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.     

大型植物过量生长型的富营养化湖泊--乌梁素海

由于营养物的增加和积累 ,水体的主要生物相应为浮游植物和大型水生植物 ,表现为浮游植物疯长(藻型 )和大型水生植物的过量生长 (草型 )。草藻混合型应视为过渡型。草型富营养化湖泊多发生在浅水湖泊 (水深 <4m ) ,我国大部分湖泊水域均处在浅水区域 ,且湖泊水体营养物含量多数已大大超过富营养化控制警戒线。因此 ,在研究和控制湖泊富营养化问题时 ,更应高度重视草型富营养化湖泊。本文将以内蒙古乌梁素海为例 ,说明草型富营养化湖泊发展的危害和治理控制的重要性和必要性     

太湖藻类状况分析

对太湖藻类发生的内因、外因作了阐述，就有关的环境因子与藻类的关系作了相关分析，对太湖藻类的监测工作提出了建议。     

太湖水污染近期变动趋势及对策建议

太湖水污染是公众普遍关心的环境问题之一。根据近3年调查资料,对太湖水污染治理措施(工业污染源达标排放、城市污水处理厂的建设、畜禽和水产养殖污水的治理、河道清淤和引水工程、农业面源治理及禁用含磷洗涤剂等)、水质变动趋势及影响太湖水质变化的原因进行了分析,并提出了相应的对策建议,以期为太湖水污染的进一步治理提供科学依据。     

基于WARMF模型的杭埠-丰乐河流域水文模拟研究

研究了WARMF模型在杭埠-丰乐河流域(巢湖流域最大支流)的水文模拟适应性能并进行了流域水文系统分析.利用AVSWAT2000模型将流域划分为37个子流域,利用流域地貌-土壤分布对应关系、土壤剖面结构、地下水位埋深等条件,确定了子流域的平面分组与剖面土层结构,较大程度上降低了流域模型参数校准的难度与不确定性.利用2000～2003年的水文观测数据,在参数灵敏度分析基础上,对模型水文参数进行了校准与检验.结果表明,WARMF在研究区具有较好的适应性能.WARMF模型与AVSWAT2000模型的水文模拟结果对比表明,WARMF模型具有更好的日拟合性能.基于模型的模拟结果,在空间尺度上定量分析了流域从降水开始到入湖的水循环过程,在时间尺度上分析了年内降雨、径流的分布及其对应关系.流域概化、模型的校准与检验以及流域水文时空变化的系统分析方法等对流域水文、环境的模拟研究与系统分析具有探索意义.     

太湖流域水污染对太湖水质的影响分析

从太湖地区(苏州、无锡、常州、杭州、嘉兴和湖州)的污染物排放量、水质监测结果，以及工农业发展、人口变化、人民生活水平的提高、东太湖萎缩，底泥中营养物的变化和湖泊生态系统失衡的特点入手，分析了太湖流域水污染现状。结果表明，工业废水排放量高于城镇生活废水排放量；太湖湖体、环湖河流水质与省、市边界断面主要超标项目分别为：总磷、总氮和氨氮；水体水质演变是由工农业迅速发展、人口过度增加、污染防治措施相对滞后，以及太湖水生态系统失衡等原因造成的。     

遥感方法应用于湖泊富营养化评价的研究

利用武汉东湖各子湖多年可靠的地面监测资料和1999年9月Landsat—7的TM各波段的卫星遥感数据,建立了各子湖的营养状态指数与TM各波段图像上灰度值之间的关系模型：一元线性模型、多元回归模型。运用这些模型对武汉各湖泊进行富营养化评价。同时基于地面监测资料,用日本学者相崎守弘提出的修正富营养化指数法对武汉主要湖泊的富营养化程度进行评价。结果显示,武汉湖泊多处于中富营养状态,遥感评价结果与地面监测结果基本一致。指出利用遥感方法进行湖泊水体富营养化监测评价是可行的、有效的、利用该方法可进行大范围的湖泊富营养化调查评价。     

混凝法在滇池蓝藻暴发期净水除藻的可行性研究

采用精制硫酸铝为混凝剂,L93^4正交法安排滇池蓝藻暴发期混凝沉降除藻除净水工艺实验。结果表明,混凝剂种类、水样pH值对蓝藻去除率有很大影响。研究确定了混凝剂除藻最佳操作条件,为混凝法去除蓝藻的工业化提供了理论和实际操作依据。     

编制滇池流域水污染防治"十一五"规划的初步设想

从回顾滇池流域水污染防治“九五”计划和“十五”计划的编制入手,分析了1995、2000、2005年滇池流域的水污染变化趋势,提出了编制“十一五”规划的初步设想。     

滇池沿岸农村固体废物污染调查研究 --呈贡县大渔乡案例分析

以呈贡县大渔乡为案例,调查分析了区域农村固体废物的来源、产生量、成分和处理处置现状,引入了固体废弃物潜在污染负荷指数。