基于Sentinel-2 MSI影像的秦皇岛海域叶绿素a浓度遥感反演

基于2013-2018年秦皇岛海域实测遥感反射率和叶绿素a浓度数据,建立了该海域Sentinel-2MSI影像的叶绿素a浓度遥感反演模型。结果表明：443 nm、490 nm和560 nm处的等效遥感反射率比值与叶绿素a浓度相关系数普遍高于其他波段或组合,通过经典的OC3Mv6算法拟合分析,得到秦皇岛海域叶绿素a浓度遥感反演的最佳算法,R²=0.804,MAPE=40.2%,RMSE=4.73 mg/m³;利用2016年7月6日的实测叶绿素a浓度数据对Sentinel-2 MSI遥感反演结果进行了真实性检验,MAPE=35.9%,可以满足应用要求;采用2020年2月、5月、7月及10月Sentinel-2 MSI影像进行叶绿素a浓度反演,发现春、夏季秦皇岛海域叶绿素a浓度梯度变化显著,而秋、冬季叶绿素a浓度分布相对均匀,且春、夏季沿海海域叶绿素a浓度明显高于秋、冬季。     

水网藻种植水对铜绿微囊藻生长的抑制作用研究

研究了不同浓度水网藻种植水对铜绿微囊藻生长的抑制作用以及对叶绿素a和抗氧化酶活性(SOD、CAT、POD)的影响.结果表明,水网藻种植水对铜绿微囊藻的抑制效果明显,20%～80%浓度的种植水第8 d的平均抑藻率达到98.9%,藻细胞几乎全部死亡.在种植水的作用下藻细胞叶绿素a含量迅速降低,叶绿素a遭到破坏.实验前2 d由于受到活性氧的刺激铜绿微囊藻抗氧化酶活性增加,且都高于对照组,随着抗氧化酶活性达到极限,活性氧开始积累并破坏细胞的正常代谢,抗氧化酶活性迅速降低,80%浓度的实验组至第8 d时SOD、CAT、POD活性分别仅为31、6、5 U.mg-1.水网藻种植水经过高温处理后对铜绿微囊藻基本没有抑制作用,说明种植水中的抑藻物质具有热不稳定性.     

宁夏沙湖浮游植物与水环境因子关系的研究

于2009年4月～2010年1月测定了沙湖浮游植物的密度、生物量和叶绿素a含量,测定了水温(WT)、pH、透明度(SD)、总氮(TN)、总磷(TP)、氨氮(NH4+-N)、硝态氮(NO3--N)、亚硝态氮(NO2--N)、高锰酸盐指数、BOD5等水环境因子指标,对沙湖浮游植物密度、生物量、叶绿素a含量与水环境因子进行相关分析、多元逐步回归分析和典范对应分析.结果表明,沙湖浮游植物密度、生物量、叶绿素a含量与WT、TN、TP、高锰酸盐指数、BOD5之间显著正相关,与SD之间呈显著负相关.浮游植物密度、叶绿素a含量与WT、SD、TN、TP、高锰酸盐指数、BOD5之间有显著的线性回归关系,影响沙湖浮游植物密度的主要水环境因子依次为WT、高锰酸盐指数、SD、BOD5、TP、TN,影响沙湖叶绿素a含量的主要水环境因子依次为高锰酸盐指数、WT、SD、TP、TN、BOD5;浮游植物生物量与WT、SD、TN、TP、高锰酸盐指数之间有显著的线性回归关系,影响沙湖浮游植物生物量的主要水环境因子依次为WT、TP、高锰酸盐指数、SD、TN.浮游植物与水环境因子的CCA排序结果将16种浮游植物分为3组,呈现明显的季节分布特征,SD、高锰酸盐指数、WT、TN、TP是影响沙湖浮游植物群落动态分布的主要水环境因子.     

不同实验方法对测定叶绿素a的结果分析对比相关关系探讨

2009年1—8月于滇池外海水体随机取样20组,监测叶绿素a项目,采用两种不同监测分析方法,对其监测结果,应用线性函数Y=a＋bx的形式,进行了一元线性回归相关关系（r）值的显著性检验,验证了两种监测方法之间的相关关系。     

压力强化混凝沉淀除藻工艺研究

为了强化蓝藻混凝沉淀去除效果,采用外加压力破坏藻细胞内气囊,使藻类失去浮力,再经混凝沉淀去除.通过静态实验测定了太湖蓝藻水在0～0.7 MPa预压力作用后混凝沉淀效果,并与预氧化混凝沉淀工艺进行了比较.结果表明,在预压力0.4～0.7 MPa作用下取得了较好的效果,沉淀出水浊度为1.04～0.69 NTU;叶绿素a浓度为2.9～0.8 μg·L-1,去除率为95.8％ ～98.8％;CODMn为3.8～2.9 mg·L-1,去除率为66.2％～ 74.1％;UV254值为0.0686 ～0.0646,去除率为23.7％ ～28.1％.预加压工艺比预氧化工艺节省混凝剂50％.动态实验表明,预压力混凝沉淀过滤出水浊度小于0.25 NTU;叶绿素a浓度小于lμg·L-1,平均去除率为99.5％;CODMn小于3.6 mg·L-1,平均去除率为70％;UV254值小于0.057,平均去除率为33.7％.过滤出水水质优于饮用水水质标准.     

基于支持向量机的太湖梅梁湾叶绿素a浓度预测模型

以梅梁湾2010年4月至2011年12月的监测数据为基础,选取太阳总辐射、综合消光系数、水温、总无机氮、pH和当前的叶绿素a浓度等作为输入变量,以7d后的叶绿素a浓度作为输出变量,运用支持向量机(SVM)建立了针对"三号标"监测点的叶绿素a浓度预测模型,并进行了输入变量的敏感性分析.通过模拟值和实测值的对比分析发现,该模型能较好地预测7d后叶绿素a的浓度变化情况.模型输入变量的敏感性分析结果表明,当前的叶绿素a浓度是影响预测结果的最重要因子,然后依次为pH、太阳总辐射、综合消光系数、水温和总无机氮.     

叶绿素a与环境因子关系的研究——以三明地区某水源地为例

根据2009～2012年水源地水质自动监测所得数据,分析叶绿素a的动态变化与环境因子的相关关系,筛选影响叶绿素a含量变化的环境因子。分析表明:该水源地水库水质状况属贫营养型,其中叶绿素a含量变化主要受总磷、水温、高锰酸盐指数影响,以这3种影响因子建立起的多元回归方程能较好的预测水库叶绿素a的变化趋势。     

基于GF1_WFV的千岛湖水体叶绿素a浓度时空变化

基于高分一号（GF-1）遥感影像以及水体实测样点数据,运用波段对数组合,以千岛湖为研究对象,构建和择优了叶绿素a浓度反演模型,对2013~2019年千岛湖区域水体叶绿素a浓度值进行了估算,并利用变异系数、Mann-Kendall显著性检验模型、Theil-Sen趋势分析模型对其时空变化特征进行了分析.研究表明,基于波段对数组合的反演模型可用于千岛湖清洁水体叶绿素a浓度值的反演（R²=0.8976）;年际变化分析发现,在研究期限内,千岛湖水体叶绿素a浓度平均值维持在较低水平,近94%的水体像元叶绿素a浓度小于3.65μg/L,水质较佳;时空动态分析进一步发现,千岛湖水体叶绿素a浓度值大都经历了较为微小的波动变化,其中,有超过67%的水体像元浓度值呈现出微小的增长趋势,在分布上也呈现出一定的空间格局形态.     

三峡水库汛后蓄水期典型支流溶解氧与叶绿素a垂向分布特征

采用2018年9月对三峡水库典型一级支流——香溪河和神农溪回水区水质监测数据,分析和对比了香溪河和神农溪的溶解氧和叶绿素a等指标垂向分布特征,讨论了影响其垂向分布的环境因子.结果表明,香溪河与神农溪的溶解氧含量在表层0～10 m和0～12 m水体分层现象明显,且随水深增加而递减.其表层水体的溶解氧饱和度S_(DO)分别为139.20%和107.78%,已经达到过度饱和状态(S_(DO)100%);中层与底层水体溶解氧浓度较稳定,无分层现象.香溪河和神农溪回水区水体中叶绿素a垂向分布与溶解氧分布的规律一致,表层水体中叶绿素a浓度整体上表现为中度富营养化(5μg·L~(-1)Chl-a20μg·L~(-1)).Pearson相关性分析显示,香溪河与神农溪水体中的溶解氧与水温、浮游植物垂向分布之间存在显著相关性,水温分层以及浮游植物的生命活动是影响溶解氧垂向分布的关键因素.叶绿素a与水温和pH呈现出显著的正相关性,与浊度表现为显著负相关性,表明浮游植物垂向分布主要受光照强度沿水深衰减和水温分层现象的影响.     

富营养化水体中光学活性物质的垂向分布及其对遥感反射光谱的影响

富营养化水体中光学活性物质的垂向分布对水下光场分布具有重要影响,决定了水色参数定量遥感反演的精度.基于2011年8月和11月在太湖进行的垂直分层采样,分析了水体中光学活性物质含量的垂向分布特征,并探讨了其影响因素及其对水体遥感反射光谱的影响.结果表明,风速是影响富营养化水体中光学活性物质垂向分布的重要因子之一.风速较小(小于3.0 m·s~(-1))或无风时,表层叶绿素a浓度急剧增加,易形成水华;而风速大于5.0 m·s~(-1)时,水体发生垂直混合,底层叶绿素a浓度最大;其它风速条件下,叶绿素a浓度在某一水深处出现极大值.在风速小于5.0 m·s~(-1)的情况下,悬浮物浓度和有色溶解有机物(CDOM)的垂向分布相对均一;当风速超过5.0 m·s~(-1)时,底泥再悬浮过程对两者的贡献较大.在未发生藻华情况下,0~0.5 m水深范围内的叶绿素a浓度均值与波段比值的相关系数最大(r=0.86),对水体遥感反射比的影响较大;而表层悬浮物浓度对水体遥感反射比的影响最大,研究结论可为水色参数含量的精确估算提供方法论支持.