“MMA”技术路线在太湖蓝藻水华监测中的应用

通过对3S技术整合,提出"MMA"技术路线应用于蓝藻水华监测,包括监测、测绘、分析等关键步骤。对太湖蓝藻水华研究结果表明,总体规律一致,但又有所差异。一方面,太湖蓝藻密度(CBD)、叶绿素a(Chl-a)及水华频率分布图结果均呈现"西高东低"的空间分布规律;另一方面,太湖湖心区CBD和Chl-a浓度亦较高,而遥感监测后的水华频率图显示为无水华或频率小于1%。故应参照"MMA"技术路线,综合应用3S技术,并核验比对,弥补单项技术存在的不足,全面真实反映藻类水华情况。"MMA"技术路线既适用于水华监测,亦可推广至其他环境监测工作。     

三峡库区大宁河2010年春季水华特征

以大宁河春季水华期间调查数据为基础,运用数理统计分析手段,通过描述大宁河春季水华期藻类及主要理化因子分布特征,揭示出影响藻类生长的主要因子。结果表明:大宁河春季水华期水华河段水体氮、磷含量较高,总氮浓度为1.2～4.11mg/L,平均值为1.748mg/L,总磷浓度为0.027～0.615mg/L,氮磷比均值为17.5。春季水华藻类适宜的光照强度为1400～3800lx,水温为13.0～14.0℃时叶绿素a含量有最大增长,平均水温为13.4℃,藻密度与总氮、总磷、水温、DO、pH、浊度、高锰酸盐指数呈显著正相关关系,与透明度呈负相关关系。回水河段流速小于0.05m/s,流速是藻类生长最主要的限制因子。大宁河回水河段春季水华藻类分布较广,主要有甲藻门、绿藻门、硅藻门、隐藻门、蓝藻门、裸藻门和黄藻门7门28属,其中甲藻门分布最广,其次是绿藻门。春季水华优势种主要有甲藻门的拟多甲藻,绿藻门的衣藻、小球藻,硅藻门的直链藻,蓝藻门的色球藻等。     

太湖氮磷浓度与水质因子的关系

在2003年10月27、28日和2004年8月19日的太湖水质试验数据基础上,研究与探讨了氮浓度、磷浓度与叶绿素a浓度、悬浮物浓度和CDOM(Colored Dissolved Organic Matter)浓度之间的定量关系。研究结果表明:①在2003年10月份和2004年8月份,太湖梅梁湾地区水体的氮、磷浓度介于1~4mg/L和0.1~0.3mg/L,该浓度恰好处于易发生水华的营养物质浓度供应区间;②与2004年8月19日相比,2003年10月27、28日的太湖藻类处于低增长、高消亡状态;③在太湖梅梁湾地区,氮、磷浓度与CDOM浓度、叶绿素a浓度和悬浮物浓度之间存在较强的线性相关性,其相关系数大于0.557;④在太湖水体中,磷浓度、CDOM浓度、叶绿素a浓度和悬浮物浓度的四因子关系模型比氮浓度、CDOM浓度、叶绿素a浓度和悬浮物浓度的四因子关系模型的相关系数高。     

水体中泥沙对藻类光谱特征位置的影响分析

自然水体叶绿素a浓度的遥感反演中,泥沙的存在影响着反演精度.如何消除这种影响是提高叶绿素a遥感反演精度的关键,而了解泥沙对藻类光谱特征的影响是消除影响的前提.文章在人工控制条件下获取了不同泥沙浓度下藻类光谱曲线,通过分析光谱曲线特征位置的漂移和数值变化,总结泥沙对藻类光谱的影响并提出了消除影响的可能性.     

氮、磷等环境因子对太湖微囊藻与水华鱼腥藻生长的影响

为探索太湖主要水华藻类（微囊藻与水华鱼腥藻）在多种环境因子作用下的生长变化机理，在实验室内对部分水华藻类（微囊藻、鱼腥藻）进行分离培养，研究氮、磷、温度等环境因子对水华藻类生长增殖的影响。研究表明，高水温（30℃）是微囊藻的最适生长温度；随着氮、磷浓度的提高，微囊藻的生长速率加快；低磷是鱼腥藻生长的限制因子。同时，通过野外测定的各项指标发现，当藻类密度较低时，其与总氮、总磷呈正相关。     

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。     

去除叶绿素a影响的泥沙反演模型

通过遥感方法反演自然水体中泥沙浓度时,大量藻类的存在影响泥沙的反演精度,如何消除这种影响是提高水体中泥沙反演精度的关键.文章通过对一定叶绿素a浓度下不同浓度泥沙的光谱曲线研究,分析光谱曲线特征位置的漂移和数值变化,寻找去除叶绿素a影响的光谱范围和特征位置,通过相关性分析,建立多个模型,并从中选取最佳模型.     

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。     

对叶绿素a测定方法的改进

近年来的每年夏季 ,太湖某些水域都不同程度的出现大量藻类 ,个别监测点位的藻类密度高达7 6亿个 /Ｌ。由于藻类计数方法繁琐 ,藻类暴发期对藻类密度的监测工作显得力不从心。藻类属于低等浮游植物 ,各门藻类均含有叶绿素ａ ,测定叶绿素ａ可作为藻类现存量的一个重要指标。因此 ,通常可用叶绿素ａ来表示藻类含量的高低[1 ,2 ] 。叶绿素ａ测定方法较藻类计数更为简便、快捷。通过实践 ,对叶绿素ａ测定方法作一些改进。《环境监测技术规范》(以下简称《规范》)第 4册生物监测 (水环境 )部分关于叶绿素ａ的测定是将滤过水样的滤膜 ,置于低温冰…     

洪泽湖藻类与环境因子逐步回归统计和蓝藻水华初步预测

以洪泽湖2008—2010年的连续监测资料为基础,运用多元逐步回归统计方法,选择水温等12项环境因子与藻类叶绿素a等5项生物因子进行逐步回归分析,找出与生物因子显著相关的因子,建立多元逐步回归方程,预测洪泽湖藻类密度的变化情况,初步进行了洪泽湖蓝藻水华的预测预报。结果显示,总磷、总氮、氨氮和水深为洪泽湖藻类密度的显著相关因子,透明度、水温、水深为蓝藻密度的显著相关因子。     

巢湖水华遥感监测与年度统计分析研究

介绍了巢湖蓝藻水华的日常遥感监测方法与流程,开展了基于日常监测的年度统计分析,为水华环境管理提供了科学依据。首先分析了蓝藻水华与正常水体的光谱差异,利用蓝藻水华在近红外波段的"陡坡效应",基于NDVI方法开展水华日常遥感监测。基于日常监测开展水华年度统计分析,获得水华最早发生日期、最晚发生日期、最大发生面积等,并以水华发生频率、水华起始日期和水华持续时间来分析巢湖一年内高发区、发展趋势及持续时间等时空分布规律。研究表明,2010年巢湖水华的高发区域在巢湖西北部水域,水华持续天数最长的区域是巢湖西北和中部部分区域,水华先在西部沿岸聚集,随时间推移向东部和中部扩散,巢湖西南、中部和东南沿岸是最后新增的水华区域。     

洋河水库蓝藻水华爆发预测影响因子研究

为了预测洋河水库富营养化变化趋势和蓝藻水华爆发的风险,对洋河水库水体进行采样,分析其环境质量.研究结果表明,近年来洋河水库叶绿素a含量处于高位,氮、磷含量不断上升,特别是总氮质量浓度在5 mg/L左右,主要以硝态氮的形式存在,富营养化程度不断加剧,具有大规模爆发蓝藻水华的风险.对洋河水库藻华爆发的环境条件进行分析,提出...     

Phytoplankton variation and its relationship with the environment in Xiangxi Bay in spring after damming of the Three-Gorges, China

Following the completion of the Three-Gorges Dam, there was a strong spring phytoplankton bloom in Xiangxi Bay of Three-Gorges Reservoir. However, our knowledge of relationship between spring phytoplankton bloom and environmental factors was still limited. In this study, phytoplankton species composition, biomass, chlorophyll a concentration and environmental factors at two sampling sites in Xiangxi Bay were investigated during 25 March to 18 May 2007. The Xiangxi Bay was eutrophic with the lowest values of total nitrogen and total phosphorus being 0.80 and 0.07?mg/L, respectively. A total of 66 algal taxa belonging to seven phyla and 45 genera were identified. Peridiniopsis niei Liu was the most abundant species which preferred standing water. Canonical correspondence analysis and correlation analysis revealed that nitrate was significantly associated with phytoplankton growth. The phytoplankton chlorophyll a concentration was correlated significantly negatively with nitrate concentration, and nitrate concentration was very low during bloom periods. Heavy rainfall was the main reason of phytoplankton chlorophyll a concentration and biomass decreasing and blooms disappearing. In addition, heavy rainfall also brought more nitrate into the Bay which provided sufficient nitrogen source for blooms occurring again.     

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.     

基于多元回归理论的太湖湖泛预警模型研究

在太湖宜兴段藻源性湖泛高发区设立4个监测点,以湖泛发生的物质基础"藻类生物量"为研究对象,运用数据分析软件SPSS对监测点的藻类生物量、水质、气温等数据进行相关分析,建立了以藻密度为因变量的多元逐步回归模型。结合往年太湖藻源性湖泛发生时的气象条件等历史资料以及相关藻密度阈值的报道,构建了太湖宜兴段藻源性湖泛高发区监测预警模型系统,该模型能够基于监测点的实时水质数据和气象预报数据,对监控区域湖水在未来某时间段内发生湖泛风险的可能性进行分级预警。     

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(...     

贵州黔东南州三板溪水库春季拟多甲藻水华特征

2011年3月13日对贵州省黔东南州三板溪水库进行春季浮游植物调查的结果表明,三板溪水库Ⅱ号采样点(下革东)发生以佩纳形拟多甲藻为优势种的拟多甲藻水华,细胞密度高达1.15×10⁷cell/L;板溪水库总氮的最低值为2.09 mg/L,总磷的最低值为0.95 mg/L,三板溪水库的总氮、总磷含量较丰富,不存在总氮或总磷是限制性因子;通过SPSS16.0统计软件分别进行Pearson 积距相关系数分析表明,氮磷比是三板溪水库发生拟多甲藻水华的主要影响原因。     

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。