大型浅水湖泊水体对流混合速率分析

湖泊水体的对流混合是最基本的物理过程,其能显著影响湖泊生态系统温室气体等循环,但浅水湖泊水体对流混合的研究鲜有报道.本研究基于太湖(面积2400 km2,平均水深1.9 m)中尺度通量网的原位、高频、连续和多点的观测数据,分析该大型浅水湖泊水体对流混合速率w*的时空特征.结果表明太湖水体w*的均值为2.49 mm/s,因太湖的风速、水温和辐射等物理参数无空间变化,w*也无明显的空间变化.但是研究表明w*呈现显著的昼夜变化和季节变化,且昼夜变化幅度强于季节变化.总体上夜间w*是白天的4倍多,冬季w*(均值1.79 mm/s)明显低于春季(均值2.42 mm/s)、夏季(均值2.91 mm/s)和秋季(均值2.82 mm/s).太湖w*主要受风速和能量收支影响,白天风速是主要驱动因子,夜晚能量收支是主要驱动因子.     

适用于多种卫星数据的太湖水体漫衰减系数估算算法

下行漫衰减系数(K_d)是描述水下光场的重要参数,决定水体真光层深度,影响着浮游藻类初级生产力及其分布特征.基于2008—2013年太湖4次大规模野外试验数据,分析太湖水体漫衰减系数特征及其影响因素,建立适用于多种卫星数据且较高精度的太湖水体490 nm处下行漫衰减系数估算模型.结果表明:无机悬浮物是太湖水体漫衰减系数的主要影响因素;红绿波段比值(674 nm/555 nm)最适合于太湖K_d(490)估算,模型反演精度较高(N=72,R~2=0.72,RMSE=0.89 m~(-1),MAPE=21.58%);利用实测光谱数据,模拟得到MODIS/EOS、OLCI/Sentinel-3、GOCI/COMS和MSI/Sentinel-2等主要传感器波段的信号,构建适用于多种卫星传感器K_d(490)估算的红绿波段模型,建模精度较高(N=72,R~20.7,RMSE0.9 m~(-1),MAPE22.0%),且进行了验证(N=37,R~20.7,RMSE0.9 m~(-1),MAPE22.0%).     

长江中下游大型湖泊水体固有光学特性:Ⅰ.吸收

吸收系数是水体固有光学特性的重要组成部分,也是构建水色参数高精度遥感模型的基础,具有重要的研究意义.本文针对长江中下游三大淡水湖——鄱阳湖(2010 10、2011 08)、太湖(2008 10、2011 08)和巢湖(2009 10)进行5次野外实验,以International Ocean Colour Coordinating Group(IOCCG)2000年报告"Remote Sensing of Ocean Colour in Coastal,and Other Optically-Complex,Waters"为基础,对水体不同光学主导类型进行分类;并根据a_d(非色素颗粒物吸收)、a_ph(浮游植物色素吸收)、a_g(有色可溶性有机物吸收)等不同主导类型光谱曲线特征差异,引入a_d-g(主导类型a_d、a_g、a_d-a_g的合并类型)和a_ph-related(主导类型a_d-a_ph、a_d-a_ph-a_g的合并类型)类型,对主导类型进行归纳合并.结果显示:秋季,鄱阳湖、太湖、巢湖的主导类型较为单一,分别为a_d、a_d-a_g、a_d-a_ph-a_g;夏季,鄱阳湖和太湖同为两种类型共同主导,分别为a_d、a_d-a_g,a_d-a_ph-a_g、a_d-a_ph.总体来说,鄱阳湖夏、秋季和太湖秋季主导类型都属于a_d-g类型,而太湖夏季和巢湖秋季则属于a_ph-related类型.另外,分别针对Gons和Gitelson叶绿素a模型假设条件进行验证,发现不同湖泊水体及不同主导类型下其适用性程度不一致.     

1980s以来巢湖藻华物候时空变化遥感分析

蓝藻水华暴发时间变化一定程度上表征了藻华物候特征,研究藻华物候变化可为湖泊水环境健康问题治理和缓解水生生态系统环境退化提供科学依据。以往巢湖蓝藻水华遥感监测主要基于2000年以来的MODIS卫星数据,限制了对巢湖蓝藻水华暴发时空变化过程的理解。本文利用Landsat扩展时间序列,联合MODIS数据,基于浮游藻类指数和阈值分割技术提取巢湖蓝藻水华,在评估二者藻华提取结果一致性的基础上,获取并分析了巢湖1987-2020年蓝藻水华暴发物候的规律及影响因子。结果表明：(1) 2000年前,巢湖蓝藻水华暴发规模较小,2000年后面积显著上升,大面积蓝藻水华出现频繁,2011年达到最高峰(608.4 km²);(2)1987-2020年间,巢湖蓝藻水华暴发可以分为3个阶段：(1)1987-2004年,巢湖蓝藻水华年暴发开始时间显著提前,暴发持续时间显著增加;(2)2005-2010年,藻华年暴发开始时间显著延迟,但暴发持续时间变化不显著;(3)2011-2020年,巢湖藻华暴发开始、结束和持续时间呈现年际波动,年暴发开始时间、结束时间和持续时间有所提前,但不显著;(3)巢湖...     

湖泊遥感研究进展与展望

湖泊遥感作为一门新型交叉学科,是湖泊科学和遥感科学的重要分支.本文探讨了湖泊遥感科学的研究对象、内容和方法,通过梳理国内外总体研究进展,总结出湖泊遥感的5个发展趋势:(1)关注问题,从兴趣导向发展到问题导向;(2)观测手段,从地基遥感/中分辨率卫星发展到高分辨率/高光谱/无人机;(3)算法算力,从单机版经验/机理模型发...     

基于WebGIS的中国湿地信息系统研究

湿地被称为“地球之肾”，具有独特的生态结构与功能。中国湿地面积约占全球湿地面积的10％，但近年来湿地面积逐渐萎缩，已造成了极为严重的生态恶果。因此总结以往湿地研究成果，确立包括遥感在内的各种湿地信息提取方法，形成包含各种湿地信息的湿地数据子库和管理操作这些数据的湿地信息系统，并确立湿地信息的共享与发布机制，从而加快湿地科研步伐，成为湿地与遥感科技工作者共同关注的问题。WebGIS技术是GIS融合Internet技术发展起来的新技术，具有对大批量数据进行有效的分析管理和快速的查询检索功能。基于WebGIS技术的中国沼泽信息系统的建立有效地满足了湿地科研和开发保护的需要。     

太湖有色溶解有机物对水体总吸收贡献的遥感估算

有色溶解有机物(CDOM)是决定自然水体水色的主要溶解物质,其吸光能力和光化降解产物对水体初级生产力和碳循环过程具有重要影响.以太湖为研究区,2004年10月、2008年10月、2010年4月和2011年1月和3月共5期实测数据,采集了333个有效样点,分析不同时期CDOM对水体总吸收的贡献,并利用遥感技术估算[a_CDOM/a_t](412).结果表明:不同时期[a_CDOM/a_t](412)均值变化明显,2011年[a_CDOM/a_t](412)的均值最大(0.369),高于所有样点[a_CDOM/a_t](412)均值(0.295±0.139);201004期的[a_CDOM/a_t](412)在0.046~0.455之间变化,其均值最小(0.236±0.108);200410和200810两期数据[a_CDOM/a_t](412)均值相差不大.竺山湾、梅梁湾与整个太湖相比,竺山湾[a_CDOM/a_t](412)均值较高,对太湖[a_CDOM/a_t](412)的贡献较大,而梅梁湾[a_CDOM/a_t](412)均值与整个太湖相差较小.利用多元线性模型估算[a_CDOM/a_t](412)精度较高(n=333,RMSE=34.60%).悬浮泥沙和浮游色素是影响[a_CDOM/a_t](412)遥感估算精度的主要原因,浮游色素的吸收造成[a_CDOM/a_t](412)的值被低估,而悬浮泥沙的吸收使得[a_CDOM/a_t](412)的值被高估,并且悬浮泥沙是影响CDOM吸收的主要原因.     

太湖水体遥感反演参数的空间异质性

空间异质性的存在,会导致水质参数遥感反演中的尺度效应,影响反演精度,因此通过分析水质参数空间异质性,对于选择适当分辨率的遥感影像,提高反演精度具有重要意义.通过2008年10月在太湖布置的3个样方,利用GIS地统计学原理和分形维数的方法,对水质遥感反演中的三要素浓度,包括叶绿素a(Chl.a)、总悬浮物(TSM)和溶解有机碳(DOC)的空间异质性及其可能产生的尺度效应进行了研究.结果表明:太湖水体的三要素浓度在不同样方单元中变异系数相差较大,存在着明显的尺度效应;三个样方内Chl.a变异函数曲线斜率在变程范围内变化都较为剧烈,分形维数较高,说明太湖水体Chl.a受到某种起主导作用的生态过程的影响和控制;Chl.a和TSM的空间结构比例都在90%左右,有较强的空间相关性,表明其空间异质性的产生主要是由于结构性因素引起的,随机性因素作用微弱;DOC空间结构比例较小,说明随机性因素对其空间异质性的产生起了主导作用.三个样方中Chl.a的变程分别为147.3m、129.3m和115.0m,TSM的变程分别为1131.7m、130.6m、149.1m,因此在遥感反演中可选择TM影像,选择5×5窗口,以150m×150m作为基本单元;而DOC的变程分别为34.3m、38.5m、26.4m,表明其自相关距离较小,建议直接选择分辨率为30m的TM影像,使实际测量值与遥感影像最小单元相对应,消除反演过程中的尺度效应带来的误差.该研究也表明,MODIS的像元尺寸(250、500、1000m)明显偏大,在太湖水体三要素反演过程中,由于空间异质性引起的尺度效应,会造成一定的误差.     

一种基于MODIS影像可业务化运行的巢湖水体叶绿素a估算算法

现有水色卫星主要是针对大洋清洁水体设计,内陆浑浊水体多数波段经常饱和;而发展可以业务化运行的内陆水体叶绿素a算法,为生产实践服务,一直是水色遥感的重点和难点之一.利用2013年巢湖星地同步数据(N=55),通过经验正交函数(empirical orthogonal function,EOF)分析方法,选用MODIS唯一不饱和的4个波段(469、555、645、859 nm)数据进行分解,然后回归建模;并使用第三方独立的巢湖实测数据(N=40)进行验证(R2=0.63,URMSE=85.46%).结果表明:该算法用于MODIS影像上,空间分布合理,季节差异明显,且在高悬浮物水体、不同气溶胶条件下均有很好的抗扰动性.实践证明EOF算法可以应用于业务化运行的内陆水体叶绿素a浓度估算,并对其他水色参数反演具有一定的借鉴意义.     

结合高光谱数据反演吉林石头口门水库悬浮物含量和透明度

水中悬浮物含量是评价水环境质量的一个重要参数,它可影响水体透明度、混浊度、水色等光学性质,决定太阳光照在水下的分布和浮游植物对光照的利用,并最终影响水体的初级生产力.本文利用长春市石头口门水库的高光谱实测数据和水质采样分析数据,尝试通过一阶微分法建立悬浮物估测模型,再用估测结果反演透明度信息.结果表明:用590nm处的一阶微分光谱值建立的悬浮物估测模型的决定系数R2和均方根误差(RMSE)分别为0.76、9.09 mg/L,验证模型的R2和RMSE分别为0.79、7.15 mg/L;石头口门水库上游严重的水土流失导致透明度受悬浮物含量影响较大,两者存在明显的指数关系,相关系数r为-0.80,用悬浮物含量建立的透明度估测模型的R2和RMSE分别为0.79和0.12 m,验证模型的R2和RMSE分别为0.82、0.11 m.显著水平均为p＜0.01.研究结果表明,该方法用于石头口门水库悬浮物含量和透明度的定量遥感结果较理想.