【摘要】：重金屬污染嚴(yán)重影響農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)健康,由此產(chǎn)生的食品安全問題已威脅到人類健康。農(nóng)田重金屬污染具有滯后性、隱蔽性以及不可逆性等特點(diǎn),采用傳統(tǒng)方法難以實(shí)時(shí)監(jiān)測與評估污染情況。因此,利用遙感手段實(shí)現(xiàn)農(nóng)田重金屬污染有效監(jiān)測對食品安全及環(huán)境保護(hù)具有重要意義。目前遙感監(jiān)測方法在數(shù)據(jù)、方法、監(jiān)測指標(biāo)等方面仍需進(jìn)一步優(yōu)化與提高,以解決時(shí)空不連續(xù)、監(jiān)測精度差等問題。本文以湖南省株洲市水稻田為研究區(qū),通過獲取和采集相關(guān)遙感影像數(shù)據(jù)及作物生理生化參數(shù)、氣象參數(shù)等實(shí)測數(shù)據(jù),從監(jiān)測方法和監(jiān)測指標(biāo)兩方面改進(jìn)和優(yōu)化以遙感和作物生長模型為主要依托的水稻重金屬污染監(jiān)測框架,解決現(xiàn)有研究中時(shí)間不連續(xù)、監(jiān)測精度低、數(shù)據(jù)不理想等問題。本文依據(jù)敏感性分析及相關(guān)研究結(jié)果,確定水稻根重(Weight of root,WRT)為重金屬脅迫敏感參數(shù),進(jìn)而構(gòu)建以水稻地上生物量(Biomass,BM)為同化目標(biāo)變量的雷達(dá)數(shù)據(jù)與改進(jìn)WOFOST(World Food Study)模型同化框架,通過優(yōu)化嵌入的脅迫系數(shù)fCVF和fDTGA,模擬水稻W(wǎng)RT并計(jì)算監(jiān)測指標(biāo)RMR(Root Mass Ratio)。結(jié)果表明,RMR能夠削減不同實(shí)驗(yàn)區(qū)因背景環(huán)境因素不同造成的水稻重金屬脅迫響應(yīng)被高估的情況,其在時(shí)間和空間尺度上與脅迫系數(shù)具有較高一致性。同時(shí),SAR在同化框架中的成功應(yīng)用對于多云雨地區(qū)的作物長勢監(jiān)測具有重要意義。為提高同化模擬精度,本文基于多源遙感數(shù)據(jù)(Sentinel-1雷達(dá)數(shù)據(jù)及GF-1多光譜數(shù)據(jù))與改進(jìn)后WOFOST模型同化框架,從機(jī)理角度探索并構(gòu)建了基于不同同化目標(biāo)的同化策略。通過對比不同策略方案下作物WRT模擬精度,評價(jià)并選擇最優(yōu)方案進(jìn)行作物生理生長參數(shù)模擬,進(jìn)而計(jì)算監(jiān)測指標(biāo)以實(shí)現(xiàn)重金屬脅迫等級(jí)監(jiān)測與評估。結(jié)果表明,基于BM和WRT的雙目標(biāo)參量同化策略具有更高的同化精度,不同脅迫程度下兩研究區(qū)實(shí)測值與模擬值RPE均低于15%,而單目標(biāo)同化策略RPE高于20%。研究表明,基于雙目標(biāo)同化策略和RMR的水稻重金屬脅迫監(jiān)測框架能夠削弱背景環(huán)境因素影響,有效提高模擬和監(jiān)測精度,改善同化過程中遙感數(shù)據(jù)數(shù)量和質(zhì)量不佳的問題。
[Abstract]:Heavy metal pollution seriously affects the health of farmland ecosystem, and the resulting food safety problems have threatened human health. Heavy metal pollution in farmland has the characteristics of lag, concealment and irreversibility, so it is difficult to monitor and evaluate the pollution in real time by traditional methods. Therefore, it is of great significance to realize the effective monitoring of heavy metal pollution in farmland by remote sensing for food safety and environmental protection. At present, remote sensing monitoring methods still need to be further optimized and improved in the aspects of data, methods, monitoring indexes and so on, in order to solve the problems of time-space discontinuity and poor monitoring accuracy. Taking rice field in Zhuzhou City, Hunan Province as the study area, by obtaining and collecting the relevant remote sensing image data, crop physiological and biochemical parameters, meteorological parameters and other measured data, this paper improves and optimizes the monitoring framework of rice heavy metal pollution based on remote sensing and crop growth model from two aspects of monitoring method and monitoring index, and solves the problems of time discontinuity, low monitoring accuracy and unsatisfactory data in the existing research. Based on sensitivity analysis and related research results, rice root weight (Weight of root,WRT was determined as a sensitive parameter of heavy metal stress, and then radar data and improved WOFOST (World Food Study) model assimilation framework with rice aboveground biomass (Biomass,BM) as assimilation target variable were constructed. Rice WRT was simulated by optimizing embedded stress coefficients fCVF and fDTGA, and monitoring index RMR (Root Mass Ratio). Was calculated. The results showed that RMR could reduce the overestimation of heavy metal stress responses caused by different background and environmental factors in different experimental areas, and it was highly consistent with the stress coefficient on the temporal and spatial scales. At the same time, the successful application of SAR in assimilation framework is of great significance for crop growth monitoring in cloudy and rainy areas. In order to improve the accuracy of assimilation simulation, based on multi-source remote sensing data (Sentinel-1 radar data and GF-1 multispectral data) and improved WOFOST model assimilation framework, the assimilation strategy based on different assimilation targets is explored and constructed from the point of view of mechanism. By comparing the accuracy of crop WRT simulation under different strategy schemes, the optimal scheme was evaluated and selected to simulate the physiological growth parameters of crops, and then the monitoring indexes were calculated to realize the monitoring and evaluation of heavy metal stress levels. The results show that the two-objective parameter assimilation strategy based on BM and WRT has higher assimilation accuracy. Under different stress degrees, the measured and simulated values of RPE are lower than 15%, while the RPE of single-objective assimilation strategy is higher than 20%. The results show that the monitoring framework of heavy metal stress in rice based on double-objective assimilation strategy and RMR can weaken the influence of background environmental factors, effectively improve the accuracy of simulation and monitoring, and improve the poor quantity and quality of remote sensing data in the process of assimilation.
【學(xué)位授予單位】：中國地質(zhì)大學(xué)(北京)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：X87;X56

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本文編號(hào)：2506359