基于MODIS影像估测太湖蓝藻暴发期藻蓝素含量

利用太湖水体藻蓝素的实测数据,基于蓝藻的光谱特征分析,选择MODIS 250m分辨率的卫星遥感影像,建立了藻蓝素估测模型.研究表明,该模型可以较为准确地识别新生蓝藻水华,辅助提取新生蓝藻水华的覆盖区.在新生蓝藻水华的覆盖区内,藻蓝素的定测估算已经失去实际意义,没有必要讨论估测的精度高低.在新生蓝藻水华的覆盖区外,藻蓝素的遥感估测精度取决于藻蓝素浓度的高低以及藻蓝素与叶绿素的定量关系,即当藻蓝素浓度35μg/L时,平均相对估测误差降至31%;但对于那些藻蓝素的浓度>35μg/L,且藻蓝素浓度与叶绿素a浓度的比值<8的湖区而言,藻蓝素浓度模型的相对估测误差约为29%.     

探讨遥感反演模型技术在水质参数监测中的具体应用

叶绿素a(Chl-a)是江河湖泊水体水质状况评价的重要指标之一。本文以妫水河为研究区,利用实Chla浓度数据和同步的环境一号卫星(HJ-1A)多光谱数据对妫水河水体Chl-a浓度的遥感反演模型进行研究,结论对于提高遥感反演的精度,并为妫水河的水质遥感监测提供技术和方法参考。     

MODIS时序影像的福建近岸叶绿素a浓度反演

叶绿素a(Chl-a)浓度是可以直接遥感反演的重要水质参数之一,常用来评价近岸水体的富营养化程度.为有效监测福建近岸水域中的叶绿素a浓度变化,本文利用MODIS时间序列影像数据,采用适用于小样本数据的机器学习方法随机森林(Random Forest, RF)和传统的特征波段比值(Band Ratio, BR)方法,结合时序浮标观测数据,在浮标观测站点有限的情况下,采用"以时间连续补空间稀疏"的建模策略,分别对福建近岸不同时相叶绿素a浓度进行遥感反演,并对反演结果进行验证与分析.结果显示RF、BR两种方法反演的均方根误差(RMSE)分别为0.49、0.52μg·L~(-1),平均绝对百分比误差(MAPE)分别为37.50%、50.20%,平均决定系数(R~2)分别为0.87、0.21.可见,基于MODIS时序影像的RF模型可较准确估测福建近岸叶绿素a浓度,且精度优于BR模型.在近岸水环境普遍恶化且浮标观测站点有限的情况下,本研究可提供一种有效监测叶绿素a浓度的方法,有利于福建近岸水环境(如赤潮)的遥感监测.     

淀山湖氮磷营养物长期变化规律及其对藻类增长影响研究

为深入认识淀山湖生态环境状况,从淀山湖20a的监测数据和藻类增长潜力试验(AGP)的试验结果入手,结合20a的遥感影像资料,采用时间序列分析法、方差分析、概率分布和箱线图等描述统计方法,分析了淀山湖氮磷营养物的长期变化规律及其对藻类演替和增长的影响.结果表明,从1985年第1次大规模藻类水华算起,经过15a的营养物积累,在1999～2000年之间,淀山湖由中度富营养化湖泊逐渐转化为重度富营养化湖泊;1999年之后淀山湖水体氮磷营养物大量聚集,叶绿素a水平迅速提高,分别以1999年前速率的2.25、6.67、3.40倍上升.其中以磷的上升速率为最快;透明度则以平均每年递减5cm的速度下降.藻类群落转化为以绿藻和蓝藻为主,藻类水华的频率为1999年前的2～3倍.当水体TN浓度超过3.5 mg/L时.AGP试验不再有任何显著性反应.氮和铁可能共同限制藻类增长.研究证明,淀山湖已经具备暴发大规模,大面积蓝藻水华的条件,水体TN浓度超过临界值(＞3.5 mg/L)的频次越多,淀山湖暴发蓝藻水华的可能性越大.     

石岩水库叶绿素a时空分布及其影响因子分析

2013年4月至2014年6月对典型调水供水型水库石岩水库蓝藻、绿藻和硅藻叶绿素a浓度[ρ(Chla)]及相环境因子进行监测,分析了ρ(Chla)时空分布特征,探讨了藻类与环境因子的相关关系.结果表明石岩水库ρ(TChla)为9.59~123.29μg·L~(-1),平均52.03μg·L~(-1),其中蓝藻ρ(Chla)为4.54~76.30μg·L~(-1),平均为28.39μg·L~(-1);硅藻ρ(Chla)为3.16~46.09μg·L~(-1),平均为15.02μg·L~(-1);绿藻ρ(Chla)为0.77~26.21μg·L~(-1),平均为8.62μg·L~(-1).2013年4~12月上旬以及2014年5~6月优势藻为蓝藻,其他时期硅藻占优势,绿藻全年处于较低水平.石岩水库ρ(Chla)空间异质性低,整体呈现由南向北逐渐降低的空间分布特征,汛期整个库区和高温无雨期南半库区存在蓝藻水华风险.径流污染是石岩水库藻类叶绿素a空间异质性的主要原因.相关分析和CCA分析显示:水温是3种藻类的首要影响因子,汛期径流量与蓝藻相关性极大.氮磷比与3种藻类负相关,磷是石岩水库藻类生长的限制性因子.蓝藻主要相关因子还包括TOC、TN、pH、透明度和硝酸盐氮,硅藻主要相关因子还包括硅酸盐、TOC、硝酸盐氮和COD,绿藻主要相关因子还包括TOC、COD、pH、透明度和硝酸盐氮.     

利用高光谱反演模型评估太湖水体叶绿素a浓度分布

叶绿素a浓度是评价水体富营养化和初级生产力的一个重要参数,高光谱遥感是获取叶绿素a浓度的有效手段.为建立太湖水域叶绿素a的最佳高光谱估算模型,选取2015年5—7月共计60组同步实测高光谱数据和叶绿素a浓度数据,在地面光谱反射率和叶绿素a浓度相关性分析的基础上,使用2∶1的数据样本进行太湖水域叶绿素a的最佳高光谱估算模型的建立和验证,筛选模型分别为波段比值、三波段、荧光峰位置、峰谷距离、一阶微分、NDCI(Normalized Difference Chlorophyll Index)、峰面积、荧光峰高度、WCI(Water Chlorophyll-a Index)和四波段模型.结果表明,建模得到的四波段模型决定系数最高,峰面积模型的决定系数相对最低;四波段模型的反演精度最高,均方根误差(RMSE)为0.00376 mg·L~(-1),平均绝对误差(MAPE)为27.86%,而WCI模型的反演精度相对最低,RMSE为0.01231 mg·L~(-1),MAPE为45.11%.将反演精度最高的四波段模型应用于2015年8月3日的两景HSI(Hyperspectral Imaging Radiometer)高光谱影像数据,也得到较高精度,利用同步实测叶绿素a浓度验证的决定系数为0.7643,RMSE为0.00433 mg·L~(-1),MAPE为45.62%.在春、夏季叶绿素对水体光学特性占主导作用且叶绿素分布均匀的情景下,本研究可为太湖水域叶绿素a的高光谱反演和水环境监测提供有价值的参考,其它季节水体光谱特点的研究尚待进一步开展.     

辽东湾MODIS生物光学算法研究(Ⅰ)算法适用性评估

辽东湾是典型的复杂二类水体,我们利用2002～2004年在辽东湾现场实测的叶绿素a数据(分光法、荧光法和HPLC法),以及水面之上法现场实测的离水辐射率和遥感反射率数据模拟的MODIS各相应波段值对MODIS海洋水色算法进行了评估.评估的MODIS生物光学算法有四个,即CZCS_pigm、chlor_MODIS、chlor_a_2和chlor_a_3算法.结果表明,两个一类水体生物光学算法(CZCS_pigm和chlor_MODIS)反演值与分光法和荧光法测试分析结果相比,算法均低估了叶绿素a浓度,与HPLC分析结果相比算法高估了叶绿素a浓度;两个二类水体算法(chlor_a_2和chlor_a_3)与所有叶绿素a分析方法相比,均高估了叶绿素a浓度.根据MODIS生物光学算法在辽东湾的具体表现,我们认为HPLC法分析的叶绿素a浓度更适合于作为海洋水色算法评估的现场检验依据.叶绿素a浓度的反演值和实测值之间较低的相关系数则显示MODIS两个一类水体算法所采用的波段比值不适合本海区.     

基于TM的太湖叶绿素a和悬浮物估测模型

叶绿素a和悬浮物是衡量湖泊水质状况好坏的重要指标。该文利用太湖Landsat TM遥感影像和准同步的65个实测样点数据,分别分析了Landsat TM中对太湖水体叶绿素a及悬浮物浓度的相关性。采用波段组合的方式,通过回归方程建立起叶绿素a和悬浮物的估测模型。结果表明(TM1+TM3)/TM1/TM3与叶绿素a相关性达到0.842,TM2+TM3与悬浮物相关性达到0.934。估测模型显示叶绿素a和悬浮物均有较好的估测结果。     

太湖微囊藻毒素的时空分布特征

微囊藻毒素对水体危害严重,为了探究太湖中微囊藻毒素的变化规律及其主要环境影响因子,对太湖34个采样点进行了为期1 a(2011年11月—2012年10月)的监测与采样,分析了水体中ρ(MCs)(MCs为微囊藻毒素)〔包括ρ(TMC)(TMC为总藻毒素)、ρ(EMC)(EMC为胞外藻毒素)和ρ(IMC)(IMC为胞内藻毒素)〕,以及ρ(Chla)、蓝藻生物量、ρ(TN)、ρ(TP)、N/P〔ρ(TN)/ρ(TP)〕、pH、温度、透明度、电导率、ρ(DO)等水环境因子的变化特征,讨论了ρ(MCs)与各水环境因子之间的相关性. 结果表明:ρ(MCs)在太湖中呈现一定的规律性,在7—8月蓝藻爆发期,ρ(MCs)低于0.10 μg/L,之后逐渐升高,9月达到最高值(0.28 μg/L). 受地理位置和沉积环境等影响,太湖西北区MCs污染最严重,ρ(MCs)最大值为0.30 μg/L. 相关性分析结果表明,ρ(MCs)与ρ(Chla)、ρ(TN)、ρ(TP)、N/P显著相关,其中,ρ(MCs)与ρ(Chla)呈极显著正相关(P<0.01);ρ(IMC)和ρ(TMC)均与蓝藻生物量呈显著正相关(P<0.05),而ρ(EMC)与蓝藻生物量相关性不显著;ρ(IMC)和ρ(TMC)均与ρ(TN)呈极显著负相关(P<0.01),而ρ(EMC)与ρ(TN)呈显著负相关(P<0.05);ρ(MCs)与ρ(TP)呈显著正相关,而与N/P呈显著负相关(P<0.05).      

辽东湾MODIS生物光学算法研究(I) 算法适用性评估

辽东湾是典型的复杂二类水体,我们利用2002~2004年在辽东湾现场实测的叶绿素a数据(分光法、荧光法和HPLC法),以及水面之上法现场实测的离水辐射率和遥感反射率数据模拟的MODIS各相应波段值对MODIS海洋水色算法进行了评估。评估的MODIS生物光学算法有四个,即CZCS_pigm、chlor_MODIS、chlor_a_2和chlor_a_3算法。结果表明,两个一类水体生物光学算法(CZCS_pigm和chlor_MODIS)反演值与分光法和荧光法测试分析结果相比,算法均低估了叶绿素a浓度,与HPLC分析结果相比算法高估了叶绿素a浓度;两个二类水体算法(chlor_a_2和chlor_a_3)与所有叶绿素a分析方法相比,均高估了叶绿素a浓度。根据MODIS生物光学算法在辽东湾的具体表现,我们认为HPLC法分析的叶绿素a浓度更适合于作为海洋水色算法评估的现场检验依据。叶绿素a浓度的反演值和实测值之间较低的相关系数则显示MODIS两个一类水体算法所采用的波段比值不适合本海区。     

基于EOS/MODIS资料的太湖藻类动态模拟

建立了太湖藻类生长的动态模型,并将其与水动力模型和水质模型相耦合,利用2001年7～8月太湖的实测资料对模型进行了率定。借助该模型,对2004年8月太湖水体中TN、TP的变化以及藻类生长过程进行了模拟。利用中分辨率成像光谱仪EOS/MODIS的数据对太湖叶绿素a浓度进行遥感定量,将遥感监测数据和模型计算结果进行了比较。结果表明:该模型可进行风生湖流、TN、TP的模拟,以叶绿素a浓度描述的藻类浓度的模拟值能较好地拟合遥感监测值,且遥感监测图和模型模拟图所反映的全太湖叶绿素浓度分布基本一致。最后根据遥感和模拟对太湖全区的藻类分布作了具体的分析。     

遥感指数在湖泊叶绿素a反演研究中的应用

借鉴陆地植被指数的算法,利用MODIS数据的波段组合对太湖叶绿素8浓度进行反演。探讨了差值植被指数DVI、比值植被指数RVI、归一化植被指数NDVI这三种遥感指数形式的反演效果及各自特点。MODIS数据蓝光波段和红外波段的组合是反演太湖叶绿素浓度的最佳波段组合,DVI适合于反演叶绿素浓度高的情况,RVI的反演结果两极分化明显而普适性较差,NDVI适合于反演浓度较低的情况。     

淀山湖浮游藻类群落的早期增长

对2004～2009年淀山湖浮游藻类群落生物量[以叶绿素a（Chla）表示]随时间的变化进行了数学模拟.模拟结果表明,Logistic增长模型能够很好地描述淀山湖浮游藻类群落春季和夏季的早期增长.一般说来,淀山湖春季以硅藻和绿藻为主的浮游藻类群落于2月下旬进入指数级增长,到3月上旬浮游藻类密度已经达到始盛点的2倍,浮游...     

应用遥感数据评价蓝藻水华对太湖取水口的影响

为量化蓝藻水华对太湖饮用水取水口的影响,将太湖矢量图进行栅格化,根据权重函数计算像元的权重因子;再将权重因子图与由遥感影像得到的水华分布图进行叠加,对对应像元进行影响因子计算;最后根据像元的影响因子求出归一化影响指数(NII),并以此进行影响评价.通过对2007年5月1~16日太湖MODIS EVI影像进行的实例分析和验证,表明该方法能较好地反映太湖水华对取水口的影响程度,与实际情况符合;在提出的3种权重函数模型中,负指数模型和正态分布模型能较好地反映蓝藻水华对饮用水取水口的影响程度,可以作为影响评价的权重模型.     

利用Hyperion高光谱数据的三波段法反演太湖叶绿素a浓度

以2004-08-19太湖野外试验所获取的水质数据(叶绿素a浓度7.8~154.3μg.L-1,总悬浮物浓度65.0~190.2 mg.L-1,N=38)和同步的Hyperion星载高光谱数据为研究对象,利用三波段算法反演太湖水体的叶绿素a浓度.通过分析太湖固有光学量的特点,提出适用于太湖的3个特征波段的选择依据,并对波段进行优化计算,在此基础上建立了三波段统计模型,最后对模型的反演精度进行分析与评价.结果表明,Hyperion的B34(691.37 nm)、B37(721.90 nm)和B50(854.18 nm)组成三波段模型变量与叶绿素a浓度具有最高的相关系数(r=0.934),模型的决定系数(R2)和均方根误差(RMSE)分别为0.872和13.93μg.L-1,其反演精度优于传统经验统计模型,如比值模型(R2=0.844,RMSE=15.41μg.L-1)和一阶微分模型(R2=0.831,RMSE=16.00μg.L-1).研究结果证实了三波段法适用于内陆富营养化浑浊水体和Hyperion高光谱数据,为今后更精确地反演内陆水体的叶绿素a浓度提供了参考依据.     

基于TM/ETM+影响分析巢湖叶绿素a浓度变化趋势

对1995~2007年6景巢湖地区TM/ETM+数据利用多暗像元法进行大气校正并利用修正归一化水体指数(MNDWI)进行水体信息提取,在此基础上,使用(TM2+TM4-TM3)/ln[TM3]模型提取了巢湖水体叶绿素a相对浓度信息.结果表明:高浓度区域主要分布在巢湖西半湖;南淝河水质情况对巢湖蓝藻暴发的贡献较大;1995~2006年间高浓度区域扩大了1.82倍,并有向巢湖东部扩展的趋势,富营养化程度仍在加剧.     

湖面亮温对巢湖水华影响的遥感监测分析

利用2002～2007年NOAA气象卫星搭载的先进甚高光谱分辨率辐射计(NOAA/AVHRR)资料,对巢湖蓝藻水华发生频次和湖面亮温的时空分布规律进行统计分析,得到巢湖水体表面亮温的时空分布规律,并探讨其与气温、降水等气象因子以及水华之间的关系和可能存在的机制.从结果来看,湖面亮温与水华发生频次的空间分布规律相近,而在时间分布上存在着较大的差别.一方面,空间分布的相似性表明,湖面亮温高的区域容易发生水华现象;另一方面;时间分布的不一致性表明还有其它的因素会影响水华的发生.通过讨论,得出以下结论:①以5月为分界线,巢湖水华总体上可以分为春季和夏季两大暴发期,春季藻类在较低的水温条件下就能生长繁殖,并暴发水华,但难以形成较大的规模.②受降水量增加的影响,在气温达到最高值的7月不仅湖面亮温所有降低,而且水华发生频次也有所减少.     

低通时序滤波轨线法在太湖营养过程识别中的应用

环境背景条件变化会导致湖泊ρ（Chla）与环境因子响应关系发生变化.采用低通时序滤波轨线方法可以方便地识别ρ（Chla）与环境因子响应关系的时间转折点,将长时间序列数据进行分段,从而建立分段回归函数,为研究环境因子与湖泊ρ（Chla）的因果关系提供了一种新的思路.以太湖为研究对象,采用低通时序滤波轨线方法,评估了2001—2018年太湖的ρ（Chla）与营养盐〔ρ（TN）、ρ（TP）〕以及氮磷比〔ρ（TN）/ρ（TP）〕的变化过程,研究了年均气温、滞留时间对产藻效率〔ρ（Chla）/ρ（TP）〕的影响过程.结果表明:①2006年、2011年为太湖营养过程轨线的两个时间转折点,将太湖的营养过程轨线分为3段.第1段为污染阶段（2001—2006年）,太湖的ρ（TN）、ρ（TP）、ρ（Chla）同步升高,于2006年达到第一个峰值;第2段为修复阶段（2006—2011年）,太湖的ρ（TN）、ρ（TP）、ρ（Chla）同步降低,于2011年达到谷值;第3段为富营养化加剧阶段（2011—2018年）,太湖的ρ（TN）呈下降趋势,ρ（TP）与ρ（Chla）同步升高,至今未出现转折点.②太湖藻类生长的限值因子为ρ（TP）,2011年之后氮磷比进入浮游藻类适宜生长区,为蓝藻暴发提供了条件.③2011—2018年产藻效率增长了51%,且目前仍在升高未出现转折点,气温升高可能是主要原因.④依据2011—2018年的滤波值建立ρ（Chla）-ρ（TP）的函数预测,为控制蓝藻暴发〔ρ（Chla） < 10 mg/m3〕,太湖的ρ（TP）需要控制在52 μg/L以下.⑤2006年后,太湖的滞留时间呈现缩短趋势,对藻类的繁殖形成抑制,但滞留时间不是影响产藻效率的关键因子.研究显示:自2006年太湖流域实施一系列生态修复工程后,湖泊氮浓度明显降低,但由于流域氮磷排放量较大而且湖体沉积物中累积磷含量较高,致使水体营养盐水平仍未降到能显著抑制蓝藻生长的水平;目前气温升高趋势仍在持续,太湖的控藻形势严峻,为摆脱气候变暖对蓝藻水华趋势的决定作用,应当在控氮基础上加大控磷的力度,同时更多考虑水文调节、生物修复、加强打捞等措施.      

结合卫星遥感技术的太湖蓝藻水华形成风场特征

为进一步了解太湖蓝藻水华形成和分布与近地面风场的关系,利用太湖湖面及周边地区2003~2013年气象与卫星观测数据分析、并应用WRF3.5.1数值模型模拟,发现太湖蓝藻水华主要出现在卫星观测时刻前6h平均风速为0.5~3.4 m/s的区间,占比达94.7%;蓝藻水华面积总体上随风速增大而减小,大范围蓝藻水华主要出现在前6h平均风速≤2 m/s的情形下,占比达89%;风向则主要影响蓝藻水华在太湖的空间分布格局.结果表明局地风场对于太湖蓝藻水华的形成、输移和分布具有重要作用.     

淀山湖富营养化控制的模型研究

针对淀山湖富营养化严重的问题,应用USEPA的AQUATOX模型对淀山湖水体中营养盐时间变化规律和藻类生长演替进行了研究。在对模型率定、验证的基础上．对水力条件、污染源等富营养控制方案的效果进行模拟。模拟结果显示：该生态模型较好地模拟了常规水质和藻类的动态变化;改善淀山湖的水力条件,能有效控制蓝藻水华的暴发;淀山湖污染负荷主要来自于上游负荷;在控磷和控氮的对比上．蓝藻对于控制磷比较敏感。对于淀山湖富营养化的治理应采取控源与生态修复并举的方式,这样有利于有效稳定水质改善的效果。