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1.
分光光度法测定浮游植物叶绿素a的比较研究   总被引:10,自引:0,他引:10  
对浮游植物叶绿素a测定方法中的国家标准方法丙酮三色法与目前国际上使用的方法乙醇单色法进性了比较,实验材料使用了实验室培养的栅藻,避免了藻类种类对于测定结果的影响。实验结果显示,乙醇法的萃取率高于丙酮法,但由于乙醇法实验条件的难以控制,其结果的方差较大;两种方法的测定结果间的相关性很好,相关系数为0.9998,因此得出两种方法测定结果间的换算公式为Chla乙醇=1.658 Chla丙酮-5.821。还研究了乙酸滤膜的溶解对于测定结果的影响,结果表明乙酸滤膜的溶解未对测定结果造成明显的影响。  相似文献   
2.
黄石国家矿山公园草本植物重金属富集能力研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
为探究草本植物各部位对重金属的富集能力,筛选可能具有重金属污染修复潜力的草本植物,将经过六年植被自然恢复及现代生态修复后的黄石矿山公园的土壤和草本植物作为研究对象,采用原子吸收光谱法(AAS)测定黄石矿山公园内优势植物蕨菜(Pteridium aquilinum var.latiusculum)、铁线蕨(Adiantum capillus-veneris)、凤尾蕨(Pteris cretica var.nervosa)、蜈蚣草(Eremochloa ciliaris)、贯众(Cyrtomium macrophyllum)、芒草(Miscanthus sinensis)、白茅(Imperata cylindrica)、苔草(Carex spp.)、早熟禾(Poa annua)等9种草本植物的根、茎、叶及其根系土壤中的重金属含量,分析生态修复过程中草本植物对土壤重金属的富集和转移能力。结果表明,黄石市国家矿山公园的土壤受到重金属镉(Cd)、铜(Cu)的严重污染,与湖北省土壤环境背景值相比,Cd的平均污染指数达46.88,Cu次之,为10.67。草本植物对重金属元素的富集能力差别较大,蜈蚣草对重金属的富集作用较强,综合富集系数为11.14,治理土壤重金属Cd污染效果明显。蕨菜Zn含量为1568.15mg·kg~(-1),富集系数和转移系数分别为1.13、1.19;早熟禾Zn含量为1202.64mg·kg~(-1),富集系数和转移系数分别为1.08、1.08。蕨菜和早熟禾是典型的Zn富集型植物。聚类结果亦显示蕨菜富集效果最好,蜈蚣草次之,二者均可作为重金属污染土壤的修复植物。  相似文献   
3.
4.
3种景观植物对城市河道污染水体的净化效果   总被引:21,自引:0,他引:21  
以美人蕉、绿萝、马丽安3种景观植物为试材,制成生态浮床,研究3种植物以及无植物浮床对城市污染水体中氮、磷的净化效果,试验共持续46d.结果表明:3种植物在污染水体中能保持较强的生命力,试验结束时,其株高、根长及生物量均有显著增加,增长率表现为美人蕉>马丽安>绿萝;美人蕉、绿萝、马丽安对水体中TN的去除率分别为93.95%,90.25%和92.60%,远高于对照组的去除率(60.44%);3种植物对水体中NH4 -N的去除率分别为98.06%,95.07%和97.61%,其中美人蕉、绿萝组NH4 -N的主要去除途径为硝化反应,马丽安组NH4 -N去除主要是通过氨挥发以及硝化反应等,而对照组NH4 -N去除率(81.62%)较高的主要原因为氨的挥发;美人蕉、绿萝组ρ(NO3--N)呈先增加后减少的趋势,而马丽安和对照组ρ(NO3--N)增幅不大,各试验组ρ(NO3--N)变化与水体硝化、反硝化反应以及植物吸收有关;3种植物对水体中TP和CODMn均有明显的去除效果,去除率显著大于对照组.试验表明,3种植物对污染水体均有很好的净化效果和一定的景观价值,可作为城市河道污染水体治理的优良物种而推广使用.  相似文献   
5.
固城湖春季水环境因子空间变异及其原因探讨   总被引:4,自引:1,他引:3  
在现场采样数据的基础上,运用Arc GIS的地统计学组件分析了固城湖春季水环境因子空间变异规律,并从污粢源分布、水生植物密度差异方面探讨了水环境因子空间变异产生的原因.结果表明:(1)变异函教选择球状模型和高斯模型拟合水环境因子的变差曲线,从预测误差判断,拟合效果很好,因此,固城湖水环境因子的空同分布图比较真实地反映了固城湖水环境现状;(2)固城湖TN、NH4+-N基本上呈现从南到北逐渐升高的趋势,TN、NH4+-N、SD的空间变异主要是由人类活动引起,水革对TN、NH4+-N的吸收作用、SD的改善作用不明显;(3)太湖区TP基本上呈现从中西部向东逐渐升高的趋势,与大湖区水草密度的变化趋势相反;水革密度越大(大湖中南部)pH越高,而水草密度越小(航道、湖东部)pH越小;(4)中南部湖区围罔的全部拆除、港口河上游生活污水减少,都使得中南部湖区水质得到改善.  相似文献   
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