2005-2017年北部太湖水体叶绿素a和营养盐变化及影响因素

利用国家生态观测网络太湖湖泊生态系统研究站对北部太湖14个监测点2005-2017年的营养盐和叶绿素a浓度逐月监测数据,分析了北部太湖2005年以来水体营养盐和叶绿素a变化特征,探讨了叶绿素变化的影响因素.结果表明,2015年以来,北部太湖水体叶绿素a浓度呈现显著增高特征,特别是5-7月的蓝藻水华灾害关键期,水体叶绿素a浓度增幅更加明显;营养盐方面,氮、磷对治理的响应完全不同：水体总氮、溶解性总氮、氨氮的降幅很明显,甚至在春末夏初的蓝藻生长旺盛期出现了供给不足的征兆;但水体总磷降幅却不明显,加之蓝藻水华的磷"泵吸作用",近3 a来水体总磷浓度反而有升高趋势,溶解性总磷浓度也无明显下降趋势.不同湖区的营养盐变化也不相同：西北湖区溶解性总氮、溶解性总磷浓度显著高于梅梁湾、贡湖湾和湖心区,而且后3个湖区的水质呈现均一化趋势.统计分析表明,北部太湖水体叶绿素a浓度与颗粒氮、颗粒磷、总磷、高锰酸盐指数均呈显著正相关,与溶解态氮呈负相关;5-7月水华关键期北部太湖水体叶绿素a浓度与上半年（1-6月）逐日水温积温、总降雨量、年平均水位均呈显著正相关关系.从研究结果可以看出,近年来北部太湖水体叶绿素a浓度的波动很大程度上受水文气象因子的影响;2007年以来太湖流域一系列生态修复工程的实施,虽然明显降低了湖泊氮浓度,但由于流域和湖体的氮磷本底较高,磷的缓冲能力大,致使水体营养盐水平仍未降到能显著抑制蓝藻生长的水平,年际之间的水文气象条件差异成为蓝藻水华暴发强度差异的主控因素.为此,仍需加大对太湖流域氮、磷负荷的削减,使湖体氮、磷浓度降低到能显著影响蓝藻生长的水平,才能摆脱水文气象条件对蓝藻水华情势的决定作用.     

太湖水体磷浓度与赋存量长期变化(2005-2018年)及其对未来磷控制目标管理的启示

为揭示大型浅水湖泊水体磷浓度对湖泊外源负荷削减和生态系统变化的响应规律,指导富营养化湖泊水生态修复和管理实践,利用太湖湖泊生态系统研究站20052018年连续14年的太湖水体各形态磷浓度的月、季度调查数据,估算了太湖湖体各形态磷赋存量的季度变化,分析了太湖水体磷浓度受湖泊水位、水量、蓝藻水华态势(蓝藻总生物量及水华出现面积)等环境条件变化的影响特征.结果表明,在连续10年的全流域高投入污染治理背景下,太湖水体总磷浓度仍未发生显著下降,水体各形态磷浓度在年际、月际及空间上的变幅大,不同季节和不同湖区总磷浓度的时空差异性大于14年来总磷浓度年均值的差异性;全湖32个监测点上、中、下3层混合样水体总磷平均值为0.113 mg/L(n=1788),其中颗粒态磷浓度平均值为0.077 mg/L,是水体总磷的主要赋存形式,溶解性总磷浓度平均值为0.036 mg/L,其中反应性活性磷浓度平均值为0.015 mg/L,占总磷浓度的13%;太湖水体总磷的赋存量介于410~1098 t之间,56个季度的平均值为688 t,其中冬季(122月)、春季(35月)、夏季(68月)、秋季(911月)平均值分别为683、604、792和673 t,夏季湖体磷赋存量明显高于其他季节.统计分析表明,蓝藻水华态势和水情要素(水位)对水相总磷、颗粒态磷等主要形态磷的赋存量影响显著,蓝藻水华态势的影响可能大于水量变化的影响.本研究表明,在水体营养盐浓度仍然充分满足蓝藻水华发生的背景下,气象水文波动所造成的湖泊水华面积及生物量的变化及大型水生植被消长带来的内源交换变化能引起水体总磷浓度剧烈变化,太湖水体磷浓度的稳定控制也依赖于蓝藻水华态势的稳定控制,由于太湖当前的蓝藻水华态势受气象水文条件变化影响甚大,短期内太湖水相总磷浓度稳定控制到0.05 mg/L的水质治理目标较难实现.治理策略上,若要实现太湖水体磷浓度的进一步明显下降,一方面需要大幅度削减外源磷负荷,另一方面需要大面积恢复沉水植被等.管理策略上,由于湖体磷浓度变化包括了较大的非人为因素影响,应将太湖总磷治理目标考核重点放在流域磷减排强度、入湖负荷等方面,科学看待气候波动等非人为因素影响下的水相磷浓度波动.     

2009—2017年太湖湖泛发生特征及其影响因素

湖泛是太湖蓝藻水华较为独特的灾害表征形式,也是危害湖泊生态服务功能的主要因素,认知其发生机制、演变特征对湖泊蓝藻水华灾害防控具有重要作用.本文基于2009-2017年江苏省水文部门逐年4-10月对太湖湖泛易发区现场巡查获得的湖泛发生状况数据,结合期间水质、入湖水量、营养盐负荷等环境条件变化监测,分析了太湖水域湖泛发生的时空变化特征,研究了湖泛发生前后的环境因子变化规律,探讨了湖泛强度年际波动成因.结果表明,2009-2017年太湖共发现面积超过0.01 km²的湖泛61起,年发生次数3~17次不等;湖泛发生位置主要集中在太湖湖西沿岸带,9年发生了32次,占总频次的一半以上;其次为梅梁湾;贡湖相对较少,而巡查的东部湖区未发现湖泛事件.通过对湖泛发生日与前10日的环境条件对比分析发现,湖泛发生前5天持续的高温、低压和低风速等气象条件有利于湖泛发生：气温连续高于25℃、气压低于101.0 kPa,有利于诱发湖泛;主导风向为东南风也有利于太湖西北部蓝藻水华严重区域的湖泛发生;大量蓝藻水华物质是湖泛发生的重要物质基础：湖泛发生前10日,湖体平均藻密度基本在1500万cells/L以上.湖泛发生强度还受前一年营养盐外源负荷的影响,湖泛发生频次较高的年份,前一年总磷和总氮营养盐入湖负荷也均处于较高水平.研究表明,尽管2007年无锡贡湖水厂发生饮用水危机以来太湖流域已经开展了大量的水环境治理工程,但是截至目前,太湖的湖泛发生风险仍处于较高水平,在营养盐还未控制到较低水平之前,太湖的湖泛巡查与防控仍是十分必要和艰巨的任务.     

富营养化湖泊夏季表层水体温室气体浓度及其影响因素

为研究富营养化湖泊水体温室气体浓度及其影响因素,以太湖西岸和竺山湾为例,共调查研究了27个点位,采用顶空平衡法对其表层水体中溶解的甲烷(CH_4)和氧化亚氮(N_2O)浓度进行测定.结果表明,太湖近岸带蓝藻水华堆积区表层水体中CH_4和N_2O两种温室气体浓度远远高于开阔湖区点位,CH_4和N_2O最高浓度分别为3.79±0.095和0.078±0.003μmol/L.蓝藻水华堆积区和开阔湖区CH_4平均浓度分别为2.33±1.46和0.14±0.059μmol/L,N_2O的平均浓度分别为0.054±0.024和0.023±0.012μmol/L.两种气体在水中均呈现过饱和状态,其中蓝藻水华堆积区表层水体中CH_4和N_2O饱和度远远高于开阔湖区点位.此外,入湖河流河口区域表层水体溶解性N_2O浓度较高.将水中CH_4和N_2O浓度与水体环境因子之间进行相关性分析,表明水体总氮、总磷、铵态氮和溶解性有机碳浓度与CH_4和N_2O浓度呈显著正相关,CH_4浓度与硝态氮浓度呈显著负相关.研究结果揭示了太湖蓝藻水华堆积区是CH_4和N_2O两种温室气体重要的潜在排放源,蓝藻水华暴发对湖泊温室气体的排放具有重要影响,但该过程的驱动机制及影响因素仍需要进一步研究.     

滇池蓝藻水华发生频率与气象因子的关系

蓝藻水华暴发是在一定的营养、气候、水文条件和生态环境下形成的藻类过度繁殖和聚集的现象,是水体环境因子(如总氮、总磷、pH值、溶解氧)和气象因子综合作用的结果.然而滇池周年性水华暴发标志着滇池蓝藻水华在当前水质条件下,气象因子为关键影响因子.为了进一步探究滇池蓝藻水华发生与气象因子的规律,本文利用2010-2011年滇池蓝藻水华遥感监测资料与周边地面气象站逐月资料,研究滇池蓝藻水华月发生频率与月气象因子的关系.结果显示,滇池蓝藻水华发生频率与平均气温、最低气温、平均风速、累计日照时数和降雨量等气象因子均表现为显著相关,其中与日照时数和风速呈显著负相关.各因子中与风速的相关系数最高,说明滇池各月蓝藻水华发生频率高低与风速关系最为密切,进一步验证了在具备蓝藻水华发生所需营养盐条件下,水体稳定性对蓝藻水华发生的影响更为重要的结论.以上结果可为科学预测蓝藻水华发生,并采取相应措施减少其带来的影响提供理论依据.     

高温干旱背景下太湖藻情变化特征及机制

2022年我国长江流域经历了长期的高温干旱,对湖泊水生态环境和湖内藻情态势产生了深远影响。但目前关于干旱环境下湖泊水华的响应特征研究较少。以太湖为例,基于2005—2022年湖体营养盐与叶绿素a浓度的长期监测数据,结合卫星遥感影像反演的蓝藻水华面积变化,探讨了2022年高温干旱对太湖蓝藻的影响特征及驱动机制。结果表明,2022年蓝藻水华高发季节(5—9月),太湖蓝藻水华的平均面积和最大面积均明显下降,其中5月的水华面积仅为近5年同期平均面积的20%;水样采集分析获得的水体叶绿素a浓度和微囊藻生物量在春季也明显下降。营养盐方面,2022年太湖的总氮和总磷均值分别为1.41和0.084 mg/L,较近5年均值分别下降了30.6%和27.3%,均为2005年以来的最低值。氮磷浓度空间分布的克里金插值显示,除西北湖区(竺山湾)受河流入湖影响外,大部分湖区的溶解态氮磷也都处于较低状态,冬季溶解性总磷浓度小于0.02 mg/L的水域面积占全湖面积的79%。随机森林分析表明,总磷、水温和风速是影响春季微囊藻和藻类生物量的关键因子。冬季湖体磷水平低,加上春季外源负荷较少,致使2022年春季太湖大范围湖...     

2010-2017年太湖总磷浓度变化趋势分析及成因探讨

近年来,太湖流域各省市政府加大治理力度,流域水体水质取得明显好转,氨氮浓度和总氮浓度呈大幅度下降趋势,然而太湖水体总磷浓度呈上升趋势.为探讨太湖总磷浓度升高的原因,采用太湖流域管理局2010年以来的水质水量实测数据、遥感监测数据等,分别从太湖入湖河流污染负荷量、水生植被和蓝藻与总磷浓度的关系3个方面进行相关性分析.结果表明,入湖河流总磷浓度高于太湖水体总磷浓度,且磷不易出湖,逐年总磷净入湖量持续累积与太湖总磷浓度有明显的正相关性,入湖污染负荷量大是太湖总磷浓度居高不下的根本原因;水生植被可吸收湖泊沉积物中的营养盐,并抑制底泥再悬浮从而降低内源性营养盐的释放,东太湖水生植被的大量减少,一方面减少了沉水植物对磷元素的吸收,另一方面增加了风浪对底泥的扰动再悬浮,造成磷元素释放,是造成湖水总磷浓度升高的重要因素;近年来太湖蓝藻密度呈上升趋势,受其影响,总磷浓度也有上升,蓝藻水华加快湖体磷循环,藻类密度增加也是太湖总磷浓度升高的影响因素之一.     

确定太湖流域湖库总磷参照浓度的改进MEI模型

太湖流域湖泊污染严重,非常有必要建立相应的水质基准以便于湖泊水体的保护与修复.根据太湖流域12个受人类影响较小的湖库及太湖早期的总磷、总碱度、平均水深等数据建立了MEI(morphoedaphic index)模型,通过对模型中总磷与总碱度、平均水深因子的相关关系进行分析,并结合太湖流域湖库水深较浅的特征,提出了确定太湖流域湖库水体中总磷参照浓度的改进MEI模型.将该模型应用于太湖,得到太湖总磷参照浓度为0.025 mg/L.研究结果旨在丰富我国水体营养物基准的确定方法,并为太湖流域水体富营养化的控制提供理论依据,同时为长江中下游类似湖库水质基准的建立提供技术支撑.     

望虞河引长江水入太湖水体的总磷、总氮分析

太湖流域实施的调水引流,提高了流域水资源和水环境承载能力,发挥了水利工程在改善水环境方面的综合效益,支撑了流域经济社会的可持续发展.本文在分析近年来望虞河引江水量与入湖水量及入湖水体流经太湖湖湾水体水质变化情势的基础上,分析比较了2007年以来的调水引流期间,望虞河入太湖水体总磷、总氮浓度值与太湖贡湖湾、梅梁湾、湖西及江苏省其它主要入太湖河道的总磷、总氮浓度值,并通过监测结果分析了入太湖水体总磷、可溶性总磷的衰减趋势,从而得出,长江是优质水源,调引长江水为增加太湖水环境容量、改善太湖及区域水环境状况起到了积极作用.     

太湖蓝藻水华的预防、预测和预警的理论与实践

综述了蓝藻水华预防、预测预警的重要意义及其理论与技术体系.基于作者所提出的将蓝藻水华形成分为休眠、复苏、生长和上浮聚集形成水华的"四阶段理论",以及太湖蓝藻越冬、春季复苏和水华形成的时空规律,提出了太湖蓝藻水华的预防理念.综述了国内外蓝藻水华形成与预测研究进展,阐述了蓝藻水华形成关键过程的主导生态因子及其阈值:确定了水华蓝藻越冬的空间分布与生命特征,利用室内模拟实验和野外原位观测与捕捉,得到了蓝藻春季复苏的室内和野外温度阈值分别为14℃和9℃,发现了蓝藻复苏量与有效生理积温呈正相关的基本规律;初步揭示了水华蓝藻生长竞争优势形成的生物学与生态学机理以及光利用策略,利用细胞分裂频率法测定了夏季太湖水华蓝藻的原位生长速率为0.2-0.4;确定了在不同水文气象条件下,水华蓝藻在水体中垂直分布和在不同湖区之间输移的基本格局,发现藻类在水体中各层间百分含量的变异系数随着风浪的增大而减小,进一步证明了蓝藻水华形成是在适当水文气象要素驱动下,已经成为优势种群的水华蓝藻在湖体中空间位置的改变而引起的.建立了太湖蓝藻水华预测模型和工作流程,在2007年和2008年在太湖实施了未来3d的蓝藻水华预测预警,预测分析了2008年全年太湖蓝藻水华情势.对预测结果的回顾性评估与分析表明,目前已有的理论研究结果和预测工作流程可以对太湖蓝藻水华发生概率、发生地点和强度进行预测,预测准确率达到60%-80%.此外,还提出了未来蓝藻水华预测的研究方向.     

基于GOCI数据的太湖蓝藻垂向迁移特征及关键影响因素

蓝藻水华频繁暴发是太湖面临的主要环境问题之一,蓝藻聚集上浮是表层水华形成的前提。为探究蓝藻垂向迁移与水华日变化之间的关系,阐明蓝藻垂向迁移的关键影响因素,基于2015-2020年地球静止海洋彩色成像仪(GOCI)数据,分析了太湖不同湖区蓝藻水华日变化过程,发现太湖蓝藻水华垂向迁移的日变化主要呈现上升、下降、先上升后下降三种类型,且不同湖区存在差异。统计分析和偏最小二乘法结构方程模型(PLS-SEM)结果表明,水环境因子对蓝藻垂向迁移过程影响较小,累积光辐射是驱动蓝藻垂向迁移的主要气象因子。气温升高有利于蓝藻持续维持上浮能力,前一天风速较大且当天风速较小会加速蓝藻上浮。相较于沿岸湖区,湖心区受累积光辐射、风速的影响更大,蓝藻水华日变化过程更剧烈。本研究水环境因子数据为逐月数据,为深入探究水环境因子对蓝藻垂向迁移的影响后续还需进行高频监测研究。本文结果有助于探明浅水湖泊蓝藻水华形成机制,为富营养化湖泊蓝藻水华预测预警及治理提供理论支撑。     

太湖富营养化条件下影响蓝藻水华的主导气象因子

利用2004-2018年卫星遥感解译的太湖蓝藻水华信息构建蓝藻综合指数,采用随机森林机器学习算法分析同期气象因子与蓝藻水华综合指数的关系,定量评估影响蓝藻水华的主要气象因子特征变量的重要性度量和贡献率.结果表明,在光、温、水、风等主要气象要素中,气温对蓝藻水华综合指数起着主导的作用,其次是风速和降水,日照时间的影响或可忽略.其中气温条件中重要性度量最大的是年平均气温,其次是冬、春季节的平均气温;风速因子中影响较大的是7月份的平均风速;水分条件中主导因子是9月累计降水量.优选的随机森林模型模拟值与实际蓝藻水华综合指数的变化趋势基本一致,拟合优度为0.91,通过0.01显著性检验,随机森林模型模拟效果较好.用随机森林模型模拟值对太湖蓝藻水华分等级评估,模型模拟精度达到了86.7%,其中5个重度等级年份模型模拟结果完全一致,中度等级的6个年份模型模拟值有5年与之相符,中度以上等级的模拟精度达90.9%,模型能够反映气象因子对蓝藻水华综合指数的综合影响,对中、重度蓝藻水华的模拟效果更好.随机森林模型有助于理解富营养化状态下影响蓝藻水华的主导气象因子,利用气象因子的可预测性可以促进蓝藻水华预测预警能力的提升.     

基于高频高光谱近感观测量化风对蓝藻水华的影响

全球气候变化显著影响湖泊理化环境和生态系统演化,对生态系统服务造成负面影响甚至引发生态系统灾变,其中风速下降可能促使富营养化湖泊蓝藻水华的暴发和水面漂浮集聚。以往由于较低的观测频次,往往很难精细量化风对蓝藻水华的影响。利用陆基高光谱近感观测技术,基于分钟小时尺度开展周年高频观测,通过对6—10月蓝藻生长期太湖表层水体叶绿素a浓度统计分析,量化蓝藻水华高频动态变化特征,确定蓝藻水华漂浮集聚的风速阈值。研究发现,随着风速的下降,水体表层叶绿素a浓度随之增加,蓝藻水华出现概率也随之增加。概率分析显示,当近地面风速小于2.5 m/s时,湖泊表层比较容易形成明显肉眼可见的蓝藻水华,藻华发生概率为55.1%。长时间持续的低风速容易诱发蓝藻水华形成和漂浮集聚,强风浪事件后低风速出现1～2天叶绿素a往往就能恢复以往较高水平,这为管理者有效防控蓝藻水华提供了新视角。长期气象观测显示,气候变化影响下太湖地区风速呈现显著下降趋势,增加了蓝藻竞争优势和发生概率,有助于其在表面漂浮集聚。在未来的气候变化情景下,如果风速继续呈现下降趋势,在营养盐条件不变情况下湖泊表层蓝藻水华发生概率可能还会上升,增加蓝藻水华防控...     

太湖蓝藻水华暴发的氮磷控制阈值分析

藻类生长与营养盐浓度存在藻类几何级数增长的营养盐浓度变化的下限阈值和藻类生长不受氮磷浓度增加影响的上限阈值,但由于蓝藻水华的形成受多种因素的综合影响,不同湖泊、不同区域及不同时段的氮磷浓度对蓝藻水华的影响差别较大,使得蓝藻生长的氮磷控制阈值难以确定.针对控制蓝藻水华暴发的氮磷阈值的研究虽然有所开展,但多集中在实验室研究阶段或对经验值的判断,虽然也有基于野外实测数据的研究,但也限制于某一特定区域,而基于野外长序列实测数据并且覆盖整个湖泊的氮磷阈值研究则是空白.太湖作为具有较高营养背景的富营养化浅水湖泊,蓝藻水华的发生受氮磷影响较大.对太湖总磷(TP)、总氮(TN)和叶绿素a(Chl.a)浓度的时空变化分析发现,太湖西北湖区的TP、TN与Chl.a浓度明显较高,并且TP、TN与Chl.a均呈显著性正相关.为探究太湖蓝藻水华暴发的TP和TN控制阈值,以轻富营养化等级下的Chl.a分级标准(10,26］作为表征水华暴发的条件,采用郑丙辉等的频率分布法,确定了太湖蓝藻水华暴发的TP和TN控制阈值分别为0.05~0.06和1.71~1.72 mg/L;通过空间验证,太湖藻型区TP和TN浓度远高于同级营养水平下全湖区TP和TN控制阈值,表明藻型区高氮磷水平为蓝藻水华发生提供充足营养盐条件,即使氮磷全湖平均浓度控制在蓝藻水华暴发的氮磷阈值水平之下,但在气象水文等因素适宜条件下,藻型区水华发生风险仍然较高;并且在高氮磷背景下,即便在水华发生风险低的季节,水华发生风险仍然较大.近十几年来,虽然太湖经历了大规模的高强度治理,但由于环太湖流域的湖西区入湖负荷占比大,导致太湖藻型区氮磷浓度仍处于高位运行状态,为蓝藻水华的暴发提供了充足的营养盐基础,因此,湖西区的控源减排仍然是太湖富营养化及蓝藻水华防控的重点.     

黄色的蓝藻水华

随着全球气候变化和水体富营养化,在过去几十年中蓝藻水华改变了全球的淡水生态系统.蓝藻因独有的藻蓝蛋白而大多呈现蓝绿色,因此其水华也常称为蓝绿藻水华.然而随着蓝藻水华关注度的不断提升,尤其是监测和研究的不断深入,经常在水体中发现蓝藻水华出现黄化的现象.例如,太湖出现的黄色蓝藻水华,冬春季以长孢藻属(Dolichospermum)水华为主,夏秋季以微囊藻属(Microcystis)水华为主.即使外观看起来是蓝绿色的蓝藻水华,但仔细观察形成蓝藻水华的群体颗粒,也有部分呈现黄色,反之亦然.实际上,鉴于色素组成的差异性,也许水体中就没有两个颜色完全一致的蓝藻群体颗粒.目前对于黄色的蓝藻水华及其形成机理,国内外鲜有报道和研究.光照和氮限制被认为是最有可能的原因.在关注蓝藻水华黄化的同时,更应该关注和研究这些颜色变化给蓝藻水华及水环境所带来的风险和挑战,尤其是对水生态管理工作的启发和意义.     

基于高分六号数据提取太湖蓝藻方法的对比及适用性分析

以往对太湖蓝藻提取的研究中,较少将国内高分系列卫星影像作为数据源.为此本文基于2019年太湖不同蓝藻暴发时期的高分六号数据,采用随机森林（random forest,RF）法、归一化植被指数（normalized differential vegetation index,NDVI）阈值法和多光谱绿潮指数（multispectral green tide index,MGTI）阈值法对太湖蓝藻进行提取以寻求提取太湖蓝藻的最佳方法,并在此基础之上探讨了RF不同输入变量的适用性.结果表明,2019年太湖南岸和梅梁湖的蓝藻水华富营养化较为严重,NDVI阈值法明显将部分轻度蓝藻漏提,MGTI阈值法对中、重度蓝藻的识别能力不如NDVI法,而RF法能够有效地提取太湖蓝藻.其中将归一化植被指数和归一化水体指数作为输入变量的RF法提取中型暴发期的太湖蓝藻精度最高,总体分类精度和Kappa系数分别为99%和0.97.研究太湖蓝藻的提取方法对太湖的环境治理提供了技术支持,也为其他湖泊蓝藻的遥感监测提供了科学依据.     

基于水华蓝藻固有光学特性的主要类群定量识别方法

蓝藻水华是湖泊水体富营养化的重要特征之一,不同水华蓝藻类群形成的水华特征、危害及其治理方法差异显著.因此,如何快速、准确地掌握不同蓝藻类群的时空分布特征成为实施富营养化湖泊污染治理与生态恢复、蓝藻生态灾害预测预警中一个亟待解决的科学问题.本研究基于纯藻种实验室培养和室内光学控制实验,在微囊藻(Microcystis)、鱼腥藻(Dolichospermum)、束丝藻(Aphanizomenon)3种主要水华蓝藻固有光学特性的基础上,通过甄别不同水华蓝藻的吸收、散射和后向散射光谱的特征波段,构建了基于吸收和散射特性的5种水华蓝藻类群的非线性最优化定量识别模型,其中,基于440、620和675 nm 3个波段吸收的a-CIM 440,620,675具有较为稳定的定量识别能力;并基于野外实测光学特性数据,实现了巢湖主要水华蓝藻类群的定量监测,初步分析了巢湖主要水华蓝藻类群的时空分布特性.研究表明,巢湖的水华蓝藻以鱼腥藻、微囊藻为主,束丝藻较少,鱼腥藻主要出现在温度较低的季节,微囊藻在夏季的西部湖区占优势;巢湖水华主要为微囊藻藻华和鱼腥藻藻华,且浓度较高的蓝藻主要存在于水体表面以下20 cm范围内;微囊藻和鱼腥藻在非藻华断面垂向上均匀分布.本研究可为富营养化湖泊蓝藻水华预测预警以及相关管理部门决策提供重要的理论依据和科学支撑.     

浅水湖泊湖沼学与太湖富营养化控制研究

自2007年无锡暴发饮用水危机事件以来,太湖经历了前所未有的高强度、大规模治理,各种治理措施累计投资已经超过千亿元.监测显示,在治理初期太湖的氮、磷浓度下降明显,水质有所好转,但最近几年关键水质指标总磷与浮游植物叶绿素α浓度出现了波动,蓝藻水华有所反弹.研究表明,太湖的外源负荷并没有减少,这与城镇用水量增加、污水排放标准偏低、面源污染削减不足有很大的关系;同时,内源负荷也因为蓝藻水华的持续而加重,浅水湖泊水深浅、扰动强的特点强化了磷的循环利用效率,加剧了内源负荷对湖泊富营养化和蓝藻水华的影响.气候变暖叠加营养盐富集的复合效应、流域风速下降以及暴雨事件频次和强度增加等气象水文条件变化,都促进了太湖蓝藻水华的暴发;蓝藻水华的时空分布特征则受湖泊水动力的决定性影响.太湖治理的曲折过程,凸显了大型浅水湖泊湖沼学研究的不断深入与发展,未来需要继续加强多学科交叉研究,特别是基于湖泊-流域系统的气象水文、生物地球化学和生物生态学的学科交叉.对于太湖生态环境的综合治理和管理,既要注重湖泊与流域相结合,更需要重视自然科学和人文科学的有机融合,才能真正达到控制太湖富营养化、维护流域水环境安全与社会经济可持续发展的目标.     

基于视频监控图像的环巢湖蓝藻实时动态监测

蓝藻的防控与治理是湖泊水环境、水生态管理的重要内容,实时获取蓝藻的空间分布信息对于降低蓝藻灾害风险具有重要意义.针对地面调查费时费力、卫星遥感监测粒度较粗且时效性不强等问题,本文提出了一种基于视频监控网络的湖泊蓝藻实时监测技术.基于环巢湖视频监控网络的33个功能摄像机,研究如何从视频图像中实时、准确提取蓝藻的分布信息.为克服不同摄像头的观测角度不一致、光照强度和背景条件不一致等诸多挑战,在视频图像蓝藻表征分析的基础上,通过多尺度深度网络进行图像粗粒度分类,区分蓝藻与浑浊、阴影水体;基于随机森林进行蓝藻精细化识别,克服蓝藻的强异质性.最后以渔政站沿岸水域的日均蓝藻覆盖率和月均蓝藻覆盖率为统计单位,开展了巢湖沿岸蓝藻的动态监测.研究成果可为科学制定蓝藻治理方案提供技术支撑.