19、闪锟-大数据视角下的水华监测预警平台建设：以三峡水库为例（37页）.pdf

1、“大数据”在水华监测、预警和决策管理中应用闪锟1周博天1 李林2宋立荣2 尚明生1袁家虎11 中科院重庆院-大数据挖掘与应用研究中心2 中科院水生所-藻类生物学及应用中心2018年10月26日 玉溪第五届中国水环境模型与智能决策研讨会1.大数据与水华基本概念2.水华人工监测数据挖掘3.水华遥感反演4.三峡水生态环境在线监测平台建设提纲（1）大数据思维大数据是国家战略加快建设数字中国大数据主要特征大全大数据是一种思维方式不是随机样本，而是所有数据不是精确性，而是混杂性不是因果关系，而是相关关系数量（Volume）种类（Variety）速度（Velocity）价值（Value）真实性（Veraci

2、ty）（2）大数据技术及生态数据资源：数据采集与整合互联网/移动终端/物联网/数据流转平台基础设施：数据存储和计算服务器、存储、网络、分析挖掘工具技术：数据分析和挖掘挖掘算法、机器学习、大数据可视化应用渠道：数据应用和变现产生新的业务和商业模式谷歌AlphaGo击败世界围棋冠军柯洁,2017中科院 61家刷脸机场安检,2018人工智能=大数据+计算资源+算法/模型。（AlphaGo每一盘消耗费3000美元）（3）蓝藻水华蓝藻蓝藻蓝藻水华蓝藻水华地球上最早的地球上最早的光合原核生物光合原核生物单细胞、丝状单细胞、丝状体，无性生殖体，无性生殖多样化的生理多样化的生理生态适应策略生态适应策略水华：水

3、体中蓝藻细胞水华：水体中蓝藻细胞10107 7细胞细胞/升升水华蓝藻由单细胞（微囊藻）或丝状细胞到水华蓝藻由单细胞（微囊藻）或丝状细胞到聚集体聚集体危害危害水华水华蓝藻蓝藻水华组成水华组成全球全球微囊藻束丝藻鱼腥藻颤藻拟柱胞藻节球藻浮丝藻席藻集胞藻其他（4）“大数据”与水华研究Cons 水华无法用变量精确刻画：藻类生物量在水面集聚现象。机理过程复杂，无法推断因果关系，无法指导管理决策。Pros 应急管理工作需要，时效性。（处理治理）蝴蝶效应：水生态系统微小变化反演流域生态学尺度强烈干扰水生态自下而上看问题（透过现象看本质）自下而上看问题（透过现象看本质）1）两者相互依存，本质只能通过现象表现出

4、来，现象只能是本质的表现，现象与本质统一在同类事物中。2）现象是人们认识本质规律的向导，人们只有认识了现象，借助抽象思维，才能揭示事物的本质规律。（5）水华与流域管理只有原位观测才能对现象了解的更多传统分析化学方法船只人工采样水质化学检测显微镜镜检仪器自动直接测定荧光法探头电极探头自动监测站系统遥感技术卫星遥感无人机遥感其他遥测设备 监测范围广监测范围广 速度快、成本速度快、成本低低 依赖卫片质量依赖卫片质量传统方法遥感技术水华常见监测方法 数据获取成本低数据获取成本低 长长时间连续观测数据时间连续观测数据 监测点位受限监测点位受限自动监测站 费时费时费力，样本少费力，样本少 数据质量可靠数据

5、质量可靠 数据精细数据精细(Photos from Dr.Yu)1.大数据与水华基本概念2.水华人工监测数据挖掘3.水华遥感监测4.三峡水生态环境在线监测平台建设DianchiArea：300 km2Average depth:4mAltitude：1886 moutflow dishcharge:3.5 yearPrevailing wind:southwestStudy sites:24ChaohuArea：769 km2Average depth:2.7 mAltitude:20 moutflow dishcharge:0.5 yearPrevailing wind:southeastS

6、tudy sites:11Taihu Area：2338 km2Average depth：1.9 mAltitude：0 moutflow dishcharge:1 yearPrevailing wind:southeastStudy sites:22Water quality parameterstemperature,pH,dissolved oxygen,Chla,Microcystins(MCs)NutrientsTN/TP/NH3/NO3/DIP,TOC/DOC/DICPhytoplankton Composition and Abundance Microcystis morph