滇池蓝藻水华监测预警平台设计

传统的人工监测无法实现大规模蓝藻的实时监测预警,该研究运用基于Python的ArcGIS Server自动发布地图服务、多元数据预警分析、人工水质监测数据预警分析等技术,以滇池为研究区,构建了水华预警系统。通过预警体系业务子系统和预警信息共享与发布子系统,结合滇池蓝藻水华监测预警综合数据库,实现了大规模蓝藻预警信息的实时生成、共享和发布,提出了地表变化动态监测预警的思路。系统建成后,通过对滇池流域生态红线预警范围内的地表覆盖变化情况监测,可及时发现导致水华发生的潜在陆源污染因素。同时配合排污点污染成分检测实现预警,从源头防止水华发生。     

Distribution of phytoplankton community and its influence factors in an urban river network,East China

To reveal the distribution characteristics of phytoplankton and the main influence factors under different conditions in the urban rivers, the investigations were conducted during autumn and winter 2014 in Changzhou City, East China. 178 taxa of phytoplankton belonging to 28 functional assemblages were identified. In autumn, the phytoplankton community compositions have high similarity for enhanced hydrological connectivity. The chlorophytes and diatoms (prevailing functional groups C, F, J, P), together with euglenoids (W1), showed high proportions of biomass in the main rivers and connected rivers. It was related to the well mixed eutrophic conditions. The phytoplankton community exhibited spatiotemporal heterogeneity in winter. Affected by the low water level and temperature, the free-living phytoflagellates (X2) replaced groups F and J in the main rivers. Phytoplankton productivity was the highest in the Tongji River. Chlorophytes Dictyosphaerium ehrenbergianum and Chlamydobotrys stellata had an overwhelming superiority during the winter bloom. They were significantly correlated with ammonium, total phosphorus and biochemical oxygen demand. Affected by tail water supply, the diatoms (MP) and euglenoids (W1) dominated in a beheaded river. The multivariate analyses based on the phytoplankton functional groups helped to evaluate the relationships and variations between the urban rivers. The redundancy analysis (RDA) results showed that nitrate nitrogen, water temperature, total nitrogen and total suspended solids were the main influence factors on the phytoplankton community. Except MP, the prevailing groups all showed significant negative correlations with nitrate nitrogen. Availability and utilization of dissolved inorganic nitrogen and hydrodynamic conditions affected the phytoplankton distribution.

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北京市2020年春节期间空气质量影响因素分析

2020年春节期间由于新冠肺炎疫情的大范围暴发,包括北京在内的多个城市经济社会活动较长时间处于低水平状态。但是在此期间,北京市出现了两次(农历正月初二至初六、正月十六至十九)污染水平不逊于往年的重污染天气,成为社会各界关注的焦点。本文以北京市2016-2020年春节期间的空气质量为研究对象,首先运用多元线性回归法判断了气象因素以及经济和社会活动因素对四类污染物(PM_2.5、PM₁₀、NO_2和SO₂)的影响程度,进一步研究了在2020年春节期间的两次重污染时段内各个因素对PM_2.5的影响程度,最后运用双重差分法评估春节期间的疫情管控措施对北京市空气质量产生的影响。多元线性回归结果显示在2016-2020年春节期间:(1)气象因素对北京市的PM_2.5、PM₁₀、NO₂和SO₂四类污染物浓度的影响占主导地位,其中温度、湿度与四类污染物浓度变化均显著正相关,气压和降水与四类污染物浓度变化均显著负相关;(2)经济活动水平与NO₂浓度水平有显著正相关关系,说明随着经济活动水平强度的降低和交通流量的下降,NO₂浓度呈现出降低趋势,而PM_2.5、PM₁₀和SO₂与经济活动水平分别有正相关、正相关和负相关关系,但并不显著;(3)从社会活动来看,燃放烟花爆竹会增大PM_2.5、PM₁₀和SO₂浓度,同时假期变量对PM_2.5和SO₂的浓度变化也存在显著正向影响。对于2020年春节期间的两次重污染过程来说,气象依然是主要影响因素,但是各因素的贡献值有所不同;春节期间经济活动水平对正月初二至初六重污染过程的贡献较小(2%),而对正月十六至十九有明显的负影响(-20%)。双重差分法评估结果显示,疫情管控对PM₁₀和NO₂有缓解效果,而对PM_2.5和SO₂未见明显影响,这表示疫情管控措施对空气质量施加了影响。本文不仅识别出了春节期间气象因素、经济社会活动与北京市四类污染物浓度之间的关系,有助于厘清各因素对空气质量产生影响的方式,而且对进一步改善北京市及京津冀地区的空气质量具有重要启示意义。     

一株海洋细菌对中肋骨条藻的溶解效应及其溶藻特性

从山东胶州湾分离得到1株海洋溶藻菌,暂将其命名为JZ-1.根据生理生化及16S rDNA 序列分析鉴定,菌株JZ-1属于交替单胞菌属(Alteromonas).研究表明,菌株JZ-1对中肋骨条藻具有很好的溶解效果,它能够破坏藻细胞膜内物质的结构和细胞膜的完整性,使细胞膜内物质流出导致藻细胞死亡.溶藻现象发生在细菌培养液的上清液和0.2μm的过滤液中,而不是在细菌菌体中,这表明菌株JZ-1通过分泌代谢物对中肋骨条藻产生溶解作用,且当菌株JZ-1由对数生长期向稳定期过渡时,其代谢物的溶藻率达到最大.代谢物分子量<5kD,具有热稳定性、耐酸性,但不耐碱.     

三峡水库春季营养盐和浮游植物空间分布及其影响机制

为研究三峡水库春季水体营养盐与浮游植物的空间分布状况,于2013年3月对三峡水库22条支流及干流的6个断面进行采样监测. 结果表明:来水、回水、河口和干流4类断面ρ(TN)平均值分别为1.69、1.84、2.01、1.51 mg/L;ρ(TP)平均值分别为0.115、0.191、0.179和0.181 mg/L;不同类型断面间ρ(TN)、ρ(TP)差异不显著;水体中N、P的主要形态分别为NO₃--N和PO₄3--P;N/P〔n(N)/n(P)〕从来水(110.8)至干流(18.9)逐渐降低. 三峡水库总体上为中营养状态,回水和河口区富营养化程度较高,富营养断面比例分别为45.4%和36.4%. 研究期间共检出浮游植物8门98属,其中以绿藻门、硅藻门和蓝藻门为主,分别检出42、26和17属;从组成上看,来水和干流断面以硅藻-绿藻为主,回水、河口断面以绿藻-硅藻为主. 浮游植物丰度由高到低依次为回水、河口、来水和干流断面. 调查期间,22条支流中有15条支流在不同位置发生水华,但主要集中在回水区;拟多甲藻水华为主要类型且集中在库区的下游支流,而库区中上游支流则以隐藻、衣藻、小球藻、小环藻等水华为主. 环境因子排序分析表明,在水华集中的回水-河口区域,影响浮游植物丰度分布的主要环境因子数明显少于其他区域,温度和ρ(DO)为该区域浮游植物丰度分布的主要影响因子,而ρ(TN)、ρ(TP)的影响不明显.      

嘉陵江出口段硅藻水华发生规律

嘉陵江是三峡库区最大支流,是重庆主城区重要的饮用水源,其主城段硅藻水华的发生预示着水质下降. 2005年8月—2008年3月连续对嘉陵江出口段水体水华硅藻密度进行监测并对数据进行分析. 结果表明:水华优势藻种为星肋小环藻(原变种)(Cyclotella asterocoststs),于每年的冬、春之交(1—3月)发生,生长速度快,发生数量有明显峰值并在总藻比例中绝对占优(0.02＜优势度＜0.28),4月以后水华现象消失直至次年同期再次发生,具有明显的年规律性. 水华发生时,污染物含量较高的磁器口右岸与朝天门右岸2个采样点的水华现象严重,尤其在2008年3月,磁器口右岸小环藻密度达到269×104 L-1,占同期总藻密度的92%. 较短的生活世代(5～7 d)使小环藻在适宜的生境中迅速增殖并在短期内迅速成为嘉陵江出口段富营养化敏感水体水华的优势藻种.      

太湖蓝藻水华灾害程度评价方法

通过对太湖蓝藻水华灾害分析,借鉴赤潮灾害评价指标,采取蓝藻水华面积和Chla浓度作为灾害程度分级评价指标,应用层次分析法确定权重,结合隶属度函数,采用模糊综合评价建立太湖蓝藻水华灾度分级评价方法,定量描述蓝藻水华灾害程度.结合2008年太湖蓝藻水华灾害事件对该方法进行验证.结果表明,2008年太湖蓝藻水华灾害规模主要为小型、中型和大型,无重大和特大蓝藻水华灾害发生;其中小型蓝藻水华灾害在各月都有分布,中型和大型蓝藻水华灾害主要分布在5月和7~9月.评价结果表明该方法具有一定的科学性和适用性.     

内蒙古乌梁素海“黄苔”暴发初探及防治对策

内蒙古乌梁素海分别于2008年5月和2009年5月连续2年暴发了"黄苔"事件,已不断丧失湖泊固有的养殖、灌溉、旅游等功能,严重制约着区域经济的可持续发展。乌梁素海水体富营养化程度的加剧已引起国务院领导和各界学者的关注。根据乌梁素海试验站实际监测的数据,对"黄苔"暴发期前后的水质、水文、气象等因素进行分析,以揭示影响"黄苔"暴发的环境、营养盐、水动力等条件。研究结果表明:乌梁素海"黄苔"的暴发主要是水体长期处于富营养化状态和适宜"黄苔"生长的各种条件共同作用的结果。系统科学地研究"黄苔"暴发的原因能够为乌梁素海"黄苔"暴发的预警、防治提供一定的依据。     

嘉陵江出口段春季水华藻种鉴定

嘉陵江为三峡库区最大支流,对库区水环境具有重要影响,2004年夏进行了嘉陵江出口段藻类活动规律研究,2005年春首次发现嘉陵江出口段小环藻（Cyclotella）暴发。2008年春嘉陵江出口段小环藻暴发水样经中科院武汉水生所鉴定的水华藻种为极小冠盘藻（Stephanodiscus minutulus）,由于极小冠盘藻光学显微特征与小环藻暴发水样中主要小环藻光学显微特征不一致,因此需要弄清春季嘉陵江出口段水华小环藻分类地位。为认知春季嘉陵江出口段水华小环藻种,2009年春季于嘉陵江出口段小环藻发生期间,采集水样,离心浓缩,酸化处理,经电子显微镜扫描得到主要小环藻的电子显微照片,通过中国淡水藻志第四卷硅藻门中心纲相关小环藻特征分析比较,嘉陵江出口段春季水华小环藻种为星肋小环藻（Cyclotella asterocostata Grun.）。     

滇池水华特征及成因分析

滇池水华的规模大,持续时间长。水华的主要种类是蓝藻门的微囊藻属,其中以铜绿微囊藻占绝对优势。每年4～11月为水华发生期,常在外草海南部、海埂、灰湾一带形成大面积水华,盛时可遍及全湖,水体表层藻类叶绿素含量高达5 000 mg/m3。滇池水体中高含量的N和P营养物在水华的形成中起着关键作用,适宜的温度及充足的光照为水华的频发提供了有利条件,并且随着滇池富营养化的加剧及水温逐年升高,将促使水华暴发日趋严重。