基于通径分析法的太湖蓝藻水华定量气象评估模型

利用2005-2017年太湖周边区域气象观测资料和基于遥感解译的蓝藻水华信息,基于信息量权数法构建太湖蓝藻水华影响程度指数（简称为蓝藻指数）,应用通径分析法,分析年平均气温（T_y）、1-3月平均气温（T_1-3）、年降水量（R_y）、6-7月降水量（R_6-7）和年高温日数（D_Tmax）5个气象因子对蓝藻水华影响的直接效应和间接效应,在此基础上构建太湖蓝藻水华气象评估模型.结果表明,2007年蓝藻指数值最大,为0.759,2017年其次,为0.709,2009年最小,仅为0.113,蓝藻指数与实际情况基本相符;直接通径系数中T_y和T_1-3为正值,其余为负值,表明T_y和T_1-3对蓝藻水华的发生发展具有正效应,而R_y、R_6-7和D_Tmax具有负效应,总通径系数绝对值排序为：T_y > T_1-3 > R_y > R_6-7 > D_Tmax,由此可以反映各气象因子对蓝藻水华影响程度的权重.根据模型计算的综合气象指数与蓝藻指数之间的相关系数达0.826,通过0.01显著性检验,根据百分位法将蓝藻指数和气象指数进行等级划分,分类总精度为84.6%,其中中度以上达90.9%,表明模型能够较好地反映综合气象因子与蓝藻水华发生发展程度的关系,在水体富营养化程度没有明显改善的情况下,可用于太湖蓝藻水华定量气象评估.上述研究结果有助于更好地理解环境因子、尤其是气象因子在蓝藻生长和水华形成机制中所起的作用,从而为太湖蓝藻水华的监测、预测预警和精细化防控提供理论依据.     

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.     

太湖蓝藻水华发生风险区划

湖泊水华是全世界面临的严重生态环境问题之一,对人类和生态系统健康都有重大影响.以太湖为研究区域,基于近年的蓝藻水华及水环境监测数据,结合自组织特征映射神经网络和模糊风险评价方法,对太湖不同监测点蓝藻水华的发生风险进行综合评价,并借助GIS地学统计分析方法对全太湖蓝藻水华发生风险进行区划,绘制太湖蓝藻水华发生风险区划图.结果表明:太湖被分为重度风险区、中度风险区、轻度风险区、微风险区,各风险区基本呈带状分布.从各风险区面积来看,重度风险区、中度风险区、轻度风险区的面积约各占太湖总面积的1/5,而微风险区约占太湖总面积的2/5;从各风险区位置来看,重度风险区主要分布在西北部区域,且从整个湖区来看,蓝藻水华的发生风险等级自西北到东南依次递减.本研究揭示太湖水华灾害风险的空间分布规律,对支撑水环境监测和水华灾害防治方案的制定具有一定的意义.     

基于遥感数据的太湖蓝藻水华信息识别方法

2007 年太湖大规模蓝藻暴发,再次引起了人们对太湖环境的关注.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.而卫星遥感技术是进行太湖水质监测与保护的措施之一.本文以2007年4月23日CBERS-02星CCD数据为主要的数据源,以NDVI值为测试变量,运用CART算法确定分割阈值,从而通过构建决策树的方法识别蓝藻水华信息,分析其蓝藻水华的提取结果,取得了较好的效果.文中还在GIS技术支持下,提取了2007年5月17日MODIS影像中的蓝藻水华信息.本次研究为以后开展长期的太湖蓝藻水华动态监测提供技术参考.     

太湖蓝藻水华的扩张与驱动因素

蓝藻水华表征指标及驱动因子的多样性增加了研究人员、湖泊管理部门对于蓝藻水华扩张驱动因素的困惑,本研究通过整合太湖蓝藻水华长尺度研究的成果,将蓝藻水华扩张区分为时间扩张、空间扩张和生物量扩张3个方面,分析各自的驱动因子,系统阐述了当下太湖蓝藻水华的扩张和驱动因素.太湖蓝藻水华的时间扩张呈现由夏季集中发生向春季和秋冬季节扩张的趋势,导致春季蓝藻水华发生的提前,以及年度峰值的推迟;空间扩张呈现由西北太湖向湖心和东部湖区、乃至全湖扩张的趋势;太湖蓝藻生物量自2003年以后一直呈现缓慢增加的趋势.蓝藻水华时间扩张的驱动因素相对独立,主要受气象因子的影响,风速和日照时间是主要驱动因子,风速降低和日照时间延长均有助于蓝藻水华时间的扩张;空间扩张和生物量扩张则受气象因子和富营养化的双重影响,其中影响水华空间扩张的因子较多,富营养化和气象因素的主次难以确定,一般偶发性大面积蓝藻水华受气象因子驱动,而频发性大面积蓝藻水华主要受营养盐空间分布影响;影响蓝藻生物量扩张的主要驱动因素为总磷,另外氮磷比、水下可利用光和风速的变化也在一定程度上驱动了太湖蓝藻生物量的扩张.目前表征蓝藻水华强度通常利用空间扩张或生物量扩张指标,但是均具有一定局限性,相互间也缺乏可比性,各指标用于长尺度趋势研究更为可靠,短尺度比较受方法缺陷影响较大,应进一步开发表征水华蓝藻总存量的指标以统一空间扩张和生物量扩张.     

太湖蓝藻水华灾害灾情评估方法初探

通过对太湖蓝藻水华灾害影响分析,探讨了太湖蓝藻水华灾害灾情评估指标的选取和评价标准的划分,并采用模糊评价模型构建太湖蓝藻水华灾害灾情综合评估方法.评价指标分为影响人口、影响范围、生态环境影响和经济损失四个方面,其中影响人口指标为受灾人口,影响范围指标包括蓝藻水华面积发生百分比和影响时间,生态环境影响指标包括藻细胞浓度、...     

太湖蓝藻水华暴发机制与控制对策

湖泊蓝藻水华暴发由于引发水生态系统的灾害和饮用水安全风险而成为国内外研究的热点之一.太湖蓝藻水华暴发原因多样,其中蓝藻自身的特性是水华暴发的内因,太湖的地理、水文和气象特征为蓝藻水华暴发提供了合适的温度和水动力条件,是蓝藻水华暴发的外因,湖泊草-藻型生态系统的转变以及氮、磷营养盐的高负荷输入更利于蓝藻生长,湖泊氮、磷营养盐四重循环是蓝藻水华不断暴发的维持机制,蓝藻水华暴发与氮、磷营养盐浓度之间存在交互作用关系.太湖蓝藻水华的控制应以陆源控源截污为基础,增加湖泊营养盐输出为重点,实现疏堵有机结合,其中恢复水生植被,重建草-藻结合型水生态系统是太湖湖泊生态修复的关键所在.     

蓝藻水华暴发和衰亡对太湖有色可溶性有机物的影响

利用平行因子分析(PARAFAC)技术对藻华暴发季节太湖梅梁湾和开敞区水样中有色可溶性有机物(CDOM)的三维荧光光谱进行分析,获得代表类酪氨酸、类色氨酸和类腐殖酸等3种荧光组分,这3个组分的荧光得分值均与叶绿素a浓度呈极显著正相关,其中类腐殖酸物质荧光得分值占总分值的比例也与叶绿素a浓度极显著正相关,由此可以推测,蓝藻水华可能是太湖CDOM的一个重要来源,并极大地影响了湖泊CDOM的组成结构.为进一步探索蓝藻水华对湖泊CDOM的影响,于太湖梅梁湾湖岸进行藻华暴发和衰亡模拟试验.PARAFAC结果显示,模拟试验水样CDOM的三维荧光图谱同样含有3个组分,其中类酪氨酸和类色氨酸荧光峰位置与湖泊水样基本相同,而类腐殖酸物质荧光峰则有一定程度的蓝移,表明培养试验中有新的内源类腐殖酸物质产生.利用PARAFAC模型中的得分值计算后发现,初始叶绿素a浓度越高,类腐殖酸物质所占比例越大,而实验结束时添加了高浓度和中等浓度藻的2个处理中类腐殖酸物质对荧光的贡献率也有显著提高.因此,藻华的长期暴发可以显著改变湖泊CDOM的组成,导致类腐殖酸物质比例提高.     

基于突变理论的太湖蓝藻水华危险性分区评价

蓝藻水华暴发是湖泊生态系统中营养物质长期累积的结果,是系统营养经长期演化后的极端状态.突变理论评价方法无需确定指标权重,减少了人为主观因素,并且计算方便.本文基于突变理论,采取蓝藻水华暴发的表征因子(叶绿素浓度)和导致蓝藻水华暴发的环境因子(总氮和总磷)作为潜在危险性评价指标,蓝藻水华的面积、范围以及暴发频次作为历史危险性评价指标建立多准则蓝藻水华暴发风险评价指标体系,并结合太湖九个分区进行蓝藻水华暴发危险性分区及全湖评价.研究结果表明:竺山湖和西部沿岸为极重危险性湖区;梅梁湾为重度危险性湖区;南部沿岸、贡湖和大太湖为中度危险性湖区;箭湖东茭咀、东太湖和胥湖蓝藻水华暴发危险性较小,为轻微危险性湖区.整体上看,太湖蓝藻水华暴发危险性程度由轻到重基本上沿东南-西北方向变化,与营养盐浓度由低到高分布趋势相一致.根据评价结果,可以明确太湖各区遭遇蓝藻水华暴发危险性的大小,为蓝藻水华风险管理和应急处理提供科学依据.     

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...     

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.     

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.     

太湖蓝藻水华遥感监测方法

利用遥感技术监测太湖蓝藻水华具有重要的现实意义.基于不同遥感数据,包括MODIS/Terra、CBERS-2 CCD、ETM和IRS.P6 LISS3,结合蓝藻水华光谱特征,采用单波段、波段差值、波段比值等方法,提取不同历史时期太湖蓝藻水华.结果表明:MODIS/Terra数据可以利用判别式Band2＞0.1和Band2/Band4＞1提取蓝藻水华;CBERS-2 CCD、ETM和IRS-P6 LISS3数据可以利用Band4大于一定阈值和Band4/Band3＞1提取蓝藻水华;波段比值(近红外,红光＞1)算法稳定,可以发展成为蓝藻水华遥感提取普适模式.同时,本文成功利用ETM和IRS.P6 LISS3数据Band4波段对蓝藻水华空间分布强度进行了五级划分.这为今后利用遥感技术,建立太湖蓝藻水华监测和预警系统莫定了基础.     

太湖蓝藻水华暴发的氮磷控制阈值分析

藻类生长与营养盐浓度存在藻类几何级数增长的营养盐浓度变化的下限阈值和藻类生长不受氮磷浓度增加影响的上限阈值,但由于蓝藻水华的形成受多种因素的综合影响,不同湖泊、不同区域及不同时段的氮磷浓度对蓝藻水华的影响差别较大,使得蓝藻生长的氮磷控制阈值难以确定.针对控制蓝藻水华暴发的氮磷阈值的研究虽然有所开展,但多集中在实验室研究阶段或对经验值的判断,虽然也有基于野外实测数据的研究,但也限制于某一特定区域,而基于野外长序列实测数据并且覆盖整个湖泊的氮磷阈值研究则是空白.太湖作为具有较高营养背景的富营养化浅水湖泊,蓝藻水华的发生受氮磷影响较大.对太湖总磷(TP)、总氮(TN)和叶绿素a(Chl.a)浓度的时空变化分析发现,太湖西北湖区的TP、TN与Chl.a浓度明显较高,并且TP、TN与Chl.a均呈显著性正相关.为探究太湖蓝藻水华暴发的TP和TN控制阈值,以轻富营养化等级下的Chl.a分级标准(10,26］作为表征水华暴发的条件,采用郑丙辉等的频率分布法,确定了太湖蓝藻水华暴发的TP和TN控制阈值分别为0.05~0.06和1.71~1.72 mg/L;通过空间验证,太湖藻型区TP和TN浓度远高于同级营养水平下全湖区TP和TN控制阈值,表明藻型区高氮磷水平为蓝藻水华发生提供充足营养盐条件,即使氮磷全湖平均浓度控制在蓝藻水华暴发的氮磷阈值水平之下,但在气象水文等因素适宜条件下,藻型区水华发生风险仍然较高;并且在高氮磷背景下,即便在水华发生风险低的季节,水华发生风险仍然较大.近十几年来,虽然太湖经历了大规模的高强度治理,但由于环太湖流域的湖西区入湖负荷占比大,导致太湖藻型区氮磷浓度仍处于高位运行状态,为蓝藻水华的暴发提供了充足的营养盐基础,因此,湖西区的控源减排仍然是太湖富营养化及蓝藻水华防控的重点.