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1.
湖泊和水库是我国的主要饮用水源地,但大都处于富营养化状态,蓝藻水华频发,已成为影响社会稳定、制约区域社会经济可持续发展的重大问题.蓝藻水华的整体应对策略,已经从被动应急转变为主动防御;但要做到主动防御,必须有现代化全方位的蓝藻灾害监测监控手段和体系,及时掌握蓝藻水华及其衍生灾害现状和动向,在未发生或者刚发生时及时觉察.本文针对富营养化湖库富营养化引起的蓝藻水华应急监控问题,按照"整个湖体、重点区域、关键位置"3个监测层次,利用中高分辨率卫星、无人机、岸基/平台视频、自动浮标、人工巡测等技术或手段,围绕"现状掌握、异常报警、原因追溯"的建设目标,提出了天-空-地一体化监控系统建设框架,明确了不同手段的协同方式和业务流程,并正在巢湖进行应用实践.相信本文提出的系统架构不仅在巢湖,在更多的富营养化湖库都具有重要的应用和推广价值.  相似文献   
2.
针对当前应用型高校GIS专业《摄影测量学》课程教学内容中存在的学科前沿知识欠缺、与生产实际脱节、创新意识不足等问题,文章提出模块化教学内容体系改革思路。该体系围绕摄影测量学的基本命题构建以知识模块为单元的《摄影测量学》教学内容框架,既包括了摄影测量学的基本原理和思想,又涵盖了实践(实验)和创新创业训练。根据行业需求与学校教学条件确定改革内容,并进行实践应用,取得了良好效果。  相似文献   
3.
围绕应用型本科院校制订地理信息科学专业本科人才培养方案时如何发挥学校优势的问题,重点讨论了人才培养目标与培养措施的确定及课程体系的设置,并进一步探讨了应用型本科高校地理信息科学教学改革的方向。  相似文献   
4.
淡水湖库富营养化与蓝藻水华是全球性的突出水环境问题,尤其是滨岸带严重蓝藻水华堆积甚至造成了水体黑臭、威胁饮用水安全等严重危害,科学评估滨岸带蓝藻水华堆积风险、精准识别蓝藻水华易堆积区域是水环境管理与研究中亟待解决的关键科学问题.本研究以我国长江中下游的大型浅水富营养化湖泊巢湖为研究对象,依托流域水文与湖泊水动力模拟、遥感反演、GIS空间分析等技术,综合考虑藻类生物量、岸线形态、湖泊水动力、风速和风向等要素,创新构建了蓝藻水华堆积风险评估指标体系,量化评估了2018-2019年的巢湖滨岸带的蓝藻水华堆积风险,并将滨岸带蓝藻水华堆积风险等级划分为5级(Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ),绘制了蓝藻水华滨岸带堆积风险的空间分布,识别了蓝藻水华的易堆积区域.评估结果表明:巢湖滨岸带蓝藻水华堆积的高风险区域呈连续片状分布于西巢湖西岸与西北岸,占巢湖沿岸区域的12.1%,是巢湖蓝藻水华应急处置管理的关键区域,评估结果与调研结论总体一致.研发的蓝藻水华堆积风险评估方法可应用于其他大型富营养化湖库,为蓝藻水华应急处置管理提供关键技术支撑.  相似文献   
5.
蓝藻的防控与治理是湖泊水环境、水生态管理的重要内容,实时获取蓝藻的空间分布信息对于降低蓝藻灾害风险具有重要意义.针对地面调查费时费力、卫星遥感监测粒度较粗且时效性不强等问题,本文提出了一种基于视频监控网络的湖泊蓝藻实时监测技术.基于环巢湖视频监控网络的33个功能摄像机,研究如何从视频图像中实时、准确提取蓝藻的分布信息.为克服不同摄像头的观测角度不一致、光照强度和背景条件不一致等诸多挑战,在视频图像蓝藻表征分析的基础上,通过多尺度深度网络进行图像粗粒度分类,区分蓝藻与浑浊、阴影水体;基于随机森林进行蓝藻精细化识别,克服蓝藻的强异质性.最后以渔政站沿岸水域的日均蓝藻覆盖率和月均蓝藻覆盖率为统计单位,开展了巢湖沿岸蓝藻的动态监测.研究成果可为科学制定蓝藻治理方案提供技术支撑.  相似文献   
6.
内陆水体是大气CO2收支估算的重要组成部分。农业流域分布着大量池塘景观水体,且具备蓄洪抗旱、消纳污染、水产养殖等多种功能。但是,农业流域不同功能的小型池塘CO2排放特征尚不清楚。本研究以极具农业流域代表性的烔炀河流域为研究对象,选取流域中用于水产养殖(养殖塘)、生活污水承纳(村塘)、农业灌溉(农塘)、蓄水(水塘)的4个功能不同的景观池塘,基于为期1年的野外实地观测,以明确农业流域小型池塘CO2排放特征。结果表明,不同功能池塘水体CO2排放差异显著,受养殖活动、生活污水输入和农田灌溉等人类活动影响,养殖塘((80.37±100.39) mmol/(m2·d))、村塘((48.69±65.89) mmol/(m2·d))和农塘((13.50±15.81) mmol/(m2·d))是大气CO2的热点排放源,其CO2排放通量分别是自然蓄水塘((4.52±23.26) mmol/(m2·d))的18、11和3倍。统计分析也表明,该流域池塘CO2排放变化总体上受溶解氧、营养盐等因素驱动。4个不同景观池塘CO2排放通量全年均值为(37.31±67.47) mmol/(m2·d),是不容忽视的CO2排放源,其中养殖塘和村塘具有较高的CO2排放潜力,在未来研究中需要重点关注。  相似文献   
7.
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   
8.
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问题,整合了卫星遥感、无人机监测、视频监控、浮标监测和人工巡测手段,构建了巢湖水质和水华全方位监测网络;结合巢湖水动力-水质-藻类耦合模拟模型,研制了蓝藻水华预测预警和蓝藻水华暴发应急处置模块,实现了蓝藻水华短期(未来2日逐时)和长期(未来7日逐日)模拟,并实现了未来5日蓝藻水华沿岸堆积模拟.最终,通过集成巢湖水质和水华监测、预测预警、应急处置等模块,研发了巢湖蓝藻水华监测预警与模拟分析平台,实现了全湖水质和水华现状迅速掌握、超标信息自动识别与高精度预测预警、沿岸重点区域水华堆积风险评估等功能,为巢湖蓝藻水华的科学防控和应急处置提供了科学依据和数据支撑.  相似文献   
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