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.     

近30年三江源地区湖泊变化图谱与面积变化

以近30年的40景Landsat MSS/TM/ETM+、CBERS CCD遥感影像为数据源,采用植被指数法结合人工目视解译,分为四个时期对三江源地区湖泊进行了遥感水体检测.选取面积在15km2以上、总面积占研究区湖泊总面积的90%左右的24个湖泊作为典型湖泊,建立该地区湖泊的变化图谱,并引入湖泊萎缩强度指数对湖泊的面积变化及空间分布特征进行分析.结果表明,以第三时期(1999-2002年)为界,这24个湖泊总体上经历了先萎缩后扩张的过程,且萎缩的程度大于扩张的程度,近30年来湖泊总面积缩小了65.76km2.本文研究结论可为三江源地区对气候变化响应研究提供参考,并对区域水资源合理利用提供科学依据.     

湖泊遥感专刊简介

湖泊(含水库)是国家重要战略资源,具有安全供水、防汛抗旱、改善生态环境、调节气候、维持生态系统平衡等多种功能,在流域可持续发展中发挥着重要作用.在中国,湖泊提供了近7亿人口的集中式饮用水.我们熟知的5大淡水湖,都具有集中供水的功能,其中太湖就保障了4000万人口,而洪泽湖除了保障苏北平原用水之外,还是南水北调东线工程重...     

太湖草型湖区底质对遥感反射比的贡献

水体的光谱特性主要表现为体散射而非表面反射,光学浅水中,光穿透水体而到达水底,离水辐射包含水体自身的贡献以及底质反射并透过水体到达水面的贡献.2004年10月试验获取了太湖67个样点的遥感反射比、后向散射以及吸收等表观光学量和固有光学量,同时测量了叶绿素、悬浮物和DOC含量,以及其他相关参数,如透明度、水深;以草泥均匀分布的水平朗伯性湖底、均质水体为假设条件,使用LEE模型,计算了太湖草型湖区底质对恰在水面下遥感反射比的贡献,同时计算了漫垂直衰减系数;分析了漫垂直衰减系数与透明度、悬浮颗粒以及与无机悬浮颗粒的关系,同时分析了漫垂直衰减系数与底质贡献的关系,从而为太湖水质参数遥感反演精度的提高打下了良好的基础并有了定量判断底质贡献的科学依据.     

近30年来青藏高原羌塘地区东南部湖泊变化遥感分析

以多时相Landsat TM/ETM+影像、CBERSCCD影像和早期1∶10万地形图为数据源,选取羌塘高原东南部22个面积较大的湖泊作为研究对象,借鉴城市扩展研究的思路,引入变化强度指数和象限方位分析等方法,从面积、强度和空间分异特征等多个方面对该区湖泊近30年来的变化进行分析.结果表明,1975-2005年间研究区湖泊呈扩张趋势,总面积共扩大了1162.19km2;色林错扩张面积最多,达510.02km2,以北部扩张最为明显;国加轮湖扩张强度最大;造成区域内湖泊面积扩张的主要因素是冰雪融水量的增加、降水量的增多以及蒸发量的减少.     

结合温度因子估算太湖叶绿素a含量的神经网络模型

神经网络方法估算复杂水体水质参数的优越性已经得到证实.基于太湖水体实测叶绿素a浓度,利用MODIS 250m影像和反演得到的水温数据建立了估算太湖水体叶绿素a含量的两个单隐层BP神经网络模型:NN1模型不含温度因子、NN2模型包含温度因子,采用Levenberg-Marquardt算法训练网络,利用初期终止方法提岛网络泛化能力,均取得了较高估算精度,其中包含温度因了的反演模型精度稍有提高,但不显著.     

长春市南湖富营养化高光谱遥感监测模型

通过对长春市南湖水质参数和高光谱反射率的相关分析,建立两者间的一元回归模型;同时利用日本学者相崎守弘等人提出的修正营养状态指数(TSIM)模型,分别针对水质参数实验室数据和高光谱数据,对长春市南湖富营养化程度进行评价和监测.结果表明:1)利用高光谱遥感监测模型进行湖泊富营养化监测和评价,能够获取较为准确的评价结果,相对于传统监测方法具有省时省力的特点;2)用实验室数据得出的TSIM修正营养状态指数,各点数据起伏比较大,而高光谱遥感监测模型模拟营养状态指数相对平缓,这表明监测模型对各点数据进行了不同程度的同化,相对缩小了同期各点数据和异期同点数据之间的差异,这与实验室化学分析数据监测结果相比是一个不足之处;3)长春市南湖水体呈现较为严重的富营养化状态,需要采取措施防止南湖水质进一步恶化.     

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...     

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.     

藻源性湖泛发生过程CDOM变化对水色的影响

利用Y-型沉积物再悬浮发生装置模拟湖泛发生过程,分析其中有色可溶性有机物(CDOM)的变化特征及其对水色的影响.结果表明,藻类死亡过程消耗大量的氧气,水中溶解氧在短时间内消失殆尽,形成厌氧环境;并同时分解产生大量CDOM,使得水中CDOM显著增多.前期阶段,CDOM浓度随时间一直升高,第6 d时CDOM浓度达到峰值,CDOM在443 nm处的吸收系数ag(443)为4.48 m-1.水体黑度值(Fe S浓度)呈先增大后减小的趋势,最大值0.35 mmol/L同样出现在第6 d,整个过程中,CDOM浓度和黑度值变化趋势一致,ag(443)与水体黑度呈显著正相关.利用Hydrolight和CIE颜色匹配函数模拟不同梯度的CDOM对水色的影响,发现随ag(443)增大,水体颜色也逐渐由绿色转为棕色,整体向长波方向移动,水色逐渐变暗.因此,可以认为CDOM浓度变化是引起湖泛水体发黑的重要原因之一,可作为定量监测湖泛强度的指示性参数.