【摘 要】
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湖泊水华是全世界面临的严重生态环境问题之一,对人类和生态系统健康都有重大影响.以太湖为研究区域,基于近年的蓝藻水华及水环境监测数据,结合自组织特征映射神经网络和模糊
【机 构】
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中国科学院南京地理与湖泊研究所流域地理学重点实验室,中国科学院生态环境研究中心城市与区域生态国家重点实验室,南京水利科学研究院生态环境研究中心
【基金项目】
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中国科学院科技服务网络计划(STS)资助
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湖泊水华是全世界面临的严重生态环境问题之一,对人类和生态系统健康都有重大影响.以太湖为研究区域,基于近年的蓝藻水华及水环境监测数据,结合自组织特征映射神经网络和模糊风险评价方法,对太湖不同监测点蓝藻水华的发生风险进行综合评价,并借助GIS地学统计分析方法对全太湖蓝藻水华发生风险进行区划,绘制太湖蓝藻水华发生风险区划图.结果表明:太湖被分为重度风险区、中度风险区、轻度风险区、微风险区,各风险区基本呈带状分布.从各风险区面积来看,重度风险区、中度风险区、轻度风险区的面积约各占太湖总面积的1/5,而微风险区约占太湖总面积的2/5;从各风险区位置来看,重度风险区主要分布在西北部区域,且从整个湖区来看,蓝藻水华的发生风险等级自西北到东南依次递减.本研究揭示太湖水华灾害风险的空间分布规律,对支撑水环境监测和水华灾害防治方案的制定具有一定的意义.
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