王 萌，鄭 偉，劉 誠

(國家衛(wèi)星氣象中心，北京 100081)

利用Himawari-8高頻次監(jiān)測太湖藍(lán)藻水華動(dòng)態(tài)

王 萌，鄭 偉，劉 誠

(國家衛(wèi)星氣象中心，北京 100081)

新一代靜止氣象衛(wèi)星Himawari-8以其10 min/次的高觀測頻次，為連續(xù)動(dòng)態(tài)監(jiān)測藍(lán)藻水華提供了有力的數(shù)據(jù)支持. 基于太湖實(shí)地光譜測量資料，提出Himawari-8衛(wèi)星資料太湖藍(lán)藻水華動(dòng)態(tài)監(jiān)測方法. 以2015年10月2日藍(lán)藻水華發(fā)生過程為例，利用連續(xù)、多時(shí)次Himawari-8資料，動(dòng)態(tài)監(jiān)測了太湖藍(lán)藻水華的發(fā)展變化，分析藍(lán)藻水華的出現(xiàn)、發(fā)展和消失，計(jì)算藍(lán)藻水華強(qiáng)度的動(dòng)態(tài)變化，認(rèn)識(shí)藍(lán)藻水華程度及變化特征，估算藍(lán)藻水華的動(dòng)態(tài)變化速度. 上述分析為研究藍(lán)藻水華的生長消亡過程提供了支持. 進(jìn)一步探討藍(lán)藻水華動(dòng)態(tài)變化與氣象要素的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)在相同的溫濕條件下，風(fēng)場對藍(lán)藻水華的形成、運(yùn)動(dòng)和消失有直接的驅(qū)動(dòng)作用.

Himawari-8；藍(lán)藻水華；動(dòng)態(tài)變化；太湖；風(fēng)場

藍(lán)藻是地球上最早出現(xiàn)的水生生物之一，在水生態(tài)系統(tǒng)的物質(zhì)循環(huán)和能量流動(dòng)中起著重要作用. 藍(lán)藻過度繁殖會(huì)導(dǎo)致水體發(fā)生藍(lán)藻水華，水質(zhì)惡化，造成區(qū)域景觀、經(jīng)濟(jì)和生態(tài)的巨大損失[1-3]. 藍(lán)藻水華目前已成為國內(nèi)外淺水湖泊中最常見的水環(huán)境問題，如我國的太湖、巢湖、滇池等都長期受到藍(lán)藻水華的困擾[4].

為保障太湖水環(huán)境安全和水生態(tài)功能，國家和當(dāng)?shù)卣环矫婕哟罅颂廴疚锱欧诺墓芸亓Χ群吞{(lán)藻治理力度，另一方面開展了藍(lán)藻水華發(fā)生機(jī)理及治理技術(shù)優(yōu)化等多方面的研究. 要對太湖藍(lán)藻水華進(jìn)行有效治理，必須對其發(fā)生、發(fā)展、消亡的整個(gè)過程有清晰的把握. 太湖藍(lán)藻水華的發(fā)生具有暴發(fā)面積大、時(shí)空變化劇烈的特點(diǎn)[5]，利用衛(wèi)星遙感技術(shù)可以對藍(lán)藻水華進(jìn)行有效監(jiān)測. 很多研究者開展了利用EOS/MODIS(中分辨率成像光譜儀)、FY3、Landsat TM等衛(wèi)星資料的藍(lán)藻水華監(jiān)測方法研究，取得了一定的研究成果；周立國、李亞春等利用MODIS衛(wèi)星數(shù)據(jù)監(jiān)測了太湖藍(lán)藻水華[6-8]；馬榮華、段洪濤等利用多源衛(wèi)星數(shù)據(jù)(MODIS、Landsat TM等)分析了太湖藍(lán)藻水華的時(shí)空分布[9-12]；韓秀珍等基于水面實(shí)測光譜及FY3和MODIS數(shù)據(jù)反演了太湖的水質(zhì)參數(shù)[13]. 但藍(lán)藻水華受到湖泊水質(zhì)環(huán)境、氣象條件等多因素影響，其發(fā)生發(fā)展變化快，極軌衛(wèi)星資料在時(shí)效性與動(dòng)態(tài)跟蹤等方面都不能很好地滿足對藍(lán)藻水華的動(dòng)態(tài)監(jiān)測需求.

Himawari-8(向日葵8號(hào))是日本氣象廳2014年10月7日發(fā)射的地球同步靜止氣象衛(wèi)星，10 min可完成1幅地球全圓盤圖，具備了高空間覆蓋度、高時(shí)間分辨率的特點(diǎn)，在識(shí)別藍(lán)藻水華的同時(shí)，可及時(shí)發(fā)現(xiàn)藍(lán)藻水華的空間動(dòng)態(tài)變化，研究其在湖泊中的動(dòng)態(tài)遷移過程，對于治理太湖、防止水華發(fā)生具有重要的現(xiàn)實(shí)意義.

表1 Himawari-8/AHI通道參數(shù)

Tab.1 Channel parameters of Himawari-8

通道中心波長/μm空間分辨率/km10.46120.51130.640.540.86151.6262.3273.9286.2297.02107.32118.62129.621310.421411.221512.321613.32

表2 FY3B/MERSI 1～5通道參數(shù)

Tab.2 Channels 1-5 parameters of FY3B/MERSI

通道波長范圍/μm空間分辨率/m10.45～0.5025020.53～0.5825030.63～0.6625040.84～0.89250510.50～12.50250

表3 EOS/MODIS 1～2通道參數(shù)

Tab.3 Channels 1-2 parameters of EOS/MODIS

通道波長范圍/μm空間分辨率/m10.62～0.6725020.841～0.876250

1 數(shù)據(jù)

研究中使用的主要數(shù)據(jù)包括2015年10月2日Himawari-8、FY3B/MERSI(中分辨率光譜成像儀)、EOS/MODIS和GF1(高分1號(hào))衛(wèi)星對太湖的觀測數(shù)據(jù). Himawari-8具有16個(gè)波譜通道(表1)，包含3個(gè)可見光通道、3個(gè)近紅外通道和10個(gè)紅外線通道，空間分辨率為0.5～2 km不等，全部通道10 min可完成1幅地球全圓盤圖，針對特定目標(biāo)可實(shí)現(xiàn)2.5 min一次. 本文利用Himawari-8 0.5和1 km分辨率的通道數(shù)據(jù)(3、4通道)動(dòng)態(tài)監(jiān)測太湖藍(lán)藻水華，結(jié)合具有更高空間分辨率的FY3B/MERSI(250 m)、EOS/MODIS(250 m)和GF1(16 m)數(shù)據(jù)，對Himawari-8數(shù)據(jù)監(jiān)測結(jié)果進(jìn)行分析驗(yàn)證. 對所用遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行輻射校正、幾何校正、投影轉(zhuǎn)換和裁剪等預(yù)處理，并分別提取藍(lán)藻水華信息.

FY3B搭載的MERSI有5個(gè)250 m分辨率的通道(表2)，包括3個(gè)可見光通道、1個(gè)近紅外通道和1個(gè)遠(yuǎn)紅外通道，其1～4通道的波長范圍與Himawari-8 1～4通道的波長范圍基本一致. EOS/MODIS 數(shù)據(jù)有36個(gè)光譜通道，其250 m分辨率的1、2通道(表3)波長范圍與Himawari-8 3、4通道的波長范圍基本一致，是監(jiān)測藍(lán)藻水華的主要通道. GF1號(hào)衛(wèi)星搭載的多光譜相機(jī)(WFV)包括可見光到近紅外范圍的4個(gè)通道(表4),其數(shù)據(jù)與Himawari-8 1～4通道的波長范圍基本一致. 上述數(shù)據(jù)可用于對Himawari-8藍(lán)藻水華監(jiān)測結(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn).

2 Himawari-8太湖藍(lán)藻水華動(dòng)態(tài)監(jiān)測方法

2.1 藍(lán)藻水華監(jiān)測方法

藍(lán)藻水華發(fā)生以后，在外力(風(fēng)、水流等)的作用下，大面積積聚于水面，在衛(wèi)星遙感影像上產(chǎn)生類似陸生植被的光譜特征. 藍(lán)藻水華在近紅外波段有強(qiáng)的反射，其反射率明顯高于水體，是反映藍(lán)藻水華的主要波段；在可見光紅光波段有較強(qiáng)的吸收，其反射率甚至低于水體(圖1). 利用近紅外波段和可見光紅光波段生成的歸一化植被指數(shù)NDVI或者比值指數(shù)RI(NDVI=(NIR-R)/(NIR+R)，RI=NIR/R，其中NIR和R分別為近紅外波段和可見光紅光波段反射率)可以反映藍(lán)藻水華信息，在湖泊水面這一單一下墊面條件下，藍(lán)藻水華可以被清楚地識(shí)別出來.

Himawari-8可見光波段(3通道)和近紅外波段(4通道)的波段設(shè)置正是可以反映藍(lán)藻水華的主要波段，針對Himawari-8的波段設(shè)置，利用NDVI模型，采用閾值法提取藍(lán)藻水華信息，判別公式為：

表4 GF1/WFV通道參數(shù)

Tab.4 Channels parameters of GF1/WFV

通道波長范圍/μm空間分辨率/m10.45～0.521620.52～0.591630.63～0.691640.77～0.8916

NDVI>NDVIt

(1)

式中，NDVI代表判識(shí)像元NDVI值，NDVIt代表NDVI判識(shí)閾值，為保證藍(lán)藻水華提取精度，該閾值通過人機(jī)交互判識(shí)確定. 對于太湖水域內(nèi)的像元，當(dāng)NDVI值大于閾值時(shí)，認(rèn)為該像元為藍(lán)藻水華像元.

2.2 藍(lán)藻水華監(jiān)測精度驗(yàn)證

為清晰反映太湖藍(lán)藻水華的分布區(qū)域，結(jié)合環(huán)太湖行政區(qū)劃，參考已有太湖分區(qū)[14]，將太湖水域劃分為12個(gè)區(qū)域(圖2)，包括：湖心中區(qū)、湖心北區(qū)、湖心南區(qū)、西北部沿岸區(qū)、西南部沿岸區(qū)、南部沿岸區(qū)、東部沿岸區(qū)、東太湖、竺山湖、貢湖、梅梁湖和五里湖.

圖1 太湖藍(lán)藻水體(a)和清潔水體(b)遙感反射率光譜曲線Fig.1 Reflectance spectral curves of cyanobacteria water (a) and clean water (b) in Lake Taihu

圖2 太湖水域分區(qū)Fig.2 Partition map of Lake Taihu

從2015年10月2日10:20(北京時(shí)間，下文同上)Himawari-8和10:17 MODIS太湖藍(lán)藻水華監(jiān)測圖像(圖3a、b)可見，藍(lán)藻水華主要分布在西南部沿岸區(qū)、西北部沿岸區(qū)、湖心北區(qū)和梅梁湖，Himawari-8與MODIS監(jiān)測的太湖藍(lán)藻水華在分布區(qū)域上是完全一致的. 從2015年10月2日11：00 Himawari-8和11：02 GF1太湖藍(lán)藻水華監(jiān)測圖像(圖3c、d)可見，藍(lán)藻水華主要分布在西南部沿岸區(qū)、西北部沿岸區(qū)、湖心北區(qū)和梅梁湖，除湖心中區(qū)少量絲縷狀藍(lán)藻水華外，Himawari-8與GF1監(jiān)測的太湖藍(lán)藻水華在分布區(qū)域上是一致的. 從2015年10月2日13：40 Himawari-8和13：45 FY3B太湖藍(lán)藻水華監(jiān)測圖像(圖3e、f)可見，藍(lán)藻水華分布在西北部沿岸區(qū)、湖心北區(qū)和梅梁湖，Himawari-8與FY3B監(jiān)測的太湖藍(lán)藻水華在分布區(qū)域上是完全一致的.

為定量對比分析，分區(qū)計(jì)算藍(lán)藻水華面積. 結(jié)果表明，Himawari-8與MODIS、GF1和FY3B監(jiān)測的太湖藍(lán)藻水華面積整體差別很小，其中10：20 Himawari-8與10：17 MODIS相比，誤差為2%；11：00 Himawari-8與11：02 GF1相比，誤差為2.3%；13：40 Himawari-8與13：45 FY3B相比，誤差為6.9%(表5).

圖3 2015年10月2日太湖藍(lán)藻水華監(jiān)測圖像(北京時(shí)間)Fig.3 Cyanobacteria bloom monitoring images of Lake Taihu on Oct. 2, 2015

衛(wèi)星分區(qū)面積/km2西南部沿岸區(qū)西北部沿岸區(qū)湖心北區(qū)梅梁湖湖心中區(qū)竺山湖湖心南區(qū)全太湖Himawari-8(10:20)201101308510180373MODIS(10:17)181131408415110381Himawari-8(11:00)161011398222208388GF1(11:02)181001497533148397Himawari-8(13:40)0574260160121FY3B(13:45)01081240150130

2.3 藍(lán)藻水華強(qiáng)度計(jì)算

藍(lán)藻水華強(qiáng)度是指像元內(nèi)藍(lán)藻水華的覆蓋程度，通常分為無藍(lán)藻水華、輕度藍(lán)藻水華、中度藍(lán)藻水華和重度藍(lán)藻水華. 本文設(shè)定為：像元內(nèi)藍(lán)藻水華覆蓋度為0，則為無藍(lán)藻水華；介于0～30%之間，為輕度藍(lán)藻水華；介于30%～60%之間，為中度藍(lán)藻水華；大于60%，為重度藍(lán)藻水華. 藍(lán)藻水華強(qiáng)度對反映藻水華發(fā)生程度和空間分布有一定的指示意義.

NDVI是反映藍(lán)藻水華強(qiáng)度的重要指標(biāo)，本文采用NDVI的平均分布來反映藍(lán)藻水華的空間分布狀態(tài)，基于混合像元分解原理計(jì)算藍(lán)藻水華強(qiáng)度，以整點(diǎn)數(shù)據(jù)為代表.

(2)

式中，i=1、2、3、…、10分別代表07:00-16:00整點(diǎn)時(shí)間.

線性光譜混合模型是混合像元分解中最常用的方法，在該模型中，像元在某一光譜波段的反射率是由構(gòu)成像元的基本組分的反射率及其所占像元面積的比例為權(quán)重系數(shù)的線性組合. 考慮太湖湖區(qū)的組分主要是藍(lán)藻和水體，根據(jù)線性光譜混合模型，NDVI可表示為：

NDVI=NDVIV·C+NDVIW(1-C)

(3)

式中，NDVIV為藍(lán)藻NDVI，通常采用0.81作為參考值[15]；NDVIW為水體NDVI，通常采用-0.3作為參考值[15]；C為藍(lán)藻覆蓋度，則有：

(4)

2.4 藍(lán)藻水華變化速度估算

為研究藍(lán)藻水華的動(dòng)態(tài)變化速度，本文引用衡量土地覆蓋面積變化速度的土地利用動(dòng)態(tài)度進(jìn)行分析[16-17]，規(guī)定其動(dòng)態(tài)度的大小為研究水域藍(lán)藻水華的平均變化速度，其計(jì)算公式為：

(5)

式中，K為藍(lán)藻水華動(dòng)態(tài)變化速度，At1為藍(lán)藻水華在研究水域初期面積(km2)，At2為藍(lán)藻水華在該水域末期面積(km2)，t1為研究初始時(shí)間，t2為結(jié)束時(shí)間；當(dāng)研究時(shí)長(t2-t1)設(shè)定為1 h時(shí)，K為研究水域藍(lán)藻水華的逐小時(shí)變化速度.

3 Himawari-8太湖藍(lán)藻水華動(dòng)態(tài)監(jiān)測應(yīng)用

3.1 藍(lán)藻水華發(fā)生過程分析

藍(lán)藻快速增殖并達(dá)到一定密度而形成水華需要一定的條件，如足夠的能量和營養(yǎng)、適宜的環(huán)境條件等. 分析藍(lán)藻水華發(fā)生過程——出現(xiàn)、發(fā)展、消失，是太湖藍(lán)藻水華監(jiān)測的第一步，可作為預(yù)警和控制藍(lán)藻水華發(fā)生的依據(jù)，Himawari-8 10 min/次的數(shù)據(jù)覆蓋，為分析藍(lán)藻水華發(fā)生過程提供了數(shù)據(jù)支持. 圖4反映了太湖藍(lán)藻水華的動(dòng)態(tài)演變過程. 10月2日06:10，藍(lán)藻水華首先出現(xiàn)在太湖的西北部沿岸區(qū)和湖心北區(qū)的北部沿岸，水華面積相對較小(圖4a)；06:30時(shí)，藍(lán)藻水華在該區(qū)域幾乎沒有明顯變化(圖4b)；07:00開始，水華逐漸擴(kuò)大，梅梁湖開始出現(xiàn)少量藍(lán)藻(圖4c)；隨后，水華自西北部沿岸區(qū)、湖心北區(qū)和梅梁湖繼續(xù)擴(kuò)大，到11:00時(shí)，水華面積達(dá)到最大，西北部沿岸區(qū)大部分水域、湖心北區(qū)西部水域、梅梁湖大部分水域均被藍(lán)藻覆蓋，西南部沿岸區(qū)和湖心中區(qū)有少量藍(lán)藻水華(圖4l)；12:00開始，藍(lán)藻水華逐漸減少(圖4m)，到16:00時(shí)，僅湖心北區(qū)北部沿岸有少量藍(lán)藻水華(圖4q)，17:00時(shí)，受云的影響，沒有監(jiān)測到藍(lán)藻水華信息(圖4r).

圖4 2015年10月2日Himawari-8太湖藍(lán)藻水華監(jiān)測圖像(北京時(shí)間)(R(3)、G(4)、B(2) 合成)Fig.4 Multi-channel composition color images of Lake Taihu based on Himawari-8 on Oct. 2, 2015(R(3)，G(4)，B(2) color composition)

3.2 藍(lán)藻水華強(qiáng)度動(dòng)態(tài)變化分析

利用公式(2)和(4)分別計(jì)算平均NDVI及藍(lán)藻水華強(qiáng)度等級(jí). 結(jié)果表明，重度藍(lán)藻水華主要分布在湖心北區(qū)、西北部沿岸區(qū)和梅梁湖，這與NDVI的高值區(qū)域是一致的；中度藍(lán)藻水華主要分布在湖心北區(qū)的南部水域，輕度藍(lán)藻水華主要分布在湖心中區(qū)和西南部沿岸區(qū)，這與NDVI的低值區(qū)域是一致的(圖5).

圖5 2015年10月2日 Himawari-8 太湖NDVI平均分布及藍(lán)藻水華強(qiáng)度等級(jí)Fig.5 NDVI and Cyanobacteria bloom intensity of Lake Taihu based on Himawari-8 on Oct. 2, 2015

2015年10月2日07:00-15:00太湖藍(lán)藻水華強(qiáng)度隨時(shí)間不斷變化. 在藍(lán)藻水華發(fā)生之初，07:00和08:10時(shí)，以輕度藍(lán)藻水華為主；隨著時(shí)間的推移，到09:00和11:00時(shí)，中度和重度藍(lán)藻水華逐漸增多；在藍(lán)藻水華逐漸減少階段，首先快速消散的為輕度藍(lán)藻水華，如11:00-12:00時(shí)；其次為重度和中度藍(lán)藻水華，如12:00-14:00時(shí)；到15:00時(shí)，僅余下少量輕度藍(lán)藻水華(圖6).

圖6 2015年10月2日Himawari-8太湖藍(lán)藻水華強(qiáng)度(北京時(shí)間)Fig.6 Cyanobacteria bloom intensity of Lake Taihu based on Himawari-8 on Oct. 2, 2015

表6 2015年10月2日Himawari-8太湖藍(lán)藻水華動(dòng)態(tài)變化速度

Tab.6 Cyanobacteria blooms dynamic change speed of Lake Taihu based on Himawari-8 on Oct. 2, 2015

時(shí)間(北京時(shí)間)藍(lán)藻面積/km2K平均風(fēng)速/(m/s)07:0025-0.608:101986.920.709:002830.430.510:003340.180.7711:003880.161.712:00274-0.292.0313:00218-0.201.714:0097-0.562.4715:0050-0.482.5716:0018-0.642.2

3.3 藍(lán)藻水華動(dòng)態(tài)變化速度分析

2015年10月2日，在藍(lán)藻水華發(fā)展階段，變化速度最快的為07:00-08:10時(shí)間段，其次為08:10-09:00、09:00-10:00和10:00-11:00時(shí)間段，即水華發(fā)展速度逐漸變慢；在藍(lán)藻水華逐漸減少階段，變化速度最快的為15:00-16:00時(shí)間段，其次為13:00-14:00、14:00-15:00、11:00-12:00和12:00-13:00時(shí)間段(圖6). 對比圖5可知：在水華發(fā)展階段，變化速度最快的為輕度藍(lán)藻水華，其次為中度藍(lán)藻水華和重度藍(lán)藻水華；在水華減少階段，變化速度最快的為輕度藍(lán)藻水華，其次為重度藍(lán)藻水華和中度藍(lán)藻水華.

3.4 藍(lán)藻水華動(dòng)態(tài)變化與氣象要素的關(guān)系

藍(lán)藻水華的發(fā)生與很多因素相關(guān)，如藻類數(shù)量、風(fēng)速、風(fēng)向、降雨、氮磷營養(yǎng)鹽濃度、光照強(qiáng)度、溫度等，大量研究表明，各因子之間存在一定的綜合作用和相互補(bǔ)償作用[18-21]. 根據(jù)太湖藍(lán)藻水華形成的4 階段理論，在5-10月，水體中藍(lán)藻生物量將一直高于發(fā)生水華的閾值，此時(shí)太湖的營養(yǎng)鹽濃度、光照強(qiáng)度、溫度等已不是藻類生長的限制因子，此時(shí)只要?dú)庀蠛退臈l件適合，藍(lán)藻就會(huì)發(fā)生水平、垂直位置改變而“暴發(fā)”[22-23]. 氣象因子對藻類在湖泊中的暴發(fā)和遷移影響有多大，藍(lán)藻水華形成后如何運(yùn)動(dòng)，其運(yùn)動(dòng)方式是什么，成為氣象、水文部門關(guān)注的核心問題.

吳曉東等研究指出，太湖特定湖區(qū)的短期藍(lán)藻水華的藍(lán)藻生長、漂移和上浮主要受氣象條件的影響[24]. 孔繁翔等認(rèn)為，在大多數(shù)情況下，突然出現(xiàn)的“水華”只不過是已存在、分散在水體中的藻類群體在適宜條件下的上浮、聚集、遷移至水面并為人們?nèi)庋鬯姷倪^程，而非藻類在短時(shí)間內(nèi)連續(xù)的快速生長所致；準(zhǔn)確地說，“暴發(fā)”僅僅描述了短時(shí)間內(nèi)大量水華藍(lán)藻群體的空間位置的改變，主要是從水體中上浮到水體表層或者由于風(fēng)的作用，在湖岸的局部地區(qū)大量聚集[25]. 曹煥生研究指出水華的形成不是生物量的突然增加，而是其生物量在風(fēng)浪的作用下垂直遷移的結(jié)果，當(dāng)風(fēng)速<3 m/s時(shí)，藍(lán)藻的水華就會(huì)出現(xiàn)；營養(yǎng)鹽對于水華的形成沒有明顯的作用，只是具有保持生物量的間接作用[26]. 朱永春等研究指出不同風(fēng)場對于藻類在湖泊中的水平及垂直分布影響很大，并且存在著一個(gè)“臨界風(fēng)速”，其范圍在2～3 m/s 之間，當(dāng)風(fēng)速<臨界風(fēng)速時(shí)，水面可以近似看作水動(dòng)力光滑，沒有波浪產(chǎn)生，在水表面藻類順著風(fēng)向迅速向迎風(fēng)岸邊漂移，大量堆積；但當(dāng)風(fēng)速超過臨界風(fēng)速時(shí)，將產(chǎn)生波浪作用，波浪、風(fēng)擾動(dòng)及平均環(huán)流的共同作用使得藻類在水體中上下混合，分布比較均勻，不再出現(xiàn)藻類聚積現(xiàn)象，從而抑制了水華的形成[27].

從2015年10月1-2日太湖氣象自動(dòng)站風(fēng)速、氣溫觀測數(shù)據(jù)*,② 數(shù)據(jù)來源于國家氣象信息中心.可見，兩日均無降水，溫度也幾乎沒有差異，而風(fēng)速則有較大不同(圖7). 10月1日白天，太湖平均風(fēng)速高達(dá)4.6 m/s，最大風(fēng)速超過7.9 m/s；10月1日18：00開始，風(fēng)速逐漸下降，10月2日，平均風(fēng)速下降至1.4 m/s，遠(yuǎn)小于臨界風(fēng)速，且持續(xù)高溫，湖區(qū)的大量藍(lán)藻在風(fēng)的驅(qū)動(dòng)下上浮，聚集在西北部湖區(qū)，形成水華.

10月2日，藍(lán)藻水華首先出現(xiàn)在太湖的西北部沿岸區(qū)和湖心北區(qū)的北部沿岸，隨后自西北部沿岸區(qū)、湖心北區(qū)和梅梁湖逐漸向東南擴(kuò)散，太湖氣象自動(dòng)站②監(jiān)測顯示10月2日00：00-11：00太湖湖面平均風(fēng)速0.83 m/s，最大不超過2 m/s，風(fēng)向均介于270°～299°之間，以西偏北風(fēng)為主，藍(lán)藻在風(fēng)的驅(qū)動(dòng)下上浮、聚集形成水華并向湖泊的下風(fēng)向漂移擴(kuò)散；隨著藻類的迅速聚集，11：00水華面積達(dá)到最大；12：00開始，藍(lán)藻水華逐漸減少，自動(dòng)站監(jiān)測表明12：00開始，湖面風(fēng)速有所增大，12：00-24：00平均風(fēng)速為2 m/s，最大風(fēng)速超過4 m/s，風(fēng)向與00：00-11：00時(shí)相比發(fā)生改變，以東偏南風(fēng)為主，介于124°～160°之間，受風(fēng)的影響，藍(lán)藻遷移路徑發(fā)生改變，不再向東南方向擴(kuò)散，由于瞬時(shí)風(fēng)速的加大，風(fēng)擾動(dòng)使藻類在水體中上下混合，不再聚集，衛(wèi)星監(jiān)測顯示藍(lán)藻水華逐漸減少(圖4、表7). 可見，風(fēng)對藍(lán)藻水華的形成、運(yùn)動(dòng)和消失有直接的驅(qū)動(dòng)作用，以上衛(wèi)星遙感監(jiān)測的藍(lán)藻水華動(dòng)態(tài)變化結(jié)果與風(fēng)速和風(fēng)向的分析結(jié)論與已有的研究結(jié)果是一致的[26-27].

結(jié)合圖6和表6可知，07:00-11:00，藍(lán)藻水華不斷發(fā)展，水華動(dòng)態(tài)變化速度逐漸變小，中度和重度藍(lán)藻水華逐漸增多；11:00時(shí)，受站點(diǎn)3風(fēng)向改變的影響，藍(lán)藻水華停止擴(kuò)散；11:00-16:00時(shí)，藍(lán)藻水華逐漸減少，水華的動(dòng)態(tài)變化速度與風(fēng)速有一定的正相關(guān)關(guān)系，即風(fēng)速越大，水華的減少速度越快. 從圖6可見，站點(diǎn)1附近以輕度藍(lán)藻水華為主，站點(diǎn)2附近以中度藍(lán)藻水華為主，站點(diǎn)3附近以重度藍(lán)藻水華為主，盡管風(fēng)速為站點(diǎn)1<站點(diǎn)2<站點(diǎn)3，但受風(fēng)向和藍(lán)藻水華強(qiáng)度影響，藍(lán)藻水華的快速消失順序分別為：站點(diǎn)1、站點(diǎn)2和站點(diǎn)3.

圖7 太湖氣象自動(dòng)站2015年10月1-2日風(fēng)速和氣溫Fig.7 Wind speed and air temperature of Lake Taihu on Oct. 1-2, 2015, observed by meteorological station

站點(diǎn)風(fēng)向/°5:006:007:008:009:0010:0011:0012:0013:0014:0015:0016:0017:0018:001無無無無無無無無無229226228219211227328028629330428927115313712413913813812632982882882762740160135128137140132145128

4 結(jié)論

新一代靜止氣象衛(wèi)星Himawari-8以其高時(shí)間、高空間分辨率的特點(diǎn)，可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)藍(lán)藻水華的空間動(dòng)態(tài)變化，為治理太湖藍(lán)藻提供了有力的數(shù)據(jù)支持.

基于太湖實(shí)地光譜測量資料，提出Himawari-8衛(wèi)星資料太湖藍(lán)藻水華的動(dòng)態(tài)監(jiān)測方法：利用混合像元分解原理計(jì)算藍(lán)藻水華強(qiáng)度，分析藍(lán)藻水華發(fā)生程度及變化特征；通過引入衡量土地覆蓋面積變化速度的土地利用動(dòng)態(tài)度估算藍(lán)藻水華變化速度. 以2015年10月2日為例，動(dòng)態(tài)監(jiān)測了太湖藍(lán)藻水華的發(fā)展變化，分析了藍(lán)藻水華的出現(xiàn)、發(fā)展和消失. 計(jì)算了藍(lán)藻水華強(qiáng)度的動(dòng)態(tài)變化：藍(lán)藻水華強(qiáng)度隨時(shí)間不斷變化，在藍(lán)藻水華發(fā)生之初，以輕度藍(lán)藻水華為主，隨著時(shí)間的推移，中度和重度藍(lán)藻水華逐漸增多；在藍(lán)藻水華減少階段，首先快速消失的為輕度藍(lán)藻水華，其次為重度和中度藍(lán)藻水華. 估算了藍(lán)藻水華的動(dòng)態(tài)變化速度：在水華發(fā)展階段，變化速度最快的為輕度藍(lán)藻水華，其次為中度和重度藍(lán)藻水華；在水華減少階段，變化速度最快的為輕度藍(lán)藻水華，其次為重度和中度藍(lán)藻水華. 上述分析為研究藍(lán)藻水華的生長消亡過程提供了支持.

探討了藍(lán)藻動(dòng)態(tài)變化與氣象要素的關(guān)系. 通過對比分析2015年10月1-2日太湖氣象自動(dòng)站的風(fēng)速、風(fēng)向和氣溫觀測數(shù)據(jù)，可知，風(fēng)場對藍(lán)藻水華的形成和移動(dòng)有直接的驅(qū)動(dòng)作用；當(dāng)風(fēng)速>臨界風(fēng)速時(shí)，則對藍(lán)藻水華有一定的抑制作用；當(dāng)風(fēng)速<臨界風(fēng)速時(shí)，將有利于水華藍(lán)藻的上浮、漂移和聚集. 風(fēng)速大，則風(fēng)力擾動(dòng)較大，水華藍(lán)藻無法上浮到水面并快速漂移集聚到局部湖區(qū)，因此對藍(lán)藻水華有一定的抑制作用；風(fēng)速適宜，水華藍(lán)藻在風(fēng)的驅(qū)動(dòng)下上浮、漂移和聚集，容易形成水華. 水華形成后藍(lán)藻在風(fēng)的驅(qū)動(dòng)下向湖泊的下風(fēng)向漂移擴(kuò)散. 同時(shí)，風(fēng)擾動(dòng)使藍(lán)藻在水體中上下混合，沉降和上浮. 計(jì)算表明，藍(lán)藻水華減少階段，水華的動(dòng)態(tài)變化速度與風(fēng)速有一定的正相關(guān)關(guān)系，即風(fēng)速越大，水華的減少速度越快.

利用衛(wèi)星遙感探尋藍(lán)藻水華發(fā)生過程，分析其動(dòng)態(tài)變化，將有助于探索藍(lán)藻水華的規(guī)律，為藍(lán)藻水華的預(yù)測、預(yù)警提供參考. Himawari-8 10 min/次的高觀測頻次，為藍(lán)藻水華的預(yù)測提供了很好的遙感支撐，為已有的藍(lán)藻水華預(yù)報(bào)模型提供了更多遙感數(shù)據(jù)的修正和驗(yàn)證，對建立有效的太湖藍(lán)藻水華預(yù)報(bào)技術(shù)有重要的意義.

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Application of Himawari-8 data with high-frequency observation for Cyanobacteria bloom dynamically monitoring in Lake Taihu

WANG Meng, ZHENG Wei & LIU Cheng

(NationalSatelliteMeteorologicalCenter,Beijing100081,P.R.China)

Himawari-8 as a new generation geostationary meteorological satellite can provide the observation data for dynamically monitoring of Cyanobacteria bloom, with high time resolution at an interval per 10 minutes. According to the spectrum measuring data of Lake Taihu area, a method using the Himawari-8 data was proposed for dynamically monitoring of the Cyanobacteria bloom. In this paper, the outbreak processes of Cyanobacteria bloom on October 2nd, 2015 were monitored continuously including the Cyanobacteria bloom’s appearing, increasing and disappearing. The dynamic changes of the intensity and speed of Cyanobacteria bloom were calculated, and the extent and variation were analyzed. All the analysis provided useful information for studying the growth and death of Cyanobacteria bloom. Furthermore, this paper discussed the relation between Cyanobacteria bloom’s dynamic changes and meteorological elements of temperature and humidity under the same conditions. Results showed that wind is a direct driving effect on appearing, increasing and disappearing of the Cyanobacteria blooms.

Himawari-8; Cyanobacteria bloom; dynamic change; Lake Taihu; wind

國家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃“863”項(xiàng)目(2012AA120903)和中國氣象局2015年專業(yè)氣象服務(wù)“高分衛(wèi)星藍(lán)藻水華監(jiān)測”子課題聯(lián)合資助. 2016-06-01收稿；2016-11-22收修改稿. 王萌(1982～)，女，碩士； E-mail：wangmeng@cma.gov.cn.

DOI 10.18307/2017.0502