湖泊是人類重要的水資源,在自然因素和人類活動的雙重作用下,面臨著嚴峻的水質(zhì)下降和富營養(yǎng)化問題,直接影響到湖泊的生態(tài)環(huán)境和人類的生產(chǎn)生活。鄱陽湖是我國第一大淡水湖,水體面域廣,變化幅度大,采用定點采樣的理化分析檢測方法對水質(zhì)進行監(jiān)測耗時、費力、不經(jīng)濟,很難反映湖泊的整個水質(zhì)狀態(tài)。遙感技術(shù)應(yīng)用于大面積湖泊水質(zhì)動態(tài)監(jiān)測無疑是現(xiàn)代水環(huán)境監(jiān)測的巨大潛力,全面、實時、快捷、動態(tài)地從遙感數(shù)據(jù)中得到水質(zhì)信息,是常規(guī)水質(zhì)監(jiān)測的重要補充,為環(huán)鄱陽湖生態(tài)經(jīng)濟區(qū)政府決策提供科學的依據(jù)。 本文以鄱陽湖為研究對象,對通江湖體及五河入湖口的水質(zhì)進行監(jiān)測,揭示了鄱陽湖水體光譜反射特征；對總懸浮物(TSS)、葉綠素a(Chl-a)、總磷(TP)、總氮(TN)、透明度(SD)等水質(zhì)參數(shù)的光譜響應(yīng)進行了分析,找出實測高光譜遙感的敏感波段,建立了高光譜遙感反演模型；對湖體污染的主要水質(zhì)參數(shù)利用MODIS和TM/ETM+遙感數(shù)據(jù)的敏感波段建立了衛(wèi)星遙感的水質(zhì)反演模型,系統(tǒng)研究其時空分布特征與變化規(guī)律,同時對鄱陽湖水體營養(yǎng)狀況進行了評價；從水文變化、濕地底質(zhì)覆蓋類型和人類活動等多因子探究對水質(zhì)參數(shù)的影響,最后針對性地提出了對策建議。主要研究內(nèi)容與結(jié)論如下： 鄱陽湖實地測量光譜和實驗室測量光譜數(shù)據(jù)研究。光譜測量采用水面之上光譜測量法,計算水面之上遙感反射率。從室內(nèi)TSS波譜實驗表明,水體TSS濃度的增加,光譜反射率呈增大的趨勢,光譜出現(xiàn)雙峰特征,第一反射峰反射率變幅較大,兩個反射峰隨懸浮物的增加出現(xiàn)“紅移”現(xiàn)象。實地測量光譜實驗表明：400-850nm可以獲得一條穩(wěn)定的波譜,TSS、SD在紅色和近紅外波段的響應(yīng)度最高,總懸浮物是鄱陽湖光譜反射貢獻的主導(dǎo)物質(zhì)；由于Chl-a濃度較小,TSS光譜反射率掩蓋了水中Chl-a的信息,Chl-a與光譜反射率的呈現(xiàn)不顯著水平,但Chl-a熒光峰范圍內(nèi)一階導(dǎo)數(shù)值、峰值比值與Chl-a濃度相關(guān)性有明顯提高。TP、TN與Chl-a有較好的相關(guān)性,TP與紅光波段一階微分值呈顯著相關(guān),但TN的光譜響應(yīng)較為不穩(wěn)定。在波段敏感分析的基礎(chǔ)上建立了高光譜遙感回歸反演模型。 應(yīng)用MODIS和TM/ETM+衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)對湖體污染的主要水質(zhì)參數(shù)建模。根據(jù)MODIS數(shù)據(jù)、TM/ETM+的波段設(shè)置,分析TSS、TP、SD與對應(yīng)的波段或波段組合的遙感反射率相關(guān)性,采用豐水期、平水期和枯水期三個時期分別建立水質(zhì)參數(shù)統(tǒng)計回歸模型；研究表明MODIS數(shù)據(jù)波段1～4是水質(zhì)參數(shù)的敏感波段,特別是波段1、3為主要特征波段,與水質(zhì)參數(shù)建立的回歸模型結(jié)果理想。TM/ETM+數(shù)據(jù)除波段2敏感性較弱外,前四個波段是水質(zhì)參數(shù)反演的最佳波段：TSS的回歸模型均呈非常顯著相關(guān)性,鄱陽湖水體SD與TSS濃度呈顯著負相關(guān),2009年數(shù)據(jù)分析TP與TSS相關(guān)性較好,間接反演算法比直接反演算法預(yù)測TP含量效果更為理想。利用統(tǒng)計回歸模型分期建模體現(xiàn)了湖區(qū)時期變化的水體光學特性,精度較好,但通用性還存在不足。而RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型聯(lián)合多時相波段光譜反射率與水質(zhì)參數(shù)建模,通過大量的訓練和測試,優(yōu)化神經(jīng)元節(jié)點數(shù)目、目標誤差、SPREAD常數(shù)等可調(diào)參數(shù),結(jié)果表明模型通用性較強,在一定程度上反演精度高于傳統(tǒng)回歸模型。 利用反演模型和鄱陽湖多時相遙感數(shù)據(jù)監(jiān)測水質(zhì)參數(shù),從面上分析鄱陽湖水質(zhì)參數(shù)時空特征。TSS濃度在豐水期、平水期、枯水期呈現(xiàn)出升高的趨勢,TSS濃度常年較大的主要集中在都昌、星子至湖口段,主湖區(qū)的TSS濃度較小。全湖SD平均值隨豐水期、平水期、枯水期呈逐漸變小的趨勢。三個時期TP含量平均值呈枯水期平水期豐水期的關(guān)系,枯水期五河入口TP含量最低的是修河,其次是信江,其他幾條河流入湖時TP含量相當。采用綜合評分法得到鄱陽湖水體營養(yǎng)狀況結(jié)果表明,富營養(yǎng)程度由高到低：枯水期平水期豐水期,三個時期的營養(yǎng)狀況差異較大,富營養(yǎng)化程度有逐年增長的趨勢。 從水文特征、濕地底質(zhì)覆蓋類型和人類活動影響因子來進一步分析水質(zhì)參數(shù)的時空分布特征和變化規(guī)律。鄱陽湖水位變化對水質(zhì)影響較大,當?shù)退粫rTSS、TP較大,隨著水位升高TSS、TP減小,SD則相反,在一定的水位范圍內(nèi)水質(zhì)有急劇變化的特征；五河流量越大TSS濃度和TP含量越小,SD則相反,TSS、TP枯水期大于豐水期；當水位變化幅度不大時,含沙量與TSS、TP呈正相關(guān)性,SD呈負相關(guān)。研究發(fā)現(xiàn)鄱陽湖濕地底質(zhì)覆蓋對水質(zhì)參數(shù)有一定的影響,不同的底質(zhì)類型水體TSS、TP含量變化規(guī)律為：沙灘泥灘草洲,SD則相反。隨著社會經(jīng)濟的快速發(fā)展,人類活動加重了對鄱陽湖的水質(zhì)惡化。 為了實現(xiàn)社會經(jīng)濟與環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展,達到鄱陽湖的可持續(xù)發(fā)展目標,提出了針對性地對策建議：要全面提高湖泊環(huán)境保護意識；調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),制定適宜的產(chǎn)業(yè)政策制度；加強五河污染的綜合治理；控制湖內(nèi)影響水質(zhì)的人為活動；加強濕地保護的科學研究,做好科學決策和環(huán)境監(jiān)管能力建設(shè)。
【學位單位】：南昌大學
【學位級別】：博士
【學位年份】：2011
【中圖分類】：X832;TP79
【部分圖文】：

且這些物質(zhì)本身與浮游植物之間是相互獨立的關(guān)系。11類水體分布在與人類關(guān)系最密切、受人類活動影響最強烈的近岸、河口、湖泊、內(nèi)陸河流等水域，多呈現(xiàn)為藍綠色甚至黃褐色[97]。圖2一1描述了水體中三類物質(zhì)組成比例與水體“二分法”分類的關(guān)系，三條軸線分別表示相應(yīng)物質(zhì)的貢獻率[98]。從圖2一1中可以可知，在不同時期和區(qū)域時，X樣點對應(yīng)的某一波長上的吸收系數(shù)或散射系數(shù)等固有光學參數(shù)分別由浮游植物、懸浮物和黃質(zhì)物質(zhì)三種物質(zhì)貢獻;當某一種物質(zhì)的作用增強，并占主導(dǎo)地位時，則該X樣點的位置就向該類物質(zhì)對應(yīng)的頂點方向移動;如果僅有一種物質(zhì)的起決定作用時，X樣點分布在靠近頂點的小三角形內(nèi);如果其中有一種物質(zhì)的作用可以忽略，即只有兩種物質(zhì)為主要貢獻時，則X樣點分布在相應(yīng)的梯形內(nèi);當三種物質(zhì)所占的作用較均衡時，則X樣點在中央的小三角形區(qū)域。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法起源于對人腦功能的模擬，它是在人類對其大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)認識理解的基礎(chǔ)上人工構(gòu)造的能夠?qū)崿F(xiàn)某種功能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可實現(xiàn)函數(shù)逼近、數(shù)據(jù)聚類、模式分類和優(yōu)化等計算功能。圖2一3顯示了一個三層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，在該結(jié)構(gòu)中，每個輸入節(jié)點代表一個波段，輸入層的值分發(fā)到隱含層的每個節(jié)點，并在此進行如上的運算，隱含層的輸出值再次成為輸出層的輸入，并再次進行運算，輸出層的輸出將是目標水質(zhì)參數(shù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法作為一種有效的非線性逼近方法，是一種功能強大、靈活多變的二類水體水質(zhì)參數(shù)反演方法，但必須在網(wǎng)絡(luò)、方法設(shè)計和訓練過程要求具有廣泛的經(jīng)驗。輸入層隱含層輸出層圖2一3一個三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)Fig.2一 3Astruetureofthree一 layersneuralnetwork對于湖泊水體的環(huán)境復(fù)雜對象來說，影響因素多，難以找到最佳的擬合模型，或者說擬合模型較為片面，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠避免這種問題的出現(xiàn)，它是一種輸入與輸出高度非線性映射

本情況湖位于江西省的北部、長江中下游南岸，地理坐標Ells”49‘一116”一29051‘，是我國最大的淡水湖，都陽湖濕地是國際六大重要濕地過水性、吞吐型、季節(jié)性的淺淡水湖。流域內(nèi)由贛江、撫河、信河五條江河及清豐山溪、漳田河、博陽河、撞津河等區(qū)間從東、陽湖，經(jīng)湖區(qū)調(diào)蓄后由湖口匯入到長江，形成一個以都陽湖為中系。洪水季節(jié)時，五河洪水入湖水位上升，湖面一望無際，枯水降，湖水成為一條河流，有“洪水一片，枯水一線”的獨特景觀流域面積16.22萬kmZ，江西境內(nèi)面積占江西國土面積的94.1%，都年降水量約1645f’run，年均出湖總徑流量為1436億立米，相當于黃、水量，占長江9%的流域面積，向長江輸送15.5%的水量，湖區(qū)洪、積相差極大，根據(jù)湖口站的歷年最高水位22.59m(吳淞高程)時，4500km2，相應(yīng)容積為340億m3;根據(jù)湖口站的歷年最低水位5.90m體面積僅約146klll’，兩者面積相差31倍，湖體容積相差75倍。
【參考文獻】

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本文編號：2872214