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海洋有害藻华学简介海洋有害藻华学是研究海洋中有害藻类（HABs）的学科，通过对有害藻类的种类、分布、生态学特性以及对人类和环境的影响进行研究，旨在保护海洋生态系统的健康和人类的生活质量。
有害藻类是指那些在特定条件下能够引起海洋生态系统中的生态危害的藻类。
它们通常通过藻华（algae bloom）的形式出现，会产生毒素，对海洋生物和人类健康造成一定的危害。
有害藻类的种类与分布有害藻类包括多种藻类，如硅藻、甲藻、裸藻等。
它们栖息在全球各大洋、海湾和河口等水域中，其分布范围广泛，但在不同的地理区域和环境条件下，危害程度和种类也会不同。
例如，一些特定的有害藻类在亚热带和温带水域中相对较常见，而其他一些有害藻类则主要分布在热带海域。
有害藻类的生态学特性与环境之间存在着密切的关系。
温度、光照、营养盐、海流等环境因素对有害藻类的生长季节和发展周期有着重要影响。
充足的光照和适宜的温度是有害藻类繁殖的重要条件，而过高或过低的温度以及过多的营养盐会刺激有害藻类的繁殖。
此外，海洋中的环流和海流也会对有害藻类的分布和传播起到一定的影响。
有害藻类的生态学特性有害藻类的生态学特性主要表现为以下几个方面：1. 快速繁殖有害藻类具有快速繁殖的特点，它们能够在短时间内呈指数增长。
这是由于有害藻类具有较短的世代时间和高生殖力，加上适宜的环境条件，使它们很快形成大规模的藻华。
2. 毒素产生有害藻类在生长和繁殖过程中会产生一些有毒物质，这些毒素可能对海洋生物和人类健康造成危害。
有毒物质可以通过食物链传递，积累在海洋生物体内，进而危害食用这些生物的人类和动物。
3. 生态竞争有害藻类能够通过竞争和抑制其他藻类的生长，获取更多的营养物质和生存空间。
这种竞争性的生态行为可能改变海洋生态系统的结构和功能，对其他生物种群造成影响。
4. 海洋生态系统影响有害藻类对海洋生态系统的影响是多方面的。
首先，有害藻华会影响海洋水体的透明度，降低水体中的光合作用效率，影响海洋光合生物的生长和繁殖。
海洋有害藻华学海洋有害藻华学是研究海洋中有害藻类（如赤潮、蓝藻等）的学科。
这些有害藻类在海洋生态系统中起着重要的作用，但过度繁殖或毒素释放可能对海洋生物和人类健康造成危害。
在过去几十年里，由于气候变化、人类活动等因素的影响，有害藻华现象在全球范围内呈逐渐增加的趋势，引起了人们的广泛关注。
有害藻华学的研究范围涉及有害藻类的分类、生物学特性、生态学影响、毒素释放机制等方面。
通过对有害藻类的研究，科学家们可以更好地了解有害藻华的形成机制和规律，为预测和防控有害藻华提供科学依据。
同时，有害藻华学的发展也为海洋环境保护和生态修复提供了重要参考。
有害藻华的形成通常与多种因素密切相关。
气候变化、海洋环流、营养盐输入、光照强度等因素都可能影响有害藻类的繁殖和生长。
例如，暖水流入、底层水体上升、水体富营养化等现象都可能为有害藻类的繁殖提供有利条件。
此外，人类活动如过度捕捞、工业污染、废水排放等也可能导致海洋环境恶化，进而促使有害藻华的发生。
有害藻华不仅对海洋生态系统造成危害，还可能对人类健康和经济造成重大影响。
一些有害藻类能够释放毒素，对鱼类、贝类、海洋哺乳动物等造成中毒甚至死亡。
此外，有害藻华还可能导致渔业资源减少、水域生态系统失衡，给渔业、旅游等产业带来损失。
因此，及时预测和有效防控有害藻华至关重要。
为了有效防控有害藻华，科学家们开展了大量的研究工作。
他们通过监测海洋环境参数、收集有害藻类样本、分析毒素释放机制等手段，逐步揭示了有害藻华形成的内在规律。
在此基础上，他们还提出了一系列有效的防控措施，如生物防控、化学防控、物理防控等，以期减轻有害藻华带来的危害。
总的来说，海洋有害藻华学是一个重要的学科领域，对于维护海洋生态平衡、保护人类健康具有重要意义。
通过加强有害藻类的研究和防控工作，我们可以更好地保护海洋环境，维护人类的生存和发展。
希望未来能有更多的科学家和研究机构投入到这一领域，共同努力，为实现海洋生态的可持续发展贡献力量。
《岱海叶绿素a遥感反演模型及藻华监测研究》篇一一、引言随着现代科技的飞速发展，遥感技术在水质监测、海洋生态保护等领域发挥着越来越重要的作用。
其中，叶绿素a作为水体中藻类生物量的重要指标，其浓度变化直接反映了水体的营养状况和生态环境的健康状况。
因此，准确快速地监测叶绿素a的浓度变化，对预防水体富营养化及藻华等环境问题具有重要意义。
岱海作为一个典型的内陆湖泊，其水质的监测和藻华的预警对于当地生态环境的保护至关重要。
本文将详细介绍岱海叶绿素a的遥感反演模型及其在藻华监测中的应用。
二、岱海叶绿素a遥感反演模型1. 遥感数据的选择与处理遥感数据的选择对于反演模型的准确性至关重要。
本文选取了卫星遥感数据，包括可见光、近红外和红边波段等数据。
在数据处理过程中，进行了大气校正、辐射定标等预处理工作，以消除大气、太阳高度角等因素对遥感数据的影响。
2. 叶绿素a遥感反演模型的建立基于遥感数据的特性，本文采用经验统计法和半分析法相结合的方法，建立了岱海叶绿素a的遥感反演模型。
该模型通过分析遥感数据与叶绿素a浓度的相关关系，建立了数学模型，实现了从遥感数据中提取叶绿素a浓度的目的。
三、模型验证与精度评估为了验证模型的准确性和可靠性，本文采用现场实测数据对模型进行了验证。
通过对比实测数据与模型反演结果，发现该模型具有较高的精度和可靠性，能够准确反映岱海叶绿素a的浓度变化。
四、藻华监测应用1. 藻华监测原理基于叶绿素a遥感反演模型，可以实时监测岱海的水质状况。
当叶绿素a浓度超过一定阈值时，表明水体可能出现富营养化及藻华等问题。
因此，通过监测叶绿素a的浓度变化，可以及时掌握岱海的藻华状况。
2. 藻华监测实践本文利用建立的遥感反演模型，对岱海进行了长期的藻华监测。
通过分析历史数据，发现岱海的藻华状况呈现出一定的季节性和周期性。
在富营养化严重的季节，及时采取措施控制污染源，有效减缓了藻华的发生。
五、结论本文建立了岱海叶绿素a的遥感反演模型，并对其在藻华监测中的应用进行了研究。
基于XML技术和海洋元数据标准的海洋遥感卫星数据规范性海洋遥感卫星数据是指利用卫星遥感技术获取海洋相关信息的数据，包括海洋水温、盐度、色素、溶解氧含量、叶绿素浓度、海洋表面风场、海浪、海冰、海洋悬浮物浓度、海洋地表温度等。
这些数据对于海洋环境监测、资源开发利用、海洋灾害预警等具有重要意义。
由于海洋遥感卫星数据的获取与处理具有一定的复杂性，因此需要建立规范的数据标准和技术规范，以确保数据的可靠性、一致性和可操作性。
在海洋遥感数据的标准化过程中，XML技术和海洋元数据标准起着关键的作用。
XML （Extensible Markup Language）是一种标记语言，它可以将数据存储为文本格式，便于在不同系统之间进行数据交换和共享。
海洋元数据标准则是指对海洋遥感数据进行描述和管理的规范，包括数据的来源、采集时间、空间范围、质量控制、数据格式等信息。
通过引入XML技术和海洋元数据标准，可以实现对海洋遥感卫星数据进行规范化描述和管理，提高数据的可用性和互操作性，为海洋环境监测和海洋资源管理提供可靠的数据支持。
海洋遥感卫星数据的规范化工作包括以下几个方面：一是建立海洋遥感卫星数据的元数据标准；二是利用XML技术对海洋遥感卫星数据进行描述和存储；三是制定数据格式和交换标准；四是建立数据质量控制和管理机制。
下面将分别对这几个方面进行详细介绍。
建立数据质量控制和管理机制是实现海洋遥感卫星数据规范化的关键环节。
数据质量控制和管理是指对数据进行质量检验和管理的过程，包括对数据的准确性、完整性、一致性等进行评估和监控。
通过建立数据质量控制和管理机制，可以对海洋遥感数据进行质量检验和管理，提高数据的可靠性和可用性。
还可以通过建立数据质量控制和管理机制，实现对海洋遥感数据的动态监控和追溯，确保数据的安全和可信度。
《资源节约与环保》2019年第10期疑似甲藻水华监测及应急管理探究庄金辉（龙岩市漳平生态环境局福建龙岩364400）引言水库水质安全的科学防控,是提高水资源利用效率,保障区域饮水安全的重要保障。
随着社会工业生活的日益扩大,甲藻水华问题成为影响水库生态安全的重要因素。
当前,水库甲藻水华监测技术、标准日益成熟,监测数据的精准度,为水库甲藻水华的科学评价提供了有力保障。
本文基于水库疑似甲藻水华监测的数据分析,就如何实现甲藻水华应急管理,做了如下具体阐述。
1科学监测,有效预判甲藻水华爆发在甲藻水华爆发监测中,主要包含常规监测和应急预警监测,需要基于实际需求,合理开展监测工作,为甲藻水华爆发的科学防治,提供可靠的监测数据。
1.1常规监测水库甲藻水华的发生,很大原因是微囊藻群体出现大规模生长,进而对水环境中的溶解氧、水温及pH 等有所影响。
因此,在日常甲藻常规监测中,主要针对溶解氧、水温、pH 、总氮、总磷等项目展开。
与此同时,要根据水库等的实际功能,实现监测周期的合理设定,并通过与往年同期数据的比对分析,科学研判水库甲藻水华爆发的可能性,为水库甲藻水华爆发提供科学依据,及时展开防治。
1.2应急预警监测应急预警监测主要根据水库甲藻常规监测研判甲藻水华爆发的可能性,对重点季节时期及时段,展开水库应急预警监测工作,进而及时研判水库疑似甲藻水华情况。
一般情况之下,水库应急预警监测实施,主要对藻密度、平均气温、水温、pH 值、溶解氧、高锰酸盐指数、氨氮、总氮、总磷、叶绿素a 、藻类总数、藻毒素等展开应急预警监测,做到一天一次应急预警监测。
在实际监测中,于亚表层0.5m 和表层0.2m 采集,并将0.5m 的取样分析数据作为主要评价依据,而0.2m 取样分析数据作为参考依据,确保监测数据分析的科学有效性。
2甲藻水华预警监测的分析应用在疑似甲藻水华监测中,一般需要对水库进行现场实时观测,必要时结合无人机等技术实现现场实时观测,实现对疑似甲藻水华预警及时有效的开展监测。
《岱海叶绿素a遥感反演模型及藻华监测研究》篇一一、引言近年来，水体富营养化及其引起的藻华问题在全球范围内广泛出现，成为了生态保护和环境管理领域面临的重要问题。
其中，岱海作为典型的湖泊之一，同样也遭受了这一挑战。
湖泊藻华问题不仅仅关系到生态系统的稳定，也对人们的健康安全产生了重大影响。
为了更有效地监控藻华的扩散情况和防治策略的实施效果，叶绿素a（Chl-a）浓度作为一种衡量藻华的关键参数受到了广大科研人员的关注。
传统的测定方法大多采用实地取样，通过实验测定水样的叶绿素a含量，但由于耗时较长且耗损较大，实时性和精度有限。
因此，运用遥感技术来估算和监测湖泊的叶绿素a浓度及其藻华状况，就显得尤为重要。
本文旨在通过构建岱海叶绿素a的遥感反演模型来分析岱海的藻华情况，以期为后续的监测和管理提供参考依据。
二、岱海背景与遥感数据岱海位于我国某地，是一个典型的内陆湖泊。
近年来，由于气候变暖、人为排放等因素的影响，岱海的富营养化问题日益严重，藻华现象频发。
为了有效监测和评估岱海的藻华状况，本文采用了多种遥感数据。
其中包括高分辨率的卫星影像、不同时相的卫星过境数据等。
这些数据不仅包含了丰富的光谱信息，还有较高的空间分辨率和时间分辨率，对于研究岱海的藻华现象具有重要的价值。
三、叶绿素a遥感反演模型的构建为了构建岱海叶绿素a的遥感反演模型，我们首先对遥感数据进行了预处理，包括辐射定标、大气校正等步骤。
然后，根据湖泊水体的光谱特征和叶绿素a的吸收和反射特性，选取了合适的波段和算法进行建模。
在模型构建过程中，我们采用了多元线性回归、神经网络等多种方法进行尝试和优化。
最终，通过对比模型的估算结果和实地测定的叶绿素a浓度数据，确定了最优的模型参数和算法。
四、模型验证与结果分析为了验证模型的准确性和可靠性，我们采用了独立的数据集对模型进行了验证。
结果表明，该模型能够较好地估算岱海的叶绿素a浓度，具有较高的精度和稳定性。
同时，我们还分析了不同季节、不同气象条件下的叶绿素a浓度变化情况，以及与藻华现象的关系。
海洋环境中有有害藻类的监测与预警随着全球气候变化和人类活动的日益增多，海洋环境中有害藻类的增殖与扩散成为一个不容忽视的问题。
有害藻类对海洋生态系统的稳定性产生了直接和间接的影响，给渔业、旅游业等经济产业带来了重大的损失。
因此，海洋环境中有害藻类的监测与预警变得至关重要。
一、监测方法1. 传统监测方法传统方法主要包括采样、显微镜观察和细胞计数。
通过船只或浮标进行采样，然后在实验室对采样物进行显微镜观察，利用显微镜判断藻类种类和数量。
这种方法虽然简单直观，但仍然存在操作繁琐、时间耗费长以及人为误判等问题。
2. 分子生物学方法随着分子生物学技术的发展，PCR（聚合酶链反应）和实时荧光定量PCR等方法被广泛应用于有害藻类的监测。
这些方法通过特定的引物和探针来放大和检测海水中有害藻类的DNA或RNA，具有高灵敏度和快速结果的优势。
3. 光谱技术近年来，光谱技术也被引入有害藻类的监测中。
通过分析光谱图像，可以获取有关藻类物种、浓度和生长状态等信息。
光谱技术的优势在于非接触式测量、实时性及高精度。
二、预警系统1. 数据传输与处理监测到的有害藻类数据需要及时传输和处理，以提供基础数据支持预警决策。
传统的监测方法可通过船只或浮标进行采集，随后将数据传输至中央处理站点，进一步分析和评估有害藻类的分布和趋势。
2. 模型建立与预测基于监测数据和环境因素，可以建立有害藻类分布和生长的数学模型。
这样的模型可用于预测和预警有害藻类的演变趋势，为相关部门提供提前应对的时间窗口。
3. 综合多源数据结合卫星遥感、潜水器观测和浮标等多源数据，可以实现对海洋环境和有害藻类的综合监测和预警。
通过整合多种数据源，可以提高监测和预警系统的准确性和可靠性。
三、挑战与展望1. 数据质量和可靠性有害藻类监测与预警系统的有效性依赖于数据质量和可靠性。
确保监测数据的准确性、及时性和全面性，是提高系统性能的重要一环。
2. 全球合作与信息共享海洋环境中有害藻类的监测和预警需要各国加强合作与信息共享。
《岱海叶绿素a遥感反演模型及藻华监测研究》篇一一、引言随着遥感技术的快速发展，其在海洋环境监测和生态评估方面的应用越来越广泛。
其中，岱海地区的水体富营养化和藻类过度繁殖现象成为了近年来的关注重点。
对水体中的叶绿素a进行准确的监测与反演，不仅对水体的富营养化状态有着重要的指示意义，也是进行藻华监测的关键指标。
因此，本研究将着重探讨岱海叶绿素a的遥感反演模型及其在藻华监测中的应用。
二、研究背景与意义岱海位于我国北方某地，近年来因人类活动影响，水体富营养化现象日益严重，导致藻类大量繁殖，引发藻华问题。
叶绿素a作为水体中藻类生物量的重要指标，其含量的高低直接反映了水体的营养状况和生态安全。
因此，通过遥感技术对岱海叶绿素a进行反演，可以实现对水体富营养化和藻华的实时监测和预警，对保护岱海水域生态环境、维护生态平衡具有重要意义。
三、研究方法与数据来源本研究采用遥感技术手段，结合岱海地区的水文气象数据，建立叶绿素a的遥感反演模型。
数据来源主要包括卫星遥感数据、地面实测数据以及气象数据。
其中，卫星遥感数据用于提取水体的光谱信息，地面实测数据用于验证遥感反演模型的准确性，气象数据则用于分析环境因素对叶绿素a含量的影响。
四、岱海叶绿素a遥感反演模型的建立1. 数据预处理：对卫星遥感数据进行辐射定标、大气校正等预处理，以消除数据中的噪声和干扰信息。
2. 特征提取：根据水体的光谱特征，提取与叶绿素a含量相关的光谱信息。
3. 模型构建：采用统计分析和机器学习等方法，建立叶绿素a含量与光谱信息之间的数学关系，形成遥感反演模型。
4. 模型验证：利用地面实测数据对遥感反演模型进行验证，评估模型的精度和可靠性。
五、藻华监测应用1. 藻华识别：通过遥感技术获取岱海水体的光谱信息，结合建立的遥感反演模型，识别出水体中叶绿素a含量较高的区域，即藻华发生区域。
2. 藻华程度评估：根据叶绿素a含量的高低，评估藻华的程度和范围，为后续的藻华防治提供依据。
《岱海叶绿素a遥感反演模型及藻华监测研究》篇一一、引言随着遥感技术的快速发展，其在海洋环境监测和生态评估中的应用日益广泛。
岱海作为我国重要的内陆湖泊之一，其水质状况和生态安全对于周边地区乃至全国的生态环境具有重要影响。
叶绿素a作为水体中浮游植物的主要色素成分，其浓度可以反映水体的富营养化程度，进而间接体现湖泊的生态环境状况。
因此，研究岱海叶绿素a的遥感反演模型以及藻华监测，对于岱海乃至整个湖泊生态系统的保护和管理具有重要意义。
二、研究背景及意义近年来，随着工业化和城市化的快速发展，岱海面临着严重的富营养化问题，藻华现象频发。
因此，建立一种高效、准确的叶绿素a遥感反演模型，对岱海的水质状况进行实时监测和评估，是当前研究的重要课题。
此外，通过对岱海藻华现象的监测和研究，可以为湖泊生态环境的保护和管理提供科学依据，促进湖泊生态环境的可持续发展。
三、岱海叶绿素a遥感反演模型的建立1. 数据来源与处理本研究采用卫星遥感数据和现场实测数据相结合的方法。
卫星遥感数据包括多时相、多光谱的卫星影像数据，现场实测数据包括水体中叶绿素a的浓度等水质参数。
在数据处理过程中，对卫星影像数据进行辐射定标、大气校正等预处理，以提高数据的准确性和可靠性。
2. 反演模型的构建根据卫星遥感数据的特性，结合水色遥感理论，构建了岱海叶绿素a的遥感反演模型。
模型采用多元线性回归方法，以卫星影像数据中的特定波段作为自变量，以现场实测的叶绿素a浓度作为因变量，通过统计分析建立二者之间的数学关系。
3. 模型验证与优化通过将模型反演结果与现场实测数据进行对比分析，对模型进行验证和优化。
采用决定系数（R2）、均方根误差（RMSE）等统计指标对模型的精度进行评估。
通过不断调整模型的参数和算法，优化模型的反演精度和稳定性。
四、岱海藻华监测研究1. 藻华现象的识别与监测利用建立的叶绿素a遥感反演模型，对岱海的水质状况进行实时监测和评估。
通过分析卫星影像数据中的叶绿素a浓度分布情况，识别出藻华现象的发生和扩散趋势。
秦皇岛近海有害藻华发生特征及防治对策研究晋利;杨知勋【摘要】The harmfu l algal blooms that occurred in coastal Qinhuangdao was mainly caused by micro-algae and pico-algae which broke out from May to September mainly. The main cause of harmful algal blooms was the nutrients in water. Combined with the geographical features of Qinhuangdao the control and emergency management of harmful algal blooms was: establishing scientific and effective emergency prevention system from the aspects of policy, law, institution, pre-arranged planning and methods et al.%秦皇岛近海有害藻华主要由微型及微微型藻类引起，产生的主要原因为水体营养盐，其发生时间主要集中在5～9月。
结合秦皇岛地域特色，提出有害藻华的防控及应急治理需从政策、法律、机制、预案及方法等几个方面着手，建立科学的预防体系及有效的应急体系。
【期刊名称】《中国环境管理干部学院学报》【年(卷),期】2014(000)001【总页数】3页(P40-42)【关键词】秦皇岛;有害藻华;微型藻类赤潮;微微型藻类赤潮;应急治理【作者】晋利;杨知勋【作者单位】中国环境管理干部学院，河北秦皇岛 066004;中国环境管理干部学院，河北秦皇岛 066004【正文语种】中文【中图分类】X551.1 秦皇岛近海有害藻华的发生特征有害藻华（Harmful Algal Blooms，HABs）是威胁、危害海洋生态环境和人类健康的一种海洋灾害。
《岱海叶绿素a遥感反演模型及藻华监测研究》篇一一、引言随着现代科技的飞速发展，遥感技术在水环境监测与管理中发挥着越来越重要的作用。
岱海作为我国重要的湖泊之一，其水质的监测与保护显得尤为重要。
叶绿素a作为水体中藻类生物量的重要指标，其浓度的准确快速测定对于藻华的监测与预警具有重要意义。
本文旨在研究岱海叶绿素a的遥感反演模型及其在藻华监测中的应用。
二、研究背景及意义岱海位于我国的重要地理区域，其水质状况直接影响到周边生态环境的健康。
叶绿素a的浓度是反映水体中藻类生物量的关键参数，对于评估水体营养状况、预测藻华发生及生态风险具有重要意义。
传统的叶绿素a测定方法多为现场采样和实验室分析，这种方法耗时耗力，且难以实现实时监测。
因此，利用遥感技术进行叶绿素a的反演及藻华监测成为研究的热点。
三、遥感反演模型研究1. 数据获取与处理：本研究所用的遥感数据主要来自卫星和无人机平台。
通过预处理程序对原始数据进行辐射定标、大气校正等处理，以消除数据中的噪声和误差。
同时，收集岱海的水文、气象等辅助数据，为后续分析提供支持。
2. 特征选择与模型构建：根据遥感数据的特性，选择合适的波段和指数进行叶绿素a的反演。
通过分析叶绿素a浓度与遥感指数之间的关系，构建反演模型。
常用的方法包括线性回归、神经网络等。
3. 模型验证与优化：利用独立的数据集对构建的模型进行验证，评估模型的精度和可靠性。
根据验证结果对模型进行优化，提高反演精度。
四、藻华监测应用1. 监测方法：利用优化后的遥感反演模型，对岱海进行定期的叶绿素a浓度反演，从而实现对藻华的监测。
通过对比不同时期的叶绿素a浓度，可以判断藻华的发生和发展趋势。
2. 结果分析：通过对岱海多年来的藻华监测结果进行分析，可以发现藻华的发生与水体营养盐含量、气象条件等因素密切相关。
通过遥感技术，可以实时监测这些因素的变化，为藻华的预警和防治提供依据。
3. 案例分析：以某次藻华事件为例，通过遥感技术获取了藻华发生前后的遥感图像，分析了藻华的面积、分布和变化趋势。
2019-2021年中国近海有毒有害微藻和藻毒素分布数据集张敏;孔凡洲;杨锐;韩笑天;岑竞仪;许静玲
【期刊名称】《中国科学数据（中英文网络版）》
【年(卷),期】2024(9)1
【摘要】中国近海包括渤海、黄海、东海和南海,海洋资源丰富,对国家经济发展有着重要战略意义。
近年来,藻类及藻类产生的藻毒素造成的水体安全问题日益严重,中国近海有害藻华的发生频率和规模不断增加。
本数据集汇总整理了2019-2021年中国近海有毒有害微藻和藻毒素调查数据,包括3429条微藻数据、33240条微藻分子物种数据、489条浮游植物中藻毒素数据、76条海水中藻毒素数据和440条经济物种体内藻毒素数据。
提供数据的各研究团队通过项目内部和国际互校确保检测数据的准确性。
为展示中国近海有毒有害微藻和藻毒素的分布情况,提供了115幅微藻分布图和29幅藻毒素分布图。
本数据集可以为中国近海有毒有害微藻和藻毒素的时空分布规律研究、有害藻华的预防预警及防治等提供数据支撑。
【总页数】13页(P217-229)
【作者】张敏;孔凡洲;杨锐;韩笑天;岑竞仪;许静玲
【作者单位】中国科学院武汉文献情报中心;中国科学院海洋研究所;暨南大学【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.水体中溶解性微囊藻毒素与藻类细胞内微囊藻毒素的关系研究
2.液相色谱-串联质谱法r检测水中痕量微囊藻毒素-LR和微囊藻毒素-RR
3.中国近海藻毒素及有毒微藻产毒原因种调查研究进展
4.金鱼藻和狐尾藻对铜绿微囊藻生长及藻毒素释放的影响
5.河北省近海有害藻华灾害分级、时空分布和优势藻华生物变化特征
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藻类快速检测新技术在三峡水华监测中的应用沈强;向想民;张礼嘉;胡俊【摘要】近年来,三峡水库藻类水华频发,而传统的藻类检测方法由于分类鉴定工作量大,难以适应野外大批量样品快速准确分析的要求,因此,开展水华的快速监测和鉴定工作迫在眉睫. 在藻类形态特征识别与快速定量检测方面,流式细胞摄像系统( FlowCAM)是目前先进可靠的方法. 采用流式细胞摄像系统技术对三峡水库水华藻类样品建立了藻类特征的自动鉴定标准,进行藻类快速检测分析,并与显微镜人工检测方法进行对比研究. 结果表明:三峡库区各支流采样点鉴定出的优势藻类为4~10种;小江黄石、小江河口、大宁河和梅溪河采样点优势种依次为飞燕角甲藻、微囊藻、拟多甲藻和颗粒直链藻,检测结果和显微镜方法检测结果一致;FlowCAM 可在15 min内快速完成藻类鉴定分析,测量精度高,有传统检测方法不可比拟的优势. 总之, FlowCAM为水华藻类的快速检测提供了一个行之有效的方法.%Algae bloom in the Three Gorges reservoir is increasingly serious in recent years, but the conventional algae detec-tion technology is inadequate for quick and accurate analysis on large batch of samples in field due to the large workload of classi-fication and determination. Therefore, it is urgent to carry out research on quick monitoring and identification of water bloom. At present, the FlowCAM is an advanced and reliable method for quick and quantitative detection of the morphological characteristics of algae. In this study, the automatic identification standard for the samples of Three Gorges Reservoir is established by Flow-CAM, and the quick check and identification analysis of algae is conducted. The results are compared with that obtained by arti-ficial microscope detection. It shows that theidentified dominant algae species in the branches in Three Gorges Reservoir are a-bout 4~10 in each sample;the dominant algae species in the samples taken at Huangshi and estuary of Xiaojiang River,Daning river and Meixi river are in sequence of Ceratium hirundinella,Microcystis,Peridiniopsis and Melosira, which is conformed with the results of artificial microscope. FlowCAM can complete the check and identification in 15 minutes with high accuracy, which is superior to the conventional method, and provides an effective method for quick and effective check and identification method of water bloom.【期刊名称】《人民长江》【年(卷),期】2015(046)021【总页数】5页(P13-17)【关键词】水华;流式细胞摄像系统;快速鉴定;三峡水库【作者】沈强;向想民;张礼嘉;胡俊【作者单位】水利部中国科学院水工程生态研究所,湖北武汉430079;水利部水工程生态效应与生态修复重点实验室,湖北武汉430079;湖北工业大学轻工学部材料学院,湖北武汉430068;水利部中国科学院水工程生态研究所,湖北武汉430079;安徽理工大学测绘学院,安徽淮南232001;水利部中国科学院水工程生态研究所,湖北武汉430079【正文语种】中文【中图分类】X52(1.水利部中国科学院水工程生态研究所，湖北武汉 430079； 2.水利部水工程生态效应与生态修复重点实验室，湖北武汉 430079； 3.湖北工业大学轻工学部材料学院，湖北武汉 430068； 4.安徽理工大学测绘学院，安徽淮南232001)近年来，三峡水库藻类水华频频发生，给水生态环境带来危害。
《岱海叶绿素a遥感反演模型及藻华监测研究》篇一一、引言随着遥感技术的快速发展，其在海洋环境监测中的应用越来越广泛。
岱海作为我国重要的内陆湖泊之一，其水质状况及藻类生长情况对周边生态环境具有重要影响。
叶绿素a作为藻类生长的重要指标，其浓度的准确监测对于藻华的预警和治理具有重要意义。
因此，本文旨在研究岱海叶绿素a的遥感反演模型及藻华监测方法，为岱海生态环境的保护和治理提供科学依据。
二、研究区域及数据来源本研究区域为岱海，位于我国某省份。
研究数据主要包括卫星遥感数据、气象数据及实验室分析数据。
卫星遥感数据用于叶绿素a的反演，气象数据用于分析环境因素对藻类生长的影响，实验室分析数据用于验证遥感反演结果的准确性。
三、岱海叶绿素a遥感反演模型1. 遥感数据预处理遥感数据预处理是叶绿素a遥感反演的前提。
预处理过程包括辐射定标、大气校正、图像裁剪等步骤，以消除数据中的噪声和干扰，提高数据的信噪比和可靠性。
2. 叶绿素a反演模型的建立基于遥感数据的反射率和已知的实验室分析数据，建立叶绿素a的反演模型。
本文采用经验统计模型和半分析模型相结合的方法，综合考虑光谱特征、环境因素等因素，建立反演模型。
3. 模型验证与精度评估通过对比实验室分析和遥感反演得到的叶绿素a浓度，对反演模型进行验证和精度评估。
采用相关系数、均方根误差等指标对模型进行评估，确保模型的可靠性和准确性。
四、藻华监测方法1. 监测指标的选择选择合适的监测指标是藻华监测的关键。
本文选择叶绿素a 浓度、水体透明度、浮游植物密度等指标，综合反映岱海的藻类生长状况。
2. 监测方法的建立基于遥感数据和实验室分析数据，建立藻华监测方法。
通过分析叶绿素a浓度与遥感数据的关系，建立藻华预警模型，实现对岱海藻华的实时监测和预警。
3. 监测结果的展示与分析将监测结果以图表形式展示，分析岱海藻类生长的空间分布和时间变化规律，为藻华的预防和治理提供科学依据。
五、结论与展望本文通过建立岱海叶绿素a的遥感反演模型及藻华监测方法，实现了对岱海藻类生长的准确监测和预警。
近海藻华灾害对渔业直接经济损失评估方法研究周罡【摘要】近年来我国近海海洋灾害频发,其中海洋有害藻华灾害对我国沿海社会经济发展造成重大的社会经济影响.本文运用资源经济学相关理论对近海藻华灾害导致渔业直接经济损失的评估方法进行研究,并以2013年浒苔绿潮对青岛市即墨田横镇的海参苗养殖直接经济损失为例进行实证研究,应用本文所研究的评估方法计算得出当地海参苗养殖受浒苔直接损失的粗略结果.【期刊名称】《中国渔业经济》【年(卷),期】2015(033)005【总页数】6页(P107-112)【关键词】有害藻华;经济影响评估;浒苔绿潮【作者】周罡【作者单位】中国海洋大学经济学院,山东青岛266100【正文语种】中文【中图分类】F326.414论文说明：本研究受国家重点基础研究发展计划(973计划)项目“我国近海藻华灾害演变机制与生态安全”（2010CB428705）及教育部人文社会科学研究项目“海洋生态系统服务功能价值损失评估与补偿研究”（13JJD790032）支持。
非常感谢本文匿名审稿人的宝贵建议，文责作者自负。
我国是海洋水产大国，近海水产养殖业是我国海洋经济重要的支柱产业，也是沿海地区社会经济的重要组成部分，2012年全国海水养殖产值达2264.54亿元，容纳数百万劳动人口就业。
作为我国近海重大自然灾害的主要形式之一，海洋有害藻华灾害对海水养殖业造成的破坏规模巨大。
随着近年来海水富营养化导致的近海环境质量下降，近海有害藻华的发生从次数到规模均呈现总体上升的趋势。
2001-2012年共发生近海藻华978次，按年度统计的藻华记录中有毒藻种为优势种的藻华发生次数比例明显升高，有害藻华已对我国近海渔业及养殖业、滨海旅游业、海洋生态环境和公众健康造成越来越严重的影响。
仅2012年当年因赤潮造成我国沿海水域直接经济损失达20.15亿元（其中福建20.11亿元），同年因绿潮（浒苔）造成山东省直接经济损失逾3000万元[1]。
