DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 5. 基于BP神经网络的数据处理 BP网络的设计主要包括输入层、隐含层、输出层神经元个数，各层之间的激活函数，初始值以及学习率等几个方面 [ 7 ] - [ 11 ] 。 图5. 不同厚度的感应差压信号对比图 5.1. 网络结构的确定 Hecht-Nielson在1989年说明对于任何闭区间都可以用只有一个隐含层的BP网络去逼近一个连续函数。即任意n维到m维的映射都可以通过一个三层的BP网络来完成。那么可以通过三层即单隐含层的BP神经网络建立采集到的感应差压信号与被测铝箔厚度之间的非线性对应关系。将感应差压信号设置为网络的输入量，被测铝箔的厚度设置为网络的输出量。 5.2. 输入层与输出层神经元个数的确定 网络输入层神经元数就是系统的特征因子(自变量)个数，输出层神经元数就是系统的目标个数。实验系统中每个特定厚度被测铝箔测试采集到的感应差压信号数量为1000，但是为了较快地完成网络训练，对这1000个感应差压信号进行预处理，以期得到较小的输入层神经元个数。 将五个周期1000个感应差压信号进行分割，在一个周期内进行对比，1~20层厚五个周期的感应差压信号图形具有相似性。选取20层厚被测铝箔五个周期的感应差压信号对比图如图6进行说明。在测量的起始阶段，即第一个周期的起始阶段，采集到的感应差压信号与其余四个周期相同时间点的感应差压信号相比有较大的偏差，因此忽略第一个周期的感应差压信号，将接下来四个周期的感应差压信号平均，得到脉冲激励下不同厚度被测铝箔四个周期平均后的感应差压信号，每个特定厚度相应地有200个感应差压信号值，将其作为BP神经网络的输入，即BP网络的输入层神经元的个数为200，以此增加网络预测精度并减少了网络的训练时间。由图7可以看出预处理后的BP网络输入信号有明显的差异性。 BP网络的目标为被测铝箔的厚度，即将BP网络的输出量设为被测铝箔的厚度，那么BP网络输出层神经元的个数为1。 5.3. 激活函数的确定 已有理论证明：具有偏差和至少一个S型隐含层加上一个线性输出层的网络，能够逼近任何有理函数。因此本文设计的BP神经网络隐含层传递函数为S型传递函数tansig，输出层传递函数为纯线性函数purelin，能够输出任意值。 图6. 20层厚被测铝箔五个周期的感应差压信号对比图 图7. 四个周期平均后的感应差压信号对比图 5.4. 学习速率的确定 学习速率的大小影响了每次迭代时权值的变化量。学习速率过大会使系统不稳定，训练的均方误差会出现震荡，学习速率过小会延长网络的训练时间导致网络速度变慢，但是能使网络的误差值在不跳出误差表面低谷的情况下趋于最小误差值，因此一般会选择取较小的学习速率来保证系统的稳定性，一般在0.01~0.7之间选择，文中设计的BP网络设置BP学习速率为0.01。 5.5. 隐含层神经元个数的确定 本文中使用单隐含层BP神经网络，则整个网络的精度依赖于隐含层神经元的个数。隐含层神经元个数的选择是一个比较复杂的问题，如果神经元个数太少，从样本中获取信息的能力差，不能概括和体现样本规律，容错性差，识别未经学习的样本能力低，如果神经元个数太多，则会增加网络训练时间，并且可能将样本中非规律的东西(干扰、噪声等)存储进去，降低泛化能力，出现“过度吻合”的问题。可根据经验参照以下公式进行设计： 。 其中， 为隐含层神经元个数， 为输入层神经元个数， 为输出层神经元个数， 为1~10之间的调节常数。可用试凑法进行试验，采用同一样本，对其进行训练，开始时隐含层的神经元个数较小，然后逐渐递增，计算网络误差，根据网络误差来确定隐含层神经元的数量，网络误差最小的那一个就是最佳解。在本文中设计的BP网络中，输入层神经元个数为200，输出层神经元个数为1，对相邻的神经元个数也进行观测，因此计算隐含层神经元的个数在(15， 26)之间的网络误差。以1至19层厚被测铝箔的感应差压信号数据作为训练样本，20层厚被测铝箔的感应差压信号数据作为检测样本，即网络的期望输出值为294，观察隐含层神经元个数不同时的BP网络训练过程、系统误差和预测值。 因为网络的初始权值和阈值是随机给定，所以每一次网络的预测值不同。当隐含层的神经元个数为(15， 26)中的某一特定值时，连续30次测试网络，观察预测值、预测值与期望值之间的误差百分比及网络的相关系数，并比较误差百分比、预测值及偏差值。 当隐含层神经元个数为26时，网络预测值的误差百分比的平均值达到最低，平均值最接近期望值，且平均偏差值也最小，也就是说隐含层神经元个数为26的网络预测能力更佳。该网络进行10次迭代运算后低于设定的最小均方误差之后，结束了训练。样本的训练集(train set)、验证集(validation set)和测试集(test set)的拟合程度都较高。其中训练集用来估计模型，验证集用来确定网络结构或者控制模型复杂程度的参数，而测试集则用来检验最终选择最优的模型的性能。 综合考虑网络的预测值、预测值误差百分比、预测偏差值及网络的相关系数这四个因素，选定隐含层的神经元个数为26。 5.6. 网络仿真结果分析 综上所述，本文采用只有一个隐含层的BP神经网络，输入层神经元个数为200，隐含层神经元个数为26，输出层神经元个数为1，隐含层的激活函数为tansig函数，输出层的激活函数为purelin函数，学习速率为0.01，最小均方误差为0.000001，采用trainlm训练算法。 使用预处理过的1至19层的采集数据作为训练样本，将预处理过的20层——294 um厚被测铝箔采集的数据作为检测样本。首先对所有样本数据进行归一化处理，再进行训练和预测，最后进行反归一化处理得到检测样本的预测值。 对如上设置的网络进行多次测试，记录其预测值，然后平均这些预测值，可以得到精度较高的结果。如上设置的网络平均预测值为292.895546 um，与期望值294 um只有1.104454 um的差距，说明如上设置的BP神经网络可以用来建立采集到的感应差压信号与被测铝箔厚度之间这种非线性、有噪声的函数关系，可以用其来预测被测铝箔的厚度，并且能够达到较高的精度。
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user: 摘 要 近年来，随着城市化进程不断加快，土地利用和土地覆盖发生了较大变化，城市热环境也相应发生了较大的改变。以自贡市作为研究对象，利用2001~2013年等时间间隔5幅Landsat遥感影像进行地表温度反演、植被归一化指数反演；再对地表温度划分出不同的热岛等级；利用监督分类中的最大似然法对自贡市土地利用类型进行分类。在不同空间尺度基础上使用景观格局指数分析自贡城市热岛景观格局随城市化演变的趋势。结果表明：自贡市随着城市化进程的加快，地表温度也在不断攀升，城市热岛效应加强，整个热岛景观也变得更加破碎化；不同空间尺度下地表温度值并不相同，因此热岛范围的划分也不相同，导致在不同热岛等级下的城市景观格局参数也存在着差异。 关键词 :土地利用和土地分类，地表温度，城市热岛强度，归一化植被指数，景观参数
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user: 1. 引言 地表温度是研究城市热环境的重要参数之一，在生态、气象和地理学等领域的研究具有重要的意义 [ 1 ] 。近年来，随着自贡市城市高速发展，土地利用和土地覆盖类型发生了较大变化。城市周围大量的林地、农用地等自然表面被建筑、道路等不透水地表所代替，由于这些地表类型的太阳辐射吸收、热容量及传导率较高，导致城市地表温度不断升高，造成了城市热环境的空间格局发生了较大变化。城市热岛现象日益突出使得热岛效应的研究受到越来越多的关注 [ 2 ] 。不同下垫面类型具有不同的热容量，建筑、水体和植被等下垫面的变化对地表温度有着不同程度的影响。 城市热岛景观格局利用景观生态学方法和原理辩证城市热岛的分布、形状与组成等规律，可以在一定程度上反映城市化进程。基于土地利用/变化的景观格局指数研究室景观格局分析的重要方法，研究城市热岛景观格局指数可以为城市规划、缓解城市热岛效应等提供科学依据 [ 3 ] ，目前的城市热岛研究主要是针对城市热岛变化规律、城市热岛产生机理等方面，针对多尺度的城市热岛格局研究还是比较少的。本文研究的流程见图1。 近年来，随着城市高速发展和人口持续增长，自贡市城市发展与生态之间的矛盾日益加剧。本文利用5景Landsat遥感影像，基于空间尺度条件变化下景观格局指数研究，分析城市热岛景观格局的演变特征及趋势。 图1. 景观格局指数计算基本过程
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user: 2. 研究方法 2.1. 研究区概况 自贡市是川南区域中心城市，地处四川盆地南部，享“千年盐都”，“恐龙之乡”，“南国灯城”，“美食之府”之美誉。地理位置为北纬28˚55'N~29˚38'N，东经104˚02'E~105˚16'E，属亚热带波澜季风气候区，日照时间较短，四季分明，年平均气温17.0℃~18.0℃，极端最高气温40℃，常年日照1150~1200小时。自贡市全年雨量充沛，常年降水量平均为1000~1100毫米 [ 4 ] 。本文研究的区位图见图2。 2.2. 数据来源及预处理 本文选取2001年、2004年、2007年、2010年和2013年5幅Landsat影像对自贡城市热环境年际变化进行研究。根据研究需要对原始数据进行辐射定标、大气校正、几何精校正及裁剪等预处理。由于2004年和2010年数据来源于ETM，存在明显的条带，无法直接使用，因此对这两幅影像首先进行了条带修复工作使其满足研究的需要。 2.3. 陆地表面温度反演及归一化处理 由于选择的数据中2001年和2007年为Landsat-5数据，2004年和2010年为Landsat-7数据，以上数据都是单通道热红外数据，因此，可以根据辐射传输方程法对地表温度(LST)进行反演；而2013年的数据为Landsat-8数据，存在两个热红外波段，因此使用分裂窗算法对其地表温度进行反演。 一、辐射传输方程法计算地表温度： 首先将第6波段的像元灰度值DN值转换为传感器的辐射亮度值，公式如式(1)。 (1) 式(1)中：L 6 为第6波段辐射亮度值[w/(m 2 ·sr·µm)]；DN为遥感影像的像元灰度值[w／(m 2 ·sr·µm))]；gain和bias分别为辐射亮度值的增益量[w/(m 2 ·sr·µm)]和偏移量[w/(m 2 ·sr·µm)]，gain和bias可以通过影像的头文件获得。 然后利用辐射亮度值对亮温进行计算，如公式(2)。 (2) 图2. 研究区位图 式(2)中：T为第6波段的亮温值；对于Landsat数据，K l = 607.76 [w/(m 2 ·sr·µm)]，K 2 = 1260.56 K。 物体比辐射率是指物体向外界辐射电磁波能力强弱，地表温度的反演需要比辐射率参数的计算，如公式(3)。 (3) 式(3)中，LST为地表温度(K)；λ为第6波段的中心波长(11.5 µm)；ρ = hc/σ = 1.438 × 10 −2 m∙K，σ为玻尔兹曼常数(1.38 × 10 −23 J/K)，h为普朗克常数(6.262 × 10 −34 J∙s)，c为光速(2.998 × 108 m/s)；ε为地表比辐射率(地表比辐射率ε直接与地表构成有关。本文中地表比辐射率根据ENVI中自带地表比辐射数据计算得到，植被覆盖区域为0.98，裸地区域为0.96，建筑为0.95，水体为0.99) [ 5 ] ，T为传感器处温度值。 二、针对双通道的热红外数据可以用分裂窗算法计算： (1) (2) 式中，T 10 、T 11 分别为第10、11波段的亮度温度，ε i 、τ i 为第i波段地表反射率和大气透过率， 、 分别为大气向下、向上辐射。 地表温度时间归一化处理：由于用到的五幅影像中所对用的月份不尽相同，因此不能直接运用所计算出的地表温度进行热岛等级划分，必须先对其进行时间归一化处理。这里选取2010年反演出的地表温度作为基准数据，将其余四幅影像反演出的地表温度分别进行时间归一化得到地表温度数据。 2.4. 地表温度降尺度操作 Landsat地表温度数据是由热红外波段数据计算出来的，而Landsat热红外波段分辨率较其他波段空间分辨率低。由于自贡本身城市较小，每个热红外像元多对应的空间范围较大，热红外波段影像效果不如别的高分辨率影像所呈现得清晰。因此结合归一化植被指数对原始的地表温度影像进行降尺度操作，得到在可见光空间分辨率下的地表温度影像，使影像包含空间分辨率较高的特点 [ 6 ] 。见图3、图4。 图3. 降尺度前图像地表温度示例图 图4. 降尺度后图像地表温度示例图 通过上面两张图对比可以看出，左侧降尺度前图像轮廓较为模糊，像元包含信息太多、太杂，不容易进行区分；右侧降尺度后图像轮廓较为清晰，降尺度后图像结合了空间分辨率高的特点。 2.5. 城市热岛等级划分 根据1.3、1.4操作后，在图像上随机分布250个像元点，求得这250个像元平均温度值作为基准值。利用归一化后的地表温度图像与平均值做差得到地表温度差值图像。利用ArcGIS软件中重分类工具中的几何间隔法对地表温度差值图像进行划分 [ 7 ] ，得到热岛强度等级，具体划分等级见表1。 2.6. 土地利用类型分类 本研究事先将地表划分为建筑、植被、水体和裸地四大类型。土地利用数据来源为各幅影像的432假彩色合成影像，由于不同地物在遥感影像上呈现出不同的色调。因此，可以通过目视解译的方法对其进行判别，在图像上随机分布250个像元点，然后利用Google Earth高分辨率图像逐点进行目视解译判 Table 1 The table of heat island intensity grade partitio 热岛强度等级 热岛温度 冷岛区 <−2 K 无热岛区 −2~2 K 弱热岛区 2~5 K 强热岛区 5~7 K 极强热岛区 >7 K 表1. 热岛强度等级划分表 断其类别 [ 8 ] 。结果显示，分类总精度在86%~89%之间，Kappa系数在75%~82%之间，精度较高，符合研究需要。 2.7. 城市热岛景观指数 为研究城市热景观格局变化，定量分析其变化趋势。本文在研究中采用景观生态学中的景观格局指数来分析城市热岛景观的空间格局变化，本文主要从景观水平上选取相关的指数进行分析，采用Fragstats3.3分别计算斑块数(NP)、斑块密度(PD)、景观多样性指数(SHDI)、景观均匀性指数(SHEI)、景观聚集度指数(CONTAG)5种景观指数 [ 9 ] 。
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user: 3. 结果与分析 3.1. 地表温度时空变化分析 由于图像数据获取时间不一致，因此对这五幅图像进行了时间归一化，使得地表温度(LST)具有一定的可比性。下表显示了这5幅影像的最高温度、最低温度和平均温度信息。详细参数见表2。 从表2可以看出2001~2013年自贡城市地表温度情况，自贡市地表最高温度、最低温度和平均温度都随着时间推移呈现出整体升高的趋势。说明随着城市不断发展，原来的自然地表逐步被人工地表所代替，由于人工地表的地表反射率较高，造成地表温度的升高。 3.2. 降尺度前后城市地表温度变化 自贡城市范围较小，Landsat热红外波段的空间分辨率较低导致像元所获取的地表信息比较多样化。本文结合归一化植被指数对地表温度进行空间降尺度操作，得到降尺度后的地表温度更加接近于真实地表温度，说明降尺度后地表温度值更加精确。详细参数见表3。 3.3. 城市热景观格局变化 2001~2013年自贡城市地表覆盖发生了较大变化，为了定量分析城市热环境格局的变化情况，本文采用了景观指数来表征城市热环境景观的变化。因为城市热岛效应是普遍存在的，但是对城市环境构成影响的是高等级的热岛景观斑块 [ 10 ] - [ 12 ] 。因此本文从景观水平上选取如下指标： 1) 表征破碎度特征：斑块数(NP)、斑块密度(PD)。NP是指景观中斑块总个数；PD为斑块数和斑块总面积的比值，值越大说明面积内的斑块数量越多，斑块被分割得越严重。 2) 表征多样性特征：多样性(SHDI)、均匀度(SHEI)。SHDI越接近于0说明整个景观由一个斑块组成，SHDI越大说明斑块类型增加；SHEI越接近于0说明景观由一种斑块组成，无多样性，SHEI接近1说明各板块类型均匀分布，存在最大的多样性。 Table 2 The table of surface temperature inversio 年份 最高温度(K) 最低温度(K) 平均温度(K) 2001年 324.7 309.9 312.4 2004年 323.8 309.5 313.4 2007年 322.6 308.8 314.4 2010年 329.1 309.2 313.4 2013年 326.7 311.2 315.4 表2. 地表温度反演表 Table 3 The table of contrast downscaling land surface temperature before and afte 年份 真实地表温度(K) 降尺度前平均地表温度(K) 降尺度后平均地表温度(K) 2001年 312.44 312.39 312.47 2004年 313.51 313.42 313.56 2007年 314.75 314.41 314.88 2010年 313.58 313.36 313.64 2013年 315.77 315.43 315.69 表3. 降尺度前后地表温度对比表 3) 表征聚集度特征：景观聚集度指数(CONTAG)。CONTAG是指景观中不同类型斑块的聚集程度，值越大说明景观是由少数聚集的大斑块组成，值越小则是说明景观由众多分散的小斑块组成。 从图5中可以看出，2001年到2013年，各等级的热岛景观斑块数(NP)和斑块密度(PD)除在2007年处出现下降拐点外，其余年份均呈现上升趋势，说明强热岛和较强热岛等级的斑块在迅速增长，2007年由于图像获取的时间刚好处于城市郊区农作物收割阶段导致大片的裸地出现，斑块效应不明显；且从图中可以看出降尺度前各等级的斑块数(NP)、斑块密度(PD)普遍高于降尺度后，说明降尺度后各等级的热岛范围有所减小。2001年到2013年，各等级的景观多样性指数(SHDI)、景观均匀度指数(SHEI)曲线和斑块数级斑块密度曲线趋势相同，都在2007年处出现下降拐点，其余年份也呈现上升趋势，说明随着年份的增加，景观斑块类型也在增长，而且斑块分布越来越不均匀；从图中也可以看出，降尺度前的景观多样性指数和景观均匀度指数高于降尺度后，说明降尺度后景观多样性降低，均匀度有所提升。2001年到2013年景观聚集度指数(CONTAG)与上面图形的趋势刚好相反，说明在2007年优势斑块形成了很好的连续性，之后斑块的连续性遭到一定程度的破坏；从图中也可以看出，降尺度后景观聚集度指数普遍高于降尺度前，说明降尺度后各热岛等级斑块之间的连接更加密切。
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user: 4. 结束语 1) 不同等级的热岛景观类型分布不均衡。在研究的时段中低等级的热岛景观类型占据主要的比例，较强热岛和强热岛景观类型所占的比例较小，均匀度指数呈现上升趋势说明热岛景观类型面积之间的差距在逐渐缩小，整体上逐渐趋于均匀化； 2) 各等级的景观之间聚集程度下降，说明整个景观趋于破碎化。高等级热岛景观斑块数量呈现增长趋势，斑块之间的连通性下降，聚集度指数出现了上升后下降的趋势，热岛景观斑块总数和斑块密度均呈现增长趋势，说明景观趋于破碎化； 3) 由于本文中对图像像元进行了降尺度操作，因此降尺度前后各景观指数也有所差异。其中景观斑 图5. 降尺度前后热岛景观参数对比图 块个数、景观密度在降尺度前普遍高于降尺度后，说明降尺度前景观破碎化程度更高；景观多样性指数和均匀度指数也是在降尺度前普遍高于降尺度后，说明各斑块类型在景观中呈现更加均匀化分布并有更大的多样性；景观聚集度指数却普遍呈现降尺度后高于降尺度前的现象，说明降尺度前景观的破碎化程度更高一些。
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user: 摘 要 作为地表与大气界面的关键参量，地表温度是全球与区域气候变化的指示因子。本文首先分别阐述了热红外与被动微波的优劣势，指出将两者协同反演地表温度的必要性。在此基础上着重归纳阐述热红外与被动微波遥感协同反演地表温度的研究进展。随后讲述了热红外与被动微波遥感的三种协同机制即空间尺度匹配、有效温度与肤面温度转换和空间分辨率提升。其中空间尺度匹配问题可利用几何光学模型加以解决。根据热传导方程计算出地表一定深度下地表辐射对有效温度的贡献量，得到地表有效温度，可提高地表温度的反演精确，使地表温度的反演研究更具有实际意义。同时对低分辨率被动微波遥感数据的空间分辨率提升提出了构想。最后归纳总结了目前的进展和面临的问题，并就目前形势提出了未来研究的方向。 关键词 :地表温度，协同反演，热红外，被动微波
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user: 1. 引言 作为地表与大气界面的关键参量，地表温度是全球与区域气候变化的指示因子。大范围地表温度的获取是地气间能量交换、陆地生态系统监测等研究的关键环节。自上世纪八十年代以来，如何利用星载遥感获取高精度的地表温度数据一直是定量遥感研究领域的热点问题。针对卫星热红外遥感数据反演地表温度的单窗算法/单通道算法、分裂窗算法及地表温度/发射率分离算法等相继建立 [ 1 ] 。目前，基于卫星热红外遥感数据反演地表温度的理论与方法已趋于成熟，并已有相关的业务化产品。如美国宇航局发布的MODIS地表温度产品，其精度已达到1.0 K以内，有力地促进了陆面过程研究，并已在全球与区域气候变化研究中发挥了举足轻重的作用。 在热红外谱区，大气中水汽对地表长波辐射具有强烈的吸收作用，严重限制了全天候条件下地表温度的反演。相对于热红外遥感而言，被动微波受天气因素影响较小，这使得被动微波遥感在反演地表温度方面具有更广泛的应用范围和更大的应用潜力。近年来，学术界围绕利用星载被动微波遥感数据反演地表温度这一科学问题开展了深入的研究，并建立了一系列模型与算法。自1978年起，在轨运行的被动微波传感器就有SMMR、SSM/I、TRMM TMI、AMSR、AMSR-E等，这使构建较长时间序列的地表温度数据集成为可能。被动微波遥感提供的地表温度时间序列数据集。同时，AMSR2、FY-3微波成像仪陆续升空，为被动微波遥感提供了丰富的数据源。可以预见，基于被动微波遥感反演地表温度，具有广阔的应用前景。 与热红外遥感相类似，基于被动微波遥感反演地表温度也存在病态反演的问题。同时，作为反演地表温度的关键参数，微波发射率主要由介电常数决定，受多种因素复杂影响。目前实用的微波发射率计算模型还很少。最近几年来，学术界提出协同热红外与被动微波遥感开展地表温度反演研究，并取得了一定的成果。然而，由于被动微波遥感尤其是低频通道所获信息往往具有一定的深度，是一定连续体的有效温度(或称为“等效温度”)，而热红外遥感仅能获取地物皮肤表面温度，二者在本质上具有一定联系但存在显著的差异。将热红外遥感获得的肤面温度简化处理为被动微波遥感的有效温度，在裸土和稀疏植被区域可能存在较大误差。在另一方面，被动微波遥感影像空间分辨率很低，仅适用于大陆与全球尺度研究，无法满足干旱监测、生态系统建模、气候变化分析等区域尺度上的实际需求。 本文回顾了近年来关于热红外与被动微波遥感协同反演地表温度的相关研究报道，指出了尚待深入研究的问题。
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user: 2. 热红外与被动微波遥感协同反演地表温度的原理 对于被动微波遥感而言，描述地表-大气-传感器过程的辐射传输方程与热红外谱区的辐射传输方程是非常相似的。对于低频通道(频率v < 117 GHz)，描述温度与辐亮度的Planck方程可根据Rayleigh-Jeans近似： (1) 因此，可将辐射传输方程中的辐亮度均由式(1)替换，得到由温度表示的被动微波通道的辐射传输方程 [ 2 ] ： (2) 式中，p表示极化类型，如水平极化和垂直极化；T bp 为被动微波传感器观测所得的亮温；T a 为大气有效温度；Г(v)为光学厚度， 为大气透过率， 为大气发射率；T CB 为宇宙背景辐射亮温。 研究表明，T CB 在2.75 K左右，加之地表反射、大气透过率对其的衰减作用，故宇宙背景辐射对被动微波传感器观测信息的贡献可以忽略 [ 2 ] 。此时，被动微波通道的辐射传输方程可表示为： (3) 地表温度的解析式为： (4) 式(3)、(4)表明，从被动微波遥感数据反演地表温度与热红外遥感类似，也是一个病态反演问题。反演地表温度，前提在于确定大气透过率、大气有效温度(与大气上行辐射、下行辐射紧密联系)和地表发射率。对于低频通道如AMSR-E的6.9 GHz、10.7 GHz，大气的影响基本可以忽略，故式(4)可简化为式(5)。随频率增加，大气影响增强，地表温度的反演中需考虑大气影响。 (5) 对被动微波遥感而言，主要的大气影响来源于大气成分(主要是氧气和大气水汽)、云与雨区中的水滴。一方面，在晴朗的天气条件下，频率低于15 GHz的通道所受的大气影响很小，频率低于10 GHz的通道所受的大气影响可忽略。另一方面，云与雨区中的水滴对被动微波遥感的影响则较大。
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user: 5. 总结与展望 被动微波遥感反演的地表温度，是热红外遥感地表温度的重要补充。然而，前者的相关研究尚不成熟，关于被动微波与热红外遥感协同反演地表温度的机制尚不明晰，相关理论与方法距离实际应用仍有较大差距。在综合分析前人成果的基础上，作者认为应该着重以下方面的研究： 1) 在机理上，掌握热红外获取的肤面温度与被动微波获取的有效温度的内在联系与转换机理。 2) 在机制上，解决被动微波遥感与热红外遥感在协同中存在的空间尺度差异观测条件差异。 3) 在方法上，改进与发展被动微波遥感地表温度反演方法，并构建其空间分辨率提升模型，提高被动微波遥感地表温度的空间分辨率，满足区域尺度实际应用需求。
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user: 摘 要 地理信息是复杂多样的，因此大多数地理信息系统的功能都是针对特定的用户群体，所以更要求由群体成员之间相互协作共同完成一项目标。随着计算机行业的发展，一种基于地理信息共同协调合作来完成某项任务的新型地理信息系统，即协同地理信息系统(Cooperation GIS， 简称CoGIS)应运而生。本文介绍了利用ArcGIS Engine的组件式协同地理信息系统的开发思路、总体设计方案、详细设计步骤，并且探索了协同式GIS开发的模式。 关键词 :协同地理信息系统，组件式地理信息系统，功能设计
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user: 1. 引言 地理信息的记录过程一直存在较高的复杂性，随着软件技术的不断发展、网络技术的普及，地理信息新的记录方式即地理信息系统(Geographic Information System，简称GIS)的应用领域和服务对象不断扩展和深化。社会对GIS的需求要满足分布在不同领域、不同部门的空间数据可以实行共享和互操作，使得空间信息不再局限于单一的用户，普通民众也能容易地访问和使用空间信息。正因如此，用户要求GIS由传统的集中封闭的空间数据向新兴的分布式、开放系统的数据类型方向发展，地理信息系统也正在逐渐向开放网络环境下集成的地理信息服务(Geographic Information Service)方向发展，协同地理信息系统随之产生。由此，将CoGIS定义为一组或多组异地的用户，借助计算机及其网络技术，于地理信息共同协调与合作来完成一项任务 [ 1 ] 。
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user: 2. 协同GIS研究现状及存在问题 当前，在GIS领域已经出现一些支持协同工作的应用系统。蒋捷等认为，近年来我国许多城市的土地管理部门纷纷建立的基于GIS的事务处理系统，其实质上是一种基于GIS的计算机支持群体协同工作系统 [ 2 ] 。Satoshi Oyma等人在京都(Kyoto)数字城市的项目中实现了多Agent的各类信息的协作互取 [ 3 ] 。国家防汛抗旱总指挥部、水利部、国家测绘局、国家气象局和科技部遥感中心等部门联合研建的“国务院防汛气象信息系统”也是一个典型的分布、协同式GIS [ 4 ] 。 但是当前GIS平台在支持协同工作方面，相比较应用系统而言仍较为落后。现有的GIS基础平台大都只具有部分协同功能，但并非是真正意义的协同GIS基础平台。蒋捷等提出协同GIS系统的概念框架及设计制约着其应用的深入发展 [ 2 ] 。Meissner等人呼吁需要在集成的灾害管理和交流信息系统中需要协同GIS的帮助 [ 5 ] 。2003年，程承旗等指出协同GIS将是GIS发展的一个重要的趋势 [ 6 ] 。可见，有关协同GIS的研究尚处于初级阶段。
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user: 3. 协同GIS的设计方法 协同GIS与传统地理信息系统有着天然的联系，同样由计算机硬件及其软件，地理数据和系统的管理与操作人员组成 [ 7 ] ，其中地理数据是实现地理信息协同应用的基础，空间数据协同编辑是协同GIS的重要组成部分 [ 8 ] 。 3.1. 协同GIS的协作机制 在同一时间，参与协作的人们利用协同GIS围绕一个共同的目标进行讨论，进行信息交换，通过协商达成共识，作出一致的决定，共同完成任务，按这种方式完成任务而提供服务的协同GIS称为同步协同GIS。而经过先后参与到事务的不同阶段，共同完成事务的处理，这种用于解决此类问题的协同GIS称为异步协同GIS [ 9 ] 。传统的矢量数据编辑更新工作通常分为四个阶段 [ 10 ] ：包括准备阶段，实施阶段，检查验收阶段以及成果上交阶段。但是传统矢量数据编辑工作模型中存在着种种问题，首先，数据是以文档的形式存储，本地数据共享仅仅是简单的文档共享。其次，质量检验方式单一，此类方式可能不能对同一个任务的不同版本进行比较。最后，对数据质量的检查过于工序化等。利用CoGIS的方式进行协作开发，满足不同任务的质量需求，是解决传统数据编辑问题的最佳方式之一。 3.2. GIS图层的锁定与解锁机制 基于实际需求以及系统效率的考虑，协同成员间的同步协作采用显示交互。当协同操作用户登录子系统后，并选定编辑的图层后，该图层转变为协同图层编辑对象 [ 11 ] 。为避免协同编辑时用户直接产生冲突，文章中所研究的系统采用图层加锁的办法控制用户权限级别，以解决冲突问题。针对协同工作中的问题，需要采用一定的并发控制策略 [ 12 ] 。解决由于多用户访问以及在协同编辑时产生的并发操作冲突问题，即图层的锁定和解锁问题。传统加锁法，它的设计和实现较为简单，被使用较为广泛的由GreifL，seligerR等人提出的Tickle [ 13 ] 锁定解锁方法。上述这些方法从不同侧面存在着用户界面和控制界面之间的冲突问题，为了避免协同编辑中的多种不一致问题，周洋欧等人提出了基于动态锁技术的协同编辑算法 [ 14 ] ，这个算法的核心思想是：先实现操作，在完成操作之后对操作进行确认。
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user: 4. 协同GIS的总体设计实现 根据系统要求的功能和特点，文章中研究设计的协同地理信息系统的总体设计如图1所示。系统包含以下窗体：主窗体(Main窗体)，系统信息窗体，反馈窗体(Feedback窗体)，矢量数据编辑，权限管理等窗体。整个系统由研究小组成员共同完成，其中主要设计的窗体有三个，主窗体窗体，系统信息窗体，信息反馈窗体。主窗体由主菜单、Engine平台插件、右键菜单三部分构成。接下来从窗体和功能两方面来介绍系统的设计。 4.1. 协同GIS的窗体设计 在GIS系统中，窗体实际是一种文档，可以用来收集各类信息 [ 15 ] 。它一般由两部分组成，一部分是由窗体设计者输入的，填写窗体的人无法更改的文字或图形，窗体设计者可以插入希望得到回答的问题、选项列表等 [ 16 ] 。例如在GIS系统中插入的各类按钮、菜单和Engine插件等。另一部分则通常是由窗体填写者输入的，例如本文中所设计实现的地理信息系统中的消息通讯功能，可以传递用户希望发送出的信息 [ 17 ] 。在文章中将协同GIS系统的窗体主要设计为主窗体、系统信息窗体以及信息反馈窗体等，主窗体决定了系统的整体布局，是整个地理信息系统的框架，可以一览本系统实现的主要功能。从系统功能设计的角度来讲，主窗体由文档功能菜单、地图操作功能菜单、图层操作功能菜单、信息查询功能菜单等构成。 系统信息窗体是主窗体下的一个子窗体，实现关于功能菜单中的“关于”模块。由Button控件、Lable控件等编辑所需内容，如声明版本信息、版权所有、工程构造者联系方式等，是开发一个完整的地理信息体统及其他任何软件都不可缺少的一部分，该部分信息也可以被看做为GIS系统的原信息。窗体同样也是Main窗体的一个子窗体，实现用户要求反馈的一个模块，主要用于收集用户反馈信息，是协同开发 软件不断完善的动力之源。 4.2. 协同GIS的功能设计 协同GIS系统的主要功能涉及到主菜单功能、二次开发平台的插件功能以及右键菜单功能等。其中消息通讯主要包括服务器端配置和客户端配置。这是地理信息系统的一大特色功能，因为GIS协作命令消息的生成与传递机制是相同的 [ 18 ] 。首先发送方在本地机器上执行GIS操作，实现某一GIS功能，同时生成GIS操作的命令消息，命令消息通过消息中间件传送到其他客户端的机器上，接收方获取该条命令消息后，并予以执行，完成与发送方相一致的GIS的操作。流程图如图2所示。 组件式的应用软件平台，论其结构是由原件、插件和连接器的基本功能这三部分构成。原件是指可以识别和还原插件，并且接受插件所提供的具体功能将其提供给用户，对其进行加载和卸载，它是整个软件的核心所在。插件连接器：它定义了原件和插件之间的交互条件，也是程序员开发插件的守则，使得插件可以更好的被原件识别。如在Engine插件包含了一些地图操作的基本功能，例如全图、漫游、添加shape数据等，在一定程度上，插件的好坏便决定了软件功能的优劣。对于右键菜单功能，主要是指对GIS图层的操作，具体内容可见图1。
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user: 5. 结论 本文主要的探讨了国内外GIS和协同GIS的发展和趋势和应用现状，以及研究本课题的意义所在， 图1. 系统架构设计图 图2. 消息通讯流程 较为深入剖析了协同地理信息系统的设计与实现的相关理论，从组件式地理信息系统设计和协同地理信息系统设计两方面进行探讨。文章中所研究实现的协同地理信息系统通过组件式地理信息系统开发的方法，进行了协同地理信息系统的设计与实现，从而完成了地理信息系统的基本功能的设计。由于协同GIS系统适应了人们群体性、交互性、分布性和协作性等实际工作特点，因此其具有十分广阔的发展前景，在军事指挥、抗洪救灾、交通事故处理、消防以及旅游、虚拟企业等领域都将有着很好的应用前景。
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user: 摘 要 油气储层孔隙直径分布研究的主要技术手段有压汞法、气体吸附法等。压汞法常用于测试连通的中孔和大孔的孔隙结构。氮气吸附法侧重于表征微孔和中孔的孔隙结构。仅靠一种方法不能给出孔结构的所有信息。因此，压汞法和气体吸附法相结合分析全孔隙结构特征尤为重要。本文将两种测试方法联用，分析沈352井致密储层岩石(油页岩、泥质泥晶云岩、云质泥岩)全孔隙结构的孔径分布特征，认为：油页岩中孔隙直径小于100 nm的占70%左右；孔隙直径呈现“三个峰”，第一个主峰为5~30 nm，次峰30~200 nm，第三个峰1000~3000 nm。泥质泥晶云岩中孔隙直径小于100 nm的占75%左右；孔隙直径略现“二个峰”，第一个主峰为2~30 nm，次峰50~100 nm。含云泥岩或云质泥岩中孔隙直径小于100 nm的占90%以上；孔隙直径以小于15 nm为主。 关键词 :致密储层岩石，孔隙结构，压汞法，气体吸附法
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user: 1. 引言 沈352井位于大民屯凹陷安福屯构造带。该井所揭示的地层序列由下至上为太古界、元古界、新生界古近系房身泡组、沙河街组沙四段、沙三段、沙一段、东营组及新近系 [ 1 ] 。大民屯凹陷沙四段下亚段油页岩分布稳定，在西部安福屯地区沉积厚度大，为100~200 m，母质类型好，有机质丰度和成熟度均较高，是极好生油岩和储集岩 [ 2 ] [ 3 ] 。油页岩发育段致密储层分布广，储集岩类型多样，由泥晶云岩，碳酸盐质油页岩等，石英、长石、方解石等脆性矿物含量高，岩石脆性越强，构造缝、层理缝合收缩缝发育，有利于油气聚集。安福屯油页岩储层具有低孔、低渗的物性特征，孔隙度为1.2%~7.8%，平均孔隙度为5.4%，渗透率一般小于0.1 mD，属于致密储层。 致密储层其孔隙远远小于砂岩储层孔隙，孔径大小达到纳米级。Beaufort Mackenzie盆地浅层页岩孔径为25~1000 nm，深层页岩孔径为2.5~25 nm [ 4 ] ；Mississippian盆地Barnett页岩孔径范围为5~750 nm，平均为100 nm [ 5 ] ；中国四川盆地成熟页岩孔隙直径一般约为100 nm [ 6 ] 。油气储层孔隙结构研究的主要技术手段有铸体薄片分析法、压汞法、氮气吸附法和扫描电镜法等 [ 4 ] [ 7 ] [ 8 ] 。应用铸体薄片分析法研究时，由于普通光学显微镜受到分辨率的限制，难以观察铸体薄片中的纳米级孔隙 [ 9 ] 。压汞法常用于测试连通的中孔和大孔 [ 10 ] 。低温氮气等温吸附法侧重于表征微孔和中孔的孔隙结构 [ 10 ] 。扫描电镜技术不能分辨在机械抛光过程中由于页岩表面硬度不同所造成的不规则形貌和纳米孔，也难以识别新鲜断面上由于样品破裂造成的假孔隙 [ 11 ] 。因此，单一的方法均无法完成岩样全孔隙结构分析。本文所述的方法将压汞法和气体吸附法相结合，全面阐述致密岩石全孔隙结构特征。
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user: 2. 测试原理 2.1. 压汞法原理 汞是液态金属，具有液体的表面张力，在压汞过程中，一定压力下，汞只能渗入相应既定大小的孔中，压入汞的量就代表内部孔的体积，逐渐增加压力，同时计算汞的压入量，可测出多孔材料孔隙容积的分布状态 [ 12 ] 。根据Wasburn公式，可以计算出孔隙半径 [ 10 ] ： (1) 其中孔隙半径为r，接触角为θ，压力为p c ，汞的表面张力为σ。 将汞的表面张力 ，润湿角 ，代人公式(1)，则： (2) 压汞法使用的Wasburn公式对大孔的分析很准确，但是对微孔和中孔的分析就存在较大误差。因为Wasburn公式假设孔隙为圆柱体，而致密储层岩石存在大量形态极不规则的微孔隙。另外压汞法假设测试样品孔隙表面是光滑的，但是致密储层岩石孔隙表面形态凹凸不平，增大了毛细管压力，测试时就将表面粗糙的大孔体积计算入微孔体积内 [ 11 ] 。为此，对于致密储层岩石的微孔及中孔部分，就需要考虑用气体吸附法来计算其分布。 2.2. 气体吸附法原理 气体吸附法测定固体物质的孔径分布，是基于多孔物质孔壁对气体的多层吸附和毛细管凝聚原理 [ 10 ] 。将吸附于一定表面上的气体量记录为吸附物质相对压力的函数，可以采用等温吸附分支上一系列逐步升高的相对压力或等温脱附分支上一系列逐步降低的相对压力，也可二者并用。在恒定温度下，气体吸附量与气体平衡相对压力之间的关系即为吸附等温线。在不同分压下所吸附的吸附质体积对应于相应尺寸孔隙的体积，故可由孔隙体积的分布来测定孔径分布 [ 13 ] 。 对于大多数的中孔使用Kelvin原理进行计算孔径分布 [ 10 ] ，在液氮温度(77K)下，以氮气为吸附气体，Kelvin计算公式如下： (3) 式中：σ1为液态凝聚物的表面张力；V ml 为液态凝聚物的摩尔体积；R为理想气体常数；T b 为分析温度；r k 为凝聚在孔隙中的吸附气体的曲率半径；p 0 为液氮温度下氮气的饱和蒸气压；p为氮气的吸附平衡压力。对于77K下的氮气吸附，式中数值常数的计算值为0.953 nm。 对于只有在孔壁上形成了吸附层之后，才可能发生凝聚，因而必须考虑该吸附层的厚度。吸附层厚度的计算公式 [ 10 ] ： (4) (5) 式中：r为孔半径，单位nm；t为吸附层厚度，单位nm。 若岩样处在气、水两相介质条件下，气水界面张力 ，润湿角 ，根据Wasburn公式，则孔隙半径为 [ 14 ] ： (6) 把(3)、(4)、(5)代人(6)中， (7) 通过以上公式可以把气体吸附法相对压力转换为毛管压力，与压汞法毛管压力结合成一条直线，可以进行全孔隙结构分析。
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user: 3. 全孔隙结构分析 3.1. 样品的选取 大民屯凹陷沙四段沉积早期以发育缺氧湖亚相为特征，沉积了一套连续分布的油页岩，厚50~150 m不等，主要分布于沈233井–沈177井–沈1井一线以北，最大厚度位于安福屯洼陷，沙四段沉积中晚期广泛发育半深湖–深湖亚相，沉积了生烃潜力很好的厚层暗色泥质岩，厚度一般为300~650 m。本次研究中选取的样品为安福屯洼陷沈352井沙四段沉积早期油页岩发育处，既为烃源岩又为储层，为典型的致密储层岩石。 选择了沙四段六个深度不同的致密储层岩石样品进行压汞法和气体吸附法实验。 3.2. 孔隙直径分布特征 通过公式(7)把气体吸附法的相对压力转换为毛管压力，可以对样品进行全孔隙直径分析。例如，样品2气体吸附法测定的结果见表1，采用公式(7)把气体吸附法的相对压力(P/P0)转化为毛管压力，见表1最后一列，绘制转化后的毛管压力与累计饱和度曲线，见图1 (粉色曲线)；样品2压汞法测定的结果见表2，绘制的毛管压力与累计饱和度曲线，见图1 (蓝色曲线)；二者有重合可结合，见图1 (红色曲线)。绘制其对应的孔隙直径与饱和度曲线，见图2。用同样的方式对其余5个样品进行全孔隙结构分析，通过对这6块样品的结合中发现，两种方法的孔隙直径结合点一般在50 nm到100 nm之间。样号1、样号3、样号4为含云或云质泥岩，毛管压力曲线与孔隙直径分布特征类似，因此放在一起分析。同样样号5、样号6放在一起分析，见图3、图4。 由图1、图2、图3、图4可以看出，泥质泥晶云岩孔隙分布较均匀，以孔隙直径小于500 nm的孔为主、占98%以上，其中孔隙直径小于100 nm的占75%左右；孔隙直径略现“二个峰”，第一个主峰为2~30 nm、占50.3%，次峰50~100 nm、占13.3%。油页岩中孔隙直径在小于2 nm到大于5000 nm均有分 Table 1 The test result of gas absorption method of sample 序号 P/P0 累计饱和度，% 吸附量，ml/g 孔隙直径，nm 饱和度，% 毛管压力，MPa 1 0.99 1.30 0.18 173.69 1.30 4.23 2 0.99 2.60 0.19 165.86 1.30 4.43 3 0.99 3.90 0.19 144.84 1.30 5.07 4 0.99 5.12 0.17 132.69 1.21 5.54 … … … … … … … 74 0.05 96.62 0.07 0.74 1.17 992.64 75 0.04 98.13 0.09 0.70 1.52 1045.28 76 0.03 100.00 0.10 0.66 1.87 1108.58 表1. 样品2气体吸附法测试结果 Table 2 The test result of mercury injection method of sample 序号 毛管压力，MPa 累计饱和度，% 孔隙半径，μm 孔隙半径分布频率，% 1 0.01 0 100.00 0 2 0.01 0 63.00 0 3 0.02 0 40.00 0 4 0.03 0 25.00 0 … … … … … 22 11.98 17.13 0.02 1.16 23 14.96 20.71 0.01 0 24 19.94 25.66 0 0 表2. 样品2压汞法测试结果 图1. 压汞法与气体吸附法结合之毛管压力与累计饱和度曲线(泥质泥晶云岩3246.73 m) 图2. 全孔隙直径分布特性(泥质泥晶云岩3246.73 m) 布，孔隙直径小于500 nm的占86.7%，小于100 nm的占70%左右；孔隙直径呈现“三个峰”，第一个主峰为5~30 nm、占46.7%，次峰30~200 nm、占30.7%，第三个峰1000~3000 nm、占5.5%。含云泥岩或云质泥岩孔隙分布不均匀，孔隙直径小于100 nm的占90%以上；孔隙直径以小于15 nm为主。 图3. 全孔隙直径分布特性(油页岩) 图4. 全孔隙直径分布特性(云质泥岩)
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user: 4. 结论 (1) 通过Wasburn计算公式和Kelvin计算公式把气体吸附法的相对压力转换为毛管压力，实现压汞法和气体吸附法的联用。 (2) 通过压汞法与气体吸附法的联用，实现了对沈352井致密储层岩石的全孔隙结构分析。油页岩中孔隙直径小于100 nm的占70%左右；孔隙直径呈现“三个峰”，第一个主峰为5~30 nm，次峰30~200 nm，第三个峰1000~3000 nm。泥质泥晶云岩中孔隙直径小于100 nm的占75%左右；孔隙直径呈现“二个峰”，第一个主峰为2~30 nm，次峰50~100 nm。含云泥岩或云质泥岩中孔隙直径小于100 nm的占90%以上；孔隙直径以小于15 nm为主。
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user: 摘 要 为探索金坛无节水芹铅污染原因及控制技术，对其主产区土壤、灌溉水、肥料和水芹产品进行了取样检测分析。结果表明，主产区土壤样品铅含量均不超标，肥料中铅含量也符合国家标准要求，而灌溉水中铅浓度却有18.2%超标。当灌溉水中铅浓度达到无公害芹菜生产水环境质量标准中允许铅含量的上限时(0.05 mg/L， NY 5010-2002)，主栽品种扬州白芹茎中铅含量为0.263 mg/kg，超过国家标准允许值(0.1 mg/kg， GB 2762-2012) 163%。相关分析表明，灌溉水中铅浓度与成熟期扬州白芹茎中铅含量呈极显著正相关(r = 0.7980， P < 0.01)。造成金坛无节水芹铅污染的原因，主要是灌溉水铅含量超标，其次是长期的深水灌溉的栽培方式。金坛无节水芹特殊的深水栽培方式决定了其灌溉水执行的标准要高于无公害蔬菜产地环境条件中规定的灌溉水质量指标要求，即不是≤0.05 mg/L，而应≤0.03 mg/L。 关键词 :无节水芹，铅，污染源，深水栽培
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user: 1. 引言 金坛深水栽培无节水芹(Oenanthe stolonifera D.C.)是一种水生宿根草本植物，属伞形科水芹属，是中国优良水芹品种之一 [ 1 ] [ 2 ] 。常州金坛区深水栽培无节水芹面积约6000余亩，产量2.5万吨。目前，金坛区已有1000亩深水栽培无节水芹基地和两个加工厂房通过了出口备案，水芹成功出口韩国、香港等海外市场，为国内第一个出口海外的水芹产品和第一个供港水芹产品 [ 3 ] [ 4 ] 。 金坛无节水芹以外感翠绿如玉、口感脆嫩爽口而闻名。其风味清香，品质好，产量高，抗病性强，主要在秋冬春季栽培。水芹的茎和叶柄富含多种维生素和无机盐，其中以钙、磷、铁的含量较高，具有一定的药用价值，能起到清热解毒、宣肺利尿、降低血压等保健功能，是一种新型的保健特色蔬菜，在江浙一带深受消费者喜爱 [ 5 ] [ 6 ] 。水芹作为具有常州地方特色的名、特、优农产品，已成为当地菜农增收致富的重要支柱。但近年来，金坛无节水芹在无公害农产品抽检中，出现了少数样品铅超标现象，给无节水芹产业可持续发展带来了一定的影响。 铅是一种有害的重金属污染元素，主要来源于采矿、冶炼、油漆、造纸等工业生产及交通运输和生活污水的排放 [ 7 ] [ 8 ] 。铅的毒性很强，过量的铅对人体的中枢神经、红血球细胞、肾脏、心血管及男女的生殖系统等多种器官产生毒害作用，造成男性精子数量减少、畸形精子比例上升、女性流产机会增加，儿童对铅毒害的敏感性要高于成年人，即使较低剂量的铅也会对儿童的中枢神经系统造成永久性的伤害 [ 9 ] [ 10 ] 。目前，关于水芹铅污染原因及其控制措施已有研究报道 [ 11 ] - [ 13 ] ，但关于深水栽培方式的金坛无节水芹铅污染原因还未见报道。 本研究的目的是探索无节水芹铅污染的主要原因和污染途径，为无节水芹铅污染控制技术措施的制定提供科学依据。
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user: 2. 材料与方法 2.1. 环境评价 采集朱林镇水芹种植区域土样22个，按五点法采样，用木制工具每点采土深20 cm约2 kg的土，采挖的五点土样按四分法混合保留约1 kg，风干后用木制工具粉碎，过100目(孔径0.149 mm)筛保存。同时在每个采样点采集水样1000 ml，芹菜样品2 kg，各类肥料等投入品1 kg。采样点分布见图1。 2.2. 品种试验 供试水芹品种：地方无节水芹，扬州白芹。供试水芹用种量：每亩900 kg/667m 2 ，小区面积34 m 2 ，重复4次，折合每小区用种量46 kg，两个品种分别备种184 kg。小区试验肥料均按常规施肥方法和数量(施腐熟有机肥2000 kg/667m 2 并耙匀，厚度为20~25 cm，在下种芹前15天均匀施入田中，第一次追肥在匀苗前3d，用尿素10 kg/667m 2 ，在搁田达标复水后再追施尿素和硫酸钾1次，每次用尿素12 kg/667m 2 和硫酸钾20 kg/667m 2 )。每次灌水前取各小区水样1000 ml，成熟期取芹菜样品2 kg测定重金属铅含量。试验区土壤和灌溉水质量见表1。 2.3. 池栽水培试验 分别用砖砌水泥砂浆粉刷成1 m × 1 m × 1 m芹池6只，用于池栽试验。供试品种扬州白芹，小区试验肥料均按常规施肥方法和数量，供试土壤铅含量为25.92 mg/kg。另配氯化铅水溶液进行全生育期灌溉，设三个浓度处理，处理I：清水对照Pb 0.00 mg/L；处理II：Pb 0.04 mg/L；处理III：Pb 0.05 mg/L，重复2次，每小区面积1 m 2 ，合计6 m 2 。 图1. 采样点分布图 2.4. 样品分析 样品分析按无公害农产品生产基地环境评价标准和产品标准及投入品标准进行，铅元素测定采用石墨炉原子吸收分光光度法(GB/T 17141-1997)。仪器为原子吸收光谱仪(Solaar S4 + Graphite Furnace System 97，Thermo Elemental，美国)。 2.5. 质量控制 为保证分析方法的准确性，采用国家标准物GSS-27江苏省长江沉积物土壤(GBW07456)、GSB-26芹菜(GBW10048)和GBW(E)080399模拟天然水铅溶液标准物质进行铅元素测定质量控制。
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user: 4. 小结 影响无节水芹铅含量的因素主要有环境因子、品种特性、栽培方式和农艺措施等几个方面。 本研究结果表明，无节水芹种植区22份土壤样本中，铅含量最高值30.2 mg/kg，最低值为15.7 mg/kg，平均值为24.7 mg/kg，均低于NY 5010-2002标准规定的50 mg/kg限量指标，符合无公害芹菜生产的土壤环境质量要求。检测的22份水样，对照NY 5010-2002中规定的灌溉水质量指标(Pb ≤ 0.05 mg/L)，铅含量超标的有4个，占18.2%。从供试的二个当前主栽品种对铅积累能力看，扬州白芹茎中铅含量略高于地方品种无节水芹，但在合格的环境条件下生长，铅含量均不超标。从肥料使用等农艺措施看，所施肥料铅含量很低，符合无公害芹菜生产的投入品质量要求。从栽培方式看，盆栽水培试验结果表明，长期的深水灌溉，扬州白芹不但根系吸收铅并向地上部茎中运转，而且其茎也能直接从灌溉水中吸收铅，并且占茎中积累铅的绝大部分，当灌溉水中铅浓度达到无公害芹菜生产的水环境质量标准铅0.05 mg/L上限时，主栽品种扬州白芹茎中铅含量已严重超标，含量达0.263 mg/kg，比GB 2762-2012食品安全国家标准中水芹铅限量标准上限(≤0.1 mg/kg)高163%，其中通过灌溉水富集到水芹中的铅达91.3%。进一步分析表明，成熟期扬州白芹茎中铅含量(Y)与灌溉水中铅浓度(X)呈极显著正相关关系，当灌溉水中铅浓度达到0.03 mg/L时，成熟期扬州白芹茎中铅含量已达GB 2762-2012食品安全国家标准中水芹铅限量标准的上限(≤0.1 mg/kg)。 综上所述，造成金坛无节水芹铅污染的原因，主要是灌溉水铅含量超标，其次是长期的深水灌溉的栽培方式。金坛无节水芹特殊的栽培方式决定了其灌溉水执行的标准要高于NY 5010-2002无公害食品 蔬菜产地环境条件中规定的灌溉水质量指标要求，即不是≤0.05 mg/L，应是≤0.03 mg/L。
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user: 摘 要 利用XAD-8/XAD-4树脂对膜生物反应器(MBR)处理电镀废水出水中的溶解性有机物(DOM)进行了组分分离，将DOM分为过渡亲水性有机酸(TPI-A)、过渡亲水性中性有机物(TPI-N)、疏水性有机酸(HPO-A)、疏水性中性有机物(HPO-N)和亲水性有机物(HPI)五个组分，并对重金属冲击前后各组分的溶解性有机碳(DOC)、紫外–可见光谱和多糖的变化情况进行对比分析.结果表明，HPI、HPO-A和HPO-N是电镀废水中主要的有机成分，共占总DOC的87.5%，MBR的生物降解作用更适合去除疏水性物质含量较高的有机废水.电镀废水中的芳香性有机物主要来自HPO-N，多糖主要分布在HPO-A、HPO-N和TPI-N中。MBR对中性有机物的去除效果较好，重金属冲击前TPI-N和HPO-N中多糖的去除率分别达到73.3%和99.1%。 关键词 :电镀废水，膜生物反应器(MBR)，溶解性有机物，紫外–可见光谱分析，重金属冲击
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user: 1. 引言 电镀是利用电解原理在某些金属表面上镀上一薄层其它金属或合金的过程，利用电解作用使金属或其它材料制件的表面附着一层金属膜从而起到防止金属氧化(如锈蚀)，提高耐磨性、导电性、反光性、抗腐蚀性及增进美观等作用。在镀件的镀前处理、镀层漂洗以及镀层后处理均需多次清洗镀件，不同阶段产生的电镀废水成分复杂，有毒有害物质多，污染物浓度高，可生化性差，一般物理化学方法处理出水难以达标，其主要污染物为重金属(Cu、Ni、Cr、Zn和Cd)、酸、碱、氰化物、大分子有机物等 [ 1 ] 。 膜生物反应器(MBR)是将膜分离技术与活性污泥法相结合的污水处理工艺，MBR技术因出水水质好、结构紧凑、产泥率低、占地小、容积负荷高、污泥产量少等特点被广泛应用到污水处理中，以满足更高的排放要求 [ 2 ] - [ 5 ] 。MBR应用于电镀废水方面的处理已开展了研究，贾绍春 [ 6 ] 利用MBR工艺处理电镀前处理废水，出水COD cr 的去除率可达到90%。周强建 [ 7 ] 等利用化学处理结合A 2 /O-MBR的工艺对电镀废水进行处理，出水水质良好且稳定。但膜污染问题一直限制MBR的广泛应用 [ 8 ] ，废水中含有的大量溶解性有机物对膜污染贡献很大 [ 9 ] - [ 11 ] ，该有机物是反硝化的重要碳源，其变化特性对工艺的稳定性起着重要作用，但有关有机物特性变化方面主要采用理化参数COD、BOD 5 等的变化来表征，其组分的变化研究方面鲜有报道 [ 12 ] ；同时，电镀废水中的重金属离子对好氧生物单元造成较大冲击，降低了微生物活性，使污染物的去除率下降，很多学者认为溶解性有机物(DOM)可以吸收光、结合电子、吸附重金属、絮凝、光化学反应的催化剂等 [ 13 ] ，在自然界中扮演了重要的角色。因此，研究MBR处理电镀废水出水中DOM的变化有重要的现实意义。 树脂吸附分级法 [ 14 ] 是20世纪70年代出现的研究溶解性有机物化学特性的方法，其利用不同化学性质的有机物和树脂的特异性吸附实现有机物的分离，将构成复杂的水分分离为若干构成较为简单的部分 [ 15 ] 。该方法已经成功应用于污水中溶解性有机物的富集和分离 [ 16 ] ，其在工业废水方面具有较大的应用前景。本研究采用XAD-8/XAD-4树脂吸附分离技术，以MBR处理电镀废水出水中的溶解性有机物为对象，对其进行分级分离，运用紫外–可见光谱分析解析了DOM各有机组分的组成分布及迁移转化规律，为深入了解电镀废水有机组成及有机物特性的快速表征奠定基础。