巢湖水体SPM和CDOM吸收特性季节差异研究

水体吸收系数作为重要的光学参量,研究它可进一步发展生物光学模型,为评估湖泊水体富营养化提供重要的理论基础。该文依据2020年8月和2021年10月在巢湖区采集的水样数据,经实验对水体组分光谱吸收和参数浓度的测定,展开对水体各组分吸收特性的研究以及季节差异分析。结果表明：巢湖夏季水体色素浓度高于秋季,而颗粒物则反之,两期水体各组分吸收特性时空差异显著;夏季总悬浮颗粒物在440和675 nm波段处的吸收系数a_p(440)、a_p(675)均值要比秋季大,且两期水体吸收类型大有差别;浮游植物夏季生长旺盛,光合色素增多,秋季因气候使其大量死亡,降解为非藻类颗粒物,导致夏季浮游植物色素颗粒物在440和675 nm波段处的吸收系数a_ph(440)、a_ph(675)、比吸收系数a^*_ph(440)和a^*_ph(675)均值大于秋季,而秋季非藻类颗粒物在440、675 nm波段处的吸收系数a_d(440)、a     

太湖水体中悬浮颗粒物的比吸收光谱特性及其参数化分析

通过对太湖水体的野外采样,利用定量滤膜技术测量了水体中浮游植物色素的吸收系数(aph(λ))和非色素颗粒物的吸收系数(aNAP(λ)),进而推算比吸收系数.同时,对浮游植物色素和非色素颗粒物的比吸收系数的时空变化特征进行了分析.结果表明,浮游植物色素的比吸收系数(ap*h)在蓝光440nm的变化范围为0.008～0.268m2·mg-1,在红光670nm的变化范围为0.004～0.098m·2mg-1;;通过K-Mean算法将浮游植物色素的比吸收光谱分成3种具有不同光谱特征的类型,类别1、2和3占总数的百分比分别为61.0%、12.2%和26.8%,表明太湖水体中浮游植物色素的比吸收光谱是以类别1为主;;色素包裹效应因子Qa*(675)在Chla浓度<50mg·m-3时,随Chla浓度的增大迅速减小,而在Chla浓度>50mg·m-3时,其减小的趋势趋于缓慢,Qa*(675)与Chla浓度呈现出较好的幂函数关系.非色素颗粒物的比吸收系数(aN*AP)在蓝光440nm处的变化范围为0.012×10-3～0.143×10-3m2·mg-1,利用此处的比吸收系数建立的非色素颗粒物比吸收光谱的参数化模型,光谱曲线斜率...     

浮游植物降解过程中的水体光学吸收特性变化研究

通过配制3组不同浓度浮游植物,在室内进行长时间(37d)降解实验,分析水体光学吸收特性变化规律.结果表明:降解速度前3d最快,25d后逐渐趋于稳定;浮游植物色素吸收系数( aph)随时间变化不断减小趋势明显,在分解过程中不同波段aph(440)、aph(624)、aph(675)与叶绿素浓度(Cchl)显著相关(R2>0.5984,P<0.05),悬浮颗粒物吸收系数ap(440)、ap(675)和总悬浮颗粒物浓度仅呈弱相关性(R2<0.4613); 有色可溶性有机物CDOM构成比较复杂且相对不稳定,非藻类颗粒物吸收系数ad(440)和光谱斜率Sd随时间变化均呈现不规律性.另外,与太湖同期野外采样点相比,室内降解实验的总颗粒物和浮游藻类色素吸收光谱更相似,Sd和Sg更大.通过研究浮游植物死亡分解过程中水体吸收特性的变化规律,有助于构建高精度的黑水团遥感监测模型,及时掌握黑水团信息.     

长江中下游4个湖泊非色素颗粒物吸收系数光谱模型

利用指数模型和幂函数模型对2007年和2010年长江中下游4个湖泊58个样本 a_d(λ)(非色素颗粒物吸收系数) 光谱进行拟合,以 R2(决定系数)、RE(相对误差)和RMSE(均方根误差)等统计参数判定模型效果. 指数模型和幂函数模型 R2平均值、RE、RMSE分别为0.998、7.01%、0.015 m-1和0.994、15.90%、0.027 m-1. 统计检验显示,指数模型的 R2显著大于幂函数模型(ANOVA,P<0.001),而RE和RMSE则显著小于幂函数模型(ANOVA,P<0.001). 指数模型能更准确地拟合 a_d(λ),得到的 S_d(光谱斜率)平均值为(12.21±1.08)μm-1,400~700 nm波段内变异系数为8.85%,空间上4个湖泊之间变化不是很明显,仅傀儡湖的 S_d略低于其他3个湖泊. a_d(λ)与ρ(ISM)(无机悬浮颗粒物浓度)呈极显著正相关,通过ρ(ISM)可以得到长江中下游典型浅水湖泊 a_d(λ)光谱模型.      

富营养化水体中黑水团的吸收及反射特性分析

对黑水团水体光学特性进行研究,是利用遥感技术监测和评估黑水团事件的前提.针对2015年7月在太湖发生的黑水团现象,采集了太湖黑水团区(区域一)、蓝藻水华区(区域二)、清水区(区域三)共36个水样,对这3个区域的水体遥感反射率以及吸收特性进行对比分析.结果表明:1区域一水体的总颗粒物、色素颗粒物和非色素颗粒物吸收系数比区域二、区域三高出1~2倍,在400~500 nm之间,区域一CDOM吸收系数相比另外两个区域的水体高出2倍左右.导致黑水团区域水体具有很低的遥感反射率,被人眼感知时呈现为黑色;2黑水团区域水体M值低于滇池、巢湖和太湖的M值变化范围,说明黑水团中CDOM的腐殖酸含量较高.此外,叶绿素a浓度与CDOM在350 nm处吸收系数之间具有很好的相关性,表明蓝藻的降解可能是黑水团中CDOM的一个主要来源;3在380 nm之后,黑水团区域的水体总吸收以色素颗粒物占主导,但在短波350~380 nm处,CDOM对总吸收的贡献率高于色素颗粒物和非色素颗粒物.     

广州市交通干线附近细颗粒污染特征

利用中山大学大气环境监测平台数据,对广州市交通干线附近的ρ(PM_2.5)和ρ(PM₁)进行了统计学分析,以研究交通干线附近细颗粒污染特征及变化规律. 结果表明:2008—2012年广州市PM_2.5超标严重,但ρ(PM_2.5)有所下降. 受季节性污染源及气象因素影响,广州市夏季ρ(PM_2.5)平均值为42μg/m3,明显低于春、秋、冬三季. ρ(PM_2.5)在工作日与周末差异明显,周末明显高于工作日,而ρ(PM₁)在工作日与周末差异不明显. ρ(PM_2.5)与ρ(PM₁)日变化趋势基本一致,整体上呈白天低、夜晚高,上午低、下午高的特征. ρ(PM_2.5)日变化呈单峰,19:00左右达到最大值(53μg/m3);而ρ(PM₁)呈双峰变化,在20:00左右达到高峰值(43μg/m3),上午09:00左右也有一小峰值(37μg/m3). ρ(PM_2.5)和ρ(PM₁)的相关性较好,R(相关系数)为0.94,PM₁是PM_2.5的主要构成颗粒,所占比重平均值为0.65. ρ(PM_2.5)和ρ(PM₁)均与交通流量存在相关性,在白天和夜晚变化趋势相一致,但交通流量白天与ρ(PM_2.5)更为密切,夜晚则与ρ(PM₁)更为密切.      

太湖春季和秋季浮游植物的光合作用活性

应用Phyto-PAM浮游植物荧光仪对2012年太湖浮游植物群落光合作用活性的时空分布进行测定. 结果表明:春季蓝藻、绿藻和硅/甲藻的F_v/F_m(最大光量子产量)分别为0.35~0.49、0.34~0.68和0.09~0.56;秋季则分别为0.34~0.53、0.55~0.68和0.28~0.61. 春季蓝藻、绿藻和硅/甲藻的NPQ(非光化学淬灭)分别为0.012~0.165、0.085~0.201和0.104~0.281,秋季则分别为0.035~0.263、0.052~0.118和0.048~0.301. RLC(快速光响应曲线)的特征参数表明,太湖浮游植物群落光能利用效率和光合作用速率具有显著时空差异. 相关分析表明,绿藻和硅/甲藻的光合作用活性与环境因子没有显著相关性;而蓝藻的F_v/F_m与RLC的特征参数呈显著正相关,与ρ(Chla)呈显著正相关(P<0.05,R=0.49),与SD(透明度)呈极显著负相关(P<0.01,R=-0.56),说明太湖蓝藻的光合作用活性与富营养化水平具有一致性. 从空间分布来看,草型湖区蓝藻的光合作用活性和ρ(Chla)均显著低于藻型湖区,表明水草能抑制蓝藻的光合作用活性和生长,进而降低蓝藻水华强度.      

苏州城区能见度与颗粒物浓度和气象要素的相关分析

利用苏州市2009年9月─2010年5月的颗粒物(包括黑碳,PM_2.5和PM₁₀)质量浓度、能见度、相对湿度、风速、风向、气温等观测资料,分析了苏州城区能见度与颗粒物质量浓度及气象要素的相关关系.结果表明:ρ(黑碳),ρ(PM_2.5)和ρ(PM₁₀₎与能见度的r(相关系数)分别为-0.465,-0.359和-0.238,这3种颗粒物中,能见度与ρ(黑碳)的相关性最显著.当相对湿度≤60%时,ρ(黑碳),ρ(PM_2.5)和ρ(PM₁₀₎与能见度的r分别为-0.675,-0.411和-0.364.相对湿度较低时,颗粒物与能见度相关性较好.能见度与温度、风速的r分别为0.132和0.188,与相对湿度的r为-0.632.用颗粒物质量浓度和气象要素建立的能见度多元线性回归模型效果不好,在该模型基础上用ρ(黑碳),ρ(PM₁₀₎和相对湿度建立了能见度的多元二次回归模型,R(复相关系数)达到0.865,R2(复决定系数)达到0.749.      

查干湖和新立城水库秋季水体悬浮颗粒物和CDOM吸收特性

分别于2012年9月对不同盐度水体的查干湖和新立城水进行水体野外采样和室内实验分析,通过测定颗粒物、CDOM等光学活性物质的吸收系数来对比分析两种水体的光学活性物质的吸收特性、来源及其在400~700 nm范围内对总吸收系数的贡献.结果表明,综合营养状态评价指数显示秋季查干湖、新立城水库水体属于中等富营养化,总悬浮颗粒物的吸收光谱表现均与色素类颗粒物吸收光谱相似.对于盐度较大的查干湖水体(EC=988.87μS·cm~(-1)),非藻类颗粒物占主导地位,各组分贡献率为非藻类颗粒物色素颗粒物CDOM;而盐度较低的新立城水库水体(EC=311.67μS·cm~(-1)),色素颗粒物贡献率略大于非藻类颗粒物贡献,各组分贡献率依次为:色素颗粒物非藻类颗粒物CDOM.查干湖总悬浮颗粒物吸收系数α_p(440)、α_p(675)和非藻类颗粒物吸收系数α_d(440)分别与TSM(总悬浮颗粒物)、ISM(无机悬浮颗粒物)和OSM(有机悬浮颗粒物)、Chl-a(叶绿素a)相关性均较好,相关系数在0.55以上;新立城水库α_p(440)、α_p(675)与Chl-a相关性较好(0.77和0.85,P0.05),α_d(440)与ISM具有相关性(0.74,P0.01),与OSM表现为负相关(-0.63,P0.05).查干湖CDOM吸收系数a_g(440)仅与OSM表现为负相关性(-0.54,P0.05),而新立城水库α_g(440)与其他参数均无相关性.通过对CDOM吸收曲线在250~400 nm的拟合所得到的S_g以及相对分子量M_r发现,查干湖的S_g[(0.021±0.001)m~(-1)]大于新立城的S_g[(0.017 6±0.001)m~(-1)],而CDOM的相对分子量M_r值分别为11.44±2.00(7.5~15.09)、7.53±0.79(6.17~8.89),查干湖M_r值高于新立城水库水体,表明查干湖CDOM组成较新立城水体中CDOM的分子量小,组成更趋向于小分子.查干湖受风速和湖岸坍塌的影响产生矿物悬浮、沉积微粒,水体颗粒物以非藻类为主,部分来自于浮游植物降解产物;新立城水库水体不仅有径流携带的陆源性无机物的输入,同时水体浮游植物生长减弱且微生物分解活动加强,降解有机颗粒物与非藻类吸收系数呈现负相关.     

太湖不同营养水平湖区汞的形态和分布特征

为研究富营养化对太湖汞形态分布特征的影响,于2011年水华暴发期,在太湖不同营养水平湖区(竺山湾、贡湖湾及南太湖)采集水样,测定了水体中THg(总汞)、DHg(溶解态总汞)、RHg(活性汞)、TMeHg(总甲基汞)、DMeHg(溶解态甲基汞)的质量浓度及其分布特征. 结果表明,太湖不同营养水平湖区水体中ρ(THg)和ρ(DHg)无显著差异,ρ(THg)为4.67~12.15 ng/L,ρ(DHg)为2.27~10.36 ng/L. 太湖水体中ρ(RHg)平均值为0.79 ng/L,藻类的生长对水体中ρ(RHg)的分布有显著影响,水体营养水平越高,ρ(RHg)越低. 水体中ρ(TMeHg)和ρ(DMeHg)分别为0.10~0.27和0.09~0.23 ng/L,藻类的吸附及水体中较高的E_h(氧化还原电位)和pH抑制了汞的甲基化,但在富营养化较严重的竺山湾,受藻类生长及水华的影响,水体中ρ(TMeHg)(0.22 ng/L)仍相对较高.      

利用CDOM吸收系数估算太湖水体表层DOC浓度

溶解有机碳(DOC)是水体中最大的有机碳库,在水体碳循环中起着重要作用.有色溶解有机物(CDOM)是DOC的重要组成部分,其吸光作用改变着水下光场结构,是水色遥感监测的重要因子之一,建立两者的联系为利用遥感技术估算湖泊水体表层DOC浓度提供有效的技术方法.基于2010年5月、2011年1月、2011年3月和2011年5月的太湖4期实验数据(183个采样点),利用CDOM特征波长吸收系数[ag(250)和ag(365)]建立多元线性模型估算太湖水体DOC浓度,同时利用2011年8月29日～9月2日的数据(n=27)对模型进行验证评价,并构建了湖泊水体DOC浓度的遥感反演模式.结果表明,该模型能够有效估算太湖水体的DOC浓度;2011年1月DOC和CDOM的源和汇有较大差异,估算效果较差;其他3期数据的模型估算效果显著(R2=0.64,RMSE=14.31%,n=164),并在201108期数据中得到了验证(R2=0.67,RMSE=10.58%,n=27).模型形式虽具有一定的通用性,但系数在不同的水域中有所差异,模型系数的区域化成为下一步研究的重点.     

基于水体固有光学特性的太湖浮游植物色素的定量反演

基于2005-05～2005-08对太湖全湖不同湖区92个样点吸收系数、光束衰减系数、后向散射系数等固有光学特性测定与计算,选择色素浓度反演的最佳波段组合,利用反射率比建立了太湖叶绿素a,叶绿素a与脱镁叶绿素的定量反演模型.结果表明,全湖4次采样叶绿素a、脱镁叶绿素的变化范围分别为3.9～149.8μg·L^-1、均值为(38.14±28.89)μg·L^-1;0～45.8μg·L^-1、均值为(8.49±7.24)μg·L^-1,存在很大空间差异,湖心区和草型湖区的东太湖、胥口湾、贡湖湾色素浓度一般要低于其他湖区.同样吸收系数和后向散射系数也存在很大的空间差异,a_t(440)的变化范围为0.86～23.25 m^-1、均值为(6.21±3.31)m^-1,b_t(550)的变化范围0.05～2.25m^-1、均值为(0.72±0.52)m^-1,东太湖、胥口湾、贡湖湾的值要低于其他湖区.400～650nm随波长增加总吸收系数大致呈下降趋势,680nm附近存在1个峰值,峰值的强弱与水体中色素浓度有关,而到720nm以后则逐渐增加,后向散射系数随波长增加则逐渐降低.反射率比R(706)/R(682)能较好地用于太湖色素浓度的反演,叶绿素a、叶绿素a与脱镁叶绿素之和幂函数反演的决定系数R²分别达0.823、0.864 5.模型能用于包括湖面反射率受湖底和沉水植物影响的全太湖.     

太湖水体散射特性及其与悬浮物浓度关系模型

水体散射特性与水环境参数如悬浮颗粒及其浓度密切相关.利用Wetlabs公司研制的水体固有光学特性测量系统,于2006-10～2006-11对太湖水体的散射系数和后向散射系数进行了测量.在对水体散射特性分析的基础上,建立了太湖水体颗粒物后向散射系数的光谱模型.此外,利用后向散射率计算水体折射系数,根据折射系数的变化范围,将水中颗粒物的主导因子分为3种类型：①浮游植物主导;②无机颗粒物主导;③两者共同主导.在对散射系数与无机悬浮物、有机悬浮物、总悬浮物浓度相关性分析的基础上,针对颗粒物主导因子的不同,分别建立了散射系数与无机悬浮物浓度的乘幂关系模型.     

2020年夏季长江流域特大洪水期间长江口POC和DOC的分布特征

为了追踪2020年夏季长江流域特大洪水对长江口及其邻近海域重要生源要素的影响,本研究于2020年7月和2020年8月在该区域连续进行了两个航次的系统观测,测定了表层海水样品中悬浮颗粒物（suspended particulate matter,SPM）、颗粒有机碳（particulate organic carbon,...     

藻类水华对太湖梅梁湾不同粒径有机组分结构的影响

运用过滤和切向流超滤系统,分离得到2009年8月至2010年8月每月的太湖梅梁湾不同粒径水体有机物,测定了水体中颗粒态有机碳,高分子量和低分子量可溶解性有机碳的含量,并同步分析了叶绿素浓度,水体中各种有机物的碳氮比值和中性单糖含量.对不同形态有机碳浓度的比较发现颗粒态有机碳是太湖碳存在的主要形式.统计分析结果表明叶绿素浓度与颗粒态有机碳之间具有显著的相关性,说明浮游植物是颗粒态有机物的主要来源.此外高分子量可溶性有机物的碳氮比值和中性单糖含量均相对较高,这表明该有机碳的生物可利用性比其它形态的水体有机碳高.     

内陆水体后向散射系数模拟研究

在利用半分析方法结合光学闭合原理模拟水体后向散射系数的过程中,参考波长的选择对最终结果有较大影响.为了得出最佳参考波长的影响因子,利用太湖、巢湖和滇池的野外实测数据,对后向散射系数进行模拟,进而分析水体的最佳参考波长与其对应的水质参数浓度之间的变化规律.同时,建立了太湖、巢湖和滇池水体的后向散射系数曲线的幂函数光谱模型,获得的光谱指数分别为2.643±0.317、 2.719±0.242、 1.638±0.534.结果表明：①以整个湖泊为研究对象时,最佳参考波长随着湖泊水体中总颗粒物浓度c_SPM、有机颗粒物浓度c_SPOM和叶绿素浓度c_CHL平均值的增大而向长波方向移动,太湖、巢湖和滇池水体的最佳参考波长分别为695、 720和730 nm;②以单个湖泊的各个样点为研究对象时,由于内陆湖泊光学特性的复杂性,最佳参考波长的影响因子存在一定差异,但c_SPM是一个共同的影响因子.此外,过高的c_CHL将削弱水质参数浓度与最佳参考波长间的规律性;③在以无机颗粒物为主的水体中,后向散射系数与总颗粒物浓度之间存在更好的相关性,如在太湖水体中,R²达到0.852.     

太湖典型湖区中胶体有机碳浓度的时空变化

利用切向流超滤技术研究了太湖梅梁湾与贡湖湾2个不同生态类型的典型湖区在不同季节胶体有机碳(COC)的浓度变化,并同步观测了浮游植物、叶绿素(Chla)、悬浮物(SS)等背景指标.结果表明,作为藻型湖区的梅梁湾,其COC浓度夏季最高,秋季最低;作为草型湖区的贡湖湾.其COC浓度在秋季最高,冬季最低;太湖梅梁湾和贡湖湾COC浓度的差异和季节变化有关,夏季梅梁湾COC浓度高于贡湖湾,差异为一年中最大;太湖水体COC浓度和Chla浓度显著正相关(r=0.81,P=0.015),表明浮游植物的生命活动址太湖水体COC的一个重要来源.     

太湖化学耗氧量和生化需氧量的时空分布特征

基于2009年2月(冬季)、5月(春季)、8月(夏季)、11月(秋季)全太湖32个站点的化学耗氧量(COD)、生化需氧量(BOD)、溶解性总氮(DTN)、溶解性总磷(DTP)、浮游植物色素数据,分析了太湖COD、BOD的时空分布特征,并探讨了影响COD、BOD时空分布的因素.结果表明,2009年太湖COD值为3.40～6.16mg·L-1,平均值为(4.38±0.72)mg·L-1;BOD为0.64～5.93mg·L-1,平均值为(1.91±1.63)mg·L-1.COD值在秋冬季节较高,其值显著大于春夏季(p0.001);而BOD值冬季较高,其它季节都较低.COD与BOD的空间分布格局相似,呈现出自竺山湾、太湖西北沿岸区向梅梁湾区、湖心区、东南湖湾区依次递减的趋势.分类统计结果显示,河口沿岸区COD、BOD值显著高于开敞水域区(p0.001).相关性分析结果表明,COD、BOD与DTN、DTP、浮游植物色素的相关性存在季节性差异.夏季浮游植物色素浓度与COD、BOD相关系数最高,说明夏季浮游植物降解对水体内COD和BOD的贡献要高于其它季节.COD与BOD的时空分布特征主要受降雨量、河流输入、"引江济太"及太湖浮游植物活动等的影响.     

太湖水体颗粒物散射的剖面分布及其影响因素分析

为了探索太湖水体颗粒物散射的剖面分布特征,掌握水下散射变化机制,2008年11月对太湖3个不同深度的散射系数和后向散射系数分别进行观测.研究分析了它们随深度变化的特征;由衰减系数,计算出太湖水体颗粒物粒径分布函数(PSD)斜率值的剖面分布;根据散射系数与悬浮物浓度的相关关系,推算了悬浮物浓度及组成的剖面分布;根据水体折射指数,分析了不同深度水体散射系数的主导影响因子.在0、50、100 cm这3个深度处的颗粒物散射,分别有14%、17%、12%的样本是由藻类颗粒物主导的,35%、30%、34%是由无机颗粒物和非藻类有机颗粒物主导的,51%、53%、51%是由三者共同主导.结果表明,太湖水体的散射和后向散射系数随深度变化较小,不同湖区太湖水体总悬浮的浓度差异性很大,但是在不同剖面深度上差异较小,浓度差异较大的点基本上都出现在入湖河流旁,太湖水体颗粒物散射系数的主导影响因子除少数靠近入湖河流的样点外,大部分样点在不同剖面深度上差异较小.