自动监测预警太湖蓝藻爆发规律研究

以太湖湖体中沙渚、兰山嘴两个自动站的监测数据为基础,分析了太湖蓝藻爆发过程中主要水质指标变化情况。研究结果表明,蓝藻引发灾害性湖泛现象的主要过程分为生长期、平稳期、死亡期、高危前期、灾害期和恢复期,在高危前期和灾害期,溶解氧(DO)快速下降,而总氮(TN)等参数的变化正好与DO变化相反,这一显著特征可作为预警的重要信息。     

YSI 6600传感器在太湖蓝藻预警工作中的应用

通过对太湖饮用水源地2个取水口水体中的蓝藻密度(CBD)和叶绿素(Chl)分别进行 YSI 6600-v2水质多参数仪和实验室显微镜检分析,探讨了CBD和Chl在预警工作中的应用.结果表明,在CBD与Chl相关性显著时期内,藻类群落结构相对稳定;CBD和Chl相关性不显著时期内,藻类群落结构变化较大.ρ(CBD)/ρ(...     

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。     

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。     

太湖湖泛现象的卫星遥感监测

2010年8月20日太湖地区Landsat ETM影像显示,太湖西部沿岸带存在湖泛黑水团现象,对该景遥感影像进行了大气校正,提取了湖泛样区、其他水体样区的ETM各波段光谱反射率数据统计特征。结果表明,湖泛样区在可见光波长的ETM波段1、2、3具有很低的反射率,水色暗黑,与人眼观察一致,而在反射红外波长的ETM波段4则有比波段3高的反射率,差异植被指数DVI>0,其原因为湖泛黑水团中,虽然大量蓝藻死亡分解,然而水中还残留有一定数量的活体蓝藻,残余叶绿素及细胞造成了虽然较弱、但仍较为稳定的反射红外波长处的光谱反射能力。提出了识别湖泛现象的遥感判据为ρ0.485<0.05 andρ0.56<0.08 andρ0.66<0.065 and(ρ0.83-ρ0.66)>0 andρ0.83<0.1。     

太湖蓝藻预警采样点位布设与采样层次的研究

蓝藻水华的聚集和分布与气象条件有着密切的关系.根据近几年蓝藻预警监测及科研的实践,分析了风向对蓝藻迁移的影响,以及不同深度的藻密度变化情况.以此为依据,对太湖蓝藻监测时采样点位布设与采样层次选择的方案进行了比较研究,并提出了优化方案,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.     

太湖饮用水源地蓝藻水华预警监测体系的构建

从预警机制的建立与分工、预警监测时间的确定、预警监测的启动、预警信息的发布、预警监测的终止、预警监测的工作流程等方面,建立了太湖引用水源地蓝藻水华预警监测体系。指出了政府必须在资金、物资、人才、技术等方面给予预警监测体系充足的保障,确保预警监测体系长期有效地运行。     

太湖蓝藻水华预警监测与风速风向的关系研究

太湖蓝藻水华预警监测的启动问题基本解决,但监测响应日期和周期却一直难以确定。统计分析了太湖2007-2009年蓝藻预警监测、现场观测的历史资料,研究蓝藻水华在水体中的分布与风速风向之间的关联规律,从环境监测部门蓝藻预警监测工作的实际出发,划分出了蓝藻水华预警监测的响应级别,提出具体的监测要求,较好解决了预警监测的响应周期问题。为环太湖地区相关部门更好地开展蓝藻预警监测工作提供了科学依据。     

连云港市水质自动监测系统预警体系的建立

设计了一套完整的水质自动监测系统预警体系。建立了完整的组织机构和预警模式,明确了人员分工和污染事故判定,并介绍了各项应急处置措施。使系统能在良好的运行状态下,及时监控到污染的发生,取得了良好的预警效果。     

巢湖富营养化遥感监测

以巢湖为研究区,通过对蓝藻水华暴发程度与其光谱反射率之间关系的研究,确定MOD IS遥感影像识别水华暴发级别的阈值,对4类不同暴发程度蓝藻水华光谱特征进行遥感识别;进而确立巢湖水体富营养化评价方法,建立巢湖富营养化遥感反演模型,为实时监控巢湖水质,预警蓝藻水华暴发提供技术支持。     

基于无人机高光谱遥感在太湖蓝藻水华监测中的一次应用

采用机载高光谱视频相机,在4个季节对太湖蓝藻进行7次、18个架次的有效拍摄。对拍摄到的高光谱影像进行辐射定标、几何拼接等预处理后,提取不同浓度蓝藻和水草等其他物体的高光谱数据,发现不同浓度的蓝藻光谱在680 nm后表现出较大差异。采用主成分分析（PCA）对高光谱数据降维后,结合k-近邻（kNN）分类算法,可实现对蓝藻的精准定位。定性识别结果经光谱预处理后,采用连续投影算法（SPA）进行特征波段提取,发现蓝藻光谱的季节差异主要表现在450 nm~570 nm和760 nm~910 nm波段。     

太湖蓝藻水华暴发程度年度预测

近年来,尽管太湖主要水质指标有所改善,但蓝藻水华暴发的频次和面积并未明显减少。为了探讨太湖蓝藻水华暴发的环境驱动因子,统计了2012—2020年历年4—10月预警期间的太湖蓝藻水华发生规模与频次,结合同步浮标自动监测数据和实验室分析数据,构建了蓝藻水华预测模型。以太湖蓝藻水华综合指数(I_c)表征蓝藻水华强度,并通过I_c与环境因子的相关性分析,筛选出1月水温、1月电导率、1月生化需氧量和3月总氮浓度4项环境指标,最终构建了以该4项环境指标为自变量、I_c为因变量的太湖年度蓝藻水华强度多元线性回归预测模型。该预测模型的决定系数达到了0.908,平均相对误差为10.35%,预测精度总体表现较好。     

太湖水华的遥感分析

随着太湖流域的经济迅速发展,太湖湖体的富营养化程度日趋严重,特别是在20世纪的后期,水华频繁爆发。国家环保总局常规的水质监测是基于21个点位对全湖进行评价,完成一次采样耗时近1月,其对大面积水华现象的监测具有很大的局限性。文章利用遥感技术快速、大尺度、动态监测的特点,基于多个时相的TM影像对太湖的水温、悬浮物、叶绿素等水质参数的浓度和分布进行了遥感反演,进而对太湖水华的成因、发展程度、影响因素等方面进行分析,从而对太湖水华发生的特点,太湖的水质情况有一个全面的了解。     

环境卫星CCD影像在太湖湖泛暗色水团监测中的应用

太湖地区2009年5月11日、2010年8月21日、2011年7月28日和2011年9月24日的环境卫星CCD影像显示,在太湖西部沿岸带、竺山湖等水域存在湖泛暗色水团现象。由于环境CCD缺少辅助反演气溶胶信息的2.1um波段,试验了基于空气自动监测子站获得的与环境卫星CCD成像时间接近的地面能见度测量数据进行FLAASH大气校正的方法,反演结果总体上符合水体光谱特征。提取了湖泛水体、对照水体阳区在CCD各波段的光谱反射率数据统计特征。结果表明,和对照水体相比,湖泛水体在环境卫星CCD的可见光—近红外波段具有较低的反射率,与人眼观察湖泛水色暗黑的感官一致,另一方面,湖泛水域由于仍有一定的藻类存在,在环境卫星CCD近红外（波段4 ）具有比可见光（波段3）略高的反射率,其规律与基于Landsat ETM的湖泛暗色水团遥感分析结果相一致。     

遥感技术在湖泊叶绿素ａ 监测中的应用研究———以太湖为例

水质遥感技术在湖泊水质监测领域内的应用具有十分积极的意义。在总结现有水质遥感反演方法的基础上,选取了遥感指数法和神经网络法两种理论完全不同的反演方法,构建太湖叶绿素a与MODIS影像波段间的函数关系,并从反演能力和反演精度两个角度对上述方法进行了比较研究。结果表明,神经网络模型的非线性特征能够敏感地把握住叶绿素a浓度变化在反射波谱信息上的微小响应,较为成功地反演出叶绿素a与反射光谱信息间的非线性关系。神经网络模型的反演能力和反演精度均优于遥感指数方法,具有较好的应用前景。     

特殊风场条件对太湖蓝藻水华迁移的影响研究

在高温、微风气象条件下,适宜蓝藻水华形成。在特殊非均一风场的驱动下,太湖蓝藻水华迁移过程与被均匀风场驱动有所不同。选取太湖典型风向进行分析,并采用三维水动力水质模型对表面非均一风场条件下的风生流流场及水质进行模拟,结果表明,在特殊非均一风场的驱动下,当太湖蓝藻浓度较高时,容易在西部湖区特别在竺山湖、梅梁湾湾内、岸边及湾口聚集,形成水华暴发,这有助于研究太湖污染物及蓝藻水华的输移及空间分布和机理。