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相似文献
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1.
太湖是我国典型的富营养化湖泊,水温是影响太湖藻类生长的重要环境因子之一,我国环境减灾卫星HJ-1B搭载的红外多光谱相机IRS对太湖水温动态遥感监测具有较大的性能优势.利用6景过境太湖的IRS热红外遥感影像,分别采用单通道普适性算法、辐射传输模型法和单窗算法反演太湖水温,并与实测水温和同期的TERRA/MODIS温度产品进行对比.结果表明,普适性单通道算法反演水温偏高,而辐射传输模型法和单窗算法则偏低;3种算法反演水温的均方根误差在1.001 K以内,单窗算法反演精度最高,其次是辐射传输模型法,再次为普适性单通道算法,而同期MODIS温度产品的均方根误差为1.507 K.3种算法从IRS热红外数据反演的水温直方图均呈正峰态、尖峰状态分布,反演结果能真实地反映太湖水温的空间分布特征.本研究对只有单个热红外通道的卫星传感器开展内陆水体水温遥感监测具有一定的参考意义.  相似文献   

2.
基于MODIS数据的太湖藻华水体识别模式   总被引:8,自引:3,他引:5       下载免费PDF全文
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.  相似文献   

3.
结合温度因子估算太湖叶绿素a含量的神经网络模型   总被引:1,自引:1,他引:0  
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.  相似文献   

4.
MODIS影像的大气校正及在太湖蓝藻监测中的应用   总被引:7,自引:0,他引:7       下载免费PDF全文
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.  相似文献   

5.
太湖蓝藻水华的预防、预测和预警的理论与实践   总被引:67,自引:21,他引:46  
综述了蓝藻水华预防、预测预警的重要意义及其理论与技术体系.基于作者所提出的将蓝藻水华形成分为休眠、复苏、生长和上浮聚集形成水华的"四阶段理论",以及太湖蓝藻越冬、春季复苏和水华形成的时空规律,提出了太湖蓝藻水华的预防理念.综述了国内外蓝藻水华形成与预测研究进展,阐述了蓝藻水华形成关键过程的主导生态因子及其阈值:确定了水华蓝藻越冬的空间分布与生命特征,利用室内模拟实验和野外原位观测与捕捉,得到了蓝藻春季复苏的室内和野外温度阈值分别为14℃和9℃,发现了蓝藻复苏量与有效生理积温呈正相关的基本规律;初步揭示了水华蓝藻生长竞争优势形成的生物学与生态学机理以及光利用策略,利用细胞分裂频率法测定了夏季太湖水华蓝藻的原位生长速率为0.2-0.4;确定了在不同水文气象条件下,水华蓝藻在水体中垂直分布和在不同湖区之间输移的基本格局,发现藻类在水体中各层间百分含量的变异系数随着风浪的增大而减小,进一步证明了蓝藻水华形成是在适当水文气象要素驱动下,已经成为优势种群的水华蓝藻在湖体中空间位置的改变而引起的.建立了太湖蓝藻水华预测模型和工作流程,在2007年和2008年在太湖实施了未来3d的蓝藻水华预测预警,预测分析了2008年全年太湖蓝藻水华情势.对预测结果的回顾性评估与分析表明,目前已有的理论研究结果和预测工作流程可以对太湖蓝藻水华发生概率、发生地点和强度进行预测,预测准确率达到60%-80%.此外,还提出了未来蓝藻水华预测的研究方向.  相似文献   

6.
太湖底泥水华蓝藻复苏的模拟   总被引:8,自引:5,他引:8       下载免费PDF全文
本实验采集太湖梅梁湾底泥及上覆水,在保持底泥表面完整的前提下在实验室中建立湖泊生态系统模拟装置,探索太湖底泥中蓝藻种群的复苏规律经60d光照升温培养,显微观察蓝藻复苏细胞,测定底泥和上覆水中的色素含量.结果表明,在室内模拟条件下,太湖底泥蓝藻复苏初始时主要以2-8个细胞的小群体存在,其细胞直径为7.2-7.8μm,大于夏季的藻群体中的细胞直径(4.8-6μm).底泥蓝藻的复苏过程与环境温度变化密切相关.蓝藻在水体温度达到14℃时开始少量进入水柱中,在环境温度升至18-20℃之间时大量进入水中,为水华形成提供了种源.底泥蓝藻的最佳复苏温度(18-20℃)高于非蓝藻的复苏温度(14-18℃),高温对蓝藻复苏更为有利  相似文献   

7.
基于生态模型的太湖蓝藻生长因子解析   总被引:1,自引:0,他引:1  
熊文  钱新  叶瑞  王炳权 《湖泊科学》2012,24(5):698-704
基于生态模型对2009年4月-2010年11月太湖监测数据进行逐月解析,结果显示太湖蓝藻生长率在时间与空间上都表现出显著的差异性,1-4月及10-12月蓝藻生长率表现为低水平,6-9月为高水平,5月年际差异较大,湖西岸相对于湖中区蓝藻生长率优势较明显,水面至水深1 m之间为蓝藻生长活跃区域.蓝藻的生长与消亡主要受水温、光照、磷三种影响因子控制,这三种因子表现出较明显的季节性特点,并且对蓝藻生长率的影响具有相互交替作用的动态变化特征,其中水面附近为温度及磷限制,水深0.5 m处为温度、磷及光限制交替作用,水深1 m及以下为光限制.计算结果表明在研究时段内营养盐总体表现为磷限制,夏秋季局部水域也存在氮限制.  相似文献   

8.
2005-2017年北部太湖水体叶绿素a和营养盐变化及影响因素   总被引:7,自引:0,他引:7  
利用国家生态观测网络太湖湖泊生态系统研究站对北部太湖14个监测点2005-2017年的营养盐和叶绿素a浓度逐月监测数据,分析了北部太湖2005年以来水体营养盐和叶绿素a变化特征,探讨了叶绿素变化的影响因素.结果表明,2015年以来,北部太湖水体叶绿素a浓度呈现显著增高特征,特别是5-7月的蓝藻水华灾害关键期,水体叶绿素a浓度增幅更加明显;营养盐方面,氮、磷对治理的响应完全不同:水体总氮、溶解性总氮、氨氮的降幅很明显,甚至在春末夏初的蓝藻生长旺盛期出现了供给不足的征兆;但水体总磷降幅却不明显,加之蓝藻水华的磷"泵吸作用",近3 a来水体总磷浓度反而有升高趋势,溶解性总磷浓度也无明显下降趋势.不同湖区的营养盐变化也不相同:西北湖区溶解性总氮、溶解性总磷浓度显著高于梅梁湾、贡湖湾和湖心区,而且后3个湖区的水质呈现均一化趋势.统计分析表明,北部太湖水体叶绿素a浓度与颗粒氮、颗粒磷、总磷、高锰酸盐指数均呈显著正相关,与溶解态氮呈负相关;5-7月水华关键期北部太湖水体叶绿素a浓度与上半年(1-6月)逐日水温积温、总降雨量、年平均水位均呈显著正相关关系.从研究结果可以看出,近年来北部太湖水体叶绿素a浓度的波动很大程度上受水文气象因子的影响;2007年以来太湖流域一系列生态修复工程的实施,虽然明显降低了湖泊氮浓度,但由于流域和湖体的氮磷本底较高,磷的缓冲能力大,致使水体营养盐水平仍未降到能显著抑制蓝藻生长的水平,年际之间的水文气象条件差异成为蓝藻水华暴发强度差异的主控因素.为此,仍需加大对太湖流域氮、磷负荷的削减,使湖体氮、磷浓度降低到能显著影响蓝藻生长的水平,才能摆脱水文气象条件对蓝藻水华情势的决定作用.  相似文献   

9.
太湖蓝藻水华的MODIS卫星监测   总被引:13,自引:5,他引:8       下载免费PDF全文
本文基于MODIS卫星影像探讨太湖蓝藻水华的识别、监测问题.通过比较MODIS影像上不同蓝藻浓度的波段反射率值的差别,得到对蓝藻信息响应的敏感波段,利用特定波段的合成,可基本识别蓝藻的分布信息,并基于蓝藻的光谱响应特征,采用比值模型方法、进一步确定蓝藻分布的相对浓度信息.最后通过不同时相蓝藻浓度的叠加分析,得出了蓝藻水华的动态变化信息.  相似文献   

10.
不同温度下水流对铜绿微囊藻生长的影响模拟   总被引:5,自引:4,他引:1       下载免费PDF全文
王婷婷  朱伟  李林 《湖泊科学》2010,22(4):563-568
在蓝藻暴发机理研究中,水动力是一个非常重要的参数,目前多数研究在模拟各种流速环境的同时,未能实现实验过程中恒定的光、温条件控制.本研究采用小型环形槽模拟不同水体流速,在恒定的光、温条件下研究铜绿微囊藻(Mi-crocystis aeruginosa905)在流动水体中的生长情况,并对比了两种典型温度(15℃和25℃)条件下的差异.结果表明,水流使微囊藻生长滞后,改变其对数生长期持续时间和比增长率,直接影响微囊藻的最大生物量;不同流速的水流对微囊藻生长的影响与一定温度范围内的温度条件有关,15℃时,水体流动不利于微囊藻的生长繁殖;而在25℃时,微囊藻细胞生理活性增加,微囊藻对水体流动环境适应能力增强,水体流动更有利于微囊藻的生长繁殖,且流速在15cm/s时微囊藻获得最大生物量.  相似文献   

11.
以太湖梅梁湾1992-1999年的连续监测资料为基础,运用多元逐步回归统计方法,选择水温等15项环境理化因素与藻类叶绿素a、藻类总生物量和微囊藻生物量等3项生物因素进行逐步回归分析,找出与生物因素显著相关的环境因子,建立多元逐步回归方程,预测梅梁湾藻类生物量的变化情况,初步进行了梅梁湾蓝藻水华的预测预报,结果显示,水温和总磷为梅梁湾藻类总生物量的显著相关因子,水温、硝态氮和总氮为微囊藻一物量的显著相关因子。  相似文献   

12.
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.  相似文献   

13.
太湖梅梁湾藻类生态模拟与蓝藻水华治理对策分析   总被引:20,自引:3,他引:17  
根据目前对太湖梅梁湖生态环境的认知,建立该湖区藻类生态动力学模型进行生态模拟,基于模拟结果对太湖富营养化中最严重的蓝藻水华治理与污染物排放控制和清淤工程进行了分析。结果显示;太湖污染物排放达标将极大改善富营养水平;但应结合经济分析和效益分析,通过组合各类污染物控制总量来达到最优治理效果,模拟分析表明,单一清淤工程对于富营养化中蓝藻水华治理意义有限。  相似文献   

14.
三峡水库蓄水后支流大宁河水华频发,为了揭示水库蓄水以来,大宁河富营养化变化趋势以及水华暴发期间水动力等环境因子的影响特征,自2005年长期跟踪监测大宁河的水质状况,并于2010年针对东坪坝库湾2次典型水华事件,初步探讨了水华暴发期间的主要影响因素.结果表明:2005年以来,大宁河水体处于中度营养状态,水质尚好,但低估了水华敏感期的富营养化状况.东坪坝3月水华暴发期间,叶绿素a浓度与流速呈显著负相关,与pH、DO也呈显著相关,表明在此次水华期间,流速对藻细胞的增殖或聚集产生直接或间接的影响,pH和DO是引起水华暴发的主要水质因子;5月水华暴发期间,叶绿素a浓度与流速呈显著负相关,与流量呈显著正相关,同时与pH、透明度(SD)呈显著相关,表明在这次水华期间,流速和流量都对藻细胞增殖或聚集产生直接或间接的影响,pH和SD成为水质敏感因子.3月和5月水华暴发时间分别处于水库高水位运行期和泄水期,这可能是导致水华影响因子不同的主要原因,但具体机理还有待于进一步研究.本文结果表明在三峡水库调度运行的不同阶段支流库湾水华暴发的机制不同,需要针对不同时段支流库湾水环境特征分别加以调查研究.  相似文献   

15.
比较了太湖、巢湖、滇池("三湖")1981-2010年间的气象要素,1987-2015年间的水质要素,2000-2013年间的年内水华起始日期与持续时间,以及与水华相关的已有研究情况.其中,气象要素包括气温、日温差、风速、风向、气压、降水、相对湿度等;水质要素包括水温、总氮浓度、总磷浓度、水体综合营养指数等.对比结果表明,云贵高原湖泊滇池因其冬、春季节气温较高且日温差较大等气象特征,以及总磷浓度较高等水质特征,相比于东部平原湖泊太湖、巢湖而言更易发生水华,且在"三湖"中水华年内起始日期最早,持续时间最长.然而,目前有关滇池水华的研究相对于"三湖"中的太湖却远远不足.鉴于滇池所处湖区的独特气象、水质特征,平原水华湖泊的研究结果难以有针对性地指导其水华控制,亟需提高滇池水华研究的系统性与深度.只有因地制宜,方有希望逐步有效控制、减轻、乃至消除滇池水华.  相似文献   

16.
王萌  郑伟  刘诚 《湖泊科学》2017,29(5):1043-1053
新一代静止气象卫星Himawari-8以其10 min/次的高观测频次,为连续动态监测蓝藻水华提供了有力的数据支持.基于太湖实地光谱测量资料,提出Himawari-8卫星资料太湖蓝藻水华动态监测方法.以2015年10月2日蓝藻水华发生过程为例,利用连续、多时次Himawari-8资料,动态监测了太湖蓝藻水华的发展变化,分析蓝藻水华的出现、发展和消失,计算蓝藻水华强度的动态变化,认识蓝藻水华程度及变化特征,估算蓝藻水华的动态变化速度.上述分析为研究蓝藻水华的生长消亡过程提供了支持.进一步探讨蓝藻水华动态变化与气象要素的关系,发现在相同的温湿条件下,风场对蓝藻水华的形成、运动和消失有直接的驱动作用.  相似文献   

17.
基于遥感数据的太湖蓝藻水华信息识别方法   总被引:9,自引:4,他引:5       下载免费PDF全文
陈云  戴锦芳 《湖泊科学》2008,20(2):179-183
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.  相似文献   

18.
冯炼 《湖泊科学》2021,33(3):647-652
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结果;(3)卫星数据的有效观测频次影响获取的藻华时空变化趋势;(4)卫星遥感难以实现藻华暴发区的叶绿素浓度准确反演.本文分析了形成上述问题的主要原因,并建议相关的研究工作者在选用合适的遥感数据及方法时,对它们的潜在影响进行评估.  相似文献   

19.
太湖水质时空特性及其与蓝藻水华的关系   总被引:16,自引:5,他引:11  
张晓晴  陈求稳 《湖泊科学》2011,23(3):339-347
以太湖2005-2007年的连续监测资料为基础,运用聚类分析和自相关分析方法,针对总无机磷,总无机氮、水温等环境理化因素与叶绿素a进行时空序列分析,初步归纳了当前太湖水质指标变化的空间特点、时问周期性及其与蓝藻水华暴发的关系.结果表明,太湖水质的空间分布大致分为三个人湖河口、四个湖湾、湖心区、西部湖区、东部湖区等十个区...  相似文献   

20.
NUMERICAL SIMULATION OF 1998 RED TIDE OF THE BOHAI SEA   总被引:4,自引:0,他引:4  
1 INTRODUCTION The Bohai Sea, located in East China, consists of five parts: Bohai Bay, Liaodong Bay, Laizhou Bay, Central Bohai and the Bohai Strait, as shown in Fig.1. The average water depth of the semi-enclosed sea is only 17 m. The maximum water depth is 70 m, measured in the Bohai Strait. Surrounding the Bohai Sea are 17 industrial cities, including Beiijing, Tangshan, Tianjin, Dalian, Huanghua and Dongying. More than 50 rivers, including the Haihe, Liaohe, Yellow, and …  相似文献   

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