基于遥感技术的半自动蓝藻水华早期监测系统在西班牙多尼亚纳国家公园的应用与评估

针对湿地富营养化导致的蓝藻水华生态威胁，西班牙研究团队开发了一套结合TriOS RAMSES高光谱辐射计原位测量与Sentinel-2多光谱卫星数据的半自动监测系统。通过验证11种蓝藻指数（PC）与叶绿素a浓度（NDCI）的关联性，该系统成功实现了多尼亚纳国家公园水域蓝藻生物量的快速检测（灵敏度达3×104 cells/ml）及空间分布评估，为湿地生态保护提供了实时预警工具。

　　

湿地生态系统正面临富营养化带来的严峻挑战，其中蓝藻水华因其产毒特性成为鸟类和哺乳动物大规模死亡事件的潜在元凶。气候变化加剧了这一现象——升温加速藻类代谢，干旱导致营养盐浓缩，而传统水质监测方法因成本高、频率低难以捕捉水华爆发的关键动态。在西班牙多尼亚纳国家公园，这片拥有永久性池塘与季节性沼泽的世界遗产地，近年来多次发生疑似蓝藻毒素引发的生物集群死亡事件，凸显出开发高效监测工具的紧迫性。

巴塞罗那专家中心（Barcelona Expert Centre, BEC）联合多尼亚纳生物站（EBD-CSIC）的研究团队，创新性地将高光谱原位测量与卫星遥感技术结合，构建了一套蓝藻水华半自动早期预警系统。这项发表于《Wetlands》的研究表明，该系统不仅能实时追踪蓝藻生物量变化，还可通过空间异质性分析评估整个湿地生态系统的健康状态，为管理者提供了从"被动应对"到"主动预防"的技术转型。

研究团队采用四大关键技术：1）基于四座自动观测站（含TriOS RAMSES辐射计）采集400-950 nm高光谱数据；2）Sentinel-2 MSI卫星影像的NDCI叶绿素指数反演；3）无人机（CuBERT S185）与机载（Specim AISA Eagle II）高光谱验证；4）结合YSI 6600V2探头荧光检测与HPLC（高效液相色谱）的现场样本校准。所有数据通过定制化GUI界面实现可视化，并建立"绿-黄-红"三级预警机制。

方法论验证

通过对比2016-2023年的监测数据，研究发现原位高光谱测量的PC^μ指数与蓝藻细胞浓度高度吻合（r=0.93）。其中624 nm处的特征吸收谷成为诊断蓝藻的关键光谱标志，而Sentinel-2的NDCI指数虽对蓝藻特异性较低，但能有效反映叶绿素a空间分布（R²=0.59）。

时空动态规律

干旱年份（2022-2023）的水体盐度升高至9.84 ppt时，PC^μ指数显著上升（0.9），证实蒸发浓缩效应促进蓝藻增殖。卫星分析显示池塘空间异质性u_L(NDCI)存在季节规律，2月最低（0.015）、10月最高（0.05），这与水温驱动的藻类斑块化分布相关。

技术局限性

MNDWI（改进归一化水体指数）在20 m分辨率下可能误判湿地边缘的干湿状态，而CDOM（有色溶解有机物）>4 mg/L时会干扰红光波段反演精度。研究建议未来增加旋转支架以减少太阳耀光干扰，并开发QWI-P（水质多项式指数）提升数据质量。

这项研究的意义在于首次将操作化遥感系统应用于地中海型浅水湿地的蓝藻监测。其创新预警协议已移交多尼亚纳国家公园管理局，通过实时数据共享使保护行动响应时间从周级缩短至天级。该技术框架可推广至其他面临气候变暖与富营养化双重压力的湿地保护区，为实现联合国可持续发展目标（SDG 6.6）中的"水资源生态系统保护"提供技术范例。值得注意的是，系统在2021年7月成功预警的蓝藻暴发事件（浓度3.1×10⁴ cells/ml），促使管理部门及时封闭受影响水域，避免了候鸟迁徙季的潜在生态灾难。