昭苏高海拔地区油菜普花期预报模型研究

利用灰色关联分析法与相关分析法,分别确定与昭苏县油菜普花期关联最大的物候期和显著相关的气象因子,利用昭苏县1990—2019年物候期和气象因子分别建立回归模型,预测2020—2022年的普花期,利用均方误差和相对误差对模型的拟合结果进行评价,利用平均拟合精度对模型的预测结果进行评价。结果表明,基于昭苏油菜物候期的回归模型、基于昭苏气象因子的回归模型拟合结果相对误差分别为0.72%、2.59%,均方误差分别为2.6、6.0,预测结果平均拟合精度分别为98.9%、91.7%,基于物候期建立的昭苏油菜普花期回归模型预测结果更精准。

贵州省某水库水质提升工程治理思路研究

根据贵州省某水库富营养化特征,采用外源氮磷污染物控制(入库河流污染+面源污染)、库区内氮磷污染物削减、水华应急处置与藻类群落结构调控、水华预警体系平台建设等思路,建设某水库水质提升工程,以期达到改善水体水质减缓水体富营养化趋势目的。工程实施后,将充分发挥水土保持、防洪和环境保护等综合效益,改善水质和生态环境,促进地区经济发展。同时,需要加强后期运维管理,发挥工程持续的功能作用。

藻类水华聚散迁移机制及其数值模拟研究进展

氮磷污染导致的水体富营养化及藻类水华已成为世界共同面临的水生态环境问题.大量研究已阐明了营养盐、水温、光照、水流等与藻类水华生消的关系,但水华生消过程特别是表层水体藻类浓度“骤增”或“突减”的关键机制不明确,是导致难以“准确预测预报和精准防控水华”的关键所在.本文统计了国内外有关水华的研究论文,分析了藻类聚散迁移的关键机制,阐述了藻类水华预测预报模型精度的影响因素.结果表明:水华生消过程中仍有许多参数与各状态变量间的关系不够明确,甚至还有目前尚未关注到的环境因素,使得水华的模拟与预报精度难以提高.建议通过开展“藻类聚散迁移及其影响因素研究”、“微流场与藻类生理行为关系研究”、“微流场与宏观水动力指标关系研究”和“藻类聚散迁移数值模型构建方法研究”等方面研究来明确水华生消过程中的“骤增”或“突减”机制,以期进一步提高藻类水华的预测预报精度并改进防控措施.

太湖蓝藻水华的预防、预测和预警的理论与实践

综述了蓝藻水华预防、预测预警的重要意义及其理论与技术体系.基于作者所提出的将蓝藻水华形成分为休眠、复苏、生长和上浮聚集形成水华的"四阶段理论",以及太湖蓝藻越冬、春季复苏和水华形成的时空规律,提出了太湖蓝藻水华的预防理念.综述了国内外蓝藻水华形成与预测研究进展,阐述了蓝藻水华形成关键过程的主导生态因子及其阈值:确定了水华蓝藻越冬的空间分布与生命特征,利用室内模拟实验和野外原位观测与捕捉,得到了蓝藻春季复苏的室内和野外温度阈值分别为14℃和9℃,发现了蓝藻复苏量与有效生理积温呈正相关的基本规律;初步揭示了水华蓝藻生长竞争优势形成的生物学与生态学机理以及光利用策略,利用细胞分裂频率法测定了夏季太湖水华蓝藻的原位生长速率为0.2-0.4;确定了在不同水文气象条件下,水华蓝藻在水体中垂直分布和在不同湖区之间输移的基本格局,发现藻类在水体中各层间百分含量的变异系数随着风浪的增大而减小,进一步证明了蓝藻水华形成是在适当水文气象要素驱动下,已经成为优势种群的水华蓝藻在湖体中空间位置的改变而引起的.建立了太湖蓝藻水华预测模型和工作流程,在2007年和2008年在太湖实施了未来3d的蓝藻水华预测预警,预测分析了2008年全年太湖蓝藻水华情势.对预测结果的回顾性评估与分析表明,目前已有的理论研究结果和预测工作流程可以对太湖蓝藻水华发生概率、发生地点和强度进行预测,预测准确率达到60%-80%.此外,还提出了未来蓝藻水华预测的研究方向.

河湖水华预测方法研究

以水华预测研究方法的发展为主线,着重从机理生态建模和智能方法建模两方面对水华预测方法进行总结。通过对国内外常用预测模型的建立思路和应用实例进行分析和描述,比较了机理模型和智能模型的优缺点和使用范围。最后,针对目前水华预测存在的问题进行了分析,指出机理建模和智能方法的有机结合将为准确预测水华提供有效的途径。

太湖蓝藻水华的年度情势预测方法探讨

在太湖、巢湖、滇池、洱海、三峡水库等我国重要湖泊和水库,蓝藻水华时常发生但年际之间藻情往往有较大差异,给蓝藻水华的防控物资及人员投入、湖库水源地水质安全保障带来较大的挑战,亟待探索周年尺度的蓝藻水华强度预测方法.本文收集了太湖连续15年的蓝藻水华情势观测数据和同步的气象、水文数据用于构建蓝藻水华预测模型,提出了利用遥感反演的蓝藻水华面积(ABL)及人工观测的水体浮游植物叶绿素α浓度([Chl.a]LB)共同表征的蓝藻水华强度指标(BI).分析了太湖年尺度的BI值与环境条件的关系,提出了基于年初能够掌握的气象、水文、营养盐等综合环境指标进行年度BI预测的统计模型.结果表明,太湖年度BI值与冬季及初春(12-3月)日均水温(WT12-3)、冬春季有效积温(AT12-3)、前一年降雨总量(RFYB)等环境因子呈显著正相关,与冬季及初春的水体总氮(TN12-3)、溶解性总氮(DTN12-3)、总磷(TP12-3)及溶解性总磷(DTP12-3)不存在统计上的显著相关关系.此外,本研究开展了基于上述因子(BI为因变量,其余环境因子为自变量)的多元(或一元)回归分析,并遴选出最优模型.总体而言,最优模型的模拟计算结果与实测浓度具有较高的一致性,因此本研究得出的模型对太湖蓝藻水华年际强度预测具有较高精度.本研究对太湖等富营养化湖库蓝藻水华的中长期预测具有指导意义.

BP神经网络水华预测模型的敏感性分析

敏感性分析能够定量地评价模型输入变量的变化对输出结果产生的影响,是揭示模型蕴含规律的有效途径.本文将敏感分析方法应用于BP神经网络巢湖水华预测模型中,分析结果表明巢湖水华形成受诸多环境因子共同影响,水温、溶解氧、浊度、气温、光照强度等环境因子变化与藻类质量浓度变化相关,其中气温是最大影响因素,相对贡献率达到17.01%;气压的上升则不利用于藻类质量浓度的增加;pH值的上升对藻类质量浓度的影响有正有负.

基于ELCOM-CAEDYM模型的太湖蓝藻水华早期预测探讨

结合太湖蓝藻水华形成的"四阶段理论",基于澳大利亚西澳大学水研究中心开发的ELCOM-CAEDYM耦合模型框架构建了太湖水华蓝藻生态动力学模型,对蓝藻水华的形成进行模拟,分析了太湖蓝藻水华早期预测的可行性.结果表明:该模型在较长时间尺度上对春季复苏阶段及生长上浮阶段蓝藻水华的形成模拟效果较好,蓝藻生物量模拟值与站点调查值的误差变化范围在1.0%～70.4%,平均误差为28.0%,与MODIS卫星反演值的误差变化范围在3.8%～83.9%,平均误差40.5%;但越冬阶段蓝藻生物量模拟输出值与站点调查值的误差变化范围在3.0%～143.6%,平均误差为40.1%,与MODIS卫星反演值的误差变化范围在9.7%～118.4%,平均误差为48.8%,表明模型对蓝藻越冬过程模拟能力还不强,应在蓝藻越冬机制模拟计算方面进一步改进,以满足蓝藻水华早期预测的需要.

厦门西港引发有害硅藻水华磷的阈值研究

1995年10月，在厦门市国家海洋局第三海洋研究所的陆基水池中，应用海洋围隔生态系实验技术，研究了在无海流、盐度等因子干扰的情况下，磷的形态、分布及其与浮游植物生物量的相关性。结果表明，海水中的可溶性无机磷（DIP）随时间里指数函数减少。浮游植物生物量主要与可溶性无机磷密切相关：[Chl－a]=A×e-B[PO4]，这种相关的浮游植物生物量表现2d左右的滞后现象。还探讨了限制浮游植物增殖的DIP的最低浓度为0．3－04μmol／L，从DIP表现浓度估算浮游植物可能达到的最大生物量为[Chl－a]=10mg／m3，并由此估算出引发中肋骨条藻赤潮的DIP的阈值为1．2μmol／L，作为赤潮预测预报的参考。

BP神经网络在水华短期预测中的应用

为解决影响因素多、作用关系复杂的水华预测问题,将BP神经网与水体环境因子的高频实测数据相结合,构建了巢湖水华的短期动态预测模型,该模型准确地预测了每次水华发生的时间,预测值与实际观测值相关系数可达0.608 4;在分析BP神经网络自身局限性的基础上,研究了建模过程中输入输出数据预处理、网络结构设计、训练模式选择等问题,给出了水华预测中确定环境因子和建模方案的具体方法.该方法容易移植到其它湖库,提高了模型的实用性和通用性.

2009-2017年太湖湖泛发生特征及其影响因素

湖泛是太湖蓝藻水华较为独特的灾害表征形式,也是危害湖泊生态服务功能的主要因素,认知其发生机制、演变特征对湖泊蓝藻水华灾害防控具有重要作用.本文基于2009-2017年江苏省水文部门逐年4-10月对太湖湖泛易发区现场巡查获得的湖泛发生状况数据,结合期间水质、入湖水量、营养盐负荷等环境条件变化监测,分析了太湖水域湖泛发生的时空变化特征,研究了湖泛发生前后的环境因子变化规律,探讨了湖泛强度年际波动成因.结果表明,2009-2017年太湖共发现面积超过0.01 km^2的湖泛61起,年发生次数3~17次不等;湖泛发生位置主要集中在太湖湖西沿岸带,9年发生了32次,占总频次的一半以上;其次为梅梁湾;贡湖相对较少,而巡查的东部湖区未发现湖泛事件.通过对湖泛发生日与前10日的环境条件对比分析发现,湖泛发生前5天持续的高温、低压和低风速等气象条件有利于湖泛发生:气温连续高于25℃、气压低于101.0 k Pa,有利于诱发湖泛;主导风向为东南风也有利于太湖西北部蓝藻水华严重区域的湖泛发生;大量蓝藻水华物质是湖泛发生的重要物质基础:湖泛发生前10日,湖体平均藻密度基本在1500万cells/L以上.湖泛发生强度还受前一年营养盐外源负荷的影响,湖泛发生频次较高的年份,前一年总磷和总氮营养盐入湖负荷也均处于较高水平.研究表明,尽管2007年无锡贡湖水厂发生饮用水危机以来太湖流域已经开展了大量的水环境治理工程,但是截至目前,太湖的湖泛发生风险仍处于较高水平,在营养盐还未控制到较低水平之前,太湖的湖泛巡查与防控仍是十分必要和艰巨的任务.

太湖蓝藻水华遥感动态监测预警模型的建立

湖泊富营养化和蓝藻水华暴发是当前我国湖泊面临的最重要的环境问题之一。本文分析了内陆湖泊太湖蓝藻监测的主要问题。并详细阐述了蓝藻水华遥感动态监测预警模型的建立,即,采用生物光学模型与气象环境预警模型相结合的方式,辅以图形图像学的模块匹配验证,对蓝藻水华暴发前进行临界状态的灾害等级警示,理论上较单纯监测微囊藻叶绿素a浓度值来实现水华暴发预警更为准确。这样,提前采取相应的技术措施,减少蓝藻水华暴发带来的影响和损失。

三峡库区消落带不同水位高程植被和土壤特征差异

植被和土壤是消落带生态系统的重要组成部分.本研究选择三峡库区腹地忠县境内的3个地质地貌和土地利用历史相似的近自然消落带,对不同水位高程(160 m和170 m)植被群落和土壤特征进行研究,结果表明:一年生草本在消落带植物物种数中比例高达72.4%,而多年生草本仅为27.6%;不同水位高程植被物种组成完全相同,且盖度、生物量、生物多样性指数均没有显著差异;随着水位高程变化,群落优势物种存在一定差异,即160 m高程优势种为多年生狗牙根(Cynodon dactylon),而170 m高程为一年生白酒草(Conyza japonica);土壤容重、含水量、pH、有机质、总氮、总磷在160 m和170 m水位高程间均没有显著差异.因此,160 m和170 m水位高程在淹水时间和深度上的差异造成群落优势种的不同,而对当前植被和土壤特征并没有显著影响.

海洋生态预报的研究进展与发展应用

从介绍海洋生态预报的概念和作用开始,根据赤潮、绿潮、水母暴发、珊瑚白化等海洋生态灾害的致灾种类和涉及的富营养化、低氧和致病菌等灾害指标,阐述了国内外近年来海洋生态预报的研究进展,进而探讨了河口区、陆架海以及全球大洋等不同海域差异所涉及的海洋生态预报的发展应用,论述了经验预报、统计预报和数值预报等海洋生态预报的国内外研究进展与实际应用,最后展望提出海洋生态预报在未来发展中面临的挑战和亟需解决的关键科学问题。

基于物联网技术的太湖蓝藻水华预警平台

针对以往藻类水华预测系统在数据源方面存在的不足,采用物联网技术,实现基于三层网络传输结构的监测体系,保证了数据的时间连续性;并对遥感水质参数定量反演方法、中程无线传感网络技术和藻类水华预测预警模型方面进行了改进。在此基础上,开发了太湖蓝藻预测预警平台,运行结果表明蓝藻水华未来3天的平均预测精度达到了80%以上。

水华蓝藻复苏的研究进展与水华预测

综合分析了当前国内外水华复苏的研究进展,确定了水华蓝藻复苏的定义,介绍了研究蓝藻复苏的方法,以及蓝藻复苏对水体中蓝藻种群生物量以及当年蓝藻水华形成的贡献,探索了驱动水华蓝藻复苏的环境因子。结合太湖的研究成果,阐述了研究水华蓝藻复苏在进行水华预测中的重要作用,并展望了未来研究的重点。

我国近海赤潮灾害发生特征、机理及防治对策研究

近海赤潮灾害的频繁暴发严重破坏海洋生态平衡和海洋环境。根据2000～2009年的统计数据,从赤潮灾害发生时间、地域分布、赤潮生物优势种和规模变化4个方面分析了我国近海赤潮灾害的发生特征,同时探究了赤潮生物、营养物质(氮、磷、铁、锰、维生素、特殊有机物等)和外部环境(气象条件、水动力条件、海水理化因子等)引发赤潮灾害的机理,并着重从赤潮预报和生物防治两个方面提出赤潮灾害防治对策,指出国际性有害有毒赤潮生物数据库的建立、海洋微生物的保护与利用、赤潮生物优势种的快速鉴定等工作将成为防治赤潮灾害的重点。

秦皇岛北戴河赤潮生物与环境因子之间的关系

赤潮作为海洋灾害,已成为全球共同关注的重大海洋环境问题。本研究基于2008—2011年秦皇岛北戴河赤潮监控区的常规海洋环境监测调查数据,分析总结了该海域赤潮生物的特征,利用逐步回归分析方法,以浮游植物叶绿素a含量为因变量,筛选出透明度、溶解氧饱和度、盐度、pH、硅酸盐浓度、风速和风向七个影响显著的关键环境因子,建立了最优多元线性回归统计学模型;此外,还利用单因子的相关性分析和曲线拟合分析结果,进一步证明了叶绿素a含量跟水体透明度、溶解氧饱和度呈显著负相关,跟硅酸盐浓度呈显著正相关。研究结果可以为北戴河海域赤潮预报提供科学参考,为该海域有效应对赤潮生态灾害提供理论指导。

富营养化浅水湖泊藻源性湖泛的短期数值预报方法——以太湖为例

本文建立了一种富营养化浅水湖泊藻源性湖泛的短期数值预报方法.选取表征藻源性湖泛的代表性指标叶绿素a和溶解氧浓度作为预测变量,以天气预报中的风场为驱动力,求解浅水湖泊三维水动力水质耦合数值模型,计算未来3 d浅水湖泊叶绿素a和溶解氧浓度的时空分布,然后结合未来3 d的气象因子信息建立经验公式,计算湖泛易发水域发生湖泛的概率,并进一步确定湖泛发生位置和面积.以太湖为例,采用构建的方法于2013 2014年夏、秋季对太湖7段湖泛易发水域的湖泛发生概率及发生面积进行未来3 d的预测预报,预报正确率在80%以上.

“蓝藻水华监测预警及湖泊水源地保护关键技术研发及应用”成果与思考

本文介绍了"蓝藻水华监测预警及湖泊水源地保护关键技术研发及应用"成果的意义和内容。该成果针对湖泊水源地蓝藻水华灾害防控需求,基于蓝藻生长四阶段理论,研发了湖泊水源地蓝藻水华"预测预警-智能拦截-高效清除"的成套技术与设备,并成功应用于太湖、巢湖以及其他湖泊和水库,为保障湖泊水源地供水安全提供了科技支撑,获得了显著的社会效益。在成果介绍的基础上,提出了湖泊蓝藻水华频发常态下该系列技术进一步发展空间,并提出了未来发展的建议。