一株溶藻细菌对铜绿微囊藻的溶藻机理初探

为确定溶藻细菌S7（Chryseobaterium）对铜绿微囊藻的溶藻方式,分别采用高温灭菌（121~123℃）、离心（10 000 r.min-1）、0.22μm滤膜过滤等方式对S7菌液进行处理,检测其对铜绿微囊藻的去除效果。并通过对溶藻过程中叶绿素a和丙二醛（MDA）含量的测定,藻细胞显微结构的观察和细胞成分的红外光谱分析,初步探讨菌株S7对铜绿微囊藻的作用机理。结果表明,S7是通过释放胞外活性物质间接溶藻,该物质具有很强的热稳定性,不属于蛋白质类物质。该活性物质对铜绿微囊藻的叶绿素a有明显的去除效果,并可导致藻细胞膜脂过氧化产物MDA积累量的显著提高和藻细胞解体。藻细胞红外光谱分析表明,经过溶藻物质作用的藻细胞,其蛋白质结构遭到破坏。通过试验结果,推测出菌株S7的溶藻机理：溶藻物质先损伤铜绿微囊藻的细胞壁和粘质胶被,然后通过改变膜的选择透过性进入藻细胞内部,分解叶绿素a,破坏蛋白质,造成藻体正常生理功能的丧失,最终导致藻细胞破裂。     

桑沟湾海域叶绿素a的时空分布特征及其影响因素研究

2009年4月-2010年2月对山东荣成典型养殖海湾—桑沟湾海域水体中的叶绿素a（Chl-a）进行了6个航次的监测,分析该海区表底层海水中Chl-a的质量现状,探讨Chl-a在桑沟湾海区的时空分布特征,以及与水温和营养盐等主要环境因子的相关性。结果表明,桑沟湾海域表层海水Chl-a质量浓度范围为0.36～9.77μg L-1,平均值为2.17μg L-1;底层海水Chl-a质量浓度范围为0.40～7.46μg L-1,平均值为2.14μg L-1。Chl-a质量浓度的季节性变化呈现一定的模式,夏季〉秋季〉春季〉冬季。Chl-a的质量浓度在春季和冬季呈现由湾内向湾外递减的分布特征,而夏季和秋季则没有明显的分布规律。垂直分布上,夏季表层Chl-a质量浓度高于底层,冬季则是底层高于表层,春秋2季表底层垂直分布比较均匀。相关分析显示桑沟湾Chl-a与水温呈较显著正相关,但与营养盐溶解无机氮（DIN）不具显著意义的相关关系。总体看来,桑沟湾海域Chl-a的时空分布受养殖环境状况、水文环境及陆地径流和外源输入的共同影响,贝藻养殖活动及营养盐的陆源输入是影响Chl-a分布格局的重要因素。     

基于GF1_WFV的千岛湖水体叶绿素a浓度时空变化

基于高分一号（GF-1）遥感影像以及水体实测样点数据,运用波段对数组合,以千岛湖为研究对象,构建和择优了叶绿素a浓度反演模型,对2013~2019年千岛湖区域水体叶绿素a浓度值进行了估算,并利用变异系数、Mann-Kendall显著性检验模型、Theil-Sen趋势分析模型对其时空变化特征进行了分析.研究表明,基于波段对数组合的反演模型可用于千岛湖清洁水体叶绿素a浓度值的反演（R²=0.8976）;年际变化分析发现,在研究期限内,千岛湖水体叶绿素a浓度平均值维持在较低水平,近94%的水体像元叶绿素a浓度小于3.65μg/L,水质较佳;时空动态分析进一步发现,千岛湖水体叶绿素a浓度值大都经历了较为微小的波动变化,其中,有超过67%的水体像元浓度值呈现出微小的增长趋势,在分布上也呈现出一定的空间格局形态.     

红枫湖水体中叶绿素a的遥感监测

以地处贵州中部的红枫湖水库为研究区,2010年的ALOS影像为基础,利用B3、B4(三波段和四波段)的乘积影像研究红枫湖水库库区表面的叶绿素a分布情况。结果表明,库区水体叶绿素a浓度在空间分布上呈现自三岔河入水口到北湖逐渐降低,沿岸边向湖中心逐渐降低的态势。探讨了适宜该库区的水体叶绿素a的提取方法,并引入基于费歇尔准则的最优分割算法,利用计算机编程实现了该库区叶绿素a分布水平的最优分划。这一系列针对该库区水体叶绿素a提取、分析和监测的优化方法,对该水源地的污染监测和库区的生态治理有一定的参考价值。     

淀山湖浮游植物叶绿素a粒径组成及其与水质因子相关性

于2005年6月至2006年5月对淀山湖小型(20～200μm)、微型(2～20μm)和微微型(<2μm)浮游植物叶绿素a和水质因子进行逐月调查研究。结果表明:小型和微型浮游植物是淀山湖水体年均叶绿素a的主要贡献者,二者贡献率之和为74.79%。淀山湖叶绿素a粒径组成百分比的季节变动与水体浮游植物群落结构季节演替密切相关:小型浮游植物叶绿素a浓度所占百分比春季最高,而微型、微微型的则分别在秋、冬季最高。相关性分析显示,小型、微型浮游植物叶绿素a浓度百分比与NH3-N含量分别呈显著正、负相关,微微型浮游植物叶绿素a百分比与BOD5呈极显著负相关。对应滤食性鱼类等水生动物的食性粒级,探讨了运用非经典生物操纵技术防治淀山湖富营养化的可行性。     

神经网络在次级河流回水区叶绿素a浓度预测中的应用

以长江次级河流之一的临江河为研究对象，探讨神经网络应用于次级河流回水区叶绿素a浓度短期预测的可行性。利用主成分分析法（PCA）选取对叶绿素a浓度影响较大的指标，在这些指标数据的基础上建立RBF神经网络模型。网络训练和测试的结果表明，模型模拟精度较高，说明RBF神经网络模型可以用于次级河流回水区叶绿素a浓度的短期预测。通过对临江河回水区叶绿素a影响因子的分析，表明控制水体中磷含量应是临江河回水区富营养化防治的重点。     

深圳荔枝湖富营养化综合治理工程效果研究

分析和比较了深圳荔枝湖综合治理工程运行9个月内不同湖区水体的叶绿素a、总磷、总氮及透明度的变化,探讨了综合治理工程对城市富营养化湖泊荔枝湖的水质改善情况.结果表明,治理工程运行期间全湖湖水营养水平控制在较低水平(总磷＜0.1 mg·L-1,总氮＜1.5 mg·L-1),四湖区藻类水平北湖区(16.77μg·L-1)和东湖区(21.45μg·L-1)较低,南湖区(35.83μg·L-1)、西湖区(32.69μg·L-1)相对较高,全湖水体透明度提高(全湖平均＞0.5 m);治理工程将湖水水质由劣Ⅴ类改善为Ⅳ类,由重富营养化水平改善为富营养化水平.     

利用高光谱反演模型评估太湖水体叶绿素a浓度分布

叶绿素a浓度是评价水体富营养化和初级生产力的一个重要参数,高光谱遥感是获取叶绿素a浓度的有效手段.为建立太湖水域叶绿素a的最佳高光谱估算模型,选取2015年5—7月共计60组同步实测高光谱数据和叶绿素a浓度数据,在地面光谱反射率和叶绿素a浓度相关性分析的基础上,使用2∶1的数据样本进行太湖水域叶绿素a的最佳高光谱估算模型的建立和验证,筛选模型分别为波段比值、三波段、荧光峰位置、峰谷距离、一阶微分、NDCI(Normalized Difference Chlorophyll Index)、峰面积、荧光峰高度、WCI(Water Chlorophyll-a Index)和四波段模型.结果表明,建模得到的四波段模型决定系数最高,峰面积模型的决定系数相对最低;四波段模型的反演精度最高,均方根误差(RMSE)为0.00376 mg·L~(-1),平均绝对误差(MAPE)为27.86%,而WCI模型的反演精度相对最低,RMSE为0.01231 mg·L~(-1),MAPE为45.11%.将反演精度最高的四波段模型应用于2015年8月3日的两景HSI(Hyperspectral Imaging Radiometer)高光谱影像数据,也得到较高精度,利用同步实测叶绿素a浓度验证的决定系数为0.7643,RMSE为0.00433 mg·L~(-1),MAPE为45.62%.在春、夏季叶绿素对水体光学特性占主导作用且叶绿素分布均匀的情景下,本研究可为太湖水域叶绿素a的高光谱反演和水环境监测提供有价值的参考,其它季节水体光谱特点的研究尚待进一步开展.     

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。     

山仔水库叶绿素a与环境因子的相关分析及富营养化评价

依据2003年3～11月对山仔水库的逐月调查和监测数据,分析叶绿素a含量的时空分布情况，探讨叶绿素a与相关环境因子的关系,并应用修正的卡尔森营养状态指数对山仔水库水质进行分析评价。结果表明，山仔水库除了3、10、11月份处于中营养状态,其余月份都处于富营养化状态。叶绿素a具有明显的时空分布特征。日溪进口和山仔水库坝前的叶绿素a含量较高;初夏和秋末出现高峰，叶绿素a含量分别高达211 mg/m^3和93mg/m^3。多元统计分析表明，与山仔水库叶绿素a含量显著相关的因子是水温和溶解氧。生物因子评价表明，山仔水库浮游藻类的种类和数量都达到了富营养化水平。