我国东部典型内源和外源性静态水体N2O排放与生态系统呼吸的关系初探

内陆水体是大气中N₂O的重要排放源,受到国内外广泛关注,为了探讨水生生态系统中水体N₂O排放通量与生态系统呼吸的响应关系,本研究以我国东部典型外源性和内源性静态水体为研究对象,在2022年4月29日—5月4日对10个表层水体N₂O排放通量和生态系统呼吸指标进行测定,结合贝叶斯方法初步探讨了水体N₂O排放通量和生态系统呼吸之间的关系。结果表明：外源性水体N₂O排放通量和生态系统呼吸均显著高于内源性水体(P<0.05),水体N₂O排放通量与CO₂排放通量和BOD₅均呈显著正相关关系(P<0.05)。通过贝叶斯方法构建了水体N₂O排放通量与生态系统呼吸(CO₂和BOD₅)之间的数学模型,可解释水体N2O排放通量变异性的61%～71%,并且明确了模拟结果的不确定性。此外,本研究进一步区分了内源性水体与外源性水体N₂O排放通...     

基于智能手机和人工神经网络反演小微水体水质参数研究

通过智能手机反演进行环境监测越来越受到关注，目前研究主要利用可见光反射率进行光学活性参数反演。本文基于水质现场监测数据，同步应用智能手机拍照，通过偏振镜、手机望远镜、不同规格滤波片、24色标准色卡，获取水体图像信息，结合逐步回归与人工神经网络方法，开展了长三角地区典型小微水体水质光学参数叶绿素和浊度以及非光学参数可溶性有机碳（dissolved organic carbon，DOC）反演监测。结果表明，研究区水体总体DOC浓度值变异范围在2.73-16.90 mg/L，浊度变异范围在6.53-91.10 NTU，叶绿素a浓度值变异范围在0.36-245.47 μg/L。通过逐步回归方法提取了水体DOC浓度的五个图像特征参数为R1＇、B/G2＇、R2"、R4"、B/G6＇，浊度图像特征参数为B/R3＇、G5"、R6"，叶绿素a的图像特征为B/G1＇、R2"、B/G4＇。结合人工神经网络模型反演水体水质参数，DOC浓度纳什系数NSE为0.62，浊度NSE为0.65，叶绿素NSE为0.67，具有较高的反演精度。本研究构建了基于智能手机反演水质光学参数的方法，并探讨了非光学参数反演的可行性，为后续开发APP应用程序和反演水质参数提供了基础和依据。