水体各组分吸收系数的测量方法研究

主要综述了水体水色组分吸收系数的测定方法.其中有色可溶性有机物采用0.22 μm聚碳酸酯滤膜过滤后的过滤清液在分光光度计上测定换算得到.总颗粒物吸收系数采用定量滤膜技术得到,并总结了文献中各种光程放大因子β的校正方法.综合分析了甲醇浸泡提取法、次氯酸钠漂白法和数值分离法区分浮游藻类、非藻类颗粒物吸收的原理、操作方法和优缺点.最后对水体组分光谱吸收的典型特征进行了讨论.     

夏季太湖水体固有光学参数对光传输行程、积分平均余弦影响的研究

基于2006-07-29～2006-08-01于太湖采集的水体固有光学参数和部分水质参数,利用辐射传输的理论,研究了夏季散射对太湖水体中光传输行程的作用、散射和吸收对光场积分平均余弦的影响,并分析了其可能机制.结果表明,垂直入射的辐射沿入射方向的平均传输行程和积分平均余弦呈现从西北向东南递增的趋势;垂直入射的辐射沿入射方向的平均传输行程、水柱的积分平均余弦与叶绿素a、悬浮物浓度、有机悬浮物浓度及无机悬浮物浓度均呈非线性相关,其关系可用对数函数来描述.本研究对水体中光合有效辐射的环境效应、及建立生物-光学模型有着重要意义.     

蓝藻水华对太湖水柱反硝化作用的影响

反硝化作用是湖泊水体最主要的脱氮过程,对减轻湖泊的氮素污染和富营养化控制具有重要意义.蓝藻水华暴发和衰亡可能会通过改变水体氮素循环途径及微环境来促使反硝化作用直接在水柱中发生,加速氮的去除.为了验证这一假设,取太湖湖水添加不同生物量的蓝藻和连续10 d的NO_3~--N、PO_4~(3-)-P营养盐,进行蓝藻生长与降解对反硝化影响的模拟实验,测定蓝藻水华期水体藻类生物量和各形态氮浓度的动态变化,同时利用~(15)N同位素添加培养结合膜进样质谱仪(MIMS)实时定量测定反硝化速率.结果表明,蓝藻在生长期吸收氮素转变为颗粒氮,在衰亡期藻细胞通过降解矿化释放了大量的NH_4~+-N,继而转化为NO_3~--N,为反硝化作用提供底物,是大幅度促进水体反硝化作用的关键;反硝化速率(以N2计,下同)最高达到(1 614. 52±301. 57)μmol·(m~2·h)~(-1),是同时期最低蓝藻生物量组反硝化速率[(534. 45±242. 18)μmol·(m~2·h)~(-1)]的3倍,实验结束时添加初始蓝藻生物量倍数最高组的TN去除率达最高(40. 02%),是未添加蓝藻组TN去除率(17. 72%)的2. 26倍,说明蓝藻堆积会显著促进反硝化作用的强度,加速水体氮素的去除.蓝藻衰亡时反硝化速率的快慢受NH_4~+浓度的影响显著,表明附着在藻团的微生物的耦合硝化-反硝化作用是氮盐去除的主要途径.本研究结果表明,水华蓝藻生长期快速吸收氮素转变为颗粒氮,蓝藻死亡降解后通过耦合硝化-反硝化作用加速氮素去除,这可能是太湖夏季氮素浓度降低的原因之一.     

南水北调东线中游枢纽湖泊有色可溶性有机物来源组成特征

运用三维荧光光谱(excitation-emission matrices,EEMs)与平行因子分析模型(parallel factor analysis,PARAFAC)技术手段对南水北调东线枢纽湖泊洪泽湖、骆马湖两个水体中CDOM的来源组成特征进行分析.结果表明:①解析出两湖泊均得到3个荧光组分,陆源类腐殖质C1、类色氨酸C2和类酪氨酸C3.②两湖泊3种组分荧光强度在入湖河口附近明显高于其他水域,且丰水季节3种组分荧光强度均显著大于枯水季节(t-test,P 0. 01),其中陆源类腐殖质C1的荧光强度在丰水期最大.表明两湖水体CDOM来源与组成受上游水系来水量和水文过程的影响较大,尤其是陆源类腐殖质浓度的高低.③相关性分析得出,陆源类腐殖质C1与DOC浓度、吸收系数a(254)有极显著相关性(r~2=0. 60,P 0. 01; r~2=0. 88,P 0. 01),相关性高于其余两种组分,表明陆源类腐殖质为CDOM的主要来源.另外,陆源类腐殖质C1与SUVA、S275-295、IC∶IT具有很好的相关性(r~2=0. 49,P 0. 01; r~2=0. 61,P 0. 01; r~2=0. 93,P 0. 01),进一步说明了两湖泊CDOM来源与组成受陆源影响较大.洪泽湖、骆马湖CDOM来源与组成受到不同水文情景和入湖河流的影响,应加强丰水期对入湖河流的水质管理.     

基于稀疏表达的水体遥感反射率高光谱重构及其应用

高光谱重构技术可以有效地突破多光谱卫星传感器波段设置的限制,获得更多更有效的地物光谱信息.本研究基于稀疏表达方法提出了一种针对水体遥感反射率的高光谱重构算法,以太湖、杭州湾的原位水体光谱数据为数据源,在5种常用水色传感器(Sentinel-2A MSI、MERIS、MODIS Aqua、GOCI以及ⅦRS)上进行了高光谱重构实验,最后将该算法应用于GOCI数据,进行了算法适用性验证.结果表明:(1)基于稀疏表达的高光谱重构算法可以在不利用实测光谱数据的情况下实现高光谱重构,光谱重构精度高于多元回归光谱重构算法;(2)基于稀疏表达的高光谱重构算法在5种水色传感器上都取得了较好的效果,平均相对误差均在10%以下,均方根误差均在0.005 sr-1以下;(3)相比于原始GOCI多光谱数据,经稀疏表达高光谱重构后的GOCI数据在叶绿素a浓度和总悬浮物浓度估算精度上有不同程度提升.其中对叶绿素a浓度估算而言,平均相对误差从80.6%减少至51.5%,均方根误差从12.175μg·L~(-1)减少至7.125μg·L~(-1);对悬浮物浓度估算而言,平均相对误差从19.1%减少至18.8%,均方根误差从29.048 mg·L~(-1)减少至28.596 mg·L~(-1).     

氮磷形态与浓度对铜绿微囊藻和斜生栅藻生长的影响

以铜绿微囊藻（Microcystis aeruginosa）和斜生栅藻（Scendesmus obliquus）为研究对象,分别以硝酸钠、氯化铵和尿素为氮源,以磷酸氢二钾、甘油磷酸钠和三磷酸腺苷为磷源,配置不同浓度的氮磷培养基（氮浓度1.00,4.00,8.00mg/L,磷浓度0.20,2.00mg/L）,通过一次性培养实验研究2种藻氮、磷饥饿时对不同形态和不同浓度氮磷的生长响应.结果表明,2种藻对氮、磷的形态和浓度响应均不同,且藻种之间也有明显的响应差异.铜绿微囊藻在3种浓度硝酸钠培养下比生长速率无显著差异,而斜生栅藻的比生长速率在硝酸钠4.00mg/L时达到最高,说明1.00mg/L的硝酸钠已满足铜绿微囊藻对氮的生长需求,斜生栅藻对氮的需求高于铜绿微囊藻.铜绿微囊藻在1.00,4.00mg/L氯化铵和尿素培养下的比生长速率相同,且比生长速率和现存量均高于同浓度硝酸钠培养组,说明相比于硝酸钠,铜绿微囊藻更喜欢利用还原态的氯化铵和尿素.但当氯化铵浓度高达8.00mg/L时,铜绿微囊藻比生长速率低于相同浓度尿素和硝酸钠培养组,也低于低浓度氯化铵培养组,说明高浓度氯化铵不利于铜绿微囊藻的生长.然而,斜生栅藻在8.00mg/L氯化铵培养下比生长速率和现存量与尿素培养时无显著差异,而且均高于硝酸钠培养组,说明斜生栅藻对氯化铵的耐受能力比铜绿微囊藻高.3种形态的磷均能被铜绿微囊藻和斜生栅藻利用,但铜绿微囊藻用高浓度有机磷培养时的现存量更高,斜生栅藻则在高浓度无机磷培养下生长更好,说明铜绿微囊藻比斜生栅藻能更好的利用有机磷,高浓度的无机磷不利于铜绿微囊藻生长.太湖目前铵氮浓度降低显著,水体无机磷占比很低,溶解态有机磷浓度占比较高,这些都更有利于蓝藻形成优势.     

基于Landsat 8影像估算新安江水库总悬浮物浓度

总悬浮物(total suspended matter,TSM)直接决定着水下光场分布,进而影响水体的初级生产力,其浓度也是水质和水环境评价的重要参数之一.本研究构建了基于Landsat 8影像数据的较为清洁的新安江水库TSM的遥感估算模型,并给出了该水体TSM浓度的空间分布特征.结果表明,对该水体TSM浓度较为敏感波段为Landsat 8第二、三和八波段,线性相关的决定系数分别为0.37、0.51和0.42.然而,以上任何一个波段都无法单独用于准确地提取该区TSM浓度,而利用以上3个波段构建的多元回归模型能够给出较为准确的估算结果,模型决定系数为0.92,平均相对误差为11%,均方根误差为0.16mg·L-1.新安江水库TSM浓度整体较低,变化范围为0.04~24.54 mg·L-1,平均浓度为2.19 mg·L-1.高浓度部分位于湖的边缘区以及一些湖湾枝杈,如:枫树岭水域、汾口水域、威坪水域、安阳水域、大墅水域、临岐水域等,主要是受入湖河流以及邻近水域采砂活动的影响.因此研究认为利用Landsat 8数据的3个波段,采用多元回归模型能够较好地估算较清洁水体的TSM浓度.     

千岛湖水体悬浮颗粒物吸收特性及其典型季节差异

利用千岛湖2012年12月~2013年2月冬季及2013年6~8月夏季的采样数据,分析了千岛湖水体的营养水平和悬浮颗粒物的吸收特性季节变化及空间分布规律.结果表明千岛湖营养水平夏高冬低,整体处于中营养水平.冬季和夏季总悬浮颗粒物吸收系数在440 nm的均值分别为:(0.20±0.07)m-1和(0.24±0.17)m-1;675 nm的均值为(0.07±0.02)m-1和(0.10±0.07)m-1;夏季显著高于冬季(t-test,P<0.05).冬季总悬浮颗粒物的吸收光谱可分为两种情况:西北湖区与浮游植物吸收类似,其它站点与非藻类颗粒物的吸收相似;而夏季,在可见光范围,50%以上总悬浮颗粒物的吸收是由藻类颗粒物贡献,因此,总悬浮颗粒物的吸收光谱曲线与浮游植物光谱曲线类似.冬夏季浮游植物吸收系数差异显著(P<0.05),440 nm均值分别为(0.10±0.03)m-1和(0.17±0.14)m-1;相应地675 nm的均值为(0.05±0.02)m-1和(0.08±0.07)m-1.冬季和夏季440 nm浮游植物比吸收系数(以Chla计)的均值分别为:(0.045±0.010)m2·mg-1和(0.039±0.013)m2·mg-1;675 nm处为:(0.022±0.004)m2·mg-1和(0.019±0.005)m2·mg-1.440 nm和675 nm浮游植物吸收系数随Chla浓度及综合营养状态指数的增加线性增大;比吸收系数和Chla浓度呈幂函数关系,随Chla浓度增大而减小.冬季非藻类颗粒物吸收与无机颗粒物的相关性最好;夏季440 nm非藻类颗粒物吸收与总悬浮颗粒物和有机颗粒物呈线性关系,随着总悬浮颗粒物和有机颗粒物含量增加非藻类颗粒物吸收增加.     

重要饮用水源地天目湖水库有色可溶性有机物来源与组成特征

天目湖作为重要集中式饮用水源地,水体水质变化会影响其生态系统服务功能.有色可溶性有机物（CDOM）是溶解性有机物的重要组成部分,其来源与组成直接影响水处理工艺与出水品质,因而研究天目湖CDOM来源及时空分异规律对其水质供应安全及生态系统功能维护有着重要的作用.基于2017年逐月野外采样数据,运用平行因子分析法（PARAFAC）等对CDOM光谱数据进行分析,揭示了天目湖CDOM来源和组成的空间及季节变化特征.PARAFAC结果表明,天目湖CDOM库中微生物作用类腐殖酸组分C1相对丰度最高（44.2%±9.8%）,其次为类色氨酸组分C2（29.2%±4.3%）和类酪氨酸组分C3（17.2%±13.1%）,陆源类腐殖酸组分C4相对丰度最低（9.4%±2.4%）.时空分布特征及主成分分析结果表明天目湖河口区CDOM丰度a（254）、C1和C2组分显著高于下游湖区,而光谱斜率S_275-295则显著低于下游湖区（t-test,P<0.05）,意味着入湖河流输入造成天目湖河口区CDOM腐殖质化程度及相对分子量的升高.夏、秋季节的a（254）、C1、C2和C4组分荧光强度显著高于冬、春季节（t-test,P<0.05）.结果表明不同季节对CDOM组成的影响不仅要考虑降雨量和径流输入的差异,还应综合考虑水体温度、热分层和浮游植物生物量以及光和微生物降解对CDOM的矿化作用.     

水温和营养盐增加对太湖冬、春季节藻类生长的影响

为探讨水温和营养盐增加对冬、春季节太湖藻类生长和群落演替的影响,研究了不同水温(不增温、12.0、14.0、16.0、18.0、20.0℃)和不同营养盐浓度(低、中、高营养盐浓度)下藻类的生长及优势种群变化. 结果表明:藻类∑ρ(Chla)〔蓝藻、绿藻及硅藻中ρ(Chla)总量,下同〕随着水温的升高呈增加趋势,在20.0℃下∑ρ(Chla)为0.19~12.94μg/L,显著高于其他水温试验组(0.01~6.83μg/L);与较低水温(不增温、12.0、14.0℃)相比,较高水温(16.0、18.0、20.0℃)更能显著促进藻类对氮、磷营养盐的吸收利用. 添加营养盐后,硅藻、绿藻ρ(Chla)的日均值分别为0.52~4.07、0.17~0.52μg/L;湖水中∑ρ(Chla)呈增长趋势,并且浮游植物群落结构的优势种由绿藻转变为硅藻,硅藻ρ(Chla)所占比例从试验初始的50%升至75%~98%, 说明营养盐增加可加大硅藻的竞争优势;而绿藻的生长则可能同时受水温和营养盐共同作用的影响,因此太湖冬、春季节藻类的演替同时受到水温和营养盐的影响.