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湖泊水体的对流混合是最基本的物理过程,其能显著影响湖泊生态系统温室气体等循环,但浅水湖泊水体对流混合的研究鲜有报道.本研究基于太湖(面积2400 km2,平均水深1.9 m)中尺度通量网的原位、高频、连续和多点的观测数据,分析该大型浅水湖泊水体对流混合速率w*的时空特征.结果表明太湖水体w*的均值为2.49 mm/s,因太湖的风速、水温和辐射等物理参数无空间变化,w*也无明显的空间变化.但是研究表明w*呈现显著的昼夜变化和季节变化,且昼夜变化幅度强于季节变化.总体上夜间w*是白天的4倍多,冬季w*(均值1.79 mm/s)明显低于春季(均值2.42 mm/s)、夏季(均值2.91 mm/s)和秋季(均值2.82 mm/s).太湖w*主要受风速和能量收支影响,白天风速是主要驱动因子,夜晚能量收支是主要驱动因子. 相似文献
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基于不同模型的大型湖泊水气界面气体传输速率估算 总被引：1，自引：0，他引：1
气体传输速率是湖泊水—气界面温室气体交换通量的重要驱动因子,但其估算具有不确定性.本研究选择3种不同的参数化方程估算大型(面积2400 km2)浅水(平均水深1.9 m)湖泊——太湖水—气界面的气体传输速率,探讨大型湖泊气体传输速率的控制因子和变化范围,为估算模型的选取提供参考.结果表明,气体传输速率的两个重要参数风应力和水体对流混合速率存在夜间高、白天低的变化特征,因此气体传输速率也存在夜间高、白天低的变化特征.总体上太湖气体传输速率主要由风力控制,可以通过风速函数估算得到.太湖水—气界面气体传输速率的年均值为1.27~1.46m/d.因气体传输速率存在空间变化,单一站点参数化的模型可能不适合其他区域湖泊水—气界面气体传输速率的估算,但湖泊的面积可能是一个有效的预测因子. 相似文献
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采用考虑沉水植物影响的E-ε湍流动能闭合湖泊热力学过程模型,模拟2013年8月东太湖湖-气交换过程,并利用太湖的站点观测数据对模型进行了验证。太湖水温的模拟值与观测值吻合较好,模型计算的各层水温与观测值相比,均方根误差均未超过1℃。同时模型也较好地模拟出太湖表面感热通量和潜热通量,潜热通量的模拟值与观测值的标准差为54.7 W/m2。由于湖水较浅,太湖的水温层结会明显受到天气状况的影响。晴朗小风条件下的湖水呈现显著的热分层现象,当风速为0.8 m/s,高层和底层的温差达到7.9℃。大风天气条件驱动较强的水体湍流混合,水温的热分层消失,风速为12 m/s,湖泊上层与底层的水温差仅0.12℃。此外,模拟结果较好地呈现出了东太湖沉水植物的存在通过增大湖体消光系数,减小到达湖体内部的热量,并增加对湖水的阻力,影响湖体中湍流动能的分布,并进而影响湖水温度的分布。综上所述,该模型能够较好地模拟出浅水大湖湖-气交换的过程。 相似文献
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湖泊在全球碳循环中发挥着重要作用,而湖泊中溶解CO2浓度(c_(CO2))控制着其CO2通量的方向及大小,是湖泊CO2排放估算的关键参数。中国第三大淡水湖——太湖虽然具有长期的野外监测数据,但其样点分布在空间和时间上并不均匀,很可能给其CO2排放的估算带来不确定性和偏差。有必要利用更高频率和覆盖范围地遥感手段来弥补野外监测在时空代表性上的不足。本文基于MODIS/Aqua数据反演的叶绿素a浓度、表层水温、漫衰减系数及光合有效辐射产品,通过二次多项式经验模型对太湖藻型湖区表层水体c_(CO2)进行逐像元的估算。并对结果进行数据质量控制和统计平均得到2002-07—2018-12长时序月平均c_(CO2)数据集。数据集由GeoTiff格式储存,使用GCS_WGS_1984地理坐标系,共包含198个文件。产品估算精度验证结果显示,星地同步像元-样点的遥感估算结果与野外数据的偏差在总体上较小(均方根误差RMSE=12.83μmol·L-1,无偏百分比偏差UPD=24.03%)。同时遥感与野外数据估算的年均值在太湖各个湖区表现出很好的一致性(RMSE<13.24μmol·L-1,UPD<25.82%),证明数据的可信度。产品的不确定性评估结果显示,在所有输入变量的随机误差影响下,月均c_(CO2)产品最大可能高估约30%。基于本数据集数据统计得到的结果显示,太湖c_(CO2)表现出明显的季节变化,冬春高夏秋低,西部高东部低;且太湖年平均c_(CO2)在数据集覆盖时间段内表现出显著下降趋势(0.80μmol·L-1·a-1)。本数据集(下载方式:https://doi.org/10.5281/zenodo.4729048[2021-05-18])月平均时间尺度同常规生态环境监测对应,便于分析对比,并且提供了空间分异信息,能够辅助研究深入理解太湖c_(CO2)乃至碳循环过程的时空变化规律,值得推广使用。 相似文献
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太湖水生植被NDVI的时空变化特征分析 总被引：2，自引：0，他引：2
为了明确太湖不同生态区水生植被长势的变化规律及其影响因子,利用MODIS传感器提供的NDVI数据,分析了太湖2000年—2015年NDVI的时间及空间变化特征。结果表明:太湖水生植被NDVI存在明显的季节变化和年际变化,NDVI每年最小值出现在冬季,最大值出现在植被生长旺盛的8月或9月,其值可达0.35;太湖全湖NDVI多年平均值为0.1,最大值为0.14,出现在2007年。太湖NDVI的空间差异可将太湖划分为不同的植被类型区,太湖西北部(竺山湾和梅梁湾)NDVI最大值可达0.2,植被类型主要以浮游藻类为主,东太湖区域最大值超过0.6,主要以沉水植被为主;太湖不同区域植被动态特征对气象因子的响应也不尽相同,沉水植物生长与平均气温有显著的正相关关系,而浮游植物区的生长状况受平均风速影响较大。 相似文献
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卫星遥感作为一种先进的水环境监测技术手段,可以监测现状,掌握现有情况;也可以追溯过去,揭示变化规律;同时还可以结合动力模型,模拟未来。这为人类了解、掌握和管理流域水环境变化发挥不可替代的作用。特别是近10 a已经进入“高分卫星时代”,卫星传感器的空间分辨率越来越高,可观测的参数越来越多,反演和估算精度越来越高。但是,目前还缺乏从流域角度阐述水环境遥感的相关综述文章。论文围绕“流域水环境遥感”研究主题,明确了研究的对象和范围,厘清了基本理论框架,并结合大家关注的问题,包括卫星数据源、水环境模型、富营养化湖泊藻类富集、水生植被退化、水面积变化等方面的研究进展和存在的问题进行了回顾和梳理;并指出在全球变暖和人类活动加剧背景下,未来需要研发专门面向流域水环境的天-空-地立体观测体系和系统框架,开展全流域统筹的水环境遥感监测和模拟,同时加强流域水体碳循环遥感研究。 相似文献
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巢湖水体二氧化碳浓度时空分布特征及其水-气交换通量 总被引：1，自引：1，他引：0
为揭示巢湖水体二氧化碳浓度（cCO2）时空变化特征及其影响因素，2017年2、4、8和11月分别采集巢湖表层水样，测定水样的理化、生物学参数以及cCO2，并以此计算其水-气界面交换通量.结果表明：巢湖表层水体cCO2的变化范围为13.31~55.47 μmol/L，年平均值为26.27 μmol/L，在空间上呈现出西高东低的分布趋势；在季节上表现为暖季（夏季）低、冷季（春、秋和冬季）高的规律.巢湖表层水体cCO2与溶解性有机碳浓度呈显著正相关，与叶绿素a浓度呈显著负相关，说明有机质分解和光合作用在巢湖CO2生物化学循环过程中占重要作用；同时，南淝河等入湖河流污染严重，输入大量有机和无机碳，对西巢湖水体CO2贡献较大.总体上，巢湖CO2排放量相对较低，巢湖部分区域在冷季（2、11月）表现为CO2的汇.本研究对于明晰富营养化湖泊CO2排放特征以及准确估算全球内陆湖泊碳通量等都具有参考价值. 相似文献
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采用考虑沉水植物影响的E-ε湍流动能闭合湖泊热力学过程模型,模拟2013年8月东太湖湖-气交换过程,并利用太湖的站点观测数据对模型进行了验证。太湖水温的模拟值与观测值吻合较好,模型计算的各层水温与观测值相比,均方根误差均未超过1℃。同时模型也较好地模拟出太湖表面感热通量和潜热通量,潜热通量的模拟值与观测值的标准差为54.7 W/m2。由于湖水较浅,太湖的水温层结会明显受到天气状况的影响。晴朗小风条件下的湖水呈现显著的热分层现象,当风速为0.8 m/s,高层和底层的温差达到7.9℃。大风天气条件驱动较强的水体湍流混合,水温的热分层消失,风速为12 m/s,湖泊上层与底层的水温差仅0.12℃。此外,模拟结果较好地呈现出了东太湖沉水植物的存在通过增大湖体消光系数,减小到达湖体内部的热量,并增加对湖水的阻力,影响湖体中湍流动能的分布,并进而影响湖水温度的分布。综上所述,该模型能够较好地模拟出浅水大湖湖-气交换的过程。 相似文献
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外源引水等水力调控措施常用于湖泊水环境综合整治中,作为人类施加到湖泊显著的外界活动,其对湖泊甲烷(CH4)扩散通量的影响鲜有报道.贡湖湾作为"引江济太"工程长江来水进入太湖的第一站,其CH4通量变化是对水力调控的最好响应.基于2011年11月至2013年8月逐月的野外观测表明,贡湖湾平均CH4扩散排放量为0.073 mmol/(m2·d),显著高于参考水域(湖心区) CH4排放量(均值:0.017 mmol/(m2·d)).贡湖湾不同站点间CH4通量也表现出显著差异,但湖心区域无此现象.贡湖湾和湖心2个区域的CH4扩散通量均有明显的时间变化,且与水温呈显著正相关.但因受到外源来水的影响,贡湖湾CH4通量时间变化的温度依赖性相对较低.总体上外源引水显著提高了湖体CH4排放量,考虑到湖泊CH4通量受内部因子和外部因子的综合协调影响,其潜在的控制机制还需要进一步探讨. 相似文献
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湖泊等内陆水体是大气N2O潜在的重要排放源,也是全球N2O收支估算的重要组成部分。目前全球湖泊普遍面临富营养化和蓝藻暴发等问题,明晰藻型湖泊N2O排放强度及其环境影响因子对准确估算湖泊N2O排放和预测其未来变化至关重要。本研究选择太湖藻型湖区为研究对象,同时选取人为活动影响较小的湖心区作为对比区域,基于2011年8月至2013年8月为期2年的逐月连续观测,探讨藻型湖区N2O排放特征及其影响因素。结果表明,藻型湖区呈现极强的N2O排放,其排放通量为(4.88±3.05) mmol/(m2·d),是参考区域(湖心:(2.10±4.31) mmol/(m2·d))的2倍多。此外,在藻型湖区中不同点位N2O排放差异显著,受河流外源输入影响,近岸区是N2O的热点排放区,其年均排放通量高达10.93 mmol/(m2·d)。连续观测表明N2 相似文献