太湖蓝藻水华灾害风险分区评估方法研究

通过对太湖蓝藻水华灾害风险分析,构建太湖蓝藻水华风险评估指标体系,结合风险评估概念,建立太湖蓝藻水华灾害风险评估方法.在此基础上,以2008年为基准年,结合太湖9个分区,评估各湖区蓝藻水华灾害危险性、易损性、脆弱性和综合风险.结果表明,综合风险最大的区域集中在太湖的北部,尤其作为水源地的贡湖风险最大,为重度风险;竺山湖、梅梁湾和西部沿岸由于其危险性较大,而总体风险较大,为中度风险;其他湖区风险较小,胥湖、南部沿岸和大太湖为轻度风险;太湖的东南部湖区箭湖东茭咀和东太湖由于水体富营养化程度较低,植物覆盖率较高,蓝藻水华发生危险性较小,综合风险指数较小,为轻微风险.     

Hydrographic and biological aspects of algal bloom in the Adriatic Sea in 1988

The interaction of hydrological, chemical and biological factors in a defined time may cause an excess bloom of phytoplankton in an ecosystem, which can persist over a long period or occur from time to time.

This phenomenon has been recorded from the northern Adriatic and coastal enclosed basins along the eastern Adriatic coast (Ka?tela Bay, Split) for a long time now.

During 1988 this phenomenon of increased production was recorded from almost the entire northern and middle Adriatic with some traces even in its southern part. Some preliminary results for that period point to the fact that this was caused very likely by exceptionally warm and dry weather, with no significant precipitations and wind. Such conditions affect horizontal and vertical stratification of water masses.

High photosynthetic radiation, increased quantities of alochthonous organic matter, either in the form of particulate or dissolved organic matter, either in the form of particulate or dissolved organic carbon (POC or DOC), influx of nutrients (via rivers, municipal sewage or upwelling) are the main causes of sudden bloom and rapid reproduction rate of phytoplankton species (Diatoms) to the large quantities to which the pollution of the entire coastal area is due.     

蓝藻水华强度的显著相关环境因素识别模型

为识别蓝藻水华强度的显著相关环境因素,克服现有研究中因变量选择不合理、时间与空间精度较低等问题,构建了以蓝藻水华强度等级为因变量,以水质、水文和气象3类监测指标为自变量的多元线性回归模型,并将该模型应用于太湖蓝藻水华研究.基于水华面积和集聚强度数据,用7级量表生成水华强度等级值,使因变量具有宏观性,避免了仅使用叶绿素a浓度等类似指标表示水华强度所体现出的微观性不足.该数据集的时间精度达到每天采样2次,空间精度则达到太湖湖湾内的某个水域空间范围.因此因变量具有适度宏观性,而自变量的值则与因变量的值在较高的时间和空间精度基础上严格对应.模型的分析结果显示,太湖大贡山水域蓝藻水华强度与气温和硝酸盐浓度呈显著正相关,与风速、湿度和电导率呈显著负相关.上述结论与该研究领域的主流结论一致,验证了该模型的有效性.     

藻源型湖泛发生过程水色变化规律

利用Y-型沉积物再悬浮发生模拟装置,模拟湖泛发生过程,分析水体吸收特性变化特征;同时,利用Hydrolight和CIE颜色匹配函数模拟水体颜色,分析湖泛水色变化规律.结果表明:在湖泛发生过程中,可溶性有色物质(CDOM)浓度(ag)不断增大,无机颗粒物浓度及吸收(ad)总体呈减小的趋势,而浮游植物色素浓度及吸收(aph)随时间变化不规律;基于Hydrolight模拟湖泛水体,离水辐亮度(Lw)和遥感反射比(Rrs)均随时间不断变小;3)另外,随SPIM或ag(443)的变大,水体颜色逐渐由绿色变为棕色.当SPIM增至40mg/L时,水体呈现棕色;当ag(443)达到10m-1时,水体呈现红棕色.通过研究湖泛发生过程水体光学特性和水色变化规律,有助于构建高精度的湖泛遥感监测模型.     

官厅水库水质特征及水体微生物多样性的响应

针对北京市原水源地官厅水库,选择了上下游共6个采样点进行了不同季节的水质及环境因子特征分析.总体看来,4个季节水体氮磷碳营养物质浓度依次为:夏季>秋季>春季>冬季,夏秋季出现明显水华.上游妫水河水质要好于下游水库库区水质,尤其以夏秋季节最为明显.夏季上游妫水河的总碳、总氮、氨氮、总磷平均浓度为26.5, 0.95, 0.55, 0.077mg/L,而水库库区响应平均浓度分别为111.47, 4.27, 3.16, 0.25mg/L.结合PCR-DGGE对不同时期各点水体微生物进行了群落分析,发现上下游水体中细菌群落结构差异很大,水华严重区的细菌群落多样性和丰度要低于比水质较好区域.CANOCA软件分析了夏秋季水华时水体微生物群落变化与环境因子的响应关系,发现细菌群落结构与环境因子(T、pH值、DO、NFR、TP、Fe)之间存在较强的关联.水质较好的上游水体夏秋细菌群落结构主要受温度、DO影响较大;而水质较差的库区水体夏秋季细菌群落结构变化与固氮速率、pH值、总磷的相关性较好.     

汉江水华水文因素作用机理--基于藻类生长动力学的研究

在相关文献的基础上总结影响汉江水华的水文因素包括流量、流速和水面比降,根据河流动力学理论,讨论了它们之间的内在联系。在此基础上,从生物生长动力学的角度,将连续流反应器原理应用于汉江水华现象,提出了汉江连续流生物反应器模型,并根据Monod方程分析,认为汉江中的藻类浓度与水流速度应成指数关系。由此,建立了汉江藻类浓度与水流速度关系数学模型a = m exp(k/ν)。利用汉江1992年至2000年实测资料,通过回归分析进一步确定了汉江的藻类浓度与水流速度函数关系中的常数m=8.9759、k=0.9054,相关系数r=0.924 4。最后,对流速、流量和长江水位对汉江水华的作用机理进行了分析,揭示了水文因素影响汉江水华的作用机理。     

再生水水质环境中典型水华藻的生长特性

基于微藻的生长潜力试验,研究了再生水回用于景观水体时的水华风险.结果表明,在天然混合藻种接种体系中,铜绿微囊藻(Microcystis aeruginosa)在再生水水质条件下的生长潜力大于其他受试藻种,其在3种二级出水(A2O、氧化沟和活性污泥)中的最大藻密度均可大于106个.mL-1,比生长速率0.39 d-1.A2O-超滤膜过滤-活性炭吸附-氯消毒深度处理工艺没有有效减低铜绿微囊藻的生长潜力,难以减小水华风险.再生水中的TP浓度能够明显影响铜绿微囊藻的最大密度(Kmax)和最大种群增长速率(Rmax),且符合Monod方程.     

应用遥感数据评价蓝藻水华对太湖取水口的影响

为量化蓝藻水华对太湖饮用水取水口的影响,将太湖矢量图进行栅格化,根据权重函数计算像元的权重因子;再将权重因子图与由遥感影像得到的水华分布图进行叠加,对对应像元进行影响因子计算;最后根据像元的影响因子求出归一化影响指数(NII),并以此进行影响评价.通过对2007年5月1~16日太湖MODIS EVI影像进行的实例分析和验证,表明该方法能较好地反映太湖水华对取水口的影响程度,与实际情况符合;在提出的3种权重函数模型中,负指数模型和正态分布模型能较好地反映蓝藻水华对饮用水取水口的影响程度,可以作为影响评价的权重模型.     

太湖地区太阳辐射与水温的变化特征及其对叶绿素a的影响

基于中国科学院太湖湖泊生态系统研究站1993年以来的常规监测资料,利用比较与数理统计相关分析方法对太湖地区的太阳辐射和水温变化特征及其对水体叶绿索a浓度的影响进行分析.结果显示,太湖地区太阳总辐射、光合有效辐射、光合有效辐射占总辐射的比例及水温总体上都呈上升的趋势.其中,光合有效辐射的增长速率大于总辐射的增长速率,年际水温增长率春季秋季>夏季.太阳辐射及水温的年内变化呈夏季大,春秋季次之,冬季最小的特征.此外,太阳辐射和水温与叶绿素a呈显著正相关关系(P<0.01),太阳辐射特别是光合有效辐射和水温的增加为藻类的大量生长和水华暴发提供了良好的物理条件,太湖蓝藻水华初始暴发时间有逐年前移的趋势且水华持续时间逐年增加.     

基于复杂网络同步特征的水华暴发数值模型

基于复杂网络的同步特征和藻类动力学生长特性, 以汉江近年来水华污染的现场监测资料为例, 并结合氮磷浓度、水温等实测数据构建了水华暴发的数值模型, 用以描述藻类生长和水华暴发的动力学机制; 同时, 利用达到指定藻生物量临界值的网格数规模作为判定水域是否暴发水华以及规模大小的依据, 从复杂网络同步特性的角度验证了水华暴发的临界性和全局突发性, 进而揭示了水华暴发现象是水域子区域整体协同作用的结果. 计算结果表明, 如果达到临界值的网格数超过指定的规模, 相应水域将暴发水华, 且网格达到峰值状态持续的时间越长, 水华污染越严重.