氮磷比对湖泊富营养化模型参数敏感性的影响

运用Morris方法研究了蓝藻暴发期不同氮磷比条件下,巢湖富营养化模型中蓝藻、溶解有机碳、营养物和溶解氧的参数敏感性.结果表明：蓝藻的敏感参数随氮磷比不同有显著差异;氮缺乏情况下,蓝藻对氮转化过程相关参数较敏感;磷缺乏情况下则反之.在任何氮磷比条件下,溶解有机碳、营养物和溶解氧等非生物变量都是对直接参与其自身转化过程的参数最为敏感,它们在不同氮磷比情况下的敏感参数差异较小.相比较蓝藻生长过程的参数,基础代谢过程的参数对所有变量的影响都更强.此外,各个参数的敏感性与它们的相互作用强度呈显著正相关,且这种相关性在极端氮或磷缺乏情况下尤为显著.本研究的结果有助于深入理解湖泊富营养化现象、改善富营养化模型模拟效果和精度.     

乌梁素海水污染与水生生物学研究

本文研究了乌梁素海水化学特点对水生生物区系的影响,生物区系特点与湖泊富营养化的问题。 发现湖泊中浮游植物87种,浮游动物64种,底栖动物12种。其中富营养型的生物种类占绝对优势,浮游植物群落结构为绿藻+兰藻+硅藻型,而兰藻为优势种,占各站优势种和次优势种属的46％;浮游动物中轮虫和原生动物合计占73％;底栖动物中羽摇蚊在十个站点中有六个的数量占90％以上。同时,湖水中营养成分N、P含量丰富,总磷和三氮的含量均已超出或接近日本规定的富营养化标准,表明湖泊已富营养化。 但是,BOD、DO、pH、矿化度、钾离子量和一价离子与二价阳离子数量的比例,可能尚不是湖中限制因子,故湖泊富营养化未达到严重的程度。      

基于水质与浮游生物调查的汉石桥湿地富营养化评价

基于水质与浮游生物的综合调查与评价,可准确判断湿地的富营养化状况.本文以汉石桥湿地为研究对象,设置7个采样点,开展了水质、浮游植物、浮游动物分类监测与调查,并利用营养状态指数法、浮游植物评价法和浮游动物评价法3种方法,评价了水体富营养化状态,比较了各种方法的结果差异.结果表明,3种评价方法的评价结果在时空变化上具有较高的一致性,均显示非核心区富营养化程度较低,核心区富营养化水平较高;各月份相比,10月湿地的富营养化程度较低,6—8月富营养化程度较高.浮游植物和浮游动物评价法所得湿地富营养化程度较营养状态指数法略高,主要表现在4、10月的非核心区评价中.综合水质、浮游植物与浮游动物进行富营养化评价,可得到更为准确的评价结果.     

独流减河口浮游生物群落结构与环境因子的相关性研究

浮游生物在水生态系统具有独特的生态功能,为了揭示独流减河口浮游生物群落结构与环境因子的相关性,本研究于2015年5月和8月对独流减河8个站位浮游生物及环境因子进行了调查分析。结果表明:（1）调查期间共鉴定出浮游植物38种,浮游动物10种。5月浮游植物的平均丰度为3.32×105/L,8月浮游植物的平均丰度为1.36×106/L,5月浮游动物的平均丰度为64.40 ind/L,8月浮游动物的平均丰度为18.65 ind/L。（2）环境因子方面,5月的平均溶解氧为12.30 mg/L,8月的平均溶解氧为6.69 mg/L。5月的平均盐度为32.70,8月的平均盐度为33.29。硝酸态氮、亚硝酸态氮和总氮平均水平为8月高于5月。调查期间氮元素主要以硝酸态存在,8月氨态氮元素向硝酸态转化。（3）典范对应分析（CCA）表明,亚硝酸盐是影响浮游生物丰度及多样性差异的主要影响因子。高溶解氧利于桡足类浮游动物和绿藻生长,高温不利于桡足类浮游动物和绿藻的生长,而高温更适合蓝藻的生长。     

宁波大榭岛邻近水域生态现状

通过对大榭岛附近海域水环境因子的调查和评价,发现该海域呈富营养化状态,无机氮、无机磷的含量已达发生赤潮临界条件,但与大榭岛开发前相比,浮游植物和浮游动物的结构组成及优势种并未发生明显变化,浮游植物和浮游动物的多样性指数H＇分别为0.97～3.00和1.98～2.75,平均值分别为2.27和2.35.     

湖泊富营养化治理的底泥疏浚工程

2000年对长春南湖的富营养化治理实施了底泥疏浚工程,经过连续两年多的底泥疏浚工程,已完成清淤量的60%。底泥疏浚工程运转后,水质有所好转,湖水的总氮、总磷浓度下降,浮游植物个体密度减小,浮游植物生物量、叶绿素a下降显著,但浮游生物的优势种仍为富营养化的指示种。疏浚底泥的治理工程与实施生态工程相结合是治理富营养化藻型浅水湖泊的有效途径。     

湖泊富营养化评价模型的发展和应用

以湖泊富营养化模型研究的发展为主线,着重介绍了四类富营养化模型,即：营养盐模型,浮游植物生态模型,生态动力学模型和人工神经网络模型。通过对目前国内外常用富营养化模型的建立思路和应用实例进行概括和描述。对不同模型的优缺点和适用范围进行了分析比较,对水体富营养化研究的最新发展趋势进行了预测和展望,为湖泊水库综合管理提供了有效参考。     

莱州湾西部海域枯水期富营养化程度研究

根据2004年5月份的调查资料,选择透明度、盐度、活性磷酸盐、溶解无机氮、硅酸盐、叶绿素a、浮游植物、浮游动物、底栖生物作为评价因子,利用层次分析法确定了各因子的层次关系和权重,建立了以营养盐和富营养化症状为基础的综合评价指数模型,对莱州湾海域的营养水平进行了评价.各站点最终评价结果表明:莱州湾海域磷酸盐、无机氮超标严重,整体已表现出富营养化,其中黄河口和小清河口附近富营养化较为明显,这主要是受到陆源排污和海水养殖的影响,基本符合实际情况.     

海南南渡江下游二维水动力及水生态数值模拟

为了模拟河流水生态系统演变,探讨热带河流浮游植物和浮游动物生物量在流量影响下的沿程变化规律,在求解河流二维浅水方程的基础上,考虑浮游动物、浮游植物、悬浮碎屑、无机氮、无机磷等输运和演变子模型以及各子模型间的耦合作用机制,构建水生态动力数学模型,并将该模型应用于我国热带河流—海南南渡江下游龙塘坝至入海口段（长约28 km）.数学模型采用ADI-QUICK格式差分方法对水动力学方程和对流扩散方程进行离散求解,进而驱动各类生物变量输运和演化.通过对河流水面线高程、营养盐含量、浮游生物生物量模拟值与实测值加以对比进行验证.实证结果表明,在生态参数合理率定前提下,忽略河流流量的时间变化,采用丰水期、平水期和枯水期工况下的代表流量加以概化,数值模拟仍能获得局部河段浮游生物生物量模拟值与实测值整体相符合的结果.浮游植物和浮游动物生物量均沿水流方向逐渐降低,但随流量的增大整体上呈降低趋势,丰水期上游浮游生物生物量为下游的1.6倍,枯水期达到9.3倍.受海水入侵、沿程污染排放等因素的影响,枯水期浮游生物生物量模拟值与实测值的偏差远大于丰水期.枯水期河道浮游植物和浮游动物生物量模拟值的最大值分别为77.71和38.56 mmol/m3（均以C计）,约为丰水期的3.8倍,说明枯水期水质富营养化风险远高于丰水期.      

滇池富营养化生态动力学模型及其应用

在研究滇池碳、氮,磷时空分布、藻类动力学,浮游动物动力学以及沉积与营养源释放的基础上,建立了生态动力学模型,并与箱模型耦合,建立了生态动力学箱模型。模拟了浮游植物,计算了TP,TN和COD的水环境容量和削减量。所得结果较好地与实际符合,为滇池的水污染控制打下了基础。      

生态模型在水体富营养化研究领域的应用进展

生态模型在水体富营养化研究领域的应用拥有巨大潜力,为帮助初学者尽快掌握近年来生态模型在水体富营养化领域的研究成果,运用CiteSpace梳理了2008-2018年生态模型在水体富营养化领域的应用进展,以期为生态模型在水环境领域的广泛应用提供参考.以WoS（Web of Science）核心库收录1 523篇文献和CNKI（中国知网）数据库收录的3 779篇文献为样本数据源,通过可视化分析软件CiteSpace进行相应的数据挖掘和计量分析,提炼出生态模型在水体富营养化领域应用进展、前沿热点、演化路径和未来趋势.采用文献调研、分类梳理的方法,系统地分析和总结了EFDC系列模型、CE-QUAL-W2模型、DYRESM-CAEDYM模型、AQUATOX模型、Vollenweider（VOL）模型、PCLake模型、MIKE系列模型、WASP模型在水体富营养化领域应用现状、局限性、不确定性来源及注意事项.结果表明:2008-2018年国外研究应用热点主要涉及富营养化、营养盐循环对水生态系统的影响、气候变化及富营养化水体的管理等领域;国内热点研究则主要集中在水体富营养化问题相关领域应用.研究显示,新型试验数据的采集与获取（遥感数据、高频传感器）、大数据、数据-模型耦合及数据同化、生态建模之间耦合等应用是未来发展趋势.      

湖泊生态系统健康评估初探-以乌梁素海为例

在对湖泊生态系统健康评估的研究的基础上,选用乌梁素海物理化学指标（SD、DO、COD、NH3-N、BOD、TN、TP）数据及生物指标（浮游植物数量、浮游动物数量、底栖动物生物量、水生植物覆盖度、浮游植物叶绿素a）数据等12项指标,利用指标体系法计算乌梁素海生态健康综合指数,结果表明：乌梁素海生态系统综合健康指数总体上呈现明显递减趋势,表明其系统健康状况整体呈下降趋势。该结果客观地反映了乌梁素海近些年来的生态系统的健康状况,为乌梁素海的管理提供了科学依据,为湖泊生态安全调查奠定了基础。     

WASP模型湖库水环境模拟国内外研究进展综述

WASP（The water quality analysis simulation program）模型是美国环保局（EPA）推荐使用的水质模型之一,数年来被广泛应用于各类水体的水质模拟、预测和决策制定.本文简述了WASP模型的基本原理,针对湖泊和水库较为相似的水环境特征,阐述了WASP模型在湖库水环境中应用的国内外进展,总结和分析了WASP模型的应用前景和不足之处,为进行湖库水环境模拟研究和模型的选用提供一定的参考依据.     

基于全局敏感性分析方法的WASP模型不确定性分析

为了定量讨论WASP(The water quality analysis simulation program,水质分析模拟程序)模型中各参数对模拟结果的影响及其不确定性,本文在Simulink环境下对模型进行重组,利用Sobol方法,对影响DO、CBOD、NH3-N、NO3--N等4项输出的各参数敏感性进行了研究,重点讨论了输入条件如时空变化对参数敏感性的影响.结果表明:Sobol全局敏感性分析方法能够有效地筛选出WASP模型中对DO、CBOD、NH3-N、NO3-变化模拟较为敏感的参数,在实现模型参数“本土化”中具有较大的应用潜力;对比总敏感性与一阶敏感性指数之间的差异, WASP模型当中的若干参数(如GP1、PNH3、anc等)耦合性较强,不宜使用一次一个变量法对这些变量进行敏感性分析;在参数敏感性变化方面,即使对于同一条河流,WASP的参数敏感性指数会因边界条件的时空变化而发生改变.敏感性受空间变化的影响不大,但受时间(季节)变化的影响显著;输入变量随时间的变化,会引起模型不确定性在各季节上的较大的差异;WASP模型当中存在明显的“异参同效”作用,仅靠传统方法进行全局寻优率定,并不能体现水体各组分之间相互转化的过程,还需要结合实验对关键参数进行率定.     

水体富营养化综合水质模型及其应用研究

针对水体富营养化问题，探讨了一种多参数水体富营养化的水质生态模型（ＷＡＳＰ４）。在阐述其原理和计算方法的基础上结合汉江武汉段１９９２年性水华事件的实例进行水质模型，其特点是，不仅能够较好地模拟浮游植物的变化过程。而且能够提供发生水华问题的原因和生态机理的解释。     

基于模糊权物元分析模型的湖泊富营养化评价

运用模糊权重,结合层次分析法和物元分析法,试图构建模糊权物元分析模型。该模型不仅继承了经典物元分析的优点,同时充分考虑了权重的不确定性。按照中国湖泊富营养化评价标准,把湖泊水体富营养化程度划分为6个等级,选取Chl-a、TP、TN、CODMn和SD等5个指标为评价指标,应用该模型对东昌湖富营养化进行了评价,结果表明:所监测的3个湖区均为富营养化等级,其中又以西北湖区最严重,西南湖区次之,东南湖区相对较好。研究结果与实际相符,说明了此方法具有良好的可靠性,可适用于湖泊富营养化的综合评价。     

Exploration of relationships between phytoplankton biomass and related environmental variables using multivariate statistic analysis in a eutrophic shallow lake： A S-year study

Understanding the process of the changing phytoplankton patterns can be particularly useful in water quality improvement and management decisions. However, it is generally not easy to illustrate the interactions between phytoplankton biomass and related environmental variables given their high spatial and temporal heterogeneity. To elucidate relationships between them, in a eutrophic shallow lake, Taihu Lake, relative long-term data set of biotic and abiotic parameters of water quality in the lake were conducted using multivariate statistical analysis within seasonal periodicity. The results indicate that water temperature and total phosphorus （TP） played governing roles in phytoplankton dynamics in most seasons （i.e. temperature in winter, spring and summer; TP in spring, summer and autumn）; COD （chemical oxygen demand） and BOD （biological oxygen demand） presented significant positive relationships with phytoplankton biomass in spring, summer and autumn. However, a complex interplay was found between phytoplankton biomass and nitrogen considering significant positive relationships occurring between them in spring and autumn, and conversely negative ones in summer. As the predatory factor, zooplankton presented significant grazing-pressure on phytoplankton biomass during summer in view of negative relationship between them in the season. Significant feedback effects of phytoplankton development were identified in summer and autumn in view that significant relationships were obser,qed between phytoplankton biomass and pH, Trans （transparency of water） and DO. The results indicate that interactions between phyto：plankton biomass and related environmental variables are highly sensitive to seasonal periodicity, which improves understanding of different roles of biotic and abiotic variables upon phytoplankton variability, and hence, advances management methods for eutrophic lakes.     

Exploration of relationships between phytoplankton biomass and related environmental variables using multivariate statistic analysis in a eutrophic shallow lake:A 5-year study

Understanding the process of the changing phytoplankton patterns can be particularly useful in water quality improvement and management decisions.However,it is generally not easy to illustrate the interactions between phytoplankton biomass and related environmental variables given their high spatial and temporal heterogeneity.To elucidate relationships between them,in a eutrophic shallow lake,Taihu Lake,relative long-term data set of biotic and abiotic parameters of water quality in the lake were conducted using multivariate statistical analysis within seasonal periodicity.The results indicate that water temperature and total phosphorus(TP)played governing roles in phytoplankton dynamics in most seasons(i.e.temperature in winter,spring and summer; TP in spring,summer and autumn); COD(chemical oxygen demand)and BOD(biological oxygen demand)presented significant positive relationships with phytoplankton biomass in spring,summer and autumn.However,a complex interplay was found between phytoplankton biomass and nitrogen considering significant positive relationships occurring between them in spring and autumn,and conversely negative ones in summer.As the predatory factor,zooplankton presented significant grazing-pressure on phytoplankton biomass during summer in view of negative relationship between them in the season.Significant feedback effects of phytoplankton development were identified in summer and autumn in view that significant relationships were observed between phytoplankton biomass and pH,Trans(transparency of water)and DO.The results indicate that interactions between phytoplankton biomass and related environmental variables are highly sensitive to seasonal periodicity,which improves understanding of different roles of biotic and abiotic variables upon phytoplankton variability,and hence,advances management methods for eutrophic lakes.     

湖泊水质富营养化评价的模糊神经网络方法

为了探索人工神经网络用于湖泊营养化评价的可能性,提出了基于多准则学习的模糊神经网络湖泊水质营养化评价模型。该模型应用于我国五大主要湖泊水质营养化的评价结果表明,模糊神经网络用于湖泊水质营养化评价,具有简便、实用、客观性和广泛的通用性。