海洋污染及其防治

x55双取现盯拼2广东大亚湾藻类水华的动力学分析n.藻类水华与营养元素的关系研究/徐宁…(暨南大学水生态科学研究所)//环境科学学报/中科院生态环境研究中心一2(X)1,21(4)一闷田一粼抖环图X一9 1卯8年1月一12月在广东大亚湾澳头海域布设6个监测站位,每3天采样1次,连续监测浮游植物种群结构及其时空演替。4月一6月上旬同步监测水温、盐度、光照、声值、Do、叶绿素。、C()D、浊度和营养元素等环境因子,其余月份每月测定一次。监测结果表明,大亚湾澳头海域1998年全年先后发生日本星杆藻(Asteri朋eUa japomca)水华、细弱海链藻(Thala面osha …     

广东大亚湾藻类水华的动力学分析——I.藻类水华的生消过程及其与环境因子的关系

1998年广东大亚湾澳头海域先后后发生日本星杆藻（Asterionella japonica）水华（01-24～02-23）、细弱海链藻（Thalathiosira subtilis）水华（04-08～04-20）、裸甲藻（Gymnodinium spp.)水华（04-09～05-08）、角毛藻（Chaetoceros spp.)水华（05-11～05-20）。本文研究了水华期间藻类的生消过程及其动态变化，并分析环境因子在水华形成和消亡过程中的作用和机制。研究结果显示：稳定、适宜的水温是水华形成的必要条件，水温的急剧改变是水华消散的重要原因。海水盐度的大幅度波动与水华的水密切相关。连续的低光照对藻类有诱导作用，而不同的藻类对光照强度的需求和反应并不完全相同。     

广东大亚湾藻类水华的动力学分析Ⅰ. 藻类水华的生消过程及其与环境因子的关系

1998年广东大亚湾澳头海域先后发生日本星杆藻(Asterionellajaponica)水华(01-24～02-23)、细弱海链藻(Thalathiosirasubtilis)水华(04-08～04-20)、裸甲藻(Gymnodiniumspp.)水华(04-29～05-08)、角毛藻(Chaetocerosspp.)水华(05-11～05-20)。本文研究了水华期间藻类的生消过程及其动态变化,并分析环境因子在水华形成和消亡过程中的作用和机制。研究结果显示稳定、适宜的水温是水华形成的必要条件,水温的急剧改变是水华消散的重要原因。海水盐度的大幅度波动与水华的消散密切相关。连续的低光照对藻类有诱导作用,而不同的藻类对光照强度的需求和反应并不完全相同。     

球形棕囊藻(Phaeocystis globosa Scherffel)赤潮成因分析

对1997年冬季和1999年夏季发生于广东省饶平枯林湾海域的棕囊藻赤进行了现场调查和监测，结果表明，棕囊藻赤潮的爆发是海洋环境变化和棕囊藻自身特性共同决定的，长期集约化养殖引起枯林湾海域的N、P、Fe、Mn浓度较高，特别是Fe浓度明显高于广东沿海的其它海区，为赤潮的爆发提供了物质基础，棕囊藻增殖过程中对DIN（可溶性无机氮）的需求量较高，特别对NO3^－-N有明显的主动吸收，与DIP（可溶性无机氮）相比，海水DIN浓度恢复速率较慢。可能成为限制棕囊藻赤潮的规模和持续时间的关键因子，海水温度的异常增高及降雨量偏少，与棕囊藻赤潮的发生紧密相关。     

大亚湾养殖区营养盐状况分析与评价

研究了1997年春季大亚湾大鹏澳海域及1997～1998年度和1998～2000年春季澳头海域营养盐及其他水化参数的变化。大鹏澳和澳头海域平均DIN含量分别为52.37、115.07μg/L,DIP为5.33、9.19μg/L,DSi为351.81、1068.3μg/L。大鹏澳海域营养状态质量指数(NQI)值多在1.0以下,平均0.97;1998～2000年春澳头海域NQI平均值分别为1.94、1.63、1.51。从1997年澳头海域水质状况来看,春夏季节水质污染程度较高,秋冬季节较低。研究结果表明:大亚湾海域整体水质良好,而且大鹏澳海域水质优于澳头海域,但近岸海区和养殖区已受到一定程度的污染,水质已接近中营养型水平。     

大亚湾海域营养盐的季节变化及微表层对营养盐的富集作用

于2007年5月～2008年4月对大亚湾海域微表层、次表层和底层氮(N)、磷(P)、硅(Si)营养盐进行了每月一次的周年调查和比较分析.结果表明,大亚湾海域营养盐含量较前期调查略有上升,可溶性无机氮(DIN)、可溶性无机磷(DIP)、可溶性硅酸盐(DSi)的平均值分别为8.93、0.41和9.41μmol·L-1,养殖...     

新立城水库藻类水华环境因子分析及其预警监测

调查研究表明长春市新立城水库发生小范围藻类水华期间浮游植物藻类群落结构变化不明显,种群丰度增加。对监测数据进行了分析并与该地区非水华期间的监测数据相比较;同时对水质进行了环境因子相关性及对藻类水华的影响分析。结果显示溶解氧和温度是影响水库叶绿素a值变化的主要环境因子,且可以作为北方湖泊藻类水华预警的主要监测指标。     

有机氮对大亚湾亚历山大藻种群生长的促进作用

2008年1~12月对大亚湾澳头养殖海域溶解有机氮(DON)组成、含量与亚历山大藻种群动态进行了周年调查,同步监测了无机营养盐、水温、盐度等主要环境因子.结果显示,大亚湾澳头海域DON水平4~6月较高,最大值达21.27μmolN/L,其余月份较低,全年平均浓度为7.44μmolN/L.尿素是DON的重要组分,全年平均浓度为1.98μmolN/L,约占DON的20%~30%.可溶性游离氨基酸(DFAA)波动较大,介于1~5μmolN/L.4~6月亚历山大藻种群维持较高密度.4月21日澳头海域发生亚历山大藻水华,最高细胞密度达到3319cells/mL.DON和尿素浓度高峰与亚历山大藻密度高峰同步出现,水华消散后DON和尿素浓度分别大幅下降至高峰期的23.84%和62.86%.统计结果显示,表征有机污染程度的DON、尿素和CODMn与亚历山大藻种群密度具有显著正相关关系(p<0.05).DON含量的增加能够促进亚历山大藻的生长,并在温度、盐度等环境条件适宜的情况下可能成为赤潮暴发的重要诱因.     

大亚湾日本星杆藻种群动态及其与环境因子的关系

研究了1997～1998年及1999和2000年春季大亚湾日本星杆藻(Asterionella japonica)种群动态及其与环境因子之间的关系.日本星杆藻是大亚湾浮游植物常见优势种类,可在全年温度范围(14～32.8℃)内形成数量高峰,并发生水华.日本星杆藻在1998年和2000年春季不常出现,但1999年春丰富的营养盐含量及它们之间合适的比值、多变的水温、稳定的盐度和晴朗的天气使日本星杆藻迅速生长,并发生了水华,最高细胞密度达5255cells/mL.水华消耗了大量的营养,水华期间DIN、DIP和Dsi分别下降了76.0%、69.7%和58.8%,而且营养元素的消耗特别是DIN的耗尽是水华消退的重要原因,而桡足类等浮游动物摄食也是水华消退的原因之一.     

遮光对滇池春季藻类水华的影响

为了研究(太阳)光强与水华藻类增殖的关系并探讨光强调节措施对水华的控制效果,2014年3-4月在滇池(草海)开展了基于围隔试验的水华早期遮光控藻效果的研究,结果显示:相比同期对照组,遮光率为85%时利于浮游植物生长且生物量升高了13.4%(5.8%~26.4%),遮光率为99%时抑制浮游植物生长且浮游植物生物量削减了28.8%(21.7%~41.5%),这与滇池高日照辐射与紫外强度及春季相对较低的水温有关;藻类组成方面,遮光99%后能提高蓝藻所占比例,且使群体微囊藻明显漂浮聚集于水体表面;遮光对藻类活性、水质等亦有一定影响。结合该研究与其它相关研究分析,水华控制中遮光率的选择需因控制目标、水华阶段性与地域特点制宜。     

基于复杂网络的城市湖库藻类水华形成识别研究

在对城市湖库藻类水华形成机理深入研究的基础上,将提取的影响水华暴发的关键因子总磷(TP)、总氮(TN)、温度(T)、pH值、溶解氧(DO)、光照(I)、叶绿素a浓度(chl_a)作为网络节点,将影响因素间的关系抽象成网络的边,构建了藻类水华形成的有向网络模型.同时,计算了复杂网络的统计特征参数,构建了节点的关键度模型,并进行修正,进而构建了水华形成的复杂网络统计特征参数模型G,对其进行半定量分级,从而实现对水华暴发的有效识别,最后采用北京城市河湖水质的实验数据对模型进行了验证.结果表明,复杂网络统计特征参数G与叶绿素a浓度有显著的相关性,能够较好地表征水华形成过程.     

船舶压舱水引起的有害赤潮藻类生态入侵及其控制管理

随着国际航运业的发展,船舶运输成为海洋生物生态入侵的重要途径。外来入侵生物严重影响了海洋生态系统生物多样性,并造成了巨大的经济损失。本文综述了船舶压舱水生态入侵状况、危害以及管理和控制方面的研究进展,特别对外来有害赤潮藻类的入侵进行了深入分析。建议加强生态入侵风险评价,了解外来物种的定居和扩散途径,评估它们对生态系统、人类健康和经济活动的潜在影响。     

AVHRR遥感数据在海表赤潮细胞数探测中的应用

以1998年渤海赤潮过程中的现场实测资料和同步的NOAA－14的AVHRR数据,以植被指数（NDVI）为基础,建立了渤海叉角藻赤潮生物细胞数遥感探测模型,该模型使用简便,可以有效地利用目前正在运行的气象卫星数据进行赤潮的业务化监测,直接获取赤潮浮游植物细胞数这个指标,确定赤潮的发生范围,赤潮面积以及赤潮生物分布的密集区,并计算细胞分裂速度以判定赤潮的生消状况,为赤潮灾害的应急防治工作提供依据。同时可以区分赤潮水体与其他如何流或排污口排放的泥沙或悬浮物,以消除这些物质对赤潮识别带来的影响。     

基于复杂网络同步特征的水华暴发数值模型

基于复杂网络的同步特征和藻类动力学生长特性, 以汉江近年来水华污染的现场监测资料为例, 并结合氮磷浓度、水温等实测数据构建了水华暴发的数值模型, 用以描述藻类生长和水华暴发的动力学机制; 同时, 利用达到指定藻生物量临界值的网格数规模作为判定水域是否暴发水华以及规模大小的依据, 从复杂网络同步特性的角度验证了水华暴发的临界性和全局突发性, 进而揭示了水华暴发现象是水域子区域整体协同作用的结果. 计算结果表明, 如果达到临界值的网格数超过指定的规模, 相应水域将暴发水华, 且网格达到峰值状态持续的时间越长, 水华污染越严重.     

应用三维粒子轨迹跟踪模型模拟香溪河水藻增殖过程

三峡工程建成后将改变库区的水动力条件,会对库区及支流的水生态环境产生重要影响.因此,本文应用三维非结构海洋动力学模型ELcirc,以及考虑营养物质浓度、水温、水下光照强度和流速等因素影响水藻增殖的粒子轨迹跟踪模型模拟三峡库区支流香溪河的水流及水藻颗粒的输移.同时,采用室内弯道水槽试验资料对模型进行了验证,计算结果表明,验证后的模型可以较为精确地模拟弯道水流运动特性和弯道水流中的物质输移现象.采用验证后的模型研究了2007年9—10月三峡水库蓄水期香溪库湾的水流及藻类颗粒物质输移,结果表明,长江干流水体倒灌入香溪库湾产生回流,藻类颗粒向上游运动,考虑水藻生长过程的三维粒子轨迹跟踪模型可以较好地模拟水藻颗粒的垂向分布及水藻生长的水华过程.     

氮限制对三种赤潮藻生长以及种间竞争效应的影响

为了了解不同类别的赤潮藻类对氮(N)限制的响应,在实验室单独培养以及混合培养条件下,研究了N限制对3种典型赤潮微藻(中肋骨条藻、锥状斯氏藻和海洋卡盾藻)生长的影响.结果显示,N限制对3种赤潮藻类的生长均具有明显影响,其中中肋骨条藻对N限制较为敏感.混合培养体系中,藻细胞生长同时还受到种间竞争的明显抑制;而在3种藻混合培养条件下,种间竞争成为了藻细胞生长的决定性因素,锥状斯氏藻和海洋卡盾藻能对中肋骨条藻的生长能产生协同抑制作用.锥状斯氏藻是一种可形成孢囊的种类,N限制和种间竞争能促进其孢囊的提前形成,并且种间竞争能显著提高孢囊的形成率.     

基于天地协同的巢湖水华分布特征分析

基于MODIS影像监测2016年巢湖蓝藻水华分布,结果表明：水华的频次,持续时间从西北部水域向东南部水域逐渐减弱;西半湖湖心水华开始日期最早（5月19日）,持续时间最长为131d,塘西水华发生频次较多（10次）.进一步将水华遥感监测结果与同步水面实测水质参数数据（藻密度,叶绿素a,总氮,总磷）进行相关性分析,利用Q型聚类分析将水面实测采样点分为东区和西区两部分.西区藻密度,叶绿素a,总氮,总磷和水华面积相关性较强（R²均大于0.6）.     

赤潮期东海水体不同遥感分类算法应用分析

对赤潮期长江口及邻近东海海域水体进行了三种不同遥感分类方法的水体类别提取。首先进行了最大似然监督法和ISODATA非监督法两种代表性的水体遥感分类,之后提出了两种基于水体光谱曲线特征的波段比值阈值分割模型,即C1=Lrs(645)/Lrs(469)和C2=Lrs(555)/Lrs(469)。对比发现,三种方法分类结果均揭示出了长江口及邻近东海海域近岸到远洋的水体空间变化规律,依次为悬浮泥沙水体、富营养化水体、赤潮水体、赤潮边界水体和远洋洁净水体。其中最大似然监督法对像元亮度值较为均一的悬沙水体和富营养化水体提取精度较高。而ISODATA分类结果误判较严重,可以作为辅助判别依据。本文提出的阈值分割模型1对悬浮泥沙水体更为有效,总体精度为91.34%,Kappa系数为0.88;模型2对赤潮水体更有效,总体精度为94.14%,Kappa系数为0.92,精度均高于前两种方法。     

巢湖流域氮磷面源污染与水华空间分布遥感解析

基于遥感监测手段,分别应用DPeRS模型和MODIS水华提取方法对巢湖流域氮磷面源污染特征和巢湖水体水华爆发规律进行遥感像元尺度解析,结果表明: 2010年巢湖流域总氮产生量为1900.3t,入河量为846.5t;总磷为244.1t,入河量为76t.巢湖流域农业面源污染对氮素污染贡献最大,而水土流失则对磷面源污染贡献最大;综合巢湖流域氮磷面源污染和水华爆发的时空特征分析,明确氮磷面源污染与巢湖水华具有相关性,并且时间上水华爆发频率较氮磷面源污染具有先滞后后同步的特征,且面源污染负荷与水华爆发面积的相关系数为0.45;在空间上,面源污染负荷较大区域与水华爆发频度较高区域也有较好的匹配性;基于这种相关性,应用DPeRS模型对巢湖流域进行氮磷减排情景分析,结果表明在施肥量减少30%,农村生活垃圾处理率提高到60%,畜禽粪便处理率和城市垃圾处理率提高到80%的情况下,氮磷面源污染平均削减率可以达到50%.     

模拟消落带水华暴发行为的数值沙堆模型

以长江最大支流汉江近年来水华污染的现场资料为例,通过氮磷浓度、水温、流速和光照等实测数据构建了消落带开放水域环境体系的数值沙堆模型,描述了藻类生长及水华暴发的动力学机制;利用数值沙堆系统崩塌行为反映出的频率-尺度幂律关系作为判断消落带水域是否暴发水华以及规模大小的依据,采用有限尺度标度分析从不同侧面验证了水华暴发系统的自组织临界性,并揭示出各种拟合参数与水华暴发规模之间的定量关系.研究表明,沙堆模型如果存在良好的幂律关系,相应的消落带水域将暴发水华,且幂律指数越大,水华污染程度越严重.