南阳市饮用水源区生态监测

2012年1月—2013年12月在鸭河口水库设南河店、安庄、库心、坝下4个监测站,在其下游白河盆窑段面设1个监测站,进行水质的生物监测和理化监测。按水样采集标准方法采样,采用营养状态指数法和污水生物系统法对鸭河口水库水质进行营养状态评价。结果表明,浮游藻类有7门40科90属208种(含变种),其硅藻、绿藻和蓝藻所占的百分比依次为57.79%、23.60%和11.62%;浮游藻类污染指示种5门19科25属36种(含变种),中污型藻类指示种占污染指示种的80.56%;浮游动物有28科30属36种(含变种),仅检出1种β-中污型指示种;除总氮超标外,其他理化指标和微生学指标均符合Ⅰ类水质标准。综合评定,南阳市饮用水水源区水质处于中营养状态。     

柴窝堡湖营养状态和限制因子分析及富营养化防治对策

应用柴窝堡湖2005—2009年的监测数据,对其水质进行评价,并用综合营养状态指数法分析了湖库总体富营养化水平,利用水质N／P比值和叶绿素a的相关分析,探讨了湖库富营养化的限制因子,并对改善水质提出了几点建议。     

西安市景观水体营养状态调查及浮游藻类多样性研究

对西安市城区景观水体浮游藻类状况及生物多样性进行了研究。结果表明,7个景观水体中有5个水体的水质未达到Ⅴ类水质标准,主要超标项目为pH值和TN;7个水体的ρ(N)/ρ(P)为16.6~43.6,磷为限制性因子;其中2个水体富营养化严重,DO含量低,水质达不到要求,其优势藻种为蓝藻门,含量占浮游藻类总数的64.3%~93.4%;而水质较好的贫营养水体优势种为黄藻门,含量占到浮游藻类总数的54.3%;通过6种生物多样性指数与景观水体营养状态的拟合,发现MeNaughton's多样性指数适合城区景观水体的富营养化评价。     

广西坡豪湖水体水质及营养状态分析

通过2017年1月-2018年7月在坡豪湖布设11个采样点,监测TN、TP等8项水质指标,并运用综合水质标识指数法、综合营养指数法分析该湖的综合水质级别及营养状态。结果表明:坡豪湖综合水质标识指数为2.610,综合水质评价级别为Ⅱ类,总体水质良好。坡豪湖综合营养指数为44.90,为中营养状态,坡豪湖营养状态程度受限于TP的积累程度。     

四川省重点流域浮游植物群落调查研究

首次对四川省纳入省控以上地表水、重点湖库及饮用水源地154个水质断面进行了浮游植物优势种、藻类密度及叶绿素a同步调查监测,分析了全省重点流域浮游植物群落特征,建立了四川省地表水环境藻类数据库。     

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。     

抚仙湖、星云湖与杞麓湖营养状态演变及突变分析

为科学评价抚仙湖、星云湖和杞麓湖(简称三湖)营养状态及其变化趋势,基于三湖1991—2015年水质数据,采用综合营养状态指数法评价其富营养化水平,通过Mann-Kendall(Sneyers)方法判识三湖富营养化趋势及突变时间。结果表明:三湖都存在水质恶化现象,其综合营养状态指数及各分项指数均呈变差趋势,表征其营养物质在增加。三湖的营养化水平和演变时间存在显著差异,抚仙湖处于贫营养,星云湖由中营养转变为富营养,杞麓湖表现为中度-重度富营养化;抚仙湖和杞麓湖分别在2004、2011年出现突变点,星云湖自2000年后综合营养状态指数显著增加。基于三湖营养状态演变及趋势,结合变化特征及相关情况的讨论,提出对抚仙湖的管理应减少农业化肥和农药排放,对星云湖和杞麓湖的管理应削减高污染工矿企业排放等。     

柴窝堡湖富营养化水平评价

分析了乌鲁木齐市柴窝堡湖水系的近期状况,并采用综合营养状态指数法评价了湖水富营养化的程度,对改善其水质提出了几点建议。     

江阴市主要河流夏季浮游藻类的群落结构及多样性

2011年6—8月采集江阴市6条河流的浮游藻类样品,分析其群落结构及物种多样性,并利用多样性指数、指示性类群和硅藻商对水质进行了生物学评价。共检出浮游藻类6门137属种,平均生物量2.38 mg/L,蓝藻、绿藻、硅藻分别占72.3%、10.2%和8.41%。Shannon-Wiener多样性指数、Margalef丰富度指数和Pielou均匀度指数的变幅分别为3.34~3.59、4.75~6.40和0.73~0.75,硅藻商变幅为8.3~16.4。多样性指数评价结果表明,水体处于轻或无污染状态;指示性浮游植物类群和硅藻商评价结果表明,河流处于α中污带-β中污滞-多污滞。相关分析表明,Shannon-Wiener多样性指数与理化水质因子不显著相关,与悬浮物SS显著负相关,与总有机碳显著正相关。研究认为,指示性浮游植物类群或硅藻商更适于作为城市河流水质评价的生物指标。     

抚仙湖浮游植物群落结构、影响因子及水质评价

为研究抚仙湖浮游植物群落结构及其与环境因子的关系。基于2017年4月(春季)、7月(夏季)、11月(秋季)和2018年2月(冬季)抚仙湖浮游植物和部分水质理化指标的监测数据,分析了浮游植物群落结构特征,通过冗余分析(RDA)研究了影响浮游植物群落结构的主要环境因子,同时运用藻类生物学法和综合营养状态指数法TLI(∑)对抚仙湖水质进行综合评价。结果表明,共鉴定出浮游植物7门54属,绿藻在种类组成上占绝对优势。不同季节浮游植物细胞密度存在明显变化,春季细胞密度最高(401.74×10~4 cells/L),其次为夏季(247.31×10~4 cells/L)和秋季(143.41×10~4 cells/L),冬季最低(88.98×10~4 cells/L)。浮游植物优势属在不同季节有所不同,各季节绝对优势属为伪鱼腥藻属(春季)、转板藻属(夏秋季)、小环藻属和蓝隐藻属(冬季)。Shannon-Wiener多样性指数(H′)和Pielou均匀度指数(J)变化趋势一致,夏季值最高,分别为2.76和0.64,冬季值最低,分别为2.13和0.50。Berger-Parker优势度指数(D)变化与H′和J相反,冬季最高(0.945),夏季最低(0.922)。RDA表明,水温、溶解氧和高锰酸盐指数是影响抚仙湖浮游植物群落结构的主要环境因子。综合评价认为,抚仙湖水质处于贫中营养状态。     

基于湖北省12个中小型湖泊的水环境遥感监测应用示范

以《湖北省水环境遥感监测示范系统》为数据处理平台,对2012—2014年湖北省大东湖水网、梁子湖水系和汤逊湖水系共计12个湖泊的水质类别以及营养状态级别进行遥感监测,并对比实测数据进行精度评价。结果表明:遥感监测的梁子湖、豹澥湖和严西湖水质相对较好,杨春湖、北湖和南湖水质相对较差且富营养化状况较为严重。该系统能很好地实现对水质优良达标湖泊以及富营养化湖泊的识别。对示范区域各湖泊水质类别和营养状态级别的遥感监测,基本上能满足业务化运行的需求。个别湖泊遥感监测精度较低,主要表现为遥感监测的湖泊水质类别和营养状态级别均要优于实测的结果。系统对于面积相对较大的湖泊遥感监测精度更高。     

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...     

基于超标风险改进的加拿大水质指数及其应用

将三角模糊数和超标风险度引入加拿大水质指数(CCME-WQI),建立了能够反映超标风险的改进型CCMEWQI。改进后的CCME-WQI通过计算水质指标的超标隶属度与超标风险,可实现对水质不确定性与超标风险的综合考量。在此基础上,评价了重庆市某水库2016—2019年水质状况。结果显示:改进后的CCME-WQI的评价结果较仅反映最差指标类别的单因子评价法的评价结果更为全面、客观。基于超标风险改进的CCME-WQI考虑了即将超标但尚未超标的水质因子存在的风险,在结果显示上比改进前的CCME-WQI更为全面、严格,更适用于评价一段时间内的水体污染程度和超标状态。     

骆马湖富营养化发生机制与防治途径初探

骆马湖为一浅水湖泊 ,具有典型的过水性特征 ,其已经处于中—富营养化阶段。通过对骆马湖富营养化发生机制的研究 ,发现入湖河道携入大量营养物质入湖和水生植物的破坏是骆马湖富营养化进程加快的主要原因。文章提出了控制骆马湖富营养化的一些措施 :控制外源污染物入湖、加强湖滨湿地建设和水生植物的保护、合理的水库调度以及湖泊内部的生物治理     

东钱湖浮游生物调查以及水质生态学评价

浮游生物的群落组成、细胞密度、优势种群等与水体的营养程度密切相关,是水质污染及营养水平的重要标志.为了了解东钱湖的水质状况,于2007年3月、7月和11月对该湖泊的水质和浮游生物分布进行了调查.结果表明,东钱湖综合营养状态指数(TIL)在38～55之间,属于中～富营养化水平.浮游植物密度为4.65×104～6.07×106个/升,7月大于3月和11月.浮游植物以蓝藻为主,主要优势种为小席藻,螺旋藻等富营养化指示种.从多样性指数和均匀性指数分析来看,东钱湖水质属于中度～重度污染,这与采用相关加权综合营养状态指数法的评价结果一致.浮游动物密度为44～333个/升,3月份主要优势种为长肢多肢轮虫和壶状臂尾轮虫,7月份优势种群为晶囊轮虫和角突臂尾轮虫,这几种轮虫为富营养化指示种.     

基于灰色聚类方法的湖泊营养状态综合评价

将湖泊水体的营养状态看作一个灰色系统，建立用于识别湖泊营养状态属性的灰色聚类综合评价模型，将水质级别作为一个灰类，水质状态作为灰色变量，根据灰色白化权函数聚类方法来确定水体营养状况归类。以太湖为例，基于分布全湖的20个监测点数据，运用灰色聚类法对其进行富营养状态综合评价，结果表明，监测时段太湖大部分水体基本处于中营养水平，局部湖面达到中度富营养状态，客观地反映了太湖湖区水体营养状况。     

Artificial neural network modeling of dissolved oxygen in reservoir

The water quality of reservoirs is one of the key factors in the operation and water quality management of reservoirs. Dissolved oxygen (DO) in water column is essential for microorganisms and a significant indicator of the state of aquatic ecosystems. In this study, two artificial neural network (ANN) models including back propagation neural network (BPNN) and adaptive neural-based fuzzy inference system (ANFIS) approaches and multilinear regression (MLR) model were developed to estimate the DO concentration in the Feitsui Reservoir of northern Taiwan. The input variables of the neural network are determined as water temperature, pH, conductivity, turbidity, suspended solids, total hardness, total alkalinity, and ammonium nitrogen. The performance of the ANN models and MLR model was assessed through the mean absolute error, root mean square error, and correlation coefficient computed from the measured and model-simulated DO values. The results reveal that ANN estimation performances were superior to those of MLR. Comparing to the BPNN and ANFIS models through the performance criteria, the ANFIS model is better than the BPNN model for predicting the DO values. Study results show that the neural network particularly using ANFIS model is able to predict the DO concentrations with reasonable accuracy, suggesting that the neural network is a valuable tool for reservoir management in Taiwan.     

Trophic state index of a lake system using IRS (P6-LISS III) satellite imagery

Water pollution has now become a major threat to the existence of living beings and water quality monitoring is an effective step towards the restoration of water quality. Lakes are versatile ecosystems and their eutrophication is a serious problem. Carlson Trophic State Index (CTSI) provides an insight into the trophic condition of a lake. CTSI has been modified for the study area and is used in this study. Satellite imagery analysis now plays a prominent role in the quick assessment of water quality in a vast area. This study is an attempt to assess the trophic state index based on secchi disk depth and chlorophyll a of a lake system (Akkulam?CVeli lake, Kerala, India) using Indian Remote Sensing (IRS) P6 LISS III imagery. Field data were collected on the date of the overpass of the satellite. Multiple regression equation is found to yield superior results than the simple regression equations using spectral ratios and radiance from the individual bands, for the prediction of trophic state index from satellite imagery. The trophic state index based on secchi disk depth, derived from the satellite imagery, provides an accurate prediction of the trophic status of the lake. IRS P6-LISS III imagery can be effectively used for the assessment of the trophic condition of a lake system.     

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。