湖面亮温对巢湖水华影响的遥感监测分析

利用2002～2007年NOAA气象卫星搭载的先进甚高光谱分辨率辐射计(NOAA/AVHRR)资料,对巢湖蓝藻水华发生频次和湖面亮温的时空分布规律进行统计分析,得到巢湖水体表面亮温的时空分布规律,并探讨其与气温、降水等气象因子以及水华之间的关系和可能存在的机制.从结果来看,湖面亮温与水华发生频次的空间分布规律相近,而在时间分布上存在着较大的差别.一方面,空间分布的相似性表明,湖面亮温高的区域容易发生水华现象;另一方面;时间分布的不一致性表明还有其它的因素会影响水华的发生.通过讨论,得出以下结论:①以5月为分界线,巢湖水华总体上可以分为春季和夏季两大暴发期,春季藻类在较低的水温条件下就能生长繁殖,并暴发水华,但难以形成较大的规模.②受降水量增加的影响,在气温达到最高值的7月不仅湖面亮温所有降低,而且水华发生频次也有所减少.     

NOAA卫星监测巢湖蓝藻水华的试验分析

采用实地水质采样分析、水面光谱测量等实地监测 ,并结合NOAA气象卫星遥感信息 ,对巢湖水华进行星地同步调查监测。结果表明 ,蓝藻叶绿素的存在使得进入近红外波段水体反射率明显上升 ,基于这一光谱特性以及蓝藻特有的漂浮特性 ,可利用NOAA卫星监测巢湖等内陆大面积的严重污染湖泊蓝藻水华的分布状况。     

巢湖2016年蓝藻水华时空分布及环境驱动力分析

针对近年来巢湖蓝藻水华暴发频繁,基于中分辨率成像光谱仪（moderate-resolution imaging spectrum-radiometer,MODIS）多光谱遥感数据,采用浮游藻类指数（floating algae index,FAI）和藻华像元生长算法（algae pixel-growing algorithm,APA）提取了巢湖蓝藻水华覆盖面积,在分析2016年巢湖蓝藻水华时空分布规律基础上,结合巢湖水质、气象数据,讨论了藻华暴发的主要环境驱动力.结果表明,2016年巢湖藻华暴发季节与往年一致（5~11月）,但藻华首次暴发时间推迟到5月,持续时间缩短至204 d,平均藻华面积85.53 km².其环境驱动力研究发现,尽管巢湖主要水质指标呈现下降趋势,但总氮、总磷浓度依然分别超过V类和IV类水质标准;与往年相比,2016年春季风速偏大（△W=0.1 m·s^-1）、降水偏多（△P=0.8 mm）与日照时数偏低（△S=-1.3 h）是巢湖藻华面积减少、起始暴发时间推迟的主要原因;藻华持续期内,降水成为影响藻华面积月际变化的主要影响因素,当日平均风速不仅与当天藻华面积存在较显著的负相关（P<0.05）,当风速较大时对后续几日的藻华面积产生一定的滞后影响.这些研究结果有助于了解巢湖蓝藻水华情况,为应对巢湖藻华暴发与气候变化提供理论依据.     

卫星遥感成都平原城市热岛效应的动态特征

使用不同季节的12次NOAA/AVHRR数据,将热岛强度△Tm进行平均,全年成都市和中小城市△Tm的平均值分别为5.75和3.35℃;夏季的平均值最大,分别为7.50℃和4.84℃;春、秋季次之;冬季最小,分别为3.33和1.62℃。白天和夜间△Tm的平均值比较,成都市分别为7.39和3.46℃,白天是夜间的2.14倍;中小城市分别为4.44和1.83℃,白天是夜间的2.43倍。     

基于天地协同的巢湖水华分布特征分析

基于MODIS影像监测2016年巢湖蓝藻水华分布,结果表明：水华的频次,持续时间从西北部水域向东南部水域逐渐减弱;西半湖湖心水华开始日期最早（5月19日）,持续时间最长为131d,塘西水华发生频次较多（10次）.进一步将水华遥感监测结果与同步水面实测水质参数数据（藻密度,叶绿素a,总氮,总磷）进行相关性分析,利用Q型聚类分析将水面实测采样点分为东区和西区两部分.西区藻密度,叶绿素a,总氮,总磷和水华面积相关性较强（R²均大于0.6）.     

巢湖水华暴发期水-沉积物界面溶解性氮形态的变化

2008年4~10月,连续对巢湖8个样点进行采样,分析了上覆水和表层沉积物间隙水中溶解性氮形态在水华暴发过程中的变化,估算了水-沉积物界面无机氮的扩散通量.结果表明,上覆水中NH4+-N含量随水华暴发强度的增加而减小,溶解性总氮(DTN)含量在水华暴发后明显升高,而NO3--N含量只在水华暴发严重时才明显减少.在大规模水华暴发前(4~5月)上覆水中DTN的主要组成部分是NO3--N和NH4+-N,在水华暴发后则是溶解性有机氮(DON).间隙水中PDTN以NH4+-N为主,其浓度随温度的增加而升高; DON在水华暴发过程中呈先下降后上升的趋势.通量计算结果表明,沉积物作为NH4+-N的“源”一直由间隙水向上覆水释放,西半湖扩散通量在13.06~32.94mg/(m2·d)之间,东半湖扩散通量在4.54~17.41mg/(m2·d)之间.沉积物-水界面交换是湖泊营养盐重要的补充途径,为水华持续暴发提供营养来源.     

广东大亚湾藻类水华的动力学分析Ⅰ. 藻类水华的生消过程及其与环境因子的关系

1998年广东大亚湾澳头海域先后发生日本星杆藻(Asterionellajaponica)水华(01-24～02-23)、细弱海链藻(Thalathiosirasubtilis)水华(04-08～04-20)、裸甲藻(Gymnodiniumspp.)水华(04-29～05-08)、角毛藻(Chaetocerosspp.)水华(05-11～05-20)。本文研究了水华期间藻类的生消过程及其动态变化,并分析环境因子在水华形成和消亡过程中的作用和机制。研究结果显示稳定、适宜的水温是水华形成的必要条件,水温的急剧改变是水华消散的重要原因。海水盐度的大幅度波动与水华的消散密切相关。连续的低光照对藻类有诱导作用,而不同的藻类对光照强度的需求和反应并不完全相同。     

成都平原城市热岛效应的遥感分析

将AVHRR第4通道数据经过辐射校正,再计算得到等效辐射亮温。用城市与郊区的亮温之差代表热岛温度,并以摄氏温标表示。采用统计、平面等值线和三维立体等方法,统计分析了成都平原12个城市的热岛最大强度!Tmax;分析了成都市白天和夜间城市热岛的动态变化规律,从宏观上形象地展示了成都平原的城市热岛现象及其特点。研究证明:利用NOAA/热红外遥感数据进行城市热岛效应的快速监测和宏观动态分析是可行的。     

基于AVHRR和MODIS的海表温度一致性分析

本文以太平洋为研究区域,选取平均偏差、绝对偏差、标准偏差和相关系数4个误差统计指标,开展2002年7月至2009年12月MODIS SST与AVHRR SST两种SST产品的一致性分析。结果表明:（1）两种SST产品的差异在时空上分布不均匀,距平前,一致性较好的区域均分布在偏差条带（10° N附近）的南、北两边低纬度区域以及澳洲的东部海域,且二者偏差长时间稳定在±0.4 ℃以内;（2）在南美洲中西部海域以及马来群岛附近海域,两种SST产品差异具有明显的季节性规律,并且在马来群岛附近海域,两种传感器存在一定程度的原理机制区别;（3）在南半球中纬度太平洋中部海域和北半球中纬度太平洋中部海域,季节性因素并不是造成两种SST产品差异的主要原因;（4）距平后,其中一致性较好的区域主要分布在偏差条带（10° N附近）的南、北两边低纬度区域以及澳洲的东部海域,其他区域在距平后的差异更接近同一水平;（5）两种SST数据产品中,夜间降轨（Night）产品之间的差异大于白天升轨（Day）,距平后,这种差异大大缩小。     

基于多源数据的巢湖蓝藻水华时空分布及驱动因素分析

富营养化和有害藻类水华暴发是全世界淡水湖泊共同面临的生态环境问题之一.巢湖作为典型的内陆淡水湖泊,其富营养化水平和蓝藻水华暴发面积常年居高不下,且在各湖区表现为一定的时空分布差异.为认识和了解不同阶段巢湖蓝藻水华发生和发展基本规律,利用巢湖水上综合观测平台和卫星遥感等多源数据,获得2015~2020年水体中藻密度和水华面积的时空分布信息,并采用基于增强回归树的机器学习算法,定量评估不同阶段各环境因子对蓝藻水华影响的重要程度及相互作用关系.结果表明：①巢湖蓝藻水华表现出较大的季节变化特征,蓝藻细胞在春季开始复苏,主要在巢湖西半湖和沿岸地区形成轻度水华,水体藻密度在夏、秋季达到最大,该季节发生中等程度以上的水华频率较高.②非暴发期间,巢湖藻密度变化受物理和化学因素影响较大,二者对解释藻密度方差变化的贡献率可达80.3%,水体中高浓度溶解氧、弱碱性pH值（7.2~7.6）和适宜水温（3℃）是藻类细胞生长繁殖的有利环境条件,巢湖蓝藻水华首次暴发一般在气温稳定通过7℃初日11 d前后出现.③暴发期内,巢湖蓝藻水华发生主要受藻类生物量和气象条件的综合影响,气温、藻密度、日照时数和风速的累计贡献率为95%,各因子均存在一个有利于蓝藻水华发生的最适区间.多因子交互作用分析结果显示,在水体藻密度大、气温适宜和微风的综合作用下,巢湖蓝藻水华发生概率较高.上述研究成果分析和揭示了不同阶段巢湖蓝藻水华的时空分布特征及其主导影响因子,可为巢湖蓝藻水华防控和预测、预警提供科学依据.     

巢湖藻华暴发对沉积物典型重金属空间分布格局的影响

为探究湖泊富营养化过程对沉积物中重金属空间分异及生态风险的影响,本研究以大型浅水湖泊—巢湖为研究对象,剖析了藻类暴发前、后巢湖表层沉积物中典型重/类金属（Cr、Ni、Cu、As、Cd、Pb）含量及其赋存形态的空间分布特征,并采用次生相与原生相比值、潜在生态风险指数法评估了沉积物重/类金属的污染程度与生态风险的变化规律.结果表明：(1)藻类暴发前6种重/类金属含量空间分布特征均表现为西部湖区显著高于中部和东部湖区（p<0.05,p<0.01）,而暴发后沉积物中重金属含量均有所增加,且空间上呈现均一化趋势;(2)藻类暴发前Cr、Ni、Cu、As和Pb均以残渣态为主,Cd以弱酸提取态为主;藻类暴发后6种重/类金属的残渣态相对质量分数均有所降低,可氧化态相对质量分数均有所增加;(3)藻类暴发后沉积物重金属综合污染程度由暴发前的中等污染程度提升为较高污染程度,且单一重金属污染程度表现出空间分布均一化的趋势;(4)潜在生态风险指数结果表明藻类暴发增加了沉积物重金属污染（As除外）的生态风险.本研究阐明了藻类暴发对巢湖沉积物重金属空间分异及其生态风险的影响,可为大型浅水湖泊生态健康评估与...     

AVHRR遥感数据在海表赤潮细胞数探测中的应用

以1998年渤海赤潮过程中的现场实测资料和同步的NOAA－14的AVHRR数据,以植被指数（NDVI）为基础,建立了渤海叉角藻赤潮生物细胞数遥感探测模型,该模型使用简便,可以有效地利用目前正在运行的气象卫星数据进行赤潮的业务化监测,直接获取赤潮浮游植物细胞数这个指标,确定赤潮的发生范围,赤潮面积以及赤潮生物分布的密集区,并计算细胞分裂速度以判定赤潮的生消状况,为赤潮灾害的应急防治工作提供依据。同时可以区分赤潮水体与其他如何流或排污口排放的泥沙或悬浮物,以消除这些物质对赤潮识别带来的影响。     

巢湖夏季水华期间水体中溶解性碳水化合物的研究

在2010年7月巢湖蓝藻水华暴发期间,采集了11个点位的表层水样,分析了叶绿素含量﹑溶解性有机碳﹑不同形态氮磷营养盐以及各种碳水化合物的浓度.研究结果表明,巢湖营养盐浓度呈现西高东低的分布趋势,叶绿素浓度与营养盐浓度分布规律不完全一致,说明影响藻类空间分布的因素很多.硝酸盐浓度是影响溶解性有机碳的重要因素.总溶解性碳水化合物占溶解性有机碳的比例最高为26%,多糖和单糖所占比例分别为21%和6%.叶绿素浓度与溶解性有机碳,各种碳水化合物之间不具有显著相关性,说明在巢湖蓝藻水华暴发期间,除了浮游植物,陆源输入可能也是溶解性有机碳及各种碳水化合物的重要来源.     

蓝藻暴发对巢湖表层沉积物氮磷及形态分布的影响

以巢湖表层沉积物及上覆水体为对象,于蓝藻暴发前(4月)和蓝藻暴发期(7月)采集水样及沉积物样品,分析了氮磷及其形态赋存特征,并探讨了沉积物氮磷及其形态与蓝藻暴发的关系.结果发现,蓝藻暴发时,巢湖表层沉积物总磷减少,总氮增加,同时削弱了磷在空间上分布的异质性.从氮磷形态来看,蓝藻暴发未造成巢湖表层沉积物氮形态(NH4+-N、NO3--N和Org-N)含量和比例的明显波动,但却造成了活性磷(弱吸附态磷和铁铝结合态磷之和)含量及比例的下降,钙结合态磷(Ca-P)以及有机磷(OP)含量及比例增加,生物有效性磷(AAP)的含量的减小.相关性分析表明,上覆水中叶绿素a(Chl-a)的浓度与铁铝结合态磷(Fe/Al-P)以及有机磷(OP)的含量显著相关(P<0.05),却与氮形态(铵态氮,硝态氮和有机氮)相关性不显著.巢湖沉积物磷(Fe/Al-P及AAP)对巢湖水体蓝藻暴发具有促进作用,而氮及其形态对蓝藻暴发作用较弱.     

华北植被的净初级生产力研究及其时空格局分析

在CASA模型的基础上,建立了利用NOAA/AVHRR 1B卫星资料和气象资料估算植被净初级生产力(NPP)的技术方法,该方法有3个特色:直接利用NOAA/AVHRR 1B卫星数据,不需要经过大气校正和方向反射率校正来实现NPP估算;考虑了植被覆盖类型对光能利用率的影响;考虑了植被反照率在计算净辐射中的差异。利用该方法对2007年华北地区的NPP模拟结果表明:2007年华北地区植被的年总NPP为3.68×1014gC/a,各省总的NPP贡献率依次为:内蒙古64%、山西20%、河北13%、北京2%和天津1%,各季的贡献率大小依次为:夏季67%,秋季17%、春季15%,冬季1%。不同植被类型年NPP分别为:森林灌丛为271~560 gC/m2.a,草原为97~278 gC/m2.a,农田为363~376 gC/m2.a,建筑居民地为216 gC/m2.a,荒漠裸地为14 gC/m2.a。受物候和气候因素影响,不同植被类型NPP具有不同的年变化。     

AVHRR草地分类的潜力和局限:以锡林郭勒草原为例

AVHRR-NDVI已广泛应用于宏观土地覆盖研究,但在区域研究中应用比较少。论文根据1999年锡林郭勒草原4种草地NDVI的动态过程,结合对应AVHRR提供的额外信息,对4种草地进行了分类。首先,根据全年NDVI低平的特点检测出荒漠;第二,使用6月Ch3>3180和Ch5>3100区分出沙地草地;第三,使用8月Ch2>200或6～8月NDVI_6～8月>1.2检测出长势良好的草甸。与基于TM的草地图比较,AVHRR的分类结果失去了许多细节,但对土地覆盖长期变化研究仍有价值,特别是对沙漠化过程的监测。需要进一步的研究才能确定AVHRR在区分长势差的草甸和典型草原方面的潜力或局限。