根据2004年1月-2006年12月逐月对淀山湖水体叶绿素a含量及水质理化因子的测定结果,分析了叶绿素a的时空分布,评价了淀山湖水体营养状态,找出与叶绿素a显著相关的环境因子,并建立了多元逐步回归方程。3年期间,淀山湖叶绿素a含量均值为29.98 mg/m3,变幅3.48~141.63 mg/m3;每年分别在4-5月和7-9月出现峰值;水平分布上,Ⅱ站点金家庄附近叶绿素a含量最高,Ⅴ站点进水口和I站点出水口含量较低。基于叶绿素a、透明度和总磷等参数,依据修正的卡尔森营养状态指数公式,计算得出淀山湖TSI平均值为71.6(>53),全湖处于富营养化状态。应用SPSSW in和DPS等统计分析软件...

根据2009年1月-2009年12月间对滴水湖叶绿素a含量及pH、水温、溶解氧、透明度、总磷、总氮、高锰酸盐指数等水质因子的调查结果,分析了叶绿素a的时空分布及各站点叶绿素a含量与各水质因子的相关关系,并建立逐步回归多元线性方程。结果显示:2009年滴水湖叶绿素a含量均值为(52.97±28.32)mg/m3,变化范围为(0.5~139.5)mg/m3,4-6月出现峰值。站点Ⅲ与站点Ⅳ、Ⅴ、Ⅵ的叶绿素a含量差异极显著,站点Ⅰ与站点Ⅵ的差异极显著,其他各站点之间差异不显著。各站点叶绿素a含量与水质因子关系比较复杂,在不同的监测站位,对叶绿素a含量有显著影响的水质因子各不相同,逐步回归方程的入选因...

测定岳阳南湖水环境中叶绿素a并同时分析其水质.结果表明:南湖水域叶绿素a呈现明显的时空变化特征:夏季,春季,秋季,冬季依次降低,麦子港水域叶绿素a含量大于湖心水域.叶绿素a含量与环境因子有关,即与水温、水质营养因子、五日生化需氧量、高锰酸盐指数有关.南湖N,P满足藻类生长需要,春季总P对数值与夏季叶绿素a对数值呈线性关系.南湖叶绿素a含量变化在1.75~3.62mg/m3,说明南湖水体处于中—富营养状态.

于2005年6月至2006年5月对淀山湖小型(20～200μm)、微型(2～20μm)和微微型(<2μm)浮游植物叶绿素a和水质因子进行逐月调查研究。结果表明:小型和微型浮游植物是淀山湖水体年均叶绿素a的主要贡献者,二者贡献率之和为74.79%。淀山湖叶绿素a粒径组成百分比的季节变动与水体浮游植物群落结构季节演替密切相关:小型浮游植物叶绿素a浓度所占百分比春季最高,而微型、微微型的则分别在秋、冬季最高。相关性分析显示,小型、微型浮游植物叶绿素a浓度百分比与NH3-N含量分别呈显著正、负相关,微微型浮游植物叶绿素a百分比与BOD5呈极显著负相关。对应滤食性鱼类等水生动物的食性粒级,探讨了运用非经...

为了对次级河流回水区富营养化进行深入研究,把长江次级河流之一的临江河回水区为研究对象,根据2007年10月至2008年9月临江河回水区中游叶绿素a含量及其水质理化指标的监测数据,分析了临其叶绿素a浓度的时间分布,对叶绿素a浓度及影响因子进行相关分析,找出与叶绿素a显著相关的环境因子并建立多元逐步回归模型。结果表明:临江河回水区叶绿素a浓度峰值主要集中在5月上旬至9月下旬,变化范围为22.7~66.1mg/m3。临江河回水区叶绿素a浓度变化受多个环境因子共同影响,与水温、流速、透明度、COD、总磷之间显著相关,而与总氮相关性不显著。经过叶绿素a及其影响因子的相关分析,建立了以水温、流速和总磷为自...

2010年5-9月期间,对上海市奉贤区两个凡纳滨对虾(Litopenaeus vannamei)养殖场22个养殖池塘水体叶绿素a(Chl.a)、水温(T)、pH、溶解氧(DO)、透明度、溶解性总固体(TDS)、化学需氧量(CODMn)、氮磷营养元素等15项水质因子进行测定。取107组测定数据,进行描述性统计,利用主成分多元线性回归分析来模拟水质因子与凡纳滨对虾养殖塘叶绿素a含量的关系。根据主成分分析特征值大于1的原则,获得4个累计贡献率达到77.56%的潜变量,进一步的多元线性回归分析显示,潜变量F1对于叶绿素具有最大的相关性,建立了描述水质因子潜变量与Chl.a含量间相关性的模型:C Chl...

2009年4-9月期间,对上海市奉贤区某凡纳滨对虾养殖场22个养殖池塘水体叶绿素a、水温、pH、溶解氧、透明度、悬浮物(SS)、总有机碳(TOC)、五日生化需氧量(BOD5)、高锰酸盐指数(CODMn)等15项水质因子进行测定。取164组测定数据,进行描述性统计,分析叶绿素a与各项因子的相关性系数。分析结果显示,与叶绿素a呈极显著线性正相关的水质因子为SS、TOC、BOD5、CODMn、TN、TP;呈显著正相关的为DO;而叶绿素a与透明度呈极显著线性负相关,与PO43--P呈显著线性负相关;与水温、pH、NO2--N、NO3--N、NH3-N则未呈现显著相关性。根据多元线性回归选择自变量的原则...

对广东省新会与南海16口鳜鱼(Sinipercachuatsi)养殖池塘水体叶绿素a、水温、pH值、溶解氧、总铵氮、磷酸盐、亚硝酸盐等17项水生态因子的水平变化进行测定,取62次测定数据,讨论P10～P90百分位数区间各因子对叶绿素a的影响,求出各因子间的相关系数。建立叶绿素a(y-因变量)与其他16项水生态因子(xi-自变量)间的3种数学模型:Y=f(x1,x2,……x16),Y=f(x1,x12,x2,x22,……x16,x162),Y=f(x1,x12,x13,x2,x22,x23……x16,x162,x163)。模型的预测准确率分别为68.9%、82.7%和90.1%。结果表明,叶绿素...

结合2015年9月镜泊湖30个有效采样点的实测叶绿素a质量浓度和同步Landsat 8 OLI数据,通过分析叶绿素a的光谱特征,在Landsat8OLI数据11个波段中,选择前7个波段(B1、B2、B3、B4、B5、B6、B7)单独或组合建立叶绿素a质量浓度反演模型。利用多元统计分析法分析发现,波段组合B5/B3、(B3+B4)/B5、B3/(B1+B5)模型精度较好,决定系数R2分别为0.754 1、0.774 3、0.739 6。作为对比,另外选取典型的水体指数建立叶绿素a质量浓度反演模型;其中归一化水体指数(NDWI)、改迚归一化水体指数(MNDWI)、增强型水体指数(EWI)模型较好,R2均大于0.7,分别为0.747 6、0.726 7、0.763 5。选取上述6种模型,利用剩余采样点迚行精度检验,结果预测值与实测值之间的R2为0.0711～0.8094,其中,NDWI模型反演R2值为0.7614,平均相对误差为13.0%,最大相对误差为22.4%,最小相对误差为1.4%;均方根误差为0.20μg/L。与波段组合模型相比,水体指数模型虽然精度没有较大的提高,但其模型摆脱了波段的随机组合,更适合用来作为镜泊湖叶绿素a常用的监测方法。通过NDWI模型对镜泊湖叶绿素a质量浓度的反演,发现镜泊湖叶绿素a质量浓度分布具有一定的空间差异性,大体趋势为靠近岸边的浅水区叶绿素a质量浓度高于湖心的深水区,有河流注入的来水区高于其他湖区。

为实现淀山湖水体叶绿素a的快速监测,于2006年春季对淀山湖进行了现场光谱测量和同步的采样、实验室分析,通过分析叶绿素a和光谱数据之间的关系,建立了多个基于高光谱数据的叶绿素a浓度的估算模型。结果表明:利用归一化反射率建立的模型中精度最高的是采用708 nm反射率的一元二次模型,R2为0.608;利用R710nm/R667nm反射比建立模型精度得到提高,R2接近0.68;利用695.5 nm一阶微分建立的指数模型精度进一步提高,其R2达到了0.76;分别利用708 nm和667 nm的归一化反射率对数作自变量进行多元回归得到的模型精度最高,R2接近0.8,可以用来实现对叶绿素a的定量估算,实现...

“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，测定了高盐组(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total Chl-a显著高于5月和6月(P<0.05)。高盐组水体nano Chl-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，pico Chl-a对total 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%。RDA分析显示，Chl-a浓度与水温显著正相关，nano Chl-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。

叶绿素a浓度值是水体水质评价的重要指标,研究基于高分一号(GF-1)卫星遥感影像,利用神经网络模型,选用6节点的隐含层设置,构建了千岛湖清洁水体叶绿素a浓度反演模型,对其叶绿素a浓度值时空特征进行分析,并与其他常规反演方法精确度进行比较。研究结果表明,利用神经网络模型对千岛湖清洁水体叶绿素a浓度值进行反演是可行的,且与其他常规方法相比,该模型对于叶绿素a含量低的内陆清洁水体反演有着更高的相关性(R~2=0.921 8);在空间分布上,千岛湖区域水体叶绿素a浓度整体较低,高叶绿素a浓度区域主要集中易受人类活动干扰的西南及东北区域;年际变化分析表明,千岛湖区域水体叶绿素a浓度稳定,且波动较小,平均叶绿素a浓度值皆维持在1.70～1.75μg/L之间,清洁水体特征显著。

根据2015年3月~2016年2月对阳澄西湖水体叶绿素a和水质理化因子的逐月监测结果表明,阳澄西湖叶绿素a浓度存在着明显的季节变化,其全年变化范围为11.93μg/L~66.67μg/L,平均值为27.54μg/L±20.34μg/L。最小值出现在2016年1月,最大值出现在2015年8月。叶绿素a在空间分布上也存在着差异,叶绿素a在断面Ⅰ浓度最高,其次是断面Ⅱ和断面Ⅳ,断面Ⅲ最低。根据综合营养状态指数法计算阳澄西湖营养状态,得出综合营养状态指数范围为50.7~59.3,年平均值为55.6,水体总体处于"轻度富营养"状态。综合pearson相关系数和逐步回归方程,结果表明叶绿素a与水温呈极显著正相关,与溶解氧呈极显著负相关,与透明度呈极显著负相关。结合生产实践对阳澄西湖总氮(TN)、总磷(TP)和氮磷比(N/P)取对数进行pearson相关性分析并建立一元线性回归方程,结果表明叶绿素a浓度与总氮无相关关系,与总磷呈极显著正相关,与氮磷比呈极显著负相关,阳澄西湖可能是一定程度的磷限制湖泊。

为简便而有效地研究池塘水体中叶绿素a(Chl.a)含量与环境因子间的复杂关系,建立通径分析方法将各因子与Chl.a的相互影响关系清晰化。利用上海地区38批次淡水鱼养殖池塘水质监测数据,通过通径分析筛选出影响Chl.a含量变化的关键因子。结果显示:影响Chl.a含量变化的关键因子是高锰酸盐指数(CODMn)、活性磷(PO_4--P)、透明度(SD)和溶解氧(DO);CODMn和PO_4--P是影响养殖水体中Chl.a含量的主导因子,它们的决定系数分别为0.426和0.325,占所有关键因子决定值的89.6%

叶绿素是反映水体富营养化程度的一个重要参数,遥感提取内陆水体叶绿素浓度是实现内陆水体富营养化动态监测的一个重要途径。内陆水体大部分属于二类水体,受人类活动干扰较大,富营养化严重,其复杂的水体光学特性增加了叶绿素遥感信息提取的难度。目前内陆水体叶绿素遥感信息提取取得了一定的进展,但提取的精度有待进一步提高,模型的普适性与稳定性需进一步研究。文章总结了近年来内陆水体叶绿素遥感提取所用的遥感数据源及其提取方法;分析了各遥感数据及提取方法的优缺点;讨论了目前内陆水体叶绿素遥感信息提取存在的问题并对研究进行了展望。