浅水型湖泊蓝藻水华预警监测工作的思考

浅水型湖泊的富营养化进程不断加快,呈现出蓝藻水华暴发现象是逐年增加的。太湖作为长江中下游地区典型的浅水型湖泊更因近年来蓝藻水华频发的态势引起了政府和社会的广泛关注。为确保太湖地区饮水安全,提高政府应对蓝藻水华的能力,对太湖蓝藻水华进行预警监测是判断其发展趋势以及制定相应对策的重要手段。着力分析和总结了太湖蓝藻水华预警监测工作的主要内容,从预警监测工作的统筹、预警监测体系的建立、技术分析、预警监测的启动、分级与评价、预警信息的发布、预警监测的终止到预警监测的保障机制等,以利于同行们更好地应对浅水型湖泊蓝藻水华的发生。     

基于DYRESM模型的太湖全年水温模拟及其在水华预警中的应用

水温是湖泊生态系统的重要驱动因子,太湖蓝藻水华暴发过程与湖泊全年水温变化密切相关。本文从水温角度出发,运用澳大利亚西澳大学水研究中心开发的一维DYRESM水动力学模型模拟了太湖2005全年的水温变化状况,并通过太湖2005年水温实测值进行了验证,模型结果较好的反应了2005年太湖逐日水温的变化情况。另外从水温角度对太湖蓝藻水华暴发阶段作出分析,为太湖蓝藻水华暴发的预测预警研究进行了方法上的准备和探索。     

滇池水环境演变与藻类监控技术发展分析

就滇池水环境的演变,藻生物量发展变化导致原有的监测技术难以满足环境监测的需要进行分析。采用水面快速蓝藻生物量监测和卫星遥感监测技术相结合的技术方法,大大提高了对滇池蓝藻水华发生、发展、暴发、分布以及变化的预警监测能力。．     

遥感技术在湖泊水质监测中的应用

环境污染遥感监测技术具有监测范围广、速度快、成本低,且便于进行长期的动态监测等优点,是实现宏观、快速、连续、动态地监测环境污染的有效方法,已成为湖泊环境动态变化监测的重要技术手段.湖泊水质遥感监测是基于经验、统计分析或水质参数的光谱特征,选择遥感波段数据与地面实测水质参数数据进行数学分析,建立水质参数反演模型实现的.在运用遥感技术对湖泊进行水质监测的方法中有传统方法和神经网络模型.与传统方法相比,神经网络模型有较强的水质识别的容错性,水质状况识别的可信度.今后,神经网络模型、高光谱遥感技术以及RS与GIS、GPS的结合运用等将是遥感技术在此领域中的发展方向.     

基于多源数据的巢湖蓝藻水华时空分布及驱动因素分析

富营养化和有害藻类水华暴发是全世界淡水湖泊共同面临的生态环境问题之一.巢湖作为典型的内陆淡水湖泊,其富营养化水平和蓝藻水华暴发面积常年居高不下,且在各湖区表现为一定的时空分布差异.为认识和了解不同阶段巢湖蓝藻水华发生和发展基本规律,利用巢湖水上综合观测平台和卫星遥感等多源数据,获得2015~2020年水体中藻密度和水华面积的时空分布信息,并采用基于增强回归树的机器学习算法,定量评估不同阶段各环境因子对蓝藻水华影响的重要程度及相互作用关系.结果表明：①巢湖蓝藻水华表现出较大的季节变化特征,蓝藻细胞在春季开始复苏,主要在巢湖西半湖和沿岸地区形成轻度水华,水体藻密度在夏、秋季达到最大,该季节发生中等程度以上的水华频率较高.②非暴发期间,巢湖藻密度变化受物理和化学因素影响较大,二者对解释藻密度方差变化的贡献率可达80.3%,水体中高浓度溶解氧、弱碱性pH值（7.2~7.6）和适宜水温（3℃）是藻类细胞生长繁殖的有利环境条件,巢湖蓝藻水华首次暴发一般在气温稳定通过7℃初日11 d前后出现.③暴发期内,巢湖蓝藻水华发生主要受藻类生物量和气象条件的综合影响,气温、藻密度、日照时数和风速的累计贡献率为95%,各因子均存在一个有利于蓝藻水华发生的最适区间.多因子交互作用分析结果显示,在水体藻密度大、气温适宜和微风的综合作用下,巢湖蓝藻水华发生概率较高.上述研究成果分析和揭示了不同阶段巢湖蓝藻水华的时空分布特征及其主导影响因子,可为巢湖蓝藻水华防控和预测、预警提供科学依据.     

湖泊蓝藻天地一体化监测业务化运行平台的构建——以滇池流域为例

为有效控制蓝藻水华爆发,需要科学、有效地监测蓝藻水华的状态和变化趋势。本文以滇池流域为例,建立基于多源卫星监测、手工监测、自动监测等多方式的湖泊蓝藻天地一体化监测体系,并在此基础上构建湖泊蓝藻天地一体化监测业务化运行平台。指出将此平台运用于环境监测部门的日常业务工作,是湖泊蓝藻监测的发展方向。     

湖泊富营养化研究中的主要科学问题——代“湖泊富营养化研究”专栏序言

湖泊富营养化是我国湖泊当前面临的最为突出的环境问题之一,入湖生源要素循环失衡,蓝藻水华暴发与成灾机理,湖泊水生态系统退化与修复机制,以及湖泊管理科学基础等均是我国湖泊富营养化防治研究中急待解决的科学问题与理论基础.     

巢湖西半湖总磷浓度对入湖总磷负荷的响应

巢湖富营养化问题比较严重,蓝藻水华暴发频繁。流域内人类生产及生活活动产生的一部分营养物质,随着降水、径流等方式汇入河道,流入湖泊,影响湖泊水质。通过回归分析探究了流域降雨量与各入湖河流流量关系,并在此基础上,确定入湖河流营养负荷对湖泊水质的影响。研究结果表明,南淝河的总磷入湖负荷与巢湖西半湖总磷浓度的一元线性回归拟合度最高,为0.618。研究总磷浓度对入湖河流总磷负荷的响应一方面为预测蓝藻水华暴发提供数据基础,另一方面也可为流域污染负荷控制和水源地水质管理提供决策依据。     

城市湖库蓝藻水华形成机理综合建模研究

蓝藻水华形成是诸多营养及环境因素相互作用的结果,因此,本文对城市湖库蓝藻水华形成(包括复苏、萌芽、生长、暴发阶段)这一复杂生态过程进行了综合建模研究.通过在阳光房中模拟湖库蓝藻水华形成过程,采用正交实验分析获得蓝藻生长的关键影响因素,并为蓝藻水华形成机理建模提供相应参量.在此基础上,构建了用于模拟湖库蓝藻水华形成过程的蓝藻生长机理模型,采用遗传算法对机理模型中涉及的参数进行优化率定;同时,考虑蓝藻水华暴发阶段具有突变特性,建立了描述蓝藻水华暴发状态的尖点突变模型,进而构建了城市湖库蓝藻水华形成各阶段的综合机理模型.实验仿真结果表明,该综合机理模型能较好地模拟城市湖库蓝藻从复苏到暴发整个过程的变化规律,且该模型结合了数学机理建模和智能方法的优势,克服了单一蓝藻水华机理模型的缺陷,为湖库蓝藻水华形成机理的深入研究提供了新思路.     

云南省高原湖泊流域污染过程与管理重点实验室科研工乍近况及科研成果

正近年来,重点实验室承担了国家重大科技专项、国家自然科学基金以及省部级重大科技项目30余项。通过多年来的研究,重点实验室构建了高原湖泊天地一体化遥感和野外观测平台及体系,积累了高原湖泊群湖沼学特征长时间系列的调查和观测数据,构建了数据集成和管理平台;开展了湖泊流域复合生态系统管理原理和模型、主要污染物总量控制方法体系、高原浅水湖泊蓝藻水华发生机理、高原湖泊流域水环境系统优化与风险决策、人类活动影响下典型高原湖泊的生态