简介:土壤硝酸盐是地下水硝酸盐的重要来源,因此土壤硝酸盐特征研究对于土壤和地下水污染控制与修复具有重要意义。为了探讨沈阳浑河冲洪积扇硝酸盐污染特征,在浑河洪积扇横跨浑河设计了5个监测断面、50个取样点,每个取样点按0.8m进行了垂向深度取样和硝酸盐测定。随后,利用Hazen概率曲线确定了浑河冲洪积扇土壤硝酸盐含量的标准值,采用单因子指数法和内梅罗污染指数评价法,对不同断面和不同深度土壤硝酸盐的污染特征进行了分析,并将区域污染特征与区域土地利用类型、区域有机质含量进行关联分析,判定其对硝酸盐污染的影响。研究结果显示,本区硝酸盐浓度标准值约为2.58mg/kg;区域硝酸盐中度污染;排污河的存在、区域土地利用类型和区域有机质含量对区域硝酸盐污染关系密切,在分析硝酸盐污染过程中应予以重点考虑。
简介:在大量野外调查和监测数据的基础上,通过流域污染负荷评估模型分析评价了雁栖河流域内主要污染负荷产生量与人河污染负荷量,建立河道水质模型计算分析了雁栖河流域的水环境容量,以流域水环境容量为约束条件,分别考虑不同污染源控制方案下的流域水环境承载能力与规模。研究结果表明:流域入河污染负荷中,餐饮企业占2%,自然村占12%,鱼场养殖约86%,是流域最主要的污染源。流域污染负荷远远超过了流域水环境容量,流域系统处于超负荷状态,需要通过削减鱼场排污以及提高自然村生活污水处理率的环境治理措施降低污染入河量;对于严重污染河段,需同时采用多种生态修复措施,提高流域的水环境承载力,维持流域社会一经济的可持续发展。
简介:针对LIDAR点云数据中建筑物和植被难以快速分类的问题,提出了应用FCM(FuzzyC-Mean)模糊聚类的方法对离散机载激光点云数据进行建筑物和植被分类的方法.首先针对机载点云数据的特点采用了平面投影的Delaunay构网方法进行点云的三角网重构,然后根据三角网的法向矢量信息的属性不同,利用FCM方法和改进的方位矩阵方法对其进行模糊聚类,进而实现建筑物和植被等不同属性的点云分类.该方法可快速将点云进行分类,且分类结果可用不同颜色进行空间显示.在此基础上,采用IDL(Interfacedescriptionlanguage)语言编制了三维激光点云可视化分类软件LIDARVIEW.并应用该软件对某区域的机载点云数据进行了分类实验.实验结果表明:(1)基于平面投影的Delaunay构网方法特别适合机载LIDAR点云数据的快速构网,且该方法构网速度快、效率高;(2)应用FCM模糊群聚的方法和改进的方位矩阵方法适用于机载LIDAR数据的植被和建筑物分类,分类速度快且效果好;(3)FCM模糊群聚方法对机载LIDAR数据的群聚分类结果可靠、合理,具有较强的通用性和推广性.