的总氮含量介于0.475~0.956 mg/L,满足地表水Ⅱ—Ⅲ类水质标准;总磷含量介于0.006~0.017 mg/L,满足地表水Ⅰ—Ⅱ类水质标准;硝态氮占总氮含量的43.5%~85.5%,是河湖水体氮素的主要组成部分,对江源地区水体总氮污染的贡献更大;氮磷比介于33.7~79.3,磷素是江源区河湖水体中浮游植物生长的限制性营养因子。研究成果可为揭示江源地区河湖水体的富营养化进程和水生态环境保护提供数据支撑。     

紫外可见光谱水质测量仪器的应用

基于紫外-可见吸收光谱分析技术的水质测量仪器,具备在线、连续、实时的测量能力,在现场或野外进行水质在线监测时,直接沉入待测水体的不同深度,快速识别硝酸盐、亚硝酸盐和大部分有机污染物,获得连续、实时的水质数据,并能对多种水质参数进行同时测量分析,具有速度快、无污染、重复性好、精度高、维护量少等优点。在河流、湖泊、饮用水水源地等处的水质预警预报系统中加以应用,可以成为水质污染事故早期预警预报的有效工具。     

一种新型水质水量自动化监测站的建设

在全国重要河流湖泊水库等水域建设水质水量自动监测站，已成为我国水资源保护的关键性措施之一。本文就从水质水量自动监测站的结构组成着手，介绍了一种新型水质水量自动化监测站，并对水质仪表选型、水样采集、测流方式、多参数数据采集、中心站软件包设计等方面进行详细阐述。     

WATER QUALITY MODELING AND POLLUTION CONTROL FOR THE EASTERN ROUTE OF SOUTH TO NORTH WATER TRANSFER PROJECT IN CHINA

1.INTRODUCTION South to North Water Transfer Project in Chinais designed to solve water shortage problem and support sustainable social and economic development in northern China.Eastern Route Project(ERP)is one of the three components of the water transfer project.Pumping water from the Yangtze River in Yangzhou,Jiangsu Province,ERP utilizes the Grand Canal and its parallel rivers to transfer water from south to north.It also employs Hongze Lake,Huoma Lake,Nansi Lake and Dongp…     

可可西里湖泊群立体监测技术方法及应用

高原地区的湖泊自然、地理、气候条件恶劣,常位于人烟稀少的无人区,实地获取湖泊的基础数据十分困难。为了解决高原地区湖泊的水资源、水环境、水灾害的监测、评价、研究等方面比较滞后的问题,以青海省可可西里地区盐湖流域为研究区域,建立空-天-地-水一体化立体监测集成系统,获取盐湖湖泊全方位的基础数据,并对可可西里盐湖的面积、水位、容积及湖泊潜在溢出路径等进行分析与预测。结果表明：盐湖湖泊面积从2015年1月的147.41 km2增长至2018年12月的196.27 km2,4 a期间增长面积达48.86 km2,增长率达24.9%;湖泊容积由19.116亿m3增长至33.878亿m3,4 a期间增长容积达14.762亿m3,增长率达43.6%。通过建立基于高原湖泊的空-天-地-水一体化立体监测系统,获取高精度的高原地区湖泊的基础数据,能为可可西里盐湖流域的水资源管理与生态环境保护提供数据基础和决策支撑。     

入湖河流对南四湖水质的影响

采用主成分分析法研究了泗河、城郭河等15条主要入湖河流对南四湖水质造成的影响。以DO、COD、CODMn、BOD5等作为评价指标,分别将湖区、河流作为研究对象,分析评价两者之间的关系。评价结果表明,南阳湖、独山湖污染较严重,昭阳湖、微山湖水质状况略优于其他湖区。南阳湖、独山湖入湖河流的COD、CODMn、BOD5浓度较高,造成接纳这些河流的湖区有机物污染比较严重。由于昭阳湖、微山湖入湖河流较少,且河流污染相对较轻,入湖河流对该两湖的水质影响程度小于南阳湖、独山湖的入湖河流。入湖河流的水质状况是南四湖水质状况优劣的决定性因素,整治湖区污染的首要工作是治理周边的入湖河流。     

流域水环境与生态学研究回顾与展望

简要分析了流域水环境与生态学的发展历程,系统介绍了2010年以来中国水利水电科学研究院水环境研究所取得的主要科研成果:(1)水环境监测技术与标准。形成了水环境监测分析技术与标准体系,研发了系列水环境监测标准物质,研究了水源地健康风险评价技术与水污染事件应急预警预报关键技术,研发了水环境监测新技术与设备;(2)流域水环境与水生态过程演变机理与模型。在大型水库重金属污染物水环境演变机理及效应、生源物质流域迁移转化特征及驱动机制、生态水文过程变异与河湖生态响应机制与流域水环境与生态模型等方面取得系列创新成果;(3)流域水质目标管理与流域水环境综合治理技术。形成了水功能区达标评价技术体系、流域容量总量控制技术体系,提出了流域水环境综合治理规划技术与湖库沉积物污染评价与生态疏浚方案制定技术,研发了生物慢滤水处理水质净化技术及设备;(4)河湖健康评估与水生态保护修复技术。提出了河湖健康评估标准,研究形成了河湖水系生态连通技术、生态流量确定技术、水质水量联合调度技术与水生态修复技术。最后分析了新时期水环境与生态学的科技需求,提出了水环境研究的展望。