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.     

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.     

卫星遥感解译湖泊蓝藻水华的几个关键问题探讨

蓝藻水华是全球性的水环境健康问题,对水华暴发过程信息的快速准确获取是制定有效防治措施的关键.卫星遥感因具有大范围、周期性观测的特点,被广泛地用于湖泊蓝藻水华的时空动态监测.本文指出在利用遥感对湖泊蓝藻水华进行研究时,需要注意的4个问题:(1)湖泊水体中泥沙等信号对藻华存在干扰;(2)大气程辐射及水陆边界影响藻华特征提取...     

基于环境一号卫星高光谱遥感数据的巢湖水体叶绿素a浓度反演

三波段模型是基于生物光学模型构建的叶绿素a浓度反演半分析模型,是目前反演内陆富营养化浑浊水体叶绿素a浓度效果较好的方法.本文通过星地同步实验,分析巢湖水体各组分光谱特征,分别基于地面实测数据与环境一号卫星高光谱遥感数据建立三波段模型反演巢湖水体叶绿素a浓度.结果表明,由于特征波段在不同数据源的位置不同,导致了两个模型波段选择及反演精度的差异.因此,只有在充分考虑遥感数据的光谱特征的条件下,分析遥感信息理论和实际图幅影像有效结合在一起的地物信息,才能进一步优化三波段模型的波段选择,实现遥感数据定量反演水体叶绿素a浓度的目标.     

多时相遥感影像提取湖泊边界信息的融合算法

为了有效改善遥感影像提取湖泊边界信息的可靠性和精度,减少人为误差,提出了一种利用多时相遥感影像提取边界信息的加权平均融合算法以及误差的域法修正处理方法.结果表明,该方法能有效融合各时相影像信息,提高湖泊边界信息提取的可靠性,并且对融合时相变化较大的湖泊边界都有一定的普适性.通过融合算法提取的呼伦湖面积为1928.35km2,修正后的面积为1929.85km2.通过利用地统计学理论对算法的验证及误差分析,得出相对误差空间变异拟合模型的块金方差与基台值之比都小于25%,具有很强的空间相关性,修正后的数据空间相关性要优于融合数据,空间变程也得到了有效地降低,显示修正后的数据对半方差函数理论模型的拟合程度更好.     

离散型湖泊水体提取方法精度对比分析

基于卫星遥感的陆地水体提取方法多种多样,并且应用广泛.对于水体分布支离破碎的枯水期湖泊,准确的水体提取方法尚不明晰,直接影响湖泊水域面积的提取精度.以鄱阳湖湖区为研究对象,利用ALOS遥感影像,以2.5 m高分辨率全色波段融合影像非监督分类(ISODATA)得到的水体面积为参考值,分别使用归一化水体指数(NDWI)法、NDWIISODATA法和基于近红外(NIR)的ISODATA法提取了10 m分辨率的水体分布,分析了不同方法提取结果之间的差异性及产生原因.结果表明:3种方法均可以较好地提取出水体,但利用ISODATA法提取的水体细部信息更为明显,面积值较NDWI法更大;相对于近红外单波段而言,基于NDWI图像的ISODATA法提取水体的精度更高.纵观3种方法,基于NDWI图像的ISODATA法提取的水体精度最高,基于近红外波段的ISODATA法提取结果次之,NDWI阈值法的提取效果最差.研究结果对于离散型湖泊水体提取方法及数据源的选择等具有重要的借鉴和参考意义.     

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.     

水华生消过程中巢湖水体和沉积物理化性质变化特征

湖泊水华存在复杂的生消过程,然而目前较多研究聚焦在水华持续阶段对湖泊生态系统的影响,却较少关注水华生消过程对湖泊水体和沉积物理化性质的影响.以巢湖为对象,根据历史资料确定水华区和非水华区,在相同位点分别于水华形成前期、形成期、持续期和消亡期采集水体和沉积物样品,分析水华生消过程对湖泊水体和沉积物理化指标及营养盐的影响.结果表明,巢湖研究区域水华形成期为5月中旬至6月中旬,持续期为6月中旬至9月上旬,之后进入水华消亡期.水体透明度、p H值和溶解氧在水华区与非水华区大部分时间存在显著差异,且随水华生消过程呈现不同的变化趋势,但水温、氧化还原电位和电导率在水华区和非水华区无显著差异,并随水华生消过程呈现相同的变化趋势.非水华区水体和沉积物中各形态氮、磷浓度明显低于水华区,且随时间变化幅度相对较小.在水华区,水体氮、磷浓度(总溶解性氮、硝态氮、氨氮、总氮、总溶解性磷、磷酸盐)在水华形成期和水华持续前期呈下降趋势,但在水华持续后期和水华消亡期呈增加趋势;沉积物氮、磷浓度(总氮、总磷)和总有机质含量显著高于非水华区,三者在水华区和非水华区随水华生消过程呈现不同的变化趋势.研究表明,水华生消过程对湖泊营养盐和水体及沉积物性质有不同的影响,这对湖泊富营养化治理和水华防治具有重要意义.     

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.     

基于遥感藻总量和气象因子的巢湖不同湖区藻华预测

湖泊能为人类提供不可或缺的资源,而全球普遍存在的湖泊富营养化导致的藻华频繁暴发正不断损害湖泊生态环境服务功能.为合理保护湖泊环境和防治藻华危害,需预测藻华暴发.以我国富营养巢湖为研究区,本文构建了一种基于遥感藻总量和气象因子的不同湖区藻华暴发概率预测方法.基于MODIS/Aqua数据,研究首先反演了2003—2019年日尺度的藻华分布和考虑垂向结构的水柱藻总量.然后,统计了西、中和东巢湖的藻华面积,判别了藻华/非藻华日,并匹配日平均藻总量和气象因子.最后,筛选出藻华形成的关键影响因子——藻总量、气温和水汽压,并构建了不同湖区日藻华暴发概率的Logistic预测模型.不同湖区月平均藻总量基本一致,但藻华暴发日占比呈“西高东低”特征.对西、中和东巢湖的藻华/非藻华检验样本,模型精度分别为90%、85%和89.5%,模型也适用于2020年夏秋季和冬春季藻华预测.湖泊藻华暴发是藻类大量增殖并在一定气象条件下的产物,故基于遥感藻总量和气象因子的藻华暴发概率预测科学合理,可推广应用于太湖等其他富营养湖泊.     

太湖蓝藻水华的年度情势预测方法探讨

在太湖、巢湖、滇池、洱海、三峡水库等我国重要湖泊和水库,蓝藻水华时常发生但年际之间藻情往往有较大差异,给蓝藻水华的防控物资及人员投入、湖库水源地水质安全保障带来较大的挑战,亟待探索周年尺度的蓝藻水华强度预测方法.本文收集了太湖连续15年的蓝藻水华情势观测数据和同步的气象、水文数据用于构建蓝藻水华预测模型,提出了利用遥感反演的蓝藻水华面积(A_(BL))及人工观测的水体浮游植物叶绿素α浓度([Chl.a]_(LB))共同表征的蓝藻水华强度指标(BI).分析了太湖年尺度的BI值与环境条件的关系,提出了基于年初能够掌握的气象、水文、营养盐等综合环境指标进行年度BI预测的统计模型.结果表明,太湖年度BI值与冬季及初春(12-3月)日均水温(WT_(12-3))、冬春季有效积温(AT_(12-3))、前一年降雨总量(RF_(YB))等环境因子呈显著正相关,与冬季及初春的水体总氮(TN_(12-3))、溶解性总氮(DTN_(12-3))、总磷(TP_(12-3))及溶解性总磷(DTP_(12-3))不存在统计上的显著相关关系.此外,本研究开展了基于上述因子(BI为因变量,其余环境因子为自变量)的多元(或一元)回归分析,并遴选出最优模型.总体而言,最优模型的模拟计算结果与实测浓度具有较高的一致性,因此本研究得出的模型对太湖蓝藻水华年际强度预测具有较高精度.本研究对太湖等富营养化湖库蓝藻水华的中长期预测具有指导意义.     

巢湖蓝藻水华监测预警与模拟分析平台设计与实践

近20年来,巢湖蓝藻水华频繁暴发,对流域内居民生活和社会生产产生了严重影响.由于缺乏蓝藻水华全方位监测、高精度模拟和智能化分析手段,传统方法难以实现"现状掌握、异常识别、原因追溯、未来模拟"的目标,无法满足巢湖蓝藻水华科学防控与应急处置的要求,蓝藻水华引起的突发事件随时可能发生.本文针对巢湖蓝藻水华的全面监测和应急决策...     

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...     

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.     

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.     

大型湖库滨岸带蓝藻水华堆积风险评估——以巢湖为例

淡水湖库富营养化与蓝藻水华是全球性的突出水环境问题,尤其是滨岸带严重蓝藻水华堆积甚至造成了水体黑臭、威胁饮用水安全等严重危害,科学评估滨岸带蓝藻水华堆积风险、精准识别蓝藻水华易堆积区域是水环境管理与研究中亟待解决的关键科学问题.本研究以我国长江中下游的大型浅水富营养化湖泊巢湖为研究对象,依托流域水文与湖泊水动力模拟、遥...