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近40年来中国湖泊叶绿素a浓度的时空分异特征分析

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海洋与湖沼 2024年第2期55卷 347-362页

作者：武昭鑫孔祥生徐兆鹏曾健刘鑫鲁东大学资源与环境工程学院山东烟台264025 中国资源卫星应用中心北京100094 北京信息科技大学北京100094

随着经济社会快速发展,中国湖泊表现出不同程度的富营养化,湖泊生态正面临着严峻挑战。叶绿素a是评价水体营养状态的重要指标,可以反映湖泊中浮游植物生物量情况。基于Landsat系列数据集,对1986~2022年间中国范围内面积在10 km^(2)以上... 详细信息

随着经济社会快速发展,中国湖泊表现出不同程度的富营养化,湖泊生态正面临着严峻挑战。叶绿素a是评价水体营养状态的重要指标,可以反映湖泊中浮游植物生物量情况。基于Landsat系列数据集,对1986~2022年间中国范围内面积在10 km^(2)以上湖泊叶绿素a浓度分布状况进行研究,并对各区域叶绿素a浓度演变趋势进行分析,结果表明:(1)中国湖泊叶绿素a浓度存在地域性空间分布差异。叶绿素a浓度分布整体呈现东南高,西北低的态势,大约69%的湖泊处于轻富营养化程度,中富营养化状态约占17%。以35°N和100°E为分界线,各区域叶绿素a浓度随经纬度呈现出一定的变化规律。(2)近40年间中国湖泊叶绿素a浓度年均值处于缓慢波动上升趋势,时间序列呈现先降低后升高,再降低的变化状态。所有湖泊叶绿素a浓度显著上升的数量占比约为30%,显著下降的占比约为24.8%,变化不显著的约占45.2%。整体变化较为稳定,变异系数处于中等波动水平以下,波动较大的区域位于青藏高原,东北地区和长江中下游的部分地区。(3)各流域内湖泊叶绿素a浓度时空分异特征表现为:空间分布上,内陆流域和西南流域普遍较低,珠江流域和东南流域较高。时间变化上,除了西南流域和内陆流域的湖泊叶绿素a浓度呈现下降趋势外,其他流域均为上升趋势。中国湖泊叶绿素a浓度呈现出明显的地域性差异和时间变化趋势,这主要归因于地区气候、水文条件、土地利用以及人类活动变化等因素。受温暖湿润气候和较强人类活动的影响,东南部地区的湖泊叶绿素a浓度相对较高。西北部地区气温偏低,降水较少,湖泊叶绿素a浓度普遍较低。近40年的时间尺度上,受城市化、工业化快速发展和全球气候变化的共同影响,中国整体湖泊叶绿素a浓度呈缓慢上升趋势。

关键词：中国湖泊遥感叶绿素a 时空分异

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辽东湾叶绿素a与营养盐分布特征的数值模拟

大连海洋大学学报 2024年第1期39卷 134-143页

作者：赵梓宇朱晓森王卓张明亮大连海洋大学海洋科技与环境学院辽宁大连116023 辽宁省近海生态环境与灾害防护工程技术创新中心辽宁大连116023

为探究辽东湾海域内叶绿素a与营养盐的时空分布特征及相互作用机理,基于数值模拟(Delft3D)方法构建了叶绿素a (Chl-a)、溶解氧(DO)、氨氮(NH_(4)^(+)-N)、硝酸盐氮(NO_(3)^(-)-N)和活性磷酸盐(PO_(4)^(3-)-P)等生态指标在辽东湾海域的... 详细信息

为探究辽东湾海域内叶绿素a与营养盐的时空分布特征及相互作用机理,基于数值模拟(Delft3D)方法构建了叶绿素a (Chl-a)、溶解氧(DO)、氨氮(NH_(4)^(+)-N)、硝酸盐氮(NO_(3)^(-)-N)和活性磷酸盐(PO_(4)^(3-)-P)等生态指标在辽东湾海域的生态动力学模型(Delft3D-ECO),并在验证模型的基础上分析了叶绿素a等生态指标浓度在辽东湾海域的时空变化和分布情况。结果表明:在季节变化上,叶绿素a质量浓度表现为秋季(4.83μg/L)>夏季(4.13μg/L)>春季(3.39μg/L),DO质量浓度表现为春季(9.41 mg/L)>夏季(7.26 mg/L)>秋季(5.84 mg/L),NO_(3)^(-)-N质量浓度表现为春季(0.76 mg/L)>秋季(0.56 mg/L)>夏季(0.50 mg/L),NH_(4)^(+)-N质量浓度表现为春季(0.039 mg/L)>秋季(0.030 mg/L)>夏季(0.026 mg/L),PO_(4)^(3-)-P质量浓度表现为秋季(0.025 mg/L)>夏季(0.020 mg/L)>春季(0.018 mg/L);在空间分布上,辽东湾海域中的叶绿素a、PO_(4)^(3-)-P(春、夏)、NO_(3)^(-)-N(春、夏)质量浓度分布呈东北高、西南低的特点,NH_(4)^(+)-N质量浓度呈研究区域湾顶与湾口高、中部低的特征。研究表明,辽东湾顶部的辽河、大辽河是影响辽东湾海域生态指标浓度时空分布的重要因素,辽东湾海域的营养盐限制作用表现为磷相对限制。

关键词：辽东湾 Delft3D 生态动力学模型叶绿素a 营养盐时空分布

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基于水文气象参数的南海西部叶绿素a估算

热带海洋学报 2024年

作者：郑媛宁李彩周雯许占堂施震张现清刘聪赵金成热带海洋国家重点实验室中国科学院南海海洋研究所中国科学院大学

本文以叶绿素a(Chlorophyll-a, Chl-a)的低成本、高精度估算为目标，利用近十年南海西部调查航次数据，基于随机森林（random forest, RF）算法，以水文气象条件的变化对海洋生化过程的影响及贡献为基础，以水文气象参数（hydro-meteoro... 详细信息

本文以叶绿素a(Chlorophyll-a, Chl-a)的低成本、高精度估算为目标，利用近十年南海西部调查航次数据，基于随机森林（random forest, RF）算法，以水文气象条件的变化对海洋生化过程的影响及贡献为基础，以水文气象参数（hydro-meteorological parameters,HMPs）作为输入数据，构建Chl-a的低成本估算模型对南海西部表层Chl-a进行了估算。为验证基于水文气象参数估算Chl-a的可靠性，利用QAA算法以实测固有光学特性参数为基础，推导得到原位遥感反射率（remote sensing reflectance, Rrs）。在此基础上，结合OC4、Aiken和Tassan等经典水色产品经验算法对Chl-a进行了估算及评价，评价结果表明OC4算法的估算精度最高，R2可达0.438。与RF模型0.568的R2比较不难看出，得益于HMPs的大数据量，基于HMPs的RF模型其Chl-a估算结果表现出较为优秀的稳定性和泛化性，与实测结果的空间分布一致性更好。通过对特征参数重要性进行研究发现，盐度是基于HMPs估算Chl-a的机器学习模型中最重要的特征变量，其次依次是温度、风与气压，贡献率最低的是相对湿度。

关键词：叶绿素a 水文气象机器学习南海

凡纳滨对虾大水面高盐养殖水体叶绿素a的变化及与环境因子的关系

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渔业科学进展 2024年第1期45卷 118-127页

作者：孙怡茹张继红吴文广杜彦秋孙威冯旭康秦梓孔杰中国水产科学研究院黄海水产研究所、农业农村部海洋渔业与可持续发展重点实验室山东青岛266071 海洋渔业科学与食物产出过程功能实验室山东青岛266071 中国农业科学院研究生院北京100081

“渔盐一体化”是山东省滨州市凡纳滨对虾(Litopenaeus vannamei)盐田养殖的重要模式。为了解该模式下养殖水体浮游植物的叶绿素a(Chl-a)浓度、粒径结构的变化特征及主要影响因子,于2021年5—7月分别在养殖的初期、中期和收获期,测定高... 详细信息

“渔盐一体化”是山东省滨州市凡纳滨对虾(Litopenaeus vannamei)盐田养殖的重要模式。为了解该模式下养殖水体浮游植物的叶绿素a(Chl-a)浓度、粒径结构的变化特征及主要影响因子,于2021年5—7月分别在养殖的初期、中期和收获期,测定高盐组(S=54)和对照组(S=32)养殖水体的分级Chl-a浓度[小型浮游植物(micro Chl-a)、微型浮游植物(nano Chl-a)、微微型浮游植物(pico Chl-a)、总Chl-a浓度]及相关环境参数的日变化和月变化。结果显示,日变化:对于总Chl-a浓度,高盐组无显著日变化(P>0.05),对照组在5月和6月存在显著的日差异(P<0.05)。对于浮游植物粒径结构,高盐组7月的pico Chl-a日变化显著(P<0.05);对照组7月的micro Chl-a和6月的nano Chl-a日变化显著(P<0.05)。月变化:两盐度组pico Chl-a、nano Chl-a和total Chl-a最低值和最高值都分别出现在6月和7月。且7月的总Chl-a显著高于5月和6月(P<0.05)。高盐组水体中nanoChl-a占主要优势,随着养殖的进行粒径结构特性出现了演替,其中,picoChl-a对总Chl-a贡献率由5月的6.43%提高至7月的16.81%,超过了micro Chl-a的贡献率。对照组5月和6月以micro Chl-a占主要优势,分别占59.64%和57.49%,其次是nano Chl-a,分别占35.46%和36.90%,7月以nano Chl-a占主要优势,贡献率达53.09%。冗余分析(RDA)显示,Chl-a浓度与水温显著正相关,nanoChl-a的贡献率随温度升高而增加。高盐组总Chl-a浓度与硅酸盐浓度呈显著正相关,与磷酸盐、溶解有机氮、溶解有机磷浓度呈显著负相关;对照组总Chl-a与溶解有机氮显著正相关,与硅酸盐、亚硝酸盐浓度呈显著负相关。总体来讲,高盐组水体Chl-a浓度日变化较小,浮游植物粒级随养殖进行逐渐趋于小型化,可能与温度升高和较高的有机氮水平有关。

关键词：凡纳滨对虾叶绿素a 粒级结构营养盐海水养殖池塘

温州市鳌江水系叶绿素a和氮、磷的分布特征与富营养化研究

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环境污染与防治 2024年第2期46卷 291-296页

作者：王嗣彤程全国雷坤王艳张志敏孙明东吕旭波沈阳大学环境学院辽宁沈阳110044 中国环境科学研究院北京100012

为探究温州市鳌江水系氮、磷污染特征,选取17个采样断面,于2022年1月、2022年6月进行两次水样采集,并据此对水体理化指标、氮磷浓度与叶绿素a(Chl-a)的时空分布特征进行研究,利用灰色关联度分析方法判别理化指标、氮磷营养盐与Chl-a的... 详细信息

为探究温州市鳌江水系氮、磷污染特征,选取17个采样断面,于2022年1月、2022年6月进行两次水样采集,并据此对水体理化指标、氮磷浓度与叶绿素a(Chl-a)的时空分布特征进行研究,利用灰色关联度分析方法判别理化指标、氮磷营养盐与Chl-a的相关性。同时运用氮磷比判定鳌江水系的营养限制因子,并初步判定鳌江水系的富营养化程度。结果表明:Chl-a、氮磷营养盐浓度存在时空差异;根据灰色关联度判定总氮、溶解性无机氮、氨氮是鳌江水系枯水期Chl-a的主要影响因子,氨氮、溶解性总磷和可溶性磷酸盐是丰水期Chl-a的主要影响因子;鳌江水系在丰水期主要表现为磷限制状态,枯水期主要表现为氮、磷共同限制状态;鳌江水系富营养化评价结果显示丰水期富营养化较严重,下游河段较上游河段严重。

关键词：鳌江水系氮磷叶绿素a 氮磷比富营养化

基于空间自相关的杭州湾及其邻近海域叶绿素a分布特征及其影响因素研究

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海洋环境科学 2024年第3期43卷 398-406页

作者：王智慧黄备魏娜柴小平贾海波罗韩燕王婕妤胡序朋庄彤晖浙江省海洋生态环境监测中心浙江舟山316021

基于2020年4月、7月和10月在杭州湾及其邻近海域的调查资料,本文分析了环境参数和叶绿素a(Chl a)的时空分布特征,并基于空间自相关分析探讨了Chl a的影响因素。结果表明:Chl a浓度为0.20~41.34μg/L,均值夏季>春季>秋季,空间分布自西向... 详细信息

基于2020年4月、7月和10月在杭州湾及其邻近海域的调查资料,本文分析了环境参数和叶绿素a(Chl a)的时空分布特征,并基于空间自相关分析探讨了Chl a的影响因素。结果表明:Chl a浓度为0.20~41.34μg/L,均值夏季>春季>秋季,空间分布自西向东逐渐递增。环境因子和Chl a在121.4°E-122.2°E沿西南向东北走向的海域、其以西海域、其以东海域呈现不同的空间聚集性。西部海域浓度常年偏低主要受高悬浮物造成的光限制影响;东部海域浓度偏高主要是因为高透明度及充足的营养盐为浮游植物生长提供了适宜的环境,夏季浓度急剧升高是浮游植物爆发性增殖所致,秋季高值区显著缩小主要受磷限制影响;中部海域浓度波动较大是由于水团消长导致不同季节的光限制和营养盐供给状态不同。研究结果更加精细地揭示了环境因素对Chl a的影响,对深化了解调查海域Chl a时空分布形成机制及赤潮成因有重要价值。

关键词：叶绿素a 空间自相关杭州湾时空分布环境影响近岸海域

基于广义相加模型的东南沿海叶绿素a浓度的多重影响与季节差异

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遥感技术与应用 2024年第1期39卷 134-148页

作者：张婧薇陈佐旗苏华福州大学卫星空间信息技术综合应用国家地方联合工程研究中心、空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室福建福州350108 福州大学数字中国研究院(福建) 福建福州350108

叶绿素a浓度可以评估海水富营养化状况,对沿海叶绿素a浓度影响因素的研究在海洋环境保护方面具有重要意义。而现有研究多关注自然因素对沿海叶绿素a浓度的影响,忽视了人为因素的作用。因此实验以夜间灯光遥感数据表征人类活动强度,根据... 详细信息

叶绿素a浓度可以评估海水富营养化状况,对沿海叶绿素a浓度影响因素的研究在海洋环境保护方面具有重要意义。而现有研究多关注自然因素对沿海叶绿素a浓度的影响,忽视了人为因素的作用。因此实验以夜间灯光遥感数据表征人类活动强度,根据夜间灯光亮度和沿海叶绿素a浓度间的关系将东南沿海的城市分为3个类型,并同时结合海表温度、风速、太阳辐射、降水等自然因素,通过广义相加模型(GAM)分析不同季节下3类城市中人为和自然等多重因素对沿海叶绿素a浓度的影响。结果表明:在北海、汕头等类型Ⅰ城市中自然因素主导叶绿素a浓度的变化,春季的主导因素为风速,夏、秋、冬季为海表温度;而人类活动对叶绿素a浓度的影响较小且没有显著的影响关系。珠海、东莞等类型Ⅱ城市的叶绿素a浓度受自然因素主导,春、秋、冬季的主导因素为风速,夏季为海表温度;而人类活动在夏、秋季对沿海叶绿素a浓度有较大的促进作用。深圳、香港地区等类型Ⅲ城市中人为因素主导叶绿素a浓度的变化,春、夏、秋季人类活动对叶绿素a浓度的影响最大且为负相关,冬季海表温度对叶绿素a浓度的影响最大。

关键词：叶绿素a 人类活动自然因素广义相加模型(GAM) 东南沿海

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基于时空融合算法的水体叶绿素a反演研究

水文 2024年第2期44卷 26-33页

作者：陈玲董晓华马耀明章程焱薄会娟三峡大学水利与环境学院湖北宜昌443002 三峡库区生态环境教育部工程研究中心湖北宜昌443002 中国科学院青藏高原研究所青藏高原地球系统与资源环境国家重点实验室地气作用与气候效应团队北京100101 中国科学院大学地球与行星科学学院北京100049 兰州大学大气科学学院甘肃兰州730000 西藏珠穆朗玛特殊大气过程与环境变化国家野外科学观测研究站西藏定日858200 中国科学院加德满都科教中心北京100101 中国科学院中国-巴基斯坦地球科学研究中心伊斯兰堡巴基斯坦45320

为了准确反演水体中叶绿素a浓度,以黄柏河东支流域为例,采用STNLFFM时空融合算法,对2017年GF-4和Sentinel-2反射率数据进行融合,以重构Sentinel-2影像的时间序列数据,并对应用算法前后获取的水质参数-光谱特征响应关系建立多元线性回归... 详细信息

为了准确反演水体中叶绿素a浓度,以黄柏河东支流域为例,采用STNLFFM时空融合算法,对2017年GF-4和Sentinel-2反射率数据进行融合,以重构Sentinel-2影像的时间序列数据,并对应用算法前后获取的水质参数-光谱特征响应关系建立多元线性回归模型,比较模型对叶绿素a的预测效果以验证时空融合算法的可行性,利用重构后影像光谱特征与水质参数的响应关系建立人工神经网络模型,反演2017年黄柏河东支流域各水库水体叶绿素a浓度。结果表明:利用时空融合算法生成的影像接近真实影像,提高了多元线性回归模型预测叶绿素a的效果,R2从融合前0.659提高至融合后0.844,且基于时空融合算法获取的水质参数-光谱关系建立的人工神经网络模型模拟精度较好,R2和MRE达到0.925和9.461%,反演的叶绿素a浓度空间差异性明显。证明了时空融合算法在水质参数反演过程中具有较好的应用前景。

关键词： STNLFFM时空融合算法黄柏河人工神经网络水质反演叶绿素a

多年度同时相“星-地”协同遥感反演鄱阳湖叶绿素a浓度

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长江科学院院报 2024年第7期41卷 48-56页

作者：郑璞许新发许小华陈鑫雨张任高江西省水利科学院南昌330029 江西省鄱阳湖流域生态水利技术创新中心南昌330029 中国水利水电科学研究院北京100038 东华理工大学测绘工程学院南昌330013

作为长江最大的通江湖泊,鄱阳湖水生态安全影响着整个长江流域。叶绿素a浓度是水生态富营养化的重要指标,利用遥感技术开展叶绿素a浓度常规监测具有重要意义。以鄱阳湖为试验区,以表征富营养化程度的叶绿素a浓度为反演指标,基于2015—2... 详细信息

作为长江最大的通江湖泊,鄱阳湖水生态安全影响着整个长江流域。叶绿素a浓度是水生态富营养化的重要指标,利用遥感技术开展叶绿素a浓度常规监测具有重要意义。以鄱阳湖为试验区,以表征富营养化程度的叶绿素a浓度为反演指标,基于2015—2020年6 a的观测数据以及Landsat系列影像,在规范建模时相以及“星-地”协同匹配的情况下,通过分析对比不同波段与叶绿素a浓度的相关指数,构建了适用于夏季鄱阳湖水体叶绿素a浓度反演模型。经6组独立数据验证后R 2均值为0.86,RMSE均值为1.01μg/L,MAPE均值为17.6%,认为所采用的方法可以较好地适用于鄱阳湖区夏季(丰水期)叶绿素a浓度的的反演,同时也为具备长期观测条件下内陆二类水体叶绿素a浓度监测提供了新的参考方法。

关键词：遥感反演鄱阳湖叶绿素a 相关性分析

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