水质参数对鱼类生长的影响及其水质检测方法与应用设备

文章从水温和水质酸碱度2个方面分析了水质参数对鱼类的生长代谢以及呼吸、免疫、繁殖等相关因素的影响,同时介绍了水质参数的检测手段与方法,着重介绍了各种增氧机的工作原理、工作特征及应用场合。

基于Landsat 8 OLI的东圳水库水质参数反演研究

遥感技术是监测内陆水体水质的有效手段,东圳水库是莆田市水源地,为了对水质进行实时监测,了解其空间分布情况,本文基于Landsat 8 OLI遥感影像,结合124个采样点实测获得的Chl-a、浊度、COD浓度分别构建统计回归模型、BP神经网络模型、XGBoost模型,并采用R^(2)、MAE、RMSE进行精度检验。结果表明BP神经网络模型效果优于统计回归模型,R^(2)均大于0.9,但存在过拟合现象;XGBoost模型可以有效防止过拟合,表现出较强的拟合能力和较高的预测精度。

机器学习在水环境典型水质参数遥感反演中的应用

遥感技术是一种可用于大面积水体长时序监测的有效方法,研究综述了机器学习方法在几种典型水质参数遥感反演中的应用。首先,简述了水质反演中几种常用机器学习算法的原理和优缺点。随后,介绍了机器学习模型反演叶绿素a、悬浮物质、溶解性有机质、磷和氮5种参数的研究进展,并进一步分析了面临的问题和挑战。在此基础之上,进行了总结和展望:(1)机器学习模型的反演效果普遍优于传统经验公式和半经验模型;(2)具有量化反演不确定性能力的机器学习模型(如混合密度网络和贝叶斯神经网络等),提供了更为全面和可靠的预测;(3)基于全球性大样本数据集构建的机器学习模型具有较好的泛化能力,存在产品化潜力;(4)未来的工作应主要集中于不确定性估计算法和迁移学习的推广、大气校正算法的评估,以及水环境遥感大数据的发展等。

养殖池轨道巡检机器人水质参数的检测与应用

养殖池的水质参数是评估养殖环境水体健康状况的关键指标之一,该指标对水资源管理和环境保护具有重要意义。文章旨在研究一种基于轨道巡检机器人的水质参数检测的方法,以提高养殖池水质监测的效率和准确性。介绍了巡检机器人的构成、运行原理、硬件配置和软件设计,并在试验池中进行试验。试验结果表明:巡检机器人可以快速、准确地采集和分析池塘温度、PH值、溶氧量等数据,并能实时预警、提供对应操作方案,实现水质参数的自动化采集和在线数据分析,为水资源管理部门提供科学依据和决策支持。

面向复杂情景的SWMM水质参数敏感性分析

为了研究多种降雨情景下不同下垫面类型的水质参数敏感性,采用修正Morris筛选法解析了SWMM的水质参数敏感性总体特征,阐明了不同降雨强度和下垫面类型对水质参数敏感性的影响程度,揭示了各水质指标的高敏感参数分异特征。结果表明:高敏感及敏感参数数量及敏感性随降雨强度增大而增加,暴雨条件下道路和绿地水质参数敏感性水平显著升高,而降雨峰现时间滞后会导致部分高敏感水质参数的敏感性降低,敏感性从高到低依次为径流指数、最大积累量、冲刷系数、速率常数、半饱和常数;下垫面类型对高敏感及敏感水质参数数量的影响程度高于降雨条件;屋顶的敏感性参数数量及其敏感性总体较大,主要受下垫面面积占比和透水性影响,农田氨氮的径流指数敏感性显著高于化学需氧量、总磷、总氮,与肥料水解及氨氮流失过程有关。

全光谱水质参数反演方法研究与分析

提出了基于随机森林算法和XGBoost算法的水质参数反演方法,实现了对水温、pH值、电导、溶解氧、浊度、高锰酸盐、氨氮、总磷等水质参数的反演预测分析。结果表明,pH值、溶解氧、高锰酸盐、氨氮、总磷反演精度的均方根误差均在0.7以下,电导、浊度反演精度的均方根误差均在18以下,大部份参数的平均绝对百分比均在0.1以下,较好地实现了全光谱水质参数的反演研究,可为水质监测提供参考。

基于遥感影像的木兰溪水质参数反演

水质监测对水环境评价及污染预防至关重要,但地面监测成本高、监测面积有限等,难以满足实时、大范围监测的要求。为了更好地解决该问题,基于遥感影像的空中监测技术越来越得到研究人员的青睐。以木兰溪为研究区,利用和地面监测数据同步的Landsat-8卫星遥感影像数据,对木兰溪的典型水质参数总磷、总氮、溶解氧、高锰酸盐指数的反演问题进行研究。首先,根据Landsat-8的水体敏感波段,分别选取总磷、总氮、溶解氧、高锰酸盐指数的反演特征波段组合为(b1-b2)/(b2+b3),(b1-b2)/(b3-b4),b2/(b1+b4),b1/b2;其次,利用反演特征波段组合分别构建总磷、总氮、溶解氧、高锰酸盐指数浓度的SVR(Support Vector Regression)反演模型,通过IPSO算法对SVR模型的参数进行优选;然后,将IPSO-SVR反演模型和统计回归反演模型、广义回归神经网络(GRNN)反演模型在验证集上进行评估,以平均绝对误差和均方根误差作为评价指标进行对比分析,结果表明IPSO-SVR反演模型的平均绝对误差和均方根误差最小,说明IPSO-SVR反演模型具有较高的精度和较好的实用性;最后,选取木兰溪部分河段利用IPSO-SVR反演模型对4种水质参数的空间分布进行反演分析。

基于Sentinel2-L1C的江汉平原水产养殖区水质参数反演

遥感技术已成为监测内陆水域水质的一种有效手段,为研究江汉平原水产养殖区域内水体总磷、总氮和化学需氧量浓度的变化规律,基于Sentinel2-L1C遥感数据建立水体透明度、悬浮物浓度、叶绿素a浓度3种光学活性物质浓度的反演模型,结合推算出的水体透明度、悬浮物浓度和叶绿素a浓度与拟合点水体实测总磷、总氮和化学需氧量浓度分别建立关联,构建江汉平原拟合点水体总磷、总氮和化学需氧量浓度3种非光学活性物质浓度的间接反演模型并进行模型的率定验证。结果表明:水体透明度与水体总磷浓度具有较好相关性,水体透明度越高,水质越好,水体总磷浓度越低;水体悬浮物浓度与水体总氮浓度具有较高相关性,水体悬浮物浓度越高,水质越差,对应水体总氮浓度越高;水体叶绿素a浓度越高,对应水体化学需氧量浓度越高。构建水体总磷浓度、总氮浓度和化学需氧量浓度的间接反演模型,确定性系数均>0.6,并对江汉平原监测点水体的总磷、总氮和化学需氧量浓度进行了模拟和分析,结论与水产养殖区内饲料投喂主要时期的影响规律基本保持一致。研究结果对于探测江汉平原水产养殖区大尺度范围水质参数的时空演变具有一定的实用价值。

无人机多光谱遥感的水质参数反演研究

无人机多光谱遥感技术具有快速、大范围、动态监测等优势,为水环境监测和管理提供了新的研究手段。利用无人机多光谱遥感平台,进行水质参数定量反演研究。围绕红边和近红外光谱波段提出和构建了7种水体指数,结合采样点实测浊度、透明度数据,建立水质参数反演模型,并进行模型精度分析,得出试验区域水体浊度和透明度空间分布图。试验证明:水体指数RENDWI的反射值与浊度参数相关性较高(r=0.821),采用RENDWI构建指数函数模型对于浊度的反演效果较好(R^(2)=0.711,RMSE=2.013度);水体指数RDWI反射值与透明度相关性较高(r=0.844),采用RDWI构建二次多项式模型对于透明度的反演效果较好(R^(2)=0.748,RMSE=7.163 cm)。本文提出的水体指数与水质参数反演模型,可以定量获取河流水质分布情况,实现水质参数快速监测,为中小型地表水污染防治提供技术支撑。

遥感反演技术应用于监测地表水体水质参数的现状与展望

遥感反演技术克服了人工采样成本高、耗时耗力、时效性差、采样点位不连续的缺点,已在内陆及近岸水体的水质监测中得到了广泛应用。当前随着经济的快速发展,流域水污染日益恶化,快速、准确掌握地表水体水质的空间分布特征及动态变化情况对于保障水资源安全尤为重要。然而,由于内陆水体光学特性复杂多变,遥感反演技术在内陆水域进行水质监测仍面临极大挑战,如江、河、湖、库等地表水体不同水域的模型迁移性较差,可反演的水质参数有限,且多集中于大范围尺度水域,对小微水域研究较少。文章从遥感数据源、水质遥感反演模型、遥感反演数据集3个方面出发,梳理分析了内陆水体中不同水质参数的遥感反演研究进展,对水质遥感反演在水体重金属的监测方面进行了探讨,总结了水质遥感监测技术在不同空间尺度下的遥感反演数据集,并对构建遥感反演技术监测地表水体一体化体系进行展望。

基于Sentinel-2遥感数据的上海市河道水质参数反演研究

由于上海市河湖水网密布,科学有效地监测河湖水质,有利于巩固河湖治理成果,为新形势下水资源的保护和管理服务。研究目的是实现卫星遥感技术在城市水体水质监测中的有效应用。基于Sentinel-2多光谱影像,采用机器学习技术建立了城市河流水质参数反演模型,对2019~2021年上海市103条河流的溶解氧(Dissolved Oxygen,DO)、高锰酸盐指数(Permanganate index,COD_(Mn))、氨氮(AmmoniaNitrogen,NH_(3)-N)和总磷(Total Phosphorus,TP)4种水质参数进行了遥感反演。分析了上海市主要河流水质参数的时空变化特征,并对上海市水环境进行了评价。结果表明,DO、COD_(Mn)和TP三个水质指标的反演精度优于80%,NH_(3)-N的反演精度优于70%;4种水质参数所属水体类别均优于V类;第一、第四季度水质优于第二、第三季度。

基于机器学习算法的连云港大浦河水质参数遥感反演

以连云港市内大浦河、大浦副河部分河段为研究区,根据现场实测数据与无人机高光谱遥感影像结合对水质污染进行研究分析。无人机高光谱数据处理采用多层感知机(MLP)构建水质参数预测反演模型,利用K-Fold进行交叉验证,其中氨氮和总磷预测值与实测值的决定系数(R^(2))高于0.8,平均绝对百分比误差(MAPE)在15%以内。高锰酸盐指数的R^(2)为0.58,原因为其数值范围较小,但总体预测效果理想,MAPE仅为2%左右,反演效果良好。最终通过反演结果对目标河段的污染源现状进行剖析,对主要水环境治理问题的解决提供依据。

小型水质参数远程控制监测系统的设计与实现

对水环境远程在线控制监测系统整体设计、传感器原理、选择以及传感器清洗机构等进行了详细说明,并在此基础上提出一种基于NB-IoT的小型水环境远程在线控制监测系统的设计方案,系统采用STM32作为主控单元,水质传感器采用485接口与主控单元通信,实现数据的采样和读取,结果显示在12864LCD显示屏上,检测到的水质参数通过NB-IoT模组远程传输到上位机,在上位机可实时查看水质参数的更新数据。该系统在对水环境监测处理工作的改进上具有一定的推广价值和参考意义。

水质参数叶绿素a和蓝绿藻检测分析

文章引入哈希公司生产的HydroLab HL7便携式多参数水质分析仪进行现场同时检测水中叶绿素a及蓝绿藻含量,并采集了同检测区内的水样开展实验室分光光度计法测叶绿素a和镜检计数法测蓝绿藻,结果发现HydroLab HL7便携式多参数水质分析仪综合性能表现良好,能够为日常水质检测工作提供帮助。

污水处理厂设计中进、出水水质参数的确定

主要针对在设计工作中，污水处理厂进、出水水质参数选取不很准确而影响污水处理厂实际运行效果。根据在设计工作中多年的经验，作者提出了参数确定的原则。

太湖水体3种典型水质参数的高光谱遥感反演

以富营养化污染严重的太湖为研究区,设计并实施了2次太湖航空遥感综合实验,获取了太湖7条航带、冬夏两个时相的航空高光谱遥感图像;通过6次太湖地面试验,采集了多时相的太湖水体固有光学量和表观光学量数据,分析了它们的空间分布规律,建立了单位固有光学量数据库;面向叶绿素、悬浮物和黄色物质3种典型水质参数,发展了基于生物光学模型和单位固有光学量数据库的水质参数反演分析方法;利用航空高光谱遥感器WHI图像和航天高光谱遥感器CHRIS图像对这些方法进行了检验,获得了较好的水质参数图像反演结果.

工矿业城市区域水质参数高光谱定量反演

工矿业城市区域易受工业活动、矿产开采影响,使其水环境遭受不同程度的破坏,以至于水体污染问题突出。当前常规水质监测主要采用“以点代面”的工作方式进行野外采样及其室内化验分析,然而环境复杂多变,空间差异大,导致调查点代表性受限,整体精度不高,效率低下,更难以实现区域性动态监测。以因矿兴市的矿业重镇湖北黄石大冶市为研究区,同步开展无人机高光谱航飞、地面光谱测量和水体样品采集测试,分别获得具有49个波段的高光谱影像数据和光谱分辨率为1nm的水体光谱曲线,其中影像数据波谱范围为505~890nm,光谱分辨率为7.78nm,空间分辨率为30cm。对获取的高光谱影像和光谱数据剔除异常值、光谱定标、辐射校正等预处理后,对比分析研究区内水体的不同光谱吸收、反射及光谱曲线形态特征信息,从而提取出高光谱影像和测量光谱的反射光谱曲线形态特征、去包络线后光谱曲线形态特征、三阶求导后光谱曲线形态特征和光谱四值编码共四大类25个光谱特征。采用皮尔森相关系数分析样品水质参数与光谱特征之间的相关性,以此筛选出存在显著相关的水质参数与光谱特征。在此基础上,采用逐步回归分析方法筛选出最大反射率及其波长位置、对称度、光谱编码Ⅲ、三阶导最大及最小值等光谱特征作为模型变量,构建出水质参数的多元线性反演模型,并对模型进行F检验和t检验。将检验后的反演模型推广运用于研究区内高光谱影像,获得尾矿库、河流、湖泊等典型区域的水质参数反演结果,从而实现“由点到面”水质参数信息的快速获取。结果显示水质参数pH、硬度(Ca^2++Mg^2+)、钾与氯离子比值(K+/Cl-)、镁与碱度比值[Mg^2+/(HCO^3-+CO^2-3)]的反演精度较高,其pH的判定系数R2最小为0.669,镁与碱度比值的判定系数R2最大为0.895,相对均方根误差均小于28%;而总溶解固体(TDS)反演精度较低,其判定系数R2仅为0.463,相对均方根误差达36.762%。提出了一种基于光谱曲线形态特征的高光谱遥感水质参数定量反演模型方法,实现了pH值、硬度、镁离子与碱度之比等水质参数的高光谱定量反演,为区域水环境动态监测提供了新方法。

水质参数与板式换热器结垢的关联

采用在线监测和手工分析相结合的方法,突出研究了天然循环冷却水(松花江水)中铁离子、细菌总数、pH值、溶解氧、浊度、电导率等水质参数与板式换热器内冷却水污垢热阻的关系。结果表明:板式换热器冷却水污垢热阻值比TEMA标准值小,且不存在诱导期;pH值和溶解氧影响铁腐蚀速率和细菌总数的变化,而浊度和电导率的变化又受细菌总数的影响;它们在运行初始阶段对结垢特性影响较大,而后进入平缓期。混合污垢间存在协同效应,减小溶解氧和细菌总数的含量可以起到抑制结垢的目的。

应用GA-SVM的渭河水质参数多光谱遥感反演

建立了基于支持向量机的遥感水质参数反演模型,构建了基于浮点数编码的遗传算法优选模型参数。以渭河为研究对象,基于高分辨率多光谱遥感SPOT-5数据和水质实地监测数据,分别建立了一元和多元经验模型进行渭河水质参数的反演。在样本数目有限的情况下,提出的GA-SVM方法的反演结果比神经网络和传统的统计回归方法好,且各方法的多元回归结果均好于一元回归的结果。SVM具有强的非线性映射能力,适合小样本情况,由GA实现了模型参数的自动优选,使GA-SVM用于解决回归问题表现出优势。将机器学习和全局优化智能计算方法引入,GA-SVM为渭河陕西段的水环境遥感监测提供了一种新方法,取得了较好的反演结果。

太湖水质参数中小尺度空间结构特征

经济的发展和人们生活水平的提高 ,造成了太湖的富营养化和生态环境的严重破坏。太湖的水质污染目前已严重影响了整个流域的可持续发展 ,并对人们的身体健康造成潜在的危害。治理太湖、保护太湖已成为人们刻不容缓的任务。了解湖泊水质参数空间结构特征是进行太湖环境评价的重要前提 ,也是合理治理太湖的重要基础。地统计学的出现为精确描述湖泊水质参数空间结构提供了有效的工具。应用地统计学技术对太湖 3种水质参数进行了空间结构分析 ,结果显示 ,污染物集中在湖岸线附近不易向湖中央扩散 ,各水质参数空间分布差异性较大 ,且空间结构特征极为相似 ,不同尺度之间有差异性。同时 ,由于采样密度和范围的限制 ,更细微和更大尺度的空间结构特征尚不能得以表述。最后 。