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。     

红枫湖富营养化模糊评价

以红枫湖为例,论述水体富营养化模糊综合评价过程。结果表明,红枫湖属于中营养化,富营养化趋势得到遏制;证明模糊评价法应用于水体富营养化评价是可行的;揭示湖泊富营养化评价应结合多种方法进行研究,使评价结果更趋于合理。     

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.     

玄武湖沉积物中磷的形态分布特征

利用分级提取法分析了玄武湖的沉积磷形态,在玄武湖沉积物中,铝结合态磷的含量较低,平均值为64 mg/kg,其余形态磷中,铁结合态磷为241 mg/kg,有机磷为335 mg/kg,钙结合态磷为394 mg/kg.在环境变化的条件下,铁结合态磷可以释放到间隙水和上层水体中,是湖泊产生富营养化的重要因素;铝结合态磷由于含量少,对湖泊富营养化影响很小;钙结合态磷相对稳定且很难被生物利用,对湖泊富营养化影响不大;有机磷对水体有机负荷影响较大,并影响水体富营养化程度.     

灰色局势决策理论用于湖泊营养化评价

本文简要介绍了灰色局势决策的原理和方法,并以我国6个有代表性湖泊库的富营养化程度评价为例说明了该方法的具体应用.评价结果与实际情况基本吻合.     

洞庭湖的富营养化研究

分析了洞庭湖水体中氮、磷分布情况,采用指数评价法和浮游植物评价法划分了洞庭湖的营养类型,阐述了总磷与洞庭湖富营养化的关系,提出了减少总磷和防止湖泊富营养化的对策。     

洪泽湖流域生态环境问题及治理对策

分析了洪泽湖水环境和污染源特征,针对存在的氮磷超标导致湖体富营养化、生态退化以及入境客水污染等主要环境问题,提出制订入湖河流TN标准、控制污染物排放总量、修复湖泊生态、治理客水和强化水质监控等措施,为有效地改善洪泽湖水环境质量,遏制湖泊富营养化趋势提供科学支撑。     

GIS技术在东昌湖水质评价中的应用

利用GPS定位对东昌湖进行水样采集,把水质数据和坐标联系在一起,测定的结果利用GIS技术进行克里格插值.在用一部分数据验证其准确性之后,把全部水质数据以图的形式呈现出来,进行分析评价,通过与湖泊营养类型标准对比得出东昌湖大部分湖区出现富营养化现象,污染严重.证明GIS技术可以很好地应用于湖泊水质研究.     

用灰色聚类法对荔湾湖水质富营养化程度的评价

灰色聚类法把湖泊系统当作一个灰色系统来研究,将灰色聚类理论应用于湖泊富营养化程度的评价中,以广州市荔湾湖为例,建立不同的聚类指标所拥有的隶属函数,确定聚类权重值,求得最大聚类系数及聚类结果,得出用灰色聚类法进行湖泊水质富营养化评价,既能体现水质等级界线的模糊性,又能充分利用信息,避免了模糊数学法的不合理之处。因而,灰色聚类法是一种简便、客观、可靠的方法。     

江苏省12大湖泊水环境现状与污染控制建议

江苏面积大于50km^2的12个湖泊的水质恶化、面积减少、富营养化、湖泊生态系统退化与湖泊受TP、TN的污染和围湖造田等有关。经济快速发展，第二产业结构偏重，排放污染的总量超过湖泊承载力，湖泊底泥释放N、P及入糊河流携带污染物为造成湖泊环境问题的根本原因。建议调整产业结构，执行严格的排放标准，围绕重点区域、重点行业、重点企业和重点污染源治理，由控制COD为主转为控制COD和N、P并重，引水调控水质，建立湖泊资源数据库和生态系统信息网络，开展湖泊污染物来源分析和富营养化机理研究，开展跨界区域统筹对湖泊综合治理。     

骆马湖富营养化发生机制与防治途径初探

骆马湖为一浅水湖泊 ,具有典型的过水性特征 ,其已经处于中—富营养化阶段。通过对骆马湖富营养化发生机制的研究 ,发现入湖河道携入大量营养物质入湖和水生植物的破坏是骆马湖富营养化进程加快的主要原因。文章提出了控制骆马湖富营养化的一些措施 :控制外源污染物入湖、加强湖滨湿地建设和水生植物的保护、合理的水库调度以及湖泊内部的生物治理     

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。     

Eutrophication Prediction Using a Markov Chain Model: Application to Lakes in the Yangtze River Basin,China

Lake eutrophication is harmful and difficult to predict due to its complex evolution. As an alternative to existing mechanistic models, a Markov chain model was developed to predict the development of lake eutrophication based on an 11-year dataset in 41 lakes of the Yangtze River Basin. This model was validated using a real-time update strategy and was demonstrated to be reliable. Based on the dataset, the lake eutrophication dynamics from 2000 to 2010 were analyzed. Lakes with different trophic states from 2011 to 2050 and their responses to different water management practices were simulated based on the developed model. The simulation results show that lake eutrophication would worsen from 2011 to 2040; however, eutrophication could be significantly alleviated by changing 100 km² of hypereutrophic lakes into eutrophic lakes per year from 2010 to 2020. The nutrient conditions in most of the lakes in the Yangtze River Basin show that phosphorus control would be more efficient than nitrogen control in eutrophication management practices. This case study demonstrates the utility of Markov chain models in using prior information to predict the long-term evolution of lake eutrophication at large spatial scales. The Markov chain technique can be easily adapted to predict evolutionary processes in other disciplines.     

基于灰色聚类方法的湖泊营养状态综合评价

将湖泊水体的营养状态看作一个灰色系统，建立用于识别湖泊营养状态属性的灰色聚类综合评价模型，将水质级别作为一个灰类，水质状态作为灰色变量，根据灰色白化权函数聚类方法来确定水体营养状况归类。以太湖为例，基于分布全湖的20个监测点数据，运用灰色聚类法对其进行富营养状态综合评价，结果表明，监测时段太湖大部分水体基本处于中营养水平，局部湖面达到中度富营养状态，客观地反映了太湖湖区水体营养状况。     

湖泊、水库富营养化的监测

介绍了湖泊、水库的特点及其水体富营养化的主要表现,从湖泊、水库富营养化的生态学意义、发生的机理及产生的危害等方面阐述了富营养化监测的特点及监测过程中应注意的技术问题,并提出了对目前国内湖泊、水库监测技术规范的修改建议。     

湖泊富营养化评价的S型曲线通用表示式

在适当设定富营养化指标的“本底”值情况下 ,当指标值用对应于“本底”值的相对值表示时 ,可采用 S型曲线描述湖泊富营养化发展程度 ,从而公式中的参数可视为与指标特性无关 ,采用遗传算法对公式中的参数优化 ,得到对多项指标通用的富营养化程度的指数计算公式 ,并用广义对比因子赋权新方法计算富营养化综合指数。该评价方法物理意义明确 ,计算简单 ,使用方便 ,具有可比性和通用性