基于散射特性理论模拟的水华蓝藻种群结构定量反演机理

Cyanobacterial blooms are usually high heterogeneous, with community composition which vary significantly temporally and geographically. However, most remote sensing retrieval approaches are based on a single pigment such as cholorophyll-a or phycocyanobilin. In this project, we will construct a functional dataset related to size distribution and bio-optical /physical datasets related to physical characteristics (size, shape, cross-sectional area, refractivity and biomass etc.) and inherent optical properties of the most important bloom forming cyanobacteria Microcystis, Anabaena and Aphanizomenon. .Using Mie and Aden-Kerker theories, we will develop particle size distribution retrieval algorithms for use in the remote sensing of each bloom-forming cyanobacteria in Lake Chaohu. Based on differences in the size distributions and the absorption/scattering properties, we will develop novel methods to determine the biomass and relative proportions of each bloom-forming cyanobacteria. The results of this research will provide an innovative tools to identify the composition of cyanobacteria bloom formation in eutrophic lakes. These results will greatly expand the application of water color remote sensing for the monitoring of bloom-forming cyanobacterial composition in eutrophic lakes.

富营养化湖泊中水华蓝藻种群组成具有时空异质性，目前遥感监测或反演研究仅关注于表征蓝藻多寡的色素浓度，鲜有关注蓝藻种群结构的研究。本研究以巢湖三种典型水华蓝藻（微囊藻、鱼腥藻、束丝藻）为研究对象，通过室内培养及野外采样，获取三种水华蓝藻单细胞及藻颗粒的粒径分布特征，构建虚拟藻类粒径分布函数；研究蓝藻单细胞及藻颗粒的物理属性（粒径、形状、横截面积、折射率、藻密度等）与其吸收、散射等固有光学特性关系，建立水华蓝藻的生物-光学数据库；基于Mie理论和Aden-Kerker理论建立蓝藻虚拟粒径的反演算法，按照种群等效粒径或吸收散射光谱分解思路，获取三种典型水华蓝藻生物量和组成比例参数，实现对水华蓝藻种群结构的定量反演。本研究尝试从基础理论角度解决富营养化湖泊水华蓝藻种群结构遥感反演问题，丰富和扩展了湖泊水色遥感的研究内涵及其应用范围，为正确把握富营养化湖泊水华蓝藻的时空演替规律提供重要的科技支撑。

富营养化湖泊中水华蓝藻种群组成具有时空异质性，目前遥感监测或反演研究仅关注于表征蓝藻多寡的色素浓度，鲜有关注蓝藻种群结构的研究。不同蓝藻水华繁殖或死亡过程中产生藻毒对人体危害不同，而且不同蓝藻类群环境适应性、时空分布特征以及应急治理方法不同，因此，在实施富营养化湖泊污染治理与生态恢复、蓝藻生态灾害预测预警的过程中，如何快速、准确地掌握不同蓝藻类群的时空分布特征，成为一个亟待解决的科学问题。本研究以巢湖三种典型水华蓝藻（微囊藻、鱼腥藻、束丝藻）为研究对象，通过室内培养及野外采样，本研究基于纯藻种实验室培养和室内光学控制实验，研究了微囊藻（Microcystis）、鱼腥藻（Dolichospermum）、束丝藻（Aphanizomenon）三种主要水华蓝藻的固有光学特性，通过甄别不同水华蓝藻的吸收、散射和后向散射光谱的特征波段，构建了微囊藻、鱼腥藻和束丝藻三种水华蓝藻类群的遥感定量识别模型，基于巢湖野外实测数据，实现了主要水华蓝藻类群的定量监测，并基于野外实测数据分析了巢湖主要水华蓝藻类群的时空分布规律。为了实现上述识别模型在卫星数据上的应用，改进了半分析模型QAA（Quasi-analytical Algorithm）的参数和经验公式，提出了基于MODIS特征波段的浮游植物色素吸收系数遥感反演算法。结合基于室内实验的三种水华蓝藻（鱼腥藻、微囊藻、束丝藻） 的定量识别模型以及水体表层叶绿素a浓度反演算法，首次利用遥感反射比获取并分析了巢湖三种主要水华蓝藻的时空分布规律。本项目研发了快速、高效的水华蓝藻遥感识别技术，探究了富营养化湖泊主要水华蓝藻的时空分布特征，以期为长江中下游富营养化湖泊的水华蓝藻类群结构遥感自动分类方法提供技术支持，为揭示以巢湖为代表的富营养化湖泊水华蓝藻长时序的类群时空演替规律服务。本研究尝试从基础理论角度解决富营养化湖泊水华蓝藻种群结构遥感反演问题，丰富和扩展了湖泊水色遥感的研究内涵及其应用范围，为正确把握富营养化湖泊水华蓝藻的时空演替规律提供重要的科技支撑。