综合遥感与地面观测的巢湖水体富营养化评价

提出一种将地面观测数据空间插值与遥感反演结合的湖泊富营养化评价方法与业务化运行模式。对叶绿素a等可反演参数利用遥感影像反演,并利用实测值校正获得高精度反演结果;对总磷等不易反演参数采用空间插值获取全湖区数据,采用综合营养指数法对巢湖富营养化状态进行反演,获得2015年5月12日巢湖富营养化状态空间分布情况。结果表明,巢湖全湖为轻度和中度富营养化状态,呈现出西半湖高于东半湖的总体空间分布趋势。结合相关数据对巢湖富营养化成因进行推断,认为南淝河等上游河流各类营养物质输入量较大是造成西半湖北部富营养化严重的主要成因;西南部杭埠河等河流氮磷输入量较大,但其他营养物质输入较少,使得该区域总体呈现出富营养化程度偏低的现象。     

湖泊富营养化遥感监测研究进展

通过对近年来国内外应用遥感技术对湖泊富营养化监测及评价的研究情况进行了广泛的收集和分析,简述了湖泊富营养化遥感监测的基本原理,总结了湖泊富营养化多光谱遥感与高光谱遥感成果,提出了今后的重点研究方向.     

巢湖蓝藻水华遥感监测初探

以巢湖为研究区,从2008年4月到11月,对巢湖水体的24个点位进行了连续的水体光谱测量,通过对蓝藻水华爆发程度与其光谱反射率之间关系的研究,确定遥感识别水华爆发级别的阈值,对四类不同爆发程度蓝藻水华光谱特征进行遥感识别,绘制巢湖蓝藻水华特征等级图。     

基于人工神经网络的巢湖富营养化分时分区评价

应用人工神经网络方法,以温度、高锰酸盐指数、总磷、总氮作为评价参数,对巢湖湖区12个点位的营养状态进行了分时段评价,一共评价了2000年至2003年四个年度的各月份的营养状态。因为湖泊的营养状态水平是变化的,不同区域、不同时段营养状态水平是不同的,因此采用分区分时评价更能全面客观地反映巢湖的营养状态水平及其变化特征。     

2017年夏季巢湖水华期间浮游植物与蓝藻毒素的时空变化特征

蓝藻水华暴发过程中水华物种的演替及其与蓝藻毒素的关系,对于湖泊的风险评估具有重大意义。于2017年水华暴发较为严重的夏季（6-8月）对巢湖水体的理化参数、浮游植物和蓝藻毒素进行了调查和分析。结果表明：夏季巢湖基本上处于富营养-超富营养的状态。24个样本共鉴定出浮游植物7门72属117种,以绿藻门、蓝藻门和硅藻门为主。浮游植物的群落组成和细胞密度存在明显的时空差异性,其中6月浮游植物平均细胞密度为1.35×10⁸ cells/L,优势种属主要为微囊藻（Microcystis spp.,优势度为0.397）、水华长孢藻（Dolichospermum flos-aquae,优势度为0.195）和水华束丝藻（Aphanizomenon flos-aquae,优势度为0.181）;7月浮游植物平均细胞密度为1.31×10⁸ cells/L,优势种属主要为微囊藻（优势度为0.741）和黏伪鱼腥藻（Pseudanabaena mucicola,优势度为0.072）;8月浮游植物平均细胞密度为1.01×10⁸ cells/L,优势种属主要为微囊藻（优势度为0.646）。11种蓝藻毒素在夏季巢湖水体中均有不同程度的检出,其中以微囊藻毒素MC-LR、MC-RR和MC-YR为主,最高检出浓度分别为0.115、0.107、0.018 μg/L。此外,分析了拟柱孢藻毒素浓度与水华束丝藻细胞密度的关系,显示两者之间存在非常显著的正相关性（P<0.01）,表明水华束丝藻可能是其最主要的产毒蓝藻。11种蓝藻毒素的浓度均未超过饮用水安全标准的规定,但其潜在的安全风险依然需要密切注意。     

环境一号卫星多光谱数据在巢湖蓝藻动态监测中的应用

采用环境一号卫星(HJ1A/1B)的多光谱(CCD)数据,通过影像预处理提取巢湖湖域蓝藻的归一化植被指数(NDVI),对巢湖湖域的蓝藻进行动态遥感监测,在GIS平台上计算蓝藻在研究时段内的平均空间分布、模拟其变化趋势及平均改善速度,结果表明,HJ1A/1B-CCD影像数据具有较高时空分辨率,对巢湖湖域蓝藻的识别能力强;巢湖湖域生态环境总体较好,蓝藻只是在局部湖域暴发,其中蓝藻极高密度区、高密度区呈团状、片状,主要集中分布在巢湖西湖区北部沿岸,并且为楔形向中心延伸;巢湖蓝藻暴发的湖域总体呈现改善趋势,但各区改善的程度、速度差异较大,原因复杂,尤其是西湖区北部沿岸不仅改善速度缓、改善程度不佳,甚至出现退化;巢湖西区应以治理为主、监测为重,东区则以着重监测。     

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。     

湖泊富营养化遥感评价模型的建立方法

中国处于不同富营养状态的湖泊已达75%,湖泊富营养化监测已成为我国迫切需要解决的技术问题。遥感技术能够低成本地对水体实现大尺度、快速监测,实现传统点状监测到面状监测的延伸。充分考虑我国现有的湖泊富营养化评价方法、参评指标相互关系的同时,通过研究参评指标的光谱特性分析其遥感可行性,提出了从水体的叶绿素a和悬浮物浓度入手,综合评价湖泊富营养化的遥感评价方法。     

基于遥感方法的巢湖水华月平均强度评价方法研究

以巢湖2009—2017年,每年4—10月(共63个月)的地面和遥感监测结果的日平均值作为基础数据,分别对地面和遥感监测指标求月平均值,根据各指标间的相关性,最终确定巢湖水华月平均强度评价的指标为藻密度、月累计水华面积、平均水华面积和大面积次数,对这4个指标分别采用分级赋分的方法进行评分,总评分等于4个指标评分之和,依据总评分的结果,将巢湖水华强度由弱至强分为5个等级。依据该评价方法,巢湖水华强度从4月—9月,基本由弱至强呈上升趋势,中间偶有波动,在9月前后达到峰值,水华强度一般为较强至强。     

巢湖水华遥感监测与年度统计分析研究

介绍了巢湖蓝藻水华的日常遥感监测方法与流程,开展了基于日常监测的年度统计分析,为水华环境管理提供了科学依据。首先分析了蓝藻水华与正常水体的光谱差异,利用蓝藻水华在近红外波段的\"陡坡效应\",基于NDVI方法开展水华日常遥感监测。基于日常监测开展水华年度统计分析,获得水华最早发生日期、最晚发生日期、最大发生面积等,并以水华发生频率、水华起始日期和水华持续时间来分析巢湖一年内高发区、发展趋势及持续时间等时空分布规律。研究表明,2010年巢湖水华的高发区域在巢湖西北部水域,水华持续天数最长的区域是巢湖西北和中部部分区域,水华先在西部沿岸聚集,随时间推移向东部和中部扩散,巢湖西南、中部和东南沿岸是最后新增的水华区域。     

环境一号卫星CCD数据在太湖蓝藻水华遥感监测中的应用

利用环境一号卫星(HJ-1)CCD数据,对太湖水华进行遥感监测,并比对同时相的EOS/MODIS卫星遥感数据。结果表明,HJ-1星CCD数据具有优于EOS/MODIS数据的蓝藻水华识别能力,并有良好抗云层干扰能力,适合用于太湖蓝藻水华应急监测。     

基于环境一号卫星CCD数据的巢湖叶绿素a的动态监测

环境一号卫星CCD数据具有获取周期短、空间分辨率高等特点,能够及时准确地监测叶绿素a的浓度变化和分布,其在内陆湖泊水质遥感监测方面具有良好的应用前景。文章通过星地同步地面实验,建立起巢湖水体的叶绿素a浓度遥感反演模型,利用2009年4月至2010年3月的环境一号卫星CCD数据,分季节对巢湖叶绿素a行动态监测和分析。结果表明,巢湖叶绿素a具有明显的时空分布特征,夏季叶绿素a浓度最高,冬季最低,秋季高于春季;西半湖湖区叶绿素a浓度一般高于东半湖湖区,西北部和中部湖区空间变化比较大,东部湖区变化较小。     

太湖水华的遥感分析

随着太湖流域的经济迅速发展,太湖湖体的富营养化程度日趋严重,特别是在20世纪的后期,水华频繁爆发。国家环保总局常规的水质监测是基于21个点位对全湖进行评价,完成一次采样耗时近1月,其对大面积水华现象的监测具有很大的局限性。文章利用遥感技术快速、大尺度、动态监测的特点,基于多个时相的TM影像对太湖的水温、悬浮物、叶绿素等水质参数的浓度和分布进行了遥感反演,进而对太湖水华的成因、发展程度、影响因素等方面进行分析,从而对太湖水华发生的特点,太湖的水质情况有一个全面的了解。     

基于光谱分析的重金属污染废水遥感监测方法

以某重金属矿区3个水域（a、b、c）作为研究区,采集Aster卫星传感器的遥感监测数据,再运用分光辐射光谱仪测定标准板与目标水体,计算目标水体的光谱反射率,分析各区域水体遭受重金属污染时的光谱反射特征,实现基于光谱分析的重金属污染废水遥感监测。结果表明：a区域内水体重金属污染程度由深水区向浅水区逐步增强,水体呈现出橙红色;b区域内水体重金属污染程度由浅水区向深水区逐步增强,水体呈现为棕红色;c区域内水体未受到重金属污染,整个区域内水体为铜绿色。该结果与现场采集的各区域水体遭受重金属污染的情况一致。     

基于RS的徐州市区生态环境动态监测与评价分析

近年来,随着城市化进程推,城市生态环境正逐步恶化。徐州作为老矿业城市,情况尤其不为乐观,以徐州市区为例作生态评价分析。按照代表性、可操作性、适应性、可比性和方便性原则,选取了植被覆盖度、生物丰度、水网密度、人均绿地面积、城市环境污染负荷指数和环境质量综合指数作为评价指标来进行生态环境质量指数的计算。根据评价指标,选用1994年、2000年和2007年三个时相徐州市TM影像,对土地利用、河流水库、植被、人均绿地等方面进行遥感动态监测,然后对该地区13年来生态环境演变做了定量评价分析。评价结果表明,徐州市区生态环境质量由1994年的良好水平退化为一般水平,且有逐年下降恶化趋势,这与该区城市化进程一致。     

水环境遥感监测技术的应用研究进展

遥感技术在水环境监测方面得到了日益广泛的应用.文章综述了水环境遥感监测技术在水体富营养化、悬浮固体、油污染和热污染等四个方面的应用研究现状,并对今后的研究发展方向进行了展望.