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巢湖藻类水华暴发的气象条件和预警研究

成果登记号: 中气科成登[2016]0015
成果名称: 巢湖藻类水华暴发的气象条件和预警研究
第一完成单位: 安徽省合肥市气象局
研究时间: 2015-01  至  2015-12
研究领域: 应用气象
成果分类: 应用技术类
成果形式: 业务技术报告  
来源计划: 其他(安徽省气象局科研项目)
成果简介: 一、成果简要说明及主要技术指标
我国66%的湖泊、水库处于富营养化状态,尤其是太湖、滇池、巢湖。2013年安徽省气象局与省环保厅签署基于卫星遥感的巢湖蓝藻监测预警合作协议,2014年合肥市政府建成18套环巢湖自动气象站和1个巢湖水上综合观测平台,组成环巢湖生态气象观测网络。基于连续在线地基监测的水华暴发的气象条件和预警研究,对天基(遥感)监测形成有力补充。
自2014年10月巢湖水上综合观测平台落成后,课题组及时使用平台生物(蓝藻密度、叶绿素浓度),物理(气象与水文),化学(营养盐)三方面资料,进行巢湖蓝藻暴发及湖泊富营养化规律分析和深度挖掘。
课题主要研究成果如下:
(1)验证了巢湖水上平台数据的有效性和趋势性;
(2)实现了巢湖藻类及水环境的监测业务,分析了巢湖蓝藻及水环境的季节性和日变化规律;
(3)实现了巢湖藻类水华暴发的评估及分析业务,参考国家环保局分级标准形成对巢湖蓝藻暴发的分级、统计流程,并得出巢湖蓝藻暴发的气象条件定量化分析。
基于生物、物理和化学等20项数据,利用主成分分析定量化评估巢湖水体的富营养化状态;
(4)初步建立巢湖藻类水华BP神经网络预测方法,利用相关性分析优化主导环境因子,基于BP神经网络模型对蓝藻叶绿素及藻类密度进行了建模预测,达到了一定的预报效果。
课题主要技术指标如下:
(1)形成了巢湖水上综合平台的数据质控方法;
(2)形成了巢湖蓝藻及水环境监测的业务方法;
(3)形成了巢湖蓝藻暴发及水体富营养评价的业务方法;
(4)形成了巢湖水上综合平台的即时和差时资料配对的程序算法;
(5)建立了巢湖蓝藻暴发的BP神经网络模型。
项目论文情况:完成会议论文三篇,分别被2015年度武汉暴雨所学术年会、第33届中国气象学会年会和2016年第六届全国湖泊会议接收。另完稿2篇在投。
二、推广应用前景及效益预测
巢湖是我国第五大淡水湖之一,目前水质污染严重,水质总体为Ⅴ类。巢湖水体中藻类生物量季节变化明显,且空间差异巨大,西半湖靠近合肥市的湖区藻类生物量明显高于其他湖区。
2014年合肥市政府建成18套环巢湖自动气象站和1个巢湖水上综合观测平台,组成环巢湖生态气象观测网络。由此实现了包括气象要素在内的湖泊物理、化学和生物因子的原位连续在线监测;通过相关性分析、主成分分析等方法厘清了巢湖主导环境因子,运用BP神经网络模型对巢湖蓝藻叶绿素和藻类密度进行了预测,达到了一定预报效果;并且进行了基于巢湖水上综合观测平台数据的“监测-评估-预测”的业务化尝试。本项目为巢湖水体富营养化和藻类水华暴发监测、预测和预防提供科学依据。未来可融合卫星遥感资料,作地基-天基资料的进一步研究,积累更长时间序列资料、利用资料时间分辨率优势提高BP神经网络预测效果。
登记形式: 登记
成果年度: 2016
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