本文關(guān)鍵詞：遙感同化WOFOST模型監(jiān)測(cè)水稻重金屬脅迫方法研究　出處：《中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(北京)》2015年碩士論文　論文類(lèi)型：學(xué)位論文

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【摘要】：農(nóng)田重金屬污染是目前世界上主要的環(huán)境污染類(lèi)型之一,重金屬污染物通過(guò)各種途徑(生活垃圾、污水灌溉、化肥使用和大氣沉降等)進(jìn)入農(nóng)田,導(dǎo)致土壤重金屬元素含量升高,影響作物生長(zhǎng),進(jìn)而危害人類(lèi)健康。利用遙感方法監(jiān)測(cè)農(nóng)田重金屬污染已被證明是可行的,但目前還存在監(jiān)測(cè)時(shí)間不連續(xù)、監(jiān)測(cè)精度不高等問(wèn)題。在遙感監(jiān)測(cè)農(nóng)田重金屬脅迫研究中引入作物生長(zhǎng)模型WOFOST(World Food Studies),可以很好地解決遙感監(jiān)測(cè)時(shí)間不連續(xù)的問(wèn)題,同時(shí)將遙感觀測(cè)值與WOFOST模型模擬值結(jié)合,使遙感監(jiān)測(cè)時(shí)域更廣、精度更高。作物根系是重金屬污染最直接的脅迫對(duì)象,本文以湖南省株洲市3塊不同污染水平的水稻種植區(qū)為實(shí)驗(yàn)區(qū),利用遙感信息同化WOFOST模型的方法獲取水稻根重WRT (Weight of Root)的時(shí)空變化。使用灰色關(guān)聯(lián)度分析法提取出與WRT關(guān)聯(lián)度最高的WOFOST模型參數(shù)CVR(干物質(zhì)轉(zhuǎn)化為根重的效率),然后利用改進(jìn)的植被指數(shù)GBNDVI反演水稻葉面積指數(shù)LAI (Leaf Area Index),以L(fǎng)AI為結(jié)合點(diǎn),選擇三種不同參數(shù)(重金屬污染脅迫因子F. CVR及二者的結(jié)合CVRF)為優(yōu)化對(duì)象,利用粒子群優(yōu)化算法PSO(Particle Swarm Optimization)分別對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化,并對(duì)比三者同化WOFOST模型的精度。利用優(yōu)化后的WOFOST模型得到WRT信息,進(jìn)而進(jìn)行水稻重金屬脅迫分析,并對(duì)研究區(qū)水稻重金屬脅迫進(jìn)行了分級(jí)評(píng)價(jià)。主要結(jié)論有以下三點(diǎn)：(1)WOFOST模型參數(shù)中CVR與WRT的關(guān)聯(lián)度最高。在各類(lèi)作物參數(shù)中,地下參數(shù)根重WRT對(duì)水稻重金屬脅迫的敏感性最高,比地上參數(shù)葉綠素和LAI能夠更加精確、直接地表征重金屬脅迫狀況。(2)在水稻的整個(gè)生長(zhǎng)期重金屬對(duì)WRT的脅迫一直存在,利用研究區(qū)C和A的WRT比值表征污染最嚴(yán)重區(qū)域C區(qū)污染脅迫程度,其變化范圍為(0.691,0.972),其變化趨勢(shì)為：分蘗期拔節(jié)孕穗期抽穗揚(yáng)花期成熟期。(3)利用遙感信息同化作物生長(zhǎng)模型的過(guò)程中,同時(shí)優(yōu)化CVR和F后的WOFOST模型精度高于單獨(dú)優(yōu)化其中任何一個(gè)。
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(北京)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：X87;X56

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本文編號(hào)：1331392