密云水库上游河流底栖动物群落结构与水质评价

于2013年5月至10月对密云水库上游河流中大型底栖无脊椎动物(以下简称底栖动物)进行了采样调查。结果表明,采集到的底栖动物隶属于4门10纲16目45科,其中以节肢动物种类最多,占总数的80%,且水生昆虫占总数的67%,出现频率最高的是节肢动物门蜉蝣目蜉蝣科的昆虫,出现频率达87%;从分布来看,白河流域采集到的底栖动物种类最多、密度最高,而潮河流域采集到的底栖动物生物量最大;以底栖动物为指示生物的水质评价结果显示,密云水库上游河流中50%采样点的水质为Ⅰ级(清洁),其余50%为Ⅱ级(轻微污染),水质整体较好,与现场生境调查和水质监测的结果相吻合。     

密云水库底泥和库滨区土壤中氨氧化细菌的多样性和丰度

采用分子生物学方法（T-RFLP、定量PCR）研究了密云水库底泥沉积物和库滨带土壤中氨氧化细菌（AOB）的多样性和丰度特征,并使用Canoco for Windows 4.5软件和皮尔森相关系数法,探究了环境因子对AOB群落的影响.结果表明,沉积物和库滨区土壤中AOB的多样性和数量都存在较大的差异.其中,AOB群落被聚成两大类：沉积物与土壤.沉积物样品中AOB群落结构与其它样品差异较大.沉积物中AOB的多样指数最低,而在农田土壤中AOB多样性指数最高.农田土壤中的amoA基因拷贝数最大,是底泥沉积物中的48倍.此外,RDA（Redundancy Analysis）分析表明,在沉积物和水陆交错带土壤中,AOB的优势种与NH₄⁺-N、NO₃^--N、TOC、pH成正相关关系,而在陆相土壤和农田土壤中,AOB的优势种与这些环境因子成负相关关系.其中,TOC是影响AOB的群落结构的关键理化因子.     

密云水库流域2000-2005年植被覆盖度变化监测

植被是生态系统最重要的组成部分,而植被覆盖度是衡量地表植被状况的一个最重要的指标,是生态系统健康评价的前提和必要的基础。文章利用2000和2005年2个时相的Landsat 7 ETM+遥感影像为数据源,以BP神经网络法为植被覆盖度估算模型,计算了密云水库流域内不同时期的植被覆盖度,生成了该流域2个时相内的植被覆盖度图,以此分析密云水库流域植被覆盖度的时空变化。结果表明,从2000-2005年,密云水库流域内除无植被覆盖类型外(即水域部分),其余土地利用类型的植被覆盖度都呈增加趋势,其中以沙质地和耕地最为明显,分别增长了29.5%和27.3%,并且密云水库流域的平均植被覆盖度不高,尤其西部地区植被覆盖度较差,水土流失和土地沙化情况比较严重。     

南水北调对密云水库水位变幅带土壤磷释放量的影响

南水北调来水引起的水位上涨可能会导致密云水库水位变幅带土壤中磷的释放.过量的磷可能会引起水体富营养,因此,研究水库变幅带磷释放风险对密云水库水质安全保障具有科学指导意义.本研究采用连续浸提法测定密云水库变幅带土壤及沉积物中弱吸附态磷(NH_4ClP)、铁磷(BD-P)、铝磷(NaOH-P)及钙磷(HCl-P)等4种不同形态磷含量,探讨其分布特征;并在室内进行了磷释放模拟实验,估算了南水北调来水引起水库水位上升所致的易释放磷的释放量.结果表明,NH_4Cl-P、BD-P、NaOH-P、HCl-P广泛地分布于密云水库变幅带土壤及沉积物中.在白河、内湖及潮河3个库区,磷形态分布具有一致规律,即HCl-PNaOH-PBD-PNH_4Cl-P.因密云水库变幅带为中国典型的北方碱性土壤,变幅带无机磷主要为钙磷.NH_4Cl-P在3个库区变幅带土壤中含量相差不大,在受水动扰动力影响较小的内湖库区BD-P含量略高于其它2个库区.在3个不同库区中,潜在活性磷NH_4Cl-P和较稳定的NaOH-P在岸上和水陆交界面土壤及水下沉积物中含量相差不大,受氧化还原条件影响较大的BD-P在沉积物中的含量略高于岸上和水陆交界面土壤.磷释放模拟实验及释放量估算结果表明,水库水位上涨3 m的情况下,白河、潮河和内湖库区淹没变幅带土壤分别释放1.02、0.80、0.37 mg·m~(-2)易释放磷.白河和内湖库区变幅带被水淹没土壤中磷释放的风险可能更高,需加强防护.     

Research of the Response of Ecosystem to LUCC in Miyun County, Beijing： Based on Ecosystem Services Valuation

Miyun County,located in the northeast of Chinese capital Beijing,was underwent remarkable variations in land use in recent years.This paper aimed to detect changes in land use of Miyun from 1997 to 2005,and to qualify the response of ecosystem to LUCC based on ecosystem services valuation.With two-periods TM images,we got land use change data,and then ecosystem services values were calculated using ecosystem services valuation coefficients proposed by Chinese scholar Xie Gaodi.Results showed that water area,farm land and unused land decreased while residential land,forest land,grassland and orchard land increased during the study period.The loss of ESV was RMB 206 million and the main reason was the decrease of water area and farm land area.As for spatial variation,there were most dramatically land use change and ESV decline in reservoir ecological protection region.The coefficient sensitivity analysis indicates that valuation coefficients used in the study are suitable and results are reasonable.The driving forces of ESV loss were rapid population growth and economic development.More work should be done to make eco-environment stay healthy.     

基于BP神经网络算法的密云水库水质参数反演研究

密云水库是北京市重要的地表饮用水源地,在保障首都水源安全方面起着重要作用,而密云水库水质参数的区域监测已成为当前亟待解决的问题。为了实现密云水库水质参数大范围、实时获取,该文基于遥感和GIS技术,采用BP神经网络算法,结合地面监测数据和Landsat 8遥感影像,分别建立了反演总磷、总氮、氨氮和COD(化学需氧量)4个水质参数的BP神经网络模型,并反演了密云水库2013-2018年非结冰期主要水质参数,分析了密云水库主要水质参数的年际变化特征、季节变化特征和空间分异特征。结果表明,(1)水质参数的Landsat 8敏感波段分别为:总氮为1、4波段,氨氮为1-7波段,总磷为1、3-7波段,COD为2-5波段。(2)密云水库主要水质参数在2013-2018年总体呈下降趋势,氨氮和COD为Ⅰ类水质,总磷为Ⅱ类水质,总氮为Ⅲ类水质。(3)4个水质参数指标春季最高、秋季次之、夏季最低,总氮、总磷、氨氮和COD的春季值分别是夏季值的1.08、1.36、1.6、1.45倍。(4)密云水库不同水质参数的空间差异性较大,总体来看,水库北部和东部的4个水质参数含量相对较高,这种分布与北部和东部村庄密集以及密云水库两大入库河流有关。综上所述,基于BP神经网络算法的密云水库水质反演研究是可行的,且得到了较为可信的研究结果,该研究可为密云水库水质管理与政策制定提供重要的科学依据。     

密云水库流域植被覆盖度变化对输沙量的影响

封闭流域中,泥沙的产生是多种因素相互作用,相互制约的结果,而在这些众多的环境影响因素中,植被是土壤侵蚀中最重要的环境控制因子,目前,植被覆盖度变化对输沙量的影响一直是区域生态环境研究中比较热门的话题。文章使用遥感（Remote Sensing（RS））、地理信息系统（Geographic In formmionSystem（GIS））与统计分析相结合的方法评价了密云水库流域内2个子流域出口处2002年至2005年植被覆盖度变化对输沙量的影响。密云水库流域多为山地,其降雨具有明显的季节性。本文的主要目的在于分析2002年至2005年植被覆盖度变化对流域输沙量的影响,并分析了植被覆盖度变化对气候改变及人类活动的综合影响,结果表明：在密云水库流域内,输沙量是降雨情况和人为因素引起的地表植被覆盖度变化情况的综合反映,人口增长、经济发展和城市化是密云水库流域内引起土地利用变化和地表植被覆盖度变化的主要驱动力。并且,输沙量可以被看作是一个很好的指标来定量分离出生物生理和人为的影响,并从中能够找出在流域生态系统中获得显著结果关键的临界点。研究结果对制定流域的合理开发和管理计划将有所帮助。     

降雨与植被耦合关系对土壤侵蚀的影响分析——以密云水库上游为例

基于TRMM降雨降雨资料时间序列数据和MODIS-NDVI16d合成产品的时间序列数据,分析密云水库上游降雨与植被的耦合关系对侵蚀的影响。结果表明：（1）侵蚀将发生在降雨强度大,同时植被覆盖差的时段,而密云水库上游地区植被的年内生长曲线形态与降雨的分布形态相似性较大,表明研究区的植被具有较好的保护水土能力;（2）研究区侵蚀主要发生在7—8月,而在1—3月以及11—12月几乎不会发生侵蚀;（3）研究区侵蚀的发生与植被覆盖有很紧密的联系,大部分的侵蚀发生在植被覆盖差的＂其他＂类内。研究方法可以清楚地了解研究区内降雨与植被的耦合关系及对侵蚀的影响,研究的结果将为在年内选择具有代表性的时段分析侵蚀状况提供很好的参考资料。     

水库水体热分层的水质及细菌群落分布特征

作为重要的城市饮用水源地,水库是人工筑坝形成的特殊类型的水体,其水质直接影响居民的饮用水安全.为揭示北京市饮用水源地密云水库的秋季分层特征和细菌群落的垂直变化,于水体稳定分层期(秋季)在水库进行采样,应用16S rDNA末端限制性片段长度多态性(T-RFLP)和定量PCR等方法研究了密云水库水体细菌群落的垂直分布特征,并利用聚类分析、多元统计分析揭示细菌群落与环境因子之间的响应关系.结果表明:(1)密云水库水体温跃层位于水深20～30 m处,水温范围在15～19℃,聚类分析将7个采样水层划分为好氧区(上层)和缺氧区(下层)两类,温度、DO、pH在15 m以下逐渐降低,电导率、氨氮、硝态氮、亚硝态氮及总氮在15 m后发生显著变化,水体水质表现出明显的垂直分布特征;(2)RDA分析结果显示,上下水层的溶解氧、pH、电导率、氨氮、硝态氮和亚硝态氮存在较为明显的垂向变化,是影响密云水库细菌群落垂直分布的主要环境因子;(3)总细菌的数量随水深变化的波动较为明显,其中好氧区细菌的Shannon-Wiener指数和T-RFs片段数明显高于缺氧区,说明秋季密云水库水体中细菌群落分布存在显著的分层现象.本研究探究了水体热分层对水库水质及细菌群落的影响,可为预测水质变化和水库管理提供科学依据.     

密云水库微生物相变化对水质及嗅味的影响

研究北京市地表水源密云水库微生物相变化对水质及嗅味的影响.结果表明:密云水库细菌密度和种类相对稳定,对水质影响较小.2005—2006年,平均细菌密度约300 mL－1,多为革兰氏阴性菌,放线菌与霉菌较少.密云水库藻类生长与水质嗅味呈正相关性.年平均浮游微藻密度为655×104 L－1,全年有2个藻类生长高峰期,即9月和5月,藻密度分别为1　665×104和988×104 L－1.高峰期,水库中出现大量蓝绿藻(如颤藻、鱼腥藻、微囊藻等)以及颗粒直链藻,直接导致水体嗅味.2005—2006年,密云水库有机碳含量明显增加,总氮、总磷含量变化不大.