富营养化湖泊典型水华蓝藻的固有光学特性

固有光学特性是水体光学特性的重要内容,掌握富营养化湖泊水体内典型水华蓝藻的固有光学特性,是开展不同水华蓝藻遥感识别的理论基础.利用AC-S吸收衰减仪、BB9后向散射仪,通过实验室纯藻培养,研究微囊藻（Microcystis）、鱼腥藻（Dolichospermum）和束丝藻（Aphanizomenon）3种典型水华蓝藻的固有光学特性,并探讨色素浓度、色素占比以及藻类等效粒径对不同水华蓝藻固有光学特性的影响.结果表明,3种典型水华蓝藻的吸收光谱曲线均具有440、620和675 nm吸收峰,微囊藻620和675 nm的比吸收系数最大,鱼腥藻440 nm处的比吸收系数最大;束丝藻单位色素浓度的散射和后向散射能力最高,鱼腥藻次之,微囊藻最低;固有光学特性影响因子分析表明,色素浓度和藻蓝素占比是影响3种水华蓝藻固有光学特性的主要因素.3种蓝藻的吸收系数、散射系数以及鱼腥藻、束丝藻的后向散射系数均随着色素浓度（叶绿素a或藻蓝素）的增加而增大;当蓝藻中藻蓝素占比增加时,3种蓝藻的单位色素浓度的后向散射系数逐渐下降;而藻细胞粒径与固有光学特性之间并未表现出很好的相关性.因此,3种水华蓝藻单位色素浓度的固有光学特性将为典型水华蓝藻的遥感识别提供重要的理论基础和数据支持.     

太湖水体吸收分解(Ⅱ):浮游植物色素吸收分解

蓝藻水华暴发前,浮游植物群类结构的变化可通过其指示型色素的浓度变化来反映.为了同时反演叶绿素a、叶绿素b(绿藻门指示型色素)、叶绿素c(硅藻门指示型色素)和藻蓝素(蓝藻门的指示型色素)的浓度,利用偏最小二乘回归构建线性模型,通过2011年太湖实测吸收数据,较为准确地反演了叶绿素a和藻蓝素的浓度;针对无明显优势藻的春季数据集较为准确地反演了叶绿素b和叶绿素c的浓度.相对于经典最小二乘算法,偏最小二乘法在多色素混合的吸收光谱分析上更为有效.通过反演指示性色素浓度来反映藻类的分布,为富营养化湖泊主要藻类时空分布变化的遥感监测提供了一定的理论与技术支持.     

太湖越冬蓝藻空间分布的初步研究

为确定2007-2008年冬季蓝藻在太湖各个湖区的分布及其变化规律,在冬季逐月对太湖主要湖区14个位点采集底泥和水样,应用荧光分析法测定样品中藻蓝素含量,以确定冬季太湖各个湖区的藻蓝素分布状况,比较冬季太湖各个湖区水体和底泥中蓝藻的分布差异.实验结果说明与夏季情况不同,相对于西南太湖水域,2007-2008年冬季北太湖水体和底泥中的蓝藻含量均较低,而西南湖区部分区域12月仍出现了蓝藻的聚集,底泥表面的藻蓝素含量也较高,说明调查期间,冬季越冬蓝藻主要分布于西太湖和南太湖.     

《翻阅巢湖的历史——蓝藻、富营养化及地质演化》等专著出版

《翻阅巢湖的历史——蓝藻、富营养化及地质演化》最近由科学出版社出版．这是一部从淡水生态学、湖沼学、遥感、水文学、古环境演化等视点分析巢湖的蓝藻、富营养化及地质演化历史的专著．全书共分10章,分别从巢湖蓝藻的历史演变和空间格局、湖水和水产品中囊藻毒素的污染现状、沉积物和流域表层土壤中的氮磷分布格局、氮磷输入和湖水中氮磷浓度的历史变化、泥沙淤积的历史变化、生态系统变化、地质历史变迁等角度对巢湖进行了较系统的分析,并通过和太湖及其它湖泊的比较分析,     

巢湖水华蓝藻原位生长率的时空变化及其环境影响因子

原位生长率是研究藻类生长、衰亡、种群演变、生产力估算,以及藻类对环境变化响应的重要指标,针对水华蓝藻原位生长率的测定,目前还缺乏成熟可靠的手段.本研究利用改进的原位培养法,根据培养前后藻蓝素浓度的变化,对巢湖东、中、西3个湖区水华蓝藻的原位生长率进行周年调查.结果表明,巢湖水华蓝藻的原位生长率变化范围在-1.16～0.69 d-1之间,表层的原位生长率最高,中层次之,底层大部分月份都为负值;原位生长率在空间分布上由高到低依次为西部湖区中部湖区东部湖区;在季节变化上,原位生长率春季(4 6月)相对较高,冬季(1 2月)相对较低.与环境因子进行相关分析后发现,原位生长率与溶解性总磷和温度正相关,这表明溶解性总磷和温度可能是影响巢湖水华蓝藻原位生长率的重要环境因子.     

基于遥感反射率的太湖优势藻识别方法

我国淡水湖库频发水华,不同类群形成的水华特征、危害及其治理方法差异显著,因此,如何区分不同藻种的遥感反射率特征,获取湖泊优势种信息是一个亟待解决的科学问题。研究基于室内藻种培养实验,培养了富营养化湖泊中的典型蓝藻和绿藻藻种,其中,蓝藻包括铜绿微囊藻（Microcystis aeruginosa）、假鱼腥藻（Pseudanabaenasp．）和束丝藻（Aphanizomenonsp．）,绿藻包括小球藻（Chlorellasp．）以及四尾栅藻（Scenedesmus quadricauda）;基于实测的遥感反射率,经归一化处理后,分析了不同藻种的遥感反射率特征,构建了DI(difference index)指数以及ADI(algae distinguish index)指数,建立了藻种分类模型,利用验证集数据进行检验,整体识别精度达77.55%,Kappa系数为0.7178。将分类方法应用于太湖野外实测遥感反射率数据集中,结果与实测的生物量数据有较好的匹配;将模型应用于太湖OLCI(ocean and land colour instrument)影像数据,获得了2019年12月和2020...     

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.     

巢湖西湖心底泥蓝藻对水体蓝藻生物量的贡献

2018年10月-2019年10月对巢湖西湖心水体浮游藻类群落结构以及水体和底泥蓝藻生物量进行了月度调查.结果表明:巢湖西湖心浮游藻类的主要优势种属为微囊藻属、席藻属、十字藻、卵形隐藻和鱼腥藻属.蓝藻优势种属在5-10月为微囊藻属,11-12月为鱼腥藻属,1-4月为席藻属.巢湖水体和底泥蓝藻生物量峰值分别出现在9月和2月,水体蓝藻的衰亡下沉会导致底泥蓝藻生物量的上升.巢湖蓝藻主要分布在水体,底泥蓝藻生物量相对较低,单位面积水柱与底泥蓝藻生物量6月的比值大于100,在11-3月相对较低,最低值小于2.底泥蓝藻主要分布在底泥表层0～2 cm.通过安装原位捕获器,监测了蓝藻在西巢湖湖心水柱和底泥中的垂直迁移过程和通量.结果表明:11月和2月蓝藻有明显从水柱向底泥迁移的过程;底泥蓝藻全年向水体的静态迁移量都很低,而动态迁移在11月和6月出现两个峰值,主要受底泥蓝藻生物量和再悬浮的影响.本研究结果表明削减巢湖西湖心底泥种源的最佳时期为10月至来年2月,但是由于底泥蓝藻生物量远远小于水柱蓝藻生物量,底泥蓝藻向水体复苏迁移的通量也较低,即使削减了底泥种源,也不能有效降低水体蓝藻生物量.     

巢湖流域春季浮游植物群落结构特征及其与环境因子的关系

采用野外调查的方法,结合趋势对应分析(DCA)及典范对应分析(CCA)的手段,研究春季巢湖流域河湖水体浮游植物群落结构特征及其与环境因子的相关性.结果表明,共鉴定出浮游植物73种,分属8门(硅藻门、绿藻门、蓝藻门、隐藻门、金藻门、甲藻门、裸藻门和黄藻门).在巢湖水体中,硅藻门、蓝藻门及绿藻门的数量之和占总数量的93.5%,为优势种群;蓝藻门中的项圈藻占总数量的21.9%,成为优势种.巢湖流域出入湖河流水体中,硅藻门、蓝藻门及绿藻门的数量也最多,占总数量的82.6%,为优势种群;蓝藻门中的席藻和束丝藻数量分别占总数量的38.3%、32.6%,成为出入湖河流水体中的绝对优势种.DCA分析表明巢湖流域水体浮游植物群落存在明显的空间差异.CCA分析表明巢湖水体浮游植物空间分布主要受水温、浊度和硝态氮浓度的影响;南淝河和柘皋河浮游植物空间分布受叶绿素a和硝态氮浓度的影响;而裕溪河、兆河和白石山河、杭埠河和丰乐河、派河浮游植物空间分布则受叶绿素a和磷酸根浓度的影响.     

太湖和巢湖中微囊藻(Microcystis)与长孢藻(Dolichospermum)的长时序变化及其驱动因子

随着我国湖泊治理力度的加大,太湖和巢湖的营养盐水平,特别是氮水平近年来明显下降,如2007年以后太湖总氮和近年来巢湖的氨氮水平都呈现下降趋势,但是2个湖泊水华蓝藻的优势种却向相反的方向演化,太湖的长孢藻(Dolichospermum)比例在增加,而巢湖的长孢藻比例却在降低,为阐明这种变化过程和驱动因素,本研究利用太湖(19932015年)和巢湖(2012 2018年)的历史数据分析了2个湖泊中的水华蓝藻——微囊藻(Microcystis)和长孢藻生物量的历史变化过程,并结合营养盐数据分析了影响2种水华蓝藻变动的驱动因素.结果显示:太湖和巢湖的微囊藻生物量多年来始终保持高位波动,近年来均有升高的趋势,这与2个湖泊磷的高位波动具有明显的相关性,磷是决定微囊藻生物量长尺度变化的主要驱动因素;太湖的长孢藻生物量呈现较大波动变化,2007年以后明显升高,巢湖的长孢藻生物量则明显下降,氮与长孢藻生物量呈现负相关关系,而且这种负相关仅在低磷浓度时具有显著性.微囊藻生物量对磷浓度变化敏感的正反馈响应是其水华形成的重要机制之一,在高温高磷条件下,微囊藻可以快速繁殖,并竞争性排除长孢藻,从而形成优势;而长孢藻可以通过温度生态位和固氮两种方式占据优势,在氮浓度相对较低,且温度低于微囊藻形成水华的温度范围时,长孢藻可以依靠温度生态位的优势形成水华,而在氮限制的条件下,即使在夏季高温时,长孢藻依然可以利用固氮作用形成水华,但是关键的温度阈值和开始固氮的氮浓度阈值仍不清楚.基于2种水华蓝藻对营养盐变化响应的差异,建议在进行蓝藻水华治理、污染削减过程中,应针对不同水华蓝藻的特性进行分时段分类别的营养盐控制策略.     

A Monte Carlo study of rainfall forecasting with a stochastic model

A procedure for short-term rainfall forecasting in real-time is developed and a study of the role of sampling on forecast ability is conducted. Ground level rainfall fields are forecasted using a stochastic space-time rainfall model in state-space form. Updating of the rainfall field in real-time is accomplished using a distributed parameter Kalman filter to optimally combine measurement information and forecast model estimates. The influence of sampling density on forecast accuracy is evaluated using a series of a simulated rainfall events generated with the same stochastic rainfall model. Sampling was conducted at five different network spatial densities. The results quantify the influence of sampling network density on real-time rainfall field forecasting. Statistical analyses of the rainfall field residuals illustrate improvement in one hour lead time forecasts at higher measurement densities.     

Earthquake Engineering and Engineering Vibration Aims And Scope

正This journal is established by the Institute of Engineering Mechanics(IEM),China Earthquake Administration,to promote scientific exchange between Chinese and foreign scientists and engineers so as to improve the theory and practice of earthquake hazards mitigation,preparedness,and recovery.To accomplish this purpose,the journal aims to attract a balanced number of papers between Chinese and     

INTERNATIONAL RESEARCH AND TRAINING CENTER ON EROSION AND SEDIMENTATION(IRTCES)

正Director:Shangfu Kuang,China Vice-directors:Chunhong Hu,China Duihu Ning,China Guangquan Liu,China The International Research and Training Center on Erosion and Sedimentation(IRTCES)was jointly set up by the Government of China and UNESCO on July 21,1984.It aims at the promotion of international exchange of knowledge and cooperation in the studies of erosion and     

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正SCIENCE CHINA Earth Sciences,an academic journal cosponsored by the Chinese Academy of Sciences and the National Natural Science Foundation of China,and published by Science China Press and Springer,is committed to publishing high-quality,original results in both basic and applied research.