文献

J-GLOBAL ID：201702267443410139   整理番号：17A0345371

リモートセンシングに基づく飲用水源地の農業非点源汚染負荷推定【JST・京大機械翻訳】

Assessment on agricultural non-point source pollution in a drinking water source using remote sensing images

著者 (4件)： Li Jiawei (College of Water Sciences,Beijing Normal University) ,  Guan Xu (Shandong Academy for Environmental Planning) ,  Wang Guoqiang (College of Water Sciences,Beijing Normal University) ,  Jiang Hong (Nanjing Institute of Environmental Sciences, Ministry of Environment Protection)
資料名： Shengtaixue Zazhi  (Shengtaixue Zazhi)
巻： 35  号： 12  ページ： 3382-3392  発行年： 2016年 
JST資料番号： W1466A  ISSN： 1000-4890  CODEN： SZAZEC  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 近年、農業非点源汚染(NPS)による水環境汚染はますます深刻化し、飲用水の安全性に影響し、それにより、業界が注目されている。本論文では、CHAIHE市の飲用水源の二級保護区を研究対象とし、現地住民に対してアンケート調査を行い、新たな機構法を提案し、NPS汚染源(農業栽培、家畜養殖と農村生活)を評価した。動的平衡方程式N_(汚染)=N_(流失)+(1-Α)N_(1-Β)N_(家畜)を用いて,TN,TPの動的変化とNPSの全負荷を評価した。家畜の養殖と農村の生活汚染負荷の評価には排出係数法を採用した。また、農業栽培の汚染に化学肥料を施用することは重要な源である。リモートセンシングデータを生物季節学理論と結合し、分類決定木法を用いて作物を分類し、作物情報を抽出し、作物類型を確定する。正規化植生指数NDVIと異なる作物収量間の推定モデルを確立し,肥料施用量を算出した。その結果,作物のタイプはリモートセンシングデータに敏感であり,作物のリモートセンシングモデルの決定係数(R2)は0.91と0.64であることを示した。農業栽培によるTNとTPは最大の汚染負荷であり、それぞれ205.9と61.61T A~(-1)であり、これは農業栽培がNPSの主な由来であることを示している。研究結果は,CHAIHE市の飲用水源保護区の管理を指導し,下流水体の汚染を減少させ,生態環境を回復させる効果を達成するのに役立つ。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 化学肥料 ,  栽培 ,  農作物 ,  *飲用水 ,  正規化植生指数 ,  農村 ,  アンケート ,  *農業 ,  養殖 ,  作物収量 ,  汚染源 ,  *面汚染源 ,  ディシジョンツリー ,  *リモートセンシング
準シソーラス用語： 推定モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： non-point source pollution ,  remote sensing ,  export coefficient ,  crop-yield evaluating model ,  decision tree classification

分類 (1件)： 水質汚濁一般  (SB02010U)

タイトルに関連する用語 (5件)： リモートセンシング ,  飲用水 ,  農業 ,  非点源汚染 ,  負荷推定