太湖藻华水体的遥感监测与预警

基于近湖面定点遥感连续监测藻类水华的研究基于近湖面定点遥感连续监测藻类水华的研究近年来，随着人口的快速增长和工业化的进一步推进，水体污染问题变得越来越严重。

尤其是湖泊，作为重要的水资源和生态系统，正受到藻类水华的困扰。

藻类水华不仅会破坏湖泊生态平衡，还会对人类的饮用水安全和生物多样性产生负面影响。

因此，研究如何及时准确地监测、预测和防控藻类水华现象，具有重要的理论与实践意义。

传统的藻类水华监测方法主要依赖于实地调查和手工采样分析，这种方式费时费力且成本高昂。

而基于近湖面定点遥感的连续监测方法，由于其高效、快速、低成本等优势，正逐渐受到学术界和实践者的关注。

首先，基于近湖面定点遥感的连续监测方法利用遥感技术对湖泊覆盖面积及藻类水华分布情况进行定量检测。

通过使用高分辨率遥感图像和监测软件，可以实现对湖泊藻类水华的自动定量监测。

这种方法不仅能够提高监测效率，还可以减少主观误差带来的影响。

其次，基于近湖面定点遥感的连续监测方法还可以通过监测湖泊水色参数和光学特性，快速判断藻类水华的严重程度。

湖泊中藻类水华的形成往往伴随着水体颜色的变化，特别是出现绿色水体。

利用光学影像处理技术，可以对湖泊水色参数进行实时监测和分析，从而准确判断藻类水华的危害程度。

此外，基于近湖面定点遥感的连续监测方法还可以结合气象数据和水质数据，开展藻类水华的预测。

通过将遥感数据与气象数据和水质数据进行交叉分析，可以建立相关模型，预测藻类水华的发生风险和发展趋势。

这对于及时采取预防措施、保护湖泊生态环境具有重要意义。

然而，基于近湖面定点遥感的连续监测方法也面临一些挑战。

首先，高分辨率的遥感图像获取并不容易，而且其处理和分析需要复杂的技术支持。

其次，湖泊水体的复杂性使得藻类水华的监测和预测困难度增加。

藻类水华的发生往往与多种因素相关，如水质、气象等，需要进一步研究分析。

总结而言，基于近湖面定点遥感的连续监测藻类水华的研究，为湖泊水质监测和生态环境保护提供了新的思路和方法。

《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。

藻与水产养殖中的藻类监测预警藻类是一类重要的微生物生物体，它们在水环境中起着重要的作用。

在水产养殖中，藻类监测预警成为了一项必不可少的工作。

本文将从藻类的生态特点、监测方法以及预警系统等方面进行探讨。

一、藻类的生态特点藻类是一类原生生物，它们分布广泛，可在淡水、海水和土壤中寄生和繁殖。

藻类一般以光能为能量来源，通过光合作用进行自养。

同时，它们对环境的适应能力强，可以在不同的水质条件下生存。

然而，过多的藻类生长会带来水质问题，如水体富营养化、藻类毒素释放等，对水产养殖产生不利影响。

二、藻类监测方法为了及时掌握水体中藻类的数量和种类，科学家们发展了多种藻类监测方法。

其中，最常用的方法包括：显微镜观察法、流式细胞仪法和遥感技术。

显微镜观察法是最直接的一种方法，通过观察采集的水样中的藻类形态特征来判断种类与数量。

这种方法操作简单，但需要专业的技术人员进行判读，且耗时较长。

流式细胞仪法则是一种高效、快速的监测方法。

它利用光散射和吸收原理，通过激光束对藻类进行检测和计数，并结合统计学方法对样本进行分析。

这种方法操作简单、准确度高，但设备成本较高。

遥感技术则是一种通过卫星或航空器获取藻类信息的方法。

通过测量水体的反射和辐射特性，可以了解藻类的分布情况和密度。

该技术具有范围广、快速监测的特点，但需要专业的遥感数据处理和分析。

三、藻类监测预警系统为了更好地把握藻类的变化趋势和预测可能出现的藻类水华，发展藻类监测预警系统显得尤为重要。

一般而言，藻类监测预警系统由数据采集、数据处理和预警发布三个环节组成。

数据采集阶段，需要将不同监测方法获取的数据整合，确保数据的准确性和完整性。

这包括采样点的选择、样品收集和实验室分析等。

数据处理阶段，针对采集到的数据进行分析和处理，以得出藻类的数量、种类以及分布等信息。

这一阶段需要借助计算机处理软件进行数据处理和统计分析。

预警发布阶段，根据分析得出的数据结果，进行预警等级判断，并及时发布相关信息。

太湖藻类的定量遥感监测的开题报告一、研究背景及意义：太湖作为国内面积最大、功能最多元的淡水湖泊之一，是中国东部地区经济、生态、文化等方面的重要区域核心。

但由于人类活动的影响，太湖已经成为我国典型的富营养化湖泊，其中蓝藻、绿藻、硅藻等藻类水华的漫发严重危害着太湖的水资源和环境质量，对区域经济、社会和生态环境的稳定和可持续发展产生重要影响。

目前，针对藻类水华问题，科技人员在传统的采样监测方式的基础上，开始使用遥感监测手段对太湖藻类水华进行定量研究。

遥感监测方法在时间、空间和定量领域表现出了优越性能，成为太湖远程监测与分析的重要技术手段。

因此，太湖藻类的定量遥感监测研究具有现实意义。

二、研究内容与任务：1. 研究太湖藻类水华的空间分布规律和发展趋势。

2. 建立太湖藻类水华遥感检测与定量分析方法。

3. 分析藻类水华与环境因素之间的关系和影响规律。

4. 探究各种干预措施的有效性与适用性。

三、研究方法：1. 综合使用多源卫星数据、光谱数据和气象数据，构建太湖藻类水华遥感监测系统。

2. 利用遥感数据进行监测模型的构建、优化和验证。

3. 结合野外实验，建立藻类水华与环境因素之间的关系模型。

4. 采用统计学方法对监测数据进行分析。

四、预期成果：1. 确定太湖藻类水华的空间分布规律和发展趋势。

2. 建立太湖藻类水华遥感检测与定量分析方法。

3. 发掘藻类水华与环境因素之间的关系和影响规律。

4. 探索干预措施的有效性与适用性。

5. 为太湖生态与环境保护提供科学依据。

五、研究难点：1. 如何建立精准的监测模型。

2. 如何克服遥感数据的缺陷及其分析过程中的干扰因素。

3. 如何准确分析藻类水华与环境因素的影响关系。

六、研究的创新之处：1. 基于遥感方法及相关技术的智能信息技术平台建设，完成大面积高分辨率空间及时藻华的识别与分类。

2. 结合藻类水华的生态基础和环境因素，发掘数据间的关系发现，建立有效的数据挖掘模型。

3. 对于不同措施的策划、生态效益的实现和推广，在不断探索中总结出一定的规律，提出参考意见和建议，为进一步的研究和实践积累丰富的实践经验。

・管理与改革・太湖饮用水源地蓝藻水华预警监测体系的构建徐恒省,洪维民,王亚超,翁建中,李继影(苏州市环境监测中心站,江苏　苏州　215004)摘　要:从预警机制的建立与分工、预警监测时间的确定、预警监测的启动、预警信息的发布、预警监测的终止、预警监测的工作流程等方面,建立了太湖引用水源地蓝藻水华预警监测体系。

指出了政府必须在资金、物资、人才、技术等方面给予预警监测体系充足的保障,确保预警监测体系长期有效地运行。

关键词:太湖;蓝藻水华;预警监测体系中图分类号:X507 文献标识码:C 文章编号:100622009(2008)01-0001-03Early W arn i n g M on itor i n g System Est ablishm en t to Cyanobacter i aBloo m 2form i n g of Source W a ter S ite i n the Ta i hu LakeXU Heng 2sheng,HONG W ei 2m in,WANG Ya 2chao,W E NG J ian 2zhong,L I J i 2ying(Suzhou Environm enta l M onitoring Central S ta tion,Suzhou,J iangsu 215004,China )Abstract:The early warning monit oring syste m of the Taihu Lake cyanobacteria bl oom 2f or m ing was estab 2lished fr om ,early warning monit oring establishment and task distributi on,ti m e of cyanobacteria bl oom 2f or m ing,start of the e mergency monit oring,publicati on of the inf or mati on,st op of the e mergency monit oring,chart fl ow of e mergency monit oring .The government should support the working gr oup of early warning monit oring at budget,material res ources,talented pers on,technol ogy for l ong 2ti m e effective operati on of the monit oring .Key words:The Taihu Lake;Cyanobacteria bl oom 2f or m ing;Early war m ing monit oring syste m收稿日期:2007-11-04;修订日期:2008-01-13作者简介:徐恒省(1972—),男,江苏连云港人,工程师,大学,从事生态环境监测工作。

收稿日期:2009-08-10基金项目:江苏省环境监测科研基金项目(0804)。

作者简介:翁建中(1953)),男,高级工程师,本科,从事生物生态监测工作。

#环境预警#do:i 10.3969/.j issn.1674-6732.2010.03.001太湖蓝藻水华时空分布与预警监测响应的分析翁建中,李继影,梁 柱,洪维民,徐恒省,王亚超(苏州市环境监测中心站,江苏 苏州 215004)摘 要:选择2007和2008年200幅EO S /M OD IS 太湖蓝藻监测遥感影像,统计分析了梅梁湾、竺山湾宜兴段、贡湖湾、东太湖胥口湾和湖州方向湖体蓝藻水华爆发的空间和时间分布规律。

并在得出全太湖蓝藻水华空间和时间分布规律的基础上,从环境监测部门蓝藻预警监测工作的实际出发,将蓝藻水华预警监测的响应划分为常规监测和应急监测,提出了具体的监测要求,为环太湖地区的相关部门更好地开展蓝藻预警监测工作提供了科学依据。

关键词:太湖;蓝藻水华;遥感;分布规律;预警监测响应中图分类号:X 173文献标识码:A文章编号:1674-6732(2010)-03-0001-04Spatial and Te mporal D istribution of Cyanobacteria Bloo m in Taihu Lake and Analysis of t he R esponse to Early W arningM onitoringWENG Jian -zhong ,LI J-i y i n g ,LI A NG Zhu ,HONG W e-i m in ,XU H eng -x i n g ,WANG Ya -chao (Suzhou Envir onm enta lM onito ri n g Cen tra l Stati o n ,Suzhou ,Jiangsu 215004,Chi n a)ABSTRACT :Based on t wo hundred EO S /M OD IS remo te sensi ng i m ages for cyanophyter i a b l oom i n T a i hu L ake dur i ng 2007and2008,the spa ti a l and te m po ra l distri buti on of cyanobacteria bloo m we re analyzed for M e ili ang Bay,Zhushan Bay ,G onghu Bay ,E ast T a i hu L ake ,Xuhu Bay andH uzhou nearby .A ccord i ng to the features o f the d i str i bution ,the response t o ear l y w arn i ng mon itoring of cyanobacte ria b l oom w as d i v i ded into t wo g roups :genera lm on itor i ng and e m ergency m on itor i ng .The parti cular m onitor i ng requests fo r each g roup w ere a lso proposed to f ac ilitate rea lm on itor i ng for the env iron m enta l mon it o ri ng depart m ent .T he results wou l d pro -v i de sc i entifi c foundati on fo r re levant depart ments around T ai hu L ake to ca rry out early w arn i ng m on itor i ng o f cyanobac teria bl oom.KEY W ORDS :T a i hu L ake ;cyanobacter i a b l oom ;re m ote sens i ng ;distributi on fea t ures ;response to ea rl y w arni ng mon it o ri ng太湖是中国第三大淡水湖,周边经济发达,人类活动对其影响甚大。

藻类水华风险和常规管控监测及响应处置方案一、适用范围风险管控监测及响应处置适用于纳入风险管控清单的主要湖库、太湖、钱塘江流域等重点水域的蓝藻水华预警监测及响应处置工作。

常规管控监测及响应处置适用于纳入常规管控清单的主要湖库,以及除太湖、钱塘江流域外的重点水系蓝藻水华预警监测及响应处置工作。

二、监测与处置结合藻类监测、水质情况、饮用水源安全等因素,将风险管控的重点水域水华藻类监测等级分为常规级、预警级、应急级,其中常规级以III级标识,预警级以II级标识,应急级以I 级标识。

藻类监测分为巡查监测和固定点位监测(预警监测和应急监测),两种方式侧重不同、互为补充,同时进行。

常规管控的湖库和流域藻类监测一般为常规级,以III级标识,分为巡查监测和固定点位监测(预警监测)。

一旦发生藻类水华现象,立即参照风险管控要求开展监测。

(一)巡查监测1.巡查监测项目表观指标:观察水体表现是否异常(如水体颜色、藻类颗粒分布等),并拍摄现场照片。

理化指标:水温、pH 值、溶解氧。

生物指标:叶绿素a。

2.巡查监测时段与频次在夏秋季节藻类水华高发期开展巡查监测,每周不少于一次;重点管控时段,每周不少于2次;处于应急监测级别时,每日不少于1次。

(二)固定点位监测固定点位监测分为预警监测和应急监测两种类型。

1.预警监测(1)监测项目表观指标:水华特征,包括藻类分布情况及气味,其中藻类分布分为无藻类颗粒、少量藻类颗粒、中等藻类颗粒、大量藻类颗粒或明显水华分布,并拍摄现场照片。

理化指标:水温、pH 值、溶解氧、高锰酸盐指数、总氮、氨氮、总磷;生物指标:叶绿素a、藻密度、藻类群落结构。

(2)监测频次:6 月和9 月:2 次/月;7—8 月:1 次/周;1—5 月及10—12 月:1 次/月。

2.应急监测在保持预警监测固定点位、监测项目和监测频次的基础上,开展应急监测。

(1)监测项目:主要针对增设的应急监测点位。

表观指标:同预警监测;理化指标:水温、pH 值和溶解氧;生物指标:叶绿素a、饮用水源地加测微囊藻毒素-LR。

湖泊蓝藻水华及湖泛监测预警和处置关键技术与应用下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。

文档下载后可定制修改，请根据实际需要进行调整和使用，谢谢！本店铺为大家提供各种类型的实用资料，如教育随笔、日记赏析、句子摘抄、古诗大全、经典美文、话题作文、工作总结、词语解析、文案摘录、其他资料等等，想了解不同资料格式和写法，敬请关注！Download tips: This document is carefully compiled by this editor. I hope that after you download it, it can help you solve practical problems. The document can be customized and modified after downloading, please adjust and use it according to actual needs, thank you! In addition, this shop provides you with various types of practical materials, such as educational essays, diary appreciation, sentence excerpts, ancient poems, classic articles, topic composition, work summary, word parsing, copy excerpts, other materials and so on, want to know different data formats and writing methods, please pay attention!湖泊蓝藻水华问题的背景。

湖泊蓝藻水华是当今世界范围内环境保护的重要问题之一。

太湖水源地水体异味检测及预警系统研究的开题报告一、题目：太湖水源地水体异味检测及预警系统研究。

二、研究背景及意义：太湖是我国南方地区最大的淡水湖，饮用水源地和生态保护区域。

然而，近年来太湖出现了多次水体富营养化和藻华暴发事件，造成了严重的水体污染和异味问题，给周边地区的居民带来了极大的不便和健康隐患。

因此，太湖水体异味检测及预警系统的研究具有重要的现实意义和深远的社会影响。

三、研究目的和内容：本论文旨在开发一种基于智能物联网技术的太湖水体异味检测及预警系统，具体研究内容包括：1.太湖水体异味成分和形成机理分析；2.太湖水体异味检测技术的研究和开发；3.基于智能物联网技术的太湖水体异味预警系统的设计和构建；4.太湖水体异味预警系统的实验验证和应用示范。

四、研究方法和技术路线：1.文献调研和理论分析，确定太湖水体异味的成分和形成机理；2.采用气相色谱-质谱联用技术、电子鼻等异味检测技术，研究太湖水体异味的检测方法，建立异味检测模型；3.基于超低功耗的物联网技术，设计太湖水体异味预警系统，包括物联网节点、数据传输模块和云平台；4.在太湖水源地进行实地测试，验证异味检测模型和预警系统的可靠性和效果；5.结合地理信息系统和大数据分析技术，对太湖水体异味的时空分布和演化趋势进行预测和预警，为水源地管理部门提供科学决策和水质监测服务。

五、研究进度计划：第一年：文献调研、太湖水源地实地采样和样品分析，建立太湖水体异味检测模型。

第二年：设计和开发太湖水体异味预警系统，包括物联网节点、数据传输模块和云平台，进行功能测试和性能优化。

第三年：在太湖水源地进行实地测试和应用示范，建立异味预警模型，对太湖水体异味进行时空分布和演化趋势预测和预警。

六、预期成果和经济效益：1.建立太湖水体异味检测和预警系统，为太湖水源地管理部门提供科学决策和水质监测服务；2.推动太湖水体污染治理和环境保护工作，提高水源地水质安全和人民生活质量；3.为智慧水务建设和生态文明建设提供技术支持和示范；4.具有一定的经济效益和社会效益，对水环境保护和可持续发展具有积极意义。

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。

太湖水源地水体异味检测及预警系统随着我国工农业经济的迅猛发展，城市化进程不断加快，生态环境不堪重负。

由于工农业废水及生活污水排放量急剧增大，市政污水处理负荷加剧，导致自然水体不断遭受污染，各大湖泊富营养化严重，饮水安全问题一直成为大众关注的焦点。

湖泊富营养化是指水体接纳过量的氮、磷等营养性物质，使得水体中藻类以及其他生物过度繁殖，水质恶化，使水域生态和水功能受到破坏，继而为蓝藻暴发创造条件，使水资源利用遭到破坏，给湖泊水环境及其生态系统带来严重后果的过程。

湖泊富营养化是全世界面临的水环境问题。

我国66％的湖泊和水库均处于富营养化的状态，尤其是太湖、巢湖和滇池三大湖泊，富营养化状况严重。

湖泊富营养化带来的最大问题在于蓝藻的异常生长和暴发，蓝藻暴发会造成水体大面积水质恶化，不但破坏了暴发水域内的自然生态和水质质量，对饮用水供应系统造成污染，而且会产生大量腐败物质和臭味，严重影响了水域的生态景观，甚至会对人类健康造成威胁。

1太湖蓝藻暴发事件2007年4月下旬太湖出现了全湖水华暴发的现象。

5月28日，江苏省无锡市贡湖水源地水质恶化，水源区出现大范围的污水聚集团，无锡最大的贡湖水厂自来水出现严重恶臭味。

在太湖暴发的蓝藻水华引发了当地严重的饮用水危机。

城区的大批市民家中自来水水质突然发生变化并伴有难闻的气味，无法正常饮用，并造成了市民对饮用水质量问题的不小恐慌。

太湖水质富营养化问题由来已久，每年6到9月份，太湖无锡水域都会发生不同程度的蓝藻暴发事件。

但是2007年蓝藻的提前暴发，以及无锡市的饮用水危机，给我们敲响了警钟。

太湖上游水域的严重污染，富营养化问题的由来已久，预警机制和防治措施的欠缺，是我们不得不面对的种种难题。

近三年，国家强制关闭了太湖流域近千家中小型化工厂、造纸厂等高污染单位，较为有效的抑制了太湖水质的迸一步污染恶化，国家投入大量财力实施“引江济太’’工程，又进一步缓解了太湖富营养化造成蓝藻暴发的状况。

太湖秋冬季蓝藻水华MODIS卫星遥感监测孔维娟;马荣华;段洪涛;张寿选【期刊名称】《遥感信息》【年(卷),期】2009(000)004【摘要】利用2007年10～12月长时间序列MODIS卫星遥感影像,在经验模型估算叶绿素a和藻蓝素浓度的基础上,通过阈值分割提取太湖蓝藻水华,实时获取了蓝藻水华及其色素浓度信患.结果表明:10～12月蓝藻主要分布在西部沿岸和湖心区,爆发频率和水华面积均高于北部各湖湾,其中10、11月平均水华面积分别为261.5km2和321.6 km2,12月水华面积明显小于前两个月,平均为163.3 km2.另外,在蓝藻爆发期,叶绿素a和藻蓝素平均含量基本维持在45μg/L和180μg/L的水平,且爆发期内,蓝藻水华的空间分布、覆盖面积、色素浓度在短时间内会发生非常大的变化.【总页数】6页(P80-84,88)【作者】孔维娟;马荣华;段洪涛;张寿选【作者单位】南京大学地理信息科学系,南京,210093;中国科学院南京地理与湖泊研究所,南京,210008;中国科学院南京地理与湖泊研究所,南京,210008;中国科学院南京地理与湖泊研究所,南京,210008【正文语种】中文【中图分类】TP751【相关文献】1.基于MODIS数据的太湖蓝藻水华时空分布规律研究 [J], 黄君;宋挺;庄严;吴蔚2.基于MODIS的太湖蓝藻水华暴发时空规律分析研究 [J], 刘晓艳;倪峰;周玉红3.利用MODIS影像提取太湖蓝藻水华的尺度差异性分析 [J], 尚琳琳; 马荣华; 段洪涛; 姜广甲; 周琳4.利用MODIS影像提取太湖蓝藻水华的尺度差异性分析 [J], 尚琳琳; 马荣华; 段洪涛; 姜广甲; 周琳5.MODIS卫星遥感监测太湖蓝藻的初步研究 [J], 沙慧敏;李小恕;杨文波;李继龙因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

收稿日期:2007-09-17作者简介:徐恒省(1972-),男,江苏连云港人,工程师.表2环境质量生物分类环境质量类型生物污染指数生物伤害度指数生物多样性指数Ñ无污染001Ò轻污染0~01501Ó中污染015~101Ô重污染\10~11~05应用实例对某一化工厂附近植物群落进行调查,群落中各种植物的伤害状况如表3所示。

表3植物群落伤害状况植物受害状况悬铃木、加拿大白杨80%以上的叶片受害,甚至脱落丝瓜叶片明显受害,部分植物死亡向日葵、葱、玉米、牵牛花50%的叶面积受害,叶脉间有点块状伤斑月季、蔷薇、枸杞30%的叶面受害,叶脉间有伤班葡萄、金银花10%的叶面受害,叶片有轻度伤斑广玉兰、大叶黄杨无明显症状表3调查结果表明,植物已受到明显的伤害,丝瓜的生物多样性已经发生改变。

根据植物受害程度和生物多样性的变化,可以判断环境污染是严重的。

参考文献:[1]张志杰.环境污染生态学[M].北京:中国环境科学出版社,19891[2]田贵全.气相色谱法测定鱼体中的PCB及有机氯农药[J].中国环境监测,1999,15(2).[3]Arndt,U.,W.Nobel&B.Schweizer,Bioindikatoren:Moelichkeiten,Grenzen und neue Erkenntnisse,Ulmer Verlag Stuttgart,19871[4]Schubert,R.,Bioindikation in terrestrischenOeosystemen,Gustav Fi scher Verlag,Jena,19911[5]Klein,R.&M.Paulus,Umweltproben fuer dieSchadstoffanalytik im Biomonitoring,Gustav Fischer Verlag,19951太湖蓝藻水华预警监测技术体系的探讨徐恒省,洪维民,王亚超,翁键中,李继影(苏州市环境监测中心站,江苏苏州215004)摘要:太湖蓝藻水华已经成为一个社会和政府共同关注的环境问题。

太湖蓝藻水华的遥感监测研究一、内容简述太湖蓝藻水华是近年来我国太湖地区较为严重的环境问题之一，对太湖水质和生态环境造成了严重影响。

为了及时了解太湖蓝藻水华的分布、变化和严重程度，本文采用遥感技术对太湖蓝藻水华进行了监测研究。

本文首先介绍了太湖蓝藻水华的基本概念和形成原因，然后详细阐述了遥感技术在太湖蓝藻水华监测中的应用，包括卫星遥感、航空遥感和地面遥感等。

接着本文分析了太湖蓝藻水华的空间分布特征，包括大范围、高密度分布和季节性变化等特点。

本文结合实际数据，对太湖蓝藻水华的发展趋势进行了预测，并提出了相应的防治措施，以期为太湖地区的环境保护和生态修复提供科学依据。

A. 研究背景随着人类活动的不断增加，太湖地区面临着严重的水环境问题，其中蓝藻水华是最为突出的一种。

蓝藻水华是一种由蓝藻类植物引起的水体富营养化现象，其生长速度快、覆盖范围广，对水生生物和人类健康造成严重影响。

近年来太湖地区蓝藻水华的发生频率呈上升趋势，给水资源管理和环境保护带来了巨大挑战。

因此对太湖蓝藻水华的遥感监测研究具有重要的现实意义。

遥感技术作为一种非接触式的监测手段，具有实时、动态、高时空分辨率等特点，能够有效地反映地表生态环境的变化。

目前国内外学者已经开展了大量关于太湖蓝藻水华遥感监测的研究，但仍存在一定的局限性，如数据源单算法不够精确等问题。

因此开展太湖蓝藻水华遥感监测研究，对于提高太湖蓝藻水华监测的准确性和时效性具有重要意义。

B. 研究目的和意义随着人类活动的不断增加，太湖地区的水体污染问题日益严重，尤其是蓝藻水华的发生频率逐年上升，对太湖生态环境和周边居民的生活造成了严重影响。

因此开展太湖蓝藻水华的遥感监测研究具有重要的现实意义。

建立太湖蓝藻水华遥感监测模型，提高监测数据的准确性和时效性。

通过对太湖地区不同时间段的遥感影像进行分析，揭示蓝藻水华的发生规律，为政府部门制定针对性的防治策略提供依据。

探讨太湖地区蓝藻水华与气象、水文等环境因素的关系，为综合防治提供理论支持。

基于近湖面定点遥感连续监测藻类水华的探究引言近年来，全球范围内藻类水华事件频繁发生，并给生态环境和人类健康带来巨大恐吓。

针对藻类水华的监测与预警工作极其重要，遥感技术因其快速、高效的特点成为了不行替代的工具之一。

本探究旨在基于近湖面定点遥感数据连续监测藻类水华，以提高对水生态环境的保卫和管理水平。

方法1. 数据得到：选择具有直径约为300米，位于湖面上的确定点进行监测。

遥感卫星数据，如高区分率影像数据和多光谱、高光谱数据，可提供所需的监测信息。

同时，结合定点观测测站，得到实地数据，通过地面观测与遥感数据进行对比分析。

2. 数据处理：对遥感数据进行预处理，比如辐射定标、大气校正等，以消除大气和地表杂乱信息的影响，并将其转换为水质参数。

然后，依据所选择的水质参数建立监测模型，并利用监测数据对其进行校正和验证。

3. 数据分析：利用遥感数据，结合监测模型，分析藻种的数量、空间分布和时序变化。

通过比较不同时间点的遥感数据，识别并跟踪藻类水华的演变过程，确保准时预警，并提供决策支持。

结果与谈论1. 数据得到和处理：本探究接受多源数据得到和处理方法，能够满足数据需求，并尽量缩减大气、地表反射等干扰因素的影响。

通过对比分析，遥感数据与实地观测数据具有较好的一致性。

2. 藻类水华监测模型：依据水体光学特性和藻类生物特征，建立了一种基于遥感数据的藻类水华监测模型。

该模型通过光谱分析和数学统计方法，可以较准确地计算藻类浓度和种类，并提供水华预警。

3. 藻类水华时空变化分析：通过应用监测模型，我们能够获得藻类的分布图、时序变化图和热点区域图。

在时间上，我们发现藻类水华频繁发生在夏季、高温多湿的气候环境下；在空间上，藻类水华主要集中在湖泊靠拢陆地的区域。

结论本探究，通过多源数据得到和处理、建立监测模型和分析藻类水华的时空变化，为藻类水华的监测与预警提供了有效的方法和手段。

然而，目前依旧存在一些问题，比如局部光照条件与大气因素的影响，需要进一步加以解决。