准南煤田乌鲁木齐大泉湖火区监测研究
发布时间：2020-12-01 14:38
煤火是伴生煤炭开采的典型生态环境问题。论文以乌鲁木齐大泉湖火区为研究对象,采用遥感数据反演、火区土壤采样分析、火区烟气监测等手段,对火区植被覆盖度和地表温度进行分析与趋势预测;对火区土壤理化性质及重金属进行了分析,并对土壤重金属污染进行了评价;对火区烟气排放进行了监测及排放量的估算。通过研究得到以下结论:（1）2013年-2016年,大泉湖火区I级植被覆盖度（裸地）主要分布在火区西部、中部和东部;Ⅰ、Ⅱ级植被覆盖度面积总体在减少;Ⅲ级植被覆盖度面积逐年增加;Ⅳ级植被覆盖度面积增加较明显,主要分布在非火区区域。Ⅲ、Ⅳ级植被覆盖度从2013年的45.23×105m2增加到2016年的52.42×105m2。（2）2013年-2017年,火区温度异常区面积总体呈一定波动趋势:温度异常区数量由2013年的西部1处、中部2处减少至2017年的西部1处、中部1处;自2015年始,火区温度异常区面积减小趋势明显,其原因与大泉湖火区2015年末启动火灾治理工程具有一定关系。（3）GM[1,1]预测模型预测结果表明,...
【文章来源】：新疆大学新疆维吾尔自治区 211工程院校
【文章页数】：62 页
【文章类型】：硕士
【部分图文】：
乌鲁木齐大泉湖火区位置图
植被的叶片结构，而植物叶绿素对其光谱特征影响最为严物体内各种色素是支配植物光谱响应的主要因素，其中植重要。健康的绿色植物的反射光谱曲线基本呈现“双谷—谱内的“谷”是由植物叶片中色素引起的，见图 3-1[56]。
图 3-3 2013-2016 年历年标准假彩色影像图Fig.3-3 Standard false color images of 2013-2016图 3-3 中，红色亮度越高，代表该区域内绿色植物生长状况越好，植被覆盖度越高；白色亮度越高，地表反射率越大，代表该区域越接近裸地。对比四期影像图，大泉湖火区近几年植被动态变化过程较明显。2013 年-2015 年影像图中红色区域分布不明显，说明植被生长覆盖情况较差，2016 年红色区域较明显，植被覆盖面积增加，主要分布在山体背阴面非火区；裸地区域主要分布在山体向阳面即火区西部、中部和东部。3.4.1 火区植被覆盖度计算植被覆盖度时，需要 NDVIveg 和 NDVIsoil 两个重要参数。为确定这两个参数
【参考文献】：
期刊 共40条
[1]煤氧化特性的STA-FTIR实验研究[J]. 杨漪,邓军,张阓妮,王伟峰. 煤炭学报. 2018(04)
[2]人工沙棘林对霍林河南露天煤矿排土场边坡土壤肥力的影响[J]. 刘军,丁霞,张武文. 干旱区资源与环境. 2017(12)
[3]Landsat-8热红外数据反演稀土矿区地表温度的方法比较[J]. 李恒凯,杨柳,雷军. 中国稀土学报. 2017(05)
[4]唐山市迁安、滦县表层土壤重金属污染评价——采用单因子指数法和尼梅罗综合指数法[J]. 刘术涛,杨济远,蒋鹭. 城市地理. 2017(10)
[5]基于Landsat-8的煤火监测方法研究[J]. 李如仁,贲忠奇,李品,秦文清. 煤炭学报. 2016(07)
[6]单因子指数法在土壤重金属污染模型的应用研究[J]. 叶素桃,张思佳,彭亚绵,杨萌. 数学学习与研究. 2016(11)
[7]锡林郭勒露天煤矿矿区草原土壤重金属分布特征[J]. 杨勇,刘爱军,朝鲁孟其其格,单玉梅,乌尼图,陈海军,王明玖. 生态环境学报. 2016(05)
[8]灰色系统理论(GM1.1)灰色预测方法在辽宁省建设项目征占用林地面积预测中的应用[J]. 焦大志. 内蒙古林业调查设计. 2016(03)
[9]准东煤田露天矿区土壤重金属污染现状评价及来源分析[J]. 刘巍,杨建军,汪君,王果,曹月娥. 环境科学. 2016(05)
[10]不同植被对晋陕蒙矿区排土场土壤养分16a恢复程度的影响[J]. 王晓琳,王丽梅,张晓媛,马江波,郑纪勇,张兴昌. 农业工程学报. 2016(09)
博士 共2条
[1]锡林郭勒露天煤矿区土壤重金属分布特征与植被恢复研究[D]. 杨勇.内蒙古农业大学 2016 [2]新疆地区煤火燃烧系统热动力特性研究[D]. 曾强.中国矿业大学 2012
硕士 共7条
[1]新疆典型地区土壤和农作物重金属污染研究[D]. 赖营帅.石河子大学 2016 [2]地下煤火空间特性及治理过程管理方法研究[D]. 王少锋.中国矿业大学 2014 [3]煤火典型污染物排放特征研究[D]. 布威萨热·库尔班.新疆大学 2013 [4]原煤中砷、汞的燃烧迁移规律研究及高砷燃煤固砷剂的初探[D]. 杨慧.成都理工大学 2011 [5]热红外遥感地表温度反演方法应用与对比分析研究[D]. 秦福莹.内蒙古师范大学 2008 [6]利用Landsat TM数据进行地表比辐射率和地表温度的反演[D]. 涂梨平.浙江大学 2006 [7]燃煤循环流化床污染物排放规律的研究[D]. 孔德浩.山东大学 2005
本文编号：2894874
【文章来源】：新疆大学新疆维吾尔自治区 211工程院校
【文章页数】：62 页
【文章类型】：硕士
【部分图文】：
乌鲁木齐大泉湖火区位置图
植被的叶片结构，而植物叶绿素对其光谱特征影响最为严物体内各种色素是支配植物光谱响应的主要因素，其中植重要。健康的绿色植物的反射光谱曲线基本呈现“双谷—谱内的“谷”是由植物叶片中色素引起的，见图 3-1[56]。
图 3-3 2013-2016 年历年标准假彩色影像图Fig.3-3 Standard false color images of 2013-2016图 3-3 中，红色亮度越高，代表该区域内绿色植物生长状况越好，植被覆盖度越高；白色亮度越高，地表反射率越大，代表该区域越接近裸地。对比四期影像图，大泉湖火区近几年植被动态变化过程较明显。2013 年-2015 年影像图中红色区域分布不明显，说明植被生长覆盖情况较差，2016 年红色区域较明显，植被覆盖面积增加，主要分布在山体背阴面非火区；裸地区域主要分布在山体向阳面即火区西部、中部和东部。3.4.1 火区植被覆盖度计算植被覆盖度时，需要 NDVIveg 和 NDVIsoil 两个重要参数。为确定这两个参数
【参考文献】：
期刊 共40条
[1]煤氧化特性的STA-FTIR实验研究[J]. 杨漪,邓军,张阓妮,王伟峰. 煤炭学报. 2018(04)
[2]人工沙棘林对霍林河南露天煤矿排土场边坡土壤肥力的影响[J]. 刘军,丁霞,张武文. 干旱区资源与环境. 2017(12)
[3]Landsat-8热红外数据反演稀土矿区地表温度的方法比较[J]. 李恒凯,杨柳,雷军. 中国稀土学报. 2017(05)
[4]唐山市迁安、滦县表层土壤重金属污染评价——采用单因子指数法和尼梅罗综合指数法[J]. 刘术涛,杨济远,蒋鹭. 城市地理. 2017(10)
[5]基于Landsat-8的煤火监测方法研究[J]. 李如仁,贲忠奇,李品,秦文清. 煤炭学报. 2016(07)
[6]单因子指数法在土壤重金属污染模型的应用研究[J]. 叶素桃,张思佳,彭亚绵,杨萌. 数学学习与研究. 2016(11)
[7]锡林郭勒露天煤矿矿区草原土壤重金属分布特征[J]. 杨勇,刘爱军,朝鲁孟其其格,单玉梅,乌尼图,陈海军,王明玖. 生态环境学报. 2016(05)
[8]灰色系统理论(GM1.1)灰色预测方法在辽宁省建设项目征占用林地面积预测中的应用[J]. 焦大志. 内蒙古林业调查设计. 2016(03)
[9]准东煤田露天矿区土壤重金属污染现状评价及来源分析[J]. 刘巍,杨建军,汪君,王果,曹月娥. 环境科学. 2016(05)
[10]不同植被对晋陕蒙矿区排土场土壤养分16a恢复程度的影响[J]. 王晓琳,王丽梅,张晓媛,马江波,郑纪勇,张兴昌. 农业工程学报. 2016(09)
博士 共2条
[1]锡林郭勒露天煤矿区土壤重金属分布特征与植被恢复研究[D]. 杨勇.内蒙古农业大学 2016 [2]新疆地区煤火燃烧系统热动力特性研究[D]. 曾强.中国矿业大学 2012
硕士 共7条
[1]新疆典型地区土壤和农作物重金属污染研究[D]. 赖营帅.石河子大学 2016 [2]地下煤火空间特性及治理过程管理方法研究[D]. 王少锋.中国矿业大学 2014 [3]煤火典型污染物排放特征研究[D]. 布威萨热·库尔班.新疆大学 2013 [4]原煤中砷、汞的燃烧迁移规律研究及高砷燃煤固砷剂的初探[D]. 杨慧.成都理工大学 2011 [5]热红外遥感地表温度反演方法应用与对比分析研究[D]. 秦福莹.内蒙古师范大学 2008 [6]利用Landsat TM数据进行地表比辐射率和地表温度的反演[D]. 涂梨平.浙江大学 2006 [7]燃煤循环流化床污染物排放规律的研究[D]. 孔德浩.山东大学 2005
本文编号：2894874
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