三峡库区大宁河沉积物营养盐时空分布及其与叶绿素的相关性分析

为研究大宁河底泥营养盐时空分布与藻细胞分布的关系,本研究在大宁河选择4个代表性的取样点:菜子坝、白水河、双龙和大昌,利用垂直重力采泥器,按照2 cm厚度分层选取底泥,检测底泥中总氮,氨氮、硝态氮、亚硝态氮、总磷、无机磷、有机磷和叶绿素的垂向分布,分析叶绿素与营养盐的相关性.结果表明,菜子坝底泥0.0~2.0 cm总氮浓度最高,白水河底泥2.0~4.0 cm的总氮浓度最高;菜子坝底泥2.0~4.0 cm氨氮浓度最高,1和2月白水河底泥4.0~6.0 cm浓度较高;硝酸氮和亚硝酸氮(除3月)在菜子坝底泥2.0~4.0 cm浓度最高;氨氮、硝酸氮和亚硝酸氮浓度在同一个采样点底泥4.0 cm以下分层差异不显著;白水河底泥总磷0.0~6.0 cm呈增加趋势,菜子坝底泥表层的总磷和无机磷的浓度显著高于其它分层,而且每一分层中总磷、无机磷浓度都高于其他3个取样点相应的分层;有机磷在菜子坝和大昌的浓度高于白水河和双龙的浓度,但是同一采样点底泥不同分层的有机磷浓度差异不显著;同一深层底泥中的叶绿素a浓度在大昌最高,其次是白水河,再次菜子坝,双龙处的叶绿素浓度最低;只有1月在大昌取样点处无机磷和叶绿素a的浓度显著正相关,相关系数为0.87,底泥中的营养盐不是影响底泥藻细胞分布的主要影响因素.     

查干湖和新立城水库秋季水体悬浮颗粒物和CDOM吸收特性

分别于2012年9月对不同盐度水体的查干湖和新立城水进行水体野外采样和室内实验分析,通过测定颗粒物、CDOM等光学活性物质的吸收系数来对比分析两种水体的光学活性物质的吸收特性、来源及其在400~700 nm范围内对总吸收系数的贡献.结果表明,综合营养状态评价指数显示秋季查干湖、新立城水库水体属于中等富营养化,总悬浮颗粒物的吸收光谱表现均与色素类颗粒物吸收光谱相似.对于盐度较大的查干湖水体(EC=988.87μS·cm~(-1)),非藻类颗粒物占主导地位,各组分贡献率为非藻类颗粒物色素颗粒物CDOM;而盐度较低的新立城水库水体(EC=311.67μS·cm~(-1)),色素颗粒物贡献率略大于非藻类颗粒物贡献,各组分贡献率依次为:色素颗粒物非藻类颗粒物CDOM.查干湖总悬浮颗粒物吸收系数α_p(440)、α_p(675)和非藻类颗粒物吸收系数α_d(440)分别与TSM(总悬浮颗粒物)、ISM(无机悬浮颗粒物)和OSM(有机悬浮颗粒物)、Chl-a(叶绿素a)相关性均较好,相关系数在0.55以上;新立城水库α_p(440)、α_p(675)与Chl-a相关性较好(0.77和0.85,P0.05),α_d(440)与ISM具有相关性(0.74,P0.01),与OSM表现为负相关(-0.63,P0.05).查干湖CDOM吸收系数a_g(440)仅与OSM表现为负相关性(-0.54,P0.05),而新立城水库α_g(440)与其他参数均无相关性.通过对CDOM吸收曲线在250~400 nm的拟合所得到的S_g以及相对分子量M_r发现,查干湖的S_g[(0.021±0.001)m~(-1)]大于新立城的S_g[(0.017 6±0.001)m~(-1)],而CDOM的相对分子量M_r值分别为11.44±2.00(7.5~15.09)、7.53±0.79(6.17~8.89),查干湖M_r值高于新立城水库水体,表明查干湖CDOM组成较新立城水体中CDOM的分子量小,组成更趋向于小分子.查干湖受风速和湖岸坍塌的影响产生矿物悬浮、沉积微粒,水体颗粒物以非藻类为主,部分来自于浮游植物降解产物;新立城水库水体不仅有径流携带的陆源性无机物的输入,同时水体浮游植物生长减弱且微生物分解活动加强,降解有机颗粒物与非藻类吸收系数呈现负相关.     

冬季大黑汀水库沉积物-水界面氮磷赋存特征及交换通量

本文研究了大黑汀水库表层沉积物碳氮磷污染负荷及分布特征,利用Peeper （pore water equilibriums）技术获取沉积物-水界面氮磷剖面特征,分析大黑汀水库间隙水氮磷分布的空间差异;采集沉积物无扰动柱样用静态培养法对其水土界面氮磷交换速率进行估算.结果表明：沉积物中TN、TP和TOC的含量分别在729~5894mg/kg、1312~2439mg/kg和0.5%~5.6%之间,沉积物中氨氮（NH₄⁺-N）、硝酸盐氮（NO₃^--N）、亚硝酸盐氮（NO₂^--N）和活性磷（PO₄^3--P）含量分别在0.6~202.9、34.4~168.3、0.1~0.3和16.1~75.2mg/kg之间,主要表现为下游含量高于上游,空间分布特征明显;沉积物C/N表明该水库有机质主要来源于水体内部,与人类网箱养殖活动有关.间隙水中NH₄⁺-N和PO₄^3--P浓度远高于上覆水,表明大黑汀水库间隙水具有向上覆水体扩散营养盐的潜力.在垂直方向上间隙水中NH₄⁺-N浓度随深度的增加而变大,PO₄^3--P浓度具有在0~4cm快速增加,之后表现出逐渐降低的趋势.静态释放结果表明,沉积物-水界面NH₄⁺-N和PO₄^3--P的交换通量分别为3.5~110.5mg/（m²·d）和0.1~1.6mg/（m²·d）,NO₃^--N和NO₂^--N交换通量在-112.5~157.2mg/（m²·d）和0.04~0.94mg/（m²·d）之间.NH₄⁺-N、NO₃^--N和PO₄^3--P在下游表现出较高的释放速率.较高的沉积物内源负荷使得大黑汀水库沉积物具有较大的向上覆水释放营养盐的潜力,改善水库沉积物污染状况是治理大黑汀水库水体环境的必要之举.     

三峡库区支流库湾消落带土壤磷形态赋存特征及其释放风险

三峡库区消落带经历反复的淹水-落干循环影响,消落带土壤磷迁移转化过程加快,可能加剧支流库湾水体富营养化.采集了三峡库区腹心支流库湾典型消落带土壤,测定磷赋存形态与磷素饱和度(DPS)等,分析磷释放风险.结果表明,(1)消落带土壤ω[总磷(TP)]、ω[无机磷(IP)]和ω[有机磷(OP)]均值分别为771.80、485.33和166.30 mg·kg^-1,IP和OP均以非活性形态磷为主.(2)消落带土壤形态磷的赋存格局受落干-淹水方式影响,Ex-P和NaHCO₃-Po含量显著高于对照土壤,Fe-P、HCl-Po和Fulvic-Po含量沿高程下降而显著降低(P<0.05),反复的干湿交替促进了消落带土壤活性磷的生成和中等活性磷的释放和积累.(3)消落带土壤生物ω[有效磷(Bio-P)]为49.19～148.78 mg·kg^-1,占TP的质量分数为7.71%～24.78%,磷素饱和度(DPS)为5.85%～22.00%.目前,支流库湾消落带土壤整体磷释放风险较低,170 m高程土壤需要重点关注.Fe-P、HCl-Po和...     

大坝拦截对河流水溶解组分化学组成的影响分析——以夏季乌江渡水库为例

以乌江渡水库为主要研究对象，揭示了大坝拦截条件下的夏季水化学特征：阴离子以HCO-3,SO2-4为主，阳离子以Ca2+,Mg2+为主，其余离子含量低于10%，说明了碳酸盐岩的风化对水体化学组成起到了主要控制作用，蒸发盐岩石的风化对水体化学组成影响较小。水库水体存在温度分层现象，形成了不同层位的水体有着不同的水化学组成，即水化学分层。水化学的分层形成了溶解组分在水库垂直深度上的规律分布，比如受藻类的影响，Si和叶绿素随深度成相反的变化特征；HCO-3受光合作用和有机质降解的影响，30 m 以上随着水深的增加而递增，30 m 以下呈现相反趋势；水库泄水方式明显改变了水化学各种参数和离子在水体中的分配。乌江水库两主要支流（息烽河和偏岩河）分别对乌江渡坝前水体中的Ca2+,SO2-4,HCO-3,Mg2+和K+,Na+,Cl-有贡献。网箱养鱼、生活污水、农业施肥、酸性矿山废水以及酸雨沉降都会对水体造成不同程度的污染。     

浮桥河水库的营养状况与水质调控措施

浮桥河水库总磷含量、浮游植物的初级生产力和浮游动物的生物量有逐渐增加的趋势。上、中、下游水体的总磷含量分别为 0 .0 72mg/L、0 .0 6 6mg/L和 0 .0 4 4mg/L ;浮游植物的生物量分别为9.2 8mg/L、6 .51mg/L和 3.37mg/L。夏季和秋季上游部分区域伴有大面积的“水华” ,优势种类主要为微囊藻。浮游植物水柱日生产量分别为 2 .80 gO2 /m2 .d、2 .78gO2 /m2 .d和 2 .36 gO2 /m2 .d ;浮游动物的生物量分别为 2 .52mg/L、1.2 5mg/L和 1.2 2mg/L。浮桥河水库有富营养化的趋势且上游已经富营养化。导致富营养化的原因主要是外源营养物输入量的增加、大库鲢鳙放养比例失调、上游滤食性网箱放养结构的不合理和食鱼性鱼类的过度捕捞。建议在保持现有鳙放养量的前提下增大大库鲢的放养量和网箱内鲢鱼种的放养量、减少食鱼性鱼类的捕捞量、减少外源营养物的输入以控制水库的富营养化。     

瀑河水库蓄水后水质变化预测

瀑河水库拟作为南水北调中线的一个调蓄水库。在瀑河水库淹没区内布10个采样点，分别采集0－20、20－40、40－60cm深度的土壤，实验室中模拟水库蓄水淹没情景，连续监测“库水”水质，试验表明：蓄水初期土壤中营养物质溶出对库水水质有一定影响，且随着时间的推移，各营养物质溶出的速度及浓度变化不同，蓄水16天后浓度趋于平稳，库水水质达到地表水环境质量Ⅱ类标准，将模拟值作为初始值，利用WQRRS模型进行运行期水质预测，得到结论为：（1）当调水水质为Ⅰ和Ⅱ类标准值的中值、流域汛期径流水质为Ⅱ－Ⅴ类时，预测库水水质为Ⅱ－Ⅲ类；（2）当调水水质为Ⅱ类标准值的下限值、流域汛期径流水质为Ⅱ－Ⅴ类时，预测库水水质大多为Ⅲ类，部分情况下为Ⅳ类，且N、P超标；（3）当调水水质为Ⅰ和Ⅱ类标准值的中值、流域径流水质为Ⅱ类时，在2010、2020和2030水平年水库水质全部为Ⅱ类；当调水水质为Ⅱ类标准值的下限值时库水水质则为Ⅲ类。     

丹江口水库水质要素变化特征及其相互关系

采用丹江口水库 1987～ 1996年间的水环境常规监测资料 ,应用因子分析方法探讨了丹江口水库不同区域水环境要素变化特征及其相互关系 ,分析表明 :丹江口水库目前水质良好 ,大多数情况下能满足地面水一类水质标准要求 :库区不同断面水体水质要素及污染因子间的相互关系可以用 6个主导因子表达。同一主导因子不同断面标识因子的差异反映了库区不同区域水质分布差异及产生这种差异的环境过程 ;影响库区水质的主要因素是上游随降水产生的面源污染、库周点源排放、水体自净以及气候因素 ,不同断面水质影响因素及其程度存在差异。     

长江三峡水库气候效应数值模拟

在地形坐标系中建立了一个三维静力平衡的大气-土壤耦合模式,模式详细考虑了复杂地形、植被和水面的热力、动力过程。与其它中、小尺度模式相比其独特之处是：此模式在地表与植被冠层建立的辐射平衡方程和能量平衡方程中,均详细地考虑了坡度、坡向的影响。观测表明,长江三峡江面水温的日变化小于3℃。长江三峡段水流湍急,江水上下交换十分剧烈,各处水深变化较大,使模拟江水的动力、热力过程变得十分困难。所以,在研究中忽略了江水温度的日变化,模式中作为动力、热力外强迫因子,水库建成后的改变仅为水面海拔高度的升高和水面区域的扩大,水面温度是常数。用此模式模拟研究长江三峡建成前后气象要素场的日变化过程,通过计算它们的差别来分析水库的小气候效应。结果表明风、温、湿气象要素场在方圆近10 km范围内均有不同程度的改变,但变化幅度不大。     

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。