华北平原浅层地下水水质地表影响要素遥感分析与预测

发布时间：2017-09-22 04:10

  本文关键词：华北平原浅层地下水水质地表影响要素遥感分析与预测

  更多相关文章： 地下水水质 遥感 地理加权回归 普通最小二乘 空间预测

【摘要】：华北平原是我国重要的北方农业基地和经济中心,也是我国缺水最严重的区域之一,地下水作为其主要的供水源,地下水的安全问题至关重要。随着社会经济的飞速发展,目前华北平原面临严重的地下水污染问题,对社会经济和人们的生活带来了严重的威胁。因为地下水资源深埋地下,对于地下水污染严重的问题,控制的意义远远大于治理。与深层地下水相比,浅层地下水污染与地表因素的联系更加密切。遥感技术作为地球信息科学里的前沿技术,是目前最有效的信息获取手段和对地观测技术,将其运用到对区域浅层地下水水质分析的研究中,是对大尺度区域内地下水水质遥感研究的一种尝试。因此本文将对华北平原浅层地下水水质进行遥感分析。本文以华北平原典型剖面:保定——沧州,石家庄——衡水——德州两条剖面及其周边区域为研究区开展研究。影响浅层地下水水质的地表要素分为:污染源因素、气象因素、地形因素、植被因素。本文所研究的浅层地下水水质指标是化学耗氧量(COD)和三氮(3N),主要研究内容包括:(1)对研究区浅层地下水水质指标COD和3N数据进行空间非平稳性检验。全局Moran指数显示:COD和3N这两个水质指标在空间上表现为明显的自相关性,而且具有很强的空间聚集性,这一特征为实现GWR模型提供了理论基础。(2)分别构建地理加权回归(GWR)模型和最小二乘(OLS)模型,并对模型的性能和精度进行对比分析。(3)分别利用气象站监测数据和遥感数据反演数据构建GWR模型,对比不同数据源的数据对模型性能的影响。(4)利用克里金插值和已建立的GWR模型对整个研究区的COD和3N值进行预测分析,制作整个区域的地下水水质预测图。本文得到的主要结论概括如下:(1)浅层地下水水质指标COD和3N在空间上具有明显的空间自相关性,对其建立GWR模型和OLS模型,通过验证它们的相关参数得出:地理加权回归模型GWR比全局回归模型OLS的拟合效果更好。(2)利用遥感数据产品反演得到的值作为自变量可以代替气象站实测值来构建模型进行大尺度区域的遥感分析方法可行,节约数据获取成本且模型精度也有所提高。(3)利用已经建立的GWR模型对全区域浅层地下水水质进行预测分析,制作全区域预测图,为华北平原地下水制定各种政策措施提供数据支撑。
【关键词】：地下水水质 遥感 地理加权回归 普通最小二乘 空间预测
【学位授予单位】：山东农业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：X87
【目录】：

• 中文摘要6-7
• 英文摘要7-9
• 1 绪论9-20
• 1.1 选题目的与研究意义9-10
• 1.2 国内外研究现状10-17
• 1.2.1 地下水水质研究现状10-12
• 1.2.2 遥感在地下水研究中的应用现状12-14
• 1.2.3 GWR模型应用研究现状14-17
• 1.3 研究内容与方法17-20
• 1.3.1 研究内容17-18
• 1.3.2 研究方法18
• 1.3.3 技术路线18-20
• 2 研究区概况20-26
• 2.1 自然地理概况20-23
• 2.2 社会经济概况23
• 2.3 水文地质概况23-26
• 3 研究方法与模型概述26-36
• 3.1 探索性空间数据分析26-29
• 3.1.1 全局空间自相关分析26-27
• 3.1.2 局部空间自相关分析27-29
• 3.2 空间内插法29-31
• 3.2.1 空间内插法选择29-30
• 3.2.2 Kriging空间内插法30-31
• 3.3 GWR模型简介31-36
• 3.3.1 模型原理31-33
• 3.3.2 空间权函数的选择33-34
• 3.3.3 带宽的确定和优化34-35
• 3.3.4 GWR模型适宜性分析35-36
• 4 数据获取与预处理36-42
• 4.1 数据源选取36-38
• 4.2 因素量化38-42
• 4.2.1 地表污染源作用分值39
• 4.2.2 Kriging空间插值获取地表要素39-40
• 4.2.3 遥感数据预处理40-42
• 5 区域地下水水质分析实例42-62
• 5.1 浅层地下水水质空间分析42-48
• 5.1.1 样品采集与测试42-43
• 5.1.2 空间不平稳性分析43-45
• 5.1.3 空间自相关分析45-48
• 5.2 空间分析模型构建48-51
• 5.2.1 变量选择48-49
• 5.2.2 模型建立49-51
• 5.3 空间模型对比分析51-57
• 5.3.1 GWR模型与OLS模型结果对比分析51-54
• 5.3.2 不同数据源的GWR模型结果比较54-56
• 5.3.3 GWR模型结果分析56-57
• 5.4 区域水质预测57-62
• 5.4.1 基于Kriging空间内插的水质估计57
• 5.4.2 基于GWR模型的水质预测57-61
• 5.4.3 预测结果分析61-62
• 6 结论与展望62-64
• 6.1 结论62-63
• 6.2 创新点63
• 6.3 展望63-64
• 参考文献64-69
• 致谢69-70
• 攻读硕士学位期间发表论文与参加项目70

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本文编号：898684