石佛寺水库叶绿素a浓度高光谱遥感反演

在水质测量评价中,通常将水体中叶绿素a的含量大小作为一个非常关键的指标。为获取石佛寺水库水体叶绿素a浓度反演模型,对石佛寺水库的水体进行光谱测量,获取水体光谱特征,并对采集的水样进行检测,得出叶绿素a浓度。在此基础上分析叶绿素a浓度与水体反射率的相关性,得到如下结论:石佛寺水库水体叶绿素a的浓度与反射比R_(702)/R_(674)和595 nm波长处反射率的一阶微分值都有较为明显的相关性(r~2分别为0.724 4和0.745 0)。     

石佛寺水库二维水动力数值模拟

石佛寺水库是辽河干流上唯一一座控制性水利工程,将其作为研究对象,基于水动力软件MIKE 21,建立了石佛寺水库二维非稳态水动力模型。利用质量平衡进行模型可靠性分析,结果表明,不合理洪水过程线是有效的,即模型是可靠的;利用2018年水库实测流量资料进行模型主要参数的率定,采用偏差统计法进行误差分析,结果表明,绝对值偏差为72 m~3/s,相对误差为7.5%,模型计算误差在允许范围内,满足精度要求;实现了水库流场变化规律的模拟计算。利用所建立的模型,进行石佛寺水库水动力情况的模拟与分析,进一步验证了模型的可靠性,可为水库的日常管理、生态治理、水质改善等提供技术支持。该模型的建立为水库水质模型提供了运行载体,是水质参数运移、消散、衰减过程研究的基础。     

利用“3S”技术建立盘锦湿地信息系统的研究

在充分吸收以往盘锦湿地研究成果的基础上,利用“3S”技术,采用直接判读与综合分析相结合的解译方法,建立盘锦湿地信息系统,实现了湿地识别、类型划分、面积计算和管理信息存储等功能,较系统地确定了采用卫星遥感、地理信息系统和地面调查相结合的技术手段开展湿地资源宏观调查的研究方法。     

辽河河口湿地生态环境需水量研究

科学合理地确定辽河河口湿地的适宜与最小生态环境需水量是维持其生态系统健康的重要保障。利用3S技术提取辽河河口湿地覆被信息,将生态环境需水量的计算类型划分为消耗型和非消耗型,建立了适合辽河河口湿地的计算模型,并利用该模型计算了研究区2000、2005和2014年的生态环境需水量以及适宜生态环境需水量与不同降水频率条件下的最小生态环境需水量。结果表明,研究区适宜生态环境需水量为99 554.92×10~4m~3;多年平均降水条件下、75%降水频率下和95%降水频率下对应的最小生态环境需水量分别为20 220.13×10~4m~3、22 362.31×10~4m~3和24 314.98×10~4m~3。     

河口湿地生态环境需水量计算方法概述与应用实例

河口湿地的保护越来越受到重视,计算湿地的生态环境需水量就更加重要。介绍了河口湿地生态环境需水量的计算方法,并以双台子河口湿地为例计算了其最大、最适和最小生态环境需水量,对双台子河口湿地的生态保护和水资源规划起到一定的指导作用。     

小流域治理难度等级的划分方法

小流域是一个包括生态、经济和社会3个子系统的复合系统,对其治理难度级别的划分必然要综合考虑诸多因素,才能进行综合评价。应用模糊数学的理论方法对小流域治理难度等级划分,克服了以往凭主观判断或单一因子评价的弊端,使其划分的结果更科学化、合理化。为流域治理的科学决策提供依据。     

基于景观变化的河口湿地生态环境需水量研究

为了健全辽宁省凌河口湿地生态建设,利用3S技术,结合湿地景观破碎度,采用生态学的计算方法,对1995-2014年凌河口湿地生态环境需水量进行研究。结果表明:(1)1995-2014年,凌河口湿地生态环境需水量分别为3.59、6.19、5.94、8.02和8.46亿m3;(2)1995-2014年湿地景观破碎度程抛物线状,2005年为本研究时段内景观破碎化最严重的一年;(3)研究时段内的适宜生态环境需水量、多年平均降雨下的最小生态环境需水量以及降雨频率分别为75%和95%对应的最小生态环境需水量分别为7.10、3.87、4.11和4.36亿m3;(4)计算出湿地生态环境逐月需水过程。     

石佛寺人工湿地不同水生植物的促淤效应研究

为探究淤积物与水生植物间的关系,制定适当的水生植物管理政策,通过在石佛寺水库人工湿地采集对比4种不同水生植物(荷花、蒲草、芦苇、混合植物)以及主河道区域的淤积物,分析各区域内淤积物密度及TOC(有机碳)含量,研究这4种水生植物对淤积物总重量及淤积深度的影响。结果表明:目前湿地内淤积较为严重,平均淤积深度为0.824m各区域淤积物平均密度为1.106t·m-3,水生植物的种植会使附近区域内淤积物密度明显降低。湿地淤积总量约为14699978t,其中生物有机质含量占1.31%,即淤积总量中有98.69%为非生物淤积,湿地内淤积物的主要是由外源的无机物质所形成的非生物淤积构成。但水生植物的促淤效应会使淤积物变得疏松,从而增加淤积物的深度。因水生植物的种植,湿地内淤积物深度增加0.261m,占湿地内平均淤积深度的31.7%。其中荷花区域内淤积物中TOC含量最高,促淤效应最为明显,使淤积深度增加约0.101m;芦苇与蒲草对淤积深度的影响较为接近,分别会使淤积深度增加0.067和0.063m;混合植物区域(包括沉水植物、根生浮叶植物和自由漂浮植物)内淤积物中TOC含量最少,促淤效应最差,但仍可以使湿地平均淤积深度增加0.030m。水生植物对于淤积深度影响的主要原因是死亡腐解后对淤积产生的疏松效应,应及时对植株残体收获利用。     

无站条件下BP神经网络年径流量预测模型研究

针对无监测站的河流断面的径流量预测难的问题,选取了有针对性的影响因子,采用人工神经网络的BP改进算法—自适应调节学习速率算法,以Matlab神经网络工具箱为工具,以辽河干流铁岭站为假想对象,建立了无站条件下年径流量预测模型,模型训练48次误差达到要求,以2004～2006年3年实测资料作为检验样本进行仿真,验证模型的精度。仿真结果表明:3年预测结果全部满足要求,说明该模型可用于河流任一断面年径流量的预测。