滇池春夏季浮游动物群落结构特征及与环境因子的关系

2013年3月和7月对滇池浮游动物群落结构及栖息环境进行调查,研究了滇池中浮游动物群落结构及与环境因子的关系。10个采样点共鉴定出浮游动物31种,轮虫类14种,占45.2%;枝角类9种,占29.0%;原生动物5种,占16.1%;桡足类3种,占9.7%。春季密度为1130ind/L,优势种为螺形龟甲轮虫(Keratella cochlearis);夏季密度为1932ind/L,优势种为钟虫(Vorticella)和英勇剑水蚤(Cyclops strennus)。Pearson相关性分析结果显示,春季轮虫类密度与水温显著正相关,与CODMn显著负相关,夏季与水温、pH、DO显著正相关,与氮磷营养盐、电导率显著负相关;春季枝角类密度与TP显著负相关,夏季与氮磷营养盐、电导率显著正相关,与pH、DO、Chla显著负相关;桡足类密度与CODMn显著负相关,春季还与水温、DO、Chla、透明度、电导率呈显著正相关,原生动物与环境因子无显著相关性。浮游动物物种与环境因子的典范对应分析(CCA)结果表明:溶解氧、氮磷营养盐、叶绿素a、电导率是影响滇池浮游动物群落结构及分布的主要环境因子,其中春季的主要环境影响因子还有透明度、CODMn,夏季水温和pH也是主要影响因子。     

三峡库区万州段典型干支流水华期CO2通量变化

三峡库区的CO₂排放近年来引起了学界的广泛关注,但水华期间的生物化学作用对CO₂产生和汇集的影响研究并不多见。以三峡库区万州段干流、典型支流(澎溪河)为研究对象,分析水华期间生化过程对水体中CO₂产汇的影响。研究表明：干流、支流CO₂浓度和通量与环境因子、生源物质的相关性存在显著空间差异性;支流水体CO₂浓度与水温、pH、DO呈显著负相关,与DOC、DTP呈显著正相关;水气界面CO₂通量与水温存在显著负相关,与DTP、CO₂浓度显著正相关。干流水体CO₂浓度与pH显著负相关,与DIC、DOC、NH⁺₄-N显著正相关;水气界面CO₂通量与NH⁺₄-N、CO₂浓度显著正相关;高阳、黄石、万州3个点位水气界面CO₂通量与各自表层水体CO₂浓度变化...     

来宾红水河珍稀鱼类保护区水质指标相关性研究

借助SPSS统计分析软件,选择来宾红水河珍稀鱼类保护区水质指标中水温、pH、DO、COD_(Mn)、NH_3-N、NH_3、TN、TP、Chl-a进行Pearson相关分析。为水质监测人员和数据审核提供参考,提高数据质量,同时便于通过相关关系的改变及时了解水质的变化。结果表明,Chl-a与环境因子具有较密切的相关关系,其中,Chl-a与TN、TP表现为负相关关系,Chl-a与NH_3-N、NH_3为显著正相关,相关系数分别为0.30、0.41;Chl-a与水温、pH、DO均存在不同程度的正相关;Chl-a与COD_(Mn)呈极显著正相关,相关系数为0.44。N/P变化范围是7.4~166.1,属于磷限制性水域。营养盐与其他环境因子之间也存在某些较稳定的相关关系,其中,TP和pH极显著负相关,相关系数为-0.52;NH和3pH、NH_3和DO、NH_3-N和DO极显著正相关,相关系数分别为0.51、0.77、0.75。NH_3和NH_3-N相关系数达到0.72。DO和水温极显著负相关,相关系数为-0.44,和pH极显著正相关,相关系数为0.33,和COD_(Mn)呈负相关趋势。     

微生物制剂对虾池养殖水质理化因子的调控效应

利用微生物技术对养殖虾池的生态环境进行了为期三个月的调控实验,结果表明:养殖前期试验虾池水温、盐度、水色、透明度、pH以及DO、CODMn和BOD5相对稳定,处于正常状态,试验虾池的变化与对照虾池相当;养殖中期,试验虾池水体出现了透明度下降,pH波动较大以及水色、DO、CODMn和BOD5增高的现象,pH、CODMn和BOD5出现超标.试验虾池水体CODMn和BOD5均值比对照虾池均值略低;养殖末期,试验虾池水体CODMn和BOD5有所回落,试验虾池的CODMn和BOD5均值比对照虾池低.研究期间,养殖水源水质理化因子的变化处于稳定正常状态.实验表明,微生物制剂在虾养殖的前期对水质有较好调控效果,对养殖中、后期的水质恶化现象起到一定的改善作用.     

松花江干流肇源断面水体溶解氧动态特征分析

水体中溶解氧含量是判定水质的一个重要指标。基于松花江干流肇源断面不同时间尺度汇总数据的DO年内和年际变化趋势以及其与COD和NH_3-N关系分析表明,DO的年内变化趋势与松花江径流变化相关联,在平水期(04-06月和10-11月),DO值达到年内最高,介于7.64～7.70 mg/L;而在丰水期的(07-09月),DO值最低,在6.72～6.76 mg/L之间。年际间DO变化的特点是从2004-2010年,松花江干流的DO值呈增加趋势。不同时间尺度的数据整合结果有所差异,分析时间尺度越小,DO值变异性越强。回归分析表明,COD和NH_3-N对DO影响在枯水期显著(Sig≤0.001),DO与COD负相关,与NH_3-N正相关。     

湖泊大型围隔(栏)中的植被恢复对四种水质指标的影响

为恢复湖泊水生植被，对武汉东湖大型图隔（栏）内水生植被恢复过程中的水温、pH、溶解氧、CODMn进行了研究，两年内，大型隔（栏）及植被恢复对水温、pH、溶解氧、CODMn均无显著影响，但在某些季节对pH、溶解氧、CODMn有一定影响，水温、pH与水生维管束植物生物量的月测值间均显著正相关。白天水温、pH、溶解氧常在午后（13～15时）最高，一年中，pH、水温在夏季最高，冬季最低，溶解氧在春季较高，夏季较低，CODMn在夏、秋季较高，冬季较低。     

钦州湾近20a来水环境指标的变化趋势 Ⅵ溶解氧的含量变化及其在生态环境可持续发展中的作用

通过对钦州湾1983～2003年10个航次调查资料的分析,探讨了该湾溶解氧的含量变化及其在生态环境可持续发展中的作用.结果表明:20a来该湾水体中的DO含量变化并不大,所有航次均在一类海水标准范围内,以冬季最高、春季次之、夏秋季较低的特征出现;O2%的变化与DO相一致.但由于浮游植物在海湾生态环境的演变过程中扮演了正、反两方面的角色,从而使DO与环境因子之间的关系趋于复杂,作为温盐函数的DO,与水温之间却多以显著正相关出现,与盐度则多以显著负相关出现,与pH、COD、浮游植物(或chl.a)和N、P、Si的相关性,却体现了时代变迁的特征;O2%的相关变化与DO不尽一致.但总的说来,浮游植物的增氧作用在海湾生态环境可持续发展的进程中起到了主导影响作用.     

滇池浮游植物群落特征及与环境因子的典范对应分析

2013年3、5、7和11月对滇池浮游植物群落进行监测,共检出浮游植物6门31属,主要由绿藻门、蓝藻门、硅藻门组成.浮游植物平均丰度值7482×10⁴ cells/L,3月绿藻门占优势,优势种为栅藻;5、7、11月均以蓝藻门占优势,优势种均为微囊藻.对31属浮游植物与10个环境因子的关系进行典范对应分析(Canonical Correspondence Analysis,CCA),结果表明:电导率、DO、TN、TP、COD_Mn是影响滇池浮游植物分布的主要环境因子.蓝藻能适应较高氮磷营养盐,还受到电导率、COD_Mn、DO、pH值影响;绿藻能适应高的水温、pH值和COD_Mn,同时受到氮磷营养盐、DO、电导率的影响;硅藻能适应高的pH值、COD_Mn,还受到氮磷营养盐、水温、DO、电导率的影响.     

pH对SBBR工艺亚硝酸型SND及过程控制的影响

在亚硝酸型SND过程中,pH值变化对亚硝化细菌和反硝化细菌的生物活性具有明显影响,pH值在6.8～8.2的中性和略偏碱性范围内可以较好地实现亚硝酸型同步硝化反硝化。DO、pH和ORP的变化规律与反应器内COD的降解和"三氮"的转化有良好的相关性,pH值变化对DO和ORP曲线变化规律影响较小,但pH曲线变化较大时,表现出不同的变化规律,对反应过程控制中失去指示意义,可以根据DO和ORP在变化曲线上的特征点来判断SBBR法亚硝酸型同步硝化反硝化的终点。     

三峡水库支流大宁河冬、春季水华调查研究

以三峡水库主要支流--大宁河冬、春季2次不同类型水华的调查数据为依据,分析并比较了不同水华期间水质的变化、营养盐的构成及水华的特征.结果表明,大宁河冬季水华以唐家湾为中心,叶绿素a(Chl-a)含量较高[(Chl-a)_(max)/(Chl-a)_(min)=260];随着藻类的生长总氮(TN)、总磷(TP)和高锰酸盐指数出现富集而含量升高,溶解氧(DO)和pH却出现低值;水华高峰期水体藻类较少,共发现2门4种,水华优势种为铜绿微囊藻和水华微囊藻,藻密度高达3.15×10~7个/L,相关加权综合营养状态指数为80,属于重度富营养化水体.而春季水华属于自回水段以下整体性暴发,Chl-a含量也较高[(Chl-a)_(max)/(Chl-a)_(min)=140];TN、TP和高锰酸盐指数均是随着水华的发生逐渐升高;水华高峰期藻类种群丰富,共发现5门44种,各断面水华优势种和藻密度均不同,相关加权综合营养状态指数显示东坪坝和白水河为轻度富营养化水体.相关性分析表明,冬季水华期间Chl-a与TN、TP、高锰酸盐指数、水温呈显著正相关,与DO、透明度(SD)呈显著负相关;春季水华Chl-a与TP、高锰酸盐指数、DO、pH呈显著正相关,与SD呈显著负相关.冬季水华pH与SD呈显著正相关,与TN、TP、高锰酸盐指数呈显著负相关;而春季水华pH与Chl-a、TP、高锰酸盐指数、DO、气温呈显著正相关,与SD呈显著负相关.     

长江流域水质评价与预测

依据长江流域水质监测资料,选用具有代表性的主要因子pH、DO、高锰酸盐指数、NH3-N,采用综合水质标识指数模型对长江流域进行了定量综合评价,评价结果表明,影响长江流域水质的主要污染因子是NH3-N和高锰酸盐指数;定量综合评价显示长江流域总体水质为Ⅱ类水,但有恶化为Ⅲ类水的趋势。据此,揭示了水质的时空变化规律。根据监测数据和水质报告,采用灰色模型预测了未来10年长江流域各类水质比例,预测表明,Ⅲ类以上可饮用水的比例在逐年减少。     

淄博市中心城区景观水域水质现状分析与改善

通过对淄博市中心城区唯一的景观河——玉龙河的水环境调查分析,对其水温、pH值、色度、DO、BODs、CODMn、氨氮和总磷8项水质指标进行了监测,并对各指标监测结果进行水质单因子评价。结果表明,玉龙河已处于富营养化状态。针对玉龙河水质现状和水环境特征,提出复合生物滤床工艺方案对其进行治理。     

三峡水库退水期间大宁河“水华”监测探讨

三峡水库2011年上半年在大宁河支流白水河发生了以绿藻为主的“水华”,用DS5x便携式多参数水质测定仪进行了现场监测。通过分析发现溶解氧、pH、PCY、叶绿素4项指标成正相关的关系,在水柱监测中发现水温、溶解氧、pH、PCY、叶绿素5项指标从水面往下是递减,且5m以下趋于稳定。基于此,建议今后在水华应急监测中可以直接用现场监测指标来判断水华的严重程度。     

基于BP神经网络的义水河水环境质量评价研究

水质质量涉及多个影响因子,因子间大多具有非线性相关性,因此,水质评价是一个具有多因子的非线性系统。人工神经网络具有非线性映射的特点,能够有效地处理非线性相关问题,将其应用于水质评价中能够获得更为准确的信息。文章以溶解氧、高锰酸盐指数、化学需氧量、氨氮、总磷、石油类等6个指标作为评价因子,通过构造BP网络模型对义水河水质进行评价,分析了义水河4个断面的水质状况,并与单因子评价法结果进行了比较分析。     

基于T-S模糊神经网络的大沽河水质变化特征分析研究

基于T-S模糊神经网络,利用大沽河2010年-2015年水质监测数据,选取溶解氧、化学需氧量、高锰酸盐指数、氨氮、总氮、总磷对水质具有重要影响的6项指标,建立适用的水质评价模型,对大沽河水质变化特征进行分析.结果显示:上游水质评价结果明显优于中游、下游水质评价结果,网络评价水质等级变化趋势同真实指标数据变化趋势一致.验证结果充分表明了T-S模糊神经网络用于水质变化特征分析是可行、有效的.     

博斯腾湖大湖区环境因子动态分析研究

为促进干旱区湖泊健康发展,分析了博斯腾湖大湖区湖水多年溶解氧与五日生化需氧量、高锰酸盐指数、总磷、总氮和氨氮的动态特征:1991年-2014年(2009、2012除外)水体溶解氧为6.71~9.20 mg/L,最高值与最低值分别在2005年和2006年,此与2005年水位最高,而后下降的特征一致;五日生化需氧量在0.5~6.99 mg/L变幅较大,并与溶解氧同年出现最高值,且二者符合线性回归关系y=0.213x+7.053;高锰酸盐指数波动明显;总氮和总磷则较平稳;氨氮从0.01 mg/L升至最高值0.45 mg/L.高锰酸盐指数和总氮对水质影响最大.     

金泽水库中试系统对饮用水源原水的净化

在上海市金泽镇太浦河北岸设计构建了饮用水水源生态净化工程中试系统,以期改善饮用原水水质。通过水质监测,分析了研究期间太浦河原水水质特征,并对中试系统的净化效果进行评价。研究表明:太浦河饮用水源原水水质较好,TP和DO绝大部分时段均能满足GB 3838—2002《地表水环境质量标准》中的Ⅲ类标准,CODMn、NH3-N指标全年均能达到Ⅲ类标准。太浦河原水经中试系统净化后,主要指标不同季节均可稳定达到Ⅲ类水质标准以上,对CODMn、NH3-N、TN、TP和SS的平均去除率分别为7.2%、38.4%、20.4%、36.2%和46.5%,对DO的平均提升率为19.1%,总体表现为夏、秋季节的去除效果优于冬、春季节。中试系统1年内可削减CODMn、NH3-N、TN、TP和SS的量分别为4.6,1.4,4.5,0.5,195.9 t,为原水充氧20.1 t。     

应用灰色模糊马尔科夫链预测海河水质变化趋势

灰色GM(1,1)模型在水质预测中得到了较为广泛的运用,但其存在灰色偏差与抗干扰能力弱的局限性,针对这一问题,将马尔科夫链理论与模糊集合理论引入灰色GM(1,1)预测模型,并应用该模型对海河三岔口断面的DO、CODMn和NH3-N 3项指标2012~2016年的浓度变化趋势进行预测.结果表明,2004~2016年,DO及NH3-N浓度大致呈上升趋势,预计2016年分别可达9.15,1.47mg/L;CODMn浓度呈下降趋势,预计2016年可达3.91mg/L.以2012年的数据做验证,灰色模糊马尔科夫链模型的预测精度最高,可作为科学的水质预测方法.