江苏省太湖应急防控形势及对策体系研究

对2008年-2010年来太湖水质状况、蓝藻暴发状况及影响因素、湖泛发生状况及成因、蓝藻生长对湖体水质的影响、蓝藻与湖泛对饮用水安全影响进行了研究.简述了环保、建设、水利、气象、中科院南京地理与湖泊研究所等部门和单位,在监测预警、供水保障、调水引流、打捞蓝藻、生态清淤、控源截污、人工增雨、统筹协调等方面团结协作、多措并...     

夏季太湖蓝藻水华暴发与臭氧污染的关联性

夏季受东南季风、湖流等因素影响,太湖蓝藻向西北部水域集聚,该区域平均藻密度可高达1×109个/L以上,其中蓝藻集中堆积的近湖岸区域藻类密度更高,蓝藻在不同生命阶段释放的藻源性VOCs的成分谱和产生量有较大差异,其中烯烃和有机胺反应活性较强。蓝藻水华高发期太湖西岸非甲烷总烃的浓度约为常州市区的3.3倍,日变化趋势符合蓝藻代谢规律。太湖西部蓝藻水华、湖西区的非甲烷总烃浓度和臭氧污染程度时空变化规律表明:太湖西部(宜兴)是整个流域臭氧污染最严重的区域,其臭氧污染的形成与太湖蓝藻水华暴发有关联性。     

千岛湖藻类及相关环境因子多元线性回归和鱼腥藻预测模型的建立

文章以千岛湖 1998～ 2 0 0 1年连续监测资料为基础 ,运用多元线性回归手段 ,以水温等 7项环境因子对叶绿素a、藻类细胞密度、鱼腥藻细胞密度作回归统计 ,建立多元回归方程 ,初步建立千岛湖蓝藻鱼腥藻细胞密度的预报模型。结果表明 ,水温和溶解氧是千岛湖藻类细胞密度的显著相关因子 ,在控制蓝藻鱼腥藻方面 ,削减入湖的 COD和磷元素总量具有现实意义     

YSI 6600传感器在太湖蓝藻预警工作中的应用

通过对太湖饮用水源地2个取水口水体中的蓝藻密度(CBD)和叶绿素(Chl)分别进行 YSI 6600-v2水质多参数仪和实验室显微镜检分析,探讨了CBD和Chl在预警工作中的应用.结果表明,在CBD与Chl相关性显著时期内,藻类群落结构相对稳定;CBD和Chl相关性不显著时期内,藻类群落结构变化较大.ρ(CBD)/ρ(...     

太湖蓝藻水华时空分布与预警监测响应的分析

选择2007和2008年200幅EOS/MODIS太湖蓝藻监测遥感影像,统计分析了梅梁湾、竺山湾宜兴段、贡湖湾、东太湖胥口湾和湖州方向湖体蓝藻水华爆发的空间和时间分布规律。并在得出全太湖蓝藻水华空间和时间分布规律的基础上,从环境监测部门蓝藻预警监测工作的实际出发,将蓝藻水华预警监测的响应划分为常规监测和应急监测,提出了具体的监测要求,为环太湖地区的相关部门更好地开展蓝藻预警监测工作提供了科学依据。     

典型湖泊水华特征及相关影响因素分析

通过2011-2015年对太湖、巢湖和滇池水华高发季节的连续监测，以藻类密度和水华面积为判据评价了3个湖体的水华情况及变化趋势，探讨了水华发生的主要影响因素。结果表明：太湖水华程度以"轻度水华"为主，巢湖水华程度以"轻微水华"为主，滇池水华程度以"中度水华"为主；太湖、巢湖和滇池水华规模均以"零星性水华"为主；太湖和巢湖藻类密度与水温、pH、溶解氧、总氮、总磷和高锰酸盐指数均呈显著正相关，与透明度呈显著负相关，与氨氮无显著相关性；滇池藻类密度与水温、总磷和高锰酸盐指数均呈显著正相关，与透明度和氨氮呈显著负相关，与pH、溶解氧和总氮无显著相关性。     

宁波市主要湖库浮游藻类调查及营养状态研究

对宁波市11个湖库水质进行了调研,包括浮游藻类和理化指标。从浮游藻类的生物量、优势种以及藻类群落组成等指标评价了水质;还用修正的营养状态指数法评价了水质。结果表明,部分湖库已经出现富营养化。用浮游藻类评价与修正的营养状态指数法评价这些湖库,结果不完全一致,对此做了原因分析。同时提出防止湖库受污染的几点建议。     

三峡库区重庆段浮游藻类调查及水质评价

对三峡库区重庆段的浮游藻类的种类、种群密度和生物量进行了调查和分析,采用指示生物法和生物多样性指数法对三峡库区重庆段水体水质进行了评价。评价结果表明,三峡库区重庆段水体水质总体属轻度污染,并根据当地情况提出了保护水质的建议。     

自动监测预警太湖蓝藻爆发规律研究

以太湖湖体中沙渚、兰山嘴两个自动站的监测数据为基础,分析了太湖蓝藻爆发过程中主要水质指标变化情况。研究结果表明,蓝藻引发灾害性湖泛现象的主要过程分为生长期、平稳期、死亡期、高危前期、灾害期和恢复期,在高危前期和灾害期,溶解氧(DO)快速下降,而总氮(TN)等参数的变化正好与DO变化相反,这一显著特征可作为预警的重要信息。     

自动监控系统在太湖流域水质变化预警中的作用

以2011年太湖流域水质自动监控系统捕捉到的水质异常数据为基础,对太湖流域水质异常预警的特征进行分析。结果表明,太湖流域水质异常预警具有明显的时空变化特征,水质异常频次较高的断面多位于丹阳、武进、宜兴交界处,且以泥炭河、漕桥河、中干河等河流为主。流域水质异常预警主要发生在枯水期,导致水质异常的主要污染指标以氨氮、总磷为主。典型河流水质预警情况分析表明,流域水质变化具有明显的上下游响应关系。水质变化与水文气象、工厂生产周期等外界因素的关系较明显。     

Assessment of water quality monitoring for the optimal sensor placement in lake Yahuarcocha using pattern recognition techniques and geographical information systems

Pollution and the eutrophication process are increasing in lake Yahuarcocha and constant water quality monitoring is essential for a better understanding of the patterns occurring in this ecosystem. In this study, key sensor locations were determined using spatial and temporal analyses combined with geographical information systems (GIS) to assess the influence of weather features, anthropogenic activities, and other non-point pollution sources. A water quality monitoring network was established to obtain data on 14 physicochemical and microbiological parameters at each of seven sample sites over a period of 13 months. A spatial and temporal statistical approach using pattern recognition techniques, such as cluster analysis (CA) and discriminant analysis (DA), was employed to classify and identify the most important water quality parameters in the lake. The original monitoring network was reduced to four optimal sensor locations based on a fuzzy overlay of the interpolations of concentration variations of the most important parameters.     

Use of fuzzy logic models for prediction of taste and odor compounds in algal bloom-affected inland water bodies

Mechanistic modeling of how algal species produce metabolites (e.g., taste and odor compounds geosmin and 2-methyl isoborneol (2-MIB)) as a biological response is currently not well understood. However, water managers and water utilities using these reservoirs often need methods for predicting metabolite production, so that appropriate water treatment procedures can be implemented. In this research, a heuristic approach using Adaptive Network-based Fuzzy Inference System (ANFIS) was developed to determine the underlying nonlinear and uncertain quantitative relationship between observed cyanobacterial metabolites (2-MIB and geosmin), various algal species, and physical and chemical variables. The model is proposed to be used in conjunction with numerical water quality models that can predict spatial–temporal distribution of flows, velocities, water quality parameters, and algal functional groups. The coupling of the proposed metabolite model with the numerical water quality models would assist various utilities which use mechanistic water quality models to also be able to predict distribution of taste and odor metabolites, especially when monitoring of metabolites is limited. The proposed metabolite model was developed and tested for the Eagle Creek Reservoir in Indiana (USA) using observations over a 3-year period (2008–2010). Results show that the developed models performed well for geosmin (R ²?=?0.83 for all training data and R ²?=?0.78 for validation of all 10 data points in the validation dataset) and reasonably well for the 2-MIB (R ²?=?0.82 for all training data and R ²?=?0.70 for 7 out of 10 data points in the validation dataset).     

生物监测中叶绿素a浓度与藻类密度的关联性研究

通过测定叶绿素a浓度、藻类密度和藻类分类计数等,获取"水华"水体生物监测数据。统计分析结果表明,叶绿素a浓度和藻类密度在蓝藻"水华"(微囊藻为优势种)暴发期间存在显著相关,并拟合出了回归直线。且叶绿素a浓度和藻类密度的自然对数比值也与藻类发生和兴衰存在着规律性联系。     

基于K-means聚类的沙尘天气快速识别技术研究

依据沙尘天气判定条件分析2018年春季（2—4月）陕西省西安市环境空气质量小时监测数据，共识别9 d受沙尘影响。研究基于K-means聚类沙尘天气分析方法，分析沙尘天气监测数据特征，并对沙尘识别聚类模型进行优化研究，识别的沙尘影响天气与传统方法一致。分析表明，聚类方法可用于沙尘天气监测数据的识别，与传统方法相比较，基于K-means聚类方法能够快速、准确识别沙尘影响天气。     

杭州市大气细颗粒物PM_(2.5)中多环芳烃含量特征研究

按季节对杭州市大气细颗粒物PM2.5中16种多环芳烃(PAHs)的含量在2006年进行了为期一年(样本数n=47)的测定分析.研究表明,杭州市大气PM2.5中PAHs总浓度为40.66ng/m3,以中环或高环为主,分别占总PAHs的32.23%和47.6%;云栖点位(位于风景名胜区内)PM2.5中PAHs浓度高于朝晖点位(位于商业居民混合区);季节变化呈现春季高,秋季低的特点;PM2.5中苯并[a]芘等效毒性(BEQ)为4.50;PM2.5中PAHs的来源不是单一的.     

太湖蓝藻水华暴发主要特征初析

太湖水体富营养化加剧引起了多方面的关注,针对近年实际监测结果,结合历年流域水环境质量的变化,初步归纳了当前太湖蓝藻水华暴发的地域特征、时间周期特点及主要水质指标的变化规律,总结了太湖蓝藻水华的暴发呈多峰形状态.2007年太湖沙渚水源地藻类生物量的两峰三阶段的特征进一步表明,太湖蓝藻水华的暴发进入了高频期.     

蠡湖综合整治十年来水环境变化的研究

对蠡湖2002-2012年湖体水质、富营养化状况和浮游植物种群进行了研究.结果表明,经过十年蠡湖综合整治工程,蠡湖水环境有了显著改善.TN、TP、NH3-N、CODMn和Chl-a浓度分别下降85.2％、70.4％、96.2％、55.3％和81.6％;TLI由70.9降至52.0,水体由中度富营养好转为轻度富营养;浮游植物种群结构有所演变,近二年种群结构呈现明显季节性差异,夏季蓝藻中的微囊藻成优势种,约占整个水体藻类密度的90％以上.蠡湖水质显著改善的同时,藻类水华情况未得到本质好转,在适宜的水文气象条件下易发生藻类水华.建议提高水体透明度,增加水体流动性,为进一步改善蠡湖水环境,乃至改善湖河小流域水环境起积极作用.     

洋河水库水质主成分分析

自20世纪80年代以来,洋河水库每年夏季都爆发“水华”现象,水质不断恶化。为研究水库水体水质年变化情况,于2005年对水库5个采样点的叶绿素a(Chl-a)、总磷(TP)等12项水化学指标进行为期1年的监测。采用基于因子分析的主成分分析方法,将洋河水库水质参数概括为5个主要成分,并分析各个主成分的含义以及其月均值随时间的变化规律。最后结合空间数据,分析了5个主成分年均值的空间分布特征和意义。结果表明,南库区的水质要明显好于北库区。     

中国部分地区2021年几次典型沙尘天气遥感监测分析

2021年，中国北方地区经历了多轮大范围沙尘天气，波及西北、华北、东北甚至黄淮、长三角等地区。其中，3月份出现自2010年以来最强沙尘天气过程。该研究基于Himawari-8静止卫星数据和地面同步空气站点监测数据，分析了2021年3月14—17、27—30日和4月14—15日3次典型沙尘天气过程。分析结果显示：2021年3月14—17日沙尘天气影响范围最广，沙尘分别在不同时间段起源于蒙古国西北部、中国甘肃和青海交界处、新疆和甘肃交界处，大范围沙尘天气是多处尘源综合作用的结果。3月27—30日和4月14—15日沙尘主要起源于蒙古国，沙尘源较单一，影响范围相对集中，但某些时段受影响区域的沙尘强度很高。地面同步空气站点PM₁₀监测数据与卫星数据有很好的一致性。