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基于半分析模型的滇池藻蓝蛋白浓度反演
  • ISSN号:0250-3301
  • 期刊名称:环境科学
  • 时间:0
  • 页码:169-175
  • 语言:中文
  • 分类:X87[环境科学与工程—环境工程]
  • 作者机构:[1]南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室,南京210046, [2]环境保护部卫星应用中心,北京100094
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(40701136 40971215); 国家科技支撑计划项目(2008BAC34B05)
  • 相关项目:基于生物光学模型的内陆湖泊蓝藻水华遥感监测机理研究
中文摘要:

藻蓝蛋白色素(phycocyanin,PC)存在于蓝藻中,由于这种色素在620 nm处有较强的吸收,可以用来作为检测蓝藻含量的指标.利用2009年9月19~20日在滇池实地采样获得的实测光谱数据和水质参数数据,结合前人提出的半分析嵌套模型,建立了适用于滇池的藻蓝蛋白色素浓度反演的半分析模型;建立了620 nm波长处的藻蓝蛋白比吸收系数[aP*C(620)]和620nm波段的藻蓝蛋白色素吸收系数[aPC(620)]之间的经验关系,降低了Simis模型中620 nm处藻蓝蛋白色素比吸收系数易变性的影响.利用2009年12月1日的实测光谱数据和水质参数数据对本研究建立的半分析模型进行验证,结果表明本研究提出的半分析算法能较好地反演滇池藻蓝蛋白色素的浓度,藻蓝蛋白浓度反演值的平均相对误差为21.63%;对模型误差进行分析后发现,由于季节差异导致的不同生长期的蓝藻细胞内色素浓度和组分的变化是造成误差的主要原因.

英文摘要:

Phycocyanin(PC) in the blue-green algae is usually used to detective the quantity of the blue-green algae,because of its special absorption at band 620 nm.A semi-analytical model retrieving phycocyanin concentrations is been built,based on a nested semi-empirical band ratio algorithm,using the data sets collected in September 19 and September 20,2009 from Dianchi Lake.The empirical relationship between the specific absorption coefficient at band 620 nm [aP*C(620)]and the absorption coefficient at band 620 nm [aPC(620)]reduces the impact of the variability of aP*C(620) in the model built by Simis.The new semi-analytical model is proved well done in retrieving phycocyanin concentrations and has a mean relative error(MRE) 21.63% by the dataset collected on December 1,2009 from Dianchi Lake.The model error analysis prove that the main reason of the error is caused by the component and concentrations of pigments changing seasonally in the blue-green algae.

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期刊信息
  • 《环境科学》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院生态环境研究中心
  • 主编:赵进才
  • 地址:北京市2871信箱(海淀区双清路18号)
  • 邮编:100085
  • 邮箱:hjkx@rcees.ac.cn
  • 电话:010-62941102 62849343
  • 国际标准刊号:ISSN:0250-3301
  • 国内统一刊号:ISSN:11-1895/X
  • 邮发代号:2-821
  • 获奖情况:
  • 在全国第一届和第二届优秀科技期刊评比中分别荣获...,二次荣获中国科学院优秀期刊评比一等奖,荣获中国期刊方阵双奖期刊荣誉
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国生物医学检索系统,美国剑桥科学文摘,美国生物科学数据库,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:69962