基于CDOM光学参数建立近海富营养化快速评价技术

发布时间：2017-05-15 05:08

  本文关键词：基于CDOM光学参数建立近海富营养化快速评价技术，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着沿海地区经济的发展和人口的增加,大量富含氮、磷的工业废水和城市生活污水排放入海,使我国近岸海域富营养化问题日渐突出,渤海、黄海、东海的富营养化问题更为严重。水体严重缺氧、有害有毒藻类的爆发、鱼类和底栖动物的减少,严重影响了生态系统的健康发展。目前,富营养化评价方法是研究热点之一,多用到营养盐、化学需氧量(COD)等水质参数的传统富营养化评价方法在水质评价中得到了广泛的应用。对近海富营养化状况进行实时、快速、准确的监测评价,也是海洋生态环境监测的主要任务之一近年来,光学参数的测定具有快速、无催化、现场提取大量信息等的特性,使得三维荧光技术和紫外可见吸收技术在水质监测中得到了广泛的应用。因此,本文以建立渤海、黄海、东海等近岸海域的富营养化快速评价技术为目的,基于有色溶解有机物(CDOM)的紫外可见吸收光谱以及三维荧光光谱(EEMs),结合温度(T)、盐度(S)、溶解氧(DO)、叶绿素a(Chl a)、浊度(Tur)等可在线监测的参数,利用平行因子分析(PARAFAC)、偏最小二乘回归(PLSR)、支持向量机(SVM)等化学计量学方法,建立中国近岸海域富营养化快速评价技术。论文的主要研究内容和结果如下：(1)以(富营养化状态指数)TRIX法对黄渤海航次、黄东海航次、东海航次的富营养化状态进行评价,结果表明三个航次的平均值分别为5.62、5.68、5.39。在渤海海域除黄河入海口及周边海域表现为高富营养化水平,其它海域大多处于中等富营养化水平：在黄海,除周边海域表现为中等富营养化状态,其它海域大多表现为低富营养化水平；在东海,长江口附近海域和杭州湾外海域富营养化程度较为严重,表现为高富营养化,其它海域均表现为低富营养化状态。(2)用PARAFAC模型对渤海、黄海以及东海样品的EEMs进行解析,共解析出三个荧光组分：2个类腐殖质组分Cl(340/435 nm) 和 C2(270(390)/500 nm),1个类蛋白质组分C3(280/350 nm)。通过荧光组分和紫外可见吸收系数间的相关性分析可知,C1和C2有相同的来源,主要来自陆源。而C3有不同的来源,主要来自生物降解。(3)通过对渤海、黄海、东海海域的营养盐参数与光学参数的相关性分析,发现营养盐参数与易测水质参数DO、T、S、Tur、Chla以及光学参数中紫外吸收系数a220、a254、a270、a35。以及三维荧光组分C1、C2、C3具有不同程度的相关性。总的来说,渤海、黄海、东海海域的总氮(TN)、总磷(TP)与易测参数的相关性差异较大。但是代表无机因子的a220与TN、TP呈显著性相关,代表有机因子的a254、a270、a350、C1、C2、C3 与TN、TP也有不同程度的相关性。在这三个海域中,DO、Tur、Chla 和 TN、T P之间也存在不同程度的相关性。(4)本文基于水体中CDOM的紫外可见吸收系数a220、a254、a270、a350、三维荧光组分C1、C2、C3以及T、S、DO、Chla、Tur等可在线监测的参数,以TRIX指数值为参照,利用SVM和PLSR技术分别建立了渤海、黄海、东海的富营养化快速评价技术。基于SVM的富营养化快速评价技术对渤海、黄海、东海采集样品的分类准确率分别为100%、85.0%和90.5%；基于PLSR模型的富营养化快速评价技术对渤海、黄海、东海采集样品的分类准确率分别为100%、87.8%和88.9%。在我国近海,富营养化状态受季节和陆源输入的影响较为明显。因此用温度校正季节差异,盐度校正陆源输入的影响。结果表明,温度、盐度对模型的建立都有一定的影响。在渤海温和黄海,温度的影响较为显著,盐度的影响相对较小；在黄海,温度对富营养化评价模型有显著的作用。主要因为黄海建立模型时,用到6月份和11月份两个季节的数据,这两个季节的温度有一定差异,使得温度在富营养化评价模型建立的过程中起显著性作用。在东海,盐度在富营养化快速评价技术的建立的过程中,作用较为显著,而温度的影响相对较小综上所述,用溶解氧、温度、盐度、浊度、叶绿素a以及紫外吸收系数a220、a254、a270、a350以及三维荧光组分C1、C2、C3发展近海富营养化快速评价技术具有可行性。
【关键词】：有色溶解有机物 三维荧光光谱 紫外可见吸收光谱 支持向量机 偏最小二乘回归
【学位授予单位】：中国海洋大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：X820;X55
【目录】：

• 摘要5-7
• Abstract7-13
• 0 前言13-14
• 1 文献综述14-32
• 1.1 近海富营养化概述14-23
• 1.1.1 近海富营养化的成因及危害14-17
• 1.1.2 近海富营养化评价方法的研究进展17-23
• 1.2 有色溶解有机物23-25
• 1.2.1 有色溶解有机物的研究进展23
• 1.2.2 CDOM三维荧光组分与水质参数的相关性23-24
• 1.2.3 紫外可见吸收参数与水质参数的相关性24-25
• 1.3 光学参数在水质监测中的研究进展25-26
• 1.4 统计分析技术26-30
• 1.4.1 平行因子分析(PARAFAC)26-27
• 1.4.2 偏最小二乘回归(PLSR)27
• 1.4.3 支持向量机(SVM)27-30
• 1.5 本文研究目的和意义30-32
• 1.5.1 研究背景30
• 1.5.2 研究目的和意义30-31
• 1.5.3 研究内容和技术路线31-32
• 2 材料与方法32-36
• 2.1 研究区域32-33
• 2.2 样品采集、预处理和保存33
• 2.3 水质参数分析33-34
• 2.3.1 TN、TP的测定33
• 2.3.2 叶绿素a的测定33-34
• 2.3.3 COD的测定34
• 2.4 光谱分析34-36
• 2.4.1 三维荧光光谱测定34
• 2.4.2 紫外可见吸收光谱测定34-36
• 3 近海富营养化状况及参数间的相关性分析36-49
• 3.1 我国近海富营养化特征36-39
• 3.1.1 水质参数特征36-38
• 3.1.2 我国近海富营养化特征评价38-39
• 3.2 三维荧光组分和紫外可见吸收分析39-42
• 3.2.1 PARAFAC分析三维荧光光谱39-40
• 3.2.2 光学参数的相关性分析40-42
• 3.3 营养盐参数与光学参数的相关性分析42-47
• 3.3.1 渤海营养盐参数与光学参数的相关性分析42-45
• 3.3.2 黄海营养盐参数和光学参数的相关性分析45-46
• 3.3.3 东海营养盐参数与光学参数的相关性分析46-47
• 3.4 渤海、黄海以及东海TN、TP与易测参数相关性差异47-48
• 3.5 小结48-49
• 4 快速实时富营养化评价模型的建立49-68
• 4.1 基于SVM的快速富营养化评价模型建立49-55
• 4.1.1 渤海富营养化快速评价技术的建立49-51
• 4.1.2 黄海富营养化快速评价技术的建立51-52
• 4.1.3 东海富营养化快速评价技术的建立52-55
• 4.1.4 小结55
• 4.2 基于PLSR的富营养化快速评价技术55-67
• 4.2.1 渤海富营养化快速评价技术的建立55-59
• 4.2.2 黄海富营养化快速评价技术的建立59-63
• 4.2.3 东海富营养化快速评价技术的建立63-67
• 4.2.4 PLSR模型的准确性评价67
• 4.3 小结67-68
• 5 主要结论与创新点68-70
• 5.1 主要结论68-69
• 5.2 创新与特色69
• 5.3 前景及展望69-70
• 参考文献70-83
• 致谢83-84
• 个人简历84
• 学术论文发表84

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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本文编号：366923