太原市迎泽湖富营养化控制的模型研究

针对湖泊富营养化问题,对太原市迎泽湖进行资料收集和长期水体监测,综合水动力模型、水质模型,融合参与湖泊富营养化的各种生命活动过程,建立湖泊富营养化耦合模型,用实测水质数据进行参数率定与验证,选取总氮、总磷、叶绿素a及透明度4项因子进行模拟,得出迎泽湖营养物质输移扩散及时空分布规律.结合迎泽湖实际情况,从补水方式、补水频率以及改变湖泊柔性结构三方面,提出改变水动力条件的方案并进行数值模拟,研究了各方案水动力、物质输移扩散的改进效果,结果表明,作为富营养化程度表征的叶绿素a在空间和时间分布上均存在一定的规律性,其浓度变化范围在0.035~0.105mg/L之间;藻类等浮游植物迅速增殖导致水质恶化水华暴发,而采取加大湖水水力循环和改善入口水质的控制方案,可有效改善湖水水质.     

外调补水条件下流速对景观水体水华抑制效果模拟研究

城市景观缓滞水体水华控制及水力条件改善是当前城市湖泊、河流等景观水体生态健康恢复的关键问题。永定河生态补水措施用于缓解莲石湖8号湖等景观缓滞水体面临的水华易发问题,然而该补水过程对景观水体的水华控制成效尚不明确。基于2019—2021年水质、水文、藻类实测数据,通过构建莲石湖8号湖水动力-水质二维耦合数值模型,结合现场监测数据对耦合数值模型进行率定与验证,探讨了在不同补水条件下8号湖叶绿素a含量和缓流区域的变化特征,定量分析了不同外调补水条件下缓滞区空间分布、叶绿素a浓度与典型景观缓滞水体水文条件的响应关系。结果表明：不同外调补水流量能够有效控制缓滞水体内叶绿素a含量,当外调补水流量为0.23～0.96 m³/s时,莲石湖8号湖表层水体中叶绿素a浓度较低且缓流区域面积较小。该研究结果可为城市景观水体水华控制及外调补水优化方案的制定提供技术支撑。     

基于MIKE11模型提高污染河流水质改善效果的方法

为寻求提高污染河流水质改善效果的方法,本研究选择中国多坝闸重污染河流颍河为研究对象,针对引江济淮工程颍河段的水质改善要求,以颍河主要的污染物高锰酸盐指数、氨氮为指标,提出了应用MIKE11建立试验河流一维河网水动力和水质模型,采用数值模拟的方法,试验研究河流水质改善的最优技术方法,模拟试验主要进行了补水流量、补水水质、补水位置和补水方式等措施对改善颍河水质效果的影响.模拟结果表明:用MIKE11模型中水动力模块(HD)和对流扩散模块(AD)并结合降雨径流模块(NAM)来进行污染河流水质改善是可行的,即补水流量为河流本底流量的10%,分别对补水点1采用Ⅲ类水,补水点2和补水点3采用Ⅳ类水进行补给,补给效果最佳,高锰酸盐指数和氨氮的去除率分别为72.3%和55.7%,使研究区颍河85%以上的河段达到Ⅳ类水水质标准,为河流污染控制提供了一种新方法.     

滇池湖泊富营养化动力学模拟研究

针对滇池富营养化情况 ,利用实测资料 ,建立了叶绿素a、透明度、藻量与总氮、总磷之间的相关关系式 ,利用水动力学原理建立垂向平均化的水动力学模型 ,并对总氮、总磷及叶绿素a、透明度和藻量分布进行了模拟计算。对滇池湖泊富营养化的控制提供科学依据。     

奥林匹克水上公园水质和生态数学模型应用研究

为保证奥林匹克水上公园满足相关水质标准,开展奥林匹克水上公园水环境污染防治研究非常必要.为评估污染防治方案的效果,构建了水上公园水质生态数学模型,主要模拟指标为TN,TP,BOD5,DO,叶绿素以及藻类,通过2008年实测水质资料进行了模型的验证和率定,对各污染防治方案的效果进行模拟.模拟结果表明:模型较好地模拟了水质和藻类动态变化:水处理站运行和地下水补水方案,时各污染物削减以及藻类生长的抑制作用明显.     

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.     

基于二维湖泊藻类模型的洪泽湖藻类空间动态模拟

将洪泽湖分为北、东、西3区,基于二维湖泊藻类模型构建洪泽湖藻类空间动态模型.利用水文、气象、水质数据初始化模型、设定边界条件,并用2012年逐月叶绿素a实测浓度校正模型参数,模拟出洪泽湖2012年叶绿素a浓度连续变化过程.从时间维度看,叶绿素a浓度变化多呈“双峰型”趋势,分别在4月和8月左右出现峰值;湖心和出湖口站点呈单峰型或无明显峰值;颜圩站点出现多个浓度峰值.从空间维度看,西区叶绿素a平均浓度最低且空间差异不明显;北区因湖水流动性差,浓度分布均匀,且靠近湖岸地区浓度较高;东区叶绿素a浓度受过水通道影响较大,空间差异显著.虽然受大型浅水湖泊模拟不确定性等因素影响,个别点位模拟误差偏高,但不会影响整体分析结果,模拟结果具有较高可信度.     

南四湖上级湖水质安全风险数值模拟

引用地表水有限元模型,以南四湖上级湖为研究对象,结合湖泊地形特征、设计工况、水文条件、水力学原理和污染物输移扩散规律与混合特性等,开展水质安全风险数学模拟研究,研究结果可为南水北调流域水污染控制规划、决策、设计提供参考.     

典型云南高原湖泊叶绿素a与影响因子的定量关系及对比分析

湖泊富营养化的影响因子涉及水文、物化、生物等多方面,具有复合性和非线性特征,定量化其与影响因素间的相关关系有助于识别影响湖泊营养状态的关键因子,可以用较低的成本、较短的时间达到理想的控制效果.云南高原湖泊具有易发生富营养化的自然和气候特征,对其富营养化发生条件及影响因子的分析可为科学的控制决策提供参考.本文选取云南滇池、程海、抚仙湖和异龙湖4个高原湖泊,比较湖泊自然特征与流域社会经济条件的异同;构建包括绝对主成分多元线性回归分析(APCS-MLR)、结构方程模型(SEM)及人工神经网络模型(ANN)的综合分析方法,重点关注并确定浮游初级生产力的代表指标(叶绿素a,Chla)与相关影响因子间的定量相关关系.研究发现:14个湖泊中,对Chla浓度变化影响最大的均为理化因子,但在各湖中该影响的正、负性及不同理化因子的贡献权重有较大差异;2流域污染源构成的不同在一定程度上影响了入湖的氮、磷负荷,使4个湖泊表现出不同的营养盐限制性特征;3流域面积、湖泊形态及湖体水动力条件影响着营养盐在湖体中的迁移转换,造成4个湖泊富营养化的差异性特征;4对Chla与影响因子间因果关联的识别须结合深入的机理过程分析.     

巢湖水源地水质对入湖河流的响应研究

文章基于三维水动力模型ELCOM建模,模拟分析巢湖水源地水质对入湖河流负荷响应关系,以及从白石天河进行引水时调水量不同带来的不同水质改善效果。不同站点水质受到入湖河流负荷影响大小主要与其距离该入湖河流远近相关,但结果同时显示,站点邻近的大流量入湖河流会改变这种响应关系。西部入湖河流需要较长的时间才会对东部水源地水质产生影响。故而,应该优先选择对柘皋河的水质进行改善,以保障水源地的水质。调水对水源地水质改善的模拟结果表明,水源地水质随调水流量的增加而得到较好的改善,计算结果为调水方案的优化提供了参考。     

富营养化饮用水源地山仔水库限制性营养元素研究

世界范围内关于水体富营养化的研究表明,流域尺度上营养盐的控制和削减是修复富营养化水体的关键措施,甄别水体限制性营养元素进而采取相应的控制措施是修复富营养化水体的有效途径.本文在时空格局上分析了富营养化饮用水源地山仔水库的限制性营养元素.结果表明,2003—2012年,山仔水库初级生产力的关键限制性营养元素为磷.秋、冬、春季,水体总磷浓度在0.02~0.09 mg·L-1左右,TN/TP原子比值在35~72之间,表明TP浓度相对低,磷为限制性营养元素;夏季表层水TP浓度在0.06~0.13 mg·L-1左右,TN/TP原子比值在11~13之间,表层水溶解性磷的浓度较低,磷主要蓄积在藻细胞内,由于温跃层的存在,底层释放的磷无法向表层水补给,故溶解态磷相对缺乏.总之季节变化对磷的限制性作用有显著影响.通过对山仔水库2003—2012年水体TP浓度和叶绿素a浓度相关性分析得出,修复水体需要控制的TP浓度阈值为0.028 mg·L-1.根据上述结果综合分析了已采取修复措施的效果,从而进一步提出了山仔水库富营养化的修复策略.     

长荡湖近15年营养状态评价及限制因子研究

采用综合营养状态指数法以及时间序列分析法、箱线图、Pearson相关分析等统计分析方法对长荡湖近15年的氮、磷、Chl a等监测数据进行分析,研究长荡湖的水质现状、营养物时空分布和变化规律及藻类生物量与氮磷营养盐的关系.结果表明:自2001年以来长荡湖富营养化呈加剧趋势,近15年来的透明度呈现下降趋势,Chl a浓度则以每年5.5μg/L的速率不断攀升,长荡湖随时都可能爆发大规模的蓝藻水华;长荡湖东部出水口(北干河口区)的水质好于湖体区(湖北区、湖南区、湖心区);TP为长荡湖浮游藻类生长的限制因子.     

大鹏湾近岸海域叶绿素a的时空分布特征

根据2015年度大鹏湾近岸海域5个海洋环境浮标的在线监测数据,分析大鹏湾海域海水中叶绿素a（Chl a）的时空分布特征及其与主要水质参数的相关关系。结果表明大鹏湾Chl a含量在春、夏、秋季较高,而冬季较低,实测最大值为82.23 μg/L;受水动力环境及陆源排放影响,终年沙头角附近海域的Chl a含量明显高于其他区域。Pearson相关分析结果表明,大鹏湾海域Chl a含量与水温呈现正相关关系,但与盐度不存在显著意义的相关关系。总体来看,Chl a含量的时空分布受陆地径流、外源输入和养殖环境状况等的共同影响。     

基于水流路径与景观单元相互作用的非点源污染模拟研究

从污染物进入受纳水体的载体水流着手,沿水流路径模拟污染物迁移过程中各景观栅格单元与周边景观栅格单元的相互作用关系,并将这种相互作用分为"推动"和"阻碍"两个方面,综合两种作用计算空间不同位置景观栅格单元污染物的入河迁移系数.同时,通过水文累积计算,获得河道水质空间分布特征.最后,以东北海伦地区4个子流域作为案例研究区,模拟得到流域污染源和水体污染程度的空间分布示意图,并利用2007、2008年10场降雨后流域出口的水质监测数据与模拟值进行了比较分析.结果显示,模拟N含量与监测TN值显著相关,模拟P含量与监测颗粒态P含量显著相关,表明该研究方法能定性地描述流域N、P污源染以及受纳水体水质时空分布特征.但模拟计算出的N、P含量均远远高于实测值,说明该模拟方法还需进一步改进以达到准确量化的目标.     

浮动生物床处理后生活污水富营养化程度分析

对加入浮动生物床处理后的生活污水的湖体富营养化程度进行了分析。通过选用具有代表性的参数总氮、总磷及叶绿素a对水体进行了研究,考察了水温、pH、浊度等对水体富营养化的相关影响,结合水质评价标准判断水体富营养化状态及浮动生物床处理系统的能力。结果表明:磷是水体富营养化的限制性因子,且湖水接近中等营养水平。     

近40年来玛纳斯河流域土壤水分补给量的变化分析

以西北干旱区的新疆玛纳斯河流域为例熏针对区域自然地理和土地利用特点,利用地理信息系统的空间分析技术,根据土壤水分平衡原理熏考虑研究区内降雨、径流、地下水以及灌溉等影响因子,建立土壤水分补给模型来推算土壤补给量的空间分布;分析了近40年来穴1961-2000年雪该流域土壤水分补给量的时空变化规律。结果表明:流域内的土壤水分补给量与降雨量变化趋势一致,夏季最高,冬季最低;流域内的土壤水分补给总体上较少但也存在空间差异,其中在绿洲区最高,在山地区略高于荒漠区。     

椒江口海域营养盐及富营养状况的时空变化

以2006年、2011年、2014年春季椒江口水质监测资料为基础,运用富营养指数法、有机污染综合指数法和潜在性富营养化评价法,对近10a来椒江口海域营养盐的时空分布变化特征和富营养化状况进行了研究分析。结果表明:近10a来,椒江口海域表层水体DIN、DIP均劣于四类海水水质标准,海域水体呈严重污染状态,富营养化程度较高;从时间上看,DIN、DIP浓度和富营养化程度均呈先加重后减轻的趋势;从空间上看,椒江口海域表层水体的DIN、DIP以及E值、A值平面分布均呈由河口向外海逐渐递减的阶梯状分布。入海径流携带的污染物、周边大型用海工程是影响该海域水体营养盐浓度和富营养化程度的主要因素。     

应用生态系统模型研究淀山湖富营养化控制方案

由于淀山湖上游污染负荷以及周边污水的排放,淀山湖已经严重富营养化。通过建立淀山湖生态系统模型,基于大量现场实测数据,对生态系统模型进行率定和验证,并利用生态系统模型对淀山湖N,P营养盐时间变化规律和藻类生长演替进行了系统研究,对各污染负荷削减的富营养化控制方案的效果进行模拟。模拟结果显示:该生态模型较好地模拟了常规水质和藻类的动态变化;淀山湖污染负荷主要来自于上游负荷,削减上游负荷对水质改善效果明显好于其他污染源削减方案;削减上游负荷95%以上,才能有效抑制蓝藻水华;P对蓝藻生长的控制效果好于控制氮。     

Application of Bayesian regularized BP neural network model for analysis of aquatic ecological data-A case study of chlorophyll-a prediction in Nanzui water area of Dongting Lake

Bayesian regularized BP neural network（BRBPNN） technique was applied in the chlorophyll-α prediction of Nanzui water area in Dongting Lake. Through BP network interpolation method, the input and output samples of the network were obtained. After the selection of input variables using stepwise/multiple linear regression method in SPSS i1.0 software, the BRBPNN model was established between chlorophyll-α and environmental parameters, biological parameters. The achieved optimal network structure was 3-11-1 with the correlation coefficients and the mean square errors for the training set and the test set as 0.999 and 0.000？8426, 0.981 and 0.0216 respectively. The sum of square weights between each input neuron and the hidden layer of optimal BRBPNN models of different structures indicated that the effect of individual input parameter on chlorophyll- α declined in the order of alga amount 〉 secchi disc depth（SD） 〉 electrical conductivity （EC）. Additionally, it also demonstrated that the contributions of these three factors were the maximal for the change of chlorophyll-α concentration, total phosphorus（TP） and total nitrogen（TN） were the minimal. All the results showed that BRBPNN model was capable of automated regularization parameter selection and thus it may ensure the excellent generation ability and robustness. Thus, this study laid the foundation for the application of BRBPNN model in the analysis of aquatic ecological data（chlorophyll-α prediction） and the explanation about the effective eutrophication treatment measures for Nanzui water area in Dongting Lake.