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贵阳地表水—地下水的硫和氯同位素组成特征及其污染物示踪意义 总被引:5,自引:0,他引:5
喀斯特地表水和地下水的交换活跃,地下水系统容易受到地表污染物的污染。为了解喀斯特城市地表水—地下水系统污染特征和污染物质来源,对贵阳市地表水、地下水、雨水和城市排污污水的硫同位素和氯同位素组成变化进行了研究。贵阳市不同类型水体的δ37Cl值在-4.07‰~+2.03‰之间变化,δ34SSO4值变化为-20.4‰~+20.9‰。大气输入物质和城市排污污水的δ37Cl、δ34S及Cl-/SO42-比值与地表水和地下水的不同,稳定硫和氯同位素的结合研究为示踪地下水污染物来源提供了有效研究手段。贵阳市地下水中的Cl-和SO42-至少有4种来源,人为活动通过城市排污和大气输入向地下水系统大量输入了硫酸盐和氯离子。 相似文献
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利用统计分析的方法,根据2001年获取的13景鄱阳湖区无云MODIS影像中的9景提取的水体面积,并结合同步观测的水文数据分别采用线性、对数和指数3种模型模拟湖面积-水位之间关系。结果显示对数模型相关性最好(R2=0.918),其次为线性和指数模型。利用另外4景MODIS影像对模型进行检验表明,该模型精度较高,模拟的最大误差为3.36%。本研究显示,可根据鄱阳湖水位观测值,利用该模型预测鄱阳湖洪涝期洪水淹没面积,以弥补云天状况下光学遥感难以监测到洪水淹没范围的不足。本研究为利用遥感影像实时监控鄱阳湖水情空间动态变化提供了可行的方法,对湖泊、水库的泛洪监测、调洪功能分析具有重要意义。 相似文献
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选取大洋钻探ODP184航次在南海北部采集的1144站为研究材料,通过分析中更新世0.4~1.4Ma期间506个样品中浮游有孔虫氧、碳稳定同位素的变化特征,并与南海南部ODP 1143站和西太平洋暖池ODP 807站的同位素资料进行比较,发现南海北部的氧、碳稳定同位素及其差值的变化响应中更新世气候转型事件,在中更新世距今约0.9Ma之后100ka的偏心率周期明显增强。在中更新世气候转型之前,南海北部、南海南部和赤道西太平洋都呈现出典型的热带气候特征,具有岁差和半岁差的气候周期;转型之后,随着北半球冰盖的进一步扩张,南海北部受东亚冬季风增强的影响而导致温度下降、温跃层变深,但南海南部与赤道西太平洋的温度变化较小且温跃层变浅,说明同属季风区的南海北部和南部对气候变化的响应有所不同。 相似文献
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周口店地区的古环境变化研究多数研究集中在中更新世时期,而缺乏对早更新世时期环境变化的研究。这主要是由于缺少保存完好的早更新世沉积记录造成的。随着对20世纪80年代在周口地区发现的东洞剖面,发现这是一个保存完好的早更新世剖面,为研究早更新世时期的古环境变化特征提供了良好的研究材料。为了重建早更新世时期的古环境变化特征,利用XRF对东洞洞穴沉积物的主要元素(SiO2,Al2O3,Fe2O3和CaO)的化学组成进行了高分辨率分析,同时对沉积物中的FeO含量进行了测试。结果显示东洞剖面沉积物的主要化学组成为SiO2,占41.6%~58.9%,其次是Al2O3和Fe2O3,其含量的变化范围分别为13.69%~29.63%和5.00%~9.81%。Al2O3和Fe2O3在剖面上与SiO2含量成明显的镜像变化关系,显示出Al2O3和Fe2O3对沉积物中SiO2含量的稀释作用。另外,Fe2O3与Al2O3在剖面上具有很好的相关性,表明Fe2O3主要富集在富铝的矿物中。从元素含量在剖面的上分布看,东洞剖面的化学组成发生3次大的波动,主要表现为SiO2和FeO含量增高,而Fe2O3与Al2O3含量的减少。这3次波动分别出现在剖面的15.3~14.6m,11.0~9.9m和8.40~7.84m深度处。在3次化学组成的波动出现的同时,指示沉积物风化程度和温度变化的Si/Al(SiO2/Al2O3)和FeO/Fe2O3比值也发生了明显变化,比值增高,指示了3次大的干冷事件。另外,在剖面上部(10.00~7.84m,即第2次事件以后)SiO2/Al2O3和FeO/Fe2O3比值变高且波动频繁,表明自第2次干冷事件后沉积区的环境变得不稳定,逐渐向冷干气候转变。东洞剖面的地球化学记录(SiO2/Al2O3和FeO/Fe2O3)与泾川黄土剖面的粒度曲线具有较好的对比性,支持了东洞剖面记录的环境信息与黄土沉积记录的环境变化具有一致性。通过与泾川粒度曲线的对比发现,东洞剖面记录的3次干冷事件在时段上分别对应于黄土-古土壤序列中的L26,L15和L13。 相似文献
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Jianqiang Ren Zhongxin Chen Qingbo Zhou Huajun Tang 《International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation》2008,10(4):403
The significance of crop yield estimation is well known in agricultural management and policy development at regional and national levels. The primary objective of this study was to test the suitability of the method, depending on predicted crop production, to estimate crop yield with a MODIS-NDVI-based model on a regional scale. In this paper, MODIS-NDVI data, with a 250 m resolution, was used to estimate the winter wheat (Triticum aestivum L.) yield in one of the main winter-wheat-growing regions. Our study region is located in Jining, Shandong Province. In order to improve the quality of remote sensing data and the accuracy of yield prediction, especially to eliminate the cloud-contaminated data and abnormal data in the MODIS-NDVI series, the Savitzky–Golay filter was applied to smooth the 10-day NDVI data. The spatial accumulation of NDVI at the county level was used to test its relationship with winter wheat production in the study area. A linear regressive relationship between the spatial accumulation of NDVI and the production of winter wheat was established using a stepwise regression method. The average yield was derived from predicted production divided by the growing acreage of winter wheat on a county level. Finally, the results were validated by the ground survey data, and the errors were compared with the errors of agro-climate models. The results showed that the relative errors of the predicted yield using MODIS-NDVI are between −4.62% and 5.40% and that whole RMSE was 214.16 kg ha−1 lower than the RMSE (233.35 kg ha−1) of agro-climate models in this study region. A good predicted yield data of winter wheat could be got about 40 days ahead of harvest time, i.e. at the booting-heading stage of winter wheat. The method suggested in this paper was good for predicting regional winter wheat production and yield estimation. 相似文献
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S. Fritz M. Massart I. Savin J. Gallego F. Rembold 《International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation》2008,10(4):453
Recent developments in remote sensing technology, in particular improved spatial and temporal resolution, open new possibilities for estimating crop acreage over larger areas. Remotely sensed data allow in some cases the estimation of crop acreage statistics independently of sub-national survey statistics, which are sometimes biased and incomplete. This work focuses on the use of MODIS data acquired in 2001/2002 over the Rostov Oblast in Russia, by the Azov Sea. The region is characterised by large agricultural fields of around 75 ha on average. This paper presents a methodology to estimate crop acreage using the MODIS 16-day composite NDVI product. Particular emphasis is placed on a good quality crop mask and a good quality validation dataset. In order to have a second dataset which can be used for cross-checking the MODIS classification a Landsat ETM time series for four different dates in the season of 2002 was acquired and classified. We attempted to distinguish five different crop types and achieved satisfactory and good results for winter crops. Three hundred and sixty fields were identified to be suitable for the training and validation of the MODIS classification using a maximum likelihood classification. A novel method based on a pure pixel field sampling is introduced. This novel method is compared with the traditional hard classification of mixed pixels and was found to be superior. 相似文献
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