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3S技术对太湖底质及水质总磷的研究

应用3S技术研究了太湖底质与水质总磷(TP)的分布情况,并结合水华频次分析了其相关性。结果表明:2016—2018年,太湖底质TP年均值在433~537 mg/kg波动,水质TP年均值从0.064 mg/L上升至0.087 mg/L。从空间分布来看,底质TP、水质TP和水华频次均呈现“西高东低”的规律,太湖西部区尤其是竺山湖区是需要开展治理的重点区域。3年间,太湖西部区水质TP上升,而底质TP与入湖河流TP下降,说明内源磷污染是太湖西部区水质TP升高的主要原因,须加强科学清淤。     

南黄海东部海域浮游生态系统要素季节变化的模拟研究

利用海洋生态系统动力学垂直一维物理-生物耦合模式模拟研究了南黄海东部海域浮游生态系统要素垂直分布的季节变化.物理亚模型为一维POM模式(Princeton Ocean Model),基于文献结果对垂直混合系数Kh和Km进行了调整;生态亚模型为ERSEM模式(European Regional Sea Ecosystem Model),主要考虑浮游植物、浮游动物、细菌、底栖碎屑和营养盐(氮、磷、硅)等状态变量.模拟结果表明,浮游植物出现一年双峰的态势和夏季次表层叶绿素最大值的现象,春、秋季水华期间,表层叶绿素峰值分别为3.25 mg/m3和0.71 mg/m3.浮游动物和细菌在春季水华后表层出现峰值,分别为143.6 mg C/m3和23.55 mg C/m3.硝酸盐、磷酸盐和硅酸盐的垂直分布均在5-11月呈现表层浓度低、底层浓度高的分布.通过计算碳通量可以看出,在春、夏季,浮游植物对无机碳的摄取量分别为58.944 g C·m-2·quarter-1和68.276 g C·m-2·quarter-1,高于细菌对非生命有机碳的摄取.在冬季,细菌对非生命有机碳的摄取超过浮游植物对无机碳的摄取量.浮游动物在冬季主要摄食细菌,占71%;春、夏季主要摄食浮游植物,可达67.5%.浮游植物对碳的释放主要是以DOC的形式,约占90%.     

挂在崖壁上的城市拉巴斯

<正>拉巴斯是玻利维亚的行政首都、中央政府和议会以及拉巴斯省首府所在地,也是商业中心。它位于阿尔蒂普拉诺高原东部的山谷中,西与秘鲁和智利接壤,西南为高原,东南为山地,东部是热带河谷,北部是亚马孙河流域边缘的雨林带,拉巴斯河流经城内。城市建筑沿拉巴斯河依山势次第隆起,落差八百米,犹如挂在崖壁上。这里海拔3627米,成为世界上地势最高的都城。     

应用概率物种敏感度分布法研究太湖重金属水生生物水质基准

目前广泛使用的水质基准推导方法—物种敏感度分布法存在曲线拟合模型不确定、曲线拟合效果不佳、种内差异欠考虑、基准值不准确等诸多问题,概率物种敏感度分布法可有效解决上述问题。应用概率物种敏感度分布法构建了太湖水体中5种重金属Ag、Pb、Cd、Hg和Zn的概率物种敏感度分布曲线,在此基础上得到了保护水生生物的急性水质基准分别为1.079μg·L~(-1)、637.973μg·L~(-1)、19.465μg·L~(-1)、8.729μg·L~(-1)和105.506μg·L~(-1),慢性水质基准分别为0.108μg·L~(-1)、63.797μg·L~(-1)、1.947μg·L~(-1)、2.340μg·L~(-1)和52.753μg·L~(-1);不同类群间生物对重金属的敏感度存在差异,不同重金属对同一类群生物的毒性也存在差异;通过与国内外已有的重金属水质基准值比较,发现水质基准具有明显的区域性,目前基于国外水质基准或我国整体水域特点来制定的太湖水质标准,往往造成对太湖水生生物欠保护或过保护的状况。     

太湖西部河湖氮污染物来源及转化途径分析

通过2014年枯水、丰水两期监测,综合分析了太湖西部入湖河流与湖区水体及其沉积物的无机氮形态与同位素特征,并利用δ~(15)N识别了太湖西部上游区氮污染来源及转化途径的生物化学作用机制.结果表明:NO_3~--N与NH_4~+-N为研究区域入湖河流无机氮的主要形态,而NO_3~--N为西部湖区水体无机氮的主要形态;δ~(15)N-NO_3~-的数值范围揭示了西部入湖河流在枯水季NO_3~--N主要来源于农用化肥,有少量矿化土壤有机氮,而丰水季则以生活污水为主,有少量矿化土壤有机氮及农用化肥;δ~(15)N-NH_4~+的数值范围说明了生活污水是河流水体NH_4~+-N的主要来源;通过水体及沉积物样品NO_3~--N、NH_4~+-N、δ~(15)N-NO_3~-、δ~(15)N-NH_4~+的协同分析可知,湖区氮的赋存形态主要受湖区水体硝化作用及沉积物内反硝化作用的影响.     

基于GOCI数据的太湖叶绿素a浓度反演和蓝藻水华遥感监测

太湖蓝藻水华是广为关注的环境问题,迫切需要实现蓝藻水华的动态监测。利用静止轨道海洋水色遥感器(GOCI)遥感数据构建了太湖叶绿素a反演的三波段模型,使用归一化植被覆盖指数(NDVI)进行蓝藻水华监测,并进行了富营养化评价。结果表明:(1)三波段模型优于波段比值模型,可以用于GOCI遥感数据反演太湖叶绿素a浓度。(2)2019年6月3日太湖叶绿素a大致呈湖心和西部浓度低,北部和西南沿岸浓度高的空间分布;从10:15至15:15,叶绿素a浓度先升高后降低。(3)竺山湖和椒山周边水域水华聚集情况较为严重,是当天重度水华的主要发生区域;水华的时间变化规律同叶绿素a浓度变化规律一致。(4)对2019年4月和6月的GOCI遥感数据进行富营养化评价发现,太湖富营养化水平总体呈西部高东部低、北部高南部低、边缘高中间低的趋势;6月较4月富营养化水平明显加剧。     

基于哨兵-3A卫星OLCI数据的最大叶绿素指数在太湖蓝藻水华监测中的应用

欧洲航天局于2016年2月16日成功发射哨兵-3A卫星,搭载的水色遥感仪器(OLCI)提供了很好的海洋和内陆水体生态指标观测反演能力。基于OLCI获取的太湖L1b级遥感数据产品,利用OLCI Oa10、Oa11、Oa12波段计算了重要的水色/水生态遥感指标,即最大叶绿素指数(MCI),在此基础上初步分析了MCI在太湖蓝藻水华监测预警中应用效果。研究表明:(1)哨兵-3A卫星OLCI影像质量清晰,构建的MCI能够反映太湖水体叶绿素信号强度;(2)与常用的归一化植被指数相比,在蓝藻没有明显积聚的藻-水混悬水域,MCI与叶绿素浓度有很好的关联,可更灵敏地反映叶绿素浓度的空间分布特征。MCI将在蓝藻监测上具有更好的适用性,可有效提高富营养湖泊蓝藻水华的预警预报精度。