滇池水位变化趋势及影响因素初步分析

近年来,滇池富营养化加剧,水质下降,水量不足,已成为国家重点治理的"三河三湖"之一。湖泊水质变化与水位变化密切相关,本文采用Mann-Kendall非参数检验方法对滇池(海埂)站1970-2010年水位的变化趋势进行分析,并初步探讨了影响滇池水位变化的主要因素。结果表明:自1989年以来,滇池水位上升趋势明显,蒸发、淤积和人类活动是影响水位上升的主要因素,而降雨对水位变化影响相对较小。     

太湖蓝藻水华一体化监测系统应用

太湖近年来水体富营养化趋势不容乐观,蓝藻水华频发。太湖流域管理局采用水质在线监测、实时视频监控、卫星遥感监测辅以人工调查相结合的技术手段,从水质的点监测、沿湖视频的岸线监测到卫星的面监测实现全方位、多通道、三维一体的太湖蓝藻水华监测系统。多源监测信息的综合应用,为及时全面准确掌握蓝藻水华的发生面积、程度、位置及变化情况提供可靠的技术手段。     

滇池水质状况综合评价及变化趋势分析

滇池是国家进行重点环境治理的河湖之一。在对滇池8个监测点采样监测的基础上,评价了2010年滇池水质现状。用均值型综合污染指数法对各监测点主要污染项目作了水体污染程度评价。以2001~2010年监测资料为基础,选取影响滇池水质的主要指标：氨氮、总氮、高锰酸盐指数、5 d生化需氧量、总磷,采用季节性Kendall检验法进行水质变化趋势分析。结果表明,各监测站点水质均为劣Ⅴ类,其中氨氮、总磷污染严重,总氮、5 d生化需氧量指标趋于恶化,高锰酸盐指数无明显变化趋势。     

大沙河水库富营养化及蓝藻水华特点分析

依据近几年来大沙河水库水质监测和水生态调查的成果资料,通过对大沙河水库水质现状,富营养化程度和蓝藻水华特点的分析评价,总结了大沙河水库蓝藻水华呈现持续爆发,偶尔消退的特点。进一步评估了水华发生风险,分析了水库污染的原因,提出了保护和治理建议。     

阿克苏河气象水文序列变化趋势分析

利用新疆阿克苏河流域内阿克苏气象站和阿拉尔水文站的气温、降水、径流等资料,采用线性倾向、均值、累积统计距平等方法,对近40 a气温和降水的年际、年代际及四季变化特征进行研究,并分析气候变化对径流的影响,找出径流的变化规律。结果表明:近40 a来,研究区内平均气温总体呈上升趋势,四季气温持续上升,冬季平均气温在20世纪80年代上升最为突出,增温幅度最大;流域多年平均年降水量呈明显的增长趋势,降水的年内分配多集中于夏季;径流量可能主要受人类活动的影响,呈现出了下降趋势,由于气温和降水的影响,径流的年内变化差异比较显著。     

基于人工神经网络的河湖蓝藻水华状态评价研究

面对依旧严峻的水环境问题,水资源的高效管理成为解决该问题的关键途径。其中,水华状态评价成为重中之重,本文针对河湖蓝藻水华状态评价过程中存在的非线性和不精确性问题,构建了基于人工神经网络的蓝藻水华状态评价模型,实现了固定站点监测和遥感监测信息的有效融合。并将该模型用于太湖蓝藻水华状态评价,研究表明:评价结果与实际情况相符,验证了模型的有效性和可行性,为蓝藻水华问题深入研究提供了思路。     

滇池流域多年ET_0及其影响因素变化趋势分析

分析滇池流域多年参考蒸腾蒸发量(Reference Evapotranspiration,ET_0)及其影响因素的变化趋势,为该流域水资源合理配置和作物需水规律研究提供一定的理论基础。采用联合国粮食及农业组织(FAO)推荐的彭曼-蒙蒂斯公式(Penman-Monteith)以及经验公式法Hargreaves(Har)和IrmarkAllen(Irm-All)计算了滇池流域昆明气象站近38年(1980—2017)的ET_0,研究多年ET_0的变化趋势和气象因素对其的影响。三种方法计算得出的年际平均ET_0整体变化均呈上升趋势,且Hargreaves公式计算的结果最为明显。采用线性趋势法、Mann-Kendall法和累积距平法对计算得出的ET_0进行趋势检验分析,表明彭曼-蒙蒂斯公式和Hargreaves公式计算的结果在2008年左右发生突变,IrmarkAllen公式在2012年和2016年分别发生了突变。对影响ET_0的气象要素变化趋势进行分析,相对湿度和平均最低气温多年变化呈下降趋势,日照时数、风速和平均最高气温均表现为上升趋势。通过相关分析,彭曼-蒙蒂斯公式与Hargreaves公式计算时对其影响最大的气象因素是日最高气温,影响Irmark-Allen公式计算结果的气象因素是平均气温。     

滇池叶绿素a的时空分布及其影响因子的相关分析

为了解滇池的叶绿素a的时空分布格局及其与主要环境因子的相关性,从2009年1月至2010年12月对滇池叶绿素a及其水质理化指标进行定期采样及监测.结果表明:滇池叶绿素a含量存在明显的季节变化.叶绿素a含量与水温、pH、溶解氧、高锰酸盐指数、总氮、总磷呈显著正相关,与透明度呈明显的负相关.     

基于MODIS时间序列数据的洞庭湖湿地动态监测

本文以洞庭湖湿地为研究对象,以2001—2014年MODIS时间序列数据产品MODIS_13Q1为主要数据源,利用一年内23景时间序列增强型植被指数(EVI)数据建立不同地表类型(包括各种湿地类型)的时间序列特征参考曲线;在此基础上采用波谱匹配的最小距离分类方法对研究区进行湿地分类和制图。研究结果表明:(1)2014年研究区总体分类精度和Kappa系数分别为87.87%和0.85,表征湿地动态性特征的季节性湿地分类精度为84.85%,具有较好的分类精度,说明基于时间序列遥感数据的分类方法可以满足湿地动态性特征监测的需要;(2)2001—2014年洞庭湖天然湿地(包括永久性水域、永久性沼泽和季节性沼泽、泥滩)呈现了波动减少的趋势,其中永久性水域减少约11%,永久性沼泽减少约22%,而季节性湿地减少约13%;同时,林地则呈现了持续增长的特征,到2014年成为保护区内面积最大的覆盖类型,增长了29%;而农田面积保持了相对的稳定;(3)洞庭湖湿地水域面积缩小、季节性湿地空间位置的变化及沼泽区人工林地的大面积种植改变了洞庭湖原有生态系统格局,进而对洞庭湖湿地的生态服务功能产生潜在影响。     

闽江流域水质时间序列变化趋势识别及特征分析

针对传统方法难以反映水质指标时间序列非线性、局部特征的问题,提出一种结合STL时间序列分解算法和Mann-Kendall趋势检验算法的水质时间序列识别与分析方法。该法首先应用STL时序分解算法对水质指标的时序数据进行回归分解,分离出水质指标趋势项,利用Mann-Kendall检验法,识别并分析出水质指标趋势项的变化趋势及特征。选用2014-2018年闽江流域12个监测站点、8个水质指标时间序列作为分析数据源,结果表明:闽江流域水质状况整体较好且呈现出稳步提高的趋势;闽江上游水质整体上优于闽江下游,但有机物污染较下游更为严重;闽江下游NH3—N、TP浓度下降趋势明显,但DO值较上游偏低并成为影响水质的主导因素。     

Models for identifying significant environmental factors associated with cyanobacterial bloom occurrence and for predicting cyanobacterial blooms

Compared with microscopic indices such as biomass, inverted satellite images can reflect cyanobacterial blooms from a macroscopic perspective, can provide planar information for blooms, and can more definitely reflect the occurrence of visible cyanobacterial blooms. We therefore adopted inverted images (from MODIS imagery) to judge whether cyanobacterial blooms had occurred in a water area at a given time. We constructed two probit models for identifying significant environmental factors related to cyanobacterial bloom occurrence and for short-term forecasts of bloom occurrence. The models used the index of cyanobacterial bloom occurrence as the dependent variable and the predicted variable, respectively, and used three categories (water quality, hydrology, and weather) of monitoring variables as the independent variables (or predictive variables). We used the Hill Dagong water area of Lake Tai in China as a case study of the new methods. The results produced by the identification model are consistent with the general conclusions in this research field indicating the validity of the model. The mean relative error of the forecast model is 13.5%, which is close to or lower than that of two previous models. Compared with the previous models, our forecast model also has advantages in terms of spatial and temporal precision. The new models have both practical applicability and the ability to be generalized and can, therefore, be easily adapted for the prevention, control, and prediction of cyanobacterial blooms in other bodies of water.     

东洞庭湖秋季氮磷营养盐结构及水华风险分析

以东洞庭湖区小型入湖河流、主洪道、主湖体为研究区域,于2016年9月分别设置12个代表断面进行氮、磷营养盐等环境因子及浮游植物调查。通过对氮磷营养盐形态结构、浮游植物群落结构及环境因子与浮游植物的RDA典范对应分析,探讨了秋季东洞庭湖蓝藻水华发生的风险水平。结果表明:(1)东洞庭湖ρ_(TN)为0.96~1.86 mg/L,平均1.58 mg/L,ρ_(TP)为0.065~0.137 mg/L,平均0.101 mg/L,其中入湖河流的ρ_(TN)、ρ_(TP)最低。水体氮磷以溶解态为主,ρ_(DTN)/ρ_(TN)为88.5%,ρ_(DTP)/ρ_(TP)为56.0%,其中ρ_(DIN)/ρ_(DTN)为75.4%,ρ_(PO34--P)/ρ_(DTP)为80.5%,ρ_(TN)/ρ_(TP)为16.9;其中东洞庭湖藻密度为9×10~4~325.2×10~4个/L,平均72.6×10~4个/L。(2)空间分布上,主湖体藻密度高于主洪道,主洪道及主湖体大部分水域优势属种为硅藻门的直链藻(Melosira sp.),其中主湖体北部尾部水域大小西湖发生了蓝藻水华,其优势属种为蓝藻门的颤藻(Oscillatoria sp.)、鱼腥藻(Anabeana sp.)。(3)RDA分析表明TP与流速是影响东洞庭湖水体蓝藻生长的主要环境因子,其它环境因子也有一定的影响。(4)主洪道、主湖体已轻度富营养,秋季藕池河断流时段,主湖体发生蓝藻水华的风险较大,尤其大小西湖水域爆发蓝藻水华的风险极大,主洪道由于水体较为浑浊,流速较大,对藻类生长有抑制作用,发生蓝藻水华的风险较小。     

南水北调调蓄湖泊水质参数遥感反演及其影响因素

基于Landsat与HJ1A/1B多源遥感数据、实测水质数据、光谱数据,利用悬浮颗粒物(SPM)、叶绿素a(Chl-a)质量浓度与水体光学特性之间的关系构建反演模型,模拟SPM、Chl-a质量浓度的时空演变规律及其影响因素。结果表明:1985—2015年,随着南水北调工程的实施,东平湖春季SPM与Chl-a质量浓度变化呈现3个阶段显著变化的特点,且SPM与Chl-a质量浓度总体上呈现负相关趋势,SPM质量浓度较高区域的负相关趋势尤为显著,相关系数最高达-0.86;调水过程中,径流导致的底质再悬浮使得SPM质量浓度增高,而调水注入的稀释作用使得Chl-a质量浓度降低;第一、二阶段SPM与Chl-a质量浓度分布规律主要受大汶河流域污染、围网养殖等综合因素影响,第三阶段主要受水体流速、流向等调水期水动力因素影响。     

Comparison of satellite reflectance algorithms for estimating turbidity and cyanobacterial concentrations in productive freshwaters using hyperspectral aircraft imagery and dense coincident surface observations

We analyzed 37 satellite reflectance algorithms and 321 variants for five satellites for estimating turbidity in a freshwater inland lake in Ohio using coincident real hyperspectral aircraft imagery converted to relative reflectance and dense coincident surface observations. This study is part of an effort to develop simple proxies for turbidity and algal blooms and to evaluate their performance and portability between satellite imagers for regional operational turbidity and algal bloom monitoring. Turbidity algorithms were then applied to synthetic satellite images and compared to in situ measurements of turbidity, chlorophyll-a (Chl-a), total suspended solids (TSS) and phycocyanin as an indicator of cyanobacterial/blue green algal (BGA) abundance. Several turbidity algorithms worked well with real Compact Airborne Spectrographic Imager (CASI) and synthetic WorldView-2, Sentinel-2 and Sentinel-3/MERIS/OLCI imagery. A simple red band algorithm for MODIS imagery and a new fluorescence line height algorithm for Landsat-8 imagery had limited performance with regard to turbidity estimation. Blue-Green Algae/Phycocyanin (BGA/PC) and Chl-a algorithms were the most widely applicable algorithms for turbidity estimation because strong co-variance of turbidity, TSS, Chl-a, and BGA made them mutual proxies in this experiment.     

An optical tool for quantitative assessment of phycocyanin pigment concentration in cyanobacterial blooms within inland and marine environments

Quantitative assessment of the pigment phycocyanin (PC) in cyanobacterial blooms is essential to assess their abundance and distribution and consequently aid their management in many recreational waters within inland and coastal environments. In contrast to the open-ocean waters, these water bodies are very complex with a pronounced heterogeneity of their optical properties, and hence accurate retrieval of the water-leaving radiances and PC concentration from satellite observations is notoriously difficult with existing algorithms. In the present study, a new inversion algorithm is developed as a rapid cyanobacteria bloom assessment method and its retrievals of PC are compared with in-situ and satellite observations and those from a previously reported inversion algorithm. The new algorithm estimates PC concentration on the basis of the unique absorption feature of phycocyanin at 620 nm which is isolated from the total pigment absorption by taking advantage of the well-recognized absorption and reflectance features in the red and near-infrared (NIR) wavelengths (less impacted by the influences of the overlapping absorption signatures of the mixture constituents and pigment packaging). The by-products of this work include chl-a concentration and predictions from reflectance data to monitor the cyanobacterial component and non-cyanobacterial component of the phytoplankton assemblage and to evaluate PC:Chl-a pigment weight ratios for specific water types. Initial validation of the algorithm was performed using in-situ field data in turbid productive waters dominated by phycocyanin and other pigments, yielding coefficients of determination and slope close to unity and mean errors less than a few percent. These results suggest that the algorithm could be used as a rapid assessment tool for the remote-sensing assessment of the spatial distribution and relative abundance of cyanobacterial blooms in many regional water bodies.     

不同地物分类方法在长江中下游典型湖区应用对比分析

本文以龙感湖国家自然保护区、华阳河湖群省级自然保护区为研究对象,建立了适合提取长江中下游湖区地物变化特征的分类方法。该方法的数据源来源于高效稳定的高分一号 WFV 遥感影像,采用人工神经网络、随机森林、支持向量机、最大似然、最小距离、马氏距离 6 种方法对分类结果进行空间和精度对比分析。人工神经网络分类法更接近湖区地物实际分布情况,总体精度和 kappa 分别为 92.35%和 0.8933,两者参数均高于其他分类方法。结果表明人工神经网络分类法在长江中下游典型湖区地物分类时适用性相对较好,能够更准确有效地提取湖区地物特征信息。     

滦河流域水系水体要素提取及其发展变化趋势分析

为清楚地反映和揭示近几十年来我国北方持续干旱过程影响下的滦河流域水系水体要素发展的变化,为滦河流域的水资源保护和水环境治理等提供有力的证据,利用近30多年来的长系列、多时相的遥感数据提取滦河流域相应不同时间的水体要素状态,并利用地理空间分析技术分析其发展变化趋势.结果显示,滦河流域的地形地貌确定了流域水系要素的发育规律;滦河流域上游区近30年来的遥感影像揭示了泡子、淖尔等湖泊水域面积朝减小的趋势发展,并有部分泡子、淖尔等已处于干涸消亡状态;滦河下游河道及河滩近20年来的遥感影像对比分析表明,滦河下游河道已近乎断流,河滩地存在被开垦开发的现象.因此,长系列多时相的遥感技术和地理空间分析技术能够很好地揭示和反映流域水体要素的发展变化趋势,对于流域的水管理具有非常重要的参考价值.     

宝象河雨季径流pH值及其对环境因子响应研究

水体pH值是水体水化学特征的综合反映,是评价水质的重要指标之一,对水体酸化和富营养化等都有最直接响应。为弄清城市纳污河雨季径流pH值变化机理及其与水环境因子的响应关系,选取滇池第二大入湖河流宝象河为研究对象,结合流域土地利用类型,对雨季宝象河径流pH值及主要水环境指标展开系统监测和研究。研究结果表明:宝象河径流pH值空间特征为上游呈弱酸性,下游呈弱碱性,城市化程度越高,pH值越高;时间特征为雨季期间自上游向下游,人为干扰越明显,变化幅度越大;滇池宝象河径流水质参数指标和营养盐指标总体呈现出自河源到入湖口不断积累的过程;雨季滇池宝象河径流pH值与温度、溶解氧呈非常显著正相关,与BOD5呈显著正相关,与氧化还原电位呈非常显著负相关。研究结果可为快速城市化区域水资源及水环境保护提供参考和依据。