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。     

玄武湖蓝藻水华成因探讨

为了解南京玄武湖蓝藻水华的成因，对玄武湖长期监测资料进行了分析和现场调查。结果表明，玄武湖鲢鳙急剧减少中断了正常的食物链，使浮游植物的牧食压力降低，在东南湖回水的诱因作用下，发生了以微囊藻为优势种群的蓝藻水华。指出，玄武湖蓝藻水华的发生进程表明，东南湖回水可能是蓝藻水华发生的诱因，生态失衡是蓝藻水华发生的主要原因，蓝藻水华的暴发与富营养化程度无显著相关性，其暴发加重了玄武湖富营养化程度。     

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。     

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。     

Landsat5 TM遥感影像上太湖蓝藻水华反射光谱特征研究

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。     

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。     

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.     

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.     

太湖蓝藻水华暴发主要特征初析

太湖水体富营养化加剧引起了多方面的关注,针对近年实际监测结果,结合历年流域水环境质量的变化,初步归纳了当前太湖蓝藻水华暴发的地域特征、时间周期特点及主要水质指标的变化规律,总结了太湖蓝藻水华的暴发呈多峰形状态.2007年太湖沙渚水源地藻类生物量的两峰三阶段的特征进一步表明,太湖蓝藻水华的暴发进入了高频期.     

联合多源光学和雷达遥感的巢湖水华长时序时空变化分析

以巢湖水华爆发现象为研究对象,利用多源光学遥感和全极化SAR遥感作为数据源,对研究区域2008—2017年的水华进行识别提取,定量和定性分析水华面积及区域位置的时空变化。结果表明:在时间上,每年二、三季度巢湖水华面积普遍高于一、四季度,总体上呈现年平均水华面积逐渐减小趋势,前五年的水华面积比后五年高。在空间上,巢湖西北部水华发生频率最高,西部水华比东部水华发生频率高,沿岸比湖中心发生频率高。巢湖水华整体呈现改善趋势。     

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。     

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。     

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。     

基于国产“风云三号”卫星MERSI的太湖蓝藻水华监测业务化应用

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。     

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。     

“MMA”技术路线在太湖蓝藻水华监测中的应用

通过对3S技术整合,提出"MMA"技术路线应用于蓝藻水华监测,包括监测、测绘、分析等关键步骤。对太湖蓝藻水华研究结果表明,总体规律一致,但又有所差异。一方面,太湖蓝藻密度(CBD)、叶绿素a(Chl-a)及水华频率分布图结果均呈现"西高东低"的空间分布规律;另一方面,太湖湖心区CBD和Chl-a浓度亦较高,而遥感监测后的水华频率图显示为无水华或频率小于1%。故应参照"MMA"技术路线,综合应用3S技术,并核验比对,弥补单项技术存在的不足,全面真实反映藻类水华情况。"MMA"技术路线既适用于水华监测,亦可推广至其他环境监测工作。