蓝藻水华的拦截和陷阱捕获综合控藻技术研究

基于水文气象条件对巢湖蓝藻水华分布的影响,在西北岸万年埠的迎风岸湖段设置蓝藻水华拦截围隔和蓝藻水华捕获陷阱。通过连续监测,比较围隔内外蓝藻生物量和浮游植物多样性的差异,检测水华陷阱的蓝藻捕获效率,从而对蓝藻水华拦截和陷阱处置综合控藻技术的作用进行评估。结果表明：（1）陷阱设置在西半湖万年埠湖段是科学合理的,监测表明蓝藻水华生物量受风力和水流驱使主要聚集在沿岸带区域;（2）水华拦截围隔对蓝藻水华有很好的拦截效果,在水华暴发期间蓝藻围栏可以拦截50%以上的蓝藻水华和50% 以上的Chla浓度,水华拦截区围隔内的生物多样性指数显著高于拦截围栏之外的水域;（3）陷阱对微囊藻水华的聚集捕获效果显著,在适宜气象条件下聚集效率约为2 kg/(m2·d）。这些研究结果说明该综合技术有很好的控藻效果,具有良好的应用前景     

基于BP人工神经网络和模糊理论的太湖蓝藻水华发生风险评价

目前,湖泊蓝藻水华是我国乃至世界的重大环境问题之一。蓝藻水华的暴发机制复杂,具有明显的不确定性。以太湖为例,根据近5 a水环境和水华发生的实测数据,结合BP（Back Propagation）人工神经网络和模糊理论,建立了蓝藻水华发生风险的模糊风险评价方法。对太湖9个水环境功能区的评价结果表明：西部沿岸区、梅梁湖蓝藻水华发生风险最大,为重度蓝藻水华风险区;竺山湖、五里湖次之,为中度蓝藻水华风险区;南部沿岸区、贡湖、湖心区为轻度蓝藻水华风险区,东太湖和东部沿岸区水华发生风险最小,为轻微蓝藻水华风险区。建立的评价方法和评价结果,可为蓝藻水华的预测、预警以及风险管理提供参考和依据。     

防控三峡水库支流水华的生态约束型优化调度

三峡水库蓄水后支流水华频发，严重影响了库区支流的水环境，开展水库生态调度，改变干支流水体之间的水动力条件，能有效的防控水库支流水华的发生。提出了嵌套水华预测模型的水库生态约束型调度模型，以水位（H）、水位变频(HF)、水位变幅(HR)为水华预测模型的输入量，水体中的叶绿素浓度为预测输出量，采用BP神经网络（BNN）构建了水华预测模型；将水华预测模型嵌入到水库调度模型中，以水体中的叶绿素值为约束构建了防控支流水华的生态调度模型，并以离散型动态规划法（DDDP）对调度模型进行了求解。结果表明：构建模型的预测验证相关性为R=0.8536，能较好的预测水体叶绿素含量；在极端水华100%控制保证率的生态约束条件下，生态调度发电量较实际调度发电量损失了0.89%，三峡水库开展生态调度在保证整体经济效益不亏损的情况下能有效的控制支流极端水华的暴发。     

巢湖藻华易堆积区蓝藻时空分布的研究

巢湖西半湖采样分析结果表明夏季蓝藻水华主要集聚于湖滨带。因此选择西半湖藻华易堆积的区域,并监测在风力驱使下蓝藻水华的时空分布规律,分析湖滨带浮游植物生物量与理化因子的相关性。结果表明：湖滨带水华生物量的分布容易受到风向和天气的影响;水体的叶绿素a浓度与总氮（TN）、总磷（TP）和高锰酸钾指数（CODMn）呈显著的正相关（p<001）;湖滨带水体中微囊藻（Microcystis）的生物量几乎占据水体总浮游植物生物量的95%以上,而且越靠近湖岸带微囊藻的生物量所占的比例越大。据此,可以选择湖滨带水华易聚集区作为蓝藻水华尤其是微囊藻去除的重点区域,以有效地削减蓝藻水华污染,从而为巢湖水生态系统的修复创造条件     

底泥悬浮对营养盐释放和水华生长影响的模拟

通过室内模拟实验研究了扰动引起的太湖底泥悬浮对水体氮磷营养盐和蓝藻水华的影响,其中底泥和上覆水均来自太湖,扰动强度以悬浮物浓度表示。实验监测了底泥扰动过程中以及扰动停止后48 h之内水体氮磷营养盐和叶绿素a的变化,采样间隔为6 h。实验结果表明,扰动明显增加了水体中总氮、总磷、活性磷等含量,但是可溶性无机氮的增加不明显,叶绿素a含量没有出现明显的增长。水华没有出现明显增长很可能是氮限制的原因。由此推测太湖一次风浪扰动过程引起的底泥营养盐释放不一定就能够加剧蓝藻水华的暴发。底泥中释放的营养盐对蓝藻水华的影响需要进一步研究     

多重组合神经网络模型在湖库总磷预测中的应用研究

湖库总磷(TP)含量与环境因子的相关性往往并不显著,导致总磷预测精度不高,效果不理想。为提高总磷的预测精度,提出一种基于BP、Elman、RBF、GRNN(以下简称BP等4种)神经网络算法原理的组合预测模型,将影响总磷预测精度的NH+4-N、CODMn和透明度3个相关因子作为BP等4种模型的输入向量,总磷实测值作为输出向量,构建3输入1输出的单一预测模型;以BP等4种单一模型预测结果作为下一BP等4种模型的输入向量,总磷实测值作为输出向量,从而构建4输入1输出的一次组合预测模型;再以一次组合神经网络模型预测结果作为下一BP等4种模型的输入向量,总磷实测值作为输出向量,构建4输入1输出的二次组合预测模型;依次类推,构建8种方案的多重组合预测模型。并构建GA-BP模型作为对比预测模型,预测结果与BP等4种单一模型及GA-BP模型的预测结果进行比较。结果表明:(1)组合模型随着组合重数的增加,预测精度显著提高,表明多重组合模型用于湖库总磷预测是合理可行的,模型具有较好的预测精度和泛化能力,是提高预测精度的有效方法;(2)方案2~8中各模型的预测结果均优于GA-BP模型(除方案2中的GRNN外),表明组合模型具有较高的预测精度和泛化能力。其中,方案3中的BP模型、方案4~8中的BP、Elman和RBF模型的平均相对误差均小于10%,预测精度均令人满意,尤以方案6~8中的BP、Elman和RBF模型的预测精度为最高(平均相对误差均在9%以内),均优于其他组合模型。     

三峡库区草堂河流域土壤pH空间分布预测制图

以三峡库区草堂河流域为研究区,利用网格布点,共采集102个土壤样点,分析测定土壤的pH值,结合成土母质和地形等10个环境因子,以样点总数的85%作为训练集进行预测模型构建,15%作为验证集检验模型精度,利用随机森林(Random Forest, RF)模型对研究区土壤pH进行空间分布预测并制图。结果表明:土壤pH与谷深、坡长呈显著正相关,与海拔、距河网垂直距离、坡高呈显著负相关。三叠系大冶组灰岩发育的土壤pH值高于三叠系须家河组石英砂岩发育的土壤pH值。基于环境因子的RF预测模型,平均绝对误差(MAE)为0.47、均方根误差(RMSE)为0.59、决定系数(R~2)为0.85,能解释研究区土壤pH值85%的空间变异。对土壤pH值产生主要影响的环境因子为成土母质和海拔。可见,基于环境因子的RF预测模型,预测精度高,可以作为土壤pH空间分布预测的有效方法,能为流域尺度下其他土壤属性的空间分布预测提供依据和借鉴。     

基于Logistic模型的中国各省碳排放预测

在“碳排放量与能源消费成正比”假设的基础上,对中国30个省区2011～2020年碳排放进行了预测。首先对中国30个省区1987～2010年的历史累计排放量和人均累计排放量进行计算,依据历史累计排放量和人均累计排放量两个指标,运用K-均值聚类分析法将中国各省区碳排放分成了5类。分别绘出5类区域中各省的历年碳排放量曲线,并进行数据分析,发现：以2002年为界线,2002年前后两个时段中国各省区碳排放变化差异很大。这一现象说明2002年以前的各省碳排放趋势并不能表征未来年份各省的碳排放。在此结论的基础上,构建了碳排放量增长的Logistic预测模型,并以2002～2010年碳排放数据为样本数据,对2011～2020年中国各省区碳排放进行了预测。为了验证预测模型的精确性,利用Logistic预测模型对中国30个省区2002～2010年的碳排放进行了预测,并将预测值与实际排放值进行比较发现,除了宁夏自治区的误差达1458%外,其他地区的误差均在7%以下。除宁夏外的中国各省区预测误差的平均值为622%,由此验证了Logistic预测模型的精确性。同时,也说明对中国30个省区2011～2020年碳排放的预测值具有较高的可信性。本研究为中国各省未来碳排放政策的制定提供了方法与数据支持     

太湖蓝藻水华分级及其时空变化

根据MODIS影像和实地监测叶绿素a浓度数据,采用太湖蓝藻水华分级评估方法,对2004~2008年太湖不同类型蓝藻水华类型进行评估并统计分析,探求太湖蓝藻水华特征及其时空变化规律,以期为太湖蓝藻水华预防和预警提供支持。结果表明：（1）2004~2008年,全湖共发生蓝藻水华414次,以小型蓝藻水华为主,发生333次,占总次数的80.43%;随着蓝藻水华级别的增加,发生次数逐渐减少;（2）空间上,蓝藻水华主要发生在太湖的北部和西部区域,并且蓝藻水华发生级别由高到低基本上沿西北-东南方向分布;（3）年际变化上,蓝藻水华发生次数呈逐渐增加趋势,蓝藻水华级别较高、次数较多的年份主要集中于2006年和2007年;（4）年内变化上,4~8月份,蓝藻水华发生次数呈增加趋势,8~11月,蓝藻水华发生次数逐渐减少。并且,蓝藻水华主要集中于5月和7~10月份,尤其是8~10月。     

三种水华藻类在振荡条件下的磷吸收动力学及生长预测研究

为了探讨水动力对不同水华发生和演替的影响,以3株常见水华藻类,铜绿微囊藻(蓝藻)、普通小球藻(绿藻)和汉氏冠盘藻(硅藻)为材料,研究了不同流速条件下(0,0.38m/s)3种水华藻类的磷吸收动力学行为,并根据磷吸收动力学参数对3种水华的生长进行预测。结果表明,振荡(0.38m/s)能显著降低铜绿微囊藻(Microcystis aeruginosa)和汉氏冠盘藻(Stephanodiscus hantzschii)的磷吸收速率和亲和力(p<0.05),但显著提高普通小球藻(Chlorella vulga)的磷吸收速率和亲和力(p<0.05)。根据Monod模型预测,水体扰动能不同程度的抑制铜绿微囊藻和汉氏冠盘藻的生长而促进普通小球藻的生长。3种水华藻对扰动条件的不同生理响应可能是导致河流中优势藻规律性分布与演替的原因之一。因此随着河流水体流速的减慢和磷浓度的升高,可能出现硅藻水华向蓝绿藻水华演替的风险。     

神农架地区大型水库库湾夏季藻类-营养非线性动力学分析

对大神农架地区大型水库库湾-三峡水库香溪河库湾夏季水华期间藻类的营养吸收生长构建了非线性动力学模型.模型反映了时间变化的整体趋势并可模拟藻类生物量峰值.通过改变初始磷浓度,系统均可达到两种藻消亡的平衡态,且模型可在一定程度上预测不同营养水平水体中水华暴发的可能性和强度.展示了动力学系统内部的变化可在一定范围内反映真实世界,通过系统内参数的调节,系统可达到或远离平衡态,以朝生态环境友好的方向发展.     

光照对三峡库区蓝藻垂直迁移过程的影响模拟

三峡蓄水后的支流回水区平均流速在001m/s以下,因此将其近似视为静止水体,通过构筑光照对蓝藻种群垂直迁移影响理论模型,分别以1 a和1 d为研究期限,对蓝藻种群的垂直迁移进行模拟计算。结果显示：蓝藻垂直迁移过程具有明显季节特征,每年冬季,蓝藻处于休眠期,并停留在水底;4月蓝藻开始复苏,11月处于休眠期的过渡阶段,这两个月具有微弱浮力;5和10月蓝藻开始接近水表,易发生垂直迁移;6~9月蓝藻垂直迁移速率增加,易发生水华。计算表明：6和9月蓝藻上升/下沉速率较大,易发生快速的上浮/下沉垂直迁移运动,宏观上表现为水华的急剧暴发/消退;6月易暴发水华的时间为早上8点到10点,9月易暴发水华的时间为早上10点到11点,预测结果和实测资料具有良好的一致性。
〖     

河流型硅藻水华研究进展

通过对硅藻水华发生机制相关文献的研究分析,对硅藻水华发生机制做了一般性探讨,并重点关注了河流型水华的发生机制的独特点。河流水华种类主要为中心硅藻纲,静水生态系统水华种类除中心硅藻纲还包括部分羽纹硅藻纲种类。河流水华硅藻种类对营养盐浓度、温度和光照等环境因子具有一定的适应范围。与静水生态系统相比,河流硅藻水华受气象和水文等物理指标的影响更为明显。河流硅藻水华中常具有时滞现象,其中由气象和水文因素引起的时滞现象最为明显。目前河流硅藻水华的防治仍然以上游水库下泄稀释为主,但是这种方法会造成一定的水资源浪费。河流水华硅藻的生理属性、硅藻水华对生态系统的影响、节水与抑制水华的统筹以及其他控制水华的方法都是未来河流硅藻水华研究的重点。     

基于主要经济指标的城市建设用地规模预测模型——以广东省为例

随着经济的发展和人口的增长,建设用地规模不断扩大。本文采用线性回归分析法,选取GDP、人口规模、固定资产投资额和年份四个因素,分析了广东省1981—2000年间各类建设用地以及建设用地总规模与四个因素的相关性,并拟合了一元线性和三元线性预测模型。预测结果表明:除其他用地外,建设用地规模与四个因素存在显著的相关性,且以固定资产投资为自变量的一元线性模型和以GDP、人口规模、固定资产投资额为自变量的三元线性模型的模拟结果较好。由于建设用地的研究方法和影响因素较多,本研究只采用一元、多元线性回归模型法,选择部分影响因素,构建建设用地规模预测模型,旨在为制定建设用地供应计划,提高建设用地节约利用,建设用地高效管理提供基础参考依据。     

基于EMD-PSO-SVM误差校正模型的国际碳金融市场价格预测

国际碳金融市场价格预测是制定碳金融市场政策和提高风险管理能力的基础。近年来国际碳市场价格呈现出非平稳、非线性等不规律特性,传统应用于社会经济时间序列的统计模型已经越来越难以满足日渐复杂的社会经济系统的需要。基于此本文建立了基于经验模态分解(EMD)-粒子群算法(PSO)-支持向量机(SVM)的国际碳金融市场价格误差校正预测模型。数据选取2008年3月-2013年9月ICE碳排放期货交易所的CER期货(DEC12)和EUA期货(DEC12)的日交易结算价格作为考察样本进行仿真验证。结果显示:①引入EMD方法可以有效解决误差序列随机性强、相邻频带的干扰可能造成误差序列无法体现反映全部系统动力信息的缺陷;②校正后的预测值与误差预测值的趋势具有较高的一致性,预测结果滞后性和拐点误差大的问题得到了很好的解决;③预测结果较其他常用的国际碳金融价格预测模型进行了比较分析,预测精度有了明显提高。本研究提出的预测模型可以为我国针对目前国际碳价格市场所呈现的波动特征下的碳金融市场价格预测提供新的方法和借鉴。     

城市脆弱性动态演变的模拟预测研究

对城市脆弱性的动态演变进行模拟预测可以得到城市脆弱性的未来发展趋势和水平,由此为调控城市脆弱性、为制定城市可持续发展政策提供科学的决策依据。遵循"测度、降维、预测"的总体技术路线,首先从城市经济、社会和环境3个方面定量测度城市脆弱性指数(UVI),其次利用相关系数分析法提取影响UVI的主导指标因素,最后构建预测模型并优选出精度最高的模型用于预测。以合肥市为实证,对其城市脆弱性动态演变进行了模拟预测,研究表明:1998-2012年,合肥UVI总体上呈下降趋势,但在2011年发生突变反弹,从2010年的0.276 8增加到2011年的0.506 6,增加了83.02%;影响合肥UVI的主要有6个指标因素;以这6个主导指标为基础,分别构建SLR、MLR和RBF神经网络预测模型,SLR、MLR和RBF神经网络模型的预测相对误差分别为6.61%、4.64%和1.89%,综合对比分析表明RBF神经网络模型的预测精度最高;利用RBF预测模型得到合肥2013-2017年的UVI,结果显示合肥2015年的UVI为0.284 3,和2010年的UVI(0.276 8)基本持平,由此表明,只要6个主导指标能保持目前的发展趋势,合肥UVI将重新回到2011年发生突变反弹前的水平和状态。研究显示,RBF神经网络能为城市脆弱性动态演变的模拟预测提供一种新思路和新方法,进而为完善城市脆弱性研究体系和类似城市的相关研究提供参考借鉴。     

三峡水库小江夏初水华暴发特征及原因分析

2013年5月对三峡水库小江回水区的水华发生过程进行了连续的动态监测与分析,以期了解水华过程中浮游植物群落结构的变化情况、小江夏初水华暴发特征及其主要的影响因素。期间共鉴定出浮游植物8门80属136种(含变种),以绿藻类为主(35属48种),蓝藻类(10属31种)和硅藻类(18属30种)次之,水华发生后期浮游植物及其蓝藻类的种类数少于初期和中期。浮游植物群落组成表现为蓝藻-绿藻型,且蓝藻门微囊藻占绝对优势,细胞丰度最高可达90%以上。浮游植物数量最高达10⁷cells/L以上,表层水体大于中层和底层水体。水华过程中,总氮处于重富营养水平,总磷处于轻-中富营养水平,不同水层的流速变化规律不同,其中中层与底层水体理化因子的变化特征基本一致,与表层水体有显著差异。冗余分析结果表明,浮游植物细胞总数与蓝藻数量及其微囊藻数量密切相关,与溶解氧、氮磷比等呈正相关,与总磷、流速等呈负相关,氮磷比及流速是水华发生的主要环境影响因素。     

淀山湖沉积物碳、氮、磷分布特征与评价

淀山湖为黄浦江上游水源保护区,为了控制其富营养化趋势,在淀山湖影响区内实施了一系列外源污染控制措施。近年来,淀山湖水质持续改善,但每年仍有不同程度蓝藻水华暴发。为进一步探讨淀山湖水华暴发的机理,本研究对淀山湖沉积物进行了调查研究,分析了沉积物TOC、TN、TP时空分布特征。结果表明：在空间分布上,受来水与北部围网养殖影响及水体自净作用影响,淀山湖沉积物中营养物西北部高,东部低,进水口附近沉积物营养物浓度显著高于湖心及出水口。在垂直分布上,受航道回淤影响,D1与D4样点营养盐垂直分布规律不显著,其它样点均表现出随水深度增加营养盐显著降低的趋势。与20多a前相比,淀山湖沉积物营养盐存在明显的富集作用,沉积物氮、磷含量大幅上升。以有机指数与TP含量进行评价,淀山湖表层沉积物均属于重污染状态,且北部湖区污染程度较高。预测淀山湖外源污染得到控制以后,沉积物中营养物将对水体水质构成威胁     

多源信息融合技术在内陆湖库水华预警中的研究进展与展望

面对水体富营养化愈来愈严重,水华爆发越来越频繁的严峻形式;为减少水华发生频率及由此造成的损失,开展水华预警已成当务之急。水华爆发是水体中营养盐的累积、气候条件与水力条件等众多因素非线性共同作用的产物;为此,有必要在众多水华影响因素的动态监测信息的融合基础上,寻求水华爆发与这些影响因素间的影射关系,这就需要信息融合技术。通过归纳总结多源信息融合技术在内陆湖库水华预警中应用的研究进展,结合目前我国水华预警的具体需求,提出建立基于多源信息融合技术的水华预警决策支持系统的研究前景与初步设想。信息融合技术为水华预警提供了一个良好的平台,它将与水华相关的不同信息源（水文、气象、水环境质量与环境遥感）所提供的局部不完整的观测信息加以集成与互补,消除多源信息之间存在的冗余和矛盾,形成对水华爆发环境相对完整的感知与描述;从而提高水华预警与应急响应决策的效率,提高预警信息的时间与空间分辨率,扩展信息的时空监测范围。     

应用MODIS监测太湖蓝藻水华时空分布特征

利用波段比值算法对经几何校正和大气矫正后的MODIS/Terra L 1B数据进行处理,获取了2004～2010年天气晴好条件下太湖及各分湖区蓝藻水华的面积与时空分布,并在此基础上对太湖蓝藻水华的时空变化特征进行了分析。结果表明：2004～2010年太湖地区共暴发蓝藻水华539次;2004～2007年太湖蓝藻水华首次暴发时间逐年提前,暴发频次逐年增加,2007～2010年太湖蓝藻水华首次暴发时间逐年推迟,暴发频次逐年减少;2004～2010年3～8月份蓝藻水华暴发次数有增加的趋势,8～12月份蓝藻水华暴发次数有减小的趋势;2004～2010年太湖蓝藻水华主要发生在北部和西部湖区,东部和南部湖区发生次数较少,各分湖区蓝藻水华暴发概率大小的顺序为：西部沿岸>大太湖>梅梁湾>南部沿岸>竺山湖>贡湖