基于GAM模型的太湖叶绿素a与营养盐相关性研究

通过分析2013年1月—2015年7月的太湖水体叶绿素a(Chl-a)以及其他指标数据,发现太湖水质存在区域性差异,据此将太湖分为梅梁湾、贡湖湾、竺山湾和主湖区四大区域,引入广义加性模型(GAM模型)对营养盐、环境因子与Chl-a的关系进行分析。结果表明:梅梁湾只有TP与Chl-a浓度的相关性较强,且呈显著的非线性相关;贡湖湾TP浓度对Chl-a浓度的影响是线性的,TN浓度为非线性的,且TN浓度的影响可能更大;竺山湾COD_Mn和TP与Chl-a浓度均呈显著非线性相关,其中以COD_Mn的影响更为显著,可能原因是竺山湾历年来一直是有机污染排放重灾区;主湖区TN和TP对Chl-a浓度的影响均较大,呈显著非线性相关。太湖各区域富营养化爆发的条件不一致,不同的环境因素导致富营养化的条件也不相同。     

基于GAM模型的洞庭湖叶绿素a浓度与环境因子相关性分析

为了解洞庭湖流域水体叶绿素a的时空分布及其与环境因子的关系,于2019年1～12月对洞庭湖进行采样调查分析,运用广义可加模型(GAM)分析了叶绿素a浓度与各环境因子间的关系.结果显示,洞庭湖水体叶绿素a浓度存在较为显著的时空分布差异,其年均值为5.77μg/L,变化范围为1.00～67.33μg/L.叶绿素a浓度变化的...     

崇明北湖叶绿素a浓度与环境因子的GAM回归分析

以崇明北湖为例,采用广义加性模型(GAM)对该湖的叶绿素a浓度与相关环境因子进行分析.结果表明,叶绿素a浓度与总氮、总磷和水温之间存在较好的非线性关系(P<0.05),叶绿素a浓度与总磷之间的关系先为单调递增,当总磷浓度达到0.12mg/L时,变为单调递减;不同总氮浓度区间上,总氮对叶绿素a浓度的影响不同,氮浓度为0.6~1.8mg/L时,对叶绿素a浓度的影响不大;水温在24~26℃时,叶绿素a浓度最高.叶绿素a浓度与氮磷比之间也存在较好的非线性关系(P<0.1),氮限制时,叶绿素浓度与氮磷比呈反比;磷限制时,叶绿素a浓度随着氮磷比单调递减.     

基于GAM的渤海中部水体叶绿素a环境因子影响分析

通过遥感获得渤海中部2003~2009年叶绿素a的浓度数据以及温度、光照和风速的月平均数据,采用GAM(Generalized additive models,广义加性模型)模型分析了环境因子对叶绿素a的影响。研究结果表明,渤海中部叶绿素a呈现季节性的波动,叶绿素a浓度范围在(0.21~11.54)mg/m3。夏季(6月~8月)叶绿素a整体较高。春季和秋季叶绿素a的浓度波动较大,整体偏低。GAM模型的环境因子影响分析表明,光照对渤海中部叶绿素a具有显著的非线性影响(p0.001),5、6月份渤海中部光照强度的升高(大于250 W/m2)可能是引起同期叶绿素a浓度升高的主要原因,而其它环境因子(温度和风速)的影响则不明显。     

基于贝叶斯网络的太湖叶绿素a影响因素分析

全球变暖加剧了湖泊富营养化问题.太湖作为中国典型的大型富营养化浅水湖泊,有害蓝藻水华问题尤为突出.以太湖作为研究对象,利用1992～2020年气象(气温、风速、降雨量、日照时长)、水质[总氮、总磷(TP)、电导率、pH、化学需氧量]和生物[叶绿素a(Chla)]监测数据,基于连续型贝叶斯网络模型构建了Chla的模拟模型,研究太湖不同气象和水质条件下的Chla水平.结果表明,春季“温风比”平均水平为6.67℃·s·m^-1,ρ(TP)低于0.130 mg·L^-1左右时,Chla偏高(>75分位数,下同)的概率小于75%;夏季“温风比”平均水平为10.52℃·s·m^-1,ρ(TP)低于0.257 mg·L^-1左右时,Chla偏高的概率小于75%;秋季ρ(TP)平均水平为0.154 mg·L^-1,“温风比”小于6.30℃·s·m^-1左右时,Chla偏高的概率小于75%.基于以上研究,进一步利用连续型贝叶斯网络模型构建的Chla模型模拟了不同气候变化背景下的营...     

基于环境一号卫星的太湖叶绿素a浓度提取

综合环境一号小卫星的CCD数据和同步地面水质监测数据,发现可见光红波段与近红外波段的波段组合与叶绿素a实测浓度存在较高相关性,并以此为基础建立了3个提取水体表层叶绿素a浓度的遥感信息模型.经验证分析,基于近红外波段与红波段比值的模型用于叶绿素a浓度反演提取的精度良好,RMSE达到了6.04mg/m3.将该模型应用于环境一号卫星CCD数据,生成了2009年5~12月共8幅太湖水体叶绿素a浓度分布图,并对其进行了时空分析,结果符合实际,并与以往的研究结果相一致.但模型不适用于水生植被覆盖较多区域叶绿素a浓度估算.     

基于高光谱特征提取的藻类叶绿素a反演模型

选取自然界中分布较广泛的小球藻和铜绿微囊藻为研究对象,进行室内藻类光谱试验,同步测定其ρ(叶绿素a),并分别建立基于混合高斯函数的小球藻和铜绿微囊藻高光谱信息模型. 在此基础上,利用模拟退火算法实现模型的非线性参数拟合,提取这2种藻的高光谱特征,通过非线性回归分析,反演得到分解后的高光谱信息模型的峰高(h_i)与ρ(叶绿素a)的定量模型,实现对水体中小球藻和铜绿微囊藻ρ(叶绿素a)的预测. 结果表明:藻类高光谱特征提取算法能有效揭示小球藻和铜绿微囊藻的光谱本质特征,并得出相应的小球藻和铜绿微囊藻叶绿素a反演模型.      

基于环境一号卫星数据的太湖叶绿素a浓度反演

环境一号卫星在大型水体水环境监测与评价中具有独特的优势。为探求遥感影像在水体叶绿素a浓度反演中的应用,基于环境一号卫星CCD数据和同步实测叶绿素a浓度值,通过影像辐射定标、大气校正和几何精校正等预处理获取水体反射率,分别将单波段和不同特征波段组合的反射率与实测叶绿素a值进行皮尔逊相关分析,选取R20.8的波段组合进行建模,通过对3种波段组合反演结果对比和精度验证,发现基于CCD数据第4波段与第3波段反射率比值的二次模型具有良好的反演效果,模型预测值与实测值的最小相对误差为0.76%,平均相对误差10.99%,均方根误差为0.007 6 mg/L,明显低于实测叶绿素a浓度的平均值;最后基于该模型实现了太湖叶绿素a浓度反演,并对叶绿素a的时空分布进行了初步分析。     

苏州河叶绿素a动态特征及其与环境因子的关联分析

通过对苏州河叶绿素a的时空动态特征及叶绿素a含量与理化及生物因子的关联分折，探讨了苏州河水体叶绿素a的动态规律与各因子的相关性。研究表明，该水域叶绿素a含量不仅表现出明显的季节变异，而且呈现了年际变化的趋向，同时也具有空间上的差异。叶绿素a含量与水温呈密切正相关；浮游植物对溶解氧的影响是非常小的，溶解氧含量主要是受水温控制，两者呈负相关关系；氮和磷不是该水体浮游植物生长的限制因子，氨氮的相对含量与叶绿素a呈明显负相关关系，而亚璃酸盐、璃酸盐氮含量与叶绿素a呈明显正相关关系；浮游植物的兴衰除受硫酸盐含量的限制外，与高等水生植物的消长也存在着一定的关联性。     

水质遥感在太湖叶绿素a时空分布动态变化研究中的应用

通过研究MODIS遥感数据与太湖现场监测数据之间的规律,确定了一个基于MODIS数据的叶绿素a指数,并以此为基础构建出一个具有普适性的、反映太湖叶绿素a时空分布动态变化的反演模型,为太湖藻类爆发的机理、预警研究以及水环境管理累积数据,提供决策依据。     

太湖湖表反照率时空特征及影响因子

湖表反照率是影响水-气界面能量平衡和水体内部光温环境的重要因子,受到太阳高度角、云量、风速和水质等环境因子的多重影响.基于太湖中尺度涡度通量网4个涡度通量观测站点(梅梁湾、大浦口、避风港和小雷山)的辐射和风速资料,结合晴空指数和水质数据,分析上述因子对太湖湖表反照率的影响及太湖湖表反照率空间差异的原因.主要结果为:太阳高度角是控制湖表反照率日变化、季节变化的主要因子;太阳高度角低于35°且当晴空指数在0~0.1和0.4~0.6之间时湖表反照率出现高值.反照率值呈现随风速、浊度和叶绿素a浓度升高而增大的趋势,而风浪通过影响浅水湖泊浊度、叶绿素a浓度从而间接影响湖表反照率.各站点湖表反照率关系为:小雷山避风港大浦口梅梁湾,其中小雷山站位于草型和藻型湖区过渡区而梅梁湾站位于藻型湖区.反照率与叶绿素a浓度水平之间的关系对蓝藻暴发及其严重程度并不敏感.本研究为湖体反照率的参数化过程提供参考依据.     

滇池水体中叶绿素A含量的遥感定量模型

本研究利用滇池1999年4月14日陆地卫星TM数据与准稿步全湖面监测资料，对滇池全湖水体叶绿素A含量与不同波段遥感值的关系进行了关联度分析，并据此建立了TM图像感叶绿素A水质模型，该模型被成功地应用于滇池水体叶绿素A的遥感动态监测。     

小型封闭水体环境因子与叶绿素a的时空分布及相关性研究

以崇明岛前卫村的一个小型封闭富营养化水体为对象,自2007年7月~2011年9月进行了约4 a的野外观测,研究了物化因子、水动力因素和叶绿素a(Chl-a)的时空分布特征及其相关性.结果表明,该水体Chl-a含量具有明显的时空差异性.Chl-a含量与水温、浊度、TN和TP均呈显著正相关关系,水温和营养盐是影响浮游植物季节动态的主要因素,浊度的季节变化是浮游植物生长的结果表征.Chl-a的空间差异性与不同水域水动力条件的差异有关,受风影响显著的水域(北河道)流速多分布在0.08~0.22 m·s-1范围内,Chl-a含量显著较低(平均浓度为53.11μg·L-1).从流速与Chl-a的关系分析来看,流速与Chl-a浓度呈显著负相关关系,流速总体分布在0~0.10 m·s-1的水域Chl-a含量显著偏高(平均浓度为35.30μg·L-1).该结果表明较大强度的水动力条件能够对富营养化封闭水体中浮游植物生长产生显著的抑制作用,可为相关水体的水华防治提供有益借鉴.     

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.     

2015~2020年洪泽湖浮游植物群落结构及其环境影响因子

洪泽湖是南水北调东线工程的重要调蓄湖泊,在气候调节、防洪防汛等方面起着重要的作用.为研究洪泽湖浮游植物群落结构演替及与环境因子的关系,了解“十年禁渔”前洪泽湖生态系统状况,于2015～2020年进行了逐月监测.研究期间,总氮(TN)年平均浓度从2017年之后呈显著下降趋势,总磷(TP)和化学需氧量(COD)总体呈下降趋势,水温无明显变化趋势,水深和透明度从2015～2018年上升,之后显著下降.调查期间共鉴定有浮游植物8门102属310种,浮游植物优势门类主要包括绿藻门和硅藻门,其次为蓝藻门和甲藻门.主要优势属为栅藻(Scenedesmus)、直链藻(Aulacoseira)、隐藻(Cryptomonas)、小环藻(Cyclotella)、四角藻(Tetraedron)、微囊藻(Microcystis)和长孢藻(Dolichospermum).非度量多维尺度分析方法(NMDS)表明,洪泽湖浮游植物群落结构组成在不同年份、不同季节和不同采样区域有显著差异,其变化主要是浮游植物的优势种属间再分配.NMDS分析结果显示,洪泽湖浮游植物群落结构变化与水温、 TN、 TP、水深和透明度等因素有关...     

太湖叶绿素a浓度预测模型初探

以太湖2005年的监测资料为基础,运用多元统计回归和BP人工神经网络方法构建模型,探求叶绿素a与水深、水温、营养盐等10项环境因子之间的关系,通过验证发现BP模型对叶绿素a浓度的拟合值与叶绿素a浓度的实测值之间的均方误差为220．3059,优于统计回归模型的235．4569;此外对两种模型进行了灵敏度测试,结果都显示总磷不是太湖叶绿素a浓度的限制因子,而水深、水温、总氮的变化对叶绿素a浓度影响显著。本研究对太湖叶绿素a浓度预测模型的建立是十分有意义的。     

大宁河水华期间叶绿素a变化及环境因子相关分析

以大宁河2011年5月水华敏感期的调查数据为基础,运用数理统计分析方法,分析叶绿素a浓度的变化,以及与TP、PH、DO、SD等环境因子的相互关系。结果表明大宁河水华期间叶绿素a存在明显的时间变化,与TP的变化趋势存在明显的一致性。叶绿素a的对数与总磷的对数呈显著正相关,与透明度的对数呈显著负相关,叶绿素a与PH、DO呈显著正相关。     

内陆水体叶绿素反演模型普适性及其影响因素研究

利用具有较大时空差异性的水体组分和光学特性数据集对现有叶绿素半分析(三波段和四波段模型)和生物光学反演模型进行检验,研究叶绿素反演模型的普适性及其影响因素.结果表明,叶绿素生物光学分析反演模型具有较高的普适性,总体反演精度可以接受,但反演精度受叶绿素比吸收系数时空差异影响较大;三波段和四波段叶绿素反演模型反演精度较高,但是由于水体组分组成及其生物光学特性差异使得反演因子最佳波段位置和反演模型参数存在较大的变异性,大大降低了三波段和四波段叶绿素反演模型的普适性,其中后向散射系数光谱曲线形状和叶绿素比吸收系数是三波段和四波段模型普适性的主导影响因素.