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1.  Landsat5 TM遥感影像上太湖蓝藻水华反射光谱特征研究  被引次数:4
   李旭文  牛志春  姜晟《环境监测管理与技术》,2010年第22卷第6期
   利用ENVI遥感软件的FLAASH工具对2005年10月17日大规模蓝藻水华暴发的太湖Landsat5 TM影像进行大气校正处理,反演获得蓝藻水华和其他地物类型的遥感反射率图像,提取了不同集聚程度蓝藻水华的可见波段至近红外波段反射率数据,并与陆生植被、无蓝藻水面等地物的光谱反射率进行了比较。研究表明,与陆生植被、无蓝藻水面相比,蓝藻水华在TM2波段和TM4波段具有更高的反射率,在可见光波段整体反射率略高于陆生植被,在TM5、TM7波段则受水的影响反射率很低。从蓝藻水华、陆生植被的细胞生理结构、生长环境、复杂的遥感反射、散射及透射模型方面初步讨论了光谱差异的原因。    

2.  基于卫星影像的太湖蓝藻水华遥感强度指数和等级划分算法设计  被引次数:2
   李旭文  牛志春  姜晟  金焰《环境监测管理与技术》,2011年第23卷第5期
   对太湖地区近10余年来共32景Landsat TM/ETM遥感影像进行大气校正处理,获得地表反射率影像,在这些影像上采集了分布在不同片区、不同发生季节、不同集聚程度的蓝藻水华样区,提取了不同蓝藻水华的可见一近红外波段反射率数据。统计表明蓝藻水华在TM4波段的反射率有较宽的动态范围,能定量反映蓝藻集聚程度,TM2也是监测蓝藻水华不可或缺的波段,其与TM3波段反射率差与蓝藻密度关系密切。设计了蓝藻水华遥感强度CBI指数,提出了划分蓝藻水华等级的遥感算法。    

3.  基于MODIS数据的太湖蓝藻变化与水温关系研究  被引次数:2
   姜晟  张咏  蒋建军  金焰《环境科技》,2009年第22卷第6期
   以太湖为研究区,基于2008年4~12月的60景EOS—MODIS 1B遥感影像数据。利用NDVI算法结合目视判读解译了水华分布变化的基本信息,通过劈窗算法反演太湖湖面水温,发现在2008年太湖蓝藻生长、暴发、衰退周期中。水华面积的大小与湖面均温值之间关系密切:在20℃以下时表层水温与太湖蓝藻生长暴发或沉寂消亡具有明显的相关性;20℃-30℃时水华的面积大小受到湖面温度和其他因素的共同影响,容易发生大规模蓝藻暴发:30℃以上时过高的表层水温会对蓝藻的上浮聚集具有一定抑制作用:太湖蓝藻全年消亡的临界温度与其初始生长的临界温度相比更低。研究同时发现太湖湖面温度的空间差异是影响蓝藻水华分布迁移的重要因素之一。    

4.  EOS/MODIS数据在太湖蓝藻水华时空分布规律提取中的应用研究  被引次数:1
   金焰  张咏  姜晟《环境科技》,2009年第22卷第Z2期
   EOS/MODIS数据非常适合于蓝藻水华的监测.为充分发挥EOS/MODIS数据高时间分辨率以及高光谱的独特优点,在2008年太湖蓝藻预警遥感监刹的基础上,利用MODIS数据开展了蓝藻水华时间和空间分布规律信息的提取方法研究,从蓝藻水华分布频率、分布区域的迁移变化以及基于水质指标反演(以温度为例)的相关性分析等方面系统开展太湖蓝藻水华时空发生规律提取方法研究,为蓝藻应急治理工作提供支持.    

5.  应用MODIS监测太湖蓝藻水华时空分布特征  被引次数:1
   赵家虎  高俊峰  刘聚涛  许妍《长江流域资源与环境》,2011年第12期
   利用波段比值算法对经几何校正和大气矫正后的MODIS/Terra L-1B数据进行处理,获取了2004~2010年天气晴好条件下太湖及各分湖区蓝藻水华的面积与时空分布,并在此基础上对太湖蓝藻水华的时空变化特征进行了分析。结果表明:2004~2010年太湖地区共暴发蓝藻水华539次;2004~2007年太湖蓝藻水华首次暴发时间逐年提前,暴发频次逐年增加,2007~2010年太湖蓝藻水华首次暴发时间逐年推迟,暴发频次逐年减少;2004~2010年3~8月份蓝藻水华暴发次数有增加的趋势,8~12月份蓝藻水华暴发次数有减小的趋势;2004~2010年太湖蓝藻水华主要发生在北部和西部湖区,东部和南部湖区发生次数较少,各分湖区蓝藻水华暴发概率大小的顺序为:西部沿岸>大太湖>梅梁湾>南部沿岸>竺山湖>贡湖。    

6.  Landsat 8卫星OLI遥感影像在生态环境监测中的应用研究  被引次数:3
   李旭文《环境监控与预警》,2013年第5卷第6期
   利用美国2013年2月发射的Landsat 8卫星上运营性陆地成像仪OLI获取的太湖流域遥感影像数据,开展了其在大气能见度、蓝藻水华及建设用地等生态环境监测领域中的应用研究。研究表明,Landsat 8卫星向未来延续了Landsat系列的长时期对地观测能力,且观测性能有所优化,适合对区域能见度、湖泊蓝藻水华、生态系统格局等生态环境问题进行反演和分析,是生态环境监测的重要遥感信息源。    

7.  太湖蓝藻水华分级及其时空变化  被引次数:5
   刘聚涛  杨永生  高俊峰  姜加虎《长江流域资源与环境》,2011年第2期
   根据MODIS影像和实地监测叶绿素a浓度数据,采用太湖蓝藻水华分级评估方法,对2004~2008年太湖不同类型蓝藻水华类型进行评估并统计分析,探求太湖蓝藻水华特征及其时空变化规律,以期为太湖蓝藻水华预防和预警提供支持。结果表明:(1)2004~2008年,全湖共发生蓝藻水华414次,以小型蓝藻水华为主,发生333次,占总次数的80.43%;随着蓝藻水华级别的增加,发生次数逐渐减少;(2)空间上,蓝藻水华主要发生在太湖的北部和西部区域,并且蓝藻水华发生级别由高到低基本上沿西北-东南方向分布;(3)年际变化上,蓝藻水华发生次数呈逐渐增加趋势,蓝藻水华级别较高、次数较多的年份主要集中于2006年和2007年;(4)年内变化上,4~8月份,蓝藻水华发生次数呈增加趋势,8~11月,蓝藻水华发生次数逐渐减少。并且,蓝藻水华主要集中于5月和7~10月份,尤其是8~10月。    

8.  基于MODIS数据的太湖蓝藻水华时空分布规律研究  被引次数:1
   黄君  宋挺  庄严  吴蔚《四川环境》,2014年第33卷第5期
   利用EOS/MODIS遥感影像数据,采用蓝藻水华分级评价方法和蓝藻水华发生频率分析方法,对2010年~2013年不同级别太湖蓝藻水华时空分布规律进行分析和研究,以期为太湖蓝藻水华预警、监控、治理工作提供技术支持.结果表明:(1) 2010年~2013年,全太湖共发生蓝藻水华354次,其中小型水华发生次数最多,蓝藻水华级别越高,发生次数越少.(2)年际变化上,蓝藻水华发生次数总体趋于平稳,蓝藻水华发生呈现“小型多发、中大型少发、重大型偶发”趋势,蓝藻水华发生规模呈显著缩小趋势.(3)月际变化上,蓝藻水华主要发生在8 ~10月,8月和9月尤其是太湖蓝藻水华的高发月份.发生规模上,4~6月蓝藻水华发生规模较小,7月开始规模逐步扩大,到9月达到顶峰,10月规模有所缩小.(4)空间变化上,太湖西部沿岸是太湖蓝藻水华首次爆发最频繁的水域.从空间分布频率来看,太湖西部沿岸区尤其宜兴沿岸是蓝藻水华爆发频率最高的水域.    

9.  太湖蓝藻水华灾害程度评价方法  被引次数:7
   刘聚涛  高俊峰  赵家虎  黄佳聪  姜加虎《中国环境科学》,2010年第30卷第6期
    通过对太湖蓝藻水华灾害分析,借鉴赤潮灾害评价指标,采取蓝藻水华面积和Chla浓度作为灾害程度分级评价指标,应用层次分析法确定权重,结合隶属度函数,采用模糊综合评价建立太湖蓝藻水华灾度分级评价方法,定量描述蓝藻水华灾害程度.结合2008年太湖蓝藻水华灾害事件对该方法进行验证.结果表明,2008年太湖蓝藻水华灾害规模主要为小型、中型和大型,无重大和特大蓝藻水华灾害发生;其中小型蓝藻水华灾害在各月都有分布,中型和大型蓝藻水华灾害主要分布在5月和7~9月.评价结果表明该方法具有一定的科学性和适用性.    

10.  太湖蓝藻水华时空分布与预警监测响应的分析  被引次数:4
   翁建中  李继影  梁柱  洪维民  徐恒省  王亚超《环境监控与预警》,2010年第2卷第3期
   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。    

11.  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  被引次数:2
   陈黎明  钱新  杨珏  张玉超  钱瑜《环境保护科学》,2009年第35卷第2期
   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。    

12.  太湖蓝藻水华预警监测综合系统的构建  被引次数:1
   黄君  张虎军  江岚  宋挺  戴敏《中国环境监测》,2015年第31卷第1期
   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。    

13.  基于国产“风云三号”卫星MERSI的太湖蓝藻水华监测业务化应用  
   石浚哲  吴蔚  宋挺  徐超  郁建林等《环境监控与预警》,2018年第10卷第2期
   使用无锡市环境监测中心站环境遥感综合处理系统,对2017年7—11月FY-3/MERSI影像数据进行蓝藻水华提取分析,并通过当日与国外MODIS、VIIRS影像数据的蓝藻水华提取结果进行协同比对,验证FY-3/MERSI影像在蓝藻水华预警监测业务化应用的前景。结果表明,3种数据源均能实现蓝藻水华空间分布的业务化运行;由于卫星过境时间的不同,可综合利用这3种数据源观测太湖蓝藻水华在一天中的动态变化,分析蓝藻水华的发生规律。    

14.  三峡水库高岚河2008年夏季蓝藻水华暴发分析  被引次数:3
   杨霞  马骏  张岩《灾害与防治工程》,2010年第1期
   2008年6~7月,三峡水库香溪河支流高岚河暴发严重的蓝藻水华。根据实际监测的数据,对6月19日~7月30日高岚河的营养盐、水文水动力、气象等因子进行分析,研究高岚河夏季蓝藻水华暴发过程及消退的主要影响因子。结果表明:监测期间,高岚河连续暴发两次蓝藻水华,6月20日和7月7日表层叶绿素a浓度分别达到1 267.2 mg/m^3和120.0 mg/m^3。营养盐TN、TP平均值分别为2.96 mg/L和0.09 mg/L,远超过富营养化暴发的阈值。适合蓝藻生长的气温和水温的变化范围分别为17~33℃和24.8~29.1℃;水下光强为0.1~51 300lx。相关分析表明,第一次水华消退期,叶绿素a与总氮、总磷的相关系数分别为0.782(P=0.002)和0.845(P=0.001),第二次水华消退期,叶绿素a与流速的相关系数为-0.692(P=0.006)。水华暴发后期,降雨较为频繁,来流量增大,同时水体流速增大,并且绝大部分表现为流出高岚河,这可能是导致水华消退的主要原因之一。    

15.  江苏太湖流域再建55个水站  
   《环境监测管理与技术》,2009年第4期
   近日从江苏省环境保护工作座谈会议上获悉,针对太湖今后仍有可能大规模暴发蓝藻水华的现状,江苏太湖流域年底前还将建成55个水站,以进一步完善环境监测工作。据介绍,截至2009年5月,太湖沿湖6个主要饮用水源地水质稳定,藻类密度未见异常。卫星遥感共计监测到蓝藻水华现象19次,与去年同期相比,    

16.  基于BP人工神经网络和模糊理论的太湖蓝藻水华发生风险评价  被引次数:1
   张艳会  徐兆安  陈求稳  李伟峰  张小晴《长江流域资源与环境》,2011年第9期
   目前,湖泊蓝藻水华是我国乃至世界的重大环境问题之一。蓝藻水华的暴发机制复杂,具有明显的不确定性。以太湖为例,根据近5 a水环境和水华发生的实测数据,结合BP(Back Propagation)人工神经网络和模糊理论,建立了蓝藻水华发生风险的模糊风险评价方法。对太湖9个水环境功能区的评价结果表明:西部沿岸区、梅梁湖蓝藻水华发生风险最大,为重度蓝藻水华风险区;竺山湖、五里湖次之,为中度蓝藻水华风险区;南部沿岸区、贡湖、湖心区为轻度蓝藻水华风险区,东太湖和东部沿岸区水华发生风险最小,为轻微蓝藻水华风险区。建立的评价方法和评价结果,可为蓝藻水华的预测、预警以及风险管理提供参考和依据。    

17.  湖泊蓝藻水华监测与评价探讨  被引次数:1
   徐恒省  王亚超  孙艳  李继影  刘孟宇  景明《环境监测管理与技术》,2012年第24卷第5期
   以长期的湖泊蓝藻监测实践工作为基础,提出了湖泊蓝藻水华监测的点位布设、采样(频次、层次、采集量等)、分析鉴定等技术方法,以太湖为例,在对近几年蓝藻水华暴发情况进行统计分析基础上,制定了蓝藻水华状况的定性描述、蓝藻水华暴发的等级划分标准。    

18.  太湖蓝藻水华预警监测技术体系的探讨  被引次数:9
   徐恒省  洪维民  王亚超  翁键中  李继影《中国环境监测》,2008年第24卷第2期
   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.    

19.  Landsat7 ETM+ SLC-OFF数据的修复及其在武汉东湖水质反演中的应用  
   何报寅  丁超  杨小琴  梁胜文《长江流域资源与环境》,2011年第1期
   自从2003年5月31日,从陆地卫星-7发回的ETM+图像数据就存在缺陷。这是由于增强专题制图仪的扫描线校正器发生故障引起的。这些称为SLC-OF数据的图像有一些黑色的不存在任何数据的扫描行。丢失的数据约占全景数据的25%,使它们难以正常使用。但是,数据本身仍然保留了良好的辐射和几何性质,如加以妥善修复,仍可以在一些特殊领域中使用。首先介绍了如何使用自适应局部回归算法(ALR)恢复这些图像,然后使用修复后的图像反演武汉东湖的水质参数。结果表明:ALR算法可以对SLC-OF图像进行较好的修复,而且利用修复后的图像和东湖的地面水质监测数据,通过多元逐步回归分析,可以建立很好的叶绿素a、透明度、总磷以及总氮等水质参数的经验遥感反演模型,模型的相关系数R2分别为0.86、0.75、0.73和0.71。反演得到的水质参数分布与实际情况符合。这些数据有许多优点,如空间分辨率高、存档数据非常丰富、可以从NASA的服务器免费下载等。在其他遥感数据不足或无法获得的情况下,这些数据经过适当的修复,可以作为补充或替代数据使用。    

20.  基于Landsat影像巢湖蓝藻水华暴发时空变化特征及其驱动因素分析  
   李晟铭  刘吉平  宋开山  梁晨  高佳《长江流域资源与环境》,2019年第5期
   为研究巢湖蓝藻水华暴发的规律,该文以Landsat影像作为数据源,采用AFAI指数对藻华进行提取,分析1983~2017年巢湖蓝藻暴发的时空动态变化特征,并探讨巢湖藻华暴发的驱动因素。结果表明:1983~2017年巢湖藻华暴发频次、持续时间都在增加,历年最早暴发时间逐渐提前,藻华覆盖面积总体呈增加趋势。巢湖藻华主要分布在西北入湖口,西北部是巢湖藻华暴发的核心区。从其驱动力分析发现,风速、气温和大气压力是导致巢湖暴发重要影响因子,人口增长、GDP快速发展、施肥增加以及生活污水排放量增加是导致巢湖藻华现象日益严重的重要人为因素。    

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