梅梁湖水体浮游植物与环境因子的关系

根据2008年的4月—11月梅梁湖水域应急监测数据,探讨了梅梁湖水体浮游植物与环境因子的关系。相关性分析结果表明,蓝绿藻含量与TP、pH值和DO呈极显著正相关;与TN、SD和EC呈极显著负相关;与NH3-N呈显著负相关。多元逐步回归分析结果表明,梅梁湖浮游植物生长受多个环境因子的共同影响,但主要为TP、TN、水温和风速。     

万峰湖水体浮游植物调查及富营养化评价

通过2016年枯水期和丰水期对万峰湖水库浮游植物及水质理化指标采样分析,并应用综合营养状态指数对其水质营养状态进行评价。结果表明,万峰湖枯水期主要以硅藻为主,丰水期以绿藻和甲藻占优势;水体水质处于中营养化状态。相关性分析表明,浮游植物丰度在枯水期与各理化指标相关性不显著,在丰水期与DO、TP呈正相关,与IMn、Chla呈显著正相关。典范对应分析(CCA)表明,TN、SD和pH值是影响该水域浮游植物分布格局的重要因子,且CCA排序图较好显示了浮游植物分布和环境因子之间的关系。     

云龙湖水质调查与评价

对云龙湖水质进行了调查与评价.在云龙湖东湖、西湖区各设置3个采样点,监测水体中TN、TP、Imn、NH3-N、DO和SD指标;分别使用模糊识别法和湖泊综合营养指数对水体进行水质评价与富营养化评价,结果表明,云龙湖水质级别为III类,其中TN、TP超标明显,水体呈现中度富营养化;不同功能区水质差异明显,东湖区水质优于西湖...     

洞庭湖水体叶绿素a时空分布及与环境因子的相关性

2013年6月至2014年5月逐月对洞庭湖水体叶绿素a质量浓度和主要环境因子进行测定,分析洞庭湖水体叶绿素a质量浓度的时空分布特征,探讨洞庭湖水体叶绿素a质量浓度与环境因子的相关性。结果表明,洞庭湖水体叶绿素a质量浓度为0.11~8.62 mg/m~3,年均值为(1.89±1.23)mg/m~3,属贫营养;叶绿素a质量浓度随季节变化明显,总体呈现夏、秋季明显大于冬、春季的规律;在空间上,总体表现为西洞庭湖和东洞庭湖明显大于南洞庭湖。全湖叶绿素a质量浓度与水温、电导率、COD和TP呈极显著正相关,与DO、NH3-N、TN和TN/TP呈极显著负相关,与NO-3-N呈显著负相关,与p H和透明度无显著相关性。全湖TN/TP的年均值为28.5,磷可能是洞庭湖水体浮游植物生长的限制性营养盐。     

滇池近20年水环境变化趋势与影响因素分析

利用2001—2020年滇池水质监测数据,研究其水环境时空变化特征。结果表明：滇池水质呈现波动变化趋势,TN波动区间较大,呈现雨季＜旱季的变化趋势。TP年内变化3—6月呈现增长趋势,空间上滇池北部TP值整体较高。Chl-a年内变化7—10月出现明显提升。IMn波动区间较大,空间上滇池南部呈现IMn值较高且稳定。NH3-N年内2—11月整体呈现连续下降趋势。2001—2020年滇池TLI整体呈现波动降低;空间上呈现由北向南递减,草海区域富营养化较为严重。滇池Chl-a与TN、TP、水温、pH值及降雨量呈现正相关性,与水位和透明度呈现负相关性。     

伊犁地区部分河流的水质标识指数

通过2004 - 2006年对伊犁地区的特克斯河、伊犁河的水质调查及水质标识指数和综合指数(WQI)的计算发现,DO、COD、TN、NH3-N、TP 5项指标在10个断面的空间分布上伊宁市区的2个断面水质最差,在时间上属8月最差,水质主要污染指标的排序依次为TP、TN、COD和NH3-N.     

应用水质标识指数法评价太湖湖滨带水质

以2009年12月和2010年4、8月的全太湖湖滨带水质监测数据为基础,以TN、TP、NH₃-N、COD_Mn、DO为评价指标,采用水质标识指数评价法对太湖湖滨带水质进行评价。水质指标基本信息显示,NH₃-N冬季、春季空间变异较大,TP夏季空间变异较大;单因子标识指数评价结果显示,太湖湖滨带水体水质因子污染风险时空差异显著,TN冬季、春季全区域污染风险均较大,NH₃-N冬季和夏季在竺山湾、西部沿岸区域污染风险较大,TP三季在竺山湾、西部沿岸区域污染风险较大;综合标识指数评价结果显示,东太湖、东部沿岸、贡湖区域水质较好,为Ⅲ类水,竺山湾和西部沿岸水体水质最差,为Ⅴ类水,且竺山湾和西部沿岸水体三季均处于重度污染状态。该研究可为太湖湖滨带水环境的生态恢复和标识指数应用的推广提供一定的科学依据。     

改进模糊综合评价和主颜色提取模型对河道黑臭独立评价

为实现水体黑度和臭度的独立评价，以四川省11个市17条黑臭或曾黑臭的河道为研究对象，利用相关性分析法、主成分分析法，提取出影响河道水体黑度和臭度的特征因子，采用改进模糊综合评价法和基于K-均值聚类的主颜色提取法搭建出黑臭程度独立评价模型。结果表明：影响河道水体发黑的特征因子是总铁、COD和DO；影响河道水体发臭的特征因子是COD、NH₃-N、TP和DO；改进模糊综合评价和主颜色提取模型对河道黑度和臭度的独立评价与实测值误差基本在一个等级以内的准确率为85.7%。河道的黑臭程度独立评价模型的确定能够实现对城市河道水质更为客观与快速的评价，为黑臭水体针对性治理与水质提升提供理论依据。     

截污后晋江水质季节变化分析与评价

通过统计2019年晋江石砻断面水质周报数据,分析该断面水质指标季节变化,并用单因子指数法评价其水质.结果表明:pH值全年变化范围为6.68-7.54,季节均值顺序为秋季＜冬季＜春季＜夏季;DO全年变化范围为5.0 mg/L-9.7 mg/L,春冬季高于夏秋季;1Mn全年变化范围为1.5 mg/L-3.4 mg/L,春夏季略高于秋冬季;NH3-N全年变化范围为0.08 mg/L-0.51 mg/L,表现为春冬季高,夏秋季低;TP全年变化范围为0.042 mg/L-0.169 mg/L,表现为春季最高,夏冬季次之,秋季最低;Cr(Ⅵ)全年稳定在0.002 mg/L.单因子评价法显示,晋江总体符合Ⅲ类水质标准;使用t检验法发现,TP与NH3-N显著相关,可能是由于二者受到相同污染源的影响所致.     

淀山湖水质状况及富营养化评价

对2001年—2007年淀山湖水质监测结果进行了分析和评价。结果表明,淀山湖的水质均未达到Ⅱ类水质标准,主要超标项目为氨氮、TP、TN、石油类、IMn、COD和BOD5。综合营养状态指数为60.79～63.57,均处于中度富营养状态,chla与石油类和透明度具有很好的相关性,与TP具有较好的负相关性,与BOD5具有一定的负相关性,与水温、DO、IMn、COD、氨氮、TN的相关性不显著。chla季节变化较为明显。     

Development of the microbial communities in lake donghu in relation to water quality

There is increasing recognition that protozoa is very useful in monitoring and evaluating water ecological healthy and quality. In order to study the relationship between structure and function of protozoan communities and water qualities, six sampling stations were set on Lake Donghu, a hypereutrophic subtropical Chinese lake. Microbial communities and protists sampling from the six stations was conducted by PFU (Polyurethane foam unit) method. Species number (S), diversity index (DI), percentage of phytomastigophra, community pollution value (CPV), community similarity and heterophy index (HI) were mensurated. The measured indicators of water quality included total phosphorus (TP), dissolved oxygen (DO), Chemical oxygen demand (COD), NH(4)(+), NO(2)(-) and NO(3)(-). Every month water samples from stations I, II, III, IV were chemically analyzed for a whole year, Among the chemically analyzed stations, station I was the most heavily polluted, station II was the next, stations III and IV had similar pollution degrees. The variable tendencies of COD, TP, NH(3), NO(2)(-), NO(3)(-), and DO during the year was approximately coincident among the six stations. Analysis from the community parameters showed that the pollution of station 0 was much more serious than others, and station V was the most slight. Of the community parameters, CPV and HI were sensitive in reflecting the variables of the water quality. Community similarity index was also sensitive in dividing water qualities and the water quality status of different stations could be correctly classified by the cluster analysis. DI could reflect the tendency of water quality gradient, species number and percentage of Phytomastigophora was not obvious in indicating the water quality gradient.     

阅海湿地叶绿素a季节变化特征及其与环境因子的关系

2020年春、夏、秋、冬四季对阅海湿地进行水样采集并测定叶绿素a(Chl-a)等10种环境因子，采用相关分析、逐步回归分析和通径分析进行分析评价。结果表明：阅海湿地深水区与浅水区的Chl-a质量浓度季节差异较大，夏、秋季较高，春、冬季较低；空间上深水区高于浅水区。对深水区Chl-a质量浓度影响的环境因子依次为水温、I_Mn、DO,其中水温为正向直接作用，I_Mn、DO为负向直接作用；对浅水区Chl-a质量浓度影响的环境因子依次为TP、BOD₅,均为正向直接作用。TN对阅海湿地Chl-a质量浓度影响不大，控制水体含磷营养盐类物质及有机物的输入量是防止阅海湿地Chl-a质量浓度过高的主要措施。     

水质自动监测与常规监测结果对比分析

为了系统研究水质自动监测数据与常规监测数据间差异问题,选取15个运行多年的国家地表水水质自动监测站,对p H、溶解氧(DO)、高锰酸盐指数(COD_(Mn))、氨氮(NH_3-N)及总磷(TP)5项监测指标开展了站房外常规监测、站房内常规监测与自动监测的对比实验研究。通过分析监测结果之间相对误差、相对偏差、水质类别变化发现,站房内常规监测、站房外常规监测与自动监测结果之间误差较小;同时通过误差统计分析及直方图分析发现,地表水水质自动监测系统监测结果与站房外常规监测结果之间误差整体属于随机误差(偶然误差)。研究得到了水质自动监测与常规监测数据一致可比的结论,为水质自动监测数据的应用提供了实验基础。     

基于多元统计分析的石头口门水库汇水流域水质综合评价

根据石头口门水库汇水流域的4个监测断面2001～2007年的水质监测数据,应用多元统计分析方法(聚类分析与因子分析)确定主要污染因子并计算权重,从而对流域的水质进行综合评价。结果表明,通过因子分析,提取了3个公因子,第一主因子主要包括溶解氧、氨氮、总氮、高锰酸盐指数、化学需氧量、生化需氧量;第二主因子的主要代表指标是总磷;氟化物、总大肠菌群数对第三主因子贡献明显。由综合评价结果得出,石头口门水库总体属Ⅲ类水质,主要污染因子为总磷;饮马河(烟筒山断面)和岔路河(星星哨水库断面)水质属Ⅲ类,主要受第一主因子影响;双阳河(新安断面)水质属Ⅴ类。流域水质主要受到了农业非点源污染和生活污染的影响。     

北京市河流氨氮浓度时空演变特征分析

选取2010—2017年北京市地表水监测数据,对河流氨氮(NH 3-N)浓度的时空演变特征进行分析。结果显示,空间上,全市河流NH 3-N浓度整体上保持上游优于下游的分布特征;年均浓度显著下降,由2010年的8.53 mg/L逐年下降至2017年的3.09 mg/L;河流NH 3-N浓度与化学需氧量、总磷呈显著正相关,与溶解氧显著负相关,总氮与NH 3-N的比值随着水质由差到好呈上升状态。污水收集处理和再生水利用是改善北京市河流水质的关键措施。为持续降低河流NH 3-N浓度,改善首都水环境质量,须提高污水处理能力和出水水质,有机结合再生水回用与生态治水理念。     

湖北省地表水水质评价指标及监测方式研究

选取湖北省100个国控断面2019年1—12月手工和自动监测数据,采用因子分析和聚类分析相结合的方法对水质评价指标进行优化筛选,结果表明,高锰酸盐指数、氨氮、总磷、pH、溶解氧等5项指标可以代表湖北省地表水水质的主要影响因子,从而实现水质监测指标的降维。对手工和自动2种监测方式进行比对,证明自动监测pH、溶解氧、高锰酸盐指数、总磷和氨氮5项水质评价指标的数据、评价结果与手工监测具有较强的一致性,用自动监测5项指标进行水质评价是合理、可行的,并能减轻手工监测的工作量。