基于季节性Kendall检验和重标极差分析法的阳澄湖水质变化趋势分析

为掌握《苏州市阳澄湖生态优化行动实施方案》实施以来阳澄湖的水质变化趋势,结合季节性Kendall检验与重标极差分析(R/S)法,对2013—2018年阳澄湖及其6条主要入湖河道的主要水质指标——高锰酸盐指数(IMn)、氨氮(AN)、总磷(TP)、总氮(TN)过去和未来的水质变化趋势进行分析及预测。研究结果表明:(1)阳澄湖除TP无显著升降趋势外,其余指标均有不同程度的下降趋势;(2)主要入湖河道的TN均无显著升降趋势,其余指标的改善效果较明显;(3)未来阳澄湖及主要入湖河道水质总体将会持续改善,但有个别监测点位的TP浓度未来仍有可能会上升。可见,近年来阳澄湖生态优化行动卓有成效,但TP已成为影响水质达标的最大制约因素,还需进一步提出针对性治理措施。     

滇池北岸河流水环境污染现状及防治对策研究

滇池北岸入湖河流水质皆为劣V类,致使草海水质逐年恶化.依据河流所处地理区域特征提出受污染河流城内段、城郊段和河口区的不同处理技术.城内段河流适宜采用原位治理技术;城郊段可充分利用土地和鱼塘等有效处理空间:河口区宜用湿地系统加强对入湖河水的净化.截污工程是防治河流污染的最有效的方法之一,可以布设于任何河段,在适宜的条件下与其它的技术组合运用.     

贵州百花湖水中溶解有机质的分子量分布随深度的变化规律

利用高效体积排阻色谱法测量了百花湖水中溶解有机质的分子量及其分布。结果表明百花湖水中溶解有机质（DOM）主要以分子量小于3500道尔顿（Da）的组分为主,其中重均（Mw）和数均（Mn）分子量分别界于2300～2500 Da和1900～2150 Da之间,说明其主要来源于降水对土壤有机物的淋滤和径流作用。根据色谱分析的结果,可以把溶解有机质的分子量分布分为四个组分：大分子量组分（MW〉3500 Da）;中等偏大分子量组分（3500～2000 Da）;中等分子量组分（2000～1000 Da）和小分子量组分（MW〈1000 Da）。由于生物活动和光降解作用以及有机物的分解作用,导致各分子量组分随深度的变化规律不同,其中分子量在3500～2000 Da之间的有机物的含量随深度的增大而增大,其余组分的含量随深度的增大而减少。计算所得的溶解有机质的Mw和Mn在表层较小,在中部随深度基本保持不变,到底部又变大。这种变化趋势与分子量组分的变化结果一致。     

基于双模型的星云湖沉积物重金属溯源及风险评价

为了解星云湖沉积物中重金属污染现状,并为湖区污染防治提供理论依据,通过分析湖区表层沉积物中Cu、Zn、Pb、Ni、Cr、Cd、As、Hg等重金属含量,研究了其风险特征及污染来源组成.结果表明:①仅Ni、Cu含量尚未超过星云湖的背景值,其余元素均出现累积,Hg含量是星云湖背景值的2.13倍,潜在生态风险最高.②星云湖沉积物中重金属的空间分布与入湖河流和湖盆地势相关,表现出由河流输送向湖心扩散的趋势,高浓度区均分布在湖心深水区和特定河口位置,Hg的分布异于其他元素,呈西北湾>南部>中部的特征.③西北湖湾潜在生态风险最高,Cd、As是主要贡献元素.④星云湖沉积物中重金属主要来自自然源（占比为43.32%）、工业源（占比为25.89%）、农业源（占比为20.52%）和交通源（占比为10.27%）.研究显示,星云湖自然源重金属污染贡献最大,人为源相对较低,但湖区重金属污染处于较高水平.星云湖的重金属污染生态风险可能会持续加剧,其中Hg是污染防控的重点.      

达里诺尔湖溶解性有机质荧光特征与人工神经网络非线性响应研究

研究湖泊水体DOM（溶解性有机质）特征及其与复合环境要素的响应关系,对水生态系统保护及生物地球化学循环研究具有重要意义.以内蒙古达里诺尔湖（简称“达里湖”）为研究区,利用紫外-可见光谱技术（UV-vis）和人工神经网络模型（ANN）方法,开展达里湖水体DOM特征识别及其水质响应关系的研究.结果表明:①达里湖水环境污染程度较为严重,水体呈富营养化趋势.DOM吸收系数〔α（355）〕表明,夏季湖体DOM浓度较高.②建立了α（355）与达里湖水体ρ（TN）、ρ（TP）、pH和ρ（Chla）的人工神经网络模型,该模型验证期和测试期决定系数（R2）分别为0.78和0.84,该模型具有较好的DOM模拟和预测能力.③人工神经网络模型参数敏感性分析结果表明,α（355）对ρ（Chla）变化最敏感,敏感性水平为31.95%;其次为pH和ρ（TN）,α（355）对二者变化的敏感性水平分别为28.53%和25.54%;α（355）对ρ（TP）变化敏感性最低,敏感性水平为8.16%.研究显示,达里湖DOM对富营养化的发生具有较显著的表征影响,人工神经网络模型可为富营养化预测提供科学参考.      

“河-湖”沉积物重金属环境特征及来源解析

以府河及其受纳湖泊为研究对象,辨识"河-湖"系统沉积物中重金属的空间分布、地球化学特征和生态风险,利用正定矩阵因子分解模型(PMF)解析沉积物中重金属的潜在来源.结果表明,该"河-湖"系统沉积物中主要金属污染物为Cd、Cu和Zn,且Cd存在生态风险.与受纳湖体相比,府河污染水平及风险程度更高.湖体空间分析显示,河流入口呈现更高的金属含量及风险水平.PMF分析表明,研究区沉积物重金属主要受到人为活动的影响(55.7%),包括工业排放(20.3%)、化肥施用(19.5%)和水产养殖(15.9%).     

西洞庭湖入湖河流磷的污染特征

为识别西洞庭湖长江三口分流来水与洞庭湖水系河流来水磷元素的污染特征,于2016年1-12月在西洞庭湖的主要入湖河流松滋河（三口分流河道）、沅江和澧水（洞庭湖水系河流）开展了水文水质同步调查,研究了入湖河流中磷浓度和组成的时空分布特征,剖析了水文因素对磷污染特征的影响,探究了磷的来源结构.结果表明,3条主要入湖河流流量平均值表现为沅江（1 718 m3/s）>松滋河（935 m3/s）>澧水（884 m3/s）,ρ（TP）平均值表现为沅江（0.070 mg/L） < 澧水（0.077 mg/L） < 松滋河（0.138 mg/L）;沅江的年均入湖磷通量（4 177.26 t/a）对于西洞庭湖磷污染而言仍起主导作用;沅江、澧水与松滋河的磷的形态以DTP（溶解态磷,占比为78.56%~90.19%）为主,并且松滋河DTP占比（90.19%）显著高于沅江和澧水（78.56%~83.34%）.进一步的分析显示,3条河流的磷污染状况受水文因素影响显著,沅江和澧水磷浓度表现为汛期高于非汛期,磷的主要来源为非点源;松滋河的磷浓度表现为非汛期高于汛期,汛期主要取决于长江来水状况,非汛期主要取决于松滋口以下区间的点源污染状况.研究显示,3条河流磷浓度和形态均具有时空差异性,并且年内变化规律差异较大.      

阿哈水库DOM的分离及其对消毒副产物的贡献

为研究高原喀斯特湖库DOM（dissolved organic matter,溶解性有机质）的组成及其化学特征对DBPs（disinfection by-products,消毒副产物）生成路径的影响,以西南喀斯特地区贵阳市阿哈水库的DOM为研究对象,结合XAD大孔树脂分离技术,通过化学表征〔包括UV-Vis（紫外-可见光光谱）、FTIR（红外光谱）和3D-EEM（三维荧光光谱）〕手段来研究各组分对C-DBPs（含碳消毒副产物）和N-DBPs（含氮消毒副产物）的生成贡献.不同组分芳香性的大小依次为HON（憎水中性物）> HIB（亲水碱）> HOA（憎水酸）> HIN（亲水中性物）≈HIA（亲水酸）> HOB（憎水碱）.憎水与亲水DOM的DBPs生成潜能相近.其中,HON最高,其次为HIB和HOA.HIB和HOA的主要卤代反应位分别来源于藻类有机物的蛋白质和富里酸,而HON的DBPs生成潜能的贡献主要为分子中的芳香和共轭不饱和结构.HIA和HIN的构成主要为脂肪烃,贡献较低的DBPs的生成潜能.对于C-DBPs,THMs和HAAs的生成潜能总体相近,不同组分的差异明显.对于N-DBPs,卤乙腈的生成潜能占80%以上,憎水DOM的贡献较高.DBPs的生成路径从UV-Vis、FTIR和3D-EEM的官能团和特征峰解析结果中均得到了较好的响应.      

洞庭湖区退田还湖生态补偿机制

以洞庭湖区退田还湖的生态补偿为例,初步探讨了有关生态补偿的3个基本问题,即补偿支付者和接受者的问题,补偿强度的问题和补偿渠道的问题。     

贵州百花湖沉积物中磷的再迁移作用

本文通过百花湖沉积物柱芯不同化学相磷含量分布，孔隙水地球化学及早期成岩模式和通量估算等研究，揭示了磷在早期成岩过程中迁移，转化和富集规律，揭示某些湖泊表层沉积物几厘米磷蓄积浓度的增加与磷在早期成岩过程中的行为有关。