Alteration of dominant cyanobacteria in different bloom periods caused by abiotic factors and species interactions

Freshwater cyanobacterial blooms have drawn public attention because they threaten the safety of water resources and human health worldwide. Heavy cyanobacterial blooms outbreak in Lake Taihu in summer annually and vanish in other months. To find out the factors impacting the cyanobacterial blooms, the present study measured the physicochemical parameters of water and investigated the composition of microbial community using the 16S rRNA gene and internal transcribed spacer amplicon sequencing in the months with or without bloom. The most interesting finding is that two major cyanobacteria, Planktothrix and Microcystis, dramatically alternated during a cyanobacterial bloom in 2016, which is less mentioned in previous studies. When the temperature of the water began increasing in July, Planktothrix appeared first and showed as a superior competitor for M. aeruginosa in NO₃^?-rich conditions. Microcystis became the dominant genus when the water temperature increased further in August. Laboratory experiments confirmed the influence of temperature and the total dissolved nitrogen (TDN) form on the growth of Planktothrix and Microcystis in a co-culture system. Besides, species interactions between cyanobacteria and non-cyanobacterial microorganisms, especially the prokaryotes, also played a key role in the alteration of Planktothrix and Microcystis. The present study exhibited the alteration of two dominant cyanobacteria in the different bloom periods caused by the temperature, TDN forms as well as the species interactions. These results helped the better understanding of cyanobacterial blooms and the factors which contribute to them.     

大型海藻与赤潮微藻以及赤潮微藻之间的相互作用研究

研究了2种大型海藻石莼(Ulva pertusa)和江蓠(Gracilaria lemaneiformis)对2种赤潮微藻:东海原甲藻(Prorocentrumdonghaiense)和塔玛亚历山大藻(Alexandum tamarense)生长的影响以及2种微藻之间的相互作用,结果发现:①在大藻(石莼或江蓠)-微藻(东海原甲藻或塔玛亚历山大藻)的共培养体系中,石莼和江蓠均能明显影响与其共培养的微藻的生长,石莼对微藻生长的影响强于江蓠的作用.②在东海原甲藻-塔玛亚历山大藻的双藻培养体系中,东海原甲藻的生长受到明显的抑制作用,最终被完全灭杀;体系中塔玛亚历山大藻的生长未受到明显的影响.另外,塔玛亚历山大藻的培养液滤液能明显抑制东海原甲藻的生长,但东海原甲藻滤液对塔玛亚历山大藻的生长几乎没有影响.实验室条件下模拟二者相互作用的结果显示,塔玛亚历山大藻对东海原甲藻的抑制作用是其被后者抑制作用的17倍左右.③在大藻(石莼或江蓠)-东海原甲藻-塔玛亚历山大藻的多藻培养体系中,东海原甲藻和塔玛亚历山大藻的生长变化与它们在共培养体系中的变化非常类似.半数致死时间(LT50)法的检测结果显示:多藻培养体系对东海原甲藻的联合作用是协同作用,而对塔玛亚历山大藻的作用是相加作用.     

遥感技术在水生态环境管理的应用与前景

随着遥感数据源的不断丰富,遥感技术不断提高,可以解决越来越多的水环境问题。指出了当前水生态环境管理方面的主要需求,结合目前遥感技术的发展,对国内外的水环境遥感研究进展进行综述。以湖泊富营养化监测与评估、核电站温排水遥感监测及城市黑臭水体遥感监测为案例,具体阐述遥感在水环境管理中的应用方法及成效。未来水生态环境管理发展趋势将以水污染防治为主向水污染防治和水生态修复与保护并重发展。基于此趋势,提出遥感在水生态修复的应用潜力,利于更多地方部门积极有效应用遥感技术,解决水生态环境问题。     

芦苇化感物质EMA对铜绿微囊藻生长及藻毒素产生和释放的影响

研究了芦苇化感物质2-甲基乙酰乙酸乙酯（ethyl-2-methylacetoacetate,EMA）对铜绿微囊藻PCC7806的生长抑制特性以及对微囊藻毒素MC-LR产生和释放的影响.结果表明,EMA在培养1周内对铜绿微囊藻PCC7806具有较强的抑制作用,EC_50,7d值为2.0 mg·L^-1,但EMA的抑制效果随时间的延长而减弱.整个培养期间,EMA对MC-LR的胞外释放无显著影响.培养7　d后,单位藻细胞内MC-LR的含量随EMA浓度的增加而升高,EMA投加浓度为1.5　mg·L^-1时,单位藻细胞MC-LR的含量为25 ng·(10⁶个)^-1,比对照组增加了39%.但单位体积培养液中MC-LR总量（胞内和胞外的总和）随EMA浓度增加先略微升高后显著降低,EMA投加浓度为3 mg·L^-1时,培养液中MC-LR胞内胞外总量为28 μg·L^-1,约为对照组的一半;16　d后,EMA对单个细胞内MC-LR的含量以及MC-LR总量均无显著影响.     

鲢鱼放养控制北京城市河湖水华试验研究

介绍了利用鲢鱼控制北京城市河湖水华的试验研究,通过不同放养密度(0、17、51和103 g/m3)的现场围隔试验,对鲢鱼放养对水体水质和浮游生物的影响进行了分析.研究结果表明,鲢鱼放养使有鱼围隔中浮游生物量极低,从而使浮游植物基本不受浮游动物影响,而直接受鱼类影响;同时,中等密度(51 g/m3)的鲢鱼放养使水华蓝藻和微小藻的生长均得到了有效抑制,使藻类生物量最低.     

水母暴发的生物修复对策

近年来,霞水母(Cyanea nozakii)、口冠水母(Stomolophus nomurai)在我国的东海、黄海、渤海以及韩国、日本沿岸均出现过大范围暴发现象,且暴发次数、暴发范围以及持续时间呈上升趋势.本文分析了海域富营养化以及N、P营养盐比例失衡等为水母暴发的主要原因,在此基础上,提出了植树造林、防止水土流失;保护湿地,增殖植物,以吸收N、P等营养盐类;近岸增殖大型海藻等生物修复对策.     

多源信息融合技术在内陆湖库水华预警中的研究进展与展望

面对水体富营养化愈来愈严重,水华爆发越来越频繁的严峻形式;为减少水华发生频率及由此造成的损失,开展水华预警已成当务之急。水华爆发是水体中营养盐的累积、气候条件与水力条件等众多因素非线性共同作用的产物;为此,有必要在众多水华影响因素的动态监测信息的融合基础上,寻求水华爆发与这些影响因素间的影射关系,这就需要信息融合技术。通过归纳总结多源信息融合技术在内陆湖库水华预警中应用的研究进展,结合目前我国水华预警的具体需求,提出建立基于多源信息融合技术的水华预警决策支持系统的研究前景与初步设想。信息融合技术为水华预警提供了一个良好的平台,它将与水华相关的不同信息源（水文、气象、水环境质量与环境遥感）所提供的局部不完整的观测信息加以集成与互补,消除多源信息之间存在的冗余和矛盾,形成对水华爆发环境相对完整的感知与描述;从而提高水华预警与应急响应决策的效率,提高预警信息的时间与空间分辨率,扩展信息的时空监测范围。     

水动力条件下蓝藻水华生消的模拟实验研究与探讨

蓝藻水华是当今世界共同面临的重大水污染问题之一。通过室内模拟实验,在温度、光照、初始pH值和营养盐等基本条件相同的前提下模拟水流流速分别为10cm/s、20cm/s、30cm/s、40cm/s时铜绿微囊藻(Microcystis aeruginosa)水华的产生与消亡过程,在10～40cm/s流速区间里藻类生长周期随流速增大而变长,藻类最大现存量在40cm/s流速下最大,在10cm/s流速下最小,流速为30cm/s时藻类比增率最大,较适合藻类生存,在整个水华暴发过程中水体氮磷营养浓度呈下降趋势,水体的pH、DO和Ec变化不大。     

基于3种时间序列模型的九龙江河流库区藻华预测

湖库富营养化和有害藻华是全球性生态环境问题,藻华预测与早期预警是保障湖库水源地供水安全的关键技术.如何基于高频水生态在线监测数据进行藻华的实时动态预测成为水生态管理领域的重大需求.本研究以福建省九龙江江东库区(水源地)为例,利用3年连续观测的逐时平均总叶绿素a浓度数据,对比研究了SARIMA、Prophet和LSTM(长短期记忆神经网络)3种时间序列模型在藻华(日平均叶绿素a大于15μg·L^-1)预测方面的效果.结果表明：(1)时间序列模型要求参数少,灵活性强,能清晰反映水质特征和未来变化趋势,可弥补传统藻类监测预警方法的局限性;(2)基于深度学习框架的LSTM模型,具有独特的迭代优化算法,对藻类非线性变化特征的识别和预测能力较强,其总叶绿素a逐日预测和7日预测效果均显著优于SARIMA模型和Prophet模型;(3)输入数据长度会在一定程度上影响模型预测效果,最优的输入数据时间长度为7 d;输入数据频率对预测效果也有影响,在预测非藻华日时,小时数据的预测效果优于日频率数据;在预测藻华日时,两种频率数据无显著差异,但日频率数据能更准确识别藻华日特征.总结起来,基于...     

利用MALDI-TOF MS技术简便、快速检测水华蓝藻的方法研究

以水华蓝藻为研究对象,用基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱(MALDI-TOF MS)技术对其进行测定分析并获得了蛋白质指纹图谱。对铜绿微囊藻标准株(NIES-843)样品通过3种前处理方法得到的质谱图进行对比,确定了质谱分析的样品前处理方法,建立了利用MALDI-TOF MS技术简便、快速检测水华蓝藻的方法。对在水华中出现的4种不同蓝藻进行MALDI-TOF MS分析,结果表明各种蓝藻具有其特征性波谱,可据此对水华蓝藻进行区分和鉴定。该方法快速、简便、精确、可程序化,具有广泛的应用前景。