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湖泊近岸水域蓝藻水华定量监测和堆积预警研究取得进展


淡水湖泊蓝藻水华频发已成为全球突出水环境问题之一,特别是其暴发后易在近岸水域堆积、发臭,甚至导致次生灾害,对水源地水质安全构成严重威胁。因此,亟需加强蓝藻水华监测预警,从而避免水危机等事件发生。  

受数据时空分辨率所限,传统的湖泊藻华监测和预警方法主要关注全湖或湖区尺度的藻华现状及变化趋势,通常忽略了沿岸重点水域(如水源地取水口、河流入湖口、重要景观区等)的藻华精准监测和堆积风险预测,在支撑藻华科学防控和应急处置方面还存在较大局限性。   

在国家水专项课题、国家自然科学基金、江苏省自然科学基金等项目的资助下,中国科学院南京地理与湖泊研究所段洪涛研究员团队邱银国博士,联合黄佳聪研究员等科研人员,结合湖库蓝藻水华防控工作的实际需求,利用岸基视频监控系统连续工作、无人值守的优势,突破了摄像机空间姿态参数动态精确求解和蓝藻“生长-漂移-堆积”全过程模拟关键技术,创新开发了湖泊近岸水域蓝藻水华定量监测和精准预警协同框架,并成功应用于巢湖,在蓝藻巡查和应急防控工作中发挥了重要支撑作用。研究成果Development of a collaborative framework for quantitative monitoring and accumulation prediction of harmful algal blooms in nearshore areas of lakes发表在环境科学与生态学领域主流期刊Ecological Indicators.

论文链接:https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2023.111154.  

本研究的主要贡献包括三方面:   

(1)实现了巢湖沿岸重点水域藻华定量(面积)、高频(逐小时)和自动(无人值守)监测(图1),可与传统的藻华监测手段(卫星遥感和人工巡测)进行优势互补,为局部敏感水域藻华的连续监测和应急监测提供了有效的解决方案。   

(2)基于沿岸重点水域长时序藻华视频监测结果和GIS空间分析方法,实现了巢湖滨岸带藻华易堆积区域识别(图2),为蓝藻日常巡查工作提供了科学指导,一定程度上解决了传统巡查工作存在的盲目性、高成本和低效率问题。   

(3)发展了传统的湖泊水动力-水质-藻类耦合模型,实现了未来一周巢湖近岸水域藻华堆积风险模拟,可及时预知敏感水域藻华风险并制定应急预案,在有限应急处置资源的条件下,为水源地水质安全保障提供了强力支撑(图3)。 


 图1 基于岸基视频设备的湖泊近岸水域蓝藻水华定量监测方法 


 图2 基于GIS空间分析的巢湖滨岸带藻华易堆积区域识别(2022年) 


 图3 巢湖近岸水域蓝藻水华堆积风险模拟结果

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