城市黑臭水体形成机理与评价方法研究进展

黑臭水体是水体污染的一种极端现象.造成黑臭水体的主要污染源包括有机污染物、底泥再悬浮以及水体热污染,城市水循环条件不足是引起黑臭水体的水动力学因素.从黑臭形成化学机理看,致黑物质主要包括悬浮物、Fe、S元素及其化合物FeS;致臭物质主要包括H₂S、NH₃等小分子气体以及硫醚类(VOSCs)、乔司脒和2-二甲基异莰醇等化合物.本文重点从黑臭评价指标、黑臭指数法、多元线性回归模型以及综合评价法4个方面对黑臭水体评价方法进行对比与总结,并对未来城市黑臭水体研究进行展望,旨在进一步明确城市黑臭水体判别技术,为城市水环境治理和水生态维护提供依据.     

“生态活水”治水原理与扬州黑臭水体治理

为探索黑臭水体治理的根本途径,在研究自然水体净化功能,分析水体黑臭根本原因和直接原因的基础上,深入阐述了“生态活水”的科学内涵和生态功能,全面揭示了“生态活水”治水的科学原理和技术优势。“生态活水”治水为原位原生态治水,通过水体快速复氧,创建活水微生态系统,并借助微速循环流水的载体作用,实现持续高效净化。扬州黑臭水体治理的实践表明:采用“生态活水”方法治水后3～5 d可以完全消除黑臭,并将黑臭水体转化为“绿水”;15～20 d后水质达国家地表水Ⅲ类水标准。说明“生态活水”治水技术是一种占用资源少、设备投资省、治污速度快、运行成本低、治水效果好、标本兼治的可持续治水技术体系。     

潜水式生态介质箱对黑臭水体的修复效果

生态浮床作为一种常规治理技术得到了广泛使用,但其只能修复表层富氧水体,对下层缺氧水体的修复能力有限.本研究针对实际黑臭水体的修复需要,设计了潜水式生态介质箱(潜水组),并以传统的生态浮床(浮床组)为对照进行对比试验,研究修复前后黑臭水体的水质变化,考察了水生植物的生长状况及N、P积累能力.结果表明:随着修复时间的延长,两组处理对各污染物的去除率均逐渐升高,其中潜水组去除全氮(TN)、铵氮(NH4^+-N)、全磷(TP)的能力优于浮床组,但其去除化学需氧量(CODMn)的能力稍逊;潜水组植物(苦草)的生长状况优于浮床组植物(菖蒲),且苦草对水体中TN、TP的吸收积累能力和去除贡献率均优于菖蒲;此外,苦草的质膜透性、丙二醛和叶绿素含量均低于菖蒲,说明苦草更适于在黑臭水体中生长,该潜水式生态介质箱是新型的一体化原位修复装置,更适用于黑臭水体的修复实践.     

广州市河涌水环境原位治理生物修复技术

针对广州市河涌治理的紧迫性、复杂性以及传统治理方法的缺陷与不足,本文介绍了一种利用生物修复技术原位治理广州黑臭河涌污染的方法。该方法通过河道曝气增氧、投放微生物菌剂、底泥生物修复和设置生物巢系统等步骤和措施,控制和消除河涌外源和内源污染,净化河涌水质,提高水体自净能力,达到消除黑臭、消除河道底泥的目的。本方法无须在河道中兴建构筑物,也无须清疏河道底泥,普遍适用于截污、清淤的河涌,以及受潮汐影响流态变化复杂的河道进行原位治理,恢复水体正常生态功能,为众多的城镇黑臭河涌提供了切实可行、经济方便的治理方法。     

京津冀风沙源区沙化土地治理关键技术研究与示范

京津冀风沙源区是我国北方生态屏障的重要组成部分。面向我国北方风沙区沙化土地综合治理、典型脆弱生态修复与保护等重大科技需求,京津冀风沙源区沙化土地治理关键技术研究与示范项目将综合运用长期定位观测、控制实验、多源遥感数据融合、技术示范等方法,重点研究京津冀风沙源区土地沙化形成机制与生态修复机理,研发一批沙化土地治理与产业化关键技术,并在各治理区开展试验示范,集成京津冀风沙源区沙化土地治理与产业化技术体系,构建沙化土地综合整治空间决策支持系统,为京津风沙源治理工程建设、保障京津冀地区生态安全及满足2022年北京冬奥会生态需求提供科技支撑。     

基于阈值分割的京津唐城市群生态用地多源遥感识别

当前中国快速城市化进程中的生态环境问题日益突出,在国家生态文明建设理念及新型城镇化战略指引下,有必要通过区域生态用地的快速遥感识别为城市群生态环境问题的有效解决提供基础数据支撑。鉴于不同类型遥感数据在表征特定地物类型的精度上各有优劣,综合多源信息的区域生态用地遥感反演是当前研究的趋势所在。本研究以京津唐城市群为例,综合考虑DMSP/OLS夜间灯光数据和SPOT/VGT数据在建设用地、植被覆盖度识别方面的优点,探讨基于阈值分割法的大尺度区域生态用地多源遥感快速识别方法。研究采用SPOT/VGT数据定量识别林地、草地与耕地,进而基于DMSP/OLS夜间灯光数据区分水体与建设用地。结果表明:京津唐城市群土地覆被整体识别精度达到85.64%,Kappa系数0.771;各类生态用地识别精度均较高,其中林地识别精度最高(90.87%)、水体次之(78.33%)、草地最低(70.97%)。该方法较好地解决了单一遥感数据难以快速区分所有生态用地类型的不足,是基于全球开源数据进行大尺度生态用地快速识别的有效手段。     

辽宁中部城市群建筑碳足迹

随着我国城市化进程的不断深入,建筑消费大量的材料和能源,如何计算建筑碳足迹具有重要意义.本文应用碳足迹的方法,结合地理信息系统和高分遥感手段对辽宁中部城市群进行碳足迹评估.结果表明: 辽宁中部城市群的建筑相关碳足迹系数为269.16 kg·m^-2.基于遥感影像提取建筑面积的方法能够有效提取建筑面积总量和空间分布,提取精度达到89%,对累积碳足迹计算和空间分布评估起到重要作用.辽宁中部7个城市建筑面积和累积碳足迹由高到低依次为沈阳、鞍山、抚顺、辽阳、营口、铁岭和本溪;2011—2013年,年均碳足迹增长由高到低依次为沈阳、本溪、抚顺、鞍山、铁岭、营口和辽阳.准确计算建筑碳足迹总量并分析其空间分布,对于碳减排和空间格局优化或规划具有重要意义.     

重污染河道治理中的浮游动物群落结构变化研究

利用氧化塘-河道原位生物修复的方法对广州市古廖涌黑臭水体进行治理,并对治理前、氧化塘处理、原位生物修复河段上游和下游四个不同治理阶段的水体进行水质和浮游动物的监测,试图通过对监测结果的对比分析,确定反应河道黑臭水体不同治理程度的浮游动物群落结构特征和指示种。研究结果表明,在不同的修复阶段,水体COD_cr、BOD₅、氮和磷等污染物逐步得到去除,透明度大大提高;浮游动物群落结构发生显著变化,浮游动物群落生物多样性和均匀度提高,浮游动物种类和数量明显增加,尤其是轮虫的种类和数量的变化。水体修复完成后,浮游动物的优势种轮虫由花箧臂尾轮虫(Brachionus capsuliflorus)转变为角突臂尾轮虫(Brachionus angularis)和Brachionus rubens,枝角类优势种为微型裸腹溞(Moina micrura),桡足类在数量上以无节幼体(Naupii)占绝对优势;可作为重污染河道水体修复的指示浮游动物主要有轮虫的花箧臂尾轮虫、角突臂尾轮虫、Brachionus rubens、螺形龟甲轮虫(Keratella cochlearis)、奇异六腕轮虫(Pedalia mira)、胶鞘轮虫(Collothecasp.),桡足类的无节幼体,枝角类的微型裸腹溞。     

粤港澳大湾区湿地遥感监测与评估:现状、挑战及展望

粤港澳大湾区水热丰沛河网密布，岸线曲折峡湾众多，复杂的自然条件孕育了丰富的湿地资源，构成了区域生态安全屏障的重要防线。近几十年来气候变化与区域高强度人类活动的双重胁迫下，大湾区湿地资源面积衰减、质量退化趋势明显，亟需开展湿地资源监测与评估研究，为国家战略提供基础保障。现阶段湿地遥感已实现由最初的湿地面积、形态提取向湿地生物物理参量提取的过程转变，然而粤港澳大湾区特有的气候特征，限制了传统光学影像在湿地遥感领域的应用，大大提升了此区域长时间序列湿地遥感数据获取的难度。此外，如何实现湿地生态价值与生态资产对接与评估，也是现阶段自然资源监测管理面临的重大课题之一。本文基于粤港澳大湾区建设的国家战略需求，讨论湿地资源在构建大湾区生态安全保障体系中的重要地位，厘清大湾区湿地资源保护与利用存在的关键技术瓶颈与核心科学问题，围绕湿地遥感监测、湿地资源生态资产价值评估、湿地生态功能分区与定位等关键问题，指出开展粤港澳大湾区湿地遥感监测与评估面临的挑战，明确构建"天-空-地"湿地遥感监测的综合技术体系实施方案，并展望粤港澳大湾区湿地常态化监测与资产评估的几个重要方向：1构建适用于不同自然环境特征的湿地分类体系；2融合升级现有湿地监测与评估技术手段，发挥"天-空-地"一体化监测平台的技术优势；3全区域监测与重点调查相结合；4从调查监测迈向资源动态监控与演变机制分析；5面向陆海统筹的湿地区划与综合管治；6多学科、跨区域、跨行业协作。     

基于遥感的塔里木盆地北缘绿洲干湿季土地盐渍化监测

土壤盐渍化是导致干旱区土地退化、抑制植被生长、影响区域农业生产的最主要的生态环境地质问题.利用遥感数据准确、快速地获取区域盐渍化土壤的动态变化信息对于土壤盐渍化监测具有重要意义.本文以盐渍化现象严重的新疆渭干河-库车河三角洲绿洲为研究区,以2011年4月15日和2011年9月22日成像的两期Landsat-TM多光谱遥感数据为数据源,结合对研究区实地考察所采集的实测数据,通过提取改进型归一化差异水体指数、归一化植被指数以及K-L变换后所提取的第3主成分等参数作为特征量,利用决策树分类方法分别建立了研究区两个关键季节（干季和湿季）的土壤盐渍化信息提取模型,并绘制了两个季节的土壤盐渍化信息分类图.结果表明： 该方法对干季和湿季盐渍地信息的提取精度分别达到87.2%、85.3%,识别精度较高;采用该方法可以有效地对盐渍地变化信息及其空间分布状况进行监测,可为干旱区盐渍地的综合治理和绿洲土地资源的合理利用提供科学依据.     

Review of coral reef ecosystem remote sensing

Coral reef communities face unprecedented pressures at local, regional and global scales as a consequence of climate change and anthropogenic disturbance. Remote sensing, from satellites or aircraft, is possibly the only means to measure the effects of such stresses at appropriately large spatial scales. In the past 30 years, remote sensing of coral reefs has made rapid progress. However, the current technology is still not mature enough to monitor complicated coral reef ecosystems. Compared with foreign research in this field, our work lags far behind. There are still deficiencies in many aspects, such as basic data collection, theoretical research and platform construction. In our nation, it is even unclear how coral reefs disperse and where they may be unhealthy. In this paper, general characteristics of coral reef ecosystems and spectral features of different reef benthos have been summarized, based initially on a review of relevant literature in recent years. Based on the spectral separability of different reef types or benthos, remote sensing can be used to monitor two aspects of coral reefs: (1) Measurement of the ecological properties of reefs. (2) Health assessment of the coral reef ecosystem. In the first part, optical remote sensing methods are widely used to map reef geomorphology and habitats or biotopes. The investigation of geomorphologic zonation has proven to be one of the most successful applications, as different geomorphologic zones are associated with characteristic benthic community structures and occur at spatial scales of tens to hundreds of meters, they are amenable to remote detection by moderate to high resolution sensors. With more and more attention on the ecological problems of coral reefs, a number of studies have used high resolution sensors to map reef communities. The number of classes distinguishable depends on many factors, including the platforms, resolution (spectral, spatial and temporal resolution) and environmental conditions (water depth, water clarity, surface roughness, etc.). Compared with deep water color remote sensing, or terrestrial remote sensing, three techniques for the measurement of reef ecological properties are examined in this paper: (1) Coral reef classification system using remote sensing. (2) Techniques of sea surface correction and water column correction. (3) Techniques of coral reef information extraction from images. In terms of the complexity of coral reef ecosystems, the current techniques still need further improvement or optimization. In the health assessment of coral reef ecosystems, there are two ways to carry out the monitoring using remote sensing: (1) Monitoring the pigment or symbiotic zooxanthellae contents in corals. (2) Measuring the environmental properties of reefs. The first way is theoretically feasible, but difficult to achieve in practice. Currently, most reef health assessments are carried out by measuring environmental parameters, including sea surface temperature, solar radiation, ultraviolet radiation, water color, wind speed and direction, rainfall, ocean acidification, sea level, etc., of which sea surface temperature has been routinely measured by NOAA to monitor coral bleaching. In addition to the contents above, this article puts forward five main prospects for development in the future: (1) Establishment of a coral reef classification system using remote sensing. (2) Satellite launch for monitoring coral reefs. (3) Theoretical and methodological development. (4) Establishment of a spectral database for different reef benthos. (5) Integrated application of multi-source remote sensing data. It is hoped that the information provided here will be a reference for subsequent similar studies.     

基于多源遥感数据的生态保护修复项目区监测方法评述

回顾了山水林田湖草生态保护修复项目的实施背景,针对生态保护修复项目监测监管范围广、技术难等问题,强调了基于多源遥感数据开展项目遥感监测的重要性与必要性。从监测指标拟定、遥感地物信息提取、多源遥感数据融合、动态变化检测等方面评述了基于多源遥感数据的生态保护修复项目区监测方法,包括基于中高空间分辨率遥感数据的地物信息提取、融合机器学习的非线性混合像元分析、基于混合像元分析的时空融合等。在总结技术和工作推进方面的优势、局限基础上,提出要结合实际工作,持续优化国土空间生态保护修复监测指标;充分挖掘遥感数据解析的相关算法潜力,提升地物信息提取和混合像元分析的精度;加强时空融合算法与变化检测方法的研究探索,加强相关方法的实践应用;以“山水林田湖草生态保护修复工程试点”项目为平台,建立稳定的国土空间生态保护修复遥感监测运行机制,加强科技创新,形成技术标准,指导工作开展。     

中国生物多样性核心监测指标遥感产品体系构建与思考

生物多样性的稳定维持关乎人类生存发展与地球健康。生物多样性核心监测指标(Essential Biodiversity Variables, EBVs)旨在结合地面调查与遥感技术, 为大尺度、长时间序列的生物多样性监测提供新的解决方案。然而, 目前学界仍然缺乏一套国家尺度标准化EBVs遥感监测产品数据集, 以进行生物多样性评估。本研究旨在对中国生物多样性核心监测指标遥感产品进行体系构建与思考, 首先综述了目前EBVs的遥感研究概况, 并根据EBVs研究文献的数量进行调研分析; 同时, 本文在已有遥感生物多样性产品优先标准的基础上, 添加了“可重复性”的新标准, 并据此构建了中国EBVs遥感产品体系与监测数据集的指标清单, 最终对中国EBVs遥感研究存在的问题进行思考与讨论。本研究可为中国的生物多样性遥感监测提供科学依据, 有望为中国生物多样性政策的制定提供支撑。     

无人机遥感在生态学中的应用进展

无人机与遥感技术的结合,即无人机遥感。与传统的以卫星和有人机遥感相比,无人机遥感具有高时效、高时空分辨率、云下低空飞行、高机动性等优势,是传统卫星和有人机遥感手段所无法比拟的。这些优点使得无人机在生态学和保护生物学等领域获得迅速发展。首先对无人机遥感技术的发展历程、系统组成、分类与选型、应用优势等进行了介绍。在此基础上,对无人机在生态学中的应用案例进行了总结,内容涉及生境监测、植物物候调查、动物监测等方面。最后通过比较国内外相关领域的研究进展对无人机生态学存在的问题(技术门槛较高和法律法规不完善等)和潜在应用前景进行了探讨。     

浒苔遥感监测研究进展

浒苔大规模集聚形成的绿潮灾害是海洋生态系统主要生态环境问题之一,基于卫星遥感影像监测浒苔及其扩展动态已成为一种及时有效的手段。对国内外浒苔遥感监测方面文献进行归纳整理,认为光学遥感数据、多波段比值法是最常用的遥感数据和监测方法。对遥感监测浒苔机理进行了阐述,并对分类方法进行评价认为监督分类法解译精度不高。目前单波段阈值法和多波段比值法应用广泛,但在监测漂浮浒苔和混合象元解译存在不足。辐射传输模型法能有效提高信息解译的精度,但还处于起步阶段。遥感监测浒苔灾害的未来发展需要提高影像空间分辨率,深入研究监测方法,进行多种平台和多源遥感数据相结合,并由定性走向定量,从而建立健全遥感监测预警系统。     

Research progress on monitoring vegetation water content by using hyperspectral remote sensing

植被含水量是陆地植被重要的生物物理特征, 其定量遥感反演有助于植被干旱胁迫的实时监测与诊断评估。该文系统综述了国内外利用高光谱遥感评估植被水分状况的4个常见植被水分指标——冠层含水量、叶片等量水厚度、活体可燃物湿度和相对含水量的概念及其遥感估算方法研究进展, 评述了植被含水量高光谱遥感估算各类方法的优缺点, 探讨了植被含水量高光谱遥感估算目前存在的问题, 并提出进一步的研究任务, 即服务于植被干旱胁迫的高光谱遥感监测、预警与评估。     

植被含水量高光谱遥感监测研究进展

植被含水量是陆地植被重要的生物物理特征, 其定量遥感反演有助于植被干旱胁迫的实时监测与诊断评估。该文系统综述了国内外利用高光谱遥感评估植被水分状况的4个常见植被水分指标——冠层含水量、叶片等量水厚度、活体可燃物湿度和相对含水量的概念及其遥感估算方法研究进展, 评述了植被含水量高光谱遥感估算各类方法的优缺点, 探讨了植被含水量高光谱遥感估算目前存在的问题, 并提出进一步的研究任务, 即服务于植被干旱胁迫的高光谱遥感监测、预警与评估。     

基于中分辨率TM数据的湿地水生植被提取

利用湿地水生植被生长旺盛、光谱反射较强、光谱信息比较丰富的8月份中分辨率Landsat TM和ETM+多光谱遥感影像,采用面向对象的分类方法,进行野鸭湖湿地水生植被的提取。研究表明:在提取过程中,通过对原始影像进行主成分变换和穗帽变换,将主要信息与噪声分离,不仅减小了数据冗余和波段间的相关性,而且增大了影像上湿地水生植被与其他地物类型光谱和空间信息的差异性,并结合野外水生植被光谱特征分析,选择归一化植被指数NDVI与归一化水体指数NDWI辅助分类,构建特征波段或波段组合,然后,确定适当的隶属度函数和阈值范围,构建分类决策树,完成湿地水生植被的自动分类,提高了影像分割与面向对象分类的精度,取得了较为理想的湿地水生植被提取结果。2002年和2008年两景影像的总体分类精度分别达到86.5%和85.44%,表明中分辨率TM影像可以满足湿地水生植被提取的需要,又因为其具有较高的波谱分辨率、极为丰富的信息量、相对较低的价格、长时间序列,可以作为近20a湿地水生植被提取和动态变化监测的主要数据源。     

基于遥感技术的全国生态系统分类体系

随着遥感技术的发展,以遥感数据作为生态系统监测与评价的基础已成为宏观生态学研究的重要手段。遥感数据要求每一数据集都要有相应的地物分类体系与之匹配,这也造成不同遥感数据及分类体系之间相互独立。虽然体系间多有联系和相似之处,但不同数据集的分类体系难以直接使用或替换,制约了多元数据在生态系统评价中的使用效果。为尝试解决这一问题,提高多源遥感数据的使用效率,提出了一套基于中分辨率遥感数据的生态系统分类体系。这套体系共有9个一级类、21个二级类、46个三级类,该体系主要依据类别内生态系统特征的相似性,并考虑了气候、地形等因素。最后以海南岛、内蒙古和甘肃3个省为例,探讨了以遥感数据为基础的区域生态系统构成分析方法与应用效果。研究表明,该分类体系有较好的生态学依据,可以支持更加深入的生态系统评估。但分类体系中还存在遥感数据与生态因子数据尺度不匹配、不能满足小尺度研究中对三级类进一步细分的要求以及当前数据质量和模拟技术不足以完全支持植被覆盖率反演精度要求等问题。     

基于多源遥感数据的植物物种分类与识别: 研究进展与展望

物种分类与识别是生物多样性监测的基础, 明确物种的类别及其分布是解决几乎所有生态学问题的前提。为深入了解基于多源遥感数据的植物物种分类与识别相关研究的发展现状和存在的问题, 本文对2000年以来该领域的研究进行了总结分析, 发现: 当前大多数研究集中在欧洲和北美地区的温带或北方森林以及南非的热带稀树草原; 使用最多的遥感数据是机载高光谱数据, 而激光雷达作为补充数据, 通过单木分割及提供单木的三维垂直结构信息, 显著提高了分类精度; 支持向量机和随机森林作为应用最广的非参数分类算法, 平均分类精度达80%; 随着计算机技术及机器学习领域的不断成熟, 人工神经网络在物种识别领域得以迅速发展。基于此, 本文对目前基于遥感数据的植物物种分类与识别中在分类对象复杂性、多源遥感数据整合、植物物候与纹理特征整合和分类算法技术等方面面临的挑战进行了总结, 并建议通过整合多时相监测数据、高光谱和激光雷达数据、短波红外等特定波谱信息、采用深度学习等方法来提高分类精度。