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91.
河道入湖污染物量计算精度分析 总被引:1,自引:0,他引:1
入湖污染物量计算精度的高低决定入湖污染物量分析结果的客观性和准确性.本文以太湖为例,分析2010年环太湖河道入湖污染物量、时空分布情况及多年环太湖河道入湖染污物量变化情势.在此基础上,使用现在已有监测条件分析时段内每日水量水质监测数据计算逐日入湖污染物量时段累积值,并以此作为现有分析计算河道入湖污染物量的最高计算精度值.通过设定不同监测方案、采用不同计算方法分析河道入湖污染物量及其计算精度,认为现有分析计算的河道入湖污染物量已是每日河道水量水质同步监测下河道入湖污染物量的80%左右.针对河道入湖污染物量计算精度的分析可为制定科学的河道入湖污染量监测方案、提高河道入湖污染物量计算精度提供技术支撑. 相似文献
92.
目前全球范围内先后有50多种微囊藻被描述记载,国内最新研究报道有12种.根据采自太湖的野外藻类样品,确定了中国微囊藻属的一个新记录种——片状微囊藻(Microcystis panniformis),对其分类学的形态特征进行详细的描述,并对其和分类学上相近的属种Pannus以及微囊藻属的鱼害微囊藻(M.ichthyoblabe)、铜绿微囊藻(M.aeruginosa)和水华微囊藻(M.flos-aquae)等的区分进行讨论. 相似文献
93.
94.
太湖大银鱼生长特性的研究 总被引:13,自引:1,他引:12
本文根据太湖大银鱼(Protosalanx hyalocranius Abbott)周年生物学实测资料,并应用Von Bertalanffy生长方程进行计算,对大银鱼在太湖的生长规律及特点进行分析探讨,结果表明:1.体全长与体重呈幂函数关系:W=3.981×10~(-6)L~(2.9359);2.Von Bertalanffy生长方程的各项参数值为:L_∞=219.86(mm),W_∞=28.56(g),K=0.1469,t_0=0.33;3。生长拐点年龄为7、8月龄。 相似文献
95.
96.
97.
太湖康山湾示范区水生植物对水体氮、磷控制的适用性分析 总被引:2,自引:1,他引:1
为重建湖泊水生植被,改善太湖局部水域水质,在太湖康山湾示范区两个大型围隔进行了两种类型水生植物重建.通过2010年8月-2011年8月的现场采样及分析测定发现,人工控制条件下,浮叶植物荇菜和菱以及沉水植物马来眼子菜的重建效果较好,在其生长季节具有较高的覆盖度;研究表明,控制风浪及提高透明度是恢复水生植被的前提;植被重建区沉水植物氮、磷含量与浮叶植物差别不大,但浮叶植物重建区水体氮、磷浓度的控制比沉水植物重建区好;从经济及水环境效益角度来看,太湖敞水区的沿岸带由于风浪的控制比较困难,恢复水生植被时,应选择浮叶植物荇菜、菱、沉水植物马来眼子菜等抗风浪能力强的物种.本研究为太湖敞水区沿岸带的生态恢复方案制定提供了理论依据. 相似文献
98.
太湖典型植物氨基酸组成特征及其对水环境的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
在太湖两个不同湖区(东太湖和贡湖)各选择了8种不同类型的典型水生植物和1种陆生植物全株作为研究对象,采用邻苯二甲醛柱前衍生-反相高效液相色谱法对其中15种氨基酸的组成特征进行了分析,并探讨了植物来源氨基酸对湖泊水环境的影响.结果表明东太湖区域植物体中总可水解氨基酸(THAAs)的平均含量为861.6±182.96μmol/g,贡湖区域植物体中THAAs平均含量为700.0±232.3μmol/g;不同类型植物体中THAAs的含量大小依次为:沉水植物、浮叶植物挺水植物陆生植物;其中天冬氨酸、谷氨酸、精氨酸、丙氨酸和赖氨酸是THAAs的主要组成部分,这5种氨基酸的摩尔浓度占氨基酸总量的50%以上;太湖植物中THAAs所含的氮元素对植物总氮的贡献在30.7%~94.7%之间,是植物体氮元素的主要组分,也是内源氮输入的主要来源.东太湖区域采集的植物样品中各氨基酸的浓度比例与东太湖水体氨基酸组成差异较大,但与沉积物氨基酸组成较吻合,表明东太湖植物来源的有机质和氨基酸是沉积物中有机质和氨基酸的重要来源. 相似文献
99.
太湖叶绿素a同化系统敏感性分析 总被引:1,自引:1,他引:0
太湖叶绿素a同化系统对于不同参数的敏感性将直接影响到该系统能否精确的估算太湖叶绿素a的浓度分布.利用2009年4月21日环境一号卫星(HJ-1B CCD2)影像数据反演太湖叶绿素a浓度场信息.以此作为背景场信息,结合基于集合均方根滤波的太湖叶绿素a同化系统,分析和评价了样本数目、同化时长、背景场误差、观测误差和模型误差对于同化系统性能的影响.结果表明:从计算成本、系统运行时间和同化效果等方面分析,当集合样本数目达到30~40左右时同化系统取得了较好的结果;同化系统对于背景场误差的估计变化不是很敏感,即初始场的估计是否准确对于同化系统的性能影响不是很大;同化系统对于模型误差和观测误差的变化较为敏感,不同的测试点位由于水体动力学性质不一,其敏感性的表现形式有所差异;利用数据同化方法可以有效地估算太湖叶绿素a浓度. 相似文献
100.
太湖水体叶绿素浓度反演模型适宜性分析 总被引:2,自引:0,他引:2
为确定适合太湖水体叶绿素的反演算法,为同类卫星数据的建模和应用提供参考,本文根据太湖2007年11月、2009年4月和2011年8月实测水质参数以及同步光谱数据,结合水色遥感传感器MODIS、MERIS、GOCI及我国自主发射的HJ-1号卫星CCD传感器波段参数,基于差值模型、比值模型、三波段模型及APPEL模型,分别建立太湖水体叶绿素浓度反演模型,并分析模型的适宜性.结果显示,基于不同传感器数据APPEL模型的决定系数为0.7308~0.8107,模型相对误差为15%~24%,均方根误差为21%~32%;三波段模型基于不同传感器数据拟合的决定系数为0.6014~0.7610,相对误差为28%~36%,相对均方根误差为39%~46%;差值模型决定系数为0.4954~0.7244,相对误差为39%~53%,相对均方根误差为51%~72%;比值模型决定系数为0.4918~0.7098,相对误差为41%~55%,相对均方根误差为56%~75%.相比较而言,APPEL模型的稳定性较强,适合于不同传感器数据的太湖水体叶绿素浓度的反演.此外,相应不同传感器波段位置、波段宽度对模型反演的精度和稳定性的影响也不同,当波段位置接近叶绿素特征波长时,较窄的波宽有利于模型精度的提高,波段位置和叶绿素浓度特征波长相差较大时,合理增加波谱范围有利于叶绿素特征信息的获取. 相似文献