太湖梅梁湾水源水中微囊藻毒素浓度的变化

对太湖梅梁湾水源水中的总藻毒素TMC[(TMC-LR) (TMC-RR)]和胞外藻毒素EMC[(EMC-LR) (EMC-RR)]进行了跟踪检测.结果表明,水体中TMC-RR、TMC-LR、EMC-RR、EMC-LR质量浓度平均分别为1.819 μg/L、1.090 μg/L、0.491 μg/L和0.077 μg/L,无锡市的主要水源地水质已受到微囊藻毒素的污染.提出,应加强水源地水体中微囊藻毒素浓度的监测,确保饮用水的安全.     

太湖蓝藻水华预警监测技术体系探讨

为了及时预警和监测蓝藻水华的发生和发展趋势,建立有效的预警监测技术体系势在必行。本文旨在探讨太湖蓝藻水华预警监测技术体系的现状、问题及相应策略。首先,对现有监测网络与设备建设、数据处理与分析能力、预警标准与指标统一性进行分析,揭示存在的不足。随后,提出加强监测手段和设备建设、优化数据处理与分析能力、制定统一的预警标准和指标等策略,以期为解决太湖蓝藻水华问题提供有益启示。     

荧光分光光度法测定土壤中石油类

建立了荧光分光光度法测定土壤中石油类.方法检出限为3 mg/kg,实际土壤加标回收率为95.5％ ～108％,精密度(RSD,n=6)为2.4％ ～8.7％.实验结果表明,该方法准确可靠、灵敏度高、选择性好、操作简便,与红外分光光度法有较好的可比性,满足土壤中石油类分析要求.     

太湖水土界面氮磷交换通量的时空差异

利用原柱样静态释放实验及间隙水分子扩散模型对太湖典型草型湖区(东太湖)及藻型湖区(梅梁湾)的氮磷释放通量进行了逐月研究.原柱样氮磷静态界面交换通量(F_i)在同一湖泊不同生态类型湖区有差异性,东太湖氨态氮和可溶性磷酸盐的年平均交换通量分别为(44.9±21.9)mg·(m²·d)^-1(平均值±标准偏差)和(2.06±1.71)mg·(m²·d)^-1,梅梁湾为(16.2±12.0)mg·(m^-1·d)^-1和(0.53±0.52)mg·(m²·d)^-1.2湖区的分子扩散通量(F_m)同样表现为这样的差异,但是其绝对值与静态释放通量相比有数量级的差异,该模型不能用于太湖这样风浪显著且底栖生物活性较高的湖泊水土界面氮磷营养盐交换通量的估算.仅从不同生态类型的湖区比较结果看,草型湖区比藻型湖区有更高的氮磷交换通量.F_i/F_m比值作为1种反映底栖生物活性的指标反映出东太湖有更高的底栖活性.在水体溶解氧水平通常保持在较高的水平,即好氧状态下,氮磷界面交换通量与溶解氧水平(DO)无显著相关.同样,在现有浓度水平下,其水土界面交换通量与水体氮磷浓度无显著相关.东太湖较高的释放通量与相对较低的水体营养盐负荷的差异来自于大型水生植被的消浪促沉降及其本身的吸附吸收作用,这是恢复水生植被以重建健康水生生态系统的重要理论依据.     

基于Sentinel-2与随机森林算法的太湖水生植被分布监测

基于2018—2021年太湖地区哨兵2号（Sentinel-2）卫星遥感影像和随机森林算法,结合植被敏感指数,开展太湖水生植被分布监测,综合分析了水生植被的时空变化特征,初步揭示了太湖水生植被的动态变化。结果表明,太湖水生植被分布面积有逐年上升的趋势,且年间变化具有明显的单峰型特征,表现为春季沉寂,夏季快速增长,秋季达到暴发期,冬季面积开始减退;太湖水生植被主要分布于东太湖、东部沿岸和贡湖,类型以沉水植被为主,其中浮叶植被主要分布于东太湖,挺水植被主要分布于东太湖沿岸的浅水区域;沉水植被主要分布于东部沿岸和贡湖;水生植被主要分布的东太湖水域,其水质总体优于太湖其他水域。     

两种萃取方法测定土壤中石油类的对比实验

本文通过对自行摸索的"全量置入平衡萃取法"与经典的"分步萃取法"的实验对比,得出了在一定范围内,测量土样中石油类采用"全量置入平衡萃取法"具有操作简便、快捷、节省试剂的特点.同时减少了有机试剂对分析人员的危害.     

飞灰/水菱镁石新型复合脱硫剂的性能研究

采用飞灰和水菱镁石水合搅拌制备飞灰/水菱镁石新型复合脱硫剂,模拟湿法烟气脱硫过程,采用正交实验分析法探讨了液固比(质量比)、反应温度、搅拌速度以及鼓泡深度4个因素对脱硫效率的影响。结果发现:复合脱硫剂的比表面积增大,这有利于该复合脱硫剂与气相SO2的接触和反应,因而提高了脱硫效率。复合脱硫剂的最佳反应组合:液固比为15.0∶1.0、反应温度为常温(20℃)、搅拌速度为150r/min、鼓泡深度为2.0cm,该条件下脱硫效率为98.58%。     

基于GOCI数据的太湖叶绿素a浓度反演和蓝藻水华遥感监测

太湖蓝藻水华是广为关注的环境问题,迫切需要实现蓝藻水华的动态监测。利用静止轨道海洋水色遥感器(GOCI)遥感数据构建了太湖叶绿素a反演的三波段模型,使用归一化植被覆盖指数(NDVI)进行蓝藻水华监测,并进行了富营养化评价。结果表明:(1)三波段模型优于波段比值模型,可以用于GOCI遥感数据反演太湖叶绿素a浓度。(2)2019年6月3日太湖叶绿素a大致呈湖心和西部浓度低,北部和西南沿岸浓度高的空间分布;从10:15至15:15,叶绿素a浓度先升高后降低。(3)竺山湖和椒山周边水域水华聚集情况较为严重,是当天重度水华的主要发生区域;水华的时间变化规律同叶绿素a浓度变化规律一致。(4)对2019年4月和6月的GOCI遥感数据进行富营养化评价发现,太湖富营养化水平总体呈西部高东部低、北部高南部低、边缘高中间低的趋势;6月较4月富营养化水平明显加剧。