【摘 要】
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构建基于水环境模型的水质预报预警大数据平台是一项复杂的系统工程,主要面临模型的规模计算及其引发的模拟结果规模存储、规模分析的挑战.相关挑战极大地限制了水环境质量预报预警业务的深入开展,但目前国内外关于此方面的研究极少.为此,提出了水环境质量预报预警大数据平台框架.该框架以水环境模型体系为基础,以大数据集群计算体系为核心,通过水环境模型融合大数据技术,以实现水环境质量预报预警应用服务为目标,旨在解决预报预警业务自动化和自定义化问题.框架明确了水环境质量预报预警大数据平台的组成及建设流程,并以实际项目为案例,
【机 构】
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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,北京 100085;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,北京 100085;中国科学院大学,北京 100049;中国环境
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构建基于水环境模型的水质预报预警大数据平台是一项复杂的系统工程,主要面临模型的规模计算及其引发的模拟结果规模存储、规模分析的挑战.相关挑战极大地限制了水环境质量预报预警业务的深入开展,但目前国内外关于此方面的研究极少.为此,提出了水环境质量预报预警大数据平台框架.该框架以水环境模型体系为基础,以大数据集群计算体系为核心,通过水环境模型融合大数据技术,以实现水环境质量预报预警应用服务为目标,旨在解决预报预警业务自动化和自定义化问题.框架明确了水环境质量预报预警大数据平台的组成及建设流程,并以实际项目为案例,介绍了实现框架的技术方案并证明了其可行性.研究成果可为重新审视复杂水环境模型与大数据技术的关系提供新的见解,也可为基于大数据技术的水环境质量预报预警平台的构建提供思路和参考.
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为探明浙江省水源地水库浮游动物食性功能群特征及其与水体综合营养状态指数(TLIc)的关系,达到用浮游动物食性功能群参数监测水源地水库水质的目的,于2014年1月—2018年10月对浙江省8座饮用水水源地水库(K1～K8)开展了水质参数及浮游动物食性功能群丰度、生物量、物种多样性指数季节性调查.采用多元逐步回归与通径分析的方法,研究了浙江省水源地水库水体TLIc与浮游动物食性功能群之间的相互关系和作用机制.结果表明,2014—2018年,8座水库的浮游动物平均丰度为110.7 ind./L,主要由小型滤食动
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浮游植物群落的动态变化可以全面、真实地反映水质的优劣,有利于了解水体污染状况的发展趋势.为及时掌握汉江下游水质变化,基于2019年3—12月汉江下游干流及主要支流浮游植物和水体理化指标监测数据,分析了浮游植物群落结构特征,并通过冗余分析研究了影响浮游植物群落结构的主要环境因子,同时运用浮游植物群落特征对汉江下游水质进行了综合评价.研究结果表明,在汉江下游干流及主要支流共鉴定出浮游植物7门110种,硅藻在种类组成上占绝对优势,以直链藻和冠盘藻为主.不同区域的浮游植物优势种存在差异:在汉江下游干流,硅藻门直链
东平湖是南水北调东线工程的重要调蓄湖泊,在防洪、灌溉、休闲旅游、水产养殖及水资源供应等方面发挥着至关重要的作用.为了解南水北调东线调水后的东平湖浮游植物群落结构及水体健康状态,于2016年4月(春季)、7月(夏季)、10月(秋季)及2017年1月(冬季)对东平湖不同空间区域(根据调水路线划分为进水区、湖中区和出水区)的浮游植物进行了调查研究,共检出浮游植物8门143种(属),其中,绿藻门种类数最多,蓝藻门次之,硅藻门位居第三.东平湖浮游植物密度呈现出显著的季节差异,秋季(1.65×108 cells/L)
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