清水河流域水质综合分析与评价

通过2018年4月、7月和11月在清水河流域布设32个采样点,监测F^-、TN、TP等6项水质指标,应用单因子评价法、综合污染指数法、灰色关联法、模糊综合评价法对该河水质状况作综合评价,并分析F^-是否参与评价时水质的变化情况。结果表明:当F^-不参与水质评价时,清水河各月水质污染程度为7月>11月>4月;当F^-参与水质评价时,水质污染程度为11月>7月>4月。模糊综合评价法的评价结果更符合实际水体情况,清水河上游—下游水质逐渐变差。当F^-参与评价时,清水河整体水质状况变差。     

宁夏回族自治区生态系统服务时空变化及其权衡研究

综合土地利用、高程及降水等多源数据,采用InVEST模型、PLUS模型及相关性分析、热点分析等方法,探究2000～2020年宁夏生态系统服务(水质净化、土壤保持、碳存储及生境质量)时空特征及其权衡/协同关系,并进行2030年生态系统服务的模拟.结果表明:研究期内,近10年土地利用类型变化相对较大,且人类活动为其主要驱动因素;2000～2020年,除土壤保持服务外,宁夏的水质净化、碳存储及生境质量均呈下降趋势;相关性分析表明,氮输出与土壤保持及碳存储之间呈协同效应,土壤保持与碳存储之间存在协同关系,生境质量与氮输出及碳存储之间存在权衡关系;热点分析显示,水质净化服务与生境质量之间热点重叠区相对较高(均值达6.5%),但单位面积能够同时提供多种生态系统服务的区域占比较低且呈下降趋势;除土壤保持服务外,生态保护情景下更有利于生态系统功能的改善.研究结果凸显了生态保护在土地利用管理中的重要性,可为区域土地格局优化及资源的有效配置提供基础参考.     

太阳山湖群叶绿素a变化及与总氮、总磷关系

为探明太阳山湿地湖泊叶绿素a季节性变化情况及空间分布特征,探究营养输入总氮、总磷与叶绿素a之间的关系,作者于2019年1-12月份采集水样并检测了叶绿素a、总氮、总磷含量.采用方差分析、聚类分析研究叶绿素a浓度变化特征,通过相关性分析和回归分析研究总氮、总磷与叶绿素a之间的关系.结果 表明,叶绿素a浓度在时间上有显著差异,在时间维度上可分为干季和湿季2个时期.整体上表现为干季明显小于湿季;空间分布在干季期表现为1号湖＜西湖＜东湖＜3号湖＜2号湖＜小南湖,湿季期表现为1号湖＜东湖＜西湖＜3号湖＜2号湖＜小南湖.1月叶绿素a与TN相关性较大,7月和10月的叶绿素a与TP相关性较大,12月叶绿素a与TP、TN均表现出一定相关性,其他月份相关性不明显.相比于总氮,叶绿素a与总磷的关系响应程度更显著,说明总磷对其浓度水平影响作用较大.     

清水河流域水体中5种重金属的分布特征及健康风险评价

通过2018年在清水河流域布设32个采样点监测各水期Cu、Fe、Mn、Zn和Cd 5种重金属质量浓度，分析重金属污染状况和来源，并评价对人体产生的健康风险。结果表明：总体上清水河流域5种重金属质量浓度较低，除了Fe在丰水期平均质量浓度超过标准值外，其余均未超标。各采样点重金属质量浓度存在较大差异，总体表现为支流高于干流。受污染最严重的水期为丰水期，受污染最严重的区域为苋麻河，主要污染贡献因子为Fe。5种重金属产生的总健康风险最高为313×10-7 a-1，远低于USEPA推荐的最大可接受水平（1×10-4 a-1），其中致癌污染物Cd产生的健康风险最大。     

黄河宁夏段水体重金属时空分布特征及健康风险评价

通过2019—2020年在黄河宁夏段布设12个采样点监测各季节水体中Cu、Zn、Cd、Hg 4种重金属的质量浓度,分析重金属污染状况和来源,并评价对人体的健康风险。结果表明：黄河宁夏段水体4种重金属质量浓度由高到低为Zn＞Cu＞Cd＞Hg,除了Hg质量浓度有超过Ⅱ类标准限值外,其余重金属均未超标。4种重金属春、夏、秋的浓度高于冬季,Zn浓度分布差异最大。4种重金属对人体产生的总健康风险最大值成人为3.76×10-6 a-1,儿童为4.40×10-6 a-1,远低于最大可接受水平1×10-4 a -1 ,Cd为主要贡献因子。水体中Cu、Cd、Hg可能来源于工农业生产和降雨稀释,Zn可能来源于旅游交通运输和土壤淋溶。     

星海湖水环境容量研究

基于2015—2017年星海湖高锰酸盐指数(I_(Mn))、化学需氧量(COD)、五日生化需氧量(BOD_5)、氨氮(NH_3-N)、总氮(TN)、总磷(TP)监测数据,以水质状态不再恶化、达到Ⅳ类水质、达到Ⅲ类水质、达到Ⅱ类水质为目标,采用完全混合模型评估星海湖水环境容量。结果表明:星海湖I_(Mn)水环境容量保持稳定,4种控制目标下3年水环境容量均值分别为882.90 t/a、2 366.76 t/a、-195.29 t/a、-1 476.31 t/a;COD环境容量逐年减少;BOD_5环境容量存在一定波动, 2016年环境容量明显增加;NH_3-N负荷接近Ⅱ类水质目标下环境容量;TP、TN的环境容量稀缺,急须对入湖TP、TN作削减。     

基于层次分析法的阅海湖水生态承载力评价

为了探明阅海湖水生态承载力状况与变化趋势,作者在2015-2017年冬(1月)、春(4月)、夏(7月)、秋(10月)采集阅海湖水样和水生生物样本,测定高锰酸盐指数等10个水质指标、水生生物密度指标,计算生物多样性指数,构建水生态承载力评价指标体系,采用层次分析法建立层次结构模型,从水生态支持力和水环境压力2个方面来综合评价阅海湖的水生态承载力。结果显示:(1)阅海湖压力指数、承载指数和水生态承载力指数变化规律相同,季节性变化显著,均为夏季最大,冬季最小;(2)阅海湖夏季为较高压、低承载状态,冬季为低压、弱承载状态;(3)2015-2017年阅海湖水生态承载力指数分别为:0.32、0.34、0.33。阅海湖水生态承载能力整体呈弱可承载状况,生态系统抗外界干扰能力和自我恢复能力有待提高,氮是影响阅海湖水生态承载力最重要的指标,应从源头上减少氮等营养盐进入湖泊。     

宁夏太阳山湿地水生生态系统健康评价

通过在太阳山湿地设置11个采样点,监测水质及生物等17个指标,采用层次分析法、熵值法确定指标权重,运用灰色关联法、模糊综合评价法对研究区水生生态系统的健康状况进行评价。结果表明：在层次分析法赋权下,经灰色关联法评价得南湖为亚健康,其余湖为不健康;经模糊综合评价法得4个湖为病态。在熵值法赋权下,经灰色关联法评价得南湖为很健康,其余湖为不健康;经模糊综合评价得西湖为不健康,南湖为很健康,其余湖为病态。结合两种评价方法的计算过程及研究区实际情况,模糊综合评价结果较灰色关联法更符合实际。     

宁夏沙湖浮游植物与水环境因子关系的研究

于2009年4月～2010年1月测定了沙湖浮游植物的密度、生物量和叶绿素a含量,测定了水温(WT)、pH、透明度(SD)、总氮(TN)、总磷(TP)、氨氮(NH4+-N)、硝态氮(NO3--N)、亚硝态氮(NO2--N)、高锰酸盐指数、BOD5等水环境因子指标,对沙湖浮游植物密度、生物量、叶绿素a含量与水环境因子进行相关分析、多元逐步回归分析和典范对应分析.结果表明,沙湖浮游植物密度、生物量、叶绿素a含量与WT、TN、TP、高锰酸盐指数、BOD5之间显著正相关,与SD之间呈显著负相关.浮游植物密度、叶绿素a含量与WT、SD、TN、TP、高锰酸盐指数、BOD5之间有显著的线性回归关系,影响沙湖浮游植物密度的主要水环境因子依次为WT、高锰酸盐指数、SD、BOD5、TP、TN,影响沙湖叶绿素a含量的主要水环境因子依次为高锰酸盐指数、WT、SD、TP、TN、BOD5;浮游植物生物量与WT、SD、TN、TP、高锰酸盐指数之间有显著的线性回归关系,影响沙湖浮游植物生物量的主要水环境因子依次为WT、TP、高锰酸盐指数、SD、TN.浮游植物与水环境因子的CCA排序结果将16种浮游植物分为3组,呈现明显的季节分布特征,SD、高锰酸盐指数、WT、TN、TP是影响沙湖浮游植物群落动态分布的主要水环境因子.     

典农河沉积物细菌群落结构特征及其与重金属的关系

河流沉积物细菌对有机物和营养盐的转运起着重要作用,其群落结构特征也会受到环境因子的影响.为探究典农河（上游段）沉积物细菌群落结构及其影响因子,于2021年的1、4、7和10月对典农河上游段进行沉积物样品采集调查,测定沉积物中9种重金属（Cu、Zn、Pb、Fe、Mn、As、Cr、Cd和Hg）的含量,基于16S rRNA基因扩增子高通量测序,分析典农河（上游段）不同季节沉积物细菌群落结构特征,通过冗余分析（RDA）识别典农河群落结构变化的驱动因子.结果表明,在空间上,典农河永宁段细菌物种丰度高于典农河银川段细菌物种丰度,在时间上,7月和10月细菌物种丰度高于1月和4月.典农河沉积物细菌最优势菌门为变形菌门（Proteobacteria）,较优势菌门为拟杆菌门（Bacteroidetes）和脱硫菌门（Desulfobacterota）.典农河沉积物细菌优势菌属为Sulfitobacter、Amylibacter、Planktomarina、Sulfurifustis、SUP05_cluster、Arenimonas、Candidatus_Methanoperedens、Thioalkalispira、Methylobacterium、Trichococcus、Ralstonia、MND1和Paraclostridium.采样点位中优势菌门具有显著的时间差异,细菌群落结构组成存在显著变化,但是空间差异不明显,其中,1、4和7月细菌群落结构相似度较高.不同的重金属因子在不同月份对不同的优势菌门产生影响,As和Hg影响更显著.Euyarchaeota、Bacteroidota、unidentified_Bacteria和unidentified_Archaea更易受到影响.