光度法对不同土地利用类型河流在不同水期氮磷分布特性及定量源解析研究

氮和磷是水环境生物生长和繁殖必须的营养成分,影响水体初级生产力的水平,且水体富营养化水平与氮磷形态密切相关,随着水体环境的改变,沉积物会向水体释放氮磷,造成二次污染。同时,对外源氮磷污染来源的贡献进行定量识别,可有效管理和控制水体氮磷污染负荷。毗河和石亭江是沱江的重要支流,影响着长江母亲河的水质。采用钼锑抗分光光度法和连续提取法研究在枯水期和丰水期毗河和石亭江水体和表层沉积物中总氮(TN)、总磷(TP)及各形态氮磷的分布特性,对比不同土地利用类型河流氮磷行为特性及释放风险,并采用Multiple Linear Regression of the Absolute Principal Component Scores(APCS-MLR)受体模型进行氮磷污染源的识别和量化。研究结果表明：① 研究区水体和表层沉积物中氮磷均处于不同程度的污染水平,水体枯水期TP的主要贡献者是颗粒态无机磷(PIP)和颗粒态有机磷(POP),而丰水期却是颗粒态无机磷(PIP)和溶解态无机磷(DIP),两水期水体中TN的主要贡献者是硝态氮(NO-₃-N)和有机氮(ON)。而在表层沉积物中,TP的主要贡献者是钙结合态磷(HCl-P),TN的主要贡献者是酸解态氮(HN)。在枯水期和丰水期,毗河表层沉积物生物有效磷(BAP)占TP的平均值(19.7%和23.0%)比石亭江的平均值(11.0%和12.5%)占比更高,具有较高的磷释放风险。研究发现,枯水期氮磷污染程度高于丰水期,而且石亭江的氮磷污染程度高于毗河。②APCS-MLR模型在毗河提取了城镇生活污水、生活垃圾堆积产生的渗滤液、动植物残体分解和养殖业废水4个污染源因子,其中城镇生活污水对毗河氮磷污染的贡献最大(枯水期50.9%,丰水期54.8%),而在石亭江提取了工业生产中产生的废水等、动植物残体的降解、农业废弃物的风化、农田排水渠的农业废水和农药化肥的不合理施用5个污染源因子,其中工业生产中产生的废水等对石亭江氮磷污染的贡献最大(枯水期58.7%,丰水期55.8%)。因此,当地相关部门应加强对高贡献污染源的管控,从而降低流域氮磷污染负荷。     

滇池水体有色溶解性有机质(CDOM)三维荧光光谱特征

利用平行因子分析法(PARAFAC)解析了滇池水样的三维荧光光谱,揭示了其有色溶解性有机质(CDOM)组分的分布特征,并利用主成分分析法对影响滇池水体的CDOM的主控因素以及其相对贡献进行了研究。结果表明,滇池水体CDOM可分为四个组分,分别为类腐殖质荧光组分C1(240,415),C3(265,525),C4(255,505)和类蛋白荧光组分C2(230/280,330);空间分布呈现北部和入湖河口处等污染较重的区域CDOM组分荧光强度最高,而其区域较低的趋势,且四个组分呈现正相关(p0.01),说明其来源相同。主成分分析表明,滇池水体CDOM四个组分均来源于陆源有机质(贡献率74.18%);同时,DTN,DTP,DON受四DOM组分的控制比较明显,显示出强烈的陆源性质。滇池水体CDOM组分可以与溶解性营养盐较好的多元非线性拟合,进而通过CDOM的三维荧光光谱研究,可以在一定程度上指示滇池水体富营养化水平。     

光度法对不同水期黄河甘宁蒙段表层沉积物中磷积累程度和交换能力的比较研究

磷是水体富营养化的主要控制因素,在外源磷输入逐步得到控制后,作为内源磷主要来源的表层沉积物对黄河水体水质的影响作用不容忽视。掌握表层沉积物中磷的积累程度以及沉积物-水界面磷的交换能力,对区域内水环境的治理和磷负荷的调控具有重要的意义。选择黄河甘宁蒙段作为研究区域,分别采集丰水期(2011.07)、枯水期(2014.05)和平水期(2014.10)表层沉积物样品,使用标准测试程序(SMT)和钼锑抗分光光度法测定样品中磷赋存形态,并在实验条件下模拟表层沉积物对磷的等温吸附及吸附动力学过程。研究发现：(1) 相比于国内主要河流表层沉积物中磷的形态特征,黄河甘宁蒙段表层沉积物中有机磷(OP)和铁/铝结合态磷(NaOH-P)含量相对较低,钙结合态磷(HCl-P)含量较高;各形态磷含量的平均值均在丰水期最高,表明丰水期表层沉积物中磷的积累程度最高,黄河甘宁蒙段水环境受到沿程农业发展的冲击较大。因此,合理使用含磷化肥和优化灌渠退水水质是未来降低黄河水体磷污染风险的发展方向。(2) 基于低磷浓度下等温吸附中各采样点表层沉积物吸附-解吸平衡浓度(EPC₀)与判断水体发生富营养化的磷浓度阈值的比较发现,研究区域所有水期大多数采样点表层沉积物发挥着“磷源”的作用,存在向上覆水释放磷的趋势,且枯水期中多数采样点的EPC₀值较高,“磷源”作用更加明显;基于L模型和F模型对高磷浓度下等温吸附的拟合参数,显示丰水期表层沉积物对磷的持留能力最强,枯水期次之,平水期最小,所有采样点表层沉积物对磷的吸附过程均易发生;基于吸附动力学曲线的变化趋势可知,所选择的各采样点磷吸附量在反应开始的12 h内迅速增大,12~48 h内吸附量逐渐增加并趋于稳定;基于伪二级动力学方程对吸附动力学过程的拟合结果,表明表层沉积物对磷吸附过程的反应速率受化学吸附控制为主;从同一水期不同采样点吸附过程中的限速步骤不同及不同水期邻近采样点吸附过程中限速步骤均为微孔扩散的结果发现,表层沉积物组成和理化性质的差异对磷吸附速率的影响大于不同水期条件下上覆水流速和流量的变化。     

光度法研究太湖表层沉积物中磷形态分布及动力学特征

表层沉积物是水体污染物的源和汇。研究表明,太湖地区特别是梅梁湾和东太湖表层沉积物中磷等营养元素污染严重。采用SMT法(standards measurements and testing)和钼锑抗分光光度法对太湖18个采样点表层沉积物样品进行前处理和磷形态分析,结合我国、加拿大和美国标准对总磷进行污染评价。通过拟合建立了吸附-解吸动力学特征方程,并在不同pH、水土比的环境条件下获得磷的吸附特性。同时也在不同温度和pH下对磷进行解吸特征研究。结果表明： S₉采样点总磷、无机磷、有机磷和酸磷含量均最高,S₁₁采样点碱磷含量最高。对于所有采样点,各形态磷平均值大小排序为(μg·g-1)： 无机磷(401.43)>酸磷(377.81)>有机磷(175.37)>碱磷(25.53)。污染评价结果表明： 除S₁₂,S₁₄~S₁₆及S₁₈采样点外,其余采样点均有不同程度的污染。表层沉积物对磷的吸附-解吸过程均符合伪二级动力学方程。吸附过程最佳水土比为25∶1,且pH值对吸附和解吸有不同程度的影响。研究结果为掌握太湖梅梁湾和东太湖区域磷的污染现状提供理论依据,同时为研究磷在沉积物-水界面的迁移规律提供可信的实验数据。     

应用固体表面三维荧光技术研究湖泊底泥有机质组成与结构特征

固体表面三维荧光是一种表征固态有机质组分与结构的先进技术,不需要提取固体样品中的溶解性有机质,直接对固体样品进行三维荧光光谱检测,具有可操作性、实用性、信息量大的特点。利用固体表面三维荧光光谱,结合平行因子(PARAFAC)技术、聚类分析(HCA)与分类回归树(CART)模型等分析手段,提取乌梁素海表层底泥中的荧光组分,识别影响有机质特征的关键因子,揭示有机组分的空间分异规律。根据污染程度的不同,采集了10个表层底泥样品(1#—10#),检测未处理样品和加热处理样品的固体表面三维荧光光谱,二者之差得到湖泊底泥有机质的固体表面三维荧光光谱。采用PARAFAC技术,提取了4个主要的荧光组分(C1—C4)。C1为类色氨酸物质,主要来自于内源。C2为类富里酸物质、C3为可见区类胡敏酸物质、C4为紫外区类胡敏酸物质,C2—C4主要来自于陆源。四个荧光组分的总含量在北部最高,南部次之,中部最少。C2—C4的总含量高于C1,表明湖区底泥有机质主要来源为陆源。C1在湖区南部的含量高于北部与中部,表明C1可能与大量水生植物的生长代谢有关。C2含量的空间分布为北部>南部>中部。C3在北部地区的含量远高于南部和中部,是北部地区底泥的代表性物质。C4与C2的空间分布规律大致相同。基于荧光组分HCA,得出C2与C4可能具有相同的来源;C3与C1是区别底泥有机质特征的关键因子。基于采样点HCA,可将湖区底泥分为3个不同区域,分别为北部重度污染区、南部中度污染区与中部轻度污染区。利用CART模型,进一步验证了C3与C1是识别底泥有机质特征的关键因子,使湖区底泥的分类结果更为精确,同时为后续乌梁素海底泥污染特征与污染来源的探究提供了技术支撑。     

城市景观河道中藻华暴发对水体中DOM特征的影响

城市景观河道由于接纳了不同来源的废水造成水体富营养化,因此在夏季经常暴发藻华。藻华暴发改变了水体中DOM的性状,进而影响到水体中污染物的迁移转化行为。本研究以天津市海河干流为例,采集藻华暴发前后水体样品,研究城市景观河道中藻华暴发对水体中DOM的影响。结果表明：藻华暴发后,水体中DOM的含量从26.47 mg·L-1增加到38.20 mg·L-1,水体中的TN,NH+₄-N和TON的含量也分别为暴发前的3.1倍、2.5倍和4.2倍,但是TP和NO-₃-N的含量保持稳定。C/N比值从18.51降低到6.39,而N/P比值则从5.69增加到20.10。藻华暴发使得DOM的来源从以陆源为主转变为以内源为主,水体也表现出一个逐步向磷限制转变的过程。三维荧光图谱结果显示藻华暴发后,DOM的成分从较为复杂的多种来源的有机质转变为藻类为主的有机质,而紫外特征光谱结果表明藻华暴发后DOM分子结构也从简单转变为复杂,但是水体中的腐殖质物质的含量有所下降,而类蛋白物质的含量出现了上升。利用超滤装置研究藻华暴发前后水体中不同分子量的DOM特征后发现,藻华暴发前后水体中DOM都主要以小分子的DOM为主,分子量小于10 kD的DOM占到了总的DOM的80%以上,随着分子量的增大,三维荧光特征峰强度都出现了升高趋势,而紫外特征吸收光谱也表明大分子量的DOM中可能含有更多的芳香族化合物。研究结果表明,在研究城市景观河道水体富营养化过程中要注意DOM在其中的作用,尤其是当外源污染物得到控制时,要充分考虑DOM降解对富营养化的贡献。     

保定府河溶解性有机质三维荧光光谱分析(英文)

利用三维荧光光谱法(3D-EEM)研究了保定府河溶解性有机质(DOM)的荧光特性,根据三维荧光光谱图中荧光峰的位置、数量及强度变化,荧光峰之间的相关性,初步判断荧光物质的类别、分布和来源。府河水体溶解性有机质主要有类蛋白质和类溶解性微生物代谢产物两类,类蛋白荧光峰Ex/Em=225~230/340nm(A);类溶解性微生物代谢产物荧光峰Ex/Em=275/340~350nm(B)。不同采样时间和采样点,府河水体基本上都存在类蛋白荧光峰和类溶解性微生物代谢产物荧光峰。分析各荧光峰强度与水质指标相关性发现,两荧光峰之间呈显著性相关,表明研究区域中类蛋白质和类溶解性微生物代谢产物具有同源性;DOM两类荧光峰与COD,TN,TP,NH3-N呈显著正相关,表明通过两类荧光峰强度可推测府河污染程度,为府河污染防治和沿河流域生态环境治理提供参考。     

安徽省泗县池塘底泥As含量分布特征及污染评价

利用X射线荧光光谱法测定了安徽泗县池塘底泥中As的含量,探讨其分布特征及来源并进行生态风险评价。结果表明:研究区池塘底泥As含量的变化范围在8—26mg/kg,平均值为13.32mg/kg;空间分布为:新集>黄圩>杨集>武圩>大庄>中心区;工业废弃物的排放以及含As养殖饲料的使用对底泥As富集的贡献显著;As的地累积指数(Igeo)范围在-0.66—1.05,为无污染到中度污染。长远来看,As累积趋势的存在,对土壤质量和农业安全生产具有一定的隐患。     

激光诱导荧光水体污染遥测数据定量分析方法

在紫外光的激发下,污染水体中的溶解有机物(DOM)会产生特定的荧光光谱,因此利用激光诱导荧光(LIF)可对水体中的溶解有机物的含量进行定量分析,从而可估计出水体富营养化的程度。提出了一种用于对水质遥测数据进行定量分析的方法,这是一种基于遗传算法(GA)的光谱分离算法。首先确定拉曼散射信号和溶解有机物的荧光在404nm波段的信号强度,然后再利用拉曼散射信号对DOM荧光光谱进行归一化处理。根据浓度校准曲线可得到水体中的溶解有机物的浓度。     

厦漳地区原水DOM的3-DEEM-FRI表征与分析研究

采用三维荧光光谱结合荧光区域积分分析法（3DEEM-FRI）研究了厦漳地区江东泵站、北溪水闸、汀溪水库、莲花水库、坂头水库以及石兜水库原水中溶解性有机物（DOM）的荧光特性、污染特征及其他水质指标与各荧光区域积分体积之间的相关性。结果表明,三种荧光组分-荧光类蛋白质组分（组分Ⅰ,C1）、荧光类蛋白质组分（组分Ⅱ,C2）以及类富里酸组分（组分Ⅲ,C3）在所调查水样中均有显著检出,而溶解性微生物代谢产物组分（组分Ⅳ,C4）在莲花、坂头以及石兜水样中有检出,类腐殖酸组分（组分Ⅴ,C5）在所调查水样中检出不明显;不同水体中同一组分的相对含量差别不大,其中荧光类蛋白质组分占比（P_{1, n}+P_{2, n}）均在60%以上,组分Ⅲ（P_{3, n}）与组分Ⅳ占比（P_{4, n}）均在10%～20%之间,组分Ⅴ占比（P_{5, n}）小于6%;荧光特征参数（1.28β∶α<0.97）显示水体中DOM具有典型的陆源与自生源混合输入的污染特征,组分Ⅰ、组分Ⅱ与组分Ⅳ之间具有同源性特征;TOC与总标准荧光积分体积（Ф_T,n）之间具显著的相关性（R2=0.979 34）,NH+₄-N与组分Ⅳ的标准荧光积分体积（Ф_4,n）之间相关性较好（R2=0.827 98）,而类腐殖质的相对含量（P_{3, n}+P_{5, n}）与SUVA之间的R2为0.703 25。研究表明,3DEEM-FRI分析法可用于识别江湖水库型原水DOM的组成及污染来源,同时还可以实现对TOC含量、NH+₄-N含量以及水体腐殖化程度的有效追踪和指示。     

钼锑抗分光光度法对黄河表层沉积物中磷的形态分布及其吸附-解吸特征研究

采用标准测试程序(SMT)和钼锑抗分光光度法对黄河流域甘宁蒙段表层沉积物进行磷形态的提取和含量测定,同时模拟沉积物对磷吸附-解吸特性进行了探索。结果表明：对照不同的评价标准,12个采样点中总磷(TP)含量均处于不同程度的污染水平,特别是S12采样点磷具有较高的释放风险。TP、无机磷(IP)和钙结合态磷(HCl-P)之间及有机磷(OP)和铁/铝结合态磷(NaOH-P)之间分别呈现出较好的正相关性。沉积物的组成和理化性质对磷的赋存形态产生影响,OP和NaOH-P可能与As,Ni,Co和Pb有相同的污染源。表层沉积物对磷的吸附-解吸过程均符合伪二级动力学方程,主要受化学作用的控制,而磷的等温吸附符合Langmuir方程,且升高温度有利于磷的吸附。水相中离子浓度(KCl)小于0.02 mol·L-1时,吸附作用占优势,反之,解吸作用占优势。水土比的增大会提高沉积物对磷的吸附量。另外,磷的解吸量会随着温度的升高和扰动强度的增加而增大。揭示了黄河甘宁蒙段表层沉积物中磷的形态分布及其吸附–解吸特征,为黄河甘宁蒙段水环境治理和磷负荷调控提供依据。     

东平湖CDOM的光谱吸收特征及环境指示意义

随着南水北调东线工程的开通,东平湖作为山东段的两大调蓄湖泊之一,其水质的有效监测和污染预警显得尤为重要。根据东平湖夏季有色可溶性有机物(CDOM)吸收系数的空间分布特征和CDOM光学参数,探讨了CDOM吸收系数与溶解性有机碳(DOC)、叶绿素(Chla)等水质指标之间的关系,以期为今后建立水源水质突变的实时监控和污染事件预警系统提供依据。结果表明, 东平湖属于中-富营养型湖泊, CDOM吸收系数(a(280),a(350),a(440))均值分别为(12.90±1.17),(3.11±0.40)和(0.65±0.09) m-1, 在一定程度上反映了湖泊的营养状况。东平湖内CDOM浓度整体呈现出从东岸河口区向湖心区、西南岸递减的趋势, 体现了河流陆源输入对东平湖CDOM的重要贡献。东平湖水体的CDOM浓度(如a(440))可以用来估算反演常规水质参数, 但仍需要进一步对不同季节不同水域CDOM的物质构成进行深入分析和研究。由吸收特征值S值、E₃/E₄、M值得出, 东平湖河口区输入的陆源CDOM进入湖泊后, 随着陆源输入的比例下降CDOM腐殖化程度降低, 富里酸的相对含量升高, 且相对分子质量也逐渐减小。     

武汉市不同类型天然水体中溶解性有机质的三维荧光光谱特征

基于三维荧光光谱（3D-EEM）技术,结合荧光区域积分法（FRI）和荧光特征参数,研究了武汉市4种不同类型（河流、湖泊、水源水、雨水）的天然水体中溶解性有机质（DOM）的三维荧光光谱特征,并和近十年武汉东湖相关的研究数据进行了比对。结果表明,5种荧光组分均有检出,分别为类酪氨酸荧光组分（C1）、类色氨酸荧光组分（C2）、类富里酸荧光组分（C3）、溶解性的微生物代谢物类荧光组分（C4）和类腐殖酸荧光组分（C5）。从荧光特征上来看,水质较差、存在轻中度富营养化、受污染较重的湖泊类水样中C1、C2和C3组分的荧光强度最高,相对较清洁的水源水、雨水与作为对照的自来水中DOM的荧光组分相似,仅C5组分存在差异;从DOM的来源上看,武汉市内不同类型天然水体中DOM具有显著的陆源（陆生植物和土壤有机质等）为主、内源（微生物、藻类等）为辅的混合输入特征;河流、湖泊、雨水和水源水中DOM的陆源组分占比均值分别为46.2%,56.4%,54.2%和51.6%,内源组分占比均值分别为12.3%,10.1%,10.4%和9.7%。相关性分析表明,C1,C2和C3组分之间具有显著的相关性（R2>0.98）,主要来自陆地来源,具有同源性;C4、C5组分分别和总磷（TP）、总有机碳（TOC）之间具有较强的正相关性（R2>0.73）。与历史数据进行对比分析发现,近10年武汉东湖湖水中DOM的陆源组分（类酪氨酸、类色氨酸、类富里酸）呈逐步上升的趋势,但是在2020年东湖湖水DOM组分的陆源组分骤降,类腐殖酸和微生物代谢组分明显上升。     

三维荧光光谱技术结合线性支持向量算法在水体有机污染监测中的应用

针对当前地表水体有机污染的原位快速监测需求,提出一种基于三维荧光光谱技术的水质指标预测模型和水质等级快速判断方法。以扬州市域内多种地表水体的水质监测数据作为模型训练样本,充分利用水体三维荧光光谱信息,结合线性支持向量回归算法（LIBLINEAR）,建立了与化学需氧量（COD_Cr）、高锰酸盐指数（COD_Mn）、氨氮（NH₃-N）、总磷（TP）、总氮（TN）和五日生化需氧量（BOD₅）6项有机污染相关水质指标的预测模型。研究结果表明,6项指标预测模型的训练集和测试集决定系数R2均大于0.73,预测值与国标及行业标准方法分析结果的相关系数r达到0.9以上。利用水质指标预测结果进一步判断有机污染指标相关水质等级,黑臭水体识别率达86%,对Ⅲ类~重度黑臭共6个水质等级的分类准确率为60%。结果说明该方法通过水体三维荧光光谱信息预测水质有机污染指标具有较好的准确性和精度,为广域时空尺度地表水的高效原位监测提供了一种新的解决方案。     

基于连续光谱法联合测定NH3-N、COD方法研究

针对地表水中Ⅰ—Ⅴ类水域、地下水、工业废水对氨氮及化学需氧量准确快速联合测定的需求,融合光谱分析法中的连续光谱法与顺序注射技术（SIA）,基于地表水国家检测标准,以氨态氮（NH₃-N）、化学需氧量（COD）原位水质参数为检测对象,设计了一种小型微量原位水质NH₃-N、COD高效快速检测仪。该系统主要依据自主设计的基于紫外灯照射消解与加热密闭消解方法同时进行的消解池结构以及基于光谱扫描设计的的检测池结构,达到快速消解稳定检测的目的。同时系统基于分光光度法优化了检测流程,测定开始COD消解的同时,待检测池中的NH₃-N指数显色后的配位化合物进行光谱扫描测定,消解后,进行COD的测定,整个检测过程相比国标检测法缩短至少60 min,可以实现25min内自动完成NH₃-N及COD的测定,大大节约时间成本。绘制经光谱扫描显色反应后配位化合物的吸光度与连续波长曲线可得：NH₃-N、COD分别于690和445 nm处具有明显吸收峰,经读取峰的吸光度值,采用最小二乘法分别建立NH₃-N、COD回归建模,拟合回归方程并计算相关系数,绘制相应参数的吸光度-浓度工作曲线。实验结果表明：在0~2 mg·L-1浓度范围内,NH₃-N标准工作曲线相关系数r≥0.998 7,且浓度与吸光度成正相关。重复性相对标准偏差为1.36%~1.68%,加标回收率为97%~102%;在0~50 mg·L-1浓度范围内,COD标准工作曲线相关系数r≥0.997 8,浓度与吸光度呈负相关。重复性相对标准偏差为2.14%~2.48%,加标回收率为97.6%~102.95%。系统的测定结果准确、直线性与稳定性良好,具有较高的可行性与可靠性。基于SIA与连续光谱法联合测定NH₃-N、COD的方法研究,为拓宽光谱法在水质快速检测领域的应用、提高检测效率等方面的研究具有重大价值。     

洱海水-陆界面溶解性有机氮组成结构及生物有效性-以永安江为例

利用紫外与三维荧光光谱技术,研究了洱海水-陆界面溶解性有机氮(DON)组成结构及生物有效性特征,并探讨了其对湖泊水质影响。结果表明：(1)水-陆界面经由永安江输入洱海DON浓度在0.25～1.39 mg·L-1之间,从河流到湖内以夏秋两季DON浓度较高;经由永安江输入洱海DON负荷量在0.48～2.34 t之间,其中以夏季DON负荷量最高,表明经由入湖河流输入洱海的DON对洱海水质影响潜在风险较大,尤其夏季明显。(2)水-陆界面经由永安江输入洱海的DON组成主要以类腐殖质物质为主,永安江沿程到湖内衰解特征明显且生物有效性为15.27%,而类蛋白和可溶性微生物代谢产物则出现不同程度累积,累积率分别为42.00%和20.68%;DON组分的分子腐殖化程度经由永安江到洱海湖内呈渐降趋势且降低了14.97%。同时,分子芳香环取代基从以脂肪链为主逐渐向以羰基、羧基、羟基、酯类为主转变,尤其在夏季表现明显。(3)水-陆界面经由永安江输入洱海DON组成特征参数(P_{(Ⅲ+Ⅴ, n)}/P_{(Ⅰ+Ⅱ, n)}和A₂₅₃/A₂₀₃值)与其不同形态氮含量显著相关(R2=0.64～0.74, P<0.1,P<0.05),即永安江输入洱海DON结构影响其生物有效性;水-陆界面DON不同结构特征参数与水质呈显著正相关(R=0.82～0.96, p<0.05,p<0.01),表明水-陆界面经由永安江入湖DON组成结构及生物有效性对洱海水污染有一定贡献,尤其在夏季受陆源等人类活动影响较大时,影响更为突出;由此可见,洱海水-陆界面经由永安江入湖DON组成结构变化(如P_{(Ⅲ+Ⅴ, n)}/P_{(Ⅰ+Ⅱ, n)},A₂₅₃/A₂₀₃)可在一定程度上反映洱海水质状况。     

透射光谱的水体亚硝酸盐含量模拟估算

亚硝酸盐是水体中重要的必测指标之一,对于水体质量的评估有着重要意义。但传统的检测方法操作复杂、受干扰因素多、测定时间长、不能及时反映水质变化、无法及时有效地预警突发水污染事件。鉴于此,探索准确、实时、环保的环境水体和饮用水中的亚硝酸盐含量检测办法具有重要意义。采用优级纯试剂配制10种浓度的亚硝酸盐氮标准溶液（0.02, 0.04, 0.06, 0.08, 0.10, 0.12, 0.14, 0.16, 0.18和0.20 mg·L-1）,采用OCEAN-HDX-XR微型光纤光谱仪扫描10次各浓度亚硝酸盐溶液在181.1~1 023.1 nm范围内的透射光谱,取平均值作为各浓度亚硝酸盐溶液原始透射光谱,之后以亚硝酸盐含量作为因变量,全波段原始透射光谱作为自变量,采用随机森林回归中特征变量重要性方法,筛选特征变量,再此基础上利用交叉验证法,挑选最为稳定的模型变量个数,建立亚硝酸盐优化随机森林反演模型。结果如下：(1）利用全波段建立的随机森林模变量解释率（var explained）=76.49%,均方残差（mean of squared residuals）=0.000 688;(2）随机森林变量重要性方法筛选对亚硝酸盐反演的敏感波段,其中195.1 nm重要性值最高,并利用留一交叉法发现,当利用19个光谱特征变量时随机森林模型的均方根误差最低,以筛选光谱特征变量建立的优化随机森林变量解释率（var explained）=83.45%,均方残差（mean of squared residuals）=0.000 552。变量筛选有效减少了光谱数据量,对优化模型的建立提供了基础;(3）对建立模型进行模型检验,其中全波段随机森林模型测试集R2=0.820 3,RMSE=0.03,检验集R2=0.979 3,RMSE=0.01,优化随机森林模型测试集R2=0.873 4,RMSE=0.022,检验集R2=0.979 8,RMSE=0.008,对比全波段随机森林模型与优化后随机森林模型后发现,优化随机森林模型测试集与检验集模型解释度、模型精度均要高于全波段随机森林模型,说明优化方法不仅可有效降低光谱维度,对于寻找亚硝酸盐光谱敏感波段,建立精度较高的亚硝酸盐反演模型有着积极意义。基于以上试验结果,提出了一种优化随机森林模型高光谱水质亚硝酸盐参数的反演方法,为水质亚硝酸盐参数动态检测提供了新方法。