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随着工业的快速发展,大气环境的污染情况也更加严重。针对中国的大气酸沉降日益加剧的现状,本研究着眼于工业较发达的长江三角洲地区,通过在2012年8月-2013年9月期间采集天目山地区降水样品,并进行相关的数据分析,以探究大气酸沉降的现状和特征,为该地区的生态环境保护提供数据支持。结果表明:天目山地区的降水属于典型的酸性降水,其酸碱度年平均值为p H 4.81,其变化具有明显的季节性特征:夏高冬低;水中的硫酸根/硝酸根(SO42-/NO3-)离子质量浓度的比值范围为4.13~8.89,说明该地区的酸沉降中,硫酸根(SO42-)对酸雨的酸度贡献较大。天目山大气湿沉降的电导率CE值以及铵态氮(NH4+-N),硝态氮(NO3--N)和硫酸根(SO42-)的质量浓度随时间而呈规律性变化,大体表现为:秋季或冬季最高,而夏季最低。研究期间,天目山地区的大气湿沉降的无机氮总量为5.25 kg·hm-2,降水的无机氮月平均质量浓度为1.109 mg·L-1。降水样品的硝态氮(NO3--N)和铵态氮(NH4+-N)质量浓度,硝态氮(NO3--N)和硫酸根(SO42-)质量浓度变化均呈线性相关关系,分别是y=1.392 0x-0.315 5,R2=0.768 0和y=0.180 3x+0.013 8,R2=0.886 6;地面搜集降水样品的硝酸根(NO3-)质量浓度和臭氧监测仪器(OMI)卫星对流层二氧化氮(NO2)的垂直柱浓度也存在密切的相关关系,并且这种相关性呈季节性变化,表现为秋冬季正相关性,而在春夏季则为负相关性。 相似文献
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高光谱遥感光谱特征明显,单纯利用其光谱优势难以达到影像分类精度要求,特别是区分植被精细类别。为了进一步提高Hyperion高光谱影像分类精度,研究加入包含区域亮度变化及结构特征的纹理信息,试图提高分类精度。以杭州市余杭区百丈镇为试验区,首先提取研究区道路、建筑物、农田、毛竹Phyllostachysedulis林、马尾松Pinusmassoniana林和栎类Quercus等7种类型的端元光谱,然后对端元进行线性光谱分离,利用二阶概率矩阵对线性光谱分离出的8个波段提取纹理特征,最终结合线性分离后的端元光谱实现分类。结果表明:纹理信息融入后分类结果较单源信息光谱角制图和单源信息支持向量机方法有明显的改善,建筑物精度分别提高了34.13%和17.16%,农田提高了19.71%和9.24%,马尾松则改善了27.09%和5.42%,栎类精度提高了近3.00%和10.00%,且一定程度上避免了椒盐效应。采用光谱与纹理信息结合的方法对Hyperion高光谱影像分类是可行的。分类过程中端元的提取、纹理分析时特征向量的组合及纹理移动窗口大小的选择对分类结果起重要的作用。图6表1参19 相似文献
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