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1.
东太湖CDOM吸收光谱的影响因素与参数确定   总被引:18,自引:7,他引:11       下载免费PDF全文
CDOM吸收特性是湖泊水色遥感的重要研究内容之一,影响着水体的遥感反射率;吸收光谱的形状一般符合波长的负指数关系,但不同水体的形态因子即S值是不同的.实地采集东太湖水样,实验室测量叶绿素、悬浮物质以及黄色物质的组份含量,室内测试计算水样的CDOM吸收光谱,根据光谱曲线形状,把样点分为三组,分别进行考察,结果发现对东太湖春季水体而言,浮游植物的降解对CDOM吸收具有重要甚至主导作用;水体中有机悬浮颗粒占有一定的比例,在测试或计算东太湖总的吸收或散射系数时,必须充分考虑有机悬浮颗粒的吸收与散射特性,否则会带来较大的误差;以500nm为分界点,把300—700nm的波段范围分为两个部分即300—500nm和500—700nm,分别定义CDOM吸收光谱的曲线斜率即S值,可以提高CDOM吸收光谱的估测精度,把S值定义为随波长线性变化的函数,可以进一步提高CDOM吸收光谱的估测精度,对东太湖春季水体而言,当:300≤λ<500nm时,S(μm-1)=-0.0193×λ 20.821,当500≤λ≤700nm时,S(μm-1)=-0.0121×λ 16.003.  相似文献
2.
基于2008年11月份太湖全湖69个样点的CDOM三维荧光光谱数据,将平行因子分析法与现有荧光基团相结合,确定CDOM的组成成分及其荧光光谱特征,进一步分析其动力学机制.太湖CDOM荧光基团主要是类腐殖质,其类蛋白质组分可能主要来源于太湖水体生物残骸;同时,类腐殖质荧光发射波长随着荧光强度的增加向长波方向移动,存在"红移"效应.利用平行因子分析法可以将三维荧光矩阵分解为6个主成分,这6种成分可以解释92.48%的变量,平均贡献率分别是PC1占19.709%,PC2占18.685%,PC3占16.914%、PC4占16.62%、PC5占15.514%、PC6占12.558%.275nm处的吸收系数肩值除去受陆源类腐殖质影响外,影响其大小的主要是峰N,其次是峰M;而影响该肩值形状的主要是峰A和N.其次是峰T和M.根据荧光基团的类别,太湖CDOM源类型可以分为四类:①陆源主导类型;②偏陆源主导类型;③偏海源主导类型;④海源主导类型.  相似文献
3.
4.
2004年3月对太湖梅梁湾有色可溶性有机物(CDOM)的吸收和荧光等光学行为进行研究,并由此探讨了CDOM的空间分布.结果表明,溶解性有机碳(DOC)的浓度在10.48-19.72 mg/L间变化,其均值为13.20±2.79 mg/L;CDOM在280 nm,355 nm和440 nm的吸收系数分别为18.73-31.91 m-1(平均值23.19±4.36 m-1)、4.63-7.14 m-1(平均值5.76±0.91 m-1)、1.45-2.99 m-1(平均值1.92±0.40 m-1);355 nm波长处CDOM的比吸收系数为0.34-0.57 L/(mg·m),平均值0.44±0.06 L/(mg·m);表征CDOM分子大小的比值a(250)/a(365)变化范围为5.05-7.55;355 nm的激发波长、450 nm的发射波长处的荧光值的变化范围0.79-3 04 nm-1(平均值1.69±0.77 nm-1).CDOM吸收系数、DOC浓度、荧光强度的分析显示CDOM浓度呈现从河口往湾内、湾口递减的趋势.CDOM吸收与DOC浓度的相关性随波长的降低而增加,在短波部分存在明显的正相关.355 nm处的荧光值、DOC浓度与CDOM吸收系分别存在如下显著性正相关关系:Fn(355)=0.692(±0.135)a(355)-2.297(±0.786),a(355)=0.233(±0.061)DOC 2.690(±0.816).280 -500 nm、280-360 nm、360-440 nm指数函数斜率S值分别为13.86±0.91、18.54±1.11、12.93±0.92μm-1,S值与比吸收系数之间存在显著的负线性相关关系,而与a(25)/a(365)值则存在显著的正线性关系.比吸收系数越大,a(250)/a(365)值和S值就越小,对应的CDOM分子量就越大,腐质酸的比例就越高.  相似文献
5.
6.
利用2010年4月23日在昆承湖采集的水体吸收系数数据,对总悬浮物颗粒物、浮游植物色素颗粒物、非色素颗粒物和有色可溶性有机物的吸收特征进行研究.结果表明,春季昆承湖水体除675 nm附近具有叶绿素吸收峰的红光波段外,非色素颗粒物吸收系数大于浮游植物色素颗粒物吸收系数,总颗粒物吸收系数光谱分布与非色素颗粒物的吸收光谱类似,即吸收系数随波长的增大而减小;非色素颗粒物和有色可溶性有机物的吸收系数随波长的增大接近指数衰减规律,且不同波段存在一定关系,非色素颗粒物在400和440 nm的吸收系数与总颗粒物浓度存在显著多项式关系;多项式关系能较好地表达浮游植物色素颗粒物单位吸收系数与叶绿素a浓度之间的关系;不同采样点的组分吸收系数对总吸收系数的贡献不同,大致有四种表现类型.  相似文献
7.
“引江济太”水系有色溶解有机质的特征与来源   总被引:4,自引:0,他引:4       下载免费PDF全文
在"引江济太"水系的调查基础上,分析了有色溶解有机质(CDOM)的吸收光谱、荧光特性及其主要来源,探讨了CDOM与pH、DO、叶绿素a等水质指标的关系。结果表明:水体吸收系数a(355)与CDOM浓度呈显著正相关,均具有明显的空间差异,它们在河道出入湖口及开阔湖区较低,而在望虞河和太浦河中游较高,这显然与中游河道受纳了两岸污水有关,S值也表明望虞河受外源输入影响最大。通过三维荧光激发-发射矩阵(EEM)分析,发现了5种荧光团,包括2种类蛋白荧光团和3种类腐殖质荧光团,其中类蛋白荧光(特别是T峰)明显强于类腐殖质荧光。研究发现,水体DO浓度、pH值均随CDOM浓度呈指数函数递减。荧光指数(FI)明显偏向生物来源(约1.9),因此,"引江济太"水系CDOM以生物的本地生产为主,河道局部污染水体中的类腐殖质荧光可能来源于污水微生物对藻类产生的溶解有机质的转化,在局部河道中也有一定的外源输入。  相似文献
8.
水体中的有色可溶性有机物(CDOM)是湖泊生态系统中氮、磷等有机营养物质的重要来源,利用卫星遥感数据反演内陆水体中CDOM浓度一直是个挑战.因此本文基于滇池2009年9月、2017年4月以及太湖2016年7月的现场原位观测和室内实验,在分析水体固有光学特性的基础上,引入机器学习算法,建立了基于哨兵-3A OLCI传感器的我国内陆湖泊水体CDOM浓度随机森林反演模型.利用独立的验证数据集对所构建的随机森林模型及常用的波段比值模型、一阶微分模型、半分析模型、BP神经网络模型等的反演精度进行评价.结果表明:随机森林模型的均方根误差为0.14 m-1,平均相对误差为21%,与反演效果相对较好的BP神经网络模型相比,均方根误差降低了50%,平均相对误差降低了38%,反演精度得到了显著的提高.根据随机森林算法的特征重要性参数提供的各自变量影响力结果,发现B11(709 nm)和B6(560 nm)波段贡献率最大,是反演CDOM的敏感波段.最后将随机森林模型应用到滇池2017年4月12日、太湖2017年5月18日的哨兵-3A OLCI影像上,得到滇池、太湖水体CDOM浓度分布图.滇池CDOM浓度的分布特征大致符合东北、西南高,中西部低的趋势,且河口处的CDOM浓度高于湖泊水体,表明径流的输入给滇池水体带来了大量的CDOM.太湖CDOM浓度的分布特征大致符合西部高,湖心区和东部低的趋势.太湖西部以及北部梅梁湾受入湖河流影响较大,CDOM浓度较高,太湖开敞区远离河口处,受外源河流的影响逐渐减小,且由于湖水的不断稀释,CDOM浓度不断降低.太湖东部水生植物很多,湖水较为清澈,CDOM浓度较低.  相似文献
9.
官厅水库秋季悬浮颗粒物和CDOM吸收特性   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
雷霞  郭子祺  田野  谢飞  秦静欣 《湖泊科学》2013,25(6):883-891
利用2012年9月5日在官厅水库采集的水体吸收系数数据,对总悬浮颗粒物、浮游植物色素颗粒物、非色素颗粒物和有色可溶性有机物的吸收特性进行研究.结果表明:秋季官厅水库的颗粒物吸收以浮游植物色素吸收为主,总颗粒物吸收光谱与浮游藻类吸收光谱相似;非色素颗粒物和有色可溶性有机物的吸收系数随波长的增大接近指数规律衰减;ad(440)、ad(675)与CChl.a呈显著相关,表明官厅水库秋季的非色素颗粒物主要来源于浮游藻类降解产物,陆源性输入较少;a ph(440)、a ph(675)与CChl.a存在显著线性关系,但其比吸收系数较为恒定,与CChl.a基本无关;不同采样点的不同组分吸收系数对总吸收系数的贡献不同,大致有4种表现类型.在富营养程度较高的妫库区,浮游植物色素是水体光谱吸收的主导因子;在富营养程度较低的中库区,颗粒物与有色可溶性有机物共同主导水体光谱吸收.  相似文献
10.
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