太湖两种水生植物群落对沉积物中氮素的影响

2012年6月对太湖贡湖湾、南部湖区以及东西山之间水域的两种水生植物——马来眼子菜(Potamogeton malaianus)和荇菜(Limnanthemun nymphoides)群落内外的沉积物进行样品采集,调查了沉积物中的氮素分布现状.结果表明:①草藻过渡型湖区(贡湖湾)马来眼子菜群落内部0~25 cm的沉积物中Org-N和TN的含量分别比群落外部高38.06%和25.65%.②草型湖区新生植物群落的形成可以促进沉积物(0~25 cm)中各形态氮含量的降低,其中马来眼子菜群落内沉积物(0~25 cm)中TN、Org-N、NH+4-N和NO-3-N的含量较群落外平均降低了43.29%,50.78%,7.09%和10.86%;荇菜群落内部比外部分别降低了4.65%,4.63%,5.01%和2.76%,可以发现马来眼子菜群落的促进作用比荇菜群落明显.③植物群落的存在可以影响沉积物的理化性质.相关性分析显示,植物群落外沉积物的pH与TN显著正相关(P<0.05,n=24),植物群落内部沉积物中pH与沉积物中NH+4-N呈显著负相关(P<0.05,n=24),与硝态氮呈显著正相关(P<0.05,n=24);植物群落内部和外部沉积物的Eh均与TN显著正相关(GMN,P<0.01,R=0.922 8**;NMN,P<0.01,R=0.827 7**;GMW,P<0.05,R=0.748 9*;NMW,P<0.05,R=0.663 7*),但较群落外部而言内部的相关性更强.     

太湖流域农村生活污水产排污系数测算

选取太湖流域典型地区9户农户(高、中、低收入水平各3户)作为研究对象,采用现场监测及入户调查的方法对农户生活污水各类污染物产排污系数进行系统定量研究。结果表明,收入水平对农户总生活污水中TN、NH4+-N、TP产污系数无显著影响,但对污水量、COD产污系数及总生活污水中各类污染物排污系数影响显著,均表现为高收入农户中收入农户低收入农户。厕所污水对污水污染总负荷贡献率极高,COD占67%以上,TN、NH4+-N、TP占84%以上,因此,厕所污水的利用与处理率是影响污染物排污系数的主导因素,而农业收入水平及化粪池类型则对这2种因素影响显著。     

太湖水质指标相关性与富营养化特征分析

为研究太湖第一阶段治理水质富营养化的特征，根据1999年10月采样数据，对总磷、总氮等与富营养化相关的水质指标进行了统计分析。发现透明度与叶绿素a之间并未表现出显著的相关性，而在聚类图中，悬浮物与总磷、总氮显示出密切关系。指出农村面源仍是太湖中营养物质的重要来源。     

东太湖水质污染特征研究

2008年8月至2009年7月研究了江苏东太湖网围养殖区、东茭咀、油车港等12个典型湖区的水环境特征,运用主成分分析法研究东太湖水质的空间异质性及主控因素.结果表明,东太湖水质在各区域存在显著差异,季节变化明显,主要表现为丰水期水质优于枯水期. 12个水质指标简化成2个主成分,主成分I代表水体的总磷、溶解性总磷和磷酸盐水平,是东太湖水域最主要的污染因子;主成分II主要反映水体的有机污染状况,叶绿素a和高锰酸盐指数的贡献率较大.利用主成分得分进行聚类分析,将12个采样点分为4类,北部由于受东山镇生活污水影响,各入湖河道口污染较为严重,特别是油车港;网围养殖区由于人工栽植的水草较为茂盛,水质较好,同东茭咀、太浦河口等水域的水质一样.     

东太湖渔业发展对水环境的影响及其生态对策

东太湖网围养殖始于1984．至今养殖面积达3200hm^2。占东太湖面积的24％以上。网围养殖的盲目发展带来了湖泊的水质污染．沼泽化等环境问题。为保护东太湖水域环境。必须明确湖泊功能定位。减少湖泊污染源。并在此基础上进行人工调控．合理放养。完善湖泊生态系统结构。针对东太湖水生植被退化的趋势。应恢复和加强对优质水生植被的保护。促进湖泊生物多样性。恢复其良性生态。     

基于Mann-Kendall法的湖泊稳态转换突变分析

采用变化趋势与倾向率、Mann-Kendall趋势检验法和突变点分析法对1981~2008年间太湖湖泊稳态转换关键因子总氮(TN)、总磷(TP)和叶绿素a(Chla)进行突变识别,结果表明,(1)TN、TP和Chla分别在0.05、0.10和0.05水平上呈显著增加趋势;(2)TN浓度在1990~1991年间和1994~1995年间发生了两次突变;TP浓度突变点发生在1987~1988年;Chla浓度历史变化存在三个阶段,1981~1989年为第一阶段,尚未产生突变阶段,第二阶段为1990~1996年,突变过渡阶段,第三阶段为1997~2008年,属于突变后的状态;(3)综合TN、TP和Chla浓度历史变化存在不同阶段,结合各因子的历史变化序列,太湖湖泊稳态转换突变点为1988年和1997年,并把太湖划分为三个阶段,第一阶段为1981~1987年, TP浓度为0.025mg/L,属于草藻共存,接近于清水稳态阶段;第二阶段为1988~1996年, TP浓度为0.086mg/L,属于藻草共存阶段;第三阶段为1997到2008年, TP浓度为0.103mg/L,属于藻型浊水稳态.研究结果表明Mann-Kendall法在湖泊稳态转换突变分析中具有一定的适用性.     

Observations of Atmospheric Nitrogen and Phosphorus Deposition During the Period of Algal Bloom Formation in Northern Lake Taihu,China

Cyanobacterial blooms in Lake Taihu occurred at the end of April 2007 and had crucial impacts on the livelihood of millions of people living there. Excessive nutrients may promote bloom formation. Atmospheric nitrogen (N) and phosphorus (P) deposition appears to play an important role in algal bloom formation. Bulk deposition and rain water samples were collected respectively from May 1 to November 30, 2007, the period of optimal algal growth, to measure the bulk atmospheric deposition rate, wet deposition rate, and dry deposition rate for total nitrogen (TN; i.e., all species of nitrogen), and total phosphorus (TP; i.e., all species of phosphorus), in northern Lake Taihu, China. The trends of the bulk atmospheric deposition rate for TN and the wet deposition rate for TN showed double peaks during the observation period and distinct influence with plum rains and typhoons. Meanwhile, monthly bulk atmospheric deposition rates for TP showed little influence of annual precipitation. However, excessive rain may lead to high atmospheric N and P deposition rates. In bulk deposition samples, the average percentage of total dissolved nitrogen accounting for TN was 91.2% and changed little with time. However, the average percentage of total dissolved phosphorus accounting for TP was 65.6% and changed substantially with time. Annual bulk atmospheric deposition rates of TN and TP during 2007 in Lake Taihu were estimated to be 2,976 and 84 kg km⁻² a⁻¹, respectively. The results showed decreases of 34.4% and 78.7%, respectively, compared to 2002–2003. Annual bulk deposition load of TN for Lake Taihu was estimated at 6,958 t a⁻¹ in 2007 including 4,642 t a⁻¹ of wet deposition, lower than the values obtained in 2002–2003. This may be due to measures taken to save energy and emission control regulations in the Yangtze River Delta. Nevertheless, high atmospheric N and P deposition loads helped support cyanobacterial blooms in northern Lake Taihu during summer and autumn, the period of favorable algal growth.     

基于GF-1 WFV影像和BP神经网络的太湖叶绿素a反演

叶绿素a浓度是可直接遥感反演的重要水质参数之一,常用来评价湖泊水体的富营养化程度.太湖是典型的二类水体,光学性质复杂,应用一类水体线性反演模式拟合较为片面且难以找到最佳拟合模型.BP神经网络模型具有模拟复杂非线性问题的功能.为研究高分一号卫星16m多光谱相机WFV4结合BP神经网络进行太湖叶绿素a浓度监测的可行性,实验利用GF-1 WFV4影像和实时的地面采样数据,建立了BP神经网络模型,同时采用波段比值经验模型进行对比.经精度检验,BP神经网络模型预测值与实测值之间的可决系数R2高达0.9680,而波段比值模型的R2为0.9541,且均方根误差RMSE由波段比值模型的18.7915降低为BP神经网络模型的7.6068,平均相对误差e也由波段比值模型的19.16%降低为BP神经网络模型的6.75%.结果证明,GF-1 WFV4影像应用BP神经网络模型反演太湖叶绿素a浓度较波段比值模型精度有所提高.将经过水体掩膜的GF-1 WFV4影像用于训练好的BP神经网络反演太湖叶绿素a浓度分布,结果显示,叶绿素a高浓度区集中分布在湖心区北部、竺山湾、梅梁湾区域,与之前的研究一致.本文研究结果验证了采用BP神经网络模型对GF-1 WFV4影像进行太湖叶绿素a浓度反演的可行性.     

太湖流域典型河网水体氮磷负荷及迁移特征

对西太湖流域典型河道水体及沉积物氮磷含量进行分析,利用原柱样培养实验测定了沉积物-水界面氮磷交换通量及需氧量(SOD),并探讨他们之间的关系,结果表明:研究区域河道水体和沉积物氮磷总体含量水平较高,水体TN和TP平均含量分别为4.12mg/L和0.16mg/L,沉积物TN和TP平均含量分别为1658.76mg/kg和712.25mg/kg, NO₃^--N为水体无机氮的主要存在形态,NH₄⁺-N为沉积物无机氮的主要存在形态.沉积物需氧量(SOD)区域间差异较大,大体呈现西、南部区域较高,北部区域较低的特征;沉积物-水界面各无机氮磷交换通量分别为:NH₄⁺-N为-188.08~329.45mg/(m²·h),均值为13.05mg/(m²·h);NO₃^--N为-118.68~42.86mg/(m²·h),均值-28.09mg/(m²·h);NO₂^--N为-18.37~-4.81mg/(m²·h);均值-8.22mg/(m²·h);溶解性活性磷(SRP)为-10.94~10.58mg/(m²·h),均值1.34mg/(m²·h). NH₄⁺-N整体表现为由沉积物向上覆水释放,且与沉积物有机质(LOI)呈极显著正相关,SRP交换通量与沉积物中TP和TDP均显著正相关,表明NH₄⁺-N的释放与沉积物有机质的分解有关,SRP释放主要受沉积物TP和TDP影响.总体看,西部区域点位沉积物及水体氮磷污染最为严重,氮磷交换通量也较大,在区域内又表现为下游入湖口 > 上游的特征,表明人类活动对太湖流域典型河网氮磷水平及迁移转化特征影响较大.     

太湖底泥疏浚的水环境质量风险性分析

采用基于因子分析的主成分分析法将五里湖的16个水质参数概括为5个主成分,研究了各主成分以及其综合主成分在疏浚前后的变化,并以此为依据就底泥疏浚对水环境质量的影响进行了评价.结果表明,疏浚过程中,五里湖疏浚区的综合主成分得分最高,为1.15,水质综合排名在最后,水体色度和污染指数(F1)也达到最高值5.0;同时对照区综合主成分得分以及水体污染和色度指数(F1,F2)也相应升高,水质质量明显下降;这说明疏浚运作具有促进表层沉积物发生再悬浮和扩散作用,以及沉积物中内源性营养盐和重金属离子的释放作用.采用Monte Carlo随机采样法,利用平衡分配模型模拟和预测了疏浚过程中悬浮沉积物中重金属离子释放的阈值,结果表明疏浚过程中大部分重金属离子由悬浮沉积物向水体中释放的风险性较高,可信度达到90%以上,尤其是重金属离子Ni²⁺以及非金属污染物As释放的风险性较大,其可能的释放量分别分布在各自地表水环境质量标准EQS的28.6%～+∞之间和34%～+∞之间,说明底泥疏浚具有导致五里湖水体环境质量短期恶化的风险.此外,Monte Carlo随机采样分析方法应用也许可为湖泊底泥疏浚生态风险评价提供一条新的途径.