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高原深水型湖库水体重金属及营养盐耦合关系探究——以乌江构皮滩水库为例
被引量:
4
1
作者
吕红
杨梦迪
+3 位作者
崔高仰
王亦尧
丁士元
李晓东
《地球与环境》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第6期777-785,共9页
水体富营养化及重金属污染都是严峻的水污染问题,二者可能存在一定的拮抗作用,但关于重金属与营养盐间耦合机理研究相对较少。本文选取乌江高磷背景的构皮滩水库为研究对象,分析2018年1、4、7、10月的支流表层水、库区分层水和下泄水的...
水体富营养化及重金属污染都是严峻的水污染问题,二者可能存在一定的拮抗作用,但关于重金属与营养盐间耦合机理研究相对较少。本文选取乌江高磷背景的构皮滩水库为研究对象,分析2018年1、4、7、10月的支流表层水、库区分层水和下泄水的营养盐、溶解态重金属及相关水化学参数。通过不同组分间的Pearson相关分析及重金属聚类分析,发现As、Ni、Co与Mn可能主要来自于矿山废水,而Zn、Pb、Cd、Cr主要与生活、农业废水排放有关。Fe、DSi可作为指示重金属与营养盐耦D合Si机/T制DN的、代As表/F元e、素Zn,/FAe s用分于析表,表征明外该源地及区氧重化金还属原及条营件养的盐贡间献的,耦DSi合可关指系示主生要物受作径流用、(硫包酸括盐吸还收、原分作解用等及)颗的粒参态与污程染度物。吸结附合/解吸等综合作用的影响。该研究为重金属及营养盐耦合机制探究提供一定的理论依据,同时对喀斯特深水型湖库复合污染治理具有重要指导意义。
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关键词
深水型湖库
营养盐
重金属
耦合
颗粒态
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职称材料
基于哨兵-2数据的喀斯特高原深水湖库COD_(Mn)遥感反演
被引量:
1
2
作者
王姣
李威
+3 位作者
赵卫权
赵祖伦
黄亮
杨家芳
《遥感技术与应用》
CSCD
北大核心
2024年第1期98-109,共12页
利用哨兵-2数据及多种方法反演喀斯特高原深水湖库的高锰酸盐指数(COD_(Mn)),对于区域水环境管理和丰富水质反演理论具有重要意义。以贵阳市红枫湖与百花湖为研究区,基于Sentinel-2 MSI影像和COD_(Mn)浓度数据,使用随机森林回归(RFR)、...
利用哨兵-2数据及多种方法反演喀斯特高原深水湖库的高锰酸盐指数(COD_(Mn)),对于区域水环境管理和丰富水质反演理论具有重要意义。以贵阳市红枫湖与百花湖为研究区,基于Sentinel-2 MSI影像和COD_(Mn)浓度数据,使用随机森林回归(RFR)、支持向量回归方法(SVR)、高斯过程回归(GPR),构建COD_(Mn)反演模型,获得2018~2020年不同时期的COD_(Mn)空间分布。结果表明:(1)RFR模型估算精度最高,验证集RMSE为0.222 mg·L^(-1),MAPE为5.84%,R2为0.841;(2)红枫湖COD_(Mn)浓度变化呈现上游高于下游、春季高于夏季的时空分布特征。百花湖除了上游,整体湖区COD_(Mn)浓度较低且随时间变化不大。研究揭示了RFR模型与Sentinel-2数据在喀斯特高原深水湖库COD_(Mn)浓度反演具有良好的适用性。
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关键词
Sentinel-2
MSI
COD_(Mn)
机器学习
C2RCC
喀斯特高原
深水型湖库
原文传递
题名
高原深水型湖库水体重金属及营养盐耦合关系探究——以乌江构皮滩水库为例
被引量:
4
1
作者
吕红
杨梦迪
崔高仰
王亦尧
丁士元
李晓东
机构
天津大学表层地球系统科学研究院天津市环渤海地球关键带科学与可持续发展重点实验室
出处
《地球与环境》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第6期777-785,共9页
基金
国家自然科学基金项目(U1612442)
国家重点研发计划项目(2016YFA0601000)
文摘
水体富营养化及重金属污染都是严峻的水污染问题,二者可能存在一定的拮抗作用,但关于重金属与营养盐间耦合机理研究相对较少。本文选取乌江高磷背景的构皮滩水库为研究对象,分析2018年1、4、7、10月的支流表层水、库区分层水和下泄水的营养盐、溶解态重金属及相关水化学参数。通过不同组分间的Pearson相关分析及重金属聚类分析,发现As、Ni、Co与Mn可能主要来自于矿山废水,而Zn、Pb、Cd、Cr主要与生活、农业废水排放有关。Fe、DSi可作为指示重金属与营养盐耦D合Si机/T制DN的、代As表/F元e、素Zn,/FAe s用分于析表,表征明外该源地及区氧重化金还属原及条营件养的盐贡间献的,耦DSi合可关指系示主生要物受作径流用、(硫包酸括盐吸还收、原分作解用等及)颗的粒参态与污程染度物。吸结附合/解吸等综合作用的影响。该研究为重金属及营养盐耦合机制探究提供一定的理论依据,同时对喀斯特深水型湖库复合污染治理具有重要指导意义。
关键词
深水型湖库
营养盐
重金属
耦合
颗粒态
Keywords
Goupitan reservoir
nutrients
heavy metal
coupling
particulate matter
分类号
X52 [环境科学与工程—环境工程]
下载PDF
职称材料
题名
基于哨兵-2数据的喀斯特高原深水湖库COD_(Mn)遥感反演
被引量:
1
2
作者
王姣
李威
赵卫权
赵祖伦
黄亮
杨家芳
机构
贵州省山地资源研究所
出处
《遥感技术与应用》
CSCD
北大核心
2024年第1期98-109,共12页
基金
贵州省基础研究计划(黔科合基础[2020]1Y410、黔科合基础[2018]1418)
贵州省科技支撑计划(黔科合支撑[2020]4Y132、黔科合支撑[2023]199)
贵州科学院青年基金(黔科院J字[2018]11号、黔科院J字【2020】15号)。
文摘
利用哨兵-2数据及多种方法反演喀斯特高原深水湖库的高锰酸盐指数(COD_(Mn)),对于区域水环境管理和丰富水质反演理论具有重要意义。以贵阳市红枫湖与百花湖为研究区,基于Sentinel-2 MSI影像和COD_(Mn)浓度数据,使用随机森林回归(RFR)、支持向量回归方法(SVR)、高斯过程回归(GPR),构建COD_(Mn)反演模型,获得2018~2020年不同时期的COD_(Mn)空间分布。结果表明:(1)RFR模型估算精度最高,验证集RMSE为0.222 mg·L^(-1),MAPE为5.84%,R2为0.841;(2)红枫湖COD_(Mn)浓度变化呈现上游高于下游、春季高于夏季的时空分布特征。百花湖除了上游,整体湖区COD_(Mn)浓度较低且随时间变化不大。研究揭示了RFR模型与Sentinel-2数据在喀斯特高原深水湖库COD_(Mn)浓度反演具有良好的适用性。
关键词
Sentinel-2
MSI
COD_(Mn)
机器学习
C2RCC
喀斯特高原
深水型湖库
Keywords
Sentinel-2 MSI
COD_(Mn)
Machine Learning(ML)
C2RCC
Karst Plateau Deep Lake Reservoir 109
分类号
TP79 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
高原深水型湖库水体重金属及营养盐耦合关系探究——以乌江构皮滩水库为例
吕红
杨梦迪
崔高仰
王亦尧
丁士元
李晓东
《地球与环境》
CAS
CSCD
北大核心
2019
4
下载PDF
职称材料
2
基于哨兵-2数据的喀斯特高原深水湖库COD_(Mn)遥感反演
王姣
李威
赵卫权
赵祖伦
黄亮
杨家芳
《遥感技术与应用》
CSCD
北大核心
2024
1
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