叶绿素a测定中充分研磨时间的探讨

采用离心法浓缩水样中叶绿素 a。通过实验对叶绿素 a测定中最佳研磨时间进行了探索 ,找出了最佳研磨时间。     

浒苔藻体叶绿素提取方法的比较

为了确定一种快速准确测定浒苔藻体叶绿素含量的方法,利用分光光度计法比较了两种不同的提取方法及4种提取剂测定叶绿素的效果,并分析了叶绿素在4种提取剂中的稳定性。结果表明:两种提取方法下4种不同提取剂的吸收光谱基本相似,可以用Arnon法的计算公式来计算叶绿素含量。其中,研磨法对浒苔叶绿素的提取效果较浸提法提取速度更快,便于快速测定藻体叶绿素含量。在4种提取剂中,采用95%乙醇提取浒苔叶绿素速度更快,但提取的总量少,稳定性低。     

浮游植物叶绿素a含量的测定及误差分析

本文在国家环境保护总局《环境监测技术规范》(第四册)中叶绿素a的测定(简称为"标法")方法基础上,对叶绿素a测定中常见的实验误差进行了分析和讨论,并对丙酮萃取、研磨细胞破碎法进行改进,优化浸提步骤和计算方法,使叶绿素a的浸提效率显著增加,并提高了实验数据的准确性和精密度。     

基于Sentinel-2 MSI影像的秦皇岛海域叶绿素a浓度遥感反演

基于2013-2018年秦皇岛海域实测遥感反射率和叶绿素a浓度数据,建立了该海域Sentinel-2MSI影像的叶绿素a浓度遥感反演模型。结果表明：443 nm、490 nm和560 nm处的等效遥感反射率比值与叶绿素a浓度相关系数普遍高于其他波段或组合,通过经典的OC3Mv6算法拟合分析,得到秦皇岛海域叶绿素a浓度遥感反演的最佳算法,R²=0.804,MAPE=40.2%,RMSE=4.73 mg/m³;利用2016年7月6日的实测叶绿素a浓度数据对Sentinel-2 MSI遥感反演结果进行了真实性检验,MAPE=35.9%,可以满足应用要求;采用2020年2月、5月、7月及10月Sentinel-2 MSI影像进行叶绿素a浓度反演,发现春、夏季秦皇岛海域叶绿素a浓度梯度变化显著,而秋、冬季叶绿素a浓度分布相对均匀,且春、夏季沿海海域叶绿素a浓度明显高于秋、冬季。     

滇池蓝藻水华与氮磷响应机制研究

该研究根据滇池全湖水体的总氮、总磷和叶绿素a的分析结果,阐述了滇池氮磷的时空分布特征和与叶绿素a的相关性,探讨了滇池蓝藻水华与氮磷响应机制。滇池北部湖区水体中氮磷及叶绿素a含量相对较高,且全湖各指标随时间变化特征基本呈现出夏季高于冬季的特征趋势,其中磷可能是滇池水体浮游植物正常代谢的限制性营养盐。     

蛭石类芬顿催化氧化降解紫丁香醇的研究

以蛭石为催化剂,通过激光粒度仪和电子扫描电镜对研磨蛭石进行粒径和形貌分析,研究蛭石类Fenton催化剂降解造纸废水中木质素模拟物紫丁香醇的特性,调查了催化剂研磨制备条件和相关反应条件,如蛭石投加量、初始p H值、H2O2用量、紫丁香醇溶液初始浓度等对紫丁香醇去除率的影响,同时还讨论了紫丁香醇降解过程中的动力学,结果表明:紫丁香醇降解效果随研磨时间的增加而增加,20 min后,蛭石平均粒径6.9μm,基本效果不变;蛭石投加量为1.6 g/L,p H=3,双氧水为1.0 Q_(th)(Q_(th)为理论为量),紫丁香醇的浓度为50 mg/L的条件下,反应60 min后,紫丁香醇去除率基本可达100%,TOC去除率也可达到83.3%;蛭石类芬顿催化氧化降解紫丁香醇过程符合准一级动力学模型。     

磁湖叶绿素a时空分布特征及环境因子影响分析

2013年分四季监测了磁湖10个位点的水质状况,分析了磁湖叶绿素a的时空分布特点及其与环境因子之间的关系。结果表明,磁湖叶绿素a平均值为14.86μg/L,已处于富营养化状态。不同季节的叶绿素a浓度无显著性差异(P0.05);叶绿素a浓度呈现空间差异性,南磁湖的水体叶绿素a浓度较高。磁湖水体叶绿素a浓度与TN显著性正相关(P0.05),与其他环境因子无显著相关性,水体叶绿素a浓度的变化受多种环境因子综合影响。对磁湖与其他富营养化水体的叶绿素a及氮、磷浓度对比,结果表明在富营养水体中氮磷比是影响叶绿素a的重要因子。磁湖水体中Cd、Ni、Fe含量较高,且多种重金属的联合效应抑制了藻类的光合作用,致使水体中叶绿素a含量较低。     

太湖叶绿素a浓度时空分异及其定量反演

利用2005年实测叶绿素a浓度数据分析了太湖叶绿素a浓度的时空分布特征,并利用同步光谱数据,分季节对太湖叶绿素a浓度的反演模型进行研究,从而分析叶绿素a的时空变化对反演模型的影响.首先分析1a内叶绿素a浓度随时间的变化规律,然后利用反距离加权插值法绘制叶绿素a浓度不同季节空间分布图,分析叶绿素a浓度在不同季节的空间分布规律,在此基础上分春、夏、秋3个季节和中营养化、轻度富营养化、中度富营养化、重度富营养化4个营养状态进行叶绿素a浓度定量反演模型研究.结果表明,太湖叶绿素a浓度具有明显的时空分布特征.夏季叶绿素a浓度最高,冬季最低,平均浓度分别为56.29μg/L、13.61 μg/L.秋季由于受到夏季高浓度的影响,叶绿素a浓度高于春季,平均值分别为26.43μg/L、34.78μg/L;夏季叶绿素a浓度空间变化最大,冬季全湖叶绿素a浓度含量较为均一,空间变化不明显,秋季空间差异要大于春季;全年北部湖区的空间差异较大,而南部湖区相对较小.不同季节叶绿素a反演算法模型不同,春、秋季波段比值法反演效果较好;而夏季微分法反演效果明显好于其它反演算法,不同营养状态条件下反演算法差异相对较小.     

太阳山湖群叶绿素a变化及与总氮、总磷关系

为探明太阳山湿地湖泊叶绿素a季节性变化情况及空间分布特征,探究营养输入总氮、总磷与叶绿素a之间的关系,作者于2019年1-12月份采集水样并检测了叶绿素a、总氮、总磷含量.采用方差分析、聚类分析研究叶绿素a浓度变化特征,通过相关性分析和回归分析研究总氮、总磷与叶绿素a之间的关系.结果 表明,叶绿素a浓度在时间上有显著差异,在时间维度上可分为干季和湿季2个时期.整体上表现为干季明显小于湿季;空间分布在干季期表现为1号湖＜西湖＜东湖＜3号湖＜2号湖＜小南湖,湿季期表现为1号湖＜东湖＜西湖＜3号湖＜2号湖＜小南湖.1月叶绿素a与TN相关性较大,7月和10月的叶绿素a与TP相关性较大,12月叶绿素a与TP、TN均表现出一定相关性,其他月份相关性不明显.相比于总氮,叶绿素a与总磷的关系响应程度更显著,说明总磷对其浓度水平影响作用较大.     

环境遥感

衰减系数,同时测定了浊度、叶绿素、有机质和总悬浮物浓度。使用高分拼率光谱数据选择最佳遥感波段。研究了叶绿素一a,菌叶绿素一。和总悬浮物浓度遥测算法.720nm处反射率高度和670~95onm间面积被用于评估叶绿素一a(r,)。.83).780~goonm间面积被用于估算菌叶绿素一a(r,>0.94)。约57onm处及400~gsonm间的反射率被用于评估总悬浮物(rZ>0.82)。文章首次报告了废水水质定t遥感评价研究的结果。图7表2参23(孙启宏译)X87 X832 9803389氧化塘和水库中废水水质的定量近地遥感:Naan系统的案例研究=Quantitative near一sur-faee remote sensing of w…     

化学机械研磨废水处理及回用技术的研究进展

化学机械研磨废水产生量大但总体污染物浓度不高,回用潜力巨大,其处理及回用技术是芯片制造企业的研究重点。文章介绍了化学机械研磨废水来源、水质特征,概述并对比分析了常用的化学机械研磨废水处理和回用技术及其应用现状和发展趋势,并指出以膜滤或电化学处理为主的处理及回用技术具有良好的运用前景。     

香港近海海域叶绿素a定量反演及时空变化分析

以2009~2019年HJ-1A/B卫星多光谱数据和对应日期的实测数据为数据源,通过预处理提取出各波段组合反射率并与实测叶绿素a浓度数据进行统计相关性分析,选取相关性最高的波段组合作为特征变量与2/3的实测叶绿素a浓度数据进行建模,并用剩下的1/3实测叶绿素a浓度数据进行精度验证以确定最佳遥感反演模型,最后根据最佳反演模型对2009-2019年的香港近海海域叶绿素a浓度进行反演,明晰该海域近10年的叶绿素a浓度时空变化特征.结果表明：利用HJ-1A/B卫星多光谱数据反演香港近海海域叶绿素a浓度的最佳波段组合为第3波段和第2波段比值（B3/B2）,相关系数（r）为0.893;最佳反演模型为利用B3/B2构建的e指数回归模型（Chl=0.004e^6.693(B3/B2)）,决定系数（R²）为0.934,均方根误差（RMSE）为0.255μg/L,平均相对误差（RPD）为25%;近10年香港近海海域的叶绿素a浓度时空变化特征：空间上整体呈现“东高西低,由东向西逐渐减小”的分布特征,西部海域比东部海域平均浓度低5μg/L左右;2017年内呈“春低秋高,夏升冬降”的随季节变化特点,其中秋季最高,夏春两季次之,冬季最低.     

草型湖泊叶绿素a浓度时空分布特征及其与氮磷浓度关系

采用2006—2010年5—10月份乌梁素海监测数据,对叶绿素a浓度的时空分布特征及其与总氮、总磷浓度相关关系进行了分析。结果表明:乌梁素海叶绿素a浓度具有明显的时空分布差异性:在时间上,呈现出明显的季节性变化,5、6、9、10月份叶绿素a浓度较高,7、8月份叶绿素a浓度偏低,秋季≈春季>夏季,最高值出现在2007年9月,均值为9.01 mg/m3,最低值出现在2010年7月,均值为1.80 mg/m3;在空间上,南北部叶绿素a浓度以7.78 mg/m3为界,呈现北部区>南部区的趋势。通过叶绿素a与总氮、总磷浓度相关性分析得出,2006年5月叶绿素a与总氮、总磷(r=0.7450、0.7596)、2008年5月叶绿素a与总磷(r=0.5421)、2010年5月叶绿素a与总氮(r=0.5089)存在较好的相关性。     

大宁河水华期间叶绿素a变化及环境因子相关分析

以大宁河2011年5月水华敏感期的调查数据为基础,运用数理统计分析方法,分析叶绿素a浓度的变化,以及与TP、PH、DO、SD等环境因子的相互关系。结果表明大宁河水华期间叶绿素a存在明显的时间变化,与TP的变化趋势存在明显的一致性。叶绿素a的对数与总磷的对数呈显著正相关,与透明度的对数呈显著负相关,叶绿素a与PH、DO呈显著正相关。     

基于混沌神经网络模型的水库叶绿素a浓度短期预测

通过混沌理论对水库叶绿素a浓度时间序列进行分析计算,得到最大Lyapunov指数为0.0218(正数),表明该时间序列具有混沌特性,可进行短期预测。同时,利用相空间重构的方法计算出时间延迟τ和嵌入维数m,并由此构建了可用于水库叶绿素a浓度短期预测的混沌神经网络模型。将该模型对于桥水库的叶绿素a浓度时间序列进行短期预测,平均预测相对误差为7.85%,取得较为满意的预测效果。该方法对水库的水环境管理具有一定的参考价值。     

中水回用对社区景观水体叶绿素a变化的影响

由于中水的营养盐含量较高,以中水为补水水源的社区景观水体存在较大的水华暴发风险.基于中水回用于景观水体的换水控制实验,建立了中水景观水体的富营养化模型,模拟了连续换水时和终止换水后叶绿素a的变化过程,分析了中水水质和换水周期对水体藻类生长的影响.结果表明,提高中水水质可以降低水体的叶绿素a峰值;在连续换水期,随着换水周期的缩短, 水体的叶绿素a峰值降低,并且从开始换水至达到峰值的时间增长;在连续换水期后终止换水,叶绿素a会重新达到峰值,并且原来的换水周期越短,水体的叶绿素a峰值反而越高,达到峰值所需时间越长.模型应用可为中水回用于社区景观水体的水量水质设计与维护提供依据.     

超声波法对微囊藻的去除和抑制作用研究

超声波法可以通过破坏细胞壁达到直接除藻和抑制活体细胞生长的2种作用处理废水中微囊藻。以铜绿微囊藻的3种不同藻株为实验对象,对超声法直接去除微囊藻和超声法抑制微囊藻生长的影响因素分别进行单因素平行实验。采用叶绿素a含量作为活体藻细胞指标,分别对超声法除藻、抑藻的最佳条件进行了分析。结果显示,超声法对铜绿微囊藻不同藻株的去除效果基本一致,选用对数增长期的微囊藻在超声功率为1 200 W、超声时间为7 min时,叶绿素a去除率为82%,对微囊藻的直接去除效果最好。改变超声模式,采用多频次间歇超声模式(超声总能量相同):超声功率为1 200 W、隔1天超声2 min,共超声4次,培养14 d后与对照组相比,最终叶绿素a含量下降了95%,有更佳的微囊藻抑制效果。     

阳离子淀粉制备条件优化及其对野外蓝藻的絮凝效果

淀粉改性阳离子型絮凝剂具有无毒、价廉、高效以及可生物降解等优点而被广泛关注。该研究首先采用正交法对其制备条件进行了优化,并利用该制备材料在不同条件下进行了野外蓝藻的絮凝优化实验。结果表明:当2,3-环氧丙基三甲基氯化铵(GTA)与淀粉用量比例为1∶5,中火微波条件下合成的阳离子淀粉絮凝效率最佳。在富营养化水体中,最佳的絮凝条件为:搅拌速度在120 r/min以上,搅拌时间在0.5~4 min范围内时,絮凝效率可高达90%以上,且p H在5~9范围内对絮凝效率无影响。阳离子淀粉的投加量与初始叶绿素a浓度呈正相关,当初始叶绿素a浓度为100μg/L时,阳离子淀粉絮凝剂浓度仅需16.7 mg/L。     

上海市霾污染与长江口叶绿素a含量关系分析

近些年来霾污染日益严重,霾污染期间颗粒物浓度增加,在一定条件下颗粒物会通过干、湿沉降到海洋中,从而对海洋生态产生一定影响。为了探讨霾污染与海洋水环境中叶绿素a的关系,该研究通过对近1 a上海市10个环境监测站的PM2.5浓度和长江口43个监测站点叶绿素a浓度进行分析。结果表明,霾污染日叶绿素a平均浓度(2.52μg/L)高于非霾日(1.70μg/L)。霾日PM2.5浓度与叶绿素a浓度没有相关性(相关系数R2=0.048),轻度霾日和中度霾日叶绿素a浓度较高。对不同的霾周期分析可得,霾污染期间叶绿素a平均浓度与霾污染前相比,有所增加,主要表现在前期叶绿素a浓度减少,而后期叶绿素a浓度增加;霾消散后叶绿素a平均浓度与霾污染前相比则有所减少。由此推断,霾污染过程中海洋水环境中的叶绿素a浓度增加,但整个霾周期并不利于浮游植物的生长。     

利用高光谱反演模型评估太湖水体叶绿素a浓度分布

叶绿素a浓度是评价水体富营养化和初级生产力的一个重要参数,高光谱遥感是获取叶绿素a浓度的有效手段.为建立太湖水域叶绿素a的最佳高光谱估算模型,选取2015年5—7月共计60组同步实测高光谱数据和叶绿素a浓度数据,在地面光谱反射率和叶绿素a浓度相关性分析的基础上,使用2∶1的数据样本进行太湖水域叶绿素a的最佳高光谱估算模型的建立和验证,筛选模型分别为波段比值、三波段、荧光峰位置、峰谷距离、一阶微分、NDCI(Normalized Difference Chlorophyll Index)、峰面积、荧光峰高度、WCI(Water Chlorophyll-a Index)和四波段模型.结果表明,建模得到的四波段模型决定系数最高,峰面积模型的决定系数相对最低;四波段模型的反演精度最高,均方根误差(RMSE)为0.00376 mg·L~(-1),平均绝对误差(MAPE)为27.86%,而WCI模型的反演精度相对最低,RMSE为0.01231 mg·L~(-1),MAPE为45.11%.将反演精度最高的四波段模型应用于2015年8月3日的两景HSI(Hyperspectral Imaging Radiometer)高光谱影像数据,也得到较高精度,利用同步实测叶绿素a浓度验证的决定系数为0.7643,RMSE为0.00433 mg·L~(-1),MAPE为45.62%.在春、夏季叶绿素对水体光学特性占主导作用且叶绿素分布均匀的情景下,本研究可为太湖水域叶绿素a的高光谱反演和水环境监测提供有价值的参考,其它季节水体光谱特点的研究尚待进一步开展.