高州水库水位上升期坝前深水区浮游植物群落的响应特征

我国南亚热带地区从5月初开始进入汛期,充沛的降雨导致入库和出库流量发生较大变化,水位升高,从而显著地改变水库的水文和水动力状态,进而影响水库水质和浮游植物群的结构.以位于广东西部(粤西)的大型水库——高州水库为对象,于2012年5-10月对水库供水区进行逐月分层采样,分析水库水位上升时期浮游植物在垂直方向的群落结构特征及其动态变化.结果显示,6-7月份为水位主要的上升期,一个月内水位上升4 m,经历了从低水位到高水位的快速转换,7月份之后水位趋于平稳.快速的水位上升改变了水体的温度结构和分层,导致混合层变浅且湖下层深度增加,进而改变光和营养盐可获得性及水体垂直pH值分布.水位上升前和上升后水体pH值、透明度、营养盐(氮、磷)浓度有显著差异(P0.05).浮游植物生物量主要由硅藻和绿藻门的种类所贡献,优势种由硅藻的种类向绿藻的种类演替:由梅尼小环藻(Cyclotella meneghiniana)、模糊直链藻(Melosira ambigua)转变为亮绿转板藻(Mougeotia laetevirens Wittrock),再到钝角角星鼓藻(Staurastrum retusum),pH值、溶解态磷和光的可获得性是影响浮游植物群落结构的主要因子.水位上升前、上升期间、稳定后的优势功能群分别为B、T和NA功能群,水体混合及其导致的光可获得性的改变是浮游植物功能类群发生改变的主要原因.研究表明,浮游植物群落对大幅的水位上升有明显的响应,因生境的改变出现明显的群落演替,而对小幅(1 m)的水位波动响应不明显.     

遥感在近岸海域水体生物监测中的应用研究

随着遥感技术的日益发展,其在水环境监测方面得到了广泛的应用。利用遥感监测近岸海域环境,是遥感技术应用的一个重要组成部分,是国际上海洋调查的重要方法。本文从浮游植物和大型底栖动物,结合无机氮磷营养盐及叶绿素浓度,重点介绍了遥感监测技术在近岸海域水体生物监测应用的研究现状,并对目前遥感监测模型进行了探讨。加强与其他专业领域的交流与合作,遥感监测的研究工作也会得到长足发展。     

海水养殖区溶解有机氮对有害藻水华的作用

近年来我国海水养殖业发展迅速,网箱养鱼的规模和密度越来越大,由于饵料的利用率比较低,再加上鱼类自身的代谢产物等种种原因,导致养殖水域的水环境受到了严重的影响,养殖水体中溶解性有机氮(DON)含量相当高.我们就近海鱼类网箱养殖,综述国内外关于养殖型赤潮的研究,论述其对水环境的影响以及不同氮营养盐与赤潮发生的关系,尤其是养殖区中溶解性有机氮对赤潮的发生具有重要作用,国际上关于DON在有害藻水华(HABs)中所起作用方面已做了大量的研究,但目前我国对溶解有机氮研究较少,对于赤潮形成机理方面在今后的研究中应注重DON的作用,从而完善赤潮形成机制,进一步作好赤潮的预防与防治.     

粤西三座重要供水水库沉积物营养盐负荷与重金属污染特征

为揭示粤西3座供水水库（高州水库、鹤地水库、大水桥水库）沉积物营养盐负荷及重金属污染特征,于2008年6月在各水库大坝前湖泊区采集柱状沉积物,运用SMT法、碱性过硫酸钾消解法、烧失法和ICP-MS法分别测定其柱状沉积物中氮磷营养盐、有机质和7种重金属（Cu、Pb、Zn、Cd、Ni、Cr与Hg）的含量,并采用潜在生态风险指数法对表层重金属污染的潜在生态风险进行评价,同时通过相关性分析重金属的可能来源。结果表明：3座水库沉积物总氮质量分数为1.13~3.37 mg·g-1,有机质为11.83~20.37 mg·g-1,其表层总氮、有机质的质量分数大小顺序为高州水库〉大水桥水库〉鹤地水库,总磷的质量浓度在0.22~0.77 mg·g-1之间,其表层总磷质量分数大小顺序为高州水库〉鹤地水库〉大水桥水库,在垂直剖面上,总氮、总磷与有机质的质量分数在16 cm至表层沉积物垂直断面显著高于其他断面,表明近些年来水库内源营养盐负荷逐渐加重。重金属质量分数平均值均高于广东省土壤环境背景值,总体呈现随深度增加而降低的趋势,但3座水库间重金属质量分数差异较大,其中鹤地和高州水库的Zn和Pb污染相对严重（质量分数分别为Zn：353.15、693.35 mg·kg-1;Pb：74.51、127.91 mg·kg-1）,大水桥水库的Cr和Ni污染相对严重（质量分数分别为Cr：238.69 mg·kg-1;Ni：251.06 mg·kg-1）。潜在生态风险评价表明,3座水库Cd和Hg具有高的生态危害,应引起重视,其他重金属则处于轻微的生态危害等级。同时沉积物高有机质的质量浓度经矿化分解可能加剧水体重金属生态危害。根据相关性分析和其他相关资料可知,粤西农业区大量化肥农药面源污染汇入造成水库初级生产力提高并最终沉降可能是沉积物营养盐、有机质与重金属的主要来源。     

春季角毛藻对N/P值响应的FRD判别

首次运用FRD判别法,探讨了角毛藻(Chaetocerossp.)生长对N/P值的响应过程。通过大亚湾春季现场观测的角毛藻细胞数量与DIN/PO4比值关系分析,构建关系曲线的完全样本进行泛函回归分割(FRD)判别。FRD判别表明,角毛藻是以3种不同的生长状况响应N/P值变化,即在N/P<15.79(±1.41)时,角毛藻数量随N/P值增大处于缓慢生长状况;在N/P=15.79(±1.41)～59.90(±4.28)之间时,角毛藻数量则随N/P值增大而迅速增长;而当N/P>59.90(±4 28)时,角毛藻数量达到最大生长值,并处于上下涨落状态。