四湖流域水环境污染现状空间分布和污染源分析

四湖流域水环境恶化已影响到当地生产和群众生活,亟待对四湖流域的水环境污染现状进行调查与评估。于2010年春季在四湖流域的主要湖泊以及四湖总干渠进行了水质现场监测和水样采集,共采集了84个样点,每个样点测定了12项水质指标,并对测定结果中四湖流域总氮、总磷、高锰酸钾指数等水质指标的空间分布进行了分析。分析结果表明:四湖流域的两个主要湖泊,长湖和洪湖均受到不同程度的污染,长湖为重度污染,洪湖为轻度污染,从长湖流入总干渠中的水质多为中性或略偏碱性,总磷、总氮含量超标几倍到几十倍,在靠近长湖的总干渠上游段为重度污染,靠近洪湖的总干渠下游段为轻度污染。各水质指标浓度总体趋势上,长湖的要大于总干渠,总干渠的大于西干渠,西干渠的大于洪湖。     

鄱阳湖湿地植物生态系统结构及湖水位对其影响研究

通过对鄱阳湖水文过程和湖盆地形特点的分析,利用3S技术对鄱阳湖湿地进行了分类,研究了各种类型湿地植物生态系统的生境、主要植物群落结构和分布规律。结果表明,鄱阳湖湿地植物生态系统结构复杂,生物多样性极其丰富。湿地植物是以根茎为主要繁殖器官的克隆繁殖植物,以集群分布为主要特点。在宏观尺度上受地形高程、湖水位和洲滩出露时间制约,不同植物群落沿水分梯度分布;在景观尺度上受到土壤含水量、地下水埋深和土壤结构影响,形成水平镶嵌结构;微观尺度上还与微地形和土壤养分密切相关,部分区域表现为复合体结构。湿地植被对水分梯度的敏感性,导致湿地植物生态系统的易变性和脆弱性。近年来,鄱阳湖水位过低且持续时间长,使生态系统遭受一定损害。     

高原浅水湖泊沉积物中磷、氮形态化学研究

以滇池马村湾和海东湾为研究对象,对其沉积物－间隙水－上覆水三界面中的磷、氮形态作研究,其中钙结合态磷占的比例最大,其次是有机/细菌聚合态磷和残渣磷;总氮含量很高,平均值为2.63 mg/g,而亚硝酸盐氮含量很低,其它三种无机氮形态（硝酸盐氮、亚硝酸盐氮和氨氮）之间并不存在恒定的化学计量关系,这主要是无机氮循环还受水体和沉积物中有机氮的影响。调查还表明沉积物中Fe P含量与间隙水中溶解性磷酸盐磷有着较好的线性关系,沉积物中Fe P含量与间隙水Eh呈对数关系。     

鄱阳湖生态区长期施肥对稻田土壤碳汇效应与固碳潜力的影响

在施肥条件下确定平衡状态时,土壤有机碳含量水平对于正确评价土壤的固碳潜力和制定合理的有机物质分配措施具有重要意义。分析了前人研究的江西省有机碳储量数据并采用Jenny模型对长期不同施肥下有机碳动态数据进行模拟。结果表明,鄱阳湖生态区有机碳储量占全省的46%,以鹰潭地区最高,九江地区最低。施肥明显增强了土壤的碳汇作用,单施有机肥或有机无机肥配施（70F+30M、50F+50M、30F+70M、NPKM、NPK+S、NPK+P和NPK+C）处理的土壤有机碳含量明显高于施化肥处理,以南昌县的30F+70M、进贤县的NPKM和余江县的NPK+P处理最高,其平衡时有机碳含量和固碳潜力分别较施化肥处理提高了3061%和6115%、3017%和5496%、3826%和7479%。因此,提高鄱阳湖生态区农田有机碳密度和固碳潜力最有效方法是有机无机肥配施,其配施方式以猪粪配施化肥相对最好,配施比例以70%有机肥配施30%化肥为宜     

基于BP神经网络的鄱阳湖水位模拟

考虑到鄱阳湖水位受流域五河与长江来水等多因素的共同作用而表现出高度非线性响应,采用典型的三层BPNN神经网络模型来模拟鄱阳湖水位与其主控因子之间的响应关系。分别将湖口、星子、都昌、棠荫和康山水位作为目标变量进行BPNN模型构建和适用性评估。结果显示：综合考虑流域五河及长江来水（汉口或九江）的BPNN水位模型,空间站点水位模拟精度（R2和Ens）可达090以上,各站点的均方根误差（RMSE）变化范围约050～10 m,若忽略长江来水的影响作用,仅将流域五河来水作为湖泊水位的主控影响因子,模型训练期与测试期的纳希效率系数（Ens）和确定性系数（R2）显著降低,且低于050,均方根误差（RMSE）也明显增大（124～288 m）,意味着综合考虑流域五河与长江来水是获取结构合理、精度保证的鄱阳湖水位模型的重要前提。同时建议针对鄱阳湖湖盆变化对水位的影响,尽可能选择一致性较好的长序列数据集来训练和测试BPNN模型。所构建的BPNN神经网络模型可进一步结合流域水文模型,用来预测气候变化与人类活动下流域径流变化对湖泊水位的潜在影响,也可作为一种有效的模型工具来回答当前鄱阳湖一些备受关注的热点问题,如定量区分流域五河与长江来水对湖泊洪枯水位的贡献分量,为湖泊洪涝灾害的防治和对策制定提供科学依据     

城市湖泊水环境整治对改善水质的影响:以蠡湖近30年水质变化为例

自"十五"以来,为改善水质,我国许多城市湖泊均先后采取了水环境治理措施.为了解这些措施对富营养化城市湖泊水质改善成效,根据中国科学院太湖湖泊生态系统研究站对蠡湖的长期监测数据和本课题组2017年对蠡湖的两次调查结果进行汇总分析,探讨了无锡蠡湖综合整治前后近30年来水环境质量变化情况.结果表明:①TN、TP、高锰酸盐指数和Chl-a等水质指标的浓度从20世纪90年代初开始呈现快速上升的趋势,1997～2003年间处于最差状态,2003年经过综合整治后呈现逐年递减趋势,但近两年略有反弹;水体透明度整治前后无明显改善.②从季节上看,综合整治之前,水质波动较大;综合整治之后,蠡湖各项指标出现显著差异,冬季水质明显好于夏季.③从区域上来看,蠡湖西部水质明显优于东部湖区.综合其他城市湖泊治理情况,研究表明水环境治理可以改善湖泊水质,但在水质改善后需要恢复草型生态系统,推进以生物调控为主的生态修复,逐步提升物种多样性,真正恢复湖泊生态系统服务功能.     

夏季太湖蓝藻水华暴发与臭氧污染的关联性

夏季受东南季风、湖流等因素影响,太湖蓝藻向西北部水域集聚,该区域平均藻密度可高达1×109个/L以上,其中蓝藻集中堆积的近湖岸区域藻类密度更高,蓝藻在不同生命阶段释放的藻源性VOCs的成分谱和产生量有较大差异,其中烯烃和有机胺反应活性较强。蓝藻水华高发期太湖西岸非甲烷总烃的浓度约为常州市区的3.3倍,日变化趋势符合蓝藻代谢规律。太湖西部蓝藻水华、湖西区的非甲烷总烃浓度和臭氧污染程度时空变化规律表明:太湖西部(宜兴)是整个流域臭氧污染最严重的区域,其臭氧污染的形成与太湖蓝藻水华暴发有关联性。     

基于哨兵-3A卫星OLCI数据的最大叶绿素指数在太湖蓝藻水华监测中的应用

欧洲航天局于2016年2月16日成功发射哨兵-3A卫星,搭载的水色遥感仪器(OLCI)提供了很好的海洋和内陆水体生态指标观测反演能力。基于OLCI获取的太湖L1b级遥感数据产品,利用OLCI Oa10、Oa11、Oa12波段计算了重要的水色/水生态遥感指标,即最大叶绿素指数(MCI),在此基础上初步分析了MCI在太湖蓝藻水华监测预警中应用效果。研究表明:(1)哨兵-3A卫星OLCI影像质量清晰,构建的MCI能够反映太湖水体叶绿素信号强度;(2)与常用的归一化植被指数相比,在蓝藻没有明显积聚的藻-水混悬水域,MCI与叶绿素浓度有很好的关联,可更灵敏地反映叶绿素浓度的空间分布特征。MCI将在蓝藻监测上具有更好的适用性,可有效提高富营养湖泊蓝藻水华的预警预报精度。     

无定河流域浮游动物群落结构特征及水质生物评价

为探究无定河流域浮游动物群落结构特征及其水质状况,于2021年春秋季对无定河干流、6条支流及3个淤地坝水体展开生态调查。共鉴定出浮游动物125种,其中原生动物40种、轮虫54种、枝角类15种、桡足类16种,秋季物种数(103种)高于春季(76种),均以小型浮游动物为主。浮游动物优势种共31种,以臂尾轮虫和龟甲轮虫等富营养型水体指示生物居多,春季优势种优势度整体高于秋季。春季浮游动物平均密度(360.9个/L)和平均生物量(0.600 mg/L)均高于秋季(83.6个/L、0.298 mg/L),且春秋季淤地坝水体中浮游动物平均密度和生物量均高于河流。非度量多维尺度分析也表明:河流与淤地坝2种水体中的浮游动物群落分布存在差异,采用冗余分析进一步探明,主要差异为河流和淤地坝2种水体中影响浮游动物群落分布的环境因子不同,其中化学指标(溶解氧、盐度、亚硝氮、硝态氮、溶解磷、叶绿素a)和物理指标(水深、透明度、浊度)分别是影响河流和淤地坝水体中浮游动物群落结构的主要环境因子。水质生物评价结果显示,春秋季水质均为无定河干流最优,支流次之,淤地坝水质最差,且干流中下游水质优于上游。     

基于环境DNA宏条形码的青岚湖自然保护区鱼类组成及分布特征

为探究在不同引物、不同参考数据库下环境DNA技术检测结果的差异,于2021年4月,采用环境DNA宏条形码技术分析了青岚湖鱼类多样性。选取16S rRNA及Cytb 2种引物,NCBI及本地数据库2种数据库,分别进行比对注释。结果表明:在青岚湖29个采样点中,共检测到7目15科43属64种鱼类,其中在16S-NCBI情形下获得4目9科19属20种鱼类,在16S-本地数据库情形下获得6目13科27属38种鱼类,在Cytb-NCBI情形下获得4目6科16属19种鱼类,在Cytb-本地数据库情形下获得2目5科15属20种鱼类。在青岚湖29个采样点中,鱼类更多地分布于湖面宽阔的中间地带(如S31附近),且南部较北部更少,鱼种的分布呈现一定的空间相似性。就研究区域而言,选择16S rRNA引物及本地数据库可以获得更全面的鱼类物种。通过与青岚湖鱼类历史数据比对发现,环境DNA技术在研究区域具有较强的适用性,如能选择适当的引物和本地数据库,可以更全面地反映研究区域的物种组成情况。