基于色度角信息的衡水湖富营养状态监测研究

【目的】营养状态作为评价湖库水环境变化特征的一个重要方面,实现对其准确、大范围的动态监测对于分析富营养化成因具有十分重要的作用。【方法】利用Landsat8遥感数据的色度角信息,构建了适用于衡水湖的叶绿素a浓度反演模型,并对其精度进行了检验,在此基础上,实现对衡水湖2013—2022年10 a间的营养状态监测,分析了其与气温和降水等气候因素的关系,对2018—2019年5次生态补水过程进行了遥感监测。【结果】结果表明:(1)该模型较为可靠,决定系数R^(2)为0.79,均方根误差和平均百分比误差分别为0.0018和4.5%;(2)近10 a衡水湖营养状态得到一定的改善,其空间变化呈现“北低南高”现象。其中,南关闸和南关新闸相对于其他湖体区域营养状态处于较高水平;(3)通过对5次生态补水过程的遥感监测发现,生态补水对于衡水湖营养状态改善具有一定的积极作用,尤其在进水口的王口闸附近,其对生态补水的响应最为及时。衡水湖营养状态是一个内在、外在、水动力等多因素影响的问题,对于个别区域存在些许波动,仍需进一步研究其内在关系。【结论】通过遥感手段实现对衡水湖营养状态的监测是可行的,能够较好揭示衡水湖营养状态变化整体规律,并实现对生态补水过程的有效监测,为衡水湖湿地水环境监测和营养状态治理提供重要的技术支撑。

京津冀地区FY-4A水汽校正模型研究

融合全球卫星导航系统(GNSS)与风云气象卫星FY-4A可获得高精度高空间分辨率的水汽分布信息.利用中国大陆构造环境监测网络(CMONOC)提供的GNSS观测资料开展京津冀地区FY-4A水汽校正研究.首先对京津冀地区进行区域划分,按区域分季节开展GNSS水汽与FY-4A水汽的相关性分析;其次分区域、分季节选择不同的函数模型结合GNSS水汽资料构建FY-4A水汽校正模型;然后采取区域模型、单站点模型与实测GNSS水汽开展模型的可靠性检验;最后通过分区域FY-4A水汽校正和图像叠加,获得校正后的京津冀地区FY-4A水汽分布.研究表明:FY-4A水汽与GNSS水汽的相关性较好,区域FY-4A水汽校正模型精度与单站点模型精度相当,可取代单站点模型用于FY-4A的水汽校正.基于CMONOC的分区域函数模型在一定程度上提高FY-4A水汽精度,为短期天气预报和合成孔径雷达(InSAR)大气校正提供参考.