《湖泊藍(lán)藻水華環(huán)境氣象影響評(píng)估技術(shù)導(dǎo)則（報(bào)批稿）》編制說(shuō)明

1江蘇省地方標(biāo)準(zhǔn)編制說(shuō)明1、標(biāo)準(zhǔn)任務(wù)來(lái)源標(biāo)準(zhǔn)名稱(chēng)湖泊藍(lán)藻水華環(huán)境氣象影響評(píng)估技術(shù)導(dǎo)則任務(wù)來(lái)源（項(xiàng)目計(jì)劃號(hào)）《省市場(chǎng)監(jiān)管局關(guān)于下達(dá)2023年度江蘇省地方標(biāo)準(zhǔn)項(xiàng)目計(jì)劃的通知》（蘇市監(jiān)標(biāo)〔2023〕173號(hào)），項(xiàng)目序號(hào)291。負(fù)責(zé)起草單位江蘇省氣候中心單位地址南京市建鄴區(qū)雨順路8號(hào)參與起草單位南京氣象科技創(chuàng)新研究院、江蘇省生態(tài)環(huán)境廳太湖水污染防治處、江蘇省環(huán)境監(jiān)測(cè)中心標(biāo)準(zhǔn)起草人序號(hào)姓名單位職務(wù)職稱(chēng)1李亞春江蘇省氣候中心正研高工138138995912杭鑫江蘇省氣候中心科長(zhǎng)高工158505808693李心怡南京氣象科技創(chuàng)新研究院助理研究員188051575484朱士華江蘇省氣候中心工程師188519890615徐萌江蘇省氣候中心主任正研高工139159646396孫良宵江蘇省氣候中心工程師150051968197施麗麗江蘇省生態(tài)環(huán)境廳太湖水污染防治處副處長(zhǎng)153661837978江蘇省環(huán)境監(jiān)測(cè)中心科長(zhǎng)正研高工139133195622編制情況2、制定標(biāo)準(zhǔn)的目的和意義（1）背景和意義黨的二十大報(bào)告指出：中國(guó)式現(xiàn)代化是人與自然和諧共生的現(xiàn)代化，尊重自然、順應(yīng)自然、保護(hù)自然，是全面建設(shè)社會(huì)主義現(xiàn)代化國(guó)家的內(nèi)在要求。習(xí)總書(shū)記強(qiáng)調(diào)要“統(tǒng)籌水資源、水環(huán)境、水生態(tài)治理，推動(dòng)重要江河湖庫(kù)生態(tài)保護(hù)治理”。加強(qiáng)江河湖庫(kù)水生態(tài)保護(hù)治理，對(duì)于防災(zāi)減災(zāi)、保障供水、維護(hù)生態(tài)安全以及促進(jìn)經(jīng)濟(jì)社會(huì)可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。湖泊及其流域是人類(lèi)賴(lài)以生存的重要場(chǎng)所，是山水林田湖草生命共同體的重要組成部分。但在人類(lèi)活動(dòng)和全球氣候變化的共同影響下，全球絕大多數(shù)湖泊都面臨著不同程度的富營(yíng)養(yǎng)化問(wèn)題和藻類(lèi)水華威脅。我國(guó)是一個(gè)多湖泊國(guó)家，也是全球湖泊環(huán)境問(wèn)題較為突出的國(guó)家之一。隨著近幾十年來(lái)我國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的快速發(fā)展，大量生活污水、工業(yè)廢水和農(nóng)藥化肥排入江河湖庫(kù)，水體中的氮、磷等營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)明顯增加，給水生生物提供了豐富的物質(zhì)基礎(chǔ)，浮游藻類(lèi)大量增殖，生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)破壞和功能退化。盡管經(jīng)過(guò)近十多年的治理和修復(fù)，我國(guó)湖泊水體富營(yíng)養(yǎng)化問(wèn)題得到了明顯遏制，重要湖泊的生態(tài)環(huán)境趨于好轉(zhuǎn)，但我國(guó)大多數(shù)湖泊仍面臨著富營(yíng)養(yǎng)化問(wèn)題。根據(jù)生態(tài)環(huán)境部發(fā)布的《2022年中國(guó)生態(tài)環(huán)境狀況公報(bào)》，在開(kāi)展?fàn)I養(yǎng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)的204個(gè)重要湖泊（水庫(kù)）中，輕度富營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)湖泊（水庫(kù)）占24.0%，中度富營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)湖泊（水庫(kù)）占5.9%。太湖、巢湖、滇池等標(biāo)志性湖泊長(zhǎng)期遭受藍(lán)藻水華的困擾，而近年來(lái)洱海、丹江口、白洋淀、三峽水庫(kù)等水體的藻類(lèi)水華問(wèn)題也日益凸顯，我國(guó)已經(jīng)成為全球水體富營(yíng)養(yǎng)化程度最嚴(yán)重，藻類(lèi)水華暴發(fā)頻率最高、分布最廣的國(guó)家之一，對(duì)水源地飲用水安全、區(qū)域生態(tài)環(huán)境和人民的生命健康構(gòu)成了巨大威脅。湖泊是一個(gè)十分復(fù)雜的生態(tài)系統(tǒng)，藍(lán)藻水華是外界環(huán)境氣象水文等因子的綜合而復(fù)雜的影響結(jié)果。藍(lán)藻水華的形成除了其本身的生理特點(diǎn)以外，氣象條件、營(yíng)養(yǎng)鹽和其他環(huán)境因素也都起著關(guān)鍵作用，但任何一種單因子都難以驅(qū)動(dòng)水華形成。當(dāng)湖泊水質(zhì)富營(yíng)養(yǎng)化程度難以得到控制的情況下，磷、氮等營(yíng)養(yǎng)鹽濃度可能不再是藻類(lèi)生長(zhǎng)和水華形成的限制因子，氣象條件有可能成為其主要限制因子。雖然現(xiàn)有研究尚不能很好地描述藍(lán)藻生長(zhǎng)和水華形成的復(fù)雜過(guò)程和機(jī)制機(jī)理，但科學(xué)家們普遍認(rèn)為氣候變暖是近幾十年來(lái)全球湖泊藍(lán)藻水華增強(qiáng)趨頻的主要原因?？梢哉f(shuō)，環(huán)境氣象條件深刻影響了藍(lán)藻生長(zhǎng)繁殖、水華生消的全過(guò)程和時(shí)空分布格局。為了預(yù)防和避免出現(xiàn)重大水生態(tài)事件，保障富營(yíng)養(yǎng)化湖泊飲用水安全，有必要建立藍(lán)藻水華環(huán)境氣象影響評(píng)估技術(shù)規(guī)范，指導(dǎo)富營(yíng)養(yǎng)化湖泊在一定范圍內(nèi)和一定時(shí)間段，弄清楚主要環(huán)境氣象因子對(duì)藍(lán)藻水華、尤其是大面積藍(lán)藻水華暴發(fā)的影響和貢獻(xiàn)，確定氣象因子的指標(biāo)及對(duì)藍(lán)藻水華發(fā)生的指示性意義，為藍(lán)藻水華預(yù)測(cè)預(yù)警和精準(zhǔn)防控決策提供理論依據(jù)，提高政府防控藍(lán)藻水華的針對(duì)性和科學(xué)性，最大程度降低藍(lán)藻水華的生態(tài)危害和健康風(fēng)險(xiǎn)。（2）國(guó)內(nèi)外研究進(jìn)展有證據(jù)表明，全球范圍內(nèi)的藍(lán)藻水華事件發(fā)生的頻率升高，影響規(guī)模增大，持續(xù)時(shí)間也越來(lái)越長(zhǎng)，而富營(yíng)養(yǎng)化和全球變暖正是導(dǎo)致全球藍(lán)藻水華持續(xù)擴(kuò)張的主要原因（Huisman等，2018）。湖泊藍(lán)藻水華發(fā)生受到外部環(huán)境因子和內(nèi)部生理生態(tài)特性的共同驅(qū)動(dòng)。外部環(huán)境因子是促使湖泊藍(lán)藻水華發(fā)生的主要因素，包括營(yíng)養(yǎng)鹽（氮、磷、氮磷比）、水體物理變量（水溫、透明度等）、水動(dòng)力條件（流速、水力滯留時(shí)間等）、生物變量（浮游動(dòng)物、濾食性魚(yú)類(lèi)等）和氣候因子（氣溫、CO2濃度、降水和風(fēng)等）等。氣候變化是湖泊藍(lán)藻水華全球擴(kuò)張的催化劑和風(fēng)險(xiǎn)放大器，會(huì)影響湖泊的營(yíng)養(yǎng)鹽、理化性質(zhì)和生物因子，促使藍(lán)藻群落結(jié)構(gòu)、營(yíng)養(yǎng)結(jié)構(gòu)、空間運(yùn)移和生命周期發(fā)生變化，增加湖泊藍(lán)藻水華發(fā)生頻率和強(qiáng)度。全球氣候變化通過(guò)改變氣溫、CO2濃度、降水和風(fēng)等氣候因子影響湖泊水文水動(dòng)力條件及其營(yíng)養(yǎng)鹽生物地球化學(xué)過(guò)程，致使藍(lán)藻水華發(fā)生發(fā)展機(jī)制更為復(fù)雜，增加了湖泊藍(lán)藻水華發(fā)生發(fā)展的不確定性，削弱了治理工程對(duì)藍(lán)藻水華控制的正面效應(yīng)（劉雪梅等，2022）。人們對(duì)氣候和氣候變化對(duì)湖泊藍(lán)藻水華發(fā)生的機(jī)制作用已經(jīng)有了大概的認(rèn)識(shí),較高的水溫、充足的光照、以及平靜的風(fēng)浪條件等都有可能促成藍(lán)藻水華暴發(fā)（秦等，2016）。環(huán)境氣象條件一般通過(guò)影響湖泊水體的分層、熱量傳遞交換以及光照、營(yíng)養(yǎng)鹽的可利用性等，直接或間接地影響到藻類(lèi)的個(gè)數(shù)、群落、分布和生命周期等（孔繁翔等，2011；Qin等，2021）。高溫以多種方式刺激藍(lán)藻水華，許多形成水華的藍(lán)藻通常在高于25℃的相對(duì)較高的溫度下達(dá)到最大生長(zhǎng)速率，藍(lán)藻的生長(zhǎng)速率似乎隨著溫度的升高而比真核浮游植物的生長(zhǎng)速率增加得更快。水面變暖也導(dǎo)致水柱分層更穩(wěn)定，垂直分層更少混合。分層的水域?yàn)槠〉乃{(lán)藻向上漂浮提供了理想的條件，它們可以更好地接觸到光和影的非漂浮浮游植物。隨著全球變暖，溫帶和高緯度地區(qū)的湖泊在冬季的冰蓋將縮短，春季的分層開(kāi)始時(shí)間將提前，夏季將更暖，秋季的分層時(shí)間將延長(zhǎng)，這些因素都有助于藍(lán)藻水華的持續(xù)時(shí)間和范圍擴(kuò)大。降水和風(fēng)能快速改變和調(diào)節(jié)湖泊物理和化學(xué)結(jié)構(gòu)（如光、營(yíng)養(yǎng)鹽和溫度等），導(dǎo)致整個(gè)湖泊中非生物因素的變化和浮游植物的擴(kuò)散運(yùn)動(dòng)，驅(qū)動(dòng)湖泊藍(lán)藻水華的發(fā)生發(fā)展。氣候變化對(duì)湖泊藍(lán)藻水華發(fā)生機(jī)制的影響研究已成為當(dāng)前湖泊生態(tài)學(xué)研究的熱點(diǎn)，但總體上，已有的氣候變化對(duì)湖泊藍(lán)藻水華發(fā)生機(jī)制的研究較為零星，需要進(jìn)一步系統(tǒng)化和深入研究（劉雪梅等，2022）。國(guó)內(nèi)外研究較多的是對(duì)于單一外部環(huán)境氣象因子對(duì)湖泊藍(lán)藻水華的影響和貢獻(xiàn)。已經(jīng)證實(shí)了氣溫、風(fēng)、光照、降水等氣象因子都會(huì)對(duì)藍(lán)藻生長(zhǎng)和水華形成產(chǎn)生重要影響（Zhang等，2018；Wang等，2023）。在湖泊營(yíng)養(yǎng)鹽濃度充足情況下，其他環(huán)境因子的影響已越來(lái)越受到關(guān)注，其中氣象條件被認(rèn)為是主要的限制因子之一，其影響甚至可能超過(guò)營(yíng)養(yǎng)鹽濃度（朱廣偉等，2018；Giani等，2020）。氣象條件對(duì)藍(lán)藻水華形成的影響具有兩面性，其中，氣溫在藍(lán)藻的休眠、復(fù)蘇和增長(zhǎng)等不同階段所起的作用都較大（Thomas等，2016），但藍(lán)藻復(fù)蘇后氣溫就不再是主要影響因子，且高溫有一定的抑制作用（李亞春等，2016；Baig等，2017）；微風(fēng)條件有利于藍(lán)藻水華形成，風(fēng)向則主要影響藍(lán)藻水華的移動(dòng)方向和空間分布格局（Zhang等，2021），數(shù)值預(yù)報(bào)模式（WRF）的模擬結(jié)果很好地揭示了近地面風(fēng)場(chǎng)變化對(duì)藍(lán)藻水華形成、輸移及時(shí)空格局演變的影響（李亞春等，2016）；光照對(duì)于藻類(lèi)水華也必不可少但日照時(shí)間僅是湖泊表層藍(lán)藻水華形成的一3個(gè)非必要條件（Zhou等，2016）；短時(shí)間強(qiáng)降水或持續(xù)性大量降水會(huì)對(duì)藻密度產(chǎn)生稀釋作用，不利于藍(lán)藻聚集形成水華，甚至?xí)?duì)已經(jīng)形成的藍(lán)藻水華產(chǎn)生沖刷作用，但另一方面降水可能將較多的營(yíng)養(yǎng)鹽帶到湖水中，長(zhǎng)期來(lái)看可能造成更加有利于藍(lán)藻水華的生境條件（Simi?等，2017;Richardson等,2019；Luo等，2022）；相對(duì)濕度、氣壓也被認(rèn)為與藍(lán)藻暴發(fā)相關(guān)，但目前尚未有較為明確的研究結(jié)論（張曉憶等，2016）。近年來(lái)，有學(xué)者開(kāi)始關(guān)注臺(tái)風(fēng)、暴雨和極端干旱等極端天氣氣候事件對(duì)湖泊藍(lán)藻水華的影響，認(rèn)為在全球變暖大背景下，區(qū)域氣候異常通過(guò)正反饋機(jī)制會(huì)進(jìn)一步惡化湖泊水質(zhì)、加劇湖泊富營(yíng)養(yǎng)化和水華暴發(fā)（Qing等2021）。暴雨降水通過(guò)沖刷作用將流域營(yíng)養(yǎng)鹽和懸浮物攜帶輸入湖泊，增加了湖泊的營(yíng)養(yǎng)負(fù)荷，但同時(shí)也造成湖泊的光衰減，而光限制和滯留時(shí)間的縮短限制了藍(lán)藻水華的發(fā)生（Xu等2021）；而大風(fēng)通過(guò)物理擾動(dòng)顯著引起湖泊混合，造成水柱穩(wěn)定性降低，尤其較高的風(fēng)速（>4.0m/s）會(huì)通過(guò)增加再懸浮作用增加湖泊營(yíng)養(yǎng)鹽的同時(shí)也促使垂向分布趨于均一（Deng等2016）；暴風(fēng)雨導(dǎo)致的離散效應(yīng)和再懸浮促使藍(lán)藻對(duì)光的可利用性降低和聚集程度降低，促使藍(lán)藻水華發(fā)生概率降低（Baranyaie等2011）。極端干旱事件往往通過(guò)減小湖水混合度和增長(zhǎng)水力滯留時(shí)間促使湖泊營(yíng)養(yǎng)鹽富集，誘發(fā)藍(lán)藻水華的發(fā)生（Walter等，2018）。總體上，藍(lán)藻水華形成的機(jī)理、氣象等環(huán)境因素與藍(lán)藻水華之間的相互作用機(jī)制尚不十分明確（Cressey等，2017；Wang等2020；Li等，2023；Lin等，2023）?？傮w上，目前尚缺乏全球氣候變化驅(qū)動(dòng)下綜合環(huán)境氣象條件對(duì)湖泊藍(lán)藻水華發(fā)生發(fā)展影響的評(píng)估研究，限制了湖泊的有效治理。藍(lán)藻水華是在內(nèi)外因同時(shí)作用下發(fā)生的。藍(lán)藻本身具有的生理生態(tài)特性是藍(lán)藻水華發(fā)生的內(nèi)因，環(huán)境因子是藍(lán)藻水華發(fā)生的外因，環(huán)境因子通過(guò)作用于生理生態(tài)特而形成藍(lán)藻水華。適宜的環(huán)境條件如溫度、光照、營(yíng)養(yǎng)鹽和長(zhǎng)滯留時(shí)間等耦合的情況下，激發(fā)了具有獨(dú)特生態(tài)特性的藍(lán)藻的旺盛生長(zhǎng)與快速繁殖并浮于水體表面，由于風(fēng)浪等外力而在沿岸或湖灣堆積形成水華。藍(lán)藻水華的形成機(jī)制是一個(gè)復(fù)雜的生態(tài)過(guò)程，不能簡(jiǎn)單地歸因于某一單一因素而忽視了不同因素之間的相互作用。現(xiàn)有研究大多數(shù)傾向于從多種環(huán)境因子中找到單個(gè)或幾個(gè)關(guān)鍵環(huán)境因子及其作用機(jī)制，找出相應(yīng)的方法切斷關(guān)鍵因子的作用來(lái)防控藍(lán)藻水華，各種研究結(jié)果相對(duì)獨(dú)立，但尚缺乏充足的證據(jù)闡明各種環(huán)境因子如何影響藍(lán)藻的各種生理生態(tài)特征從而最終形成水華（馬健榮等，2013）。單從環(huán)境氣象條件這一類(lèi)因子而言，其對(duì)藍(lán)藻水華的影響也是十分復(fù)雜的，不同的氣象因子之間及其與藍(lán)藻水華之間的作用是多向而非單向，需要深入研究多環(huán)境因子協(xié)同作用下藍(lán)藻水華的發(fā)生機(jī)理，定量評(píng)估綜合環(huán)境氣象條件對(duì)湖泊藍(lán)藻水華發(fā)生發(fā)展的影響。杭鑫等（2019）采用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法篩選了一組與藍(lán)藻生長(zhǎng)和水華形成關(guān)系比較密切的環(huán)境氣象因子（包括氣溫、降水、風(fēng)速等），來(lái)定量評(píng)估一段時(shí)間內(nèi)氣象條件對(duì)太湖藍(lán)藻水華的綜合影響。羅曉春等（2019）則嘗試?yán)秒S機(jī)森林機(jī)器學(xué)習(xí)算法從數(shù)十組氣象因子組合中篩選出了對(duì)藍(lán)藻水華的貢獻(xiàn)率和重要性靠前的幾個(gè)因子及其組合，構(gòu)建了藍(lán)藻水華氣象影響評(píng)估機(jī)器學(xué)習(xí)模型，為利用人工智能技術(shù)研究環(huán)境氣象條件與藍(lán)藻水華之間的復(fù)雜關(guān)系提供了借鑒。近年來(lái)，隨著國(guó)家對(duì)江河湖庫(kù)水生態(tài)保護(hù)工作高度重視，我國(guó)水環(huán)境治理力度持續(xù)加強(qiáng)，水生態(tài)環(huán)境保護(hù)取得了顯著成效，但仍然面臨諸多瓶頸制約和挑戰(zhàn)。根據(jù)生態(tài)環(huán)境部發(fā)布的《20224年中國(guó)生態(tài)環(huán)境狀況公報(bào)》，在開(kāi)展?fàn)I養(yǎng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)的204個(gè)重要湖泊（水庫(kù)）中，輕度富營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)湖泊（水庫(kù)）占24.0%，中度富營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)湖泊（水庫(kù)）占5.9%，合計(jì)有61個(gè)湖泊（水庫(kù)）仍處于富營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)，太湖、巢湖、滇池等重點(diǎn)湖庫(kù)藍(lán)藻水華面積和頻次仍居高不下。因此，需要深入研究氣候和氣候變化對(duì)藍(lán)藻水華的影響，進(jìn)一步科學(xué)認(rèn)識(shí)和理解氣象對(duì)藍(lán)藻水華的作用機(jī)制，促進(jìn)藍(lán)藻水華的機(jī)理研究，為藍(lán)藻水華預(yù)測(cè)預(yù)警和精準(zhǔn)防控提供科學(xué)依據(jù)，保障飲用水安全，為此，制定相應(yīng)的技術(shù)規(guī)范就顯得非常必要。現(xiàn)有的有關(guān)湖泊藍(lán)藻水華方面的標(biāo)準(zhǔn)，主要側(cè)重于藍(lán)藻水華的衛(wèi)星遙感監(jiān)測(cè)技術(shù)規(guī)范?！逗此{(lán)藻水華衛(wèi)星遙感監(jiān)測(cè)技術(shù)導(dǎo)則》（QX/T207-2013）規(guī)定了湖泊藍(lán)藻水華衛(wèi)星遙感監(jiān)測(cè)的方法和處理流程；《衛(wèi)星遙感監(jiān)測(cè)產(chǎn)品規(guī)范湖泊藍(lán)藻水華》（QX/T561-2020）規(guī)定了湖泊藍(lán)藻水華衛(wèi)星遙感監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)要求、產(chǎn)品類(lèi)型和產(chǎn)品制作要求；《水華遙感與地面監(jiān)測(cè)評(píng)價(jià)技術(shù)規(guī)范》（HJ1098-2020）規(guī)定了淡水水體藍(lán)藻水華遙感監(jiān)測(cè)方法、地面監(jiān)測(cè)方法和水華程度評(píng)價(jià)方法等內(nèi)容；《滇池藍(lán)藻水華分級(jí)預(yù)警及應(yīng)急處理》（DB5301/T56—2021）是昆明市發(fā)布實(shí)施的一項(xiàng)地方標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)滇池藍(lán)藻水華的監(jiān)測(cè)、預(yù)警、響應(yīng)與處理等內(nèi)容作出了規(guī)定。這些標(biāo)準(zhǔn)的發(fā)布促進(jìn)了湖泊藍(lán)藻水華衛(wèi)星遙感監(jiān)測(cè)業(yè)務(wù)和管理的規(guī)范化，為湖泊藍(lán)藻水華衛(wèi)星監(jiān)測(cè)預(yù)警和應(yīng)急防控提供了依據(jù)，同時(shí)也為本《技術(shù)導(dǎo)則》的制定提供了借鑒。（3）制定標(biāo)準(zhǔn)的必要性提高湖泊水環(huán)境治理科學(xué)管理水平的需要。湖泊富營(yíng)養(yǎng)化和藍(lán)藻水華事件增多增強(qiáng)趨勢(shì)已成為全球面臨的最重要的生態(tài)環(huán)境問(wèn)題之一。十八大以來(lái)，隨著國(guó)家生態(tài)文明建設(shè)的深入推進(jìn)，雖然我國(guó)水生態(tài)環(huán)境質(zhì)量得到了持續(xù)改善，但水環(huán)境問(wèn)題依然十分嚴(yán)峻，全國(guó)約有四分之三的湖泊仍處于富營(yíng)養(yǎng)化狀態(tài)中，藍(lán)藻水華頻頻發(fā)生，引起了社會(huì)的廣泛關(guān)注。尤其是太湖，雖然近年來(lái)隨著治污力度的持續(xù)加大，營(yíng)養(yǎng)鹽濃度總體上呈持續(xù)下降態(tài)勢(shì)，但富營(yíng)養(yǎng)化狀況并未根本改變。太湖流域水環(huán)境治理和藍(lán)藻水華防控已成為國(guó)家和全民關(guān)注的重大而緊迫的問(wèn)題，是總書(shū)記“念茲在茲”之“國(guó)之大者”。2022年6月，國(guó)家發(fā)展改革委、自然資源部等六部門(mén)印發(fā)了新一輪《太湖流域水環(huán)境綜合治理總體方案》，將太湖定位為“長(zhǎng)三角高質(zhì)量發(fā)展的重要生態(tài)支撐、長(zhǎng)三角區(qū)域水安全保障重要載體”，進(jìn)入新發(fā)展階段的太湖水環(huán)境治理承載了新的重要使命和奮斗目標(biāo)。因此，需要進(jìn)一步加強(qiáng)有關(guān)標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)，提高水環(huán)境治理的工作效率與質(zhì)量，提升湖泊科學(xué)管理水平，確保江蘇湖泊治理、尤其是太湖水環(huán)境治理工作走在全國(guó)前列，爭(zhēng)做示范標(biāo)桿。提升藍(lán)藻水華防控工作效率與質(zhì)量的需要。雖然湖泊藍(lán)藻水華發(fā)生機(jī)理迄今尚未完全弄清，但氣候變化和水質(zhì)富營(yíng)養(yǎng)化被認(rèn)為是近幾十年來(lái)全球藍(lán)藻水華頻發(fā)的兩個(gè)重要原因。藍(lán)藻水華的形成除了其本身的生理特點(diǎn)以外，環(huán)境氣象條件、營(yíng)養(yǎng)鹽和其他環(huán)境因素也都起著關(guān)鍵作用，但任何一種單因子都難以驅(qū)動(dòng)水華形成。當(dāng)湖泊水質(zhì)富營(yíng)養(yǎng)化程度難以得到控制的情況下，磷、氮等營(yíng)養(yǎng)鹽濃度可能不再是藻類(lèi)生長(zhǎng)和水華形成的限制因子，氣象條件有可能成為其主要限制因子。氣溫、風(fēng)速、風(fēng)向、光照和降水等氣象因子都會(huì)對(duì)藍(lán)藻生長(zhǎng)和水華形成產(chǎn)生重要影響，而不同的氣象因子及其在藍(lán)藻生長(zhǎng)和水華形成的不同階段所起的作用也可能明顯不同。因此，有必要弄清5楚各種主要環(huán)境氣象因子對(duì)藍(lán)藻水華發(fā)生、尤其是大面積暴發(fā)的影響和貢獻(xiàn)率，明確藍(lán)藻水華發(fā)生發(fā)展的主導(dǎo)氣象因子，確定各種氣象因子的指標(biāo)及對(duì)藍(lán)藻水華暴發(fā)的指示性意義，為藍(lán)藻水華預(yù)測(cè)預(yù)警提供技術(shù)支撐，使藍(lán)藻水華應(yīng)急防控更有針對(duì)性和科學(xué)性，提升藍(lán)藻水華防控工作的效率與質(zhì)量?？茖W(xué)評(píng)估和檢驗(yàn)湖泊藍(lán)藻水華防控成效的需要。湖泊藍(lán)藻水華頻繁暴發(fā)是湖泊生態(tài)系統(tǒng)退化的外在“癥狀”，但其內(nèi)在的原因是湖泊生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和功能發(fā)生了根本性轉(zhuǎn)變。藍(lán)藻的生理特點(diǎn)包括對(duì)低光強(qiáng)的適應(yīng)性、更寬的光吸收波段、可以進(jìn)行浮力調(diào)節(jié)的偽空泡以及獨(dú)有的固氮能力等是藍(lán)藻暴發(fā)的內(nèi)因，外在的環(huán)境因素包括合適的pH、水溫、光照、營(yíng)養(yǎng)鹽及其他水文條件等是外因，在適宜的環(huán)境條件下，藍(lán)藻就會(huì)大量生長(zhǎng)并集聚形成水華。為遏制藍(lán)藻水華的暴發(fā)，政府已經(jīng)投入了大量的人力和物力，采取了包括截污、挖泥、打撈等各種措施，也取得了較明顯的效果。但如何量化這些防控措施的成效仍是尚待研究的課題。本標(biāo)準(zhǔn)通過(guò)定量評(píng)估外在主要環(huán)境因子之一的氣象條件對(duì)藍(lán)藻水華的影響，也可以從不同角度評(píng)估湖泊水環(huán)境治理和藍(lán)藻水華防控的成效，從而進(jìn)一步提高藍(lán)藻水華短期應(yīng)急防控措施的精準(zhǔn)度和水環(huán)境治理中、長(zhǎng)期治理的科學(xué)性。（4）制定標(biāo)準(zhǔn)的可行性制定本標(biāo)準(zhǔn)的業(yè)務(wù)工作基礎(chǔ)。江蘇省氣象局是省太湖藍(lán)藻應(yīng)急處置領(lǐng)導(dǎo)小組成員單位，一直以來(lái)廣泛利用風(fēng)云氣象衛(wèi)星、高分衛(wèi)星和NOAA、EOS/MODIS等多源衛(wèi)星數(shù)據(jù)開(kāi)展太湖藍(lán)藻水華遙感監(jiān)測(cè)和氣象服務(wù)。江蘇省氣候中心團(tuán)隊(duì)從上世紀(jì)90年就開(kāi)始利用NOAA極軌衛(wèi)星開(kāi)展太湖藍(lán)藻水華的遙感監(jiān)測(cè)技術(shù)研究，2007年太湖藍(lán)藻水華大面積暴發(fā)引發(fā)了飲用水危機(jī)，太湖水環(huán)境和藍(lán)藻水華遙感監(jiān)測(cè)和氣象服務(wù)成為江蘇氣象部門(mén)的一項(xiàng)重要業(yè)務(wù)，至今已積累了近20年的長(zhǎng)時(shí)間序列衛(wèi)星遙感湖泊藍(lán)藻水華監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和服務(wù)經(jīng)驗(yàn)。目前，已經(jīng)基本建成太湖水環(huán)境氣象觀測(cè)網(wǎng)，開(kāi)展連續(xù)動(dòng)態(tài)的氣象和水質(zhì)信息觀測(cè)；建設(shè)了新型氣象衛(wèi)星接收站，基本滿(mǎn)足太湖水環(huán)境監(jiān)測(cè)所需的新一代氣象衛(wèi)星數(shù)據(jù)接收站和應(yīng)用處理系統(tǒng)；構(gòu)建了太湖水環(huán)境氣象服務(wù)綜合平臺(tái)；組建了太湖藍(lán)藻水華氣象服務(wù)團(tuán)隊(duì)；建立了與國(guó)家衛(wèi)星氣象中心和生態(tài)環(huán)境等部門(mén)的部門(mén)內(nèi)外會(huì)商合作共享機(jī)制。團(tuán)隊(duì)利用風(fēng)云氣象衛(wèi)星、EOS/MODIS等國(guó)內(nèi)外衛(wèi)星資料開(kāi)展藍(lán)藻水華遙感監(jiān)測(cè)，利用太湖周邊及湖面氣象觀測(cè)數(shù)據(jù)開(kāi)展環(huán)境氣象影響評(píng)估，利用精細(xì)化數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品開(kāi)展藍(lán)藻水華發(fā)生發(fā)展的氣象預(yù)警和打撈服務(wù)，每年發(fā)布太湖藍(lán)藻應(yīng)急防控預(yù)警日?qǐng)?bào)、周報(bào)、決策服務(wù)專(zhuān)報(bào)300余期，為政府防控太湖藍(lán)藻水華和保障飲用水安全提供決策依據(jù)，受到省委省政府的充分肯定，近年來(lái)，近30份藍(lán)藻氣象服務(wù)材料獲省委省政府領(lǐng)導(dǎo)批示，為太湖連續(xù)16年實(shí)現(xiàn)安全度夏做出了重要貢獻(xiàn)。與此同時(shí)，江蘇氣象部門(mén)還開(kāi)展了洪澤湖、陽(yáng)澄湖、滆湖、駱馬湖等省內(nèi)其它主要湖泊藍(lán)藻水華和水環(huán)境的監(jiān)測(cè)服務(wù)。制定本標(biāo)準(zhǔn)的技術(shù)基礎(chǔ)。項(xiàng)目組成員已在太湖藍(lán)藻水華氣象影響定量評(píng)估技術(shù)方面的研究中取得了豐富的成果，部分成果處于國(guó)內(nèi)領(lǐng)先。項(xiàng)目組成員長(zhǎng)期開(kāi)展太湖水環(huán)境衛(wèi)星監(jiān)測(cè)評(píng)估技術(shù)研究，構(gòu)建了藍(lán)藻水華衛(wèi)星監(jiān)測(cè)、預(yù)警和氣象適宜度指標(biāo)，建立了太湖水環(huán)境和藍(lán)藻水華監(jiān)測(cè)、預(yù)測(cè)預(yù)警和評(píng)估業(yè)務(wù)體系。先后主持或完成了江蘇省基礎(chǔ)研究計(jì)劃太湖專(zhuān)項(xiàng)、中國(guó)氣象局“風(fēng)云衛(wèi)67星應(yīng)用先行計(jì)劃—基于新一代風(fēng)云衛(wèi)星的湖泊水生態(tài)監(jiān)測(cè)技術(shù)研究”、中國(guó)氣象局FY4A藍(lán)藻水華示范項(xiàng)目和中國(guó)氣象局新技術(shù)推廣項(xiàng)目等多項(xiàng)省部級(jí)以上項(xiàng)目，目前正在牽頭研發(fā)中國(guó)氣象局“風(fēng)云三號(hào)03批氣象衛(wèi)星地面工程應(yīng)用系統(tǒng)—湖泊生態(tài)氣象遙感應(yīng)用系統(tǒng)”，研究?jī)?nèi)容與成果包括太湖藍(lán)藻暴發(fā)機(jī)制機(jī)理、太湖藍(lán)藻定量遙感監(jiān)測(cè)、太湖藍(lán)藻發(fā)生發(fā)展與氣象條件的關(guān)系、太湖藍(lán)藻聚集的氣象模型、太湖藍(lán)藻水華氣象影響評(píng)估、太湖藍(lán)藻水華暴發(fā)的氣象指標(biāo)體系等。相關(guān)成果已在領(lǐng)域內(nèi)權(quán)威期刊發(fā)表：結(jié)合衛(wèi)星遙感技術(shù)的太湖藍(lán)藻水華形成風(fēng)場(chǎng)特征（中國(guó)環(huán)境科學(xué)，2016）、EstimationofChlorophyll-aConcentrationinTaihuLakefromGaoFen-1Wide-Field-of-ViewDatathroughaMachineLearningTrainedAlgorithm（JournalofMeteorologicalResearch，2022）、High-FrequencyObservationsofCyanobacterialBloomsinLakeTaihu(China)fromFY-4BAGRI（Water，2023）、太湖富營(yíng)養(yǎng)化條件下影響藍(lán)藻水華的主導(dǎo)氣象因子（湖泊科學(xué)，2019）、基于通徑分析法的太湖藍(lán)藻水華定量氣象評(píng)估模型（湖泊科學(xué)，2019）、結(jié)合衛(wèi)星遙感技術(shù)的太湖藍(lán)藻水華形成溫度特征分析（湖泊科學(xué)，2016）、氣溫對(duì)太湖藍(lán)藻復(fù)蘇和休眠進(jìn)程的影響（湖泊科學(xué)，2016VariationofLocalWindFieldsundertheBackgroundofClimateChangeandItsImpactonAlgalBloomsinLakeTaihu，China（Water，2023）等。尤其是在藍(lán)藻水華氣象影響定量評(píng)估方面的研究走在全國(guó)前列，太湖藍(lán)藻水華氣象影響定量評(píng)估技術(shù)在全國(guó)生態(tài)氣象培訓(xùn)班授課推廣，作為省級(jí)牽頭單位和主要完成人員編寫(xiě)并發(fā)布實(shí)施了中國(guó)氣象局“衛(wèi)星遙感藍(lán)藻水華監(jiān)測(cè)評(píng)估業(yè)務(wù)技術(shù)導(dǎo)則”，藍(lán)藻水華衛(wèi)星遙感監(jiān)測(cè)和氣象影響評(píng)估業(yè)務(wù)成為中國(guó)氣象局首批在全國(guó)推廣的生態(tài)遙感業(yè)務(wù)項(xiàng)目，江蘇被列為全國(guó)湖泊生態(tài)環(huán)境治理與保護(hù)氣象保障服務(wù)示范建設(shè)單位。標(biāo)準(zhǔn)所采用的技術(shù)已經(jīng)在本省及全國(guó)氣象部門(mén)業(yè)務(wù)中應(yīng)用，可操作性強(qiáng)。2017年以來(lái)，江蘇省氣象局在國(guó)內(nèi)首先開(kāi)展了太湖藍(lán)藻水華氣象影響定量評(píng)估業(yè)務(wù)，每年制作發(fā)布評(píng)估報(bào)告，為政府部門(mén)分析評(píng)估氣象、水文等環(huán)境因子對(duì)藍(lán)藻水華發(fā)生發(fā)展的影響、評(píng)估藍(lán)藻水華防控和湖泊水環(huán)境治理的成效提供了參考依據(jù)。經(jīng)過(guò)幾年的試用，2019年中國(guó)氣象局將此項(xiàng)技術(shù)列為在全國(guó)首批開(kāi)展的生態(tài)遙感氣象服務(wù)業(yè)務(wù)。此項(xiàng)技術(shù)已經(jīng)在業(yè)務(wù)服務(wù)中得到一定的應(yīng)用，具備了較強(qiáng)的可操作性。該項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn)聚焦湖泊水環(huán)境治理和藍(lán)藻水華防控業(yè)務(wù)服務(wù)需求，技術(shù)上先進(jìn)，經(jīng)濟(jì)上合理。該項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn)圍繞湖泊水環(huán)境治理和藍(lán)藻水華精準(zhǔn)防控的需求，采用了自主研發(fā)的藍(lán)藻水華氣象影響定量評(píng)估技術(shù)，該項(xiàng)技術(shù)為國(guó)內(nèi)首創(chuàng)，技術(shù)先進(jìn)；同時(shí)，所需的數(shù)據(jù)均為當(dāng)前業(yè)務(wù)服務(wù)中常規(guī)應(yīng)用的數(shù)據(jù)，可免費(fèi)獲取，藍(lán)藻水華面積、強(qiáng)度等級(jí)等定量信息可以通過(guò)國(guó)產(chǎn)風(fēng)云衛(wèi)星等獲取，氣象數(shù)據(jù)為氣象部門(mén)常規(guī)觀測(cè)數(shù)據(jù)，經(jīng)濟(jì)上可行合理，有利于科學(xué)合理利用資源，有利于推廣應(yīng)用，有利于提高社會(huì)經(jīng)濟(jì)效益和生態(tài)效益。（s）預(yù)期的社會(huì)經(jīng)濟(jì)效益本標(biāo)準(zhǔn)為湖泊治理和藍(lán)藻水華防控提供技術(shù)支撐，社會(huì)經(jīng)濟(jì)效益和生態(tài)效益明顯。一方面，本標(biāo)準(zhǔn)可供相關(guān)部門(mén)在分析氣象、水質(zhì)、水文等環(huán)境因子對(duì)內(nèi)陸湖泊藍(lán)藻水華發(fā)生發(fā)展的影響時(shí)使用，為鑒別短期觸發(fā)藍(lán)藻水華發(fā)生發(fā)展的主導(dǎo)環(huán)境因子、定量評(píng)估氣象條件的貢獻(xiàn)率提供技術(shù)8支撐，從而為確定有針對(duì)性的應(yīng)急防控措施提供依據(jù)；另一方面，通過(guò)采用本標(biāo)準(zhǔn)評(píng)估氣象條件這一主要環(huán)境因子對(duì)藍(lán)藻水華的影響，也可從不同的視角評(píng)估湖泊水環(huán)境治理和藍(lán)藻水華防控的成效，提高藍(lán)藻水華短期應(yīng)急防控措施的精準(zhǔn)度和內(nèi)陸湖泊水環(huán)境中、長(zhǎng)期治理的科學(xué)性，社會(huì)經(jīng)濟(jì)效益和生態(tài)效益明顯。3、編制過(guò)程（1）前期工作本《技術(shù)導(dǎo)則》的初期編寫(xiě)工作從2019年即開(kāi)始進(jìn)行。2019年9月，中國(guó)氣象局提出要在全國(guó)推廣并規(guī)范湖泊藍(lán)藻水華衛(wèi)星遙感監(jiān)測(cè)評(píng)估業(yè)務(wù)，江蘇省氣象局作為省級(jí)牽頭單位，成立了《藍(lán)藻水華衛(wèi)星遙感監(jiān)測(cè)評(píng)估技術(shù)導(dǎo)則》編寫(xiě)組，負(fù)責(zé)并完成了藍(lán)藻水華衛(wèi)星遙感監(jiān)測(cè)技術(shù)和氣象影響評(píng)估技術(shù)規(guī)范的編寫(xiě)工作。2019年12月，中國(guó)氣象局綜合觀測(cè)司下達(dá)各?。▍^(qū)、市）氣象局、國(guó)家衛(wèi)星氣象中心《綜合觀測(cè)司關(guān)于開(kāi)展全國(guó)藍(lán)藻水華衛(wèi)星遙感監(jiān)測(cè)評(píng)估業(yè)務(wù)的通知》（氣測(cè)函〔2019〕155號(hào)）、《綜合觀測(cè)司關(guān)于印發(fā)全國(guó)藍(lán)藻水華衛(wèi)星遙感監(jiān)測(cè)評(píng)估技術(shù)導(dǎo)則（試行）》的通知（氣測(cè)函〔2019〕157號(hào)在全國(guó)氣象部門(mén)內(nèi)開(kāi)展湖泊藍(lán)藻水華衛(wèi)星遙感監(jiān)測(cè)評(píng)估業(yè)務(wù)和服務(wù)?！端{(lán)藻水華衛(wèi)星遙感監(jiān)測(cè)評(píng)估技術(shù)導(dǎo)則》是中國(guó)氣象局衛(wèi)星遙感業(yè)務(wù)體系建設(shè)的首批技術(shù)指南之一，2019年以來(lái)，國(guó)內(nèi)各氣象單位依據(jù)此技術(shù)規(guī)范開(kāi)展了湖泊藍(lán)藻水華衛(wèi)星遙感監(jiān)測(cè)評(píng)估業(yè)務(wù)。2023年3月，江蘇省氣候中心團(tuán)隊(duì)以前期研究、業(yè)務(wù)積累為基礎(chǔ)，在調(diào)研衛(wèi)星遙感湖泊藍(lán)藻水華監(jiān)測(cè)評(píng)估產(chǎn)品的政府（社會(huì)）需求、主要內(nèi)容、產(chǎn)品形式、廣泛收集國(guó)內(nèi)各部門(mén)及各省市氣象局在湖泊藍(lán)藻水華方面開(kāi)展的業(yè)務(wù)及服務(wù)實(shí)踐情況的基礎(chǔ)上，編寫(xiě)完成了《藍(lán)藻水華環(huán)境氣象影響評(píng)估技術(shù)導(dǎo)則》草案和申報(bào)書(shū)，由江蘇省氣象標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)委員會(huì)推薦向江蘇省市場(chǎng)監(jiān)督管理局申報(bào)地方標(biāo)準(zhǔn)。2023年8月，江蘇省市場(chǎng)監(jiān)督管理局下發(fā)文件《省市場(chǎng)監(jiān)管局關(guān)于下達(dá)2023年度江蘇省地方標(biāo)準(zhǔn)項(xiàng)目計(jì)劃的通知》（蘇市監(jiān)標(biāo)〔2023〕173號(hào)地方標(biāo)準(zhǔn)《藍(lán)藻水華環(huán)境氣象影響評(píng)估技術(shù)導(dǎo)則》獲批立項(xiàng)（項(xiàng)目序號(hào)291）。（2）成立編制組完成初稿2023年9月，項(xiàng)目承擔(dān)牽頭單位江蘇省氣候中心，聯(lián)合南京氣象科技創(chuàng)新研究院、江蘇省生態(tài)環(huán)境廳太湖水污染防治處、江蘇省環(huán)境監(jiān)測(cè)中心等單位，成立了地方標(biāo)準(zhǔn)《藍(lán)藻水華環(huán)境氣象影響評(píng)估技術(shù)導(dǎo)則》編制組，明確任務(wù)分工，提出編寫(xiě)要求，為制定標(biāo)準(zhǔn)建立了組織保障。編制組成員有：李亞春，杭鑫，李心怡，朱士華，徐萌，孫良宵，施麗麗，姜晟。編制組討論并確定9了開(kāi)展《技術(shù)導(dǎo)則》編制工作的原則、程序、步驟和方法，形成了《技術(shù)導(dǎo)則》提綱。2023年9月-2024年3月，編制組檢索了關(guān)于藍(lán)藻水華遙感監(jiān)測(cè)和環(huán)境氣象影響評(píng)估方面的國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，地方標(biāo)準(zhǔn)及團(tuán)體標(biāo)準(zhǔn)，收集了相關(guān)論文及研究資料，征詢(xún)了各相關(guān)單位在業(yè)務(wù)中存在的技術(shù)難點(diǎn)、相關(guān)意見(jiàn)和建議，對(duì)存在的問(wèn)題編制組多次交流，商討解決方案。2024年3月完成了標(biāo)準(zhǔn)的初稿編制。標(biāo)準(zhǔn)的初稿涉及前言、引言、范圍、術(shù)語(yǔ)和定義、評(píng)估技術(shù)流程、評(píng)估方法和附錄等部分。其中，重點(diǎn)針對(duì)藍(lán)藻水華影響面積計(jì)算方法進(jìn)行技術(shù)方案凝練和修正，提高了標(biāo)準(zhǔn)的科學(xué)2024年4月-2024年5月，編制組編寫(xiě)完成了《藍(lán)藻水華環(huán)境氣象影響評(píng)估技術(shù)導(dǎo)（3）征求意見(jiàn)階段2024年6月，編制組就《藍(lán)藻水華環(huán)境氣象影響評(píng)估技術(shù)導(dǎo)則》征求專(zhuān)家意見(jiàn)。通過(guò)信件向15個(gè)氣象、生態(tài)環(huán)境、科研院所和高校等單位的20位專(zhuān)家征求意見(jiàn)，有13個(gè)單位的17位專(zhuān)家回函，其中16位專(zhuān)家對(duì)《技術(shù)導(dǎo)則》和編制說(shuō)明提出了修改建議或意見(jiàn)。編制組對(duì)上述16位專(zhuān)家提出的建議或意見(jiàn)進(jìn)行整理，共歸納為59條修改建議或意見(jiàn)，其中包括了對(duì)《技術(shù)導(dǎo)則》和編制說(shuō)明的某些章條的重復(fù)的建議和意見(jiàn)。編制組對(duì)征求意見(jiàn)進(jìn)行歸納整理和分析研究，根據(jù)專(zhuān)家建議和意見(jiàn)修訂《技術(shù)導(dǎo)則》和編制說(shuō)明。采納57條，未采納1條，部分采納1條。2024年9月，江蘇省氣象標(biāo)準(zhǔn)委員會(huì)專(zhuān)門(mén)召開(kāi)會(huì)議，組織專(zhuān)家對(duì)本《技術(shù)導(dǎo)則》、編制說(shuō)明及征求意見(jiàn)匯總處理情況、以及標(biāo)準(zhǔn)的規(guī)范性進(jìn)行審查，提出修改意見(jiàn)和意見(jiàn)。編制組根據(jù)相關(guān)建議和意見(jiàn)進(jìn)行了修改。（4）專(zhuān)家咨詢(xún)會(huì)2024年9月12日，江蘇省市場(chǎng)監(jiān)管局在南京組織召開(kāi)了地方標(biāo)準(zhǔn)審查會(huì)，與會(huì)專(zhuān)家來(lái)自中國(guó)氣象局、國(guó)家衛(wèi)星氣象中心、南京大學(xué)、江蘇省生態(tài)環(huán)境廳和江蘇省質(zhì)量和標(biāo)準(zhǔn)化研究院，以及江蘇省氣象局多個(gè)部門(mén)的管理人員參會(huì)。專(zhuān)家組對(duì)本《技術(shù)導(dǎo)則》進(jìn)行了審定，并提出了進(jìn)一步修訂意見(jiàn)。編制組根據(jù)專(zhuān)家意見(jiàn)對(duì)以下內(nèi)容進(jìn)行了修訂：①在編制說(shuō)明中進(jìn)一步明確了衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)來(lái)源；②進(jìn)一步規(guī)范了本《技術(shù)導(dǎo)則》中的相關(guān)術(shù)語(yǔ)和定義、語(yǔ)言文字、公式和規(guī)范性引用文件；③統(tǒng)一了相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù)的小數(shù)點(diǎn)位數(shù)。（5）送審階段4、與相關(guān)法律法規(guī)和國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)的關(guān)系本《技術(shù)導(dǎo)則》制定的內(nèi)容符合國(guó)家相關(guān)法律、法規(guī)、政策的規(guī)定，并與其他強(qiáng)制性國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)不沖突。本《技術(shù)導(dǎo)則》系我省首次提出，為自主研發(fā)。目前國(guó)內(nèi)外主要在研究層面做了大量工作，尚未有建立統(tǒng)一的湖泊藍(lán)藻水華環(huán)境氣象影響評(píng)估規(guī)范或標(biāo)準(zhǔn)。本《技術(shù)導(dǎo)則》部分條文參照了《湖泊藍(lán)藻水華衛(wèi)星遙感監(jiān)測(cè)技術(shù)導(dǎo)則》（QX∕T207-2013）、《水華遙感與地面監(jiān)測(cè)評(píng)價(jià)技術(shù)規(guī)范》（HJ1098-2020）、《藍(lán)藻水華衛(wèi)星遙感監(jiān)測(cè)評(píng)估技術(shù)導(dǎo)則》（氣測(cè)函（2019）157號(hào)）等行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范，成為本《技術(shù)導(dǎo)則》必不可少的內(nèi)容。5、主要內(nèi)容技術(shù)指標(biāo)確立（1）標(biāo)準(zhǔn)主要內(nèi)容說(shuō)明本《技術(shù)導(dǎo)則》制定了藍(lán)藻水華環(huán)境氣象影響評(píng)估的技術(shù)方法和處理流程，以規(guī)范湖泊藍(lán)藻水華環(huán)境氣象影響評(píng)估工作。本《技術(shù)導(dǎo)則》以年時(shí)間尺度的評(píng)估為例說(shuō)明，其他時(shí)間尺度內(nèi)氣象影響的評(píng)估可參照?qǐng)?zhí)行。具體內(nèi)容包括前言、1范圍、2規(guī)范性引用文件、3術(shù)語(yǔ)和定義、4評(píng)估技術(shù)流程、5評(píng)估方法、附錄A（資料性附錄）1.范圍本節(jié)概要介紹了《技術(shù)導(dǎo)則》的內(nèi)容及適用范圍。①《技術(shù)導(dǎo)則》的內(nèi)容：本文件規(guī)定了湖泊藍(lán)藻水華環(huán)境氣象影響評(píng)估工作中的術(shù)語(yǔ)與定義、評(píng)估技術(shù)流程和評(píng)估方法。②《技術(shù)導(dǎo)則》的適用范圍：本文件適用于湖泊藍(lán)藻水華環(huán)境氣象影響評(píng)估工作。2.規(guī)范性引用文件列出了與本《技術(shù)導(dǎo)則》密切相關(guān)的2項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn)及文件，分別是：《水華遙感與地面監(jiān)測(cè)評(píng)價(jià)技術(shù)規(guī)范》（HJ1098-2020）；《湖泊藍(lán)藻水華衛(wèi)星遙感監(jiān)測(cè)技術(shù)導(dǎo)則》（QX∕T207-2013）。其中，在《湖泊藍(lán)藻水華衛(wèi)星遙感監(jiān)測(cè)技術(shù)導(dǎo)則》（QX∕T207-2013）和《水華遙感與地面監(jiān)測(cè)評(píng)價(jià)技術(shù)規(guī)范》（HJ1098-2020）中給出了與湖泊藍(lán)藻水華相關(guān)的術(shù)語(yǔ)、定義和衛(wèi)星數(shù)據(jù)預(yù)處理方法。3.術(shù)語(yǔ)及定義本節(jié)明確了在本文件中湖泊藍(lán)藻水華氣象影響評(píng)估所涉及的6個(gè)定義與術(shù)語(yǔ)：藍(lán)藻水華、藍(lán)藻水華面積、藍(lán)藻水華影響面積、藍(lán)藻水華發(fā)生次數(shù)、藍(lán)藻水華強(qiáng)度指數(shù)、藍(lán)藻水華氣象適宜度指藍(lán)藻水華的定義比較多，有依據(jù)表象的，有依據(jù)細(xì)胞密度的，也有依據(jù)葉綠素a濃度的。本文件采用了《湖泊藍(lán)藻水華衛(wèi)星遙感監(jiān)測(cè)技術(shù)導(dǎo)則》（QX∕T207-2013）中的藍(lán)藻水華定義：在一定環(huán)境條件下，水體富營(yíng)養(yǎng)化的淡水湖泊中藍(lán)藻大量繁殖并漂浮于水面引起水色異常的一種自然生態(tài)現(xiàn)象。藍(lán)藻水華面積是指漂浮在水面的藍(lán)藻水華覆蓋水體的面積，基于衛(wèi)星遙感的藍(lán)藻水華面積一般通過(guò)累計(jì)遙感影像中包含藍(lán)藻水華信息的像元面積來(lái)獲取，本文件定義為：衛(wèi)星遙感影像中包含藍(lán)藻水華信息的像元的累計(jì)面積。本文件定義了藍(lán)藻水華影響面積的概念：根據(jù)藍(lán)藻水華面積與所處湖泊水域相對(duì)面積的大小來(lái)確定的反映其對(duì)生態(tài)環(huán)境影響程度的藍(lán)藻水華面積。主要是考慮到藍(lán)藻水華的暴發(fā)面積大小對(duì)湖泊所造成的影響程度往往也不一樣，一般認(rèn)為面積越大往往意味著對(duì)湖泊水環(huán)境和水生態(tài)可能造成的影響和危害越大，面積越小則其影響也越小。本文件通過(guò)對(duì)不同大小面積的藍(lán)藻水華賦以不同的權(quán)重來(lái)反映其影響的嚴(yán)重程度，面積越大權(quán)重也越大，最后換算成藍(lán)藻水華影響面積。藍(lán)藻水華發(fā)生次數(shù)通常指一定時(shí)間段內(nèi)衛(wèi)星觀測(cè)到藍(lán)藻水華的次數(shù)。本文件定義了藍(lán)藻水華強(qiáng)度指數(shù)的概念：根據(jù)一定時(shí)間段內(nèi)累計(jì)藍(lán)藻水華影響面積和發(fā)生次數(shù)計(jì)算得到的反映了藍(lán)藻水華強(qiáng)弱特征的指數(shù)。目前在一些研究或日常業(yè)務(wù)中大多僅用面積或次數(shù)來(lái)表示藍(lán)藻水華的強(qiáng)度或程度，帶有一定的片面性。通常在一段時(shí)間內(nèi)藍(lán)藻水華面積大且次數(shù)多，則表明藍(lán)藻水華強(qiáng)度大，程度重，意味著藍(lán)藻水華對(duì)湖泊水環(huán)境和水生態(tài)造成的影響越大，而如果藍(lán)藻水華面積都很小，雖然次數(shù)很多，但也認(rèn)為其強(qiáng)度也不大，其影響程度可能也有限。為此，本《技術(shù)導(dǎo)則》采用客觀的信息量權(quán)數(shù)法來(lái)確定藍(lán)藻水華影響面積和次數(shù)的權(quán)重，然后構(gòu)建了一個(gè)新的綜合指標(biāo)—藍(lán)藻水華強(qiáng)度指數(shù)，可客觀反映一段時(shí)間內(nèi)藍(lán)藻水華的強(qiáng)弱特征。盡管在很多研究文獻(xiàn)中都用到了“適宜”這一詞語(yǔ)來(lái)表示環(huán)境氣象條件對(duì)藍(lán)藻水華暴發(fā)的影響，但對(duì)氣象適宜度這一術(shù)語(yǔ)用于藍(lán)藻水華仍存在不同的看法，主要分歧在于“藍(lán)藻水華”是一種消極的甚至有害的生態(tài)現(xiàn)象，而“適宜度”相對(duì)偏正面一些，需要選用一些更合適的詞語(yǔ)?？紤]到目前尚未找到更貼切的詞語(yǔ)，本文件中仍采用“藍(lán)藻水華氣象適宜度”，具體定義為：反映環(huán)境氣象條件對(duì)藍(lán)藻水華發(fā)生發(fā)展的適宜程度的指數(shù)，其英文譯為Meteorologicalsusceptibilityindexofcyanobacterialblooms，其中susceptibility蘊(yùn)含促發(fā)度、誘發(fā)度、易感度等意思。4.評(píng)估技術(shù)流程介紹了藍(lán)藻水華環(huán)境氣象影響評(píng)估的技術(shù)流程，評(píng)估技術(shù)流程如圖1所示。包括三個(gè)主要步驟：藍(lán)藻水華強(qiáng)度指數(shù)計(jì)算與分級(jí)、氣象適宜度指數(shù)計(jì)算與分級(jí)和藍(lán)藻水華氣象影響分級(jí)評(píng)估。1）藍(lán)藻水華強(qiáng)度指數(shù)計(jì)算與分級(jí)首先準(zhǔn)備衛(wèi)星觀測(cè)數(shù)據(jù)。選取衛(wèi)星觀測(cè)數(shù)據(jù)應(yīng)源自攜載有可見(jiàn)光、近紅外、紅外波段等探測(cè)儀器的衛(wèi)星?？臻g分辨率應(yīng)取決于監(jiān)測(cè)水體的大小，水體面積越小，空間分辨率要求越高。常用的衛(wèi)星觀測(cè)數(shù)據(jù)主要包括：風(fēng)云三號(hào)衛(wèi)星中分辨率成像光譜儀（FY-3/MERSI）、地球觀測(cè)系統(tǒng)中分辨率光譜成像儀（EOS/MODIS）觀測(cè)數(shù)據(jù)，以及其它高分、環(huán)境以及NPP、JPSS等中高分辨率衛(wèi)星的觀測(cè)數(shù)據(jù)。在遙感反演藍(lán)藻水華前需要對(duì)衛(wèi)星數(shù)據(jù)進(jìn)行幾何校正、空間裁剪、輻射定標(biāo)和大氣校正等預(yù)處理，預(yù)處理方法可參考HJ1098-2020中4.6規(guī)定的方法。然后，通過(guò)采用NDVI等閾值分割方法，提取藍(lán)藻水華的面積和次數(shù)。第三步，采用反距離權(quán)重法計(jì)算藍(lán)藻水華影響面積。第四步，采用信息量權(quán)數(shù)法計(jì)算藍(lán)藻水華強(qiáng)度指數(shù)。第五步，采用百分位法對(duì)藍(lán)藻水華強(qiáng)度指數(shù)進(jìn)行分級(jí)。由于藍(lán)藻水華強(qiáng)度指數(shù)在計(jì)算過(guò)程中進(jìn)行了歸一化處理，因此它是一個(gè)相對(duì)值，當(dāng)藍(lán)藻水華面積、次數(shù)的歷史最大值或最小值發(fā)生變化時(shí)，需要重新計(jì)算，重構(gòu)時(shí)間序列。2）氣象適宜度指數(shù)計(jì)算與分級(jí)首先準(zhǔn)備氣象觀測(cè)數(shù)據(jù)。選取湖泊周邊和湖面的國(guó)家基本氣象站觀測(cè)數(shù)據(jù)，包括氣溫、降水、風(fēng)速、日照、氣壓和相對(duì)濕度等觀測(cè)數(shù)據(jù)，根據(jù)評(píng)估需求，統(tǒng)計(jì)不同時(shí)間尺度的氣象數(shù)據(jù)。然后，采用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法篩選出一定時(shí)間尺度（年、季、月等）內(nèi)與藍(lán)藻水華發(fā)生、發(fā)展和輸移等較為密切的環(huán)境氣象因子。第三步，采用通徑分析法構(gòu)建氣象適宜度指數(shù)模型。第四步，計(jì)算氣象適宜度指數(shù)第五步，采用百分位法對(duì)藍(lán)藻水華氣象適宜度指數(shù)進(jìn)行分級(jí)。由于藍(lán)藻水華氣象適宜度指數(shù)在計(jì)算過(guò)程中進(jìn)行了歸一化處理，因此它是一個(gè)相對(duì)值，當(dāng)統(tǒng)計(jì)時(shí)段內(nèi)氣象觀測(cè)資料的最大值或最小值發(fā)生變化時(shí)，需要重新計(jì)算，重構(gòu)時(shí)間序列。3）藍(lán)藻水華環(huán)境氣象影響評(píng)估藍(lán)藻水華環(huán)境氣象影響評(píng)估采用定量分級(jí)評(píng)估方法，將藍(lán)藻水華強(qiáng)度指數(shù)分級(jí)和氣象適宜度指數(shù)分級(jí)進(jìn)行比較，得到評(píng)級(jí)結(jié)果。5.評(píng)估方法主要介紹藍(lán)藻水華環(huán)境氣象影響評(píng)估方法，包括評(píng)估所需要的衛(wèi)星和地面氣象觀測(cè)數(shù)據(jù)的來(lái)源、藍(lán)藻水華強(qiáng)度指數(shù)和氣象適宜度指數(shù)的計(jì)算與分級(jí)方法，以及藍(lán)藻水華環(huán)境氣象影響評(píng)估方法等。數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：衛(wèi)星觀測(cè)數(shù)據(jù)應(yīng)源自攜載有可見(jiàn)光、近紅外、紅外波段等探測(cè)儀器的衛(wèi)星。空間12分辨率應(yīng)取決于監(jiān)測(cè)水體的大小，水體面積越小，空間分辨率要求越高；衛(wèi)星數(shù)據(jù)需要預(yù)先進(jìn)行幾何校正、空間裁剪、輻射定標(biāo)和大氣校正等處理（方法參考HJ1098-2020中4.6監(jiān)測(cè)方法）。氣象觀測(cè)數(shù)據(jù)應(yīng)源自湖泊周邊及湖面國(guó)家基本氣象站，包括氣溫、降水、風(fēng)速、日照、氣壓和相對(duì)濕度等觀測(cè)數(shù)據(jù)。藍(lán)藻水華強(qiáng)度指數(shù)計(jì)算與分級(jí)、氣象適宜度指數(shù)計(jì)算與分級(jí)、以及藍(lán)藻水華環(huán)境氣象影響評(píng)估方法將在“（2）技術(shù)指標(biāo)確定依據(jù)”部分詳細(xì)介紹。此外，在《技術(shù)導(dǎo)則》的附錄A（資料性附錄）部分，根據(jù)氣象影響評(píng)估結(jié)果，提出了針對(duì)不同氣象適宜度等級(jí)的藍(lán)藻水華應(yīng)急處置和防控建議（表1）。表1應(yīng)急防控措施建議（2）技術(shù)指標(biāo)確定依據(jù)1.環(huán)境氣象對(duì)內(nèi)陸湖泊藍(lán)藻水華的影響分析在人類(lèi)活動(dòng)和氣候變化的共同影響下，地球淡水生態(tài)系統(tǒng)日趨退化，全球范圍內(nèi)很多湖泊、河流、水庫(kù)、包括濕地等正面臨著富營(yíng)養(yǎng)化和藍(lán)藻水華的威脅。我國(guó)是一個(gè)多湖泊國(guó)家，也是全球湖泊環(huán)境問(wèn)題較為突出的國(guó)家之一。盡管經(jīng)過(guò)近十多年的治理和修復(fù)，我國(guó)湖泊水體富營(yíng)養(yǎng)化問(wèn)題得到了明顯遏制，重要湖泊的生態(tài)環(huán)境趨于好轉(zhuǎn)，但我國(guó)大多數(shù)湖泊仍面臨著富營(yíng)養(yǎng)化問(wèn)題，主要淡水湖太湖、巢湖和滇池等更是頻頻受到大面積藍(lán)藻水華的侵?jǐn)_，嚴(yán)重時(shí)甚至威脅到周邊城市的飲用水安全。水環(huán)境治理和生態(tài)保護(hù)仍然是政府和社會(huì)各界共同關(guān)注的問(wèn)題。環(huán)境氣象條件與藍(lán)藻水華發(fā)生發(fā)展密切相關(guān)。氣候變暖和水質(zhì)富營(yíng)養(yǎng)化被認(rèn)為是近幾十年來(lái)全球內(nèi)陸湖泊藍(lán)藻水華增強(qiáng)趨頻的主要原因。國(guó)內(nèi)外很多研究已經(jīng)證實(shí)了氣溫、風(fēng)向、風(fēng)速、光照和降水等環(huán)境氣象因子會(huì)對(duì)藍(lán)藻的生長(zhǎng)和水華形成產(chǎn)生重要影響。編制組成員先后承擔(dān)了江蘇省基礎(chǔ)研究計(jì)劃（自然科學(xué)基金）、江蘇省科技支撐計(jì)劃、風(fēng)云衛(wèi)星應(yīng)用先行計(jì)劃、風(fēng)云三號(hào)03批氣象衛(wèi)星工程地面應(yīng)用系統(tǒng)、中國(guó)氣象局新技術(shù)推廣項(xiàng)目、中國(guó)氣象局FY4A應(yīng)用示范項(xiàng)目、江蘇省氣象局重點(diǎn)科研課題等項(xiàng)目研究，形成了以風(fēng)云衛(wèi)星為主的多源衛(wèi)星湖泊藍(lán)藻水華高精度定量遙感反演算法研究成果、內(nèi)陸湖泊葉綠素a濃度等水色遙感反演算法研究成果、湖泊藍(lán)藻水華氣象作用機(jī)理機(jī)制研究成果、以及湖泊藍(lán)藻水華氣象影響定量評(píng)估算法研究成果等，在國(guó)內(nèi)外SCI、EI及核心期刊發(fā)表數(shù)十篇科技論文和論著。1）氣溫與藍(lán)藻水華的關(guān)系。太湖藍(lán)藻水華累計(jì)面積與年平均氣溫總體上呈正相關(guān)關(guān)系。2003年以來(lái)太湖區(qū)域氣溫大致經(jīng)歷了一個(gè)上升—下降—上升的過(guò)程，藍(lán)藻水華也同樣經(jīng)歷了這樣一個(gè)過(guò)程，趨勢(shì)相吻合（圖2）。氣溫在藍(lán)藻的休眠、復(fù)蘇和增長(zhǎng)等不同階段所起的作用都較大，但藍(lán)藻復(fù)蘇后氣溫可能不再是主要的限制因子，并且高溫有一定的抑制作用（圖3）。2）風(fēng)速與藍(lán)藻水華的關(guān)系。近20年來(lái)，太湖區(qū)域平均風(fēng)速呈現(xiàn)了持續(xù)的下降趨勢(shì)（圖4同期藍(lán)藻水華的高發(fā)重發(fā)應(yīng)與此有關(guān)。藍(lán)藻水華的面積、頻次與風(fēng)速呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，2003年以來(lái)太湖區(qū)域年平均風(fēng)速以每年0.03m/s的速度下降，而藍(lán)藻水華累計(jì)面積和累計(jì)頻次分別以每年356.55平方公里和5.69次的速度上升（圖5）。3）風(fēng)向與藍(lán)藻水華的關(guān)系。風(fēng)向主要通過(guò)影響藍(lán)藻水華的輸移而影響其在全湖的分布格局（圖6）。應(yīng)用數(shù)值預(yù)報(bào)模式WRF（WeatherResearchandForecastingModel）模式揭示了湖面風(fēng)場(chǎng)對(duì)藍(lán)藻水華的形成、發(fā)展、輸移和空間分布格局的作用，微風(fēng)條件有利于藍(lán)藻水華形成，風(fēng)速較大不利于藍(lán)藻聚集，風(fēng)向則主要影響藍(lán)藻水華的移動(dòng)方向和空間分布格局（圖7）。4）降水與藍(lán)藻水華的關(guān)系?？傮w上，太湖藍(lán)藻水華年累計(jì)面積和累計(jì)降水量均隨時(shí)間呈較明顯的增加趨勢(shì)，但并不存在顯著的正相關(guān)關(guān)系（圖8）。小雨對(duì)藍(lán)藻水華的出現(xiàn)存在一定的促進(jìn)作用，而中雨和大雨對(duì)藍(lán)藻水華則起到了抑制驅(qū)散作用（圖9但另一方面長(zhǎng)期的降水可能將較多的營(yíng)養(yǎng)鹽帶到湖水中形成有利于藍(lán)藻的生境條件等。2.衛(wèi)星遙感藍(lán)藻水華面積和次數(shù)提取隨著衛(wèi)星遙感技術(shù)的發(fā)展，遙感數(shù)據(jù)和圖像的分辨率、參數(shù)信息的獲取和觀測(cè)精度都有明顯提高，具備監(jiān)測(cè)范圍廣、速度快、成本低以及易于長(zhǎng)期動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)的衛(wèi)星遙感技術(shù)成為目前獲取藍(lán)藻水華信息的主要方法。遙感可以提供藍(lán)藻水華的相關(guān)的密度、范圍和潛在影響等有用信息，有助于實(shí)時(shí)、準(zhǔn)實(shí)時(shí)地監(jiān)測(cè)藍(lán)藻水華，從而快速判斷整個(gè)湖泊的藍(lán)藻水華發(fā)生發(fā)展情況，為藍(lán)藻水華預(yù)測(cè)預(yù)警和防控提供支撐。衛(wèi)星識(shí)別藍(lán)藻水華的主要理論基礎(chǔ)是藍(lán)藻具有與陸地植被相似的光譜反射率特征。藍(lán)藻暴發(fā)時(shí)藻類(lèi)細(xì)胞在光合作用下快速繁殖，大量的藻類(lèi)生物體聚集于水體表面，藍(lán)藻反射綠光比反射藍(lán)光和紅光更多，因此通常呈現(xiàn)綠色。密集的藍(lán)藻水華具有與陸地植被相似的光譜反射率特征“陡坡效應(yīng)”，即隨著葉綠素濃度的增加，在紅色區(qū)域呈現(xiàn)非常低的值，在近紅外區(qū)域呈現(xiàn)顯著高的值。圖1為采用ASD公司（AnalyticaSpectraDevices.，Inc）FieldSpecProFR野外光譜儀在太湖現(xiàn)場(chǎng)測(cè)量得到的密集藍(lán)藻、藻水混合物和水體的光譜反射率曲線。在衛(wèi)星遙感反演陸地植被的光譜指數(shù)中，歸一化植被指數(shù)NDVI(NormalizedDifferenceVegetationIndex)由于計(jì)算比較簡(jiǎn)便，對(duì)植被的反應(yīng)很敏感，范圍廣，能有效消除大氣輻射、地形陰影和太陽(yáng)高度角所帶來(lái)的干擾，因此在研究植被覆蓋中得以廣泛應(yīng)用。NDVI指數(shù)是目前最常用的湖泊藍(lán)藻水華遙感監(jiān)測(cè)方法之一，本《技術(shù)導(dǎo)則》采用歸一化植被指數(shù)NDVI來(lái)提取藍(lán)藻水華信息。NDVI的計(jì)算公式如下：式中PNIR和PRED分別代表近紅外波段與紅光波段的反射率。NDVI的取值范圍為[-1.0-1.0]，通常NDVI的值越大，表明藍(lán)藻水華的富集程度越高。為提高衛(wèi)星遙感藍(lán)藻水華反演精度，需要預(yù)先對(duì)衛(wèi)星影像進(jìn)行云檢測(cè)、大氣校正和角度訂正等預(yù)處理，在實(shí)際應(yīng)用中可根據(jù)衛(wèi)星傳感器選擇合適的云檢測(cè)、大氣校正和角度訂正方法。（a）真彩色合成圖（c）覆蓋度圖準(zhǔn)確獲取藍(lán)藻水華面積、次數(shù)、強(qiáng)度和位置等定量信息，對(duì)于研究和業(yè)務(wù)都非常重要。本《技術(shù)導(dǎo)則》主要應(yīng)用藍(lán)藻水華的面積和次數(shù)信息，首先計(jì)算單次湖泊遙感影像的藍(lán)藻水華面積，然后統(tǒng)計(jì)日、月、年等不同時(shí)間段的累計(jì)藍(lán)藻水華面積。衛(wèi)星監(jiān)測(cè)到單次藍(lán)藻水華的面積si的計(jì)算公式為：si=Σ(2)式中：si——第i次藍(lán)藻水華的面積，單位為平方千米（km2δj——第j個(gè)包含藍(lán)藻水華信息的像元的面積，單位為平方千米（km2m——衛(wèi)星影像中包含藍(lán)藻水華信息的像元總數(shù)。圖12為根據(jù)衛(wèi)星解譯結(jié)果得到的2005-2022年太湖藍(lán)藻水華年累計(jì)面積、次數(shù)及平均值。由圖可見(jiàn)，2005年以來(lái)，藍(lán)藻水華累計(jì)面積大于平均值的有2006、2007、2008、2010、2017-2020年，累計(jì)次數(shù)大于平均值的有2013、2015-2022年。3.藍(lán)藻水華影響面積計(jì)算考慮到藍(lán)藻水華面積大小造成的影響程度不同，面積越大往往意味著對(duì)湖泊水環(huán)境和水生態(tài)造成的影響越大，面積越小則其危害和影響也越小。本《技術(shù)導(dǎo)則》采用反距離權(quán)重法IDW(InverseDistanceWeighted)計(jì)算不同大小面積的藍(lán)藻水華的影響權(quán)重系數(shù)，即根據(jù)衛(wèi)星監(jiān)測(cè)到的單次藍(lán)藻水華面積與湖泊水面面積的“距離”（差值）的倒數(shù)乘方來(lái)確定影響權(quán)重系數(shù)，單次藍(lán)藻水華面積越大，則其與湖泊水面面積的“距離”就越小，影響權(quán)重系數(shù)也就越大，這樣計(jì)算得到加權(quán)后的藍(lán)藻水華影響面積。面積影響權(quán)重系數(shù)計(jì)算公式如下：式中：wi——第i次藍(lán)藻水華面積的影響權(quán)重系數(shù)；SL——湖泊水面面積，單位為平方千米（km2di——第i次藍(lán)藻水華面積si與湖泊水面面積SL的相對(duì)差。藍(lán)藻水華影響面積的計(jì)算公式為：sw,i=wi×si(4)式中：sw,i——第i次藍(lán)藻水華影響面積，單位為平方千米（km2）。年累計(jì)藍(lán)藻水華影響面積的計(jì)算公式為：Sy=Σ1sw,i(5)式中：Sy——年累計(jì)藍(lán)藻水華影響面積，單位為平方千米（km2Fy——年累計(jì)藍(lán)藻水華次數(shù)。利用公式（5）計(jì)算年累計(jì)藍(lán)藻水華影響面積，重構(gòu)了2005-2022年太湖藍(lán)藻水華影響面積序列（圖13）?？傮w上，經(jīng)過(guò)對(duì)原藍(lán)藻水華面積進(jìn)行加權(quán)處理后，歷年藍(lán)藻水華影響面積均較原歷年累計(jì)面積有所增加，平均增加了44%，其中2005、2006、2007、2010、2017和2020年的影響面積放大了50%以上，2006、2007、2017、2019和2020年五年影響面積明顯大于其余年份，而這五年恰恰是藍(lán)藻水華發(fā)生程度較重的年份，2018、2021、2022這三年雖然次數(shù)很多，但因其較大面積藍(lán)藻水華出現(xiàn)的次數(shù)較少，其影響面積并不大，表明藍(lán)藻水華的嚴(yán)重程度也明顯不如上述五年。4.藍(lán)藻水華強(qiáng)度指數(shù)計(jì)算衛(wèi)星遙感藍(lán)藻水華的面積表征了藍(lán)藻水華影響的范圍，而次數(shù)多少則可以表示藍(lán)藻水華聚集的頻繁程度，僅用面積或次數(shù)（如次數(shù)很少的大面積藍(lán)藻水華和次數(shù)較多的小面積藍(lán)藻水華）都不能全面、客觀地反應(yīng)藍(lán)藻水華的影響程度，為此將面積和次數(shù)綜合考慮，設(shè)計(jì)了藍(lán)藻水華強(qiáng)度指數(shù)。首先，采用一種客觀的信息量權(quán)數(shù)法來(lái)確定面積和次數(shù)的權(quán)重系數(shù)，計(jì)算公式為：(6)(7)式中：A——年累計(jì)藍(lán)藻水華影響面積的權(quán)重系數(shù)；B——年累計(jì)藍(lán)藻水華次數(shù)的權(quán)重系數(shù)；yVS——年累計(jì)藍(lán)藻水華影響面積序列的變異系數(shù)；yyVF——年累計(jì)藍(lán)藻水華次數(shù)序列的變異系數(shù)；y變異系數(shù)VSy和VFy的計(jì)算公式為：VFy=(9)式中：σSy——年累計(jì)藍(lán)藻水華影響面積的標(biāo)準(zhǔn)差；yσF——年累計(jì)藍(lán)藻水華次數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差；ySy——年累計(jì)藍(lán)藻水華影響面積的平均值，單位為平方千米（km2Fy——年累計(jì)藍(lán)藻水華次數(shù)的平均值。藍(lán)藻水華強(qiáng)度指數(shù)綜合考慮了藍(lán)藻水華的影響面積和次數(shù)，可客觀反映一段時(shí)間內(nèi)藍(lán)藻水華的強(qiáng)弱特征，計(jì)算公式為：式中：Icya——年藍(lán)藻水華強(qiáng)度指數(shù)；Sy,i——當(dāng)年累計(jì)藍(lán)藻水華影響面積，單位為平方千米（km2Fy,i——當(dāng)年累計(jì)藍(lán)藻水華次數(shù)；Sy,min——?dú)v年（含當(dāng)年）累計(jì)藍(lán)藻水華影響面積的最小值，單位為平方千米（km2Sy,max——?dú)v年（含當(dāng)年）累計(jì)藍(lán)藻水華影響面積的最大值，單位為平方千米（km2Fy,min——?dú)v年（含當(dāng)年）累計(jì)藍(lán)藻水華次數(shù)的最小值；Fy,max——?dú)v年（含當(dāng)年）累計(jì)藍(lán)藻水華次數(shù)的最大值。計(jì)算得到藍(lán)藻水華強(qiáng)度指數(shù)Ic后，采用百分位數(shù)法對(duì)藍(lán)藻水華強(qiáng)度指數(shù)進(jìn)行分級(jí)。根據(jù)世界氣象組織（WMO）推薦的百分位數(shù)法來(lái)計(jì)算藍(lán)藻水華強(qiáng)度指數(shù)的分級(jí)閾值，在本《技術(shù)導(dǎo)則》中以強(qiáng)度指數(shù)序列的30%位和60%位對(duì)應(yīng)的藍(lán)藻水華強(qiáng)度指數(shù)作為分級(jí)閾值，具體分級(jí)指標(biāo)見(jiàn)表2。藍(lán)藻水華強(qiáng)度指數(shù)Icya0＜Icya≤0.230.23＜Icya≤0.400.40＜Icya≤1.00表3為根據(jù)公式（10）計(jì)算得到的2005-2022年太湖藍(lán)藻水華強(qiáng)度指數(shù)及分級(jí)情況，其中2022年為驗(yàn)證結(jié)果。根據(jù)分級(jí)結(jié)果，2006、2007、2017-2021年的等級(jí)為重度。從實(shí)際情況來(lái)看（圖142007、2017、2019和2020年這四年衛(wèi)星監(jiān)測(cè)到的藍(lán)藻水華面積是最大的，2017、2019和2020年次數(shù)最多，與實(shí)際情況基本相符。我們注意到，盡管2013、2016和2022年次數(shù)也較多，但由于較大面積的藍(lán)藻水華出現(xiàn)次數(shù)少，其強(qiáng)度等級(jí)僅為中度。這個(gè)結(jié)果表明了藍(lán)藻水華強(qiáng)度指數(shù)的計(jì)算及分級(jí)是合理的。5.藍(lán)藻水華氣象適宜度指數(shù)計(jì)算環(huán)境氣象條件對(duì)內(nèi)陸湖泊藍(lán)藻生長(zhǎng)和水華形成的影響是綜合的、復(fù)雜的。在選擇可能具有影響的氣象因子時(shí)，既要考慮長(zhǎng)時(shí)間尺度的統(tǒng)計(jì)平均值，如年平均氣溫、年降水量、年高溫日數(shù)（日最高氣溫≥35℃的天數(shù)）、年日照時(shí)數(shù)和年平均風(fēng)速等，同時(shí)也要考慮在藍(lán)藻生長(zhǎng)和水華形成關(guān)鍵階段的一些影響因子，如冬春季節(jié)氣溫對(duì)藻類(lèi)越冬、復(fù)蘇和微囊藻確立優(yōu)勢(shì)會(huì)有明顯影響，而梅雨期雨量多少?zèng)Q定了夏季降水量，持續(xù)大量的降水一方面在短期內(nèi)會(huì)增加蓄水提高水位稀釋藻密度，另一方面也會(huì)輸入較多的營(yíng)養(yǎng)鹽。不同的氣象因子對(duì)藍(lán)藻水華的作用也并非等權(quán)，需要確定各類(lèi)氣象因子的影響權(quán)重。本《技術(shù)導(dǎo)則》采用通徑分析方法（Pathcoefficient）來(lái)量化各氣象因子對(duì)藍(lán)藻水華的影響程度。通徑分析最早是由數(shù)量遺傳學(xué)家休厄爾?賴(lài)特（SewallWright）在1921年提出來(lái)的一種多元統(tǒng)計(jì)技術(shù)，是簡(jiǎn)單相關(guān)分析的延續(xù)，其核心思想是在多元回歸的基礎(chǔ)上將相關(guān)系數(shù)加以分解，通過(guò)直接通徑和間接通徑系數(shù)分別表示某一變量對(duì)因變量的直接效應(yīng)，以及通過(guò)其他變量對(duì)因變量的間接效應(yīng)來(lái)反映自變量與因變量之間的關(guān)系。對(duì)于有一個(gè)因變量y與n個(gè)自變量xi（i=1，2，?,N）的系統(tǒng)，它們之間存在線性關(guān)系，回歸方程為：y=a0+a1x1+a2x2+…+anxn(11)將實(shí)際觀測(cè)值代入（7）式，利用最小二乘法解方程組，式（7）通過(guò)數(shù)學(xué)變換，可以建立正規(guī)矩陣方程：式中，rxixj為xi和xj的簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)，rxiy為xi和y的簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)。將方程（8）求解即可求得通徑系數(shù)pyxi：pyxi=ai式中，ai即為y對(duì)xi的偏回歸系數(shù)，σxi、σy分別為xi、y的標(biāo)準(zhǔn)差，pyxi表示xi對(duì)y的直接通徑系數(shù)，而xi通過(guò)xj對(duì)y的間接通徑系數(shù)用rxixjpyxi表示，xi對(duì)y的決定系數(shù)D2(i)=pxi+2Σi≠jpyxirxixjpyxj，剩余項(xiàng)的通徑系數(shù)pye= 1?(rx1yp2Σi≠jpyxirxixjpyxj，剩余項(xiàng)的通徑系數(shù)pye=較大，則表明誤差較大或者還有另外更重要的原因未考慮在內(nèi)。在求出各因子的直接通徑系數(shù)和間接通徑系數(shù)后，計(jì)算各因子總的通徑系數(shù)，通過(guò)總系數(shù)便可求得各氣象因子對(duì)藍(lán)藻發(fā)生程度的影響權(quán)重（ci，i=1,2，?,N其計(jì)算方法如下：確定湖泊藍(lán)藻水華的主導(dǎo)氣象影響因子。將初步篩選的若干組氣象因子和藍(lán)藻水華強(qiáng)度指數(shù)進(jìn)行Kolmogorov-Smirnov(K-S)檢驗(yàn)，確認(rèn)通徑分析法的適用性。然后將這若干組氣象因子作為自變量，藍(lán)藻水華強(qiáng)度指數(shù)作為因變量進(jìn)行多元回歸，得到一組自變量的偏回歸系數(shù)。由于直接通徑系數(shù)即為標(biāo)準(zhǔn)化的偏回歸系數(shù)，因此偏回歸系數(shù)值的正負(fù)與直接通徑系數(shù)值的正負(fù)一致，通過(guò)偏回歸系數(shù)的正負(fù)情況即可了解直接通徑系數(shù)的正負(fù)情況，由此各判斷氣象因子對(duì)藍(lán)藻水華影響的正負(fù)效應(yīng)，考察每個(gè)氣象因子的正負(fù)效應(yīng)是否與已有研究結(jié)果或?qū)嶋H情況相符，最終選取了年平均氣溫Ty，1-3月平均氣溫T1-3，年累計(jì)降水量Ry，6-8月累計(jì)降水量R6-8，年平均高溫日數(shù)DTmax、年平均風(fēng)速Wy共6個(gè)主導(dǎo)氣象因子納入模型的構(gòu)建。根據(jù)通徑分析方法篩選得到的氣象因子的權(quán)重系數(shù)參考表4。氣象因子xix1x2x3x46-8月累計(jì)降水量R6-8x5年平均高溫日數(shù)DThx6根據(jù)（14）式計(jì)算得到的權(quán)重系數(shù)，并將年平均氣溫Ty，1-3月平均氣溫T1-3，年累計(jì)降水量Ry，6-8月累計(jì)降水量R6-8，年平均高溫日數(shù)DTh和年平均風(fēng)速Wy分別進(jìn)行歸一化處理，構(gòu)建得到藍(lán)藻水華氣象評(píng)估模型如下：Imcb=式中：Imcb——藍(lán)藻水華氣象適宜度指數(shù)；xi,min——某i類(lèi)氣象因子的最小值；xi,max——某i類(lèi)氣象因子的最大值。在計(jì)算得到氣象適宜度指數(shù)Imcb后，根據(jù)世界氣象組織（WMO）推薦的百分位數(shù)法來(lái)計(jì)算藍(lán)藻水華強(qiáng)度指數(shù)的分級(jí)閾值，在本《技術(shù)導(dǎo)則》中以氣象適宜度指數(shù)序列的15%位和60%位對(duì)應(yīng)的藍(lán)藻水華氣象適宜度指數(shù)值作為分級(jí)閾值，將藍(lán)藻水華氣象適宜度分為較適宜、適宜和非常適宜三級(jí)，氣象適宜度指數(shù)分級(jí)具體指標(biāo)參考