营养盐对白洋淀草型富营养化的驱动与限制

对流入白洋淀的府河水体及沉积物中氮、磷营养元素进行了测试,并结合1991~2007年的历史数据,研究了白洋淀富营养化的基本特征及营养盐驱动机制.结果表明,府河氮、磷浓度严重超标,属于劣Ⅴ类水体.草型湖泊水生植物的生长与水体中营养盐限制类型密切相关.在高营养盐浓度下,水体氮、磷相对比(N/P)为14~16时,有利于水生高等植物生长,促使芦苇成为白洋淀优势物种.草型富营养化是白洋淀的基本特征,氮是湖泊草型富营养化的限制因子.通过降低府河输入白洋淀的含氮污染物总量,可有效缓解白洋淀草型富营养化状况.     

MODIS时序影像的福建近岸叶绿素a浓度反演

叶绿素a(Chl-a)浓度是可以直接遥感反演的重要水质参数之一,常用来评价近岸水体的富营养化程度.为有效监测福建近岸水域中的叶绿素a浓度变化,本文利用MODIS时间序列影像数据,采用适用于小样本数据的机器学习方法随机森林(Random Forest, RF)和传统的特征波段比值(Band Ratio, BR)方法,结合时序浮标观测数据,在浮标观测站点有限的情况下,采用"以时间连续补空间稀疏"的建模策略,分别对福建近岸不同时相叶绿素a浓度进行遥感反演,并对反演结果进行验证与分析.结果显示RF、BR两种方法反演的均方根误差(RMSE)分别为0.49、0.52μg·L~(-1),平均绝对百分比误差(MAPE)分别为37.50%、50.20%,平均决定系数(R~2)分别为0.87、0.21.可见,基于MODIS时序影像的RF模型可较准确估测福建近岸叶绿素a浓度,且精度优于BR模型.在近岸水环境普遍恶化且浮标观测站点有限的情况下,本研究可提供一种有效监测叶绿素a浓度的方法,有利于福建近岸水环境(如赤潮)的遥感监测.     

基于混沌神经网络模型的水库叶绿素a浓度短期预测

通过混沌理论对水库叶绿素a浓度时间序列进行分析计算,得到最大Lyapunov指数为0.0218(正数),表明该时间序列具有混沌特性,可进行短期预测。同时,利用相空间重构的方法计算出时间延迟τ和嵌入维数m,并由此构建了可用于水库叶绿素a浓度短期预测的混沌神经网络模型。将该模型对于桥水库的叶绿素a浓度时间序列进行短期预测,平均预测相对误差为7.85%,取得较为满意的预测效果。该方法对水库的水环境管理具有一定的参考价值。     

长春南湖营养盐与叶绿素a的分布与富营养化评价

在研究长春南湖水体中TP、TN和叶绿素a的时空分布及相关性的基础上,采用综合富营养化指数法对南湖水体进行评价。结果表明:(1)常温期,TP、TN和叶绿素a含量均为9月5月;9月的TP、TN为表层底层,叶绿素a含量为底层表层;5月的TP、TN和叶绿素a的含量均为底层表层;TP为渔场保护区人为活动区荷花池区,TN和叶绿素a含量均为渔场保护区荷花池区人为活动区。(2)冰封期,TP、TN和叶绿素a含量为水层冰层;TP、叶绿素a含量为渔场保护区人为活动区,TN为人为活动区渔场保护区。与常温期相比,TP、TN和叶绿素a含量总体上均为9月5月2月;各区水体中TP和叶绿素a含量的分布与常温期保持一致,而TN的分布有一定的变化。(3)相对于氮,磷含量的高低是控制藻类及浮游生物生长更为关键的因子。(4)9月的营养级别是中度富营养,2月的营养级别是中营养,5月的营养级别是轻度富营养。综合营养状态指数大小依次为9月5月2月。常温期不同功能区的营养级别均属轻度富营养。     

叶绿素a测定方法的改进及最优提取时间探讨

对分光光度法测定叶绿素a方法进行了改进，并通过单因子重复水平试验和提取时间进行探讨，证明改进前后的方法无显著性差异，而改进后的方法简化了分析过程，并大大缩短了分析时间。     

山仔水库叶绿素a与环境因子的相关分析及富营养化评价

依据2003年3～11月对山仔水库的逐月调查和监测数据,分析叶绿素a含量的时空分布情况，探讨叶绿素a与相关环境因子的关系,并应用修正的卡尔森营养状态指数对山仔水库水质进行分析评价。结果表明，山仔水库除了3、10、11月份处于中营养状态,其余月份都处于富营养化状态。叶绿素a具有明显的时空分布特征。日溪进口和山仔水库坝前的叶绿素a含量较高;初夏和秋末出现高峰，叶绿素a含量分别高达211 mg/m^3和93mg/m^3。多元统计分析表明，与山仔水库叶绿素a含量显著相关的因子是水温和溶解氧。生物因子评价表明，山仔水库浮游藻类的种类和数量都达到了富营养化水平。     

宁夏沙湖浮游植物与水环境因子关系的研究

于2009年4月～2010年1月测定了沙湖浮游植物的密度、生物量和叶绿素a含量,测定了水温(WT)、pH、透明度(SD)、总氮(TN)、总磷(TP)、氨氮(NH4+-N)、硝态氮(NO3--N)、亚硝态氮(NO2--N)、高锰酸盐指数、BOD5等水环境因子指标,对沙湖浮游植物密度、生物量、叶绿素a含量与水环境因子进行相关分析、多元逐步回归分析和典范对应分析.结果表明,沙湖浮游植物密度、生物量、叶绿素a含量与WT、TN、TP、高锰酸盐指数、BOD5之间显著正相关,与SD之间呈显著负相关.浮游植物密度、叶绿素a含量与WT、SD、TN、TP、高锰酸盐指数、BOD5之间有显著的线性回归关系,影响沙湖浮游植物密度的主要水环境因子依次为WT、高锰酸盐指数、SD、BOD5、TP、TN,影响沙湖叶绿素a含量的主要水环境因子依次为高锰酸盐指数、WT、SD、TP、TN、BOD5;浮游植物生物量与WT、SD、TN、TP、高锰酸盐指数之间有显著的线性回归关系,影响沙湖浮游植物生物量的主要水环境因子依次为WT、TP、高锰酸盐指数、SD、TN.浮游植物与水环境因子的CCA排序结果将16种浮游植物分为3组,呈现明显的季节分布特征,SD、高锰酸盐指数、WT、TN、TP是影响沙湖浮游植物群落动态分布的主要水环境因子.     

基于模糊识别和遗传神经网络的渤海湾叶绿素a预测研究

由于海洋生态系统的高度复杂性和非线性,利用新兴的水信息学技术,包括模糊模式识别、遗传算法、人工神经网络等构建渤海湾叶绿素a预测模型.以渤海湾实测水质数据为依据,利用遗传算法的全局搜索能力优化BP神经网络的初始权值和阈值,从而避免陷入局部最优解,构建GANN叶绿素a预测模型.模型预测的均方根误差为3.81 μg/L,仿真...     

导数同步荧光法测定绿藻叶绿素a浓度

建立了绿藻中叶绿素a的导数同步荧光检测法。该方法快速、简便,不需要复杂的前处理。叶绿素a的线性范围为0.02～125μg/L,检出限为0.25μg/L,回收率为97.0%～103.8%。     

三峡水库汛后蓄水期典型支流溶解氧与叶绿素a垂向分布特征

采用2018年9月对三峡水库典型一级支流——香溪河和神农溪回水区水质监测数据,分析和对比了香溪河和神农溪的溶解氧和叶绿素a等指标垂向分布特征,讨论了影响其垂向分布的环境因子.结果表明,香溪河与神农溪的溶解氧含量在表层0～10 m和0～12 m水体分层现象明显,且随水深增加而递减.其表层水体的溶解氧饱和度S_DO分别为139.20%和107.78%,已经达到过度饱和状态(S_DO>100%);中层与底层水体溶解氧浓度较稳定,无分层现象.香溪河和神农溪回水区水体中叶绿素a垂向分布与溶解氧分布的规律一致,表层水体中叶绿素a浓度整体上表现为中度富营养化(5μg·L^-1-1).Pearson相关性分析显示,香溪河与神农溪水体中的溶解氧与水温、浮游植物垂向分布之间存在显著相关性,水温分层以及浮游植物的生命活动是影响溶解氧垂向分布的关键因素.叶绿素a与水温和pH呈现出显著的正相关性,与浊度表现为显著负相关性,表明浮游植物垂向分布主要受光照强度沿水深衰减和水温分层现象的影响.