2023年监测数据分析与评估
编者按：
2023年度江苏贾汪资源枯竭矿区土地修复与生态演替教育部野外科学观测研究站（简称野外站）延续上年度研究计划，稳步前进。本年度水、土、气、生、沉和社六个团队之间工作适度整合，研究方向进行了交叉。主要工作如下：（1.主要新增了自研生态环境监测仪、水质监测仪，升级了GNSS监测站（太阳能改造，结构改造）；（2.进行了多次大型联合调查监测实验，协调游船进行全湖水质监测，利用6组无人机进行地表调查；（3.CE318太阳光度计无间断稳定获取气溶胶数据，GNSS站点获取全年沉陷位移数据；（4.开发一体化显示系统，综合汇交所有数据。
第一部分：潘安湖野外站监测的实施方案
1.基本情况
潘安湖曾是徐州重要煤炭基地，拥有130多年煤炭开采史。随着长期高强度、大规模开采，造成了潘安湖总占地1.74万亩的塌陷。徐州市于2010年3月开启“基本农田整理、采煤塌陷地复垦、生态环境修复、湿地景观开发”项目，2013年底全面落实，潘安湖经过改造规划总面积52.89平方公里，由原本的采煤塌陷区变成了环境优美的潘安湖湿地公园。
野外观测站位于潘安湖湿地保育区内，四面环水，由一条穿行于池杉林中的道路连接。目前野外站由沉陷、大气、水环境、土壤、生态和社会六个功能性实验室组成，各办公室实验基本条件完备，可以应对日常科研和短期生活需求。野外站由中国矿业大学协同创新中心与环境与测绘学院共同管理，各组成员按需进行科研调查采样工作，维持正常运维。
图1.实验室构成
图2. 20230311航拍野外观测站实验室
2.监测目标与方式
2.1监测目标
潘安湖经过改造由原本的采煤塌陷区变成了环境优美的潘安湖湿地公园，并获得习近平总书记肯定，高度赞扬了潘安湖采煤塌陷区整治在煤炭安全绿色开采和清洁高效利用、生态环境修复和资源枯竭型城市的转型发展等方面作出了积极贡献。
然而，潘安湖公园属于人工湿地系统，其对自然灾害和人类活动干扰的响应机制和适应能力需要长期的监测数据支持，野外站旨在通过对潘安湖进行水资源与水环境、土壤环境、大气环境和生态环境等多维监测活动，揭示采矿塌陷修复区人工湿地生态系统在不同时间尺度上的结构与功能特征及其变化规律，为中国东部高潜水位矿区修复、保护管理、优化配置和可持续利用提供科学依据。
具体监测目标为：
（1）建立潘安湖野外站监测数据库，收集、整理、存储和共享各类监测数据，为后续的数据分析和模型建立提供基础。
（2）编制潘安湖野外站监测年度报告，定期发布监测结果和评估结论，反映潘安湖人工湿地生态系统的动态变化和发展趋势，为政府部门和社会公众提供参考信息。
（3）探讨人工湿地生态系统的结构与功能特征及其变化规律，评估人工湿地对自然灾害和人类活动干扰的响应机制和适应能力，探索人工湿地对气候变化和全球变化的影响及其反馈作用，为人工湿地保护管理、优化配置和可持续利用提供科学依据。
（4）发表潘安湖野外站监测相关论文，申请潘安湖野外站监测相关专利或奖项，促进人工湿地科学技术创新，并推动相关学科交叉融合。
2.2监测方式
在研究中，大气环境、沉陷、土壤监测由野外远端仪器自动化采集数据，辅以人工定期维护，监测频率为持续监测。
水环境、生态、社会监测以单次集中数据采集和调查为主，按季、月频次进行监测。
2.3监测指标
水环境：包括水文过程（降水、蒸发、径流、地下水等）、水质状况（物理性质、化学性质、生物性质等）、水生态系统（水生植物、水生动物、微生物等）等方面的监测。
土壤环境：包括土壤形成过程（土壤类型、土壤剖面、土壤结构等）、土壤特性（物理性质、化学性质、生物性质等）、土壤功能（保持肥力、固碳排氧、净化污染等）等方面的监测。
大气环境：包括大气成分（气体组分、颗粒物组分等）、大气参数（温度、湿度、压力、风速风向等）、大气过程（辐射平衡、能量平衡、水汽平衡等）等方面的监测。
生态环境：包括植被结构（植被类型、植被覆盖度、植被多样性等）、植被功能（光合作用、蒸腾作用、碳循环和碳汇功能等）、动物群落（动物种类，数量，分布，多样性等）、食物链和食物网关系（能量流动，营养级结构，生态位分化，种间相互作用等）等方面的监测。
图3.野外站观测内容
3.大气监测
3.1大气监测意义
湿地系统可以降低温室效应，改善城市热岛效应，调节局部微气候；可以通过植被截留作用减少风沙侵蚀和粉尘扩散，并吸收空气中的有害物质如硫化物、臭氧等。为了评估湿地对大气环境的影响效果，需要对湿地周边的大气质量进行监测。
此外，本地大气环境也与外界传输有关，局部地区的微小改变难以体现在整体大气环境监测中。徐州地处四省通衢交界之地，大气环境中多参数的时空格局、传输路径也尤为值得关注。对潘安湖、徐州市区乃至整个淮海经济区的大气监测将为政府部门大气污染防治提供决策数据支持。
3.2大气监测目标
（1）本地大气污染具有来源复杂、成分复杂、时空变化复杂的特点。实验室与市区中国矿业大学大气观测实验室协同，结合卫星观测+站点监测+移动监测，打造“城-郊大气环境观测体系”，建立多元精细化大气遥感模式，为大气污染物提供时空演变分析、传输路径预测和污染治理决策等。
（2）潘安湖为塌陷矿区改造生态湿地，近地面大气边界层参数如太阳辐照度、水汽通量、CO2通量、风速湿度等自然信息对地表植被生态环境的演变分析具有重要意义。大气实验室在潘安湖建成大气观测塔配合各种监测仪器，提供大气边界层关键参数，为改造区多参数正负反馈机制、关键因素生消等提供科学数据支撑和分析。
3.3监测内容
（1）在潘安湖设置固定大气监测站，连续采集空气样品，并分析其主要污染物如PM2.5、PM10、SO2、NOx、O3等的浓度和变化趋势。
（2）利用多源卫星数据监测整个淮海地区的多参数数据，并绘制季、月时空分布图。
（3）使用数值模拟技术，建立湿地-大气相互作用的数学模型，并根据实际观测数据进行验证和修正，预测湿地对大气环境的影响程度和范围。
4.沉陷监测
4.1沉陷监测意义
地下开采结束后，虽然经过长期的自然压实，但开采后形成的地下空洞及不规则的岩体裂隙等将长期存在，任何形式的扰动都可能打破覆岩中已有的平衡，导致采空区及其覆岩二次移动和变形，进而导致地面建筑物沉陷、局部开裂、倾斜等破坏，并造成人员严重伤亡和财产损失。因此对塌陷区的状况进行实时、准确地监测，及时掌握塌陷区变形规律变得尤为重要。而无论采用D-INSAR、GNSS等现代化监测手段，还是采用数字水准等传统方法对采空塌陷区进行变形监测，都离不开高精度的坐标基准信息和稳定的坐标参考框架。
徐州连续运行参考站系统（CORS）是该地区现代测绘基准体系与地理空间框架的重要基础设施，为该地区建立了一个准确的参考框架，实现了与全球参考系统之间的转换，为当地各行各业提供了高精度的导航与定位服务。虽然该CORS基准站网在建设时都选择在地质构造相对稳定的区域，但随着时间的推移，站点难免会受板块运动、地面沉降和地下水开采等诸多因素的影响，位置会随之发生不同程度的变化，即站点处在动态的变化过程中，该站网基准的准确性和可靠性就会受到影响。因此，对徐州CORS基准站的稳定性进行分析和监测具有重要的科学和应用价值。
大气水汽是预测全球/区域气候变化、降雨和灾害性天气的重要信息源，也是GNSS等对地观测系统的重要误差源。利用徐州CORS可以反演该地区气象系统中大气水汽来预报天气，由于GNSS技术具有监测成本低、时间分辨率高、响应时间快等优势，基于该技术的大气水汽反演在区域短临极端天气实时监测与预警方面的应用越来越广泛。
对此本实验室将充分利用徐州CORS基准站网监测站数据构建徐州地区的三维坐标基准，分析该站网的位移、速度及水汽变化，为实现基准站网坐标信息的动态更新与服务以及区域极端天气的实时监测与智能预警提供数据与方法基础。
4.2沉陷监测目标
以徐州地区的老工业基地为研究对象，充分利用徐州市CORS网、贾汪潘安湖自建CORS站、中国矿业大学北斗分析中心已有软硬件设施，采用卫星导航、地理信息云、人工智能等多种现代化技术手段，设计一套矿区地表、边坡实时形变监测与预警系统，为矿区提供实时、快速、高精度的基准与天气预报服务，从而实时获取矿区地面监测点或大范围区域变形量、矿区的大气水汽变化，进行矿区实时形变监测与预警，为开采沉陷规律与矿区大气环境研究提供可靠的理论与数据基础。
4.3监测内容
（1）研究北斗/GNSS数据处理技术，实现徐州地区基准的高精度维持，为地区地表形变监测提供稳定可靠的基准服务（基准维持）。
（2）研究基于GNSS水汽反演和人工智能技术的典型气象要素智能识别与重构方法，实现徐州地区水汽实时监测与预警（水汽反演）。
（3）开展老采空区残余沉降监测工作，研究关闭矿井地表变形情况，为关闭矿井地基长期稳定性评价相关研究提供技术数据（沉降监测）。
（4）利用地理信息云和人工智能技术，研发徐州地区基准与水汽变化的可视化监测系统，为分析决策提供技术支撑（服务系统）。
5.水环境监测
5.1水环境监测意义
水是生命之源，也是人类社会经济发展的重要资源。水环境质量直接影响着人类健康、生态安全和可持续发展。随着工业化、城镇化和农业化的加速，水环境面临着日益严峻的污染和破坏。为了保护水资源，防治水污染，改善水环境质量，需要对水体进行科学、规范、系统的监测，及时掌握水体的现状、变化和趋势，为制定水环境保护政策、规划和措施提供依据。
5.2水环境监测目标
监测潘安湖各个断面或点位处的主要污染物（如氨氮、总磷、化学需氧量等）含量，评估潘安湖各个断面或点位处的水质类别和污染程度，判断潘安湖是否达到国家或地方规定的相关标准或目标。
监测潘安湖各个断面或点位处的主要生物学指标（如叶绿素a、藻类密度、藻类种类等），评估潘安湖各个断面或点位处的富营养化状况和藻华风险，判断潘安湖是否存在富营养化问题或藻华暴发现象。
监测潘安湖各个断面或点位处的主要生态学指标（如溶解氧量、透明度、温度等），评估潘安湖各个断面或点位处的生态功能和服务能力，判断潘安湖是否具有良好的生态系统健康状况。
监测影响潘安湖水环境质量和功能的主要自然因素（如降雨量、径流量、风速风向等）和人为因素（如入流口排放量、排放物质性质等），分析影响潘安湖水环境质量和功能的主要因素和机制，为制定水环境保护和改善措施提供依据。
5.3监测内容
（1）在潘安湖园内设置10个水文观测站和20个水质观测点，覆盖北湖和南湖的主要入流河道和出流河道，以及不同深度和位置的湖泊区域；在周边设置5个对照观测点，分别位于京杭大运河上游和下游，以及其他相邻河流或湖泊。
（2）利用中低分辨率光学卫星（如MODIS、Landsat、Sentinel等）获取湿地植被指数（NDVI）、叶面积指数（LAI）、净初级生产力（NPP）、水质参数（如叶绿素a、总悬浮物、透明度等）等信息，评估湿地生态状况和水环境质量。
6.生态监测
6.1生态监测意义
潘安湖是人工湿地系统，位于江苏省徐州市贾汪区潘安湖街道，地处徐州主城区与贾汪城区中间地带。潘安湖是由采煤塌陷地经过综合整治和生态修复而形成的国家湿地公园，是集“基本农田再造、采煤塌陷地复垦、生态环境修复、湿地景观开发”四位一体的全省首创项目。潘安湖具有重要的生态价值和社会效益，主要体现在以下几个方面：
为改善和保护当地生态环境提供示范。潘安湖通过对采煤塌陷地进行水利治理、土壤改良、水生植物种植等措施，恢复了土地功能，提高了水质水量，增加了生物多样性，形成了优美的自然景观和丰富的生态资源。潘安湖为解决资源枯竭型城市转型发展问题提供了成功经验和典范。
为促进当地经济社会发展提供动力。潘安湖通过开发旅游业、文化业、休闲业等现代服务业，打造了一批具有特色和吸引力的景点和活动，如国家4A级旅游景区、中央影视拍摄基地、国际音乐节等。潘安湖为增加当地财政收入、创造就业岗位、提升居民幸福感发挥了积极作用。
为推进全球生态文明建设提供贡献。潘安湖作为首批国家湿地旅游示范基地和国家级重点公益性科普教育基地，通过开展各种形式的宣传教育活动，普及湿地知识和保护意识，增强公众对自然环境的尊重和爱护。同时，潘安湖也为应对气候变化、维护全球生态平衡发挥了重要作用。
6.2生态监测目标
针对潘安湖这一特殊的人工湿地，我们在遵循一般研究的总体方案的基础上，制定了以下具体的生态监测目标：
监测潘安湖水域和岛屿的面积、形态、分布和变化情况，评估水利治理和土壤改良的效果和影响。
监测潘安湖水质、水量、水位和流量等水文要素，评估水环境质量和水资源利用情况。
监测潘安湖湿地生态系统的结构、功能、服务和变化情况，评估生物多样性、物质循环、能量流动等基本过程和机制。
监测潘安湖景观资源的类型、数量、质量和变化情况，评估景观美学价值和旅游吸引力。
监测潘安湖社会经济发展的规模、速度、结构和变化情况，评估生态修复对当地经济社会发展的促进作用。
6.3监测内容
潘安湖水域和岛屿监测：采用遥感影像解译或现场勘察等方法，获取并记录潘安湖水域边界线坐标点及其属性信息（如深度、类型等），计算并统计各类水域面积；获取并记录各个岛屿边界线坐标点及其属性信息（如高程、类型等），计算并统计各个岛屿面积；分析并描述潘安湖水域和岛屿形态特征及其变化趋势。
潘安湖水文要素监测：采用现场取样或在线监控等方法，获取并记录潘安湖各个断面或点位处的水质指标（如pH值、溶解氧量、氨氮含量等），计算并统计各个断面或点位处的平均值或最大值或最小值；获取并记录潘安湖各个断面或点位处的水量指标（如流量、水位等），计算并统计各个断面或点位处的平均值或最大值或最小值；分析并描述潘安湖水文要素特征及其变化趋势。
潘安湖湿地生态系统监测：采用遥感影像解译或现场调查等方法，获取并记录潘安湖各类湿地类型的分布范围及其属性信息（如植被覆盖度、物种组成等），计算并统计各类湿地类型的面积和比例；获取并记录潘安湖各类生物群落的数量、密度、多样性等指标，计算并统计各类生物群落的平均值或最大值或最小值；获取并记录潘安湖各类生态服务功能的价值、贡献率等指标，计算并统计各类生态服务功能的总价值和比重；分析并描述潘安湖湿地生态系统结构、功能、服务及其变化趋势。
潘安湖景观资源监测：采用现场评估或问卷调查等方法，获取并记录潘安湖各个景点或区域的景观类型、特征、风格等信息，评价并打分各个景点或区域的景观质量和美学价值；获取并记录游客对潘安湖景区整体和局部的满意度、偏好度、忠诚度等信息，评价并打分游客对潘安湖景区的旅游体验和感受；分析并描述潘安湖景观资源特色和优势及其变化趋势。
第二部分：潘安湖野外站监测的主要成果
2.1野外站主要成果
2023年在江苏省老工业基地资源利用与生态修复协同创新中心的支持下，沉陷实验室取得了如下成果：发表高水平论文10余篇、申请发明专利多项、指导学生团队进行挑战杯、互联网+”大学生创新创业大赛、苏港澳高校遥感制图分析与学术能力竞赛获多项奖励。
2.2水环境实验室
根据监测结果，结合研究目标，对潘安湖野外站监测区域的水土气生形变状况进行了如下分析：
水环境：监测数据显示，潘安湖野外站监测区域的水文过程受到季节变化和人类活动的影响，表现出一定的波动性和不均匀性。水质状况总体较好，但部分指标仍超过国家地表水Ⅲ类标准。
2023年5月潘安湖水质属于劣Ⅴ类，13个采样点中pH、溶解氧、氟离子、五日生化需氧量、总氮、氨氮、总磷、高猛酸盐指数等均值符合地表Ⅲ类水标准，总氮、溶解氧、氟离子有92.30%的采样点符合地表Ⅲ类水标准，总磷有69.23%的采样点符合地表Ⅲ类水标准。化学需氧量均值符合地表Ⅴ类水标准。CODCr、NO2-N和氨氮变异系数均大于0.3处于强变异状态，可能是人为活动造成的。内梅罗污染指数评价结果显示，水质总体上属于中度污染状态，单因子指数表明主要污染物为CODCr，平均含量为36.69 mg/L，超出《地表水环境质量标准》( GB 388-2002 )中规定的Ⅲ类水标准限值(20 mg/L) 83.45%，Ⅳ类水（30 mg/L）超标率达61.53%，Ⅴ类水（40 mg/L）超标率达38.46%。从分布情况来看，CODcr高值区位于水域6、悦平桥和潘安水镇。水域6污染程度最重，CODCr含量高达76 mg/L，可能由于其地理位置位于鸟岛东南侧附近水域，5月份温度较高，鸟类及岛上其余动物活跃度较高，代谢频繁。并且邻近的悦平桥和潘安水镇点位游客多，人类活动频繁，也会导致较高的CODCr。
2023年10月水质属于Ⅲ类，13个采样点的pH、溶解氧、五日生化需氧量、化学需氧量、氨氮和高猛酸盐指数指标都符合地表Ⅲ类水标准；总氮有84.61%的采样点符合地表Ⅲ类水标准；总磷有76.92%的采样点符合地表Ⅲ类水标准。内梅罗污染指数评价结果显示，潘安湖水质总体上属于清洁状态，高值区位于鸟岛（1.41）和四合院（1.00），可能是鸟类代谢活动以及人类生产生活造成的。单因子指数表明没有主要污染物。
2024年1月，潘安湖本次水质属于Ⅳ类，13个采样点中pH、溶解氧、五日生化需氧量、总氮、氨氮、总磷、高猛酸盐指数等均值符合地表Ⅲ类水标准，总氮、溶解氧有92.30%的采样点符合地表Ⅲ类水标准，总磷采样点均符合地表Ⅲ类水标准。化学需氧量均值符合地表水Ⅴ类水标准。氨氮变异系数大于0.3，处于强变异状态，可能是人为生产活动、景区鸟类及动物生活活动造成的。潘安湖水质总体上属于轻度污染向几乎清洁过渡的状态，少部分点位属于中度污染，单因子指数表明主要污染物为TN，其中水域3、神农码头、星光大道北点位污染程度较重，TN浓度分别达到了1.4 mg/L、1.5 mg/L和1.4 mg/L，超过了地表Ⅲ类水标准的0.1 mg/L。其中水域3位于潘安水镇与主码头之间，人类活动频繁且主码头有多家饭馆及卫生设施，生活污水和生活固体废物中的总氮含量过高，流入湖体中也会导致其过高。神农码头位于湖体西侧岸边，星光大道北位于湖体南侧岸边，可能会有含氮的废水由两岸渗入湖体中。
2023年5月至2024年1月共计三次采样，湖体重金属含量均未检出。
根据主要污染物2023年度变化，可以看出CODCr在逐渐减少，尤其是2023年5月至10月变化巨大，从均值36.69下降至16.00，到2024年1月下降至8.06经过分析可能有一下几种原因：（1）试剂盒批次差异造成分析结果差异。（2）水质因季节变化，经过夏季丰水期补水之后，水中污染物浓度降低，冬季CODCr持续下降。氨氮含量在雨水季节夏季偏低，而在枯水季节含量较高，这是也是因为降水对氨氮浓度的稀释，其含量变化情况和总氮、亚硝酸盐氮、硝酸盐氮含量变化情况具有相对一致性。徐州市6月至9月处于雨水期，大量的降水可能带动了两岸土壤中的有机物质进入水体，CODMn与BOD5具有类似的变化趋势，均在夏、秋季之间达到最大值。夏季周围农业活动活跃，大量使用有机肥料、复合肥和尿素，其中未被利用的氮随着地表径流和地下径流进入沉陷区水体，易导致研究区水体中夏季TN浓度较高。此外，鸟类的粪便含有较高的氮元素，如果岛上有大量的鸟类栖息或繁殖，它们的粪便会直接进入水体，或者经过淋溶作用，导致水体中TN含量升高。潘安湖鸟岛上存在养殖活动，如鸟类饲养等，养殖过程中使用的饲料可能含有高浓度的氮元素。当养殖废水排放到周围水域时，会导致总氮含量升高。同时，沉陷区水力交换条件差，加之2023年8、9月气温较高，蒸发量大，致使农业面源污染和内源等引起的氮浓度相应升高，难以扩散，但2024年1月TN浓度有所上升，这可能是由于有新的污染源产生。
各种类型的湖泊营养盐指标变化具有空间性差异和季节性变化。潘安湖为过度型湖泊，以总氮、总磷、高猛酸盐指数、叶绿素a和透明度作为水营养状态参数。2023年5月，潘安湖北湖综合营养水平指数均值为56.56，计算结果表明潘安湖整体处于轻度富营养化状态。其中，神农码头的富营养化水平最低，其TLI值为49.32，处于中度营养状态；水域3的TLI指数为59.02，接近中度富营养化状态，其余点位均处于轻度富营养化状态。2023年10月，潘安湖北湖综合营养水平指数均值为59.58，计算结果表明潘安湖整体处于轻度富营养化向中度富营养化过度状态。其中，悦平桥的富营养化水平最低，其TLI值为55.48，处于中度富营养状态；鸟岛的TLI指数最高，为62.54，为中度富营养化状态。除了蝴蝶岛、悦平桥、水域4和星光大道北之外，其余采样点都处于中度富营养化状态。2024年1月潘安湖北湖综合营养水平指数均值为46.33，计算结果表明潘安湖整体处于中营养状态。其中，悦平桥的富营养化水平最低，其TLI值为40.84，处于中营养状态；其余点位也均处于中营养状态。潘安湖北湖综合营养水平指数随季节变化而受到影响，其中夏季均值达到最高，冬季均值最低，变化趋势与叶绿素a高度符合。2023年10月的监测结果来看，13个采样点的pH、溶解氧、五日生化需氧量、化学需氧量、氨氮和高猛酸盐指数指标均已符合地表Ⅲ类水标准，内梅洛指数也显示湖体水质总体上处于清洁状态，但其富营养化指数是最高的。结果显示2023年10月的叶绿素a含量达到一年内的最大值，均值高达36.69 µg/L，远超地表Ⅲ类水标准（25 µg/L），仅能勉强达到Ⅳ类水标准（40 µg/L），部分点位如鸟岛（46 µg/L）、神农码头（47 µg/L）仅能达到劣Ⅴ类标准（50 µg/L），这可能是受到水体中藻类的季节性生长的影响，潘安湖属于封闭型煤矿塌陷湖泊，与周围水系沟通较弱，水源补给主要来源为大气降水和地下水补给，水体生境相对稳定。夏季温度较高，可以为微生物分解有机物提供能量，最终为藻类生长提供更多的营养物质。另外如鸟岛叶绿素a含量高，同时也具有较高的TN含量（1.8 mg/L）且在一年内含量是最高的，TN的偏高可能对水生生态系统造成不良影响，如蓝藻爆发，进一步导致了水体的富营养化。国内外大量研究结果还表明,磷是富营养化湖泊的主要限制性因子,而且磷与湖泊富营养化状态的相关性在国际上一直是研究的热点，水体中的叶绿素a浓度与总磷浓度有显著相关性，随着总磷浓度的减少，叶绿素a的浓度先后出现一个极大值点和一个极小值点。综合三次采样结果来看，潘安湖水体总体属于中营养状态，营养量适度，初级生产力高，以高级水生植物为主，水质良好，水中微生物种类有近百种，多样性丰富。
通过PARAFAC软件确定了潘安湖湖区每个采样点2023年5月16日、2023年10月13日和2024年1月8日中不同的荧光成分，并通过OpenFluor数据库比对。我们发现一个三组分的PARAFAC模型，潘安湖湖区有两种类似腐殖质的组分和一种类似蛋白质的组分。湖区与外界河流联系较少，湖区整体受外部扰动较小。湖区DOM具有显著的季节分布特征，夏季DOM含量最高，冬季含量最低。周边旅游设施较为丰富。蝴蝶岛、潘安水镇、南悦码头等地人口活动较频繁导致较多的富含有机物质污水排入湖泊，释放出蛋白类DOM。
浮游植物种类、密度和生物量的变化，直接影响水体水质、系统内能量、物质及生物资源变动。在本次调查研究中，一共观察到浮游植物8门59属，其中绿藻门24属（40.68%），蓝藻门15属（25.42%），硅藻门11属（18.64%），甲藻门3属（5.08%），裸藻门3属（5.08%），金藻门2属（3.39%），轮藻门2属（3.39%），隐藻门2属（3.39%）。以蓝藻门、硅藻门和绿藻门为优势门。潘安湖湖区浮游植物藻类平均密度为1.71×108 cells/L，平均生物量为5.85 mg/L，藻类密度和生物量均呈现自东向西增加的变化趋势其中。我们观察到浮游动物4门5纲8目16科22属，其中节肢动物门12属（54.55%），轮虫门5属（22.73%），原生动物门4属（18.18%），纤毛门1属（4.55%），以节肢动物为优势类群。
2023年10月潘安湖水体理化性质分布
（1）ORP
（2）透明度
（3）水温
（4）CODCr
（5）溶解氧
（6）浊度
（7）电导率
（8）总磷
（9）总氮
（10）pH
（11）硝酸盐氮
（12）亚硝酸盐氮
（13）氨氮
（14）BOD5
（15）CODMn
（16）叶绿素
2024年1月潘安湖水体理化性质分布
各采样点DOM图（1为2023年5月16日采样样品；2为2023年10月13日采样样品；3为2024年1月8日采样样品）
组分模型的PARAFAC组分C1、C2和C3（基于三次采样共39个样品）
基于三次采样39个样品的PARAFAC组分的SOM图
基于三次采样39个样本PARAFAC成分百分比的SOM图
（1）浮游植物物种多样性弦图
（2）浮游动物门弦图
（3）浮游动物纲弦图
（4）浮游动物目弦图
（5）浮游动物科弦图
（6）浮游动物属弦图
2023年10月浮游动植物分析图
主要污染物2023年度变化量
2.3大气实验室
监测数据显示，潘安湖野外站监测区域的大气成分受到自然因素和人为因素的共同作用，表现出不同程度的污染现象。大气参数在日、月、年等尺度上呈现出明显的周期性变化（与徐州市区监测一致，冬季污染物浓度最高，夏季最低；春秋两季受沙尘暴等天气影响较大；每月中下旬污染物浓度高于上旬；每日中午至傍晚污染物浓度高于清晨和深夜），在空间上呈现出不同程度的异质性（相比徐州市区气溶胶呈现一定程度的降低，臭氧含量相似，与卫星数据分辨率有关；城市中心区域污染物浓度最高，郊区次之；西北方向受到工业排放影响较大）。大气过程方面，辐射平衡、能量平衡、水汽平衡等方面均受到潘安湖人工湿地生态系统的调节作用。
太阳光度计&激光雷达
团队成员目前正在初步研发Qt端与Web端的平台，在Qt端运行成员复现与研发的代码，在Web端放置软件的介绍与团队成员的成果与信息。
开发平台
新增开发平台
2.4社会实验室
潘安湖实地调研情况
团队成员于2023年的3月11日至3月12日以及2023年12月2日至12月3日进行了潘安湖湿地无人机野外飞行。
2023年的3月11日至3月12日无人机外业：
2023年12月2日至12月3日无人机外业：
2023年12月3日潘安湖实地调研地物，进行潘分类与变化监测：
潘安湖外业无人机航测后，进行无人机卫星数据采集、卫星数据采集下载处理并实地调研与拍摄了潘安湖的植被、水系，构建了潘安湖数据集。然后，使用潘安湖数据集进行了潘安湖湿地逐年地物的分类情况与变化分析，计算得出2019年至2023年潘安湖各类地物所占面积的变化情况。
2019年至2023年潘安湖各类地物所占面积（单位：km2）如下表所示
2019年
2020年
2021年
2022年
2023年
道路
0.4412
0.4741
0.6389
0.8024
0.7524
建筑用地
0.4438
0.5444
0.1840
0.1124
0.1122
林地
2.6192
2.3852
2.1293
2.3689
2.5026
裸地
0.3610
0.5510
1.1743
0.7678
0.7705
沼泽
0.7809
0.7459
0.5514
0.7392
0.6404
水体
4.1196
4.0651
4.0878
3.9750
3.9876
2.5沉陷实验室
构建了徐州市坐标基准网及速度场模型，水平精度达3毫米，垂直精度达5毫米
站点图
U分量五次项系数拟合
U分量线性拟合后残差图像
降水量分析图
采用GNSS卫星数据进行水汽反演，获取了潘安湖地区的PWV数据。根据PWV值的变化来对降雨的发生进行短时序的预测及分析，以及无气象站点情况下，通过GNSS观测站实现降雨数据的分析及预测。
自建天气雷达图
潘安湖PWV值与实际降雨量对比图
电离层闪烁监测图集
利用潘安湖地区CORS站提供的GNSS原始观测数据可以进行反演电离层总电子含量TEC和ROTI因子的提取
潘安湖测站TEC图
潘安湖测站ROTI图
潘安湖测站DST图像
2.6主要成果
学生团队积极参与竞赛，在专业类竞赛中取得良好成果：
级别
比赛名称
获奖等级
省级
第八届江苏省高校测绘地理信息创新创业大赛
一等奖
首届苏港澳高校遥感制图分析与学术能力竞赛
特等奖
校级
第九届中国国际“互联网+”大学生创新创业大赛校赛
院级
第十四届“挑战杯”全国大学生创业计划竞赛环测学院选拔赛
二等奖
三等奖
学生团队积极学习专业知识，专注科研，已投稿中英文EI论文共6篇：
论文名称
1
WETLAND CLASSIFICATION USING FEATURE COMBINATION BASED ON PHYSICAL-BASED AND DATA-DRIVEN MODEL
针对使用单一特征难以充分利用SAR数据优势和简单的特征堆叠可能导致冗余影响分类的效率和精度,本文提出一种结合基础特征、物理模型特征和数据驱动特征的多维特征融合方法，能够有效的从SAR遥感图像中提取不同湿地土地覆盖类型，显著提高分类精度。
2
A NOVELFLOOD MONITORING METHOD USING TEMPORAL INFORMATION AND STATISTICAL CHARACTERISTICS IN SAR IMAGES
针对洪涝发生时难以快速获取高质量的训练样本造成深度学习模型泛化能力不强以及利用物理模型的检测结果易受其他地物变化的影响的问题，提出了一种顾及SAR影像水体特征分布特性和时间特征的无监督变化检测新方法，可以有效抑制城区更新变化影响，同时具有较快的响应时间，能够满足洪涝灾害应急响应的需求。
3
A NOVEL SHIP DETECTOR BASED ON ATTENTION MECHANISM AND UPSAMPLING OPERATOR
针对当前单阶段目标检测算法在SAR遥感影像中舰船目标检测漏检率和错检率较高、密集排列舰船目标检测精度较低的问题，本文以YOLOv5框架为基础，对提出引入ECA注意力机制和CARAFE上采样算子，将本文算法应用于SSDD舰船数据集中进行实验，P、R和mAP指标比原YOLOV5算法分别提高了4.6%、4.8%和2%，有效改善了SAR影像舰船目标检测性能。
4
PATCH-BASED CASCADE FOREST WETLAND CLASSIFICATION BASED ON MULTI-TEMPORAL SAR IMAGES IN YELLOW RIVER DELTA
针对湿地SAR影像后向散射系数相似和SAR影像固有散斑噪声的问题，本文提出一种基于patch的级联森林分类方法，并且结合了多时相、全极化GF-3 SAR数据进行滨海湿地黄河三角洲典型湿地地物图的绘制，总体分类精度达到89.46%，kappa系数为0.872，该策略适合于长期、连续、高质量的湿地监测。
5
A NOVEL WETLAND CLASSIFICATION METHOD COMBINED CNN AND SVM USING MULTI-SOURCE REMOTE SENSING IMAGES
针对湿地分类中存在的单一传感器难以精准描述湿地复杂的地物类型、湿地地物特征提取不足、分类器选择针对性不足的问题，本文提出一种联合CNN和SVM的分类方法，通过结合CNN的深层信息提取能力和SVM的精细分类能力，
能够解决湿地在复杂地物和小样本区域的分类困难，取得更加准确的分类结果。
6
顾及时空极化信息与相似性测量函数优化的SAR洪涝变化监测方法
针对传统洪涝变化检测方法易受累计误差的影响和有监督的方法需要高质量的训练样本，本文提出一种顾及时空极化信息与相似性度量函数优化的K-means时序SAR影像洪涝区域无监督变化检测方法，能够提高洪水淹没区与其他地物特征，解决漏检和误检的问题，取得稳定且较高精度的检测精度。
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(5)
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下一条：我站获取了潘安湖及周边支流的水质时空变化特征
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