位置:成果数据库 > 期刊 > 期刊详情页
应用遥感数据评价蓝藻水华对太湖取水口的影响
  • ISSN号:1000-6923
  • 期刊名称:中国环境科学
  • 时间:0
  • 页码:1041-1046
  • 语言:中文
  • 分类:X87[环境科学与工程—环境工程]
  • 作者机构:[1]中国科学院遥感应用研究所,北京100101, [2]中国科学院研究生院,北京100049
  • 相关基金:中国科学院重大交叉项目(KZCX1-YW-14-2);国家自然科学基金资助项目(40671141,40701126)
  • 相关项目:内陆水体生物光学特性和多尺度反演模型研究
中文摘要:

为量化蓝藻水华对太湖饮用水取水口的影响,将太湖矢量图进行栅格化,根据权重函数计算像元的权重因子;再将权重因子图与由遥感影像得到的水华分布图进行叠加,对对应像元进行影响因子计算;最后根据像元的影响因子求出归一化影响指数(NII),并以此进行影响评价.通过对2007年5月1-16日太湖MODISEVI影像进行的实例分析和验证,表明该方法能较好地反映太湖水华对取水口的影响程度,与实际情况符合;在提出的3种权重函数模型中,负指数模型和正态分布模型能较好地反映蓝藻水华对饮用水取水口的影响程度,可以作为影响评价的权重模型.

英文摘要:

A new method based on remote sensing data was proposed to quantitate the impact of cyanobacteria bloom on drinking-water intakes in Taihu Lake. At first, the vector map of Taihu Lake was converted to grid map and the weight factor of each grid was calculated by weighting function. Secondly, the weighted grid map and the cyanobacteria distribution map based on remote sensing data were overlaid to calculate the impact factor of each grid. Finally, the normalized impact index (NII) was generated to assess the impact of cyanobacteria bloom on water intakes. According to the application of this method using MODIS EVI image on 1st to 16th May 2007 in Taihu Lake, the method performed well and was accorded with the distribution of cyanobacteria. It was also suggested that among the 3 weighting function models, the negative exponential model and normal distribution model were better than the linear one, and were suitable for impact assessment.

同期刊论文项目
期刊论文 13 会议论文 7 专利 2
同项目期刊论文
期刊信息
  • 《中国环境科学》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科协
  • 主办单位:中国环境科学学会
  • 主编:王文兴
  • 地址:北京市海淀区红联南村54号
  • 邮编:100082
  • 邮箱:zghjkx1981@126.com
  • 电话:010-62215145
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-6923
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2201/X
  • 邮发代号:2-572
  • 获奖情况:
  • 国家期刊提名奖,国家“双效”期刊,第三届中国科协优秀科技期刊一等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),英国农业与生物科学研究中心文摘,波兰哥白尼索引,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,英国动物学记录,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:47702