太湖藻类动态模拟

建立了太湖藻类生长的动态模型，并将其与水动力模型和水质模型相耦合，综合考虑了风场、水动力特征、光照、水温等环境因子的影响.通过室内环形水槽实验得到了底泥释放率随水动力条件动态变化的特征，建立了底泥中TN，TP释放率与水体流速的定量化关系，并在模型中得到应用.该模型不仅可以对太湖的风生湖流，TN，TP等水质要素进行模拟，还可以模拟藻类在太湖中的生长和消亡情况以及其随风生湖流迁移的规律.采用2001年7～9月太湖的实测资料对模型进行了率定、验证.结果表明：该模型对风生湖流、总磷、总氮的模拟都是切合实际的，以叶绿素a浓度描述的藻类浓度的模拟值也能较好地拟合实测值.说明该模型对太湖富营养化的产生过程具有较好的描述能力，特别是考虑了底泥释放率与水动力条件相关联的重要性和必要性.     

黎曼近似解模型在太湖藻类浓度场求解中的应用

利用太湖常规监测点的监测资料，在黎曼近似解模型的基础上建立了太湖二维藻类生长模型，该模型采用有限体积法及黎曼近似解对二维水流水质方程组逐时段、逐单元进行求解，将每个时段各个单元ρ(TN)及ρ(TP)的模拟值传递到藻类的生长项，从而模拟出藻类的生长过程，率定验证结果表明，该模型能较好地模拟藻类的生长过程，并能对太湖水体富营养化进行预测。     

太湖水体藻类叶绿素浓度高光谱遥感监测研究

为了更好地监测太湖水体富营养化状况,我们利用高光谱地物波谱辐射计,通过垂直水面法和倾斜测量法得到太湖水体3～10月份的波谱信息.利用这些数据,分析了太湖水体藻类的叶绿素（主要是chl_a）与水体反射光谱特征的关系,建立了藻类叶绿素高光谱遥感模型,并分析了模型精度.研究发现：两种测量法数据精度差别不大;叶绿素在700nm附近反射峰的位置、高度与叶绿素浓度有较好的对应性;利用700     

上海公园绿地景观水体透明度影响因子研究

于2010年,以上海市90个公园绿地共107个景观水体为研究对象,通过野外调查与室内分析,探寻水体透明度与光衰减系数的关系,并在此基础上分析影响水体透明度的主要因子.研究结果表明：（1）上海市公园绿地景观水体透明度普遍较低,平均透明度为（0.54±0.24） m,98.31%的水体透明度低于1 m;（2）透明度与光学衰减系数显著负相关,两者之间可建立数学关系式为Kd=0.017+〖SX(〗1.12〖〗ST〖SX)〗;（3）悬浮物是上海城市公园绿地水体透明度的主导影响因子,总磷和铵态氮通过控制浮游藻类的营养水平来影响水体透明度.研究结果为科学合理地评价景观水体水质尤其是水体透明度提供测度,并为水体环境的改善、水生植被的构建及水体的养护管理提供科学依据.     

采用预测模型预测水库水的藻类生长潜力

利用南方某水库原水模拟藻类的原始生长条件,通过探讨水体中初始氮磷浓度与藻类生长潜力之间的相互关系,建立了以初始总氮和总磷浓度为因子的藻类生长潜力回归模型;通过对藻类生物量变化与各种环境因子变化的回归分析,筛选出溶解氧、氨氮和总磷作为影响藻类生物量最显著的变化因子,并以这些变化因子建立了藻类生长速率回归模型．验证结果表明,两个模型的预测值与实测值吻合程度良好,具有较高的准确性和实用性．     

南太湖水体叶绿素a含量与氮磷浓度的关系

在2007年6月-2008年4月对南太湖近岸水域4个航次生态环境调查的基础上,进行了叶绿素a含量(CHL-a)与总氮(TN)、总磷(TP)浓度及氮磷比(N/P)关系的统计分析。结果表明:南太湖水体中CHL-a含量与TN浓度的关系存在显著的季节差异,在蓝藻水华大范围爆发的2007年6月和2008年4月两者呈高度显著的正相关,而2007年10月和2008年1月两者无显著性关系;CHL-a含量与TP浓度在4次调查中皆无显著性关系;岭回归分析显示,N/P在10~25之间是南太湖水体中附着藻类的最佳生长范围,此时总氮、总磷浓度及氮磷比与CHLa含量呈显著的正相关,四者的多元回归关系为(CHL-a)=-0.001 2+0.0064×(TN)+0.0215×(TP)+0.0005×(N/P)(R=0.543,P<0.023)。总体来说,南太湖水体中的总氮、总磷浓度及氮磷比皆在藻类生长的适宜范围内,氮磷浓度处于较高水平,已经不是藻类生长的限制因素,在不同水温、光照等环境因子的作用下,加入本水域复杂的水文、季风共同影响下形成了蓝藻水华爆发的季节性差异。     

基于HJ-1卫星CCD数据的长江中游武汉河段悬浮物浓度反演

环境一号(HJ-1)卫星是我国自发研制的专门用于环境和灾害监测的光学卫星.其数据获取周期短、空间分辨率高,能及时、连续、准确地监测悬浮物浓度时空变化,在内陆二类水体遥感监测方面具有良好的应用前景.该文以长江中游武汉河段为研究区,利用HJ-1卫星CCD数据第1、3波段建立了具有较高精度的悬浮物浓度反演模型,并对2008年11月14日武汉河段悬浮物浓度进行了反演,得到其空间分布图.结果表明,该模型的悬浮物浓度反演均方根误差(RMSE)为8.84mg/L,平均绝对百分比误差(MAPE)为13.6%.从空间分布来看,在武汉附近,长江干流悬浮物浓度高于支流汉江,江心洲滩附近水体悬浮物浓度偏高.     

典型浅水草型湖泊水体悬浮物浓度遥感反演

针对典型浅水草型湖泊的特点,分析水生植物对悬浮物浓度及其遥感反演的影响,得到水生植物与其覆盖区水体总悬浮物浓度之间的定量关系,提出了基于水生植物分区反演水体悬浮物浓度的新思路:首先利用植被指数将全湖分为水生植物覆盖区和未覆盖区.在水生植物覆盖区,通过水生植物的盖度来指示水体水质,进而间接反演悬浮物浓度,解决了水生植物覆盖区难以直接反演悬浮物浓度的难题;在未覆盖区,利用地面实测数据与Landsat8卫星数据建立悬浮物浓度的近红外单波段反演模型,最终得到微山湖悬浮物浓度空间分布图.在晴朗、无风或轻风的天气条件下,水生植物与其覆盖区水体悬浮物浓度之间具有稳定的定量化特征,利用该特征指示水质对浅水草型湖泊水质参数的定量化遥感具有一定的参考意义.     

基于GRNN模型的悬浮物遥感反演研究——以长江城陵矶段为例

遥感反演是监测水体表层悬浮物浓度的有效手段之一.广义回归神经网络(GRNN)较其它神经网络具有更强的非线性拟合能力,在小样本情况下有更好的推广性能,适用于遥感反演模型.使用长江中游城陵矶段HJ-1BCCD2遥感影像结合实地同步采样数据分别建立悬浮物GRNN及BP神经网络(BPNN)遥感反演模型,分析对比模型的精度,并使用GRNN模型预测了区域水体悬浮物分布信息.结果表明,相对于BPNN模型,GRNN模型具有较强的非线性拟合能力和较高的反演精度;长江干流的悬浮泥沙浓度总体上明显小于洞庭湖,这主要是三峡工程下泄泥沙大幅减少造成的;洞庭湖浑浊的湖水汇入长江后,在城陵矶至洪湖之间形成明显的混合带;而洞庭湖湖口悬浮物浓度明显高于其他湖区,这可能是该区域采砂活动的强烈扰动引起的.     

微囊藻垂直运动数值模拟

综合考虑光、营养盐、温度对微囊藻生长的影响,建立了太湖静止水体微囊藻垂直运动模型,分析藻类在水体生态系统复杂因素作用下的运动变化规律.通过与Kromkamp-Walsby模型比较发现,太湖静止水体微囊藻垂直运动模型模拟结果合理可靠,模型计算结果显示藻半径大的微囊藻更容易运动到水体表面,在持续大风或持续阴天后水华更易暴发.     

潮汐型湖泊水体透明度灰关联分析

 受外域水体特征及潮汐作用影响,滨江潮汐型湖泊水体透明度影响因子复杂多变。以镇江内湖为例,基于洪、枯两季典型全日潮野外同步实测结果,运用灰色系统理论,定量计算了内湖水体透明度与相关环境因子的灰关联度,分析研究了不同时间尺度下内湖透明度的主要影响因子。结果表明：洪季,影响内湖透明度的关键因子是悬沙浓度与高锰酸盐指数;枯季,来水含沙量降低,主要影响因子为高锰酸盐指数与叶绿素a浓度;洪、枯两季,内湖水体透明度主要影响因子的排列顺序受潮汐作用影响较小;NH₃-N等间接影响因子对透明度影响不明显,但随涨落潮仍呈现一定变化。     

Direct evidence of phosphorus outbreak release from sediment to overlying water in a large shallow lake caused by strong wind wave disturbance

Concentration variations of suspended solids (SS), total phosphorus (TP), dissolved total phosphorus (DTP), dissolved reactive phosphorus (SRP), and algae available phosphorus (AAP) in overlying water were observed during the coldest week in a year in Lake Taihu, a large shallow lake in China. Water samples at different water depths were collected with wind speeds of 8, 12, 0 and 0 m/s on 23, 24, 26 and 30 January 2004, respectively. On 23 January 2004, SS concentration increased to 258 mg/L with a wind speed of 8 m/s lasting for 1 h. SS concentration kept increasing and reached to 507 mg/L when the strong wind lasted for 24 h and the peak value of wind-speed reached to 12 m/s on 24 January 2004. On 26 January 2004, SS concentrution decreased to 51 mg/L with the wind speed smaller than 2 m/s lasting for about half a day. Then after five continuous waveless days, SS concentration decreased to 21 mg/L on 30 January 2004. The observed results confirmed that sediments in Lake Taihu would be intensively suspended if the surface wind speed is greater than 8 m/s, and the magnitude of SS would increase with increasing wind-speed. Coupled with the intensive sediment suspending, concentrations of TP, DTP and SRP on 23 January were 0.210, 0.048 and 0.035 mg/L, respectively. And they were 0.299, 0.054 and 0.026 mg/L on 24 January, which were significantly higher than those on 26 and 30 January. SRP concentration on 23 January was twice as high as that observed on 30 January. It indicates that the strong wind may result in an outbreak release of phosphorus. Moreover, AAP contents in suspended solids were 132, 97 and 226 mg/kg on 23, 24 and 26 January, respectively. Therefore, it could be estimated that this strong wind process resulted in 987 t of TP, 80 t of SRP and 167 t of AAP releasing from sediments into overlying water. Since such strong wind process is frequent in the area of Lake Taihu, dynamical release driven by wind-induced wave disturbance may be the main mode for internal release of phosphorus. It must have important effects on the nutrient supply during Microcystis bloom in Lake Taihu.     

基于数据挖掘的太湖蓝藻生长水环境关键因子研究

为探究太湖水体富营养化演变机理,识别影响太湖富营养化及蓝藻生长的水环境关键因子,对2006—2018年太湖多源监测序列数据开展数据准备和数据清洗,采用K-means均值聚类方法获取离散的布尔型关联规则挖掘候选数据集,构建基于Apriori算法的太湖水环境关键因子关联规则挖掘模型,对影响太湖水体富营养化的水环境关键因子进行识别。结果表明:表征太湖富营养化程度的Chl-a质量浓度与TP质量浓度、NH₃-N质量浓度、pH和COD_Mn质量浓度均呈现不同强度的关联性,其中Chl-a质量浓度在0~18.36 mg/m³区间内与TP质量浓度在0~0.045 mg/L区间内关联性最强;从水环境治理角度看,若将太湖TP质量浓度控制在0.045 mg/L以下,则全湖Chl-a质量浓度小于18.36 mg/m³的概率最大,可以有效控制蓝藻数量总体处于较少状态,避免太湖蓝藻水华大规模暴发。     

模糊回归在太湖悬浮物反演中的应用

模糊回归分析是一种能直接处理不确定性的分析方法,突破了传统的“观测值的不确定性就是随机性”这一基本假设本文将此方法应用于悬浮物的遥感定量反演问题中,在太湖水质的采样数据和Landsat7 ETM遥感图像的基础上,应用模糊回归分析方法,针对悬浮物与遥感反射率数据之间的相关关系,建立了二者之间的模糊回归方程,并将该方法的计算结果与统计学中的最小二乘回归分析结果进行比较．结果表明：模糊同归模型比最小二乘同归模型提供了更多的信息量,更具优越性;用模糊回归模型进行反演,可信度更高,且更具推广价值．     

基于影响因子数据年际分类的太湖典型口门流量估算方法

基于太湖典型口门瓜泾口站1966—2014年(1989—2005年缺)的流量、水位、降水及周围站点水位等数据,采用多元线性回归分析法构建太湖流量估算模型。采用聚类分析方法,对流量的影响因子年际序列矩阵进行相似分类,找出与目标年(待估算流量的年份)相似的年份,然后依据相似年份数据率定回归模型参数。通过与基于常系列数据建立的回归模型进行比较发现,基于相似年份数据建立的回归模型的估算精度更高。     

三种机器学习模型在太湖藻华面积预测中的应用

基于2014—2018年太湖气象水文水质数据与卫星遥感数据,分别采用支持向量机(SVM)、长短记忆神经网络(LSTM)、极端梯度提升树(XGBoost)模型模拟全太湖、贡湖、南部沿岸区、中西北湖区的蓝藻水华(简称藻华)面积。结果表明:(a)XGBoost全太湖与分区藻华面积回归模型模拟效果较好,其次是SVM、LSTM回归模型;不同时间尺度下SVM、XGBoost回归模型对全太湖藻华面积模拟结果偏小,但有效模拟了藻华的发展趋势。(b)XGBoost分类模型在全太湖、中西北湖区模拟准确率较高,优于SVM、LSTM分类模型;在贡湖、南部沿岸区,3种分类模型准确率均较高。(c)以当天、提前1 d的气象水文水质因子作为全太湖与分区藻华面积模型输入,XGBoost回归与分类模型模拟精度较高、稳健性较好,预测应用情景较好。     

基于分区的太湖叶绿素a遥感估测模型

以太湖为研究区域,测试水体的反射光谱和表层水质并分析叶绿素的光谱特征,对比MODIS波段并找出与叶绿素a质量浓度相关性较好或对叶绿素a质量浓度变化较为敏感的波段,根据主成分变换后的MODIS图像色调对太湖进行分区并分别用主成分、单波段及波段组合因子建立各区内相应的叶绿素a质量浓度估测模型.结果表明:对太湖合理分区可以提高叶绿素a质量浓度的遥感估测精度;经过主成分变化后的第2主成分,MODIS波段1,3~4,10~14的反射率及波段反射率组合可以较好地估测分区后的叶绿素a质量浓度.     

1954—2013年太湖水位特征要素变化及成因分析

采用1954—2013年的逐日水位资料,系统分析和比较了太湖年内最高水位、最低水位及年平均水位共3种水位特征要素的年际变化规律,结合太湖流域降水资料和工程引水资料,揭示了导致三者发生阶段性变化的控制性因素。结果表明:(a)1954—2013年,太湖年内最高水位总体上不具有显著的变化趋势,其年际变化主要受控于汛期降水的年际周期性振荡;太湖年内最低水位、年内平均水位均具有显著的上升趋势,尽管两者在2000年之前的年际变化主要受控于太湖流域降水丰枯振荡,但在2000年之后的“引江济太工程”等大规模引水活动已成为两者在流域降水整体偏枯情况下仍保持较高水平的主导性因素。(b)沿江引水使太湖的年内最低水位出现时间的季节性分布特征发生了明显变化。     

基于多光谱遥感的水质监测处理方法与分析

基于定量遥感理论和方法，将多光谱遥感数据和实测水质数据相结合，研究了水生态环境的空间分布，并对其进行了分析和评价．探讨了多光谱水遥感图像的处理方法和水质参数的数学回归模型，并以太湖水域的悬浮物含量为例，进行了回归分析．结果表明，采用遥感手段对水质进行监测是可行和正确的，由遥感数据得到的太湖水域悬浮物含量的空间分布也与太湖水域的实际情况相符．     

太湖水环境综合治理的实践与思考

回顾并总结近年来太湖水环境综合治理的做法和效果.经过近5年的持续努力,太湖水环境治理已经取得初步成效,蓝藻暴发减弱,湖体水质得到改善,湖泛基本消失.实践证明,目前太湖水环境综合治理采取的控源治污、打捞蓝藻、生态清淤、调水引流措施是行之有效的.认为对于太湖这样的浅水型湖泊污染治理,控源是基本思路,转变发展方式是必由之路,生态清淤是有效措施,促进河湖良性互动是必要途径,正确把握湖泊的生命规律是重要课题;由于太湖污染的长期积累,太湖已形成的“藻型生境条件”很难在短期内得到根本改变,加之现有的入湖污染仍远超湖体允许的纳污能力,一旦温度、水流、光照等外部条件适宜,太湖蓝藻生态危害仍然可能大规模暴发,太湖水环境形势依然严峻.