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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
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
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太湖蓝藻水华遥感监测方法 总被引：31，自引：17，他引：14
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. 相似文献
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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. 相似文献
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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. 相似文献
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结合卫星遥感技术的太湖蓝藻水华形成温度特征分析 总被引：3，自引：2，他引：1
气温对太湖蓝藻的复苏生长和水华形成、大面积暴发及衰退具有重要作用.利用太湖湖面及周边地区20032013年气象与卫星观测数据分析,结果发现太湖蓝藻水华形成的温度范围宽泛,在蓝藻复苏后,在日平均气温0~35.0℃区间都能观测到蓝藻水华现象,其中日平均气温15.1~35.0℃区间为太湖蓝藻水华频发区间,累计频次和面积占比分别为85%和90%;大面积蓝藻水华集中暴发的气温区间为20.1~35.0℃,累计频次和面积占比分别为72%和73%;蓝藻水华出现的概率随平均气温的升高而增大,二者呈二次正相关关系,而平均面积则随气温在均值附近波动,日平均气温达33℃后平均面积迅速减小.表明气温并非复苏后太湖蓝藻水华出现与否的主要限制因子,适度高温有利于蓝藻水华形成,但在日平均气温33℃以上时蓝藻水华会受到抑制.在此基础上将蓝藻水华分成4个阶段:休眠期、复苏期、增长期和衰退期,确定了基于气温的阶段量化指标,对应起始和终止的界限温度分别为:(0℃,5℃)、(5℃,15℃)、(15℃,30℃)和(30℃,0℃),据此可以计算出每年蓝藻水华的各生育阶段对应的时间节点,为防控提供依据. 相似文献
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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
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太湖蓝藻水华的年度情势预测方法探讨 总被引：2，自引：2，他引：0
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. 相似文献
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基于多源卫星数据的小型水体蓝藻水华联合监测——以天津于桥水库为例 总被引：3，自引：0，他引：3
近年来水体富营养化呈扩张趋势,蓝藻水华不仅在太湖等大型湖泊频发,水面面积较小的天津于桥水库等也形势严峻,亟需加强卫星遥感监测.但是,以往在太湖等业务化使用非常成功的MODIS等卫星数据(约500 m),由于空间分辨率较低,难以满足小型水体的监测要求;而Landsat-8等空间分辨率较高的卫星数据(30 m),通常重返周期较长,无法满足水华高频监测需求.本文以天津市于桥水库(面积约80 km2)为研究区,针对常用的卫星数据,从空间、时间、光谱范围和数据可获取性共4个方面,评价不同卫星数据蓝藻水华监测能力和算法,同时对不同卫星监测结果一致性进行评估.结果表明:(1)筛选出国产HJ-1A\B CCD、GF-1 WFV和美国Landsat-8 OLI这3种卫星波段合适,空间分辨率较高,适用于桥水库蓝藻水华监测,但考虑到其重返周期较长,建议多星联合观测;(2)各个卫星监测结果与卫星影像目视解译结果基本一致,均方根误差和相对误差均分别控制在0.78 km2和4.9%以内;(3)不同卫星监测结果一致性良好,一致性精度达到99.5%;(4)根据历史影像结果,发现于桥水库2016年水质开始呈富营养化,藻华现象在夏、秋两季最为严重.研究表明,针对小型水面水体蓝藻水华监测,利用较高分辨率数据联合监测,是一种有效的替代策略,今后可在更多小型水域推广. 相似文献
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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. 相似文献
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MODIS-Terra和MERIS数据被用于芬兰湾蓝藻水华的监测,并对两者的性能进行了比较.研究结果表明:MODIS-Terra 波段设置主要针对一类大洋水体,缺乏预警藻蓝素的有效波段;MERIS传感器设置了620nm和665nm波段,基本对应藻蓝素的吸收峰(630nm)和反射峰(650nm),具有蓝藻水华探测的潜力,但在藻华未成型之前,海岸带水体不同优势藻类具有相似的叶绿紊特征,较难辨别蓝藻水华.总的来说,MODlS和MERIS数据比较困难实现蓝藻水华初期预警,但可以有效监测已成型的蓝藻水华.这一方法可以用于中国太湖或者海岸带水体藻华探测和监测研究. 相似文献
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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（Ty）、1-3月平均气温（T1-3）、年降水量（Ry）、6-7月降水量（R6-7）和年高温日数（DTmax）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Ty和T1-3为正值，其余为负值，表明Ty和T1-3对蓝藻水华的发生发展具有正效应，而Ry、R6-7和DTmax具有负效应，总通径系数绝对值排序为：Ty > T1-3 > Ry > R6-7 > DTmax，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. 相似文献
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若干水华相关藻类对太湖水体异味物质贡献的初步研究 总被引：1，自引：0，他引：1
太湖水体中嗅味物质2-甲基异莰醇(MIB)和土臭素(Geo)的出现与水华发生在时间上高度重叠,为探寻水华中常见藻类与嗅味的关系,本研究通过对实验室培养藻株和野外水样比较分析,探寻了部分藻株与太湖水体嗅味物质的关系.分析实验室培养的15株蓝藻(其中11株微囊藻)、4株绿藻和4株硅藻,仅硅藻培养物测定出了Geo,所有藻株均未检测出MIB;对太湖典型水样分析结果显示,水体中MIB与Geo的浓度与微囊藻细胞浓度无相关性;实验室模拟微囊藻水华腐败结果显示,无论是好氧还是厌氧条件下均未产生MIB和Geo;这些数据结果说明湖水中MIB和Geo与水华主要种群微囊藻无直接关系.在鱼腥藻水华中测出了高浓度的MIB,周年水样分析结果显示鱼腥藻细胞数与MIB浓度变化规律一致,因此鱼腥藻可能是MIB的重要来源.但实验室培养的Anabaena sp.PCC7120无论是在缺氮还是有氮培养条件下均不产MIB和Geo,说明嗅味物质的产生具有藻株特异性. 相似文献
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以往对太湖蓝藻提取的研究中,较少将国内高分系列卫星影像作为数据源.为此本文基于2019年太湖不同蓝藻暴发时期的高分六号数据,采用随机森林（random forest,RF）法、归一化植被指数（normalized differential vegetation index,NDVI）阈值法和多光谱绿潮指数（multispectral green tide index,MGTI）阈值法对太湖蓝藻进行提取以寻求提取太湖蓝藻的最佳方法,并在此基础之上探讨了RF不同输入变量的适用性.结果表明,2019年太湖南岸和梅梁湖的蓝藻水华富营养化较为严重,NDVI阈值法明显将部分轻度蓝藻漏提,MGTI阈值法对中、重度蓝藻的识别能力不如NDVI法,而RF法能够有效地提取太湖蓝藻.其中将归一化植被指数和归一化水体指数作为输入变量的RF法提取中型暴发期的太湖蓝藻精度最高,总体分类精度和Kappa系数分别为99%和0.97.研究太湖蓝藻的提取方法对太湖的环境治理提供了技术支持,也为其他湖泊蓝藻的遥感监测提供了科学依据. 相似文献
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全球气候变化显著影响湖泊理化环境和生态系统演化,对生态系统服务造成负面影响甚至引发生态系统灾变,其中风速下降可能促使富营养化湖泊蓝藻水华的暴发和水面漂浮集聚。以往由于较低的观测频次,往往很难精细量化风对蓝藻水华的影响。利用陆基高光谱近感观测技术,基于分钟小时尺度开展周年高频观测,通过对6—10月蓝藻生长期太湖表层水体叶绿素a浓度统计分析,量化蓝藻水华高频动态变化特征,确定蓝藻水华漂浮集聚的风速阈值。研究发现,随着风速的下降,水体表层叶绿素a浓度随之增加,蓝藻水华出现概率也随之增加。概率分析显示,当近地面风速小于2.5 m/s时,湖泊表层比较容易形成明显肉眼可见的蓝藻水华,藻华发生概率为55.1%。长时间持续的低风速容易诱发蓝藻水华形成和漂浮集聚,强风浪事件后低风速出现1～2天叶绿素a往往就能恢复以往较高水平,这为管理者有效防控蓝藻水华提供了新视角。长期气象观测显示,气候变化影响下太湖地区风速呈现显著下降趋势,增加了蓝藻竞争优势和发生概率,有助于其在表面漂浮集聚。在未来的气候变化情景下,如果风速继续呈现下降趋势,在营养盐条件不变情况下湖泊表层蓝藻水华发生概率可能还会上升,增加蓝藻水华防控... 相似文献
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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. 相似文献
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针对近年来太湖水体中长孢藻（Dolichospermum,曾用名鱼腥藻Anabaena）比例增加的趋势,本文研究了2005—2019年太湖春季不同湖区长孢藻生物量的长期变化趋势和空间差异,探究了冬、春季气象条件（气温、日照时长、风速、降雨量）和营养盐（总氮、总磷）水平对其的影响.结果表明,2005—2019年太湖监测数据显示春季长孢藻生物量有比较明显的升高现象,主要发生在竺山湖富营养程度较高的区域,其次是湖心区、梅梁湾和南部湖区.偏最小二乘路径建模（PLS-PM）结果表明,不同湖区长孢藻生物量变化的主要驱动因素存在差异.在湖心区,春季长孢藻的生物量主要受冬季气候条件（气温、风速、日照时长）的影响,其次受春季营养盐和春季气候条件的影响.在梅梁湾、竺山湖和南部湖区,春季长孢藻的生物量主要受春季气候条件的影响.在梅梁湾和竺山湖,春季风速、日照时长是春季长孢藻生物量的显著影响因子;在南部湖区,春季长孢藻生物量的主要驱动因素是春季的日照时长和春季气温.本研究从长时间序列角度,对太湖固氮蓝藻的时空分布特征和影响因素开展了研究,为太湖不同湖区开展针对性的藻类水华防控和富营养化治理提供理论基础. 相似文献