太湖饮用水源地蓝藻水华预警监测体系的构建

从预警机制的建立与分工、预警监测时间的确定、预警监测的启动、预警信息的发布、预警监测的终止、预警监测的工作流程等方面,建立了太湖引用水源地蓝藻水华预警监测体系。指出了政府必须在资金、物资、人才、技术等方面给予预警监测体系充足的保障,确保预警监测体系长期有效地运行。     

太湖蓝藻水华预警监测与风速风向的关系研究

太湖蓝藻水华预警监测的启动问题基本解决,但监测响应日期和周期却一直难以确定。统计分析了太湖2007-2009年蓝藻预警监测、现场观测的历史资料,研究蓝藻水华在水体中的分布与风速风向之间的关联规律,从环境监测部门蓝藻预警监测工作的实际出发,划分出了蓝藻水华预警监测的响应级别,提出具体的监测要求,较好解决了预警监测的响应周期问题。为环太湖地区相关部门更好地开展蓝藻预警监测工作提供了科学依据。     

太湖蓝藻水华时空分布与预警监测响应的分析

选择2007和2008年200幅EOS/MODIS太湖蓝藻监测遥感影像,统计分析了梅梁湾、竺山湾宜兴段、贡湖湾、东太湖胥口湾和湖州方向湖体蓝藻水华爆发的空间和时间分布规律。并在得出全太湖蓝藻水华空间和时间分布规律的基础上,从环境监测部门蓝藻预警监测工作的实际出发,将蓝藻水华预警监测的响应划分为常规监测和应急监测,提出了具体的监测要求,为环太湖地区的相关部门更好地开展蓝藻预警监测工作提供了科学依据。     

荧光技术在太湖蓝藻水华预警监测中的应用

湖库蓝藻水华发生日益频繁,加强湖库饮用水水源地藻类监测,已成为环保、水务部门和学术界共同关注的课题.应用荧光技术分析了蓝藻爆发期苏州太湖三个水源地蓝藻水华的基本特征.结果表明:(1)苏州地区太湖水源地蓝藻水牛的产生主要是受水体动力和气象条件的影响;(2)建基于荧光技术的蓝藻传感器能很好地反映蓝藻水华的变化趋势;(3)荧光技术以其快速测定、可比性强和可连续跟踪监测等优点在太湖蓝藻预警监测中发挥了重要作用.     

滇池蓝藻水华监测预警平台设计

传统的人工监测无法实现大规模蓝藻的实时监测预警,该研究运用基于Python的ArcGIS Server自动发布地图服务、多元数据预警分析、人工水质监测数据预警分析等技术,以滇池为研究区,构建了水华预警系统.通过预警体系业务子系统和预警信息共享与发布子系统,结合滇池蓝藻水华监测预警综合数据库,实现了大规模蓝藻预警信息的实...     

太湖蓝藻水华预警监测技术体系的探讨

太湖蓝藻水华已经成为一个社会和政府共同关注的环境问题.为确保太湖地区饮水安全,提高政府应对蓝藻水华的能力,对太湖水源地蓝藻进行预警监测是判断蓝藻水华发展趋势以及制定相应的对策的重要手段.文章分析了蓝藻水华暴发的过程和蓝藻水华的监测技术,结合政府部门的实际,提出了太湖引用水源地蓝藻水华预警监测体系,对整个太湖地区乃至全国富营养化水体的水质预警具有重要的参考价值.     

太湖蓝藻预警监测遥感自动解译系统研究

针对太湖蓝藻遥感监测自动化、智能化等业务需求,研究了太湖蓝藻遥感自动解译系统的总体架构、功能模块等。系统包括遥感数据接收子系统、蓝藻遥感解译子系统和海量遥感数据管理子系统,可实现从数据接收到报告编制全流程自动化处理。     

太湖蓝藻水华暴发程度年度预测

近年来,尽管太湖主要水质指标有所改善,但蓝藻水华暴发的频次和面积并未明显减少。为了探讨太湖蓝藻水华暴发的环境驱动因子,统计了2012—2020年历年4—10月预警期间的太湖蓝藻水华发生规模与频次,结合同步浮标自动监测数据和实验室分析数据,构建了蓝藻水华预测模型。以太湖蓝藻水华综合指数(I_c)表征蓝藻水华强度,并通过I_c与环境因子的相关性分析,筛选出1月水温、1月电导率、1月生化需氧量和3月总氮浓度4项环境指标,最终构建了以该4项环境指标为自变量、I_c为因变量的太湖年度蓝藻水华强度多元线性回归预测模型。该预测模型的决定系数达到了0.908,平均相对误差为10.35%,预测精度总体表现较好。     

太湖蓝藻水华的自动监测和手工监测比对分析

对夏季太湖野外水华蓝藻样本进行梯度稀释,将自动监测法与手工监测法(人工镜检法和分光光度法)进行比对分析,同时通过对野外样品的连续监测对实验结果进行验证.结果表明,对于以微囊藻为绝对优势种的夏季太湖水体,YSI-6600型和EXO2型便携式水质监测仪测得的叶绿素与人工镜检法测得的藻密度的调整后相关系数(R2adj)均值分...     

Landsat-7 SLC-OFF ETM遥感数据下载及在太湖蓝藻水华监测中的应用

利用互联网上USGS提供的公益性Landsat-7SLC—OFFETM遥感数据下载服务,建立了太湖地区2003年-2008年ETM遥感影像数据库,开展蓝藻水华面积解译和暴发特征分析。统计结果表明,2007年和2008年太湖蓝藻水华暴发呈加剧态势。     

太湖蓝藻预警采样点位布设与采样层次的研究

蓝藻水华的聚集和分布与气象条件有着密切的关系.根据近几年蓝藻预警监测及科研的实践,分析了风向对蓝藻迁移的影响,以及不同深度的藻密度变化情况.以此为依据,对太湖蓝藻监测时采样点位布设与采样层次选择的方案进行了比较研究,并提出了优化方案,为环太湖地区的相关部门更好地开展蓝藻预警监测工作提供了科学依据.     

夏季太湖蓝藻水华暴发与臭氧污染的关联性

夏季受东南季风、湖流等因素影响,太湖蓝藻向西北部水域集聚,该区域平均藻密度可高达1×109个/L以上,其中蓝藻集中堆积的近湖岸区域藻类密度更高,蓝藻在不同生命阶段释放的藻源性VOCs的成分谱和产生量有较大差异,其中烯烃和有机胺反应活性较强。蓝藻水华高发期太湖西岸非甲烷总烃的浓度约为常州市区的3.3倍,日变化趋势符合蓝藻代谢规律。太湖西部蓝藻水华、湖西区的非甲烷总烃浓度和臭氧污染程度时空变化规律表明:太湖西部(宜兴)是整个流域臭氧污染最严重的区域,其臭氧污染的形成与太湖蓝藻水华暴发有关联性。     

特殊风场条件对太湖蓝藻水华迁移的影响研究

在高温、微风气象条件下,适宜蓝藻水华形成。在特殊非均一风场的驱动下,太湖蓝藻水华迁移过程与被均匀风场驱动有所不同。选取太湖典型风向进行分析,并采用三维水动力水质模型对表面非均一风场条件下的风生流流场及水质进行模拟,结果表明,在特殊非均一风场的驱动下,当太湖蓝藻浓度较高时,容易在西部湖区特别在竺山湖、梅梁湾湾内、岸边及湾口聚集,形成水华暴发,这有助于研究太湖污染物及蓝藻水华的输移及空间分布和机理。     

基于无人机高光谱遥感在太湖蓝藻水华监测中的一次应用

采用机载高光谱视频相机,在4个季节对太湖蓝藻进行7次、18个架次的有效拍摄。对拍摄到的高光谱影像进行辐射定标、几何拼接等预处理后,提取不同浓度蓝藻和水草等其他物体的高光谱数据,发现不同浓度的蓝藻光谱在680 nm后表现出较大差异。采用主成分分析（PCA）对高光谱数据降维后,结合k-近邻（kNN）分类算法,可实现对蓝藻的精准定位。定性识别结果经光谱预处理后,采用连续投影算法（SPA）进行特征波段提取,发现蓝藻光谱的季节差异主要表现在450 nm~570 nm和760 nm~910 nm波段。     

太湖北部湖区微囊藻生命周期和演替规律研究

蓝藻水华暴发会使水质迅速恶化,并影响水生态系统的稳定性和饮用水安全。因此,对于蓝藻水华进行准确、快速、有效的监测预警至关重要。以太湖北部典型蓝藻水华发生区为研究区域,利用人工智能藻类自动识别技术分析了2020年3—10月共计501个样本,获取了藻类群落结构和藻类形态学的数据信息。研究结果表明：微囊藻属是调查期间的第一优势类群,优势度达57%;存在微囊藻的大周期规律,即微囊藻属下物种表现出明显的演替规律,尤其以细胞直径较大、夏秋季具有耐高温特征的惠氏微囊藻和铜绿微囊藻演替最为明显;存在微囊藻的小周期规律,即微囊藻细胞存在较为明显的日变化规律,其繁殖周期为2～5 d。通过建立准确、快速、有效的藻类人工智能监测技术,不仅可以快速分析水体中的藻类群落结构,还能够通过大数据挖掘分析微囊藻的演替和生长规律,对于开展更高精度的蓝藻水华预警工作具有重要意义。