内蒙古乌梁素海“黄苔”暴发卫星遥感动态监测

通过综合分析"黄苔"、芦苇、明水体和陆地等地物在EOS/MODIS图像上不同波段的光谱特征,提出了利用EOS/MODIS可见光、近红外波段数据提取"黄苔"信息的方法.结合乌梁素海"黄苔"实地考察资料和高空间分辨率的中巴资源卫星CBERS/CCD数据对MODIS数据监测"黄苔"的结果进行了比对验证.研究结果表明,本文提出的方法可以对"黄苔"进行有效的监测.同时提出了简单可行的去除程辐射影响的大气校正方法,利用MODIS 2008年5-10月的数据对内蒙古乌梁素海的"黄苔"灾情进行了动态监测,获得了乌梁素海"黄苔"灾情发生发展的特征信息,乌梁素海在2008年5月初开始出现"黄苔",6-7月份发生大面积"黄苔"暴发,进入8月以后"黄苔"开始逐渐消退,10月份基本消失,并初步分析了"黄苔"暴发的原因.     

环境因子及生态补水对乌梁素海“黄苔”年际暴发面积的影响(1986—2021年)

“黄苔”是丝状绿藻大量增殖并漂浮聚集在水面的一种藻类水华,是乌梁素海面临的重大水环境问题之一。本研究基于文献数据整合和Landsat TM/OLI系列卫星影像反演,追溯了乌梁素海近35年(1986—2021年)的水质变化和“黄苔”暴发历程,通过相关性分析和多元线性回归等方法,分析了乌梁素海“黄苔”暴发的年际影响因子。乌梁素海水体化学需氧量、总氮(TN)、总磷(TP)浓度在年尺度上呈下降趋势,但仍处于富营养状态(TLI(∑)>50)。相关性分析结果表明,乌梁素海“黄苔”暴发面积与TP、TN、氨氮、气温呈显著正相关,与出水量、风速、沉水植被面积、入水量呈显著负相关;多元线性回归结果表明,沉水植被面积和出水量是影响乌梁素海“黄苔”暴发面积的主要因子。生态补水工程的实施增加了乌梁素海出入水量,降低了水体TP、TN浓度,也造成沉水植被退化,使“黄苔”暴发的扩张趋势得以遏制。然而,乌梁素海现有营养条件、基质条件仍适宜附着藻生长和“黄苔”暴发。在全球气候变化背景下,气温升高和风力减弱可能会加剧这一现象。建议采取多种措施以防控乌梁素海“黄苔”暴发,如生态补水、外源营养盐管控、沉水植被调控、引水活...     

2005-2014年乌梁素海湖泊水质变化特征

为了确定乌梁素海湖泊水质变化特征,选取乌梁素海2005-2014年6-9月长序列的水质实测数据,分析溶解氧、化学需氧量、总氮、总磷及氟化物的年际变化特征.采用灰色模式识别模型对乌梁素海2005-2014年的水质进行评价,并结合乌梁素海的实际状况,从外源污染、入湖污染物负荷量及入湖水量3个方面对其水质变化的影响因素进行分析.结果表明：2005-2014年间,水质状况转好;除总磷外,各污染指标浓度均有不同程度的下降;灰色综合指数表明乌梁素海水质正向良性方向发展;总磷治理应成为乌梁素海污染治理的主要方面;外源污染的削减、入湖污染物负荷量的降低及入湖水量的增加是乌梁素海水质转好的主要影响因素.     

基于MODIS数据的川西积雪时空变化分析

本文探索出了利用多时相MODIS数据分析积雪时空变化的技术方法,揭示出了川西2002～2008年间积雪变化的时空特征.首先,建立了积雪提取模型.然后,用其从2002～2008年的多期MODIS影像中提取出川西多期积雪数据.其次,利用GIS技术对2002～2008年的川西积雪时空变化进行了分析,包括2002年积雪日数变化分析、月变化分析、2002～2008年年间变化分析以及雪线变化分析.研究表明：1）川西终年无积雪区占60.4%,主要分布在凉山州和攀枝花市;积雪区主要出现在甘孜州和阿坝州;终年积雪区占0.3%.2）2002年年内月积雪面积与月均气温和月降雨量之间在0.05的水平上存在着显著的负相关关系.3）2002～2008年间,就3月积雪而言,最大积雪年份为2006年,最小积雪年份为2007年.年内积雪消失面积最大出现在2006年,最小出现在2007年.4）2002～2008年间,雪线总体上呈波浪状的上升趋势.该研究成果对四川省的气候研究、积雪资源利用、生态服务功能潜力挖掘、旱涝减灾和生态建设等均具有重要意义.     

内蒙古乌梁素海不同形态氮的时空分布

为揭示不同形态氮在乌梁索海空间分布特征及变化规律,运用ArcGIS统计模块分析了2006-2007年乌梁素海不同形态氮浓度的时空变异.研究表明:乌梁素海水体中各监测点总氮浓度夏、冬季高,秋季低,季节性差异较为明显;秋、冬季氨氮平均浓度明显高于夏季;不同季节亚硝态氮平均浓度明显高于硝态氮.在空间分布上,乌梁索海不同形态氮浓度分布呈现出由北向南逐渐降低的趋势.总之,乌梁索海氮素污染问题已十分严重,主要污染源为河套灌区农田排水、沿总干渠区域的工业废水和生活污水,随水体的流动氮污染减少,但某些区域因芦苇、水革密集而使不同形态氮有不同程度的增减.     

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.     

辽南地区2012-2015年重力时空变化特征分析

重力变化是地震监测预报工作的重要内容,本文以辽南地区为例,收集、整理了2012-2015年8期流动重力观测资料,通过重力平差计算,来研究区域重力场时空变化、重力点值时序变化和段差值时序变化等,分析重力场的时、空、强变化特征.判定潜在地震发生的高风险区域.结果显示盖州—大石桥—海城地区和明阳—庄河—魏屯地区重力变化起伏较大,异常明显,应给予密切关注.     

基于MERIS数据的滇池叶绿素浓度时空变化(2003-2009年)及趋势

基于多时相MERIS数据,本文对滇池叶绿素a浓度的时空变化趋势进行了研究.以野外实测数据为基础,对应用较好的三种叶绿素a浓度反演模型进行了验证比较,通过精度评价和误差分析选择最优的三波段模型;将其应用到经过几何纠正和大气纠正等预处理后的MERIS数据系列,得到2003 - 2009年时间序列下的57幅滇池叶绿素a浓度分...     

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...     

应用MODIS数据监测千岛湖流域植被覆盖动态(2001-2013年)

流域植被覆盖状况对于水源地生态环境保护具有重要的指示作用.当前的水质目标管理不仅要着眼于湖库水质参数控制,更应该从整个流域的角度维系生态平衡.在此背景下,依托长时间序列MODIS遥感数据对千岛湖流域2001-2013年植被覆盖状况进行监测,采用最小二乘法趋势分析和Mann-Kendall显著性检验方法分析了千岛湖流域植被的空间分布特征、时间变化特征与长期变化趋势.研究表明该方法能够有效地监测流域植被覆盖的时空动态变化:1)从空间分布上来看,千岛湖流域植被覆盖状况整体较好,但同时也发现受人为干扰较大的地域如河、湖附近的城镇建设用地、农业用地以及园地,其NDVI值明显低于自然林地;2)从时间变化特征上看,2001-2013年千岛湖流域植被年际NDVI在0.69~0.73之间波动,且近年来有增长趋势,年内季节性NDVI动态分析表明高时间分辨率的MODIS数据能够用来区分常绿植被与落叶植被的物候特征,以分析不同植被类型对流域氮、磷流失的风险差异;3)从变化趋势上看,2001-2013年植被覆盖状况改善的区域远大于退化的区域,其中改善区域约占流域面积的55.90%,呈现出一定退化状态的区域约占29.60%(严重退化区域仅占3.97%),而相对稳定不变区域约占14.51%.经与气温与降水等气候因子进行相关性分析表明,植被NDVI与气温呈显著正相关,而降水则不敏感,说明气温是研究区植被生长的主导气候因子.同时发现,人类活动对局部植被变化影响较大.研究结果可为流域水资源与生态环境保护提供空间数据支撑.     

基于MODIS数据的太湖藻华水体识别模式

针对2007年5月太湖爆发的蓝藻水华事件,利用MODIS植被指数数据对其进行遥感监测.结果表明:MODIS数据可成功提取蓝藻水华信息.近红外/红光波段比值识别模式和植被指数NDVI值、EVI值识别模式均可确定蓝藻分布范围,但前两者不易将高浑浊水体区分开来,或不易识别低蓝藻分布区域,因此易扩大或缩小蓝藻分布范围;而后者由于引入了背景调节参数,可有效抑制背景水体及泥沙的影响,因此根据EVI值得到的蓝藻范围及强度较为真实的反映了藻华情况.该研究可为今后利用遥感技术,建立太湖蓝藻水华监测系统奠定基础.     

利用MODIS影像提取太湖蓝藻水华的尺度差异性分析

有效地提取蓝藻水华信息对分析蓝藻动态分布有重要意义,然而低空间分辨率数据提取的蓝藻水华会产生尺度误差.本文以太湖为研究区,利用2005年10月17日和2010年12月3日两景MODIS(250和500m)数据,采用浮游藻类指数(FAI)法提取太湖蓝藻水华面积;通过将FAI50均值化为FAImean(500 m),然后与...     

基于GIS的洱海流域氮素时空分异特征及源结构解析

氮是造成洱海水体富营养化的重要驱动因子,明晰流域内农村及城镇的氮素时空分布特征,对洱海水环境保护有着重要意义.本文利用输出系数模型计算洱海流域的总氮污染负荷及其组成结构;结合GIS空间分析功能,细化26个子流域总氮污染负荷及来源.研究结果表明:1998、2005、2010和2016年的洱海流域总氮污染负荷分别为2442...     

太湖蓝藻爆发与水温的关系的MODIS遥感

利用MODIS高光谱遥感数据动态监测太湖地区蓝藻水华发展过程,并结合水温环境因子,探讨蓝藻爆发的环境条件.首先,通过简单的比值植被指数,实现蓝藻生物量的遥感估算;根据六期遥感估算结果,监测太湖蓝藻动态发展过程.然后,利用MODIS热红外波段(31和32),采用分裂窗算法,同步反演出的太湖表面水体温度,探讨蓝藻爆发的水温条件,及蓝藻生长与水-温度之间的关系.研究结果表明,在水体富营养化前提下,水体温度是影响蓝藻生长的重要环境因子;合适的水体温度(24-30℃)是蓝藻爆发的必要条件;大于30℃的高温,对蓝藻的生长有明显的抑制作用.     

MODIS影像的大气校正及在太湖蓝藻监测中的应用

MODIS 数据有免费、波段丰富、时间分辨率高等优点,是进行太湖蓝藻监测的重要数据源,由于MODIS传感器接收的是地物反射太阳辐射的信号,太阳辐射与地球大气的相互作用会引起传感器接收到的信号失真,为了提高利用MODIS数据监测太湖蓝藻的精度,必须对其进行大气校正.本文介绍了FIAASH大气校正模型的基本原理,并对2007年4月25日MODIS数据的前七个波段进行试验,对比分析了影像大气校正前后的NDVI值以检测大气校正的效果;分析表明,大气校正前后NDVI的变化趋势基本上相同,但大气校正后的NDVI动态范围更大,校正后NDVI的平均值和标准差增大,大气校正在一定程度上有效地降低了大气对遥感影像的影响,达到了增强信息的目的;最后,利用大气校正获取的地表真实反射率数据的第二波段与第一波段的比值,运用阈值法提取蓝藻信息,经试验当阈值为1.9时提取出来的蓝藻分布图基本上与实际相符.利用MODIS影像可以快速、及时地监测蓝藻爆发的位置及爆发程度.     

江西柘林湖富营养化现状与藻类时空分布特征

江西柘林湖是首批入围国家良好湖泊保护专项的示范湖泊.为揭示柘林湖富营养化现状与藻类时空演替特征,于2012年8月至2013年7月对全湖及主要入湖支流进行了周年采样分析,结果表明:柘林湖主要营养盐在地表水Ⅲ类以内,处于中营养状态.全湖藻类演替以蓝藻-硅藻交替为主,夏季以鱼腥藻和微囊藻为优势种,冬季直链藻、小环藻和针杆藻占优.藻类空间分布呈现西部高于东部、上游高于下游的特征,西部部分湖区夏季甚至出现了鱼腥藻水华.柘林湖3个大型饮用水源地中东渡水源地夏季也同样面临蓝藻水华问题,但蓝藻毒素未超标.在重点监测的4条柘林湖主要入湖支流中,3条支流的藻类夏、冬季细胞丰度均在1×107cells/L以下,但烟港水的藻细胞丰度夏、冬季分别接近和超过该界限,应加以警惕并采取适当措施.枯水期水位变化、水体分层、较低的水体透明度和较长的滞留时间是影响柘林湖局部湖区蓝藻水华形成的关键因素.     

内蒙古乌梁素海叶绿素a浓度时空分布及其与氮、磷浓度关系

采用2005-2007年乌梁素海监测数据,对乌梁素海水体中叶绿素a浓度的时空分布进行分析,并对叶绿素a浓度与总氮、总磷浓度相关关系进行研究,结果表明:乌梁素海叶绿素a浓度具有明显的时空分布特征,在时间上,5月份>7、8月份>10月份>9月份>6月份,可以看出5月份、10月份叶绿素a浓度偏高,其原因是乌梁素海特殊的地域性,补水来源主要为河套灌区的农田退水,5月份、10月份正处于春浇秋灌时期,农田退水携带充足的氮磷元素进入乌梁素海,使藻类迅速增长繁殖;在空间上,北部区>南部区.通过分析得出,2006年叶绿素a与氮、磷浓度的相关关系在5月、10月存在明显的相关性,8月份相关性较小,其他月份无明显相关性.     

滇池蓝藻水华光谱特征、遥感识别及暴发气象条件

通过研究滇池蓝藻水华在可见光、红外谱段的光谱特征,并利用假彩色合成法以及归一化植被指数(NDVI)法进行了滇池蓝藻水华信息的遥感识别和提取,进而对提取结果进行了对比分析.结果表明:假彩色合成图的绿色区域和NDVI值大于-0.1的区域,为蓝藻水华区域.-0.1≤NDVI≤0.2时,轻度水华,像元内水华覆盖度为0-30%;0.2NDVI≤0.4时,中度水华,像元内蓝藻水华覆盖度为31%-80%;NDVI0.4时,重度水华,水华浓厚,像元内蓝藻水华覆盖度为81%-100%.同时研究了激励滇池蓝藻水华暴发的关键气象因子和指标.滇池蓝藻水华暴发的关键时期是6-9月份,影响滇池蓝藻暴发的关键因子是日照和风速.6-9月份连续4-5h的光照,且风速≤2m/s的气象条件组合极易引起蓝藻水华暴发.