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.     

基于决策树的Landsat TM/ETM+图像中太湖蓝藻水华信息提取

以9期Landsat TM/ETM+影像为数据源,基于K-T变换和归一化植被指数(NDVI),建立了湖泊蓝藻水华信息提取的决策树模型.基于大气顶面反射率图像,选用2005年10月17日太湖图像进行了对比验证,表明决策树模型比单波段阈值法、多波段阈值法(RVI、DVI、NDVI)能够更有效地提取蓝藻水华信息,区分陆生植被、水生植物和水华,省去了水体掩膜的过程.使用太湖2002年10月25日和2011年7月22日图像、巢湖2005年8月12日的图像,验证决策树模型方法和工作流程的有效性.使用多期TM图像确定了阈值的取值范围,其中,亮度、绿度、NDVI的下限值依次为0.191、-0.007、-0.054,湿度下限范围为0.07~0.15;亮度阈值上限范围为0.3~0.7、绿度为0.2~0.5、湿度为0.1~0.3,这些结果可作为湖泊蓝藻水华遥感监测的参考.     

三峡水库神农溪2008年夏季铜绿微囊藻(Microcystis aeruginosa)水华暴发特性

对三峡水库一级支流神农溪2008年夏季蓝藻水华进行调查,结果表明神农溪蓝藻水华优势种是铜绿微囊藻(Microcystis aeruginosa),暴发水域面积约0.2 km2,持续时间约50 d.本次水华暴发与水体总磷浓度呈正相关,温度、降雨、光照和营养盐等对水华暴发具有重要影响.研究发现尽管神龙溪水域总体处于中-富营养状态,但局部水域由于水流缓慢、水体滞留时间长、营养稀释扩散速率小,在夏季出现富营养化状态,这是蓝藻水华暴发的根本原因.建议开展包括流域综合治理在内的环境整治,确保神农溪水体生态环境的稳定.     

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.     

巢湖蓝藻水华时空分布(2000-2015年)

巢湖是我国五大淡水湖之一,近年来水体富营养化严重,蓝藻水华频繁暴发.通过收集2000-2015年晴好天气下2478景MODIS Terra和Aqua影像,利用浮游藻类指数,提取巢湖蓝藻水华时空分布数据.结果显示,巢湖蓝藻水华覆盖面积、暴发频率以及持续时间都在增加,每年最初暴发时间提前.从分布上来看,西巢湖依然严重,中巢湖、东巢湖水华暴发面积较以往大大增加;过去16年内巢湖蓝藻水华暴发频率持续增长,其中2007年最为严重,2008-2010年暴发频率出现缓和,此后又出现增长趋势.这些研究结果有助于掌握蓝藻水华的情况,为巢湖科学治理提供了数据支持.     

基于环境卫星CCD数据的太湖蓝藻水华监测算法研究

水体富营养化引起的蓝藻水华问题,是我国湖泊面临的主要环境问题,亟需加强现状监测和变化研究;我国自主研发的环境(HJ)卫星空间分辨率高,重访周期短,可用于长时间序列蓝藻水华的动态监测.本文利用HJ卫星CCD数据,通过自动控制散点回归的方法进行相对辐射校正,再将归一化植被指数和像元生长算法相结合,提出了一种可业务化运行的蓝藻水华高精度提取算法.该算法的优点为:(1)水华提取时具有统一的阈值,解决了以往一景影像一个阈值,无法大规模批处理的难题;(2)通过对像元进行线性分解,精度可达到亚像元级别.利用该算法对太湖2009—2014年蓝藻水华进行监测,发现2013—2014年太湖蓝藻水华较以往暴发面积偏小.研究表明,该算法对蓝藻水华识别能力强,自动化程度和水华提取精度高,可作为业务化算法运行.     

淀山湖蓝藻水华高发期叶绿素a动态及相关环境因子分析

根据2008年5-9月专项监测数据,分析蓝藻水华高发期淀山湖叶绿素a浓度的动态变化,及其与pH、溶解氧、TN、TP等环境因子的相互关系.结果表明,淀山湖蓝藻水华高发期叶绿素a存在明显的时间变化和空间分异,特别是叶绿素a的峰值共对应了3次水华暴发过程.其叶绿素a对数与总磷对数呈极显著正相关,与硝酸盐氮、TN/TP呈负相关...     

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.     

三峡水库香溪河库湾蓝藻水华暴发特性及成因探析

2008年夏季,香溪河库湾自三峡水库建库以来第1次暴发蓝藻水华,水华波及整个库湾,持续时间达1个月之余.为了解这次水华暴发特性及发生原因,本文对蓝藻水华的发生发展过程进行了跟踪调查,6-7月水华发生期间每周采样1次.调查表明本次蓝藻水华的优势种为鱼腥藻(Anabaena sp.)、铜绿微囊藻(Microcystis aeruginosa)、惠氏微囊藻(Microcystis wesenbergii)等,细胞密度高达3.82×10⁸ cells/L,蓝藻相对密度达到90%以上.本文将2008年5-7月与2007年同期理化指标比较发现,2007年5月的N:P为18.6,而2008年5月的N:P较低,为6.2,据文献报道N:P < 8有利于微囊藻的复苏,因此2008年水华前期的低N:P利于微囊藻的复苏,为微囊藻在适宜条件下的大量增殖提供了种源基础.方差分析表明,2008年5-7月各采样点真光层深度显著高于2007年同期,使得底泥中的微囊藻获得一定强度的光照而复苏,这可能是2008年蓝藻水华在香溪河库湾暴发的原因之一.综上所述,在具备充足的营养盐基础、较强的水体稳定性以及较高水温的前提下,香溪河库湾水华发生前期较低的N:P以及较高强度的光照可能是微囊藻复苏的诱导因子,为蓝藻水华暴发提供了种源基础.     

基于FAI方法的洱海蓝藻水华遥感监测

利用1999 2014年Landsat卫星遥感影像数据,采用浮游藻类指数(FAI)方法识别、提取洱海蓝藻水华信息,进而获取蓝藻水华时空分布数据,为进一步分析洱海蓝藻水华发生规律及监测预警提供参考.结果表明:1999 2014年洱海夏、秋季多次发生蓝藻水华,以小型水华为主(水华面积在10 km~2以内),大型水华现象主要发生在2003、2006、2013年,其中2006年水华面积最大,达到42 km~2.除近岸湖湾区域容易产生蓝藻堆积外,洱海蓝藻大型水华主要发生在洱海北部和中部区域,南部发生频次较少.近岸区域蓝藻堆积从春季开始,中心水域水华发生在夏末和秋季(8 11月),其中大型水华集中发生在10月左右.     

太湖、巢湖、滇池水华与相关气象、水质因子及其响应的比较(1981-2015年)

比较了太湖、巢湖、滇池（"三湖"）1981-2010年间的气象要素,1987-2015年间的水质要素,2000-2013年间的年内水华起始日期与持续时间,以及与水华相关的已有研究情况.其中,气象要素包括气温、日温差、风速、风向、气压、降水、相对湿度等;水质要素包括水温、总氮浓度、总磷浓度、水体综合营养指数等.对比结果表明,云贵高原湖泊滇池因其冬、春季节气温较高且日温差较大等气象特征,以及总磷浓度较高等水质特征,相比于东部平原湖泊太湖、巢湖而言更易发生水华,且在"三湖"中水华年内起始日期最早,持续时间最长.然而,目前有关滇池水华的研究相对于"三湖"中的太湖却远远不足.鉴于滇池所处湖区的独特气象、水质特征,平原水华湖泊的研究结果难以有针对性地指导其水华控制,亟需提高滇池水华研究的系统性与深度.只有因地制宜,方有希望逐步有效控制、减轻、乃至消除滇池水华.     

典型风力条件及水力调度下太湖藻华高频时空动态监测

湖泊藻华问题已成为全球水生态环境领域面临的长期挑战,风力条件变化和引调水工程的水力调度能改变湖体水动力结构,对藻类的生长和聚集过程产生影响,进行该过程的精细化监测和机制分析对于湖泊藻华预报预警和应急处置具有重要意义。本研究基于 Hiamwari-8/AHI 卫星遥感高频监测数据,对比分析了归一化差异植被指数(NDVI)、增强植被指数(EVI)和浮游藻类指数(FAI)3种不同指数对太湖藻华的反演效果,开展了典型风力条件下和水力调度下太湖藻华生消过程的持续监测分析。结果表明,FAI 对藻华区域和非藻华区域的区分更加明显,其阈值提取的藻华面积与基于 MODIS 图像解译的藻华面积的相对误差最低,为-2.27%。当营养盐充足且水温持续保持在蓝藻大量生长增殖的阈值以上时,风力条件是导致太湖藻类迁移聚集的关键因子,风向主要影响藻类的水平迁移,使其进行方向性迁移并逐渐形成大面积藻华区域。风速主要影响藻类的垂向迁移并存在临界阈值,当风速低于约2.5 m/s的临界风速时,藻华面积随风速增加而增加;当风速高于临界风速时,藻华面积随风速增加而降低。水力调度对距离较近的贡湖湾区域具有显著影响,主要通过水动力扰动来影响藻类的垂向迁移,使藻类沿水深方向强烈掺混,导致区域藻华面积下降。此外,持续且更大流量的调水将不断增强水动力扰动,减小区域藻华面积。本研究揭示了典型风力条件及水力调度下太湖藻华分布特征和迁移机理,可为湖泊藻华的精确动态监测预警和科学管控提供重要技术支撑。     

风场对鄱阳湖丰水期表层蓝藻密度的影响

目前,在风场对蓝藻的影响研究方面,国内针对太湖、滇池、巢湖等浅水湖泊的研究较多,针对鄱阳湖的研究则多集中于蓝藻群落特征及其与营养盐之间的关系。近年来,作为长江流域重要的通江湖泊,处于轻度富营养化状态的鄱阳湖水体蓝藻水华在局部库湾和部分水域出现,风场如何影响鄱阳湖表层蓝藻密度是一个值得探讨的问题。2019-2021年,在鄱阳湖布设13~49个采样点,于平水期、丰水期和枯水期现场采集各个点位表层水样、藻类、风场和流场数据,分析风场对鄱阳湖丰水期表层蓝藻密度的影响。结果表明,2019-2021年鄱阳湖丰水期风速与表层蓝藻密度呈显著正相关性,风场对水体的充分混合及驱动水体形成的风生流是促进蓝藻生长的原因之一。在流速较高(>0.05 m/s)的区域,无论风速高于还是低于临界风速(3~4 m/s),鄱阳湖表层蓝藻密度的空间分布受流场的影响更大;在流速较低(<0.05 m/s)的区域,风速在临界风速以下时,鄱阳湖表层蓝藻密度的空间分布受风场影响更大。2019-2021年鄱阳湖丰水期蓝藻密度超过水华暴发的阈值,但在高风速高流速的共同作用下未能发生大范围的蓝藻水华,仅能在风速适宜(<3~4 m/s)、流速较低(<0.05 m/s)的内湾、尾闾区等区域发生小面积的蓝藻水华。鄱阳湖丰水期水体处于长江顶托的低流速且微风条件下时,发生大面积蓝藻水华的概率可能会明显上升。     

基于MODIS数据的干旱遥感监测研究

干旱是影响社会发展和农业生产的重要因素之一。本文基于EOS/MODIS卫星遥感资料,选取江西省2001-2006年的NDVI时间序列数据,分析了NDVI对干旱的响应规律。计算了NDVI与气温、降水之间的关系。并提取植被状态指数(VCI),分析VCI与气温距平、降水距平的空间分布规律。结果表明:2003年江西夏季旱灾以高温少雨天气为主。这一时期的NDVI数值明显低于其他年份同一时期的NDVI值。气温温度越高,NDVI值越大;日照时数时间越长,NDVI值越大;降水量越高,NDVI值越大;降水距平百分率越高,VCI值越高;平均温度距平越小,VCI值越高。说明气候因素对NDVI指数和VCI指数有很大影响。研究表明,基于MODIS的植被指数可以反映旱灾的时空分布规律。     

西山遮挡对滇池风生流影响的数值模拟

对于湖泊风生流的模拟,湖 面风场数据是决定精度高低的关键因素, 而湖泊周围的山地等复杂地势常常引起湖面风速风向的不均匀分布,致使湖流流态因地形因素而变化较大,本文建立了一个适合于湖泊区域的中小尺度三维过山气流数值模型,用以计算受山体遮挡的风场合沿水深平均的二维湖泊风生流数值模型模拟了实际地形条件下的滇池风生流,并与均匀风     

太湖蓝藻水华的MODIS卫星监测

本文基于MODIS卫星影像探讨太湖蓝藻水华的识别、监测问题.通过比较MODIS影像上不同蓝藻浓度的波段反射率值的差别,得到对蓝藻信息响应的敏感波段,利用特定波段的合成,可基本识别蓝藻的分布信息,并基于蓝藻的光谱响应特征,采用比值模型方法、进一步确定蓝藻分布的相对浓度信息.最后通过不同时相蓝藻浓度的叠加分析,得出了蓝藻水华的动态变化信息.     

山体遮挡对滇池风生流的影响初探

用二维风生流数值模型模拟滇池湖流运动。滇池在主导风向西南风作用下,假定湖面风场是均匀的,数值模拟的湖流流态与实测湖流结果相差很大。而考虑山体遮挡影响,根据实测湖流期间现有的风情资料,在湖面上构造一非均匀风场,数值模拟结果与实测值基本一致。山体遮挡对滇池风生流的影响是不容忽视的。建议进一步进行湖流和湖面风向、风速监测,并建立过山气流数学模型,深入研究山体遮挡对湖泊风生流的影响。     

富营养化浅水湖泊藻源性湖泛的短期数值预报方法——以太湖为例

本文建立了一种富营养化浅水湖泊藻源性湖泛的短期数值预报方法.选取表征藻源性湖泛的代表性指标叶绿素a和溶解氧浓度作为预测变量,以天气预报中的风场为驱动力,求解浅水湖泊三维水动力水质耦合数值模型,计算未来3 d浅水湖泊叶绿素a和溶解氧浓度的时空分布,然后结合未来3 d的气象因子信息建立经验公式,计算湖泛易发水域发生湖泛的概率,并进一步确定湖泛发生位置和面积.以太湖为例,采用构建的方法于2013 2014年夏、秋季对太湖7段湖泛易发水域的湖泛发生概率及发生面积进行未来3 d的预测预报,预报正确率在80%以上.     

基于MODIS数据的2000-2010年乌梁素海"黄苔"时空变化

利用2000-2010年每年5-9月MODIS数据根据比值算法提取乌梁素海湖区黄苔的面积和空间分布信息并进行统计分析,探求乌梁素海黄苔产生的时空分布规律及特征,从而为黄苔的预防和治理提供支持.结果表明:(1)黄苔面积变化的年际和月际特征方面,2000、2001、2005、2006、2008、2010年黄苔面积超过了多年平均值(24 km2).5—7月份黄苔面积较小,保持在20 km2左右;8月黄苔面积迅速增长(约28 km2),9月黄苔面积最大,达到40 km2左右.(2)黄苔发生频率方面,2001年黄苔的规模和频率最高,发生频率达到0.58;2005、2006、2010年次之,发生频率在0.25附近波动(多年年均黄苔暴发频率为0.19);其他年份黄苔的发生频率处于低于0.10的水平.黄苔发生规模较大、次数较多的月份集中在8、9月,发生频率分别达到0.27、0.52,超过多年月均黄苔暴发频率0.19;其他月份黄苔的发生频率处于低于0.10的水平.(3)黄苔出现的空间分布方面,西大滩为东大滩的北部至中部,以及乌梁素海南部明水区排干口附近的西部沿岸是黄苔出现频率较高的区域.(4)2个月前的日均温度、降雨和营养盐浓度及当月风速与黄苔的产生具有极显著相关性;营养盐含量(TN、TP)的空间分布与黄苔的空间分布表现出较好的相关性.乌梁素海黄苔面积的年际变化受人类活动特别是生态补水的影响明显.