基于支持向量机的湖泊生态系统健康评价研究

利用支持向量机在处理分类问题、小样本问题和泛化推广方面的优势,构建了基于支持向量机的湖泊生态系统健康评价模型.同时,对广州市最大的人工湖——白云湖的水质及生物群落情况进行了监测,最后运用该模型对白云湖生态系统健康状况进行了评价.评价结果表明,白云湖生态系统处于病态状态,不能达到其净化水质的设计作用.建议从提高进水水质、实施湖区截污和丰富生物量3方面改善白云湖生态系统健康水平.与传统熵权综合健康指数法和熵权模糊综合评价法相比,所建模型更加客观、科学地评价了湖泊生态系统健康状况,能够为湖泊生态系统健康管理提供一定依据,具有广阔的应用前景.     

江汉湖群典型湖泊生态系统健康评价——以梁子湖、洪湖、长湖、斧头湖、武湖为例

湖泊生态系统健康评价对湖泊生态健康状况评定、环境问题诊断和湖泊生态系统管理具有重要意义.根据江汉湖群实际情况和生态特点,选取江汉湖群五大湖泊—梁子湖、长湖、洪湖、斧头湖和武湖为研究对象,采用野外调查、资料收集并结合GIS技术的研究方法,从生物、水质、生境特征及生态压力4个方面选择15个代表性评价指标,构建江汉湖群典型湖泊生态系统健康评价指标体系,并利用基于模糊综合评价模型的评价方法,对江汉湖群五大湖泊生态系统健康进行评价.结果表明,江汉湖群五大湖泊生态健康综合评价得分值为5.47~7.46,梁子湖得分最高,其余依次为斧头湖、洪湖、长湖和武湖.从湖泊生态系统健康等级看,五大湖泊中梁子湖和斧头湖处于比较健康状态,而洪湖、长湖和武湖处于亚健康状态.通过实例分析表明,本研究建立的湖泊生态系统健康评价方法能够较客观系统地评价江汉湖群生态系统健康状况,具有较高的可行性和可靠性,可作为江汉湖群健康诊断的评价方法.本文研究结果可为江汉湖群的分类管理提供较为重要的参考依据.     

基于T-S模糊神经网络的大沽河水质变化特征分析研究

基于T-S模糊神经网络,利用大沽河2010年-2015年水质监测数据,选取溶解氧、化学需氧量、高锰酸盐指数、氨氮、总氮、总磷对水质具有重要影响的6项指标,建立适用的水质评价模型,对大沽河水质变化特征进行分析.结果显示:上游水质评价结果明显优于中游、下游水质评价结果,网络评价水质等级变化趋势同真实指标数据变化趋势一致.验证结果充分表明了T-S模糊神经网络用于水质变化特征分析是可行、有效的.     

洱海流域湖泊生态系统健康综合评价与比较

基于2009年5月对洱海及其流域内的海西海、茨碧湖和西湖3个小型湖泊的水环境和浮游生物的调查,采用生态系统健康指数(EHI)和营养状态指数(TSI)法对其生态系统健康状态进行定量综合评价.结果表明:洱海流域湖泊整体处于富营养状态,健康状态较差;各湖泊健康状态存在空间差异:海西海和茨碧湖生态系统健康状态为中等,西湖和洱海健康状态为较差;而洱海湖泊内健康状态同样存在空间差异,北部和中部深水区较其他区域健康状态好.2种评价方法比较表明:洱海流域湖泊属于营养盐和生物量基本上呈正相关的响应型生态系统,生态系统健康指数(EHI)适用于洱海流域的生态系统健康评价.此外,整理分析洱海浮游生物历史数据,同样采用EHI法评价得出近20年来洱海生态系统健康状态呈逐渐恶化趋势,尤其1997年健康状态最差.     

异龙湖水质及水生生态系统演变趋势

云南高原湖泊为社会经济发展提供了重要的淡水资源与生态系统服务功能,然而流域开发的持续与气候极端事件的频发导致了包括异龙湖在内的大中型湖泊出现了水质恶化、藻类暴发与生态环境功能退化。根据1980-2015年35 a的水质监测数据,利用综合营养状态指数(TLI)对异龙湖水质营养状况变化趋势与生态系统响应特征进行评价分析。近35 a来,异龙湖长期处于富营养化过程,水质营养状态可为3个主要阶段。1980-1994年湖泊水质营养状态呈现波动上升趋势,主要是流域农业面源输入造成的;1994-2010年富营养化趋势有所减缓,可能与期间跨流域引水对湖泊营养盐的稀释有关;但2010-2015年又开始明显加剧,主要是流域社会经济持续快速发展造成的工业污染、农业面源污染及湖内沉积物营养盐释放造成的。自1980年以来,异龙湖的水生生物发生了结构性变化,生物多样性丧失严重,主要受湖泊富营养化程度驱动,同时气候变化特别是极端干旱事件对水生生态系统的影响也不可忽视。     

利用水生生物指标识别滇池流域入湖河流水质污染因子及其空间分布特征

入湖河流作为连接湖泊流域"源"(陆地)-"汇"(湖体)的廊道,其水生态系统健康状态是对流域上游陆地生态系统土地利用/覆被变化的响应,而其下游水质污染因子则因流域分水线的封闭性,可以表征上游土地利用/覆被变化对入湖河流水生态系统健康的影响.因此,利用水生生物指标识别入湖河流水质污染因子及其空间分布特征,对于整个湖泊流域的...     

城市湖泊水环境整治对改善水质的影响:以蠡湖近30年水质变化为例

自"十五"以来,为改善水质,我国许多城市湖泊均先后采取了水环境治理措施.为了解这些措施对富营养化城市湖泊水质改善成效,根据中国科学院太湖湖泊生态系统研究站对蠡湖的长期监测数据和本课题组2017年对蠡湖的两次调查结果进行汇总分析,探讨了无锡蠡湖综合整治前后近30年来水环境质量变化情况.结果表明:①TN、TP、高锰酸盐指数和Chl-a等水质指标的浓度从20世纪90年代初开始呈现快速上升的趋势,1997～2003年间处于最差状态,2003年经过综合整治后呈现逐年递减趋势,但近两年略有反弹;水体透明度整治前后无明显改善.②从季节上看,综合整治之前,水质波动较大;综合整治之后,蠡湖各项指标出现显著差异,冬季水质明显好于夏季.③从区域上来看,蠡湖西部水质明显优于东部湖区.综合其他城市湖泊治理情况,研究表明水环境治理可以改善湖泊水质,但在水质改善后需要恢复草型生态系统,推进以生物调控为主的生态修复,逐步提升物种多样性,真正恢复湖泊生态系统服务功能.     

基于熵值法的云南高原浅水湖泊水生态健康评价

随着社会经济发展,人类活动对湖泊水生态系统的胁迫日益加剧.以云南高原浅水湖泊——星云湖为研究对象,采用现场取样结合GIS技术,从水质、富营养化、沉积物、水生生物等方面选择12个代表性指标,构建星云湖水生态健康评价指标体系,并基于熵值法对湖泊水生态健康状况进行现状评价及历史变化分析.结果表明,2018年星云湖水生态综合健康指数(CHI)为44.51,综合健康状态一般,水质、富营养化、水生生物指标对系统的影响权重分别为0.28、0.29、0.27.差异性分析表明,水质、富营养化、沉积物、水生生物4类因素层评价指标的健康状况时空差异显著,雨季沉积物指标健康状况较差,水生生物指标健康状况极差,旱季水质、富营养化、水生生物指标健康状况均较差;在空间上,水质、富营养化指标健康状况在西北湖区相对较差,水生生物指标健康状况在北部及东北湖区相对较差,沉积物指标健康状况在南部湖区及中北部湖区相对较差.相较于2008年,2018年星云湖水生态系统综合健康状况好转,但湖区中东部分区域系统综合健康状况略有恶化.研究显示,基于熵值法的湖泊生态系统健康评价方法能够较客观系统地评价星云湖水生态系统健康状况.      

武汉市浅水湖泊生态系统健康评价

采用指标体系法对武汉市14个浅水湖泊生态系统健康状态进行综合评价,评价指标包括系统外的压力指标和系统内的响应指标,综合反映了湖泊生态系统的活力、组织力和恢复力;同时用湖泊综合健康指标来反映不同湖泊的健康状况。研究表明该评价方法不仅能反映不同湖泊的不同健康状况,并能较准确地反映出影响湖泊健康的主要因素,对进一步进行多个湖泊生态系统健康评价指标阈值及评价方法研究具有重要的参考意义,为武汉市湖泊生态系统地管理及修复提供重要依据。     

模糊评价法和面积加权法在湖泊水质评价中应用

根据2006年5月长寿湖监测数据,应用模糊综合评价法和面积加权法对长寿湖水质状况进行了评价,使评价结果更加科学合理、客观可信.文中所用评价方法,在进行同类特征的湖泊水质评价时,建议推广使用.     

典型云南高原湖泊叶绿素a与影响因子的定量关系及对比分析

湖泊富营养化的影响因子涉及水文、物化、生物等多方面,具有复合性和非线性特征,定量化其与影响因素间的相关关系有助于识别影响湖泊营养状态的关键因子,可以用较低的成本、较短的时间达到理想的控制效果.云南高原湖泊具有易发生富营养化的自然和气候特征,对其富营养化发生条件及影响因子的分析可为科学的控制决策提供参考.本文选取云南滇池、程海、抚仙湖和异龙湖4个高原湖泊,比较湖泊自然特征与流域社会经济条件的异同;构建包括绝对主成分多元线性回归分析(APCS-MLR)、结构方程模型(SEM)及人工神经网络模型(ANN)的综合分析方法,重点关注并确定浮游初级生产力的代表指标(叶绿素a,Chla)与相关影响因子间的定量相关关系.研究发现:14个湖泊中,对Chla浓度变化影响最大的均为理化因子,但在各湖中该影响的正、负性及不同理化因子的贡献权重有较大差异;2流域污染源构成的不同在一定程度上影响了入湖的氮、磷负荷,使4个湖泊表现出不同的营养盐限制性特征;3流域面积、湖泊形态及湖体水动力条件影响着营养盐在湖体中的迁移转换,造成4个湖泊富营养化的差异性特征;4对Chla与影响因子间因果关联的识别须结合深入的机理过程分析.     

达里诺尔湖溶解性有机质荧光特征与人工神经网络非线性响应研究

研究湖泊水体DOM（溶解性有机质）特征及其与复合环境要素的响应关系,对水生态系统保护及生物地球化学循环研究具有重要意义.以内蒙古达里诺尔湖（简称“达里湖”）为研究区,利用紫外-可见光谱技术（UV-vis）和人工神经网络模型（ANN）方法,开展达里湖水体DOM特征识别及其水质响应关系的研究.结果表明:①达里湖水环境污染程度较为严重,水体呈富营养化趋势.DOM吸收系数〔α（355）〕表明,夏季湖体DOM浓度较高.②建立了α（355）与达里湖水体ρ（TN）、ρ（TP）、pH和ρ（Chla）的人工神经网络模型,该模型验证期和测试期决定系数（R2）分别为0.78和0.84,该模型具有较好的DOM模拟和预测能力.③人工神经网络模型参数敏感性分析结果表明,α（355）对ρ（Chla）变化最敏感,敏感性水平为31.95%;其次为pH和ρ（TN）,α（355）对二者变化的敏感性水平分别为28.53%和25.54%;α（355）对ρ（TP）变化敏感性最低,敏感性水平为8.16%.研究显示,达里湖DOM对富营养化的发生具有较显著的表征影响,人工神经网络模型可为富营养化预测提供科学参考.      

滆湖富营养化进程中沉水植被的演替及重建设想

沉水植被是浅水草型湖泊的生态基础,具有固定和移除氮磷营养盐、净化水质的强大功能,在滆湖富营养化进程中沉水植被逐步消亡,滆湖从草型湖向藻型湖衰退,水质急剧下降,生态功能退化。通过对滆湖近20a来水质监测及沉水植被观测成果的汇总分析．并通过滆湖大洪港沉水植被对水质影响和生物多样性维护的监测试验结果,探索滆湖富营养化进程中沉水植被的演替规律及对湖体水质影响的驱动机制。并初步提出沉水植被的重建设想。     

上海临港新城滴水湖生态系统健康评价

为了对临港新城的水利调度中心——滴水湖做出科学、全面的生态系统健康诊断,结合滴水湖表层水体和湖泊底泥的理化性质、生态特征指标和临港新城的社会发展状况,筛选构建最小数据集的指标,并依据各指标的特性选择合适的评分标准,再利用层次分析法得出指标的权重值,最后根据评价分级对滴水湖生态系统健康状况做出评价.本研究共筛选得到15个指标构成滴水湖生态系统评价模型的最小数据集,包含了水体DO、TP和底泥TOC、TP、Hg、As、Cu、Zn、Chl-a、浮游植物生物量(BA)、能质(Ex)、结构能质(Exst)、申港街道人口密度、滴水湖景区年接待游客量、绿化覆盖率等.评价结果显示,2012年冬季、2013年春季和夏季滴水湖生态系统健康指数分别为0.76、0.71和0.69,总体上处于"较健康"的稳定水平,与实际情况相符,也证明了滴水湖水体近年来处于中、轻度富营养化状态.研究表明,目前制约滴水湖生态系统健康的主要因子为底泥TP、BA和Exst,需要继续控制人为外源P排放入湖,提高上游来水水质,增加浮游生物量以提高生态系统的结构能质.     

遥感技术在湖泊水质监测中的应用

环境污染遥感监测技术具有监测范围广、速度快、成本低,且便于进行长期的动态监测等优点,是实现宏观、快速、连续、动态地监测环境污染的有效方法,已成为湖泊环境动态变化监测的重要技术手段.湖泊水质遥感监测是基于经验、统计分析或水质参数的光谱特征,选择遥感波段数据与地面实测水质参数数据进行数学分析,建立水质参数反演模型实现的.在运用遥感技术对湖泊进行水质监测的方法中有传统方法和神经网络模型.与传统方法相比,神经网络模型有较强的水质识别的容错性,水质状况识别的可信度.今后,神经网络模型、高光谱遥感技术以及RS与GIS、GPS的结合运用等将是遥感技术在此领域中的发展方向.     

东北湖区典型流域生态安全评估

为评估东北湖区湖泊生态安全,在山口湖流域水质特征分析的基础上,分别采用模糊综合评价法、层次分析法和DPSIR（驱动力-压力-状态-影响-响应）模型对山口湖流域水环境质量、陆域生态系统健康状况和流域生态安全进行综合评估.结果表明:①2014年山口湖水体氮、磷、有机物质量浓度较低,各月营养水平存在较大波动:3月冰封期ρ（TN）、ρ（TP）和ρ（COD_Mn）最低,分别为0.681、0.022、6.31 mg/L;5月冰层溶解时ρ（TN）和ρ（COD_Mn）最高,分别为1.771、8.27 mg/L.在3条入湖河流中,长水河受生活源和农业面源污染较重,ρ（TN）年均值为2.244 mg/L,超出GB 3838-2002《地表水环境质量标准》Ⅴ类标准限值;南水河污染较轻,ρ（TN）、ρ（TP）平均值分别为1.061、0.059 mg/L;土鲁木河受人类活动影响较小,污染最轻.②模糊综合评价结果显示,除5月外,2014年山口湖水体总体上处于GB 3838-2002 Ⅲ类水质.③1988-2014年山口湖陆域生态系统处于优秀状态,但健康指数由1988年的90.06降至2014年的87.63,森林覆盖率下降、农田比例增加是陆域生态系统健康状态下降的主要原因.④2014年山口湖流域生态安全指数值为72.61,处于较安全状态,经济发展水平落后、入湖污染物未有效控制、透明度低、水产品供给指标功能较差、污染物处理能力差是影响山口湖生态安全的主要因素.研究显示,需减少农田化肥施用量,加强农村和农业面源污染防治等措施,控制污染物入湖量,加强环境监管能力建设和科技支撑,提高山口湖流域生态安全状态.      

用TM影像进行湖泊水色反演研究的人工神经网络模型

利用人工神经网络技术进行了湖泊水色遥感的反演研究,在同步实验的基础上了构造了包含一个隐含层的BP神经网络模型,利用TM卫星影像反演悬浮物、COD_Mn、溶解氧、总磷、总氮和叶绿素浓度反演精度较高,相对误差基本在25%以下,同时分析了该人工神经网络反演模型的误差来源,改进措施以及应用前景.研究表明,在进行小规模的同步监测的基础上,此模型可用于湖泊水质调查、分析和评价.