"哨兵-3"卫星OLCI影像MPH算法反演太湖叶绿素a及藻草区分的研究

利用"哨兵-3"卫星OLCI影像数据,基于其619,665,681,709,753和885 nm中心波长对应的6个波段构建的最大特征峰高度(MPH)算法,采用SNAP 7. 0遥感专业软件,计算了典型日期太湖MPH算法得到的叶绿素a浓度、浮藻区、藻水混悬区、水草区的分布。结果表明:(1) MPH算法能够精确地识别太湖水草和蓝藻;(2) MPH算法能够提取稠密铺集水表层的"浮藻区",并区分出藻密度较小、水华现象轻微～轻度、蓝藻主要浸没在水面以下的"藻水混悬区"。与MODIS、VIIRS等常用的蓝藻水华遥感传感器相比,OLCI展现了更出色、更精细化的水生态遥感监测能力,可提高蓝藻水华预警预报水平。     

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。     

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.     

无锡太湖治理工作回顾和加强基础性研究的建议

对无锡太湖治理工作进行了总结和回顾，指出目前太湖“藻型生境条件”尚未根本改变，湖体中蓝藻数量仍处于较高水平且随时有大面积暴发的可能，太湖治理将是一项长期的系统性工作。针对太湖基础性研究相对滞后制约科学治太工作推进的问题，提出必须加强“太湖总氮来源及控制措施”“太湖蓝藻水华成因及控制措施”“太湖纳污能力”“太湖水生态修复方法”等7项重点基础性研究的建议。     

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(R^(2)_(adj))均值分别为0.906和0.936,高于它们与分光光度法测得的叶绿素a的R^(2)_(adj)值(0.816,0.789),且这2种指标在各蓝藻浓度区段的回归系数变化较小,变异系数分别为0.24和0.19,可根据回归方程得到的自动监测法测得的叶绿素,预测人工镜检法测得的藻密度。对同期同点位野外实际水样的监测结果表明,YSI-6600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、分光光度法测得的叶绿素a的R^(2)_(adj)分别为0.899和0.769。相较于分光光度法,自动监测法在夏季太湖蓝藻水华的监测预警中具有更大优势。     

太湖蓝藻水华预警监测综合系统的构建

近年来随着浅水型湖泊的富营养化进程不断加快,蓝藻水华暴发现象也频繁出现,采用科学、全面的手段对太湖蓝藻暴发进行预警十分必要。根据太湖蓝藻预警监测中使用的现场巡视、卫星遥感、实验室分析、自动监测等监测技术手段,分别建立各自监测系统,结合各监测系统特点和相互关系,对太湖蓝藻水华预警监测综合系统的构建进行了探讨,以期能够更好地开展太湖蓝藻水华预警监测工作,为确保太湖地区饮用水安全,提高环保部门应对太湖蓝藻水华暴发的能力,为政府决策提供技术支持和保障。     

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。     

基于哨兵-3A卫星OLCI数据的最大叶绿素指数在太湖蓝藻水华监测中的应用

欧洲航天局于2016年2月16日成功发射哨兵-3A卫星,搭载的水色遥感仪器(OLCI)提供了很好的海洋和内陆水体生态指标观测反演能力。基于OLCI获取的太湖L1b级遥感数据产品,利用OLCI Oa10、Oa11、Oa12波段计算了重要的水色/水生态遥感指标,即最大叶绿素指数(MCI),在此基础上初步分析了MCI在太湖蓝藻水华监测预警中应用效果。研究表明:(1)哨兵-3A卫星OLCI影像质量清晰,构建的MCI能够反映太湖水体叶绿素信号强度;(2)与常用的归一化植被指数相比,在蓝藻没有明显积聚的藻-水混悬水域,MCI与叶绿素浓度有很好的关联,可更灵敏地反映叶绿素浓度的空间分布特征。MCI将在蓝藻监测上具有更好的适用性,可有效提高富营养湖泊蓝藻水华的预警预报精度。     

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.     

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.     

基于3S技术对太湖底质及水质总磷的研究

应用3S技术研究了太湖底质与水质总磷(TP)的分布情况,并结合水华频次分析了其相关性。结果表明:2016—2018年,太湖底质TP年均值在433~537 mg/kg波动,水质TP年均值从0.064 mg/L上升至0.087 mg/L。从空间分布来看,底质TP、水质TP和水华频次均呈现“西高东低”的规律,太湖西部区尤其是竺山湖区是需要开展治理的重点区域。3年间,太湖西部区水质TP上升,而底质TP与入湖河流TP下降,说明内源磷污染是太湖西部区水质TP升高的主要原因,须加强科学清淤。     

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。     

Characterization of ambient ozone and its precursors around a coking plant

The local-scale relationship between ambient ozone (O₃) and its precursors was examined around a coking plant in northern China. The upwind, plant boundary, and downwind locations were selected for investigation during the summer and autumn seasons in 2012. It was found that propene, toluene, and benzene were the top three non-methane hydrocarbon (NMHC) species for O₃ formation at plant boundary, while propene, toluene, and m/p-xylene were the top three NMHC species at downwind location. Isoprene was the dominant species for O₃ formation at upwind location. It was also found that an O₃ depressing process occurred at plant boundary as a result of high NO emissions. Both local photochemistry and transport led to O₃ accumulation at the downwind locations. The variation of NMHC concentration during O₃ polluted and non-polluted episodes was investigated, and it indicated that NMHC concentration was higher during non-polluted episodes than polluted episodes. The impacts of precursors on O₃ formation under different meteorological conditions were also examined.     

Differences between weekend and weekday ozone levels over rural and urban sites in Southern Italy

Air quality data from a network of 11 monitoring stations in the Apulia region of southern Italy during the summer of 2005 reveal a high frequency of ozone law limit violations. Since ozone is a secondary pollutant, air quality control strategies aimed at reducing ozone concentration are not immediate. Herein, we analyse weekly changes in concentration levels of ozone (O(3)), nitrogen oxides (NO(x)), carbon monoxide (CO), and volatile organic compounds (VOCs), and evaluate how the differences in primary emissions cause changes in the production of ozone. The comparison between weekend and weekday levels of O(3) and its precursors are direct evidence for the existence of the "ozone weekend effect." This effect was observed at all stations with a considerable variation in the overall ozone magnitude, including both traffic stations and non-traffic stations. Data from VOC measurements at traffic stations primarily indicated elevated levels of benzene, toluene, and xylenes (BTX); all of these substances showed an overall decrease over the weekend. A single station indicated levels of non-methane hydrocarbon (NMHC) and PM10, both of which did not demonstrate any weekly cycle. Analysis of weekly and diurnal cycles of O(3), NO(x), CO, NMHC, and PM10 indicates that higher weekend ozone levels result from a reduction in the emission of nitrogen oxides on weekends in VOC-sensitive regimes. This indicates that a reduction in VOC and NO(x) levels would be more effective than NO(x) reduction alone. Our results underscore the need for improved and more efficient VOC measurements.     

典型湖泊水华特征及相关影响因素分析

通过2011-2015年对太湖、巢湖和滇池水华高发季节的连续监测，以藻类密度和水华面积为判据评价了3个湖体的水华情况及变化趋势，探讨了水华发生的主要影响因素。结果表明：太湖水华程度以"轻度水华"为主，巢湖水华程度以"轻微水华"为主，滇池水华程度以"中度水华"为主；太湖、巢湖和滇池水华规模均以"零星性水华"为主；太湖和巢湖藻类密度与水温、pH、溶解氧、总氮、总磷和高锰酸盐指数均呈显著正相关，与透明度呈显著负相关，与氨氮无显著相关性；滇池藻类密度与水温、总磷和高锰酸盐指数均呈显著正相关，与透明度和氨氮呈显著负相关，与pH、溶解氧和总氮无显著相关性。     

1987—2016年太湖总氮浓度变化趋势分析

基于可获取的太湖国控监测点位总氮监测数据，分析了1987—2016年太湖总氮浓度变化趋势。结果表明，近30年来，太湖湖体总氮浓度年均值在1.74~3.88 mg/L之间，总体呈先上升、后下降的波动变化趋势，1996年浓度达历史峰值；其变化具体可分为上升期、波动期、下降期三个阶段，约以10年为一个阶段。分湖区分析，西部湖区、北部湖区2000—2016年总氮年均浓度与全湖总氮浓度呈明显的正相关，为影响湖体总氮浓度的主要湖区。总氮多年月均值浓度变化显示，2000—2016年湖体总氮多年月均值年内呈较明显的季节变化规律，月均最大值、最小值分别出现在3月和9月。空间变化分析表明，西部湖区的宜武片区及南部湖区的湖州长兴片区为湖体总氮的两个污染扩散核心。湖体总氮主要受15条主要入湖河流汇入影响，这些河流总氮年均浓度整体高于湖体，是太湖总氮治理的重点。     

基于气象条件的太湖湖泛预警研究

2007年5月与2008年5月太湖水域产生的湖泛主要是由蓝藻水华引发的,但是蓝藻水华单纯地在湖湾或岸边浅水区大量堆积并不一定引发湖泛。研究发现,2007年5月与2008年5月的湖泛现象存在相同的触发机制:3d以上时间维持高温(平均气温大于20℃),微风(平均风速小于4m/s),风向基本一致(风向平均绝对偏差小于20°);其后,冷空气过境使得风速短时增大,风向调转180°左右,气温迅速降低,并且这种气象条件持续1d以上。在此研究基础上,给出了切实可行的太湖湖泛预警方案。     

藻密度手工监测实验室间比对研究

为研究不同实验室藻密度监测数据的可靠性,现场采集了藻密度样品,处理为现场平行样和实验室前处理后平行样2种,分别由5家实验室的6名技术人员开展检测分析。参考相关技术规范要求,结合其他领域相似工作的成功应用案例,采用Z比分数法对分析结果开展藻密度实验室间比对。结果表明,数据的相对偏差均符合技术规范要求;对藻密度进行数据直接比对和对数转换后比对,各实验室对现场平行样和实验室前处理后平行样的检测结果均为合格;分析方法原理导致藻密度手工监测的绝对数值偏差较大,对当前的太湖水华预警工作适用性不高。     

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。