利用每小时数据评估太湖藻华：季节性特征及其与环境因素的关系

《Marine Pollution Bulletin》：Assessing algal blooms in Taihu Lake using hourly data: Seasonal characteristics and the relationship with environmental factors

太湖藻华时空特征及环境驱动机制研究基于GOCI卫星数据每小时监测2020-2021年太湖蓝藻水华动态，结合fDOM、水温、风速等实测环境因子，揭示水温（Tw）、空气温度（Ta/Tm）与藻华覆盖面积呈季节性异向关联，冬季水温敏感性最高（r=0.85），藻华发生阈值fDOM 12-20 QSU，水温26.86℃为促进/抑制分界点。

　　

杨典|顾行发|高亮|程天海|袁家文|孙灿

澳门大学智慧城市物联网国家重点实验室与海洋科学技术系，澳门

摘要

近年来，太湖频繁发生大规模藻华现象。本研究利用地球同步海洋彩色成像仪（GOCI）图像检测太湖中藻华的每小时覆盖范围，并基于荧光溶解有机物（fDOM）、水温（Tw）、每小时气温（Ta）、每小时最高气温（Tm）和风速（V）等测量数据，分析了藻华与环境因素之间的关系。此外还使用了其他遥感产品，如光合有效辐射（PAR）。本研究的数据覆盖了2020年3月至2021年3月的时期，时间分辨率为每小时一次。Tw、Ta和Tm在春季、秋季和冬季与藻华覆盖范围呈正相关，而在夏季呈负相关。冬季时，藻华覆盖范围对水温的敏感性更高（ = 0.85）。本文提出了一种基于环境因素预测太湖藻华覆盖范围的方法，采用最大似然估计法进行建模，并通过BIC方法确定模型参数。回归模型的决定系数（R²）分别为春季0.75、夏季0.74、秋季0.57、冬季0.83。藻华发生的fDOM浓度范围为12至20 QSU，最高水温为33°C（Ta和Tm为37°C），最高风速为9 m/s。风速与藻华覆盖范围呈负相关，而光合有效辐射（PAR）则呈正相关。当水温低于26.86°C时，温度升高会促进藻华生长（ = 0.71）；然而，当水温超过26.86°C或fDOM浓度超过15.97 QSU时，藻华生长会受到抑制。

引言

藻华是水体富营养化的指标之一（Smetacek和Zingone，2013；Cao和Han，2021）。在中国许多沿海地区和内陆水域，藻华已成为一个重要问题（Zhang、Hu、Ma和Zhang，2020a；Zhang等人，2020b；Yang等人，2023）。在淡水中，藻华通常由蓝藻爆发引起，这些蓝藻往往具有毒性（Aranda等人，2023；MacKeigan等人，2023）。蓝藻毒素对人类和动物健康构成威胁，甚至可能导致死亡。此外，蓝藻的爆发和死亡会消耗水中的氧气，最终对水生植物和动物造成伤害（Paerl等人，2019；Choi等人，2021）。因此，监测和预测蓝藻爆发对于保障公共健康和湖泊生态至关重要。

近年来，中国太湖频繁发生大规模藻华现象，实地测量显示蓝藻是太湖中的主要浮游植物种类（Wu等人，2013；Wang等人，2021；Huang等人，2015）。基于水文站和船舶的传统方法无法有效监测大规模蓝藻爆发的空间分布和变化（Xue等人，2019；Oyama等人，2015）。相比之下，卫星遥感已成为监测此类藻华爆发的有效方法（Gholizadeh等人，2016；Zhang、Hu、Ma和Zhang，2020a；Zhang等人，2020b）。例如，利用浮游藻类指数（FAI）方法（Hu，2009）结合中分辨率成像光谱辐射计（MODIS）数据来检测太湖中的蓝藻（Wu等人，2015）。MODIS数据在评估气象因素对蓝藻物候的影响方面表现良好（Zhang等人，2012）。长期MODIS数据可用于研究营养盐富集和气象因素对蓝藻反应的影响（Shi等人，2017）。具有半天时间分辨率的MODIS数据适用于藻华的日常分析，而具有每小时时间分辨率的地球同步海洋彩色成像仪（GOCI）卫星则能实时监测蓝藻爆发的动态变化（Huang等人，2015；Jin等人，2018）。鉴于GOCI和MODIS卫星在光谱波段上的差异，专门提出了另一种浮游藻类指数（AFAI）方法来利用GOCI数据检测蓝藻爆发（Qi等人，2018；Jin等人，2018）。通过结合实地测量数据和GOCI数据，分析了太湖中蓝藻爆发的小时动态特征（Li等人，2022）。

对于像太湖这样的大型浅水湖，风是导致可见表面蓝藻爆发的关键因素之一（Wu等人，2013；Qi等人，2018）。先前的研究表明，3–4 m/s的低风速有利于藻类在水面聚集，而较高风速则会导致藻类扩散到水柱中，从而影响观测（Li等人，2022；Qi等人，2018）。根据实地数据，当风速超过7 m/s时，藻类会与水充分混合（Wu等人，2015）。温度也是影响蓝藻爆发的关键因素（Ma等人，2016）。实验室实验表明，大多数蓝藻在25–35°C的温度下生长良好（Singh和Singh，2015）。某些蓝藻物种在低于5°C或高于45°C的条件下也能存活（Reinl等人，2023；Rossi等人，2023）。

除了风和温度外，总氮（TN）和总磷（TP）等营养物质也在年度或月度尺度上对太湖藻华的发生起着重要作用。然而，营养物质（包括TN和TP）对每小时尺度上的藻华影响不显著（Li等人，2023；Huang等人，2015）。荧光溶解有机物（fDOM）的浓度对水动力扰动（如风浪和水流冲刷）非常敏感（Wang等人，2022）。其时空分布特征能更直接反映短时间尺度上的环境驱动机制（Foroughan等人，2022）。因此，本研究将fDOM纳入了对太湖藻华的分析中。

这些研究的时间分辨率主要关注藻类的日变化、周变化和月变化。然而，与黄海绿潮等大型藻类不同（Jin等人，2018），太湖中的藻华面积在短时间内（以小时为单位）可能会发生显著变化。每日最大和最小面积之间的差异可超过500平方公里（Cao和Han，2021），每小时面积变化可超过150平方公里（Li等人，2022）。使用每小时数据可以实时监测蓝藻覆盖范围，更准确地反映其动态过程，并更精确地量化环境因素对藻华面积变化的影响。

在更高的时间分辨率和更长的时间范围内了解环境因素对藻类动态特征的影响，对于准确预测和管理藻华事件至关重要。本研究连续一年以每小时的时间分辨率观测了太湖的气象和水质因素。利用GOCI数据，基于AFAI方法监测了2020年至2021年间太湖藻华覆盖范围的变化。通过GOCI图像每小时评估太湖藻华的覆盖范围，并结合荧光溶解有机物（fDOM）、水温（Tw）、每小时气温（Ta）、每小时最高气温（Tm）、风速（V

研究区域

太湖位于北纬30°55′40″–31°32′58″、东经119°52′32″–120°36′10″之间，是中国第三大淡水湖（图1(a)）。它是一个面积约2400平方公里、平均深度1.9米的浅水湖（Zhang等人，2012）。太湖东部沿海地区的浮游植被严重干扰了蓝藻的检测，可能导致结果不准确和结论误导（Zhu等人，2018；Wu等人，2015）。因此，为了

太湖的环境因素

使用三个自动气象站和一个水质浮标，连续一年以每小时的时间分辨率观测了太湖的气象和水质因素。太湖的气象和水质测量数据如图4所示。

太湖水中的fDOM含量在春季为7.02 QSU，夏季达到37.48 QSU。fDOM的最高值分别为37.48 QSU和36.81 QSU

藻华的季节性特征

根据GOCI数据，春季有18天可以清晰观察到藻华，但由于云层覆盖，只有126张图像可用。春季4:00以后水面通常被云层覆盖。尽管夏季是藻华爆发的高峰期，但由于云层覆盖严重，只有9天有64张可用图像。夏季时，云层通常在早晨和下午（当地时间）覆盖水面。

结论

本研究利用GOCI数据，基于AFAI方法监测了2020年至2021年间太湖藻华覆盖范围的变化。连续一年以每小时的时间分辨率观测了太湖的气象和水质因素，讨论了环境因素对藻华覆盖范围的影响，结合了fDOM、Tw、Ta、Tm、V等测量数据以及光合有效辐射（PAR）等遥感产品。

作者贡献声明

杨典：撰写——初稿、可视化、验证、软件开发、方法论、数据分析、数据管理。顾行发：撰写——审稿与编辑、监督、资源协调、调查、数据管理。高亮：撰写——审稿与编辑、可视化、验证、监督、资源协调、项目管理、方法论、资金获取、数据管理、概念构思。程天海：撰写——审稿与编辑、资源协调、调查。袁家文：撰写——审稿与

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文的研究结果。

致谢

感谢韩国海洋卫星中心免费提供GOCI数据。本文得到了澳门特别行政区的科学技术发展基金（项目编号：001/2024/SKL、0029/2022/A1、0030/2025/AFJ、0033/2024/RIA1）、国家自然科学基金（52209118）、UM研究基金（文件编号：MYRG-GRG2023-00052-IOTSC-UMDF、MYRG-GRG2025-00105-IOTSC）以及CORE的支持。CORE是崂山实验室与香港科技大学联合成立的海洋研究中心。