不同气候带典型湖泊浮游植物物候信息时空变化规律及对气候变暖响应

Located in different climatic zone, Lake Taihu, Lake Fuxian, and Lake Hulun are selected as our stuy areas. Based on the long-term meteorological observation data, we will study and analyze the climate change processes and their mechanisms of these areas. The contributors and the corrsponding regional differences will be also given in this study. Using long-term MODIS-derived lake ice and lake temperautre, we will characterize the long-term changes in lake temperature, lake ice, and lake thermal stratification, to reveal the mechanisms of dynamics in impacts of solar radiation, air temperature, and wind on lake thermal process. Then, we will construct a method to derive information of phytoplanton phenology using remote sensing data; subsequently, with the developed method, the long-term changes in phytoplanton phenology will be provieded; we will attempt to establish the relationships change processes between phytoplanton phenology and climatic factors, and between phytoplanton phenology and thermodynamic parameters; finally, the mechanisms of phytoplanton phenology response to climatic change will be clarified. This study will greatly contribute to understanding and prédicting the impacts of climatic change on lake ecosystems, and to having deep insight into the responses of phytoplanton phenology to climatic change. This study also will be very critical for contorlling and managing lake phytoplankton blooms under climatic change background.

选择处于不同自然气候带的典型湖泊太湖、抚仙湖、呼伦湖为研究对象，基于长期气象观测数据，分析和研究上述区域的气候变化过程和机制，气候年代际演变的归因以及区域差异；利用长时间序列MODIS湖冰和水温数据，揭示湖泊水温、结冰、分层等热力学参数的长期变化规律，厘清太阳辐射、气温、风速等气候学参数长期变化对湖泊热力过程的作用机制；构建浮游植物物候过程遥感识别方法，分析研究区浮游植物物候信息时空变化特征及其区域差异，阐明湖泊物候参数与气候学参数、湖泊热力参数间耦联关系，揭示湖泊浮游植物物候过程对气候变化的响应机制及区域差异。项目深入研究湖泊浮游植物物候信息变化，厘清其变化的驱动因素，对深刻理解和预测未来气候变化对湖泊生态的影响至关重要，对认识湖泊浮游植物对气候变化的响应及对在全球变暖背景下湖泊水华的管控具有重要的应用价值和理论意义。

在本项目的支持下，课题组聚焦藻类生物量、物候特征的时空变化规律和驱动机制等内容，在藻类生物量和物候特征等参数遥感模型提取、藻类生物量和物候特征长期变化趋势以及对人类活动和气候变化响应等方面取得了一系列研究成果。具体为（1）构建了一个基于哨兵2号卫星数据的水柱积分藻总量遥感估算算法。水柱积分藻总量（CIB）是一个比表层叶绿素a浓度（Csurf）更好的水体藻总量指示因子。利用该模型，结合2016年至2020年97景无云数据，揭示了我国东部地区最大的人工淡水水库（千岛湖）水柱积分藻总量的时空变化特征；（2）以巢湖为研究区，基于2000-2018年MODIS卫星遥感影像，重构了2000-2018年巢湖藻总量长时序数据，解析了巢湖藻总量时空变化规律，定量评估了气候变化因子对巢湖藻总量时空变化的影响，深化了风通过水动力场藻总量的空间分布格局影响的认识；（3）利用卫星数据提取了太湖蓝藻水华物候特征，揭示了时空变化的规律和驱动机制，从2003年到2017年，整个太湖的初始暴发日期提前了29.9天，气温、风速和N/P（N：总氮；P：总磷）是影响浮游植物物候的三个重要因素，通过对浮游植物物候变化的定量评价，阐明了物候参数与环境因子之间的相互关系，从而提高了对气候变化和富营养化对湖泊生态系统的潜在影响的认识；共发表论文14篇，其中在Remote Sensing of Environment Water Research Environmental Science & Technology等领域顶级期刊发表SCI论文12篇，EI论文2篇；授权国家发明专利2项；获生态环境部科学技术一等奖和吉林省科学技术奖一等奖各1项；培养硕士博士研究生名。