1) Case Ⅱ water model
二类水体模式
2) case Ⅱ waters
二类水体
1.
An optimal algorithm for retrieval of chlorophyll,suspended sediments and gelbstoff of case Ⅱ waters in Zhujiang River estuary;
珠江口二类水体水色三要素的优化反演
2.
An Optimal Algorithm for the Retrieval of Chlorophyll,Suspended Sediments and Gelbstoff of Case Ⅱ Waters in the Pearl River Estuary
珠江口二类水体水色三要素的优化反演(英文)
3.
In this paper, an ocean color inversion algorithm based on genetic algorithm for case Ⅱ waters is used to evaluate the capacity to inverse the water constituent concentrations using HY 1A CCD data.
应用一种基于遗传算法的二类水体水色反演算法,评估了HY 1A CCD反演水体组分浓度的能力。
3) case 2 water
二类水体
1.
But practical data proved that this assumption is not tenable in the atmospheric correction algorithms for case 2 water.
SeaDAS软件提供的标准大气校正算法中,假设第7和第8通道的离水辐射为0,但测量数据表明,在二类水体的大气校正算法中这种假设不成立。
2.
In this paper algorithms for case 2 waters, the fundamentals, the merits and limitations have been studied, and the principle techniques that may be applied to the problem of algorithms have been given.
根据国际海洋水色卫星的研究发展与应用现状,回顾了国际海洋水色卫星遥感二类水体现有反演算法的基本原理和存在的优缺点,以及提高反演精度需要的技巧。
4) Case II Waters
二类水体
1.
Supported by the National 863 High Technology Projects *"Remote Sensing of Case II Waters", the Neural Network (NN) models for atmospheric correction and three-component concentrations retrieval are established for Yellow Sea and East China Sea which belong to Case II waters.
本文在国家高技术计划863课题“模块化二类水体相关遥感信息提取技术”的支撑下，主要针对中国黄、东海区，提出二类水体水色大气修正和水色三要素反演的神经网络模型，分析了模型在实际卫星数据处理中的适用性及其不足之处，并给出进一步的改进方向。
5) case 2 waters
二类水体
1.
Over case 2 waters near shore,atmospheric correction meets two challenges: the nonzero water-leaving radiances in NIR atmospheric correction bands caused by turbid water;aerosol with strong absorption over nearshore regions.
近海二类水体大气修正面临两个挑战:浑浊水体造成NIR大气修正波段的离水辐射明显大于零;近海上空存在较强吸收性的气溶胶。
2.
The optimization approach is one of the most promising methods for retrieval of water constituents in case 2 waters,but almost previous applications of this approach suffer from their local search techniques.
提出一种基于遗传算法的二类水体水色遥感反演算法。
6) case-II water
二类水体
1.
A suitable algorithm of atmospheric correction for case-II water in China seacoast is given out to solve the problem that water-leaving radiance of case-II water in seacoast is set to 0 by ocean color remote sensing software SEADAS due to calculation inability.
提出一种适用于中国近岸二类水体的大气校正方法,解决了水色遥感软件SEADAS由于无法计算近岸的二类水体离水辐射率而简单地将其设为0的问题。
补充资料：水体质量模式
天然水体水质变化规律的数学描述，简称水质模式，是环境数学模式的一类。河流、河口、湖泊(水库)、地下水和海洋等天然水体虽有各自的水质模式，但是大同小异。水质模式主要用于预测、预报水体的污染趋向，研究水体污染特征以及水体环境的自然净化能力。
水质模式有两种基本类型。一类是简单的一级衰变模式，用来描述在水环境中发生衰变的污染物的模式。例如生化需氧量(BOD)、氨氮、亚硝酸盐以及硫化物等在水体中的衰变模式。另一类是衰变和恢复相结合的水质模式，用来描述在水体中由于多种因素而引起的水质变化，例如溶解氧浓度在水体中平衡过程的数学模式。不论是哪一类水质模式，都是将所研究的某一特定水体当作一个化学反应体系（或称连续搅拌化学反应器）。在这个体系内，污染物的变化是遵守质量守恒定律的。
一级衰变水质模式的一般形式是：
Li=L0iexp(-Kix/u)
(1)
式中Li为第i种污染物在污染源下游x距离处河水中的浓度（毫克／升）；L0i为此种污染物刚进入水体时的初始浓度(毫克／升)；u为河水的平均流速（公里／天）；x为距离（公里）；Ki为此种污染物在水体中的一级衰变系数（天-1）。如果在河水中存在多种可衰变的污染物，那么描述这些污染物总浓度的一级衰变模式就应是：
(2)
式中L为n种污染物的总浓度（毫克／升）。
衰变同恢复相结合的水质模式的一般形式是：
(3)
式中C为某种污染物在时间t时的浓度；ui为水流速度矢量(i=x、y、z)；x、y、z为时间t时污染物在水体中所处的空间坐标；Ex、Ey和Ez分别为污染物x、y、z方向上的扩散系数（距离／时间）;S(C,x,y,z,t)为此种污染物的来源或丢失（浓度／时间）。式(3)可以用来描述污染物在海水中的变化。如果是描述河口、地下水和深湖中污染物的变化，可以用二维水体模式，即在式(3)中将z方向的项目去掉。如果是描述河流中污染物的变化，可以用一维水质模式，即只考虑河水流动的方向。
河流水质模式 目前常见的一维河流水质模式是河水中的溶解氧模式。在这种情况下，S(C,x,t)应该包括：含碳有机化合物和氨氮的耗氧过程,大气的复氧过程,水生植物的光合作用和呼吸作用过程等。假定河流是稳定态，则，模式的形式就应变为：
(4)
式中C为河水中溶解氧的浓度;L为BOD的浓度;LN为氨氮的浓度;CS为溶解氧的饱和浓度;K1为含碳有机污染物的衰变系数；KN为氨氮的衰变系数;K2为复氧系数;P-R是光合作用产氧与呼吸作用耗氧之差;d为河水的平均深度；u为水流速度。
积分(4)式得：
(5)这里
式中L0和LN0分别为 BOD和氨氮在刚进入河水时的初始浓度；C0为溶解氧的初始浓度。式(5)所描述的溶解氧浓度随距离的变化曲线,称为溶解氧的下垂曲线（图1）。
为了验证模式(5),必须对模式中的参数K1、K2和KN进行估计。
湖泊水质模式 以湖水中所发生的热传递、组成传递、水力机制、化学和生物转化的动力学为基础的水质模式，用以描述湖泊和水库营养状况的物理、化学和生物过程,预报水质的变化趋势。如图2所示，可以将一个湖泊分成若干段，在每一段又可以垂直地分成高度为△z的若干层。
根据质量守恒原理，湖泊的水质数学模式可以写成如下的基本形式：
(6)式中C、Ci分别为湖水和流入水中污染物的浓度;QV为总流量；Qhi和Qh0分别为水平流入湖泊和流出湖泊的流量；Dz为扩散系数；Vs为沉降速度；S为污染物的来源和丢失项；A为单元面积；△z为单元厚度。
在湖泊模式中所考虑的主要环境变量是：浮游植物、浮游动物、氮、磷、溶解氧、生化需氧量、温度、悬浮物、总固体以及光线等。对于上述各个环境变量可以给出一组相应的湖泊模式的子模式。
水质模式有两种基本类型。一类是简单的一级衰变模式，用来描述在水环境中发生衰变的污染物的模式。例如生化需氧量(BOD)、氨氮、亚硝酸盐以及硫化物等在水体中的衰变模式。另一类是衰变和恢复相结合的水质模式，用来描述在水体中由于多种因素而引起的水质变化，例如溶解氧浓度在水体中平衡过程的数学模式。不论是哪一类水质模式，都是将所研究的某一特定水体当作一个化学反应体系（或称连续搅拌化学反应器）。在这个体系内，污染物的变化是遵守质量守恒定律的。
一级衰变水质模式的一般形式是：
Li=L0iexp(-Kix/u)
(1)
式中Li为第i种污染物在污染源下游x距离处河水中的浓度（毫克／升）；L0i为此种污染物刚进入水体时的初始浓度(毫克／升)；u为河水的平均流速（公里／天）；x为距离（公里）；Ki为此种污染物在水体中的一级衰变系数（天-1）。如果在河水中存在多种可衰变的污染物，那么描述这些污染物总浓度的一级衰变模式就应是：
(2)
式中L为n种污染物的总浓度（毫克／升）。
衰变同恢复相结合的水质模式的一般形式是：
(3)
式中C为某种污染物在时间t时的浓度；ui为水流速度矢量(i=x、y、z)；x、y、z为时间t时污染物在水体中所处的空间坐标；Ex、Ey和Ez分别为污染物x、y、z方向上的扩散系数（距离／时间）;S(C,x,y,z,t)为此种污染物的来源或丢失（浓度／时间）。式(3)可以用来描述污染物在海水中的变化。如果是描述河口、地下水和深湖中污染物的变化，可以用二维水体模式，即在式(3)中将z方向的项目去掉。如果是描述河流中污染物的变化，可以用一维水质模式，即只考虑河水流动的方向。
河流水质模式 目前常见的一维河流水质模式是河水中的溶解氧模式。在这种情况下，S(C,x,t)应该包括：含碳有机化合物和氨氮的耗氧过程,大气的复氧过程,水生植物的光合作用和呼吸作用过程等。假定河流是稳定态，则，模式的形式就应变为：
(4)
式中C为河水中溶解氧的浓度;L为BOD的浓度;LN为氨氮的浓度;CS为溶解氧的饱和浓度;K1为含碳有机污染物的衰变系数；KN为氨氮的衰变系数;K2为复氧系数;P-R是光合作用产氧与呼吸作用耗氧之差;d为河水的平均深度；u为水流速度。
积分(4)式得：
(5)这里
式中L0和LN0分别为 BOD和氨氮在刚进入河水时的初始浓度；C0为溶解氧的初始浓度。式(5)所描述的溶解氧浓度随距离的变化曲线,称为溶解氧的下垂曲线（图1）。
为了验证模式(5),必须对模式中的参数K1、K2和KN进行估计。
湖泊水质模式 以湖水中所发生的热传递、组成传递、水力机制、化学和生物转化的动力学为基础的水质模式，用以描述湖泊和水库营养状况的物理、化学和生物过程,预报水质的变化趋势。如图2所示，可以将一个湖泊分成若干段，在每一段又可以垂直地分成高度为△z的若干层。
根据质量守恒原理，湖泊的水质数学模式可以写成如下的基本形式：
(6)式中C、Ci分别为湖水和流入水中污染物的浓度;QV为总流量；Qhi和Qh0分别为水平流入湖泊和流出湖泊的流量；Dz为扩散系数；Vs为沉降速度；S为污染物的来源和丢失项；A为单元面积；△z为单元厚度。
在湖泊模式中所考虑的主要环境变量是：浮游植物、浮游动物、氮、磷、溶解氧、生化需氧量、温度、悬浮物、总固体以及光线等。对于上述各个环境变量可以给出一组相应的湖泊模式的子模式。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条