巢湖蓝藻水华时空分布特征遥感监测研究
基于遥感藻总量和气象因子的巢湖不同湖区藻华预测
基于遥感藻总量和气象因子的巢湖不同湖区藻华预测刘东;张民;沈明;曹志刚;齐天赐;邱银国;段洪涛【期刊名称】《湖泊科学》【年(卷),期】2022(34)4【摘要】湖泊能为人类提供不可或缺的资源,而全球普遍存在的湖泊富营养化导致的藻华频繁暴发正不断损害湖泊生态环境服务功能.为合理保护湖泊环境和防治藻华危害,需预测藻华暴发.以我国富营养巢湖为研究区,本文构建了一种基于遥感藻总量和气象因子的不同湖区藻华暴发概率预测方法.基于MODIS/Aqua数据,研究首先反演了20032019年日尺度的藻华分布和考虑垂向结构的水柱藻总量.然后,统计了西、中和东巢湖的藻华面积,判别了藻华/非藻华日,并匹配日平均藻总量和气象因子.最后,筛选出藻华形成的关键影响因子——藻总量、气温和水汽压,并构建了不同湖区日藻华暴发概率的Logistic预测模型.不同湖区月平均藻总量基本一致,但藻华暴发日占比呈“西高东低”特征.对西、中和东巢湖的藻华/非藻华检验样本,模型精度分别为90%、85%和89.5%,模型也适用于2020年夏秋季和冬春季藻华预测.湖泊藻华暴发是藻类大量增殖并在一定气象条件下的产物,故基于遥感藻总量和气象因子的藻华暴发概率预测科学合理,可推广应用于太湖等其他富营养湖泊.【总页数】12页(P1090-1101)【作者】刘东;张民;沈明;曹志刚;齐天赐;邱银国;段洪涛【作者单位】中国科学院南京地理与湖泊研究所;中国科学院南京地理与湖泊研究所;西北大学城市与环境学院【正文语种】中文【中图分类】X52【相关文献】1.水文气象因子对藻华爆发的影响2.藻华暴发期太湖不同湖区水样对斑马鱼胚胎发育及仔鱼生长毒性研究3.太湖和巢湖中微囊藻(Microcystis)与长孢藻(Dolichospermum)的长时序变化及其驱动因子4.局部湖区两种藻类藻生物量的综合因子预测模型5.基于SMDPSO算法的呼伦湖藻华遥感监测因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于遥感技术的太湖蓝藻水华时空变化分析
《河南水利与南水北调》2023年第6期水生态文明基于遥感技术的太湖蓝藻水华时空变化分析徐寅生，赵琳（中水北方勘测设计研究有限责任公司，天津300222）摘要：利用卫星遥感手段监测水环境具有大范围、长时序、周期性、快速、动态监测等优势，文章利用哨兵2号多光谱卫星遥感数据，对2017-2021年五年内的太湖蓝藻情况进行监测，提取湖区不同季节蓝藻水华信息，进而分析不同季节湖区水质的变化特征。
实验结果表明，近五年来，太湖蓝藻爆发时段主要集中在每年的5月份左右，蓝藻爆发区域主要集中在太湖西北部的竺山湖、西部沿岸区、梅梁湖等湖湾；湖心区蓝藻数量呈明显增长，需要引起关注。
关键词：多光谱；水质；太湖；叶绿素a；哨兵2号中图分类号：TP79文献标识码：A文章编号：1673-8853（2023）06-0005-02Analysis of Spatial and Temporal Changes of Cyanobacteria Bloom in Taihu Lake Based onRemote Sensing TechnologyXU Yinsheng,ZHAO Lin（China Water Resources Beifang Investigation,Design and Research CO.LTD.,Tianjin300222,China）Abstract：Monitoring water environment by means of satellite remote sensing has the advantages of large-scale,long-time sequence, periodicity,fast and dynamic monitoring.This article utilizes Sentinel-2multispectral satellite remote sensing data to monitor the blue-green algae situation in Taihu Lake from2017to2021.It extracts information on blue-green algal blooms in different seasons of the lake and analyzes the characteristics of water quality changes in different seasons.The results show that the blue-green algae outbreak in Taihu Lake has been mainly concentrated in May of each year for the past five years,and the algal blooms were mainly concentrated in Zhushan Lake,western coastal areas and Meiliang Lake in northwestern Tai Lake.The number of blue-green algae in the central lake area has shown a significant increase,which deserves attention.Key words：Multispectral;water quality;Tai Lake;chlorophyll a;Sentinel21理论基础浮游藻类指数的基本原理为水体在红光波段、近红外波段和短波红外波段表现出强烈的吸收作用，对于表面存在蓝藻水华的水体，在近红外波段表现为明显的反射峰，利用这一特点，通过相关波段的组合，构建FAI指数模型，具体计算公式如下。
巢湖水质时空分布模式研究[1]
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第4卷 第3期环境工程学报Vol.4,No.32010年3月Chinese Journal of Envir on mental EngineeringMar.2010巢湖水质时空分布模式研究谢 森1 何连生23 田学达1 席北斗2 陈 林3 于会彬2(11湘潭大学环境工程系,湘潭411105;21中国环境科学研究院,北京100012;31西华师范大学国土资源学院,南充637002)摘 要 依据2004～2006年12个采样点11个水质指标数据,应用主成分分析(PCA )、聚类分析(C A )、判别分析(DA )和基于GI S 平台的克里格插值法,对巢湖水质时空分布模式进行研究。
通过统计分析将巢湖11个水质指标概括为4个主成分:第一主成分C OD 、BOD 5和Chl 2a;第二主成分电导率、NH +42N 、T N 和TP;第三主成分温度和DO;第四主成分pH 和S D 。
在空间尺度上分为2组,分别对应于东西半湖。
除了DO 指标,空间上西半湖周边区域的水质指标浓度显著高于东半湖;东西半湖TP 和C OD 空间分布相似;在时间尺度上,可分为1月～3月份、12月份一组和4月～11月份一组;TP 、COD 、DO 和S D 指标第一时期浓度高于第二时期,温度、电导率和Chl 2a 指标则相反;溶解氧和温度两者的时间差异性呈现明显的负相关。
并对采样点和采样频次进行了适当优化。
关键词 水质 时空分布 主成分分析 聚类分析 判别分析 巢湖中图分类号 X832 文献标识码 A 文章编号 167329108(2010)0320531209Study on tem pora l and spa ti a l d istr i buti on pa ttern s of wa ter qua lityi n Chaohu LakeXie Sen 1 He L iansheng 2 Tian Xueda 1 Xi Beidou 2 Chen L in 3 Yu Huibin2(1.Depart m ent of Envir onmental Engineering,Xiangtan University,Xiangtan 411105,China;2.Chinese Research Acade my of Envir onmental Science,Beijing 100012,China;nd and Res ources College,China W est Nor mal University,Nanchong 637002,China )Abstract Vari ous methods including p rinci pal component analysis (PCA ),H ierarchical cluster analysis (CA ),discri m inant analysis (DA )and GI S 2based kriging methods were used t o analyze data sets of water quality for 11para meters monit ored at 12different sites of Chaohu Lake fr om 2004t o 2006t o deter m ine te mporal and s patial distributi on patterns in water quality .The significance of the four p rinci pal components was verified:the first p rinci pal components included COD ,BOD 5and chl or ophyll 2a (Chl 2a );the second included electrical conduc 2tivity (EC ),ammonical nitr ogen (NH +42N ),t otal nitr ogen (T N )and t otal phos phorus (TP ),the third included te mperature (TE MP )and diss olved oxygen (DO )while the forth showed pH and Secchi disk dep th (S D ).The monit oring sites were partiti oned int o 2gr oup swhich p resented the western and the eastern lake res pectively .The pollutant concentrati ons in the regi on ar ound the western lake were higher than those at the eastern lake excep t DO.The s patial distributi ons of TP and COD were relatively si m ilar .The monit oring peri ods were classified int o 2clusters (Jan 2Mar and Dec,Ap r 2Nov ).The average concentrati on of TP,COD,DO and S D in first peri od was higher than that in the second,but opposite of t o that of TE MP,EC and Chl 2a .Additi onally,the te mporal varia 2ti ons of DO and TE MP were significantly negatively correlated .And the monit oring frequency and monit oring sites were op ti m ized p r operly .Key words water quality;te mporal and s patial distributi on;p rinci pal component analysis (PCA );cluster analysis (CA );discri m inant analysis (DA );Chaohu Lake基金项目:国家水体污染控制与治理科技重大专项(2008ZX071062001)收稿日期:2009-03-30;修订日期:2009-04-17作者简介:谢森(1984～),男,硕士研究生,主要从事环境规划与管理的研究工作。
巢湖夏秋季浮游植物叶绿素a及蓝藻水华影响因素分析
摘要摘要巢湖是重要的淡水资源和具有重要功能的生态系统，但富营养化问题严重，水体中充足的营养盐会造成浮游藻类的大量繁殖，严重时能引起―水华‖的发生。
叶绿素a是浮游植物现存量的重要指标,是研究水体富营养化的主要手段和指标。
因此, 叶绿素a 常作为湖泊富营养化调查的一个主要参数。
本研究在巢湖确定了23 个采样点，分别在2007年的6、7、8、9、10月份进行采样调查。
主要测定了水温、pH、溶解氧等物理指标；总氮、总磷、活性磷等化学指标；对浮游植物的种类组成、叶绿素浓度进行了测定和分析，并结合环境因子，探讨了巢湖蓝藻表面水华形成的环境条件。
结果表明：1、TN和TP变化范围分别在0.4～3.44mg/L、0.016～0.662mg/L之间，东西湖区水质状况明显不同，西部湖区比东部湖区水质更为严重。
巢湖的西部湖区水体中溶解性磷已经达到0.011－0.41mg/L，推测在西半湖氮、磷可能已经不再是藻类生长的主要限制因子。
2、研究期间，总藻类叶绿素最大值(30.27μg/L)出现在6月，最小值(16.29 μg/L)出现在10月。
绿藻和硅藻的生物量最大值出现在7月，与之相反蓝藻的最小值出现在7月份。
蓝藻为最重要的藻类类群(平均值占总藻类生物量的63.36%)，在夏季和秋季占优势；其次为隐藻(平均值占16%)；绿藻(年平均值占15.2%)在仲夏7月较为丰富。
相关性分析结果表明，两湖区的藻类生长均与磷元素和pH显著相关。
叶绿素a含量与TN浓度的关系存在空间差异。
西半湖叶绿素含量与总氮显著正相关，与电导率、DO呈正相关，与温度无关。
东半湖叶绿素含量与DO和pH显著正相关，与水温、总氮呈正相关；全湖叶绿素含量与温度、DO、电导率、总磷、总氮等显著相关。
各种生态因子对叶绿素a含量有着直接和间接的影响，不同湖区各影响因子所起的作用不同。
巢湖水体中的叶绿素a和众多环境因子表现出多元相关性，表明水体中浮游植物的生长繁殖是众多水质因子综合作用的结果。
巢湖东半湖蓝藻水华暴发时空动态及成因
摘要：为了探讨巢湖东半湖蓝藻水华暴发时空分布规律及其成因，对2008—2009年巢湖东半湖蓝藻密度、叶绿素含量及相关水质指标进行研究。
采用逐步剔除法和逐步回归法进行分析，获得巢湖东半湖蓝藻水华暴发时空分布图。
结果表明，巢湖东半湖蓝藻暴发存在明显的时空分布差异，藻华形成（叶绿素a 含量、蓝藻密度）与透明度、高锰酸钾指数、氨氮以及总氮显著相关，结合多元回归分析可知，影响水华暴发的环境因子有水温、pH 、透明度和总氮。
关键词：蓝藻暴发；时空分布；相关性分析；多元回归；巢湖中图分类号：X171.5文献标志码：A 文章编号：1672-2043（2013）10-2035-07doi:10.11654/jaes.2013.10.019巢湖东半湖蓝藻水华暴发时空动态及成因吴珺1，李浩1，曹德菊1*，黄祥明2，赵富贵2，王光宇3，闫晓明3（1.安徽农业大学资源与环境学院，合肥230036；2.安徽省巢湖市环保局环境监测站，合肥238006；3.安徽省农业科学院，合肥230031）Tempo-spatial Dynamics and Cause of Cyanobacterial Blooms in East-half Part of Lake ChaohuWU Jun 1,LI Hao 1,CAO De-ju 1*,HUANG Xiang-ming 2,ZHAO Fu-gui 2,WANG Guang-yu 3,YAN Xiao-ming 3（1.School of Resources and Environment ，Anhui Agricultural University ，Hefei 230036,China;2.Chaohu Environmental Protection Bureau of Environmental Monitoring Station,Hefei 238006,China;3.Anhui Academy of Agricultural Sciences,Hefei 230031,China ）Abstract ：To explore the tempo-spatial dynamics and cause of the cyanobacterial blooms in the east-half part of Lake Chaohu,the density of cyanobacterial,chlorophyll a,water temperature ，total nitrogen,total phosphorus and pH were measured during 2008—2009.Cyanobac －terial blooms generally appeared between June and August,and near the center （Zhongmiao ）of the Lake.Cyanobacterial blooming （chloro －phyll a content and algal density ）was significantly correlated with transparency index,permanganate index,ammonia nitrogen and total ni －trogen in water.Nitrogen in water was a critical factor leading to tocyanobacterial blooming.Suitable temperature facilitated this phe －nomenon.Keywords ：cyanobacterial bloom;spatial and temporal dynamic;correlation analysis;multiple regressions;Lake Chaohu收稿日期：2013－02－27基金项目：国家科技支撑计划项目（2012BAD14B13）；安徽省农业科学院科技创新团队项目（13C0203）作者简介：吴珺（1987—），女，江苏昆山人，在读硕士，主要研究方向为环境评价与规划。
太湖蓝藻水华遥感监测方法
太湖蓝藻水华遥感监测方法一、本文概述太湖，作为中国最大的淡水湖之一，近年来面临着严重的蓝藻水华污染问题。
蓝藻水华的大面积爆发不仅破坏了水生态系统，还对周边地区的水资源安全构成了严重威胁。
因此，对太湖蓝藻水华的有效监测与管理显得尤为重要。
本文旨在探讨遥感技术在太湖蓝藻水华监测中的应用方法，以期为相关领域的研究与实践提供有价值的参考。
本文首先介绍了太湖蓝藻水华问题的严重性和遥感技术在该领域的应用背景，阐述了遥感监测的重要性和可行性。
接着，文章详细介绍了遥感监测方法的基本原理和流程，包括遥感数据源的选择、数据预处理、特征提取以及蓝藻水华信息的提取与识别等关键步骤。
在此基础上，文章还深入探讨了遥感监测方法的优缺点，以及在实际应用中可能面临的挑战和问题。
本文总结了遥感技术在太湖蓝藻水华监测中的实际应用案例和效果评估，展望了遥感技术在未来蓝藻水华监测与管理中的发展前景和趋势。
通过本文的研究，旨在为太湖蓝藻水华的遥感监测提供一套科学、有效、可行的方法论，为水环境保护和水资源管理提供有力支持。
二、太湖蓝藻水华概述太湖，作为中国第三大淡水湖，其生态环境和水质状况对于周边地区乃至全国都具有重要影响。
然而，近年来，太湖蓝藻水华频繁爆发，严重影响了太湖的水质和生态环境。
蓝藻水华是一种由蓝藻（一种原核生物）过度繁殖引起的水体污染现象，其大量繁殖会消耗水中的氧气，导致水生生物死亡，同时还会产生有害的次生代谢产物，对人类和其他生物的健康构成威胁。
太湖蓝藻水华的发生与多种因素有关，包括气候条件、水体营养状况、湖泊地形等。
其中，气候因素如温度、光照、风速等直接影响蓝藻的生长和繁殖；水体营养状况，如氮、磷等营养物质的含量，为蓝藻提供了生长所需的营养物质；而太湖独特的湖泊地形和水文条件，也为蓝藻的聚集和繁殖提供了有利条件。
为了有效监测和防控太湖蓝藻水华，遥感技术被广泛应用于太湖蓝藻水华的监测中。
遥感技术具有覆盖范围广、获取信息量大、更新速度快等优势，能够实现对太湖蓝藻水华的快速、准确监测。
巢湖蓝藻水华与气象条件
4 结论与讨论
（1） 通过卫星遥感监测的2009-2013年巢湖蓝藻水 华特征是巢湖蓝藻暴发期为每年的5-11月，夏秋两季 是巢湖藻类的主要暴发期，其中9、10月是蓝藻暴发 主要月份，6、7、8月份次之，最少的月份是５月； 巢湖西半湖为蓝藻的主要暴发区域，并且该区域为蓝 藻重度暴发区，从气象条件分析是巢湖每年5-11月盛 行东北偏东风所致。
平均气温 (℃) 18.7 18.1 18.4 21.7 23.3 22.6 22.2 21.2
平均风速 (m/s) 2.4 1.3 1.6 1.3 1.0 2.4 2.1 1.7
降水量 (mm) 0 0 0 0 0 0 0 0
日照时数( 时) 9.5 9.9 8.7 9.3 8.4 9.8 10.3 9.7
巢湖蓝藻水华与气象条件 的关系
范裕祥 巢湖气象局
汇报内容
• • • • 引言 资料来源和处理 结果 结论与讨论
一、引言
蓝藻是一种原始而古老的藻类原核生物，常于夏、秋季节 在富营养化湖泊中大量繁殖，在水面形成一层蓝绿色而有腥臭 味的浮沫，被称为“水华” 。 澳大利亚和新西兰环境保护委员会将蓝藻水华定义为:在 富营养化水体中蓝藻大量繁殖，水体中藻细胞叶绿素a 质量浓 度达10 mg·m-3 或藻细胞达1.5×104mL-1，并在水面形成一层 蓝绿色且有恶臭味的浮沫。
3.2 气象条件分析
研究中发现，在其它气象条件不变的情况下，蓝藻 持续暴发的第二天如果风向突然变化，蓝藻水华的面 积迅速减小；长时间连续一致风向有利于蓝藻水华程 度加强和面积急剧增加。风向突变，蓝藻颗粒运动方 向相应地与原来方向相反，在一定时间内，水体表面 的藻细胞密度趋于均匀。因此，卫星遥感监到的水华 面积会显著减少。
4 结论与讨论
基于MODIS的2000～2013年巢湖蓝藻水华暴发时空分布特征
基于MODIS的2000～2013年巢湖蓝藻水华暴发时空分布特征顾长梅;张运;钱贞兵;徐升;黄晨【摘要】[目的]研究2000 ～2013年巢湖蓝藻水华暴发时空分布特征,为巢湖流域水环境的综合治理提供决策支持.[方法]利用2000～2013年长时间序列MODIS 遥感影像数据计算归一化植被指数,着重分析巢湖蓝藻水华时空分布特征.[结果]巢湖蓝藻水华总体暴发频率较高,以小面积水华为主,大面积水华暴发具有偶然性.2010年起,蓝藻水华暴发频次和程度有增加趋势,其中2010年水华暴发程度最严重.2000 ～2013年巢湖蓝藻水华发生区域呈扩大趋势,发生时间呈延长趋势.4月就开始出现且伴有大面积水华暴发,7、8、10月是蓝藻暴发主要月份,9月份次之,11月明显减少;蓝藻水华先在西北湖区产生,逐渐向东部和中部蔓延,在高峰期覆盖至整个湖心区域,其中湖区南部、东南和东北沿岸是最后新增的水华区域.[结论]2000 ～2013年巢湖蓝藻水华总体暴发频率较高,发生时间呈延长趋势,发生面积呈扩大趋势.【期刊名称】《安徽农业科学》【年(卷),期】2016(000)012【总页数】5页(P75-78,81)【关键词】巢湖;蓝藻;归一化植被指数;时空分布特征【作者】顾长梅;张运;钱贞兵;徐升;黄晨【作者单位】安徽师范大学国土资源与旅游学院,安徽芜湖 241000;安徽省自然灾害过程与防控研究重点实验室,安徽芜湖 241000;安徽师范大学国土资源与旅游学院,安徽芜湖 241000;安徽省自然灾害过程与防控研究重点实验室,安徽芜湖241000;安徽省环境监测中心站,安徽合肥 230000;安徽省环境监测中心站,安徽合肥 230000;安徽师范大学国土资源与旅游学院,安徽芜湖 241000;安徽省自然灾害过程与防控研究重点实验室,安徽芜湖 241000【正文语种】中文【中图分类】S181巢湖地处淮河中下游，流域广，污染重，因此加强对该流域的蓝藻水华监测开展相关技术研究，对该流域的可持续发展及湖泊水污染治理具有重大意义[1]。
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巢湖蓝藻水华时空分布特征遥感监测研究
作者：解华明， 潘法康， 舒莹， 黄明
作者单位：安徽建筑工业学院环境与能源工程学院,安徽合肥,230601
刊名：
安徽农业科学
英文刊名：Journal of Anhui Agricultural Sciences
年，卷(期)：2011,39(21)
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2.李素菊;吴倩;王学军巢湖浮游植物叶绿素含量与反射光谱特征的关系[期刊论文]-湖泊科学 2002(03)
3.疏小舟;尹球内陆水体藻类叶绿素浓度与反射光谱特征的关系[期刊论文]-遥感学报 2000(01)
4.余丰宁;李旭文水体叶绿素含量的遥感定量模型 1996(03)
5.吴敏;王学军应用MODIS遥感数据监测巢湖水质[期刊论文]-湖泊科学 2005(02)
6.梅长青;王心源;彭鹏应用MODIS数据监测巢湖蓝藻水华的研究 200t(03)
7.周先传;徐升巢湖蓝藻水华遥感监测初探[期刊论文]-中国环境监测 2010(03)
8.徐祎凡;李云梅;王桥基于环境一号卫星多光谱影像数据的三湖一库富营养化状态评价[期刊论文]-环境科学学报 2011(01)
9.陈建中;刘志礼;李晓明温度、pH和氮、磷含量对铜绿微囊藻(Microcysits aeruginosa)生长的影响[期刊论文]-海洋与湖沼2010(05)
1.何彬方.荀尚培.冯妍.张宏群.申家莲2009年巢湖蓝藻水华遥感监测及暴发气象条件[会议论文]-2011
2.施定基.安振珍.李凌燕.蔡慈澜.赵纯真.侯李君.李丹.孔祥玉.冉凌飞.王军成.张宏业.贾晓会.王轶博.王耕.罗源.李超.马佩君.杨晓冉.方昊.李轩.李堃.虞功亮.胡鸿钧.李仁辉巢湖蓝藻水华的季节变化[会议论文]-2009
3.冯妍.何彬方.荀尚培.张宏群.申家莲基于遥感监测的巢湖水华分布及暴发气象条件[会议论文]-2010
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5.叶琳琳.史小丽.张民.吴晓东.孔繁翔.YE Lin-lin.SHI Xiao-li.ZHANG Min.WU Xiao-dong.KONG Fan-xiang巢湖夏季水华期间水体中溶解性碳水化合物的研究[期刊论文]-中国环境科学2012,32(2)
6.曹亮.舒红平.刘魁.CAO Liang.SHU Hong-ping.LIU Kui基于观测数据偏差修正的DBSCAN改进算法[期刊论文]-计算机工程与设计2009,30(13)
7.梅长青.王心源.彭鹏.MEI Chang-qing.WANG Xin-yuan.PENG Peng应用MODIS数据监测巢湖蓝藻水华的研究[期刊论文]-遥感技术与应用2008,23(3)
8.胡雯.杨世植.翟武全.程小泉NOAA卫星监测巢湖蓝藻水华的试验分析[期刊论文]-环境科学与技术2002,25(1)
9.李晨光凤眼莲净化治理滇池蓝藻污染的可行性研究[期刊论文]-环境科学导刊2012,31(3)
10.徐德龙.熊明.张晶.XU De-long.XIONG Ming.ZHANG Jing鄱阳湖水文特性分析[期刊论文]-人民长江2002,33(z1)
本文链接：/Periodical_ahnykx201121067.aspx。