太湖水质氮素质量浓度时空差异特征及影响因素分析

通过对2014—2016年湖体水质中氮素质量浓度分析,结合出入湖总氮浓度、水量、湖体水生生态等影响因素,发现太湖水体中总氮浓度呈现逐年下降的趋势,各监测点位总氮为0.530 mg/L～5.51 mg/L,时空分布不均,差异明显。时间上,总氮浓度表现为春季最高,夏季和秋季最低,且月均值变化曲线呈现出规律的正弦函数波形。空间上,总氮浓度大致表现出由西部湖区向东部湖区递减的趋势,呈现西部湖区﹥北部湖区﹥南部湖区﹥湖心区﹥东部湖区。要改善湖体水质,不仅要切断污染源,而且要加强水生生态功能修复。     

2000—2019年阳澄湖水质变化趋势分析

根据阳澄湖2000—2019年的水质监测数据,分析了总磷、总氮对水质的影响,以及水质富营养状况的年际变化趋势。结果显示,与2000年相比,阳澄湖水质明显好转,主要超Ⅲ类指标总磷、总氮浓度总体呈波动下降趋势,但近几年水质稳定在Ⅳ类,改善不明显; 2011年以来,总氮月度变化特征呈明显波浪型周期变化,阳澄西湖水质较差,东湖较好;从2015年起,各湖区总磷浓度均有不同程度上升,各湖区总氮波动趋势减弱;阳澄湖总体处于轻度富营养状态,各湖区在2006—2012年富营养指数呈明显下降趋势,2014年以后西湖富营养指数呈明显下降趋势,中湖和东湖富营养指数变化趋势较为一致,总体呈波动趋势。     

基于3S技术对太湖底质及水质总磷的研究

应用3S技术研究了太湖底质与水质总磷(TP)的分布情况,并结合水华频次分析了其相关性。结果表明:2016—2018年,太湖底质TP年均值在433~537 mg/kg波动,水质TP年均值从0.064 mg/L上升至0.087 mg/L。从空间分布来看,底质TP、水质TP和水华频次均呈现“西高东低”的规律,太湖西部区尤其是竺山湖区是需要开展治理的重点区域。3年间,太湖西部区水质TP上升,而底质TP与入湖河流TP下降,说明内源磷污染是太湖西部区水质TP升高的主要原因,须加强科学清淤。     

太湖流域2005年10月水质状况

2005年10月，太湖湖体平均水质为Ⅳ类，富营养化程度平均处于中富营养水平。与《太湖水污染防治“十五”计划》湖体水质目标相比，西部沿岸区和东部沿岸区有超标现象，其余湖区各项指标均达到水质目标要求。江苏省境内太湖流域出入湖河流21个控制断面（苏州苏东河越溪桥因河道整治无法采样）中，有14条河流水质符合2005年水质目标类别要求，达标率为70．0％；9条主要人湖河流中有6条河流水质达标，达标率为66．7％。45个环湖河流行政交界断面中，     

2009年太湖治理目标

“确保饮用水安全，确保太湖水质有所改善，实现主要人湖河流劣V类水体数量下降，污染物人湖总量下降和湖体富营养化指数下降。到2009年底，53个国家考核断面水质达标率达到国家考核要求；入湖河流水质全年月均值劣V类的数量下降到20％以下；主要污染物COD、氨氮、总氮、总磷入湖总量比上年下降5％。”近日召开的江苏省环保局长会议为2009年太湖治理描绘了新的目标。     

基于熵权的WQI法在鄱阳湖水质评价中的应用

基于2009—2018年鄱阳湖15个监测点位的水质监测数据，采用基于熵权改进的综合水质指数（WQI）法研究10年间该湖水质年际、季节演变特征及空间分布情况。结果表明：鄱阳湖WQI多年平均值为78.41，水质总体处于差等级，其中氮、磷污染较为严重；该湖水质空间分布差异较小，各湖区WQI较为接近，湖区西北部和东南部污染相对较为严重；该湖夏季水质较好，水质与降水量及湖面风浪强度紧密相关；该湖污染物主要来自入湖河流周边的工、矿、企业的废水及采砂造成的污染物释放，建议控制、治理入湖河流水质，提高鄱阳湖较重污染区水质。     

长兴入太湖河网水文变化特征与水质时空差异

以长兴县入太湖的泗安塘-合溪-乌溪河网为研究对象，将入湖河网划分为水源区、河网区、西苕溪区和入湖区，于2018年8月和2019年1月分别对长兴县入太湖河网丰水期和枯水期的水质状况进行了调查，采用空间聚类法、水质标识指数对水质的时空分布进行评价。结果表明，长兴入太湖河网不同片区氨氮（NH₃-N）和总氮（TN）的质量浓度平均值呈现枯水期较丰水期高的特征，而高锰酸盐指数（COD_Mn）和总磷（TP）则呈现丰水期较枯水期高的特征。空间聚类分析结果表明，水质指标分布具有明显的空间差异性，呈现水源区>西苕溪区>河网区>入湖区的分布特征，入湖区是污染物聚集的主要区域。综合水质标识指数分析结果表明，长兴入太湖河网主要以Ⅱ类和Ⅲ类水为主；单因子水质标识指数分析结果表明，溶解氧（DO）、COD_Mn、NH₃-N、TP指标均优于Ⅲ类水标准，TN是入太湖河网的特征污染物，且在丰水期和枯水期质量浓度平均值分别达到2.24,3.49 mg/L。因此，进一步削减氮污染是缓解其河网富营养化的关键。     

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。     

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。     

丹江口水库流域氮素时空分布特征

为全面了解丹江口水库流域氮素污染状况,对库区26个点位及10条主要入库河流入库口处的表层水样进行了丰水期、平水期、枯水期采样与监测,探讨了氮素时空分布特征。入库口总氮检出范围为1.31~10.96 mg/L,其中泗河和神定河入库口总氮最高。总氮为库区水质主要限制因子,年均总氮质量浓度为1.13~2.71 mg/L;汉江库区整体上总氮污染水平略高于丹江库区,且与丹江库区相比,汉江库区受点源排放的影响较大。10条入库河流总氮的总年均输入量为63 347.31 t/a,其中汉江的总氮输入量最大;入库河流总氮控制的关键在于溶解性有机氮和硝酸盐氮的控制。     

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。     

太湖氮磷大气干湿沉降时空特征

为了探索太湖氮磷营养盐干湿沉降特征及对太湖营养盐输入的贡献，于2011年不同季节采集太湖不同位点的大气干湿沉降样品，分析干湿沉降中氮（N）和磷（P）的形态和沉降量。研究结果表明，输入太湖的磷以干沉降为主，而氮以湿沉降为主。在太湖干沉降中总无机氮（TIN）占总氮（TN）的77.1%，溶解性磷（DIP）占总磷（TP）的77.9%。干沉降中TIN主要以NH+4-N为主。西太湖是TN与TP通过大气干湿沉降输入太湖的最高湖区。太湖全年大气TN沉降总量为20 978 t，TP沉降总量为1 268 t，因此，氮磷大气干湿沉降是太湖营养盐输入的重要来源之一。     

治理后的太湖无锡区域底质中重金属污染现状及生态风险评价

以2005年以后太湖无锡区域底质为研究对象，分析了太湖底泥中重金属的含量分布及富集状况，采用地积累指数法和潜在生态危害指数法对重金属的生态危害进行评价。结果表明：太湖无锡区域底质受重金属轻度污染，含量高于全国水系沉积物平均值；地积累指数法显示太湖无锡区域底质中重金属污染排序为Cu=As〉Pb〉Zn〉Cr〉Cd〉Hg；金属对太湖无锡区域底质构成的潜在生态危害由强到弱为Hg〉Cu〉As〉Cd〉Pb〉Cr〉Zn；从区域上看，2种评价方法均表明底质中重金属危害程度为宜兴沿岸区〉梅梁湖〉五里湖〉贡湖无锡水域。     

淀山湖总氮和总磷的时空模拟分布

为了解氮磷在淀山湖的时空分布特征及变化规律,运用ELCOM-CAEDYM耦合模块分析了2008年淀山湖总氮和总磷浓度的时空变异。研究表明:模型较好地模拟了淀山湖上覆水中的总氮、总磷的时空分布,总氮、总磷质量浓度总体变化趋势与实测值相一致。淀山湖春冬季总氮的质量浓度要明显高于夏秋季,3月份是淀山湖总氮质量浓度最高的时候,千墩港是淀山湖总氮质量浓度最高的区域。淀山湖总磷的分布并未表现出季节上的规律性,空间分布整体呈现北高南低的趋势。     

太湖水环境时空演变及污染特征分析

分析研究太湖30年来的水质演变及近年来的水文径流数据,得出了太湖中存在的主要湖流。同时结合太湖特定的地理条件及水文特点,将大太湖分成湖岸区、过渡区和湖心区,对比分析了各个湖区间水质的相互影响及变化规律,得出了太湖的主要污染特征。     

太湖蓝藻水华暴发程度年度预测

近年来,尽管太湖主要水质指标有所改善,但蓝藻水华暴发的频次和面积并未明显减少。为了探讨太湖蓝藻水华暴发的环境驱动因子,统计了2012—2020年历年4—10月预警期间的太湖蓝藻水华发生规模与频次,结合同步浮标自动监测数据和实验室分析数据,构建了蓝藻水华预测模型。以太湖蓝藻水华综合指数(Ic)表征蓝藻水华强度,并通过Ic与环境因子的相关性分析,筛选出1月水温、1月电导率、1月生化需氧量和3月总氮浓度4项环境指标,最终构建了以该4项环境指标为自变量、Ic为因变量的太湖年度蓝藻水华强度多元线性回归预测模型。该预测模型的决定系数达到了0.908,平均相对误差为10.35%,预测精度总体表现较好。     

Multivariate Analysis of Interactions Between Phytoplankton Biomass and Environmental Variables in Taihu Lake, China

Phytoplankton variation in large shallow eutrophic lakes is characterized by high spatial and temporal heterogenity. Understanding the pattern of phytoplankton variation and the relationships between it and environmental variables can contribute to eutrophic lakes management. In this study Taihu Lake, one of the largest eutrophic fresh water lake in China, was taken as study area. The water body of Taihu Lake was divided into five regions viz. Wuli bay (WB), Meilian Bay (MB), West Taihu Lake (WTL), Main Body of Taihu Lake (MBTL) and East Taihu Lake (ETL). Concentrations of chlorophyll-a and the related environmental variables were determined in each region in the period 2000–2003. Factor analysis and multivariate analysis were applied to evaluate the interactions between phytoplankton variation and environmental variables. Results showed that the highest average concentrations of TN, TP and Chl-a were observed in WB, followed in a descending order by MB and WTL, and the lowest concentrations of TN, TP and Chl-a were observed in MBTL and ETL. Chl-a and TP concentrations in most regions (except ETL) declined during the study period. It suggested that to some extent the lake was recovering from eutrophication. However, persistent ascending of TN and NH₄–N in all five regions indicated the deteriorating of water quality in the study period. Results of multivariate showed that the relationships between phytoplankton biomass and environmental variables varied among regions. TP illustrated itself a controlling role on phytoplankton in WB, MB, WTL and MBTL according to the significant positive relations to phytoplankton biomass in these regions. Nitrogen could be identified as a limiting factor to phytoplankton biomass in ETL in view of the positive correlations between TN and phytoplankton and between NH₄–N and phytoplankton. Spatial variation of interactions between phytoplankton and environmental parameters suggested proper eutrophication control measures were needed to restore ecological system in each region of Taihu Lake.     

Comparative studies on seasonal variations of metazooplankton in waters with different eutrophic states in Lake Taihu

A comparative study on the metazooplankton community was conducted in three different eutrophic areas, including Lake Wulihu, Meiliang Bay and the central open water area, in Lake Taihu from Oct. 2003 to Sep. 2004. Forty metazooplankton species were identified in Lake Wulihu, 37 in Meiliang Bay, and 34 in the central open water area. The annual average abundance of metazooplankton was 218 ind. l(-1) in the central open water area, 309 ind. l(-1) in Meiliang Bay, and 384 ind. l(-1) in Lake Wulihu. In Lake Wulihu, rotifers, Brachionus calyciflorus and Brachionus angularis, were the dominant species, which contributed 20.9% and 17.2% to the total metazooplankton abundance. Bosmina coregoni and Ceriodaphnia cornuta were the dominant species, contributing 20.4% and 11.3% of the total in Meiliang Bay, and contributing 21.6% and 16.2% of the total in the central open water area. There was a significant positive relationship between rotifers abundance and Secchi transparency. Cladoceran and copepod abundance were positively correlated with total phosphorus and water temperature. Our results show that structures of metazooplankton community differ between the three lake areas with different eutrophic states in Lake Taihu.     

基于人工神经网络的巢湖富营养化分时分区评价

应用人工神经网络方法,以温度、高锰酸盐指数、总磷、总氮作为评价参数,对巢湖湖区12个点位的营养状态进行了分时段评价,一共评价了2000年至2003年四个年度的各月份的营养状态。因为湖泊的营养状态水平是变化的,不同区域、不同时段营养状态水平是不同的,因此采用分区分时评价更能全面客观地反映巢湖的营养状态水平及其变化特征。