

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文檔簡介
1、活體藻類在自然水體中扮演著重要的角色,由于其分布范圍廣,數(shù)量眾多,通過光合作用,吸入二氧化碳,是很好的固碳方式之一,對于全球碳循環(huán)及碳儲量的研究有重要意義。但是,當(dāng)某些危害藻種大量富集到水體表層時,就會形成赤潮或水華,給生態(tài)環(huán)境帶來巨大損害。通過遙感衛(wèi)星影像監(jiān)測藻類分布可以彌補傳統(tǒng)監(jiān)測的不足,進而就需要構(gòu)建相應(yīng)的藻類反演模型,這就必須要求對水體中相關(guān)藻類的生物光學(xué)特性有比較深入的了解。本文通過室內(nèi)培養(yǎng)的方法,研究湖泊中主要淡水藻類固有光
2、學(xué)特性,分析其影響因子及誤差分析。同時,基于Mie理論和Aden-Kerker散射理論分別構(gòu)建起銅綠微囊藻和小球藻均勻球形模型及兩層球形模型,并進行固有光學(xué)特性的模擬。
通過實測各藻種吸收、散射和后向散射系數(shù)值及葉綠素a濃度參數(shù),發(fā)現(xiàn)藍藻散射和后向散射能力最強,其次為硅藻,隱藻的能力最弱。藍藻和硅藻的后向散射概率較高,綠藻和隱藻的后向散射概率值較低。后向散射概率的不確定性主要來源于測量及換算因子系數(shù)引入的誤差。后向散射特性影響
3、因子分析發(fā)現(xiàn),影響后向散射值的主要有葉綠素a濃度及藻藍蛋白色素比例因素,當(dāng)葉綠素a濃度不斷增加時其后向散射值不斷增大;當(dāng)藻類所含葉綠素a比重不斷上升時,其后向散射值也不斷增大。而細胞粒徑對后向散射值的影響并沒有表現(xiàn)出很好的相關(guān)性。
根據(jù)Mie理論、奇異散射理論及Kramer-Kronig關(guān)系,結(jié)合粒徑分布函數(shù),研究不同藻類復(fù)折射率,進而對藻種進行均勻球形模型的正演。結(jié)果表明:吸收效率模擬與實測結(jié)果比較接近,小球藻相對誤差最小為
4、0.022%,均方根誤差為0.000273;銅綠微囊藻其相對誤差為4.8%,均方根誤差為0.048;而平均散射效率因子,銅綠微囊藻相對誤差和均方根誤差為7.01%和0.01006,小球藻為5.9%和0.072。
通過Aden-Kerker散射理論及Kramer-Kronig關(guān)系,考慮粒徑多分散性,通過循環(huán)迭代方式確定各藻種兩層球形模型復(fù)折射率及葉綠體體積比例,并進行兩層球形模型的模擬。結(jié)果顯示:銅綠微囊藻實測吸收效率模擬值與實
5、測值之間平均相對誤差為3.48%,均方根誤差為0.043;散射效率模擬值與實測值之間平均相對誤差為2.92%,均方根誤差為0.034;而小球藻其實測吸收效率模擬值與實測值之間平均相對誤差為10.6%,均方根誤差為0.187;散射效率模擬值與實測值之間平均相對誤差為10.2%,均方根誤差為0.114。
在基于散射理論模擬模型的基礎(chǔ)上,運用等效粒徑反演模型,反演出銅綠微囊藻和小球藻的粒徑分布。最終銅綠微囊藻模型反演后的中心粒徑為4
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