香溪河夏季水华暴发差异性研究及其机制分析

三峡水库支流水华已成广泛关注问题,香溪河在同一时期不同空间暴发了不同藻类水华。2017年6-7月对香溪河水华藻种进行连续跟踪监测,分析水华藻种和环境因子的变化及其关系。结果表明:香溪河总氮平均浓度为2.212 mg/L,总磷平均浓度为0.071 mg/L,表层水温在24.95～29.93℃之间。总磷浓度从上游到下游呈递减趋势,总氮从上游到下游呈递增趋势。监测期间中下游暴发了蓝藻水华,叶绿素a最高浓度为69.62μg/L;上游暴发了甲藻水华,叶绿素a最高浓度为100.56μg/L,水华的优势藻种呈现空间差异性。这种藻类空间分布的差异性主要受中层倒灌异重流影响,倒灌的范围同时也决定了2种水华的暴发范围。中下游水体高浓度氮与中层倒灌异重流是蓝藻水华暴发的关键。上游区间具有特殊的循环水流与高浓度磷是甲藻水华暴发的关键。     

三峡库区回水区营养盐和叶绿素a的时空变化及其相互关系

为探讨三峡水库调度运行背景下,库区回水区营养盐和叶绿素a时空变化及其相互关系,于2013年5月~2014年5月在三峡库区北岸最大、也是库区水华频发的支流——澎溪河的回水区高阳平湖进行了定点和高频监测.结果表明水体热分层是高阳平湖水华发生的诱导因素.高阳平湖水体热分层发生于春季(3月初),消亡于夏末(9月中旬),冬季没有分层.2014年春季,随着水体分层的发生和发展,表层叶绿素a在69 d内从14.92μg·L-1骤增至183.73μg·L-1,并暴发水华,之后叶绿素a随着混合层深度增加而下降.水体没有分层时,表、中和底层营养盐浓度相近;水体分层之后,各层磷浓度有了明显差异,表层和底层总磷浓度相差(0.18±0.04)mg·L-1.高水位期(9月至次年4月),高阳平湖硝氮和溶解性磷高于低水位期(5~8月)的含量,分别占总氮、总磷浓度的71.4%~95.4%和42.7%~94.4%,是总氮和总磷的主要组成部分,干流倒灌输入的硝氮和溶解性磷是其主要来源.     

基于复杂网络的城市湖库藻类水华形成识别研究

在对城市湖库藻类水华形成机理深入研究的基础上,将提取的影响水华暴发的关键因子总磷(TP)、总氮(TN)、温度(T)、pH值、溶解氧(DO)、光照(I)、叶绿素a浓度(chl_a)作为网络节点,将影响因素间的关系抽象成网络的边,构建了藻类水华形成的有向网络模型.同时,计算了复杂网络的统计特征参数,构建了节点的关键度模型,并进行修正,进而构建了水华形成的复杂网络统计特征参数模型G,对其进行半定量分级,从而实现对水华暴发的有效识别,最后采用北京城市河湖水质的实验数据对模型进行了验证.结果表明,复杂网络统计特征参数G与叶绿素a浓度有显著的相关性,能够较好地表征水华形成过程.     

香溪河库湾水质特征与非回水区水华响应关系

为探究香溪河在受倒灌影响较弱的河段水华暴发征兆及机理,于水华高发期5~8月对香溪河进行监测,分析电导率、水温、叶绿素a（Chl-a）以及流速.结果表明,在6~8月,香溪河倒灌现象于XX05点（峡口镇）处基本结束,XX06~XX09受倒灌来水影响较弱;香溪河于7月暴发水华,各个监测点位上Chl-a含量均值达到100μg/L以上,XX05~XX06与XX07-XX09点位上暴发不同种水华;在水华暴发前后,水体温度无显著变化,且并无明显分层现象,说明水温分层是水华暴发的主要原因这一理论并不能很好的适用于非回水区;通过对电导率数值的研究发现,数值在垂向上出现显著拐点,而拐点出现在临界层与光补偿层之间,同时与叶绿素a含量分布呈现显著负相关性.香溪河总氮（TN）、总磷（TP）平均值为1.849mg/L和0.157mg/L,均超过富营养化的阈值,水体氮磷含量与Chl-a浓度无显著相关性,水体中除N、P营养盐外的其它离子对香溪河水华的暴发起着重要作用.在水华消退后,电导率数值又逐渐恢复表层高底层低的垂向线性分布特性,与水华的暴发、消退有着明显的响应.     

颗粒直链藻水华生消对婆罗异剑水蚤（桡足类）种群动态的影响

近年来,国内外学者对湖库型水华的发生机理和生态效应都做了大量研究,但有关水华生消对浮游动物群落结构影响的研究还很少.因此,本研究利用两个室外水泥池在中等尺度上考察了颗粒直链藻水华生消过程对婆罗异剑水蚤(桡足类)种群动态的影响,以及后者摄食对水华生消的下行调控作用.结果发现,颗粒直链藻水华发展迅速,仅5 d时间叶绿素浓度就从(21.24±0.75)μg·L-1上升到(240.34±11.00)μg·L-1;随后水华进入快速消退期,3 d后叶绿素a浓度下降到(53.63±0.47)μg·L-1.婆罗异剑水蚤的摄食压力对颗粒直链藻水华具有明显的抑制作用,水华生消期间含有婆罗异剑水蚤的藻液叶绿素a浓度比对照组低20μg·L-1左右,最大差异为26.08μg·L-1.期间婆罗异剑水蚤的丰度也由接入时的(56.50±4.32)ind·L-1增加到(142.11±6.35)ind·L-1,增加了1.5倍.该研究结果表明,在无鱼类摄食压力情况下,颗粒直链水华的爆发和消亡对婆罗异剑水蚤的生长和繁殖没有负面影响,反而促进了其种群数量的增加,这可能是由于水华期间为其提供了充足的饵料供应.     

基于GAM模型的洞庭湖叶绿素a浓度与环境因子相关性分析

为了解洞庭湖流域水体叶绿素a的时空分布及其与环境因子的关系,于2019年1～12月对洞庭湖进行采样调查分析,运用广义可加模型(GAM)分析了叶绿素a浓度与各环境因子间的关系.结果显示,洞庭湖水体叶绿素a浓度存在较为显著的时空分布差异,其年均值为5.77μg/L,变化范围为1.00～67.33μg/L.叶绿素a浓度变化的...     

城市大型水库水华发生预警及管理模型研究

以一座典型的供水防洪城市大型水库为研究对象,采用决策树方法,构建其水华发生预警及管理模型。结果显示,该水库水体叶绿素浓度水平受多重因素的影响,其中,总磷、氮磷比及调水量对水库水体叶绿素水平的影响最大,其次为水温和溶解氧。叶绿素浓度与氮磷比值之间存在显著的正相关关系(R~2=0.25)。水库水体的TN∶TP多年平均值为25∶1,该水库为磷限制。决策树分析结果表明,该水库水华暴发的重要因素为来水量、氮磷比和总磷浓度。防止研究区水华暴发的最有效措施是提高水库的来水量,当每月来水量高于7 776万m~3时,就能在一定程度上避免该水库暴发水华灾害。此外,该水库水华暴发时氮磷比一般高于30,通过控制水体总磷的浓度和氮磷比,可降低该水库水华暴发的风险。     

崇明北湖叶绿素a浓度与环境因子的GAM回归分析

以崇明北湖为例,采用广义加性模型(GAM)对该湖的叶绿素a浓度与相关环境因子进行分析.结果表明,叶绿素a浓度与总氮、总磷和水温之间存在较好的非线性关系(P<0.05),叶绿素a浓度与总磷之间的关系先为单调递增,当总磷浓度达到0.12mg/L时,变为单调递减;不同总氮浓度区间上,总氮对叶绿素a浓度的影响不同,氮浓度为0.6~1.8mg/L时,对叶绿素a浓度的影响不大;水温在24~26℃时,叶绿素a浓度最高.叶绿素a浓度与氮磷比之间也存在较好的非线性关系(P<0.1),氮限制时,叶绿素浓度与氮磷比呈反比;磷限制时,叶绿素a浓度随着氮磷比单调递减.     

三峡库区支流澎溪河水华高发期环境因子和浮游藻类的时空特征及其关系

分别在2014年春季和夏季三峡库区水华高发期,在库区北岸最大支流澎溪河流域从其河口处逆流而上至回水末端共布置8个采样点,对浮游藻类和环境因子进行了监测,运用数理统计分析手段,对浮游藻类的群落结构及其与环境因子的关系进行了分析.结果表明在4月中旬,除河口样点外,其他采样点水体出现分层,但断面多只有温跃层和滞温层,而没有混合层;上游水体层次间温差高于下游水体;各采样点的水深以及表层水体(水面向下至0.5 m深的水层)的水温、浊度、p H、电导率、溶解氧、叶绿素a、总氮和总磷的空间分布差异显著(ANOVA,P0.05);共检测到浮游藻类25种(属),丰度在(2.76~145.8)×10~4cell·L~(-1)之间,以角甲藻(Ceratium hirundinella)为主要优势藻,鱼腥藻(Anabaena sp.)为次优势藻;上游接近支流来水的样点S7(63.4×10~4cell·L~(-1))和S8(145.8×10~4cell·L~(-1))水华最为严重;硝酸盐氮、水温、p H、电导率和溶解氧是藻类生长的决定因子.在7月下旬,水体分层,趋势与春季相似;各采样点深度和0~0.5 m水层的水温、浊度、氧化还原电位、p H、电导率、叶绿素a、氨氮、硝酸盐氮、总氮和总磷的空间分布仍然差异显著(ANOVA,P0.05);共检测到浮游藻类46种(属),丰度在(9.56~278.88)×10~4cell·L~(-1)之间,总体以席藻(Phormidium sp.)为主要优势藻,鱼腥藻(Anabaena sp.)为次优势藻;下游接近澎溪河河口的样点S2(216.44×10~4cell·L~(-1))、S3(278.88×10~4cell·L~(-1))和S4(108.12×10~4cell·L~(-1))水华严重;浊度、水深、总氮、氧化还原电位、电导率和溶解氧是藻类生长的决定因子.水体分层与水华形成有重要关系.     

北京市城区地表水体叶绿素a与藻密度相关性研究

实验主要研究在实验室培养条件下,对北京市城区地表水体进行分析,发现在叶绿素a浓度>40μg/L时,叶绿素a与藻密度有较好的相关性,R2值均>0.8705。同时,通过对实验数据及现象的分析,得到了水华阈值在叶绿素a浓度40μg/L,以及结合藻类生长曲线和藻密度、叶绿素a的日增长率的变化量得出各个河湖"水华"暴发的暴发点。     

水文地貌分区下鄱阳湖丰水期水质空间差异及影响机制

在2011年7月鄱阳湖丰水期水质参数采样分析的基础上,结合Delft3D水动力模型结果,针对鄱阳湖湖区建立了8个水文地貌分区,分析了丰水期总悬浮泥沙(TSS),总磷(TP)、总氮(TN)与叶绿素a(Chla)浓度的空间分布特征,研究了各分区下的水质因子之间的关系.结果表明,鄱阳湖丰水期平均TSS浓度为33.65mg/L,远高于2003年以前10mg/L的平均浓度水平;平均氮、磷营养盐浓度分别为1.61mg/L及0.075mg/L,已达到并远远高于富营养化发生条件,而平均Chla浓度为5.99μg/L,并未达到富营养化湖泊水体临界值.Chla与其他各水质因子无显著相关性,而高泥沙浓度区域的TP与TSS呈现显著相关性.在不同鄱阳湖水文地貌分区下,高强度湖泊采砂活动的北部高流速水域TSS浓度高于河口三角洲水域3倍;TN,TP营养盐浓度表现为流域面源污染负荷大的赣江,饶河河口三角洲水域≥高强度湖泊采砂活动的北部高流速水域>流域污染负荷较小的修水河口三角洲水域及中部湖心水域.Chla则受营养盐浓度水平与水动力因素共同作用而表现为河流交换速度慢且高营养盐浓度水域>水流交换速度快且高营养盐浓度水域>水流交换速度慢且低营养盐浓度水域,其中饶河信江潼津河河口三角洲水域Chla浓度最高,平均水平达到12.53μg/L,超过了富营养化水体的临界值.     

广州流溪河水库叶绿素a遥感反演研究

叶绿素a是衡量水体初级生产力和富营养化程度的一项重要指标。本研究在讨论分析反演水体叶绿素a浓度的半分析生物光学模型理论基础上,利用Landsat TM数据及中巴资源卫星02星CCD相机高分辨率数据,结合实测数据建立广州流溪河水库叶绿素a浓度的波段比值型反演模型。该模型对两个不同监测日期的叶绿素a浓度反演效果较好,拟合系数(R2)分别达到0.860和0.715,均方根误差分别为0.102μg/L和0.198μg/L。反演结果表明,流溪河水库叶绿素a浓度整体较低,均在2.0μg/L以下,空间分布在湖库区较均匀,入库支流玉溪河水域叶绿素a浓度略高于湖库区。     

不同营养条件对地表水藻类生长的影响

通过固定氮源、磷源和氮磷比,设置5组不同氮、磷浓度的水体,对地表水进行短期培养。主要观测不同营养浓度对藻密度、叶绿素a、藻种多样性及优势种的影响,以及藻类生长对水体p H、溶解氧、浑浊度的影响。结果表明,总磷是该地表水藻类爆发的关键限制因子。总氮含量1.0 mg/L、总磷含量0.1 mg/L时可形成轻度硅藻水华,藻密度为6 130万/L。总氮含量为3.0 mg/L、总磷含量为0.3 mg/L时可形成重度绿藻水华,藻密度为1.08亿/L。低盐水体初中期优势种为针杆藻,后期藻种多样性最多但没有优势种,中盐水体优势种由针杆藻演替为水棉,高盐水体优势种由针杆藻演替为栅藻。叶绿素a和藻密度的变化趋势呈显著的正相关性,实验初期水体营养浓度越高,藻密度和叶绿素a越小;中后期两者关系相反。     

磁湖叶绿素a时空分布特征及环境因子影响分析

2013年分四季监测了磁湖10个位点的水质状况,分析了磁湖叶绿素a的时空分布特点及其与环境因子之间的关系。结果表明,磁湖叶绿素a平均值为14.86μg/L,已处于富营养化状态。不同季节的叶绿素a浓度无显著性差异(P0.05);叶绿素a浓度呈现空间差异性,南磁湖的水体叶绿素a浓度较高。磁湖水体叶绿素a浓度与TN显著性正相关(P0.05),与其他环境因子无显著相关性,水体叶绿素a浓度的变化受多种环境因子综合影响。对磁湖与其他富营养化水体的叶绿素a及氮、磷浓度对比,结果表明在富营养水体中氮磷比是影响叶绿素a的重要因子。磁湖水体中Cd、Ni、Fe含量较高,且多种重金属的联合效应抑制了藻类的光合作用,致使水体中叶绿素a含量较低。     

雄安新区-白洋淀冬季冰封期水体好氧反硝化菌群落空间分布特征及驱动因素

为了定向精准地完成适于白洋淀低温期水体水质的好氧反硝化菌的筛选和分离,本文结合水质调查和好氧反硝化功能基因(napA)高通量测序技术,进行了水体水质、微生物群落α多样性、β多样性分析以及微生物网络分析.结果表明,该时期白洋淀不同采样点的水体水质存在显著差异,入淀河口区的氮素最高;各采样点α多样性存在显著差异(P0.05),藻苲淀(ZZD)和瀑河(BH)的菌群丰富度和多样性最低;与此同时,该时期水体的OTU主要属于变形菌门(Protebacteria)中的α-Proteobacteria纲、β-Proteobacteria纲和γ-Proteobacteria纲;韦恩图分析(Venn)表明各采样点水体好氧反硝化菌群组成存在明显差异;膨胀因子分析(VIF)和RDA分析显示,温度、溶解氧、氨氮、硝氮、溶解性总磷以及氧化还原电位是影响菌群组成的主要环境因子;网络分析表明,该时期微生物网络中物种间以共生关系为主;Mantel test分析得出温度、氧化还原电位、硝氮、氨氮、溶解性总磷以及铁锰是影响模块群落结构演变的关键环境因子.综上可知,基于好氧反硝化功能基因(napA)进行高通量测序来研究白洋淀冬季冰封期水体好氧反硝化菌群落特征和环境驱动因素可行,为实现适于该时期水体水质的好氧反硝化菌"定向-精准-高效"的筛选提供技术支撑.     

大宁河水华期间叶绿素a变化及环境因子相关分析

以大宁河2011年5月水华敏感期的调查数据为基础,运用数理统计分析方法,分析叶绿素a浓度的变化,以及与TP、PH、DO、SD等环境因子的相互关系。结果表明大宁河水华期间叶绿素a存在明显的时间变化,与TP的变化趋势存在明显的一致性。叶绿素a的对数与总磷的对数呈显著正相关,与透明度的对数呈显著负相关,叶绿素a与PH、DO呈显著正相关。     

基于神经网络的城市内湖水华预警综合建模方法研究

针对城市内湖水华产生过程存在复杂性、时变性、不确定性等特点,运用内集-外集、粗糙集约简和RBF神经网络模型,通过水华藻生物量阈值界定、风险概率计算、预警等级划分、预警因子识别和神经网络预测模型的研究,提出一种城市内湖水华预警综合建模方法.以天津清净湖为例,利用p H值、水温等12项水质指标监测数据,确定清净湖水华的叶绿素a浓度阈值为70.98?g/L,依据水华风险概率划分5个水华预警等级,并确定水温、溶解氧、高锰酸盐指数和TDS为水华预警因子.利用RBF神经网络技术构建清净湖水华预警模型,验证结果显示,模型预测精度达85.7%,表明该方法能较好地用于城市内湖水华预警模型构建.     

三峡水库支流大宁河冬、春季水华调查研究

以三峡水库主要支流--大宁河冬、春季2次不同类型水华的调查数据为依据,分析并比较了不同水华期间水质的变化、营养盐的构成及水华的特征.结果表明,大宁河冬季水华以唐家湾为中心,叶绿素a(Chl-a)含量较高[(Chl-a)_(max)/(Chl-a)_(min)=260];随着藻类的生长总氮(TN)、总磷(TP)和高锰酸盐指数出现富集而含量升高,溶解氧(DO)和pH却出现低值;水华高峰期水体藻类较少,共发现2门4种,水华优势种为铜绿微囊藻和水华微囊藻,藻密度高达3.15×10~7个/L,相关加权综合营养状态指数为80,属于重度富营养化水体.而春季水华属于自回水段以下整体性暴发,Chl-a含量也较高[(Chl-a)_(max)/(Chl-a)_(min)=140];TN、TP和高锰酸盐指数均是随着水华的发生逐渐升高;水华高峰期藻类种群丰富,共发现5门44种,各断面水华优势种和藻密度均不同,相关加权综合营养状态指数显示东坪坝和白水河为轻度富营养化水体.相关性分析表明,冬季水华期间Chl-a与TN、TP、高锰酸盐指数、水温呈显著正相关,与DO、透明度(SD)呈显著负相关;春季水华Chl-a与TP、高锰酸盐指数、DO、pH呈显著正相关,与SD呈显著负相关.冬季水华pH与SD呈显著正相关,与TN、TP、高锰酸盐指数呈显著负相关;而春季水华pH与Chl-a、TP、高锰酸盐指数、DO、气温呈显著正相关,与SD呈显著负相关.     

城市小型人工湖围隔中生源要素和藻类的时空分布

利用浅水湖泊围隔研究了水华形成过程中生源要素和藻类的分布．结果显示,在围隔内添加磷能促进藻类快速增殖并形成水华．随时间推移,围隔内藻的生物量先升高然后逐渐降低;表层水氮和磷的浓度逐渐下降,其中磷的下降趋势较为明显．在垂直分布上,叶绿素a、总磷、总氮、硝态氮浓度随深度增加而降低;溶解性总磷、氨氮浓度随深度增加而升高．水华期藻类多样性指数下降,优势种主要为蓝藻、绿藻和甲藻,外源磷的添加会使藻类多样性指数提高,但二者并非线性关系．水华期并不是1种藻占绝对优势,有时是2种以上的藻同时爆发．     

遮光围隔中铜绿微囊藻的时空分布特征

为了解遮光控藻技术的机理,研究了遮光围隔中铜绿微囊藻的时空分布特征.2006年10月末在人工围隔内诱发铜绿微囊藻水华后开展遮光试验,遮光前水中叶绿素a浓度、DO、pH值分别为107.1μg/L、9.7mg/L、9.1,遮光7d后显著下降为44.5μg/L、2.6mg/L、8.0.在群体形态方面,遮光前约71.4%群体直径>50μm,而遮光后几乎都在50μm以下,证实了遮光法对铜绿微囊藻水华的控制效果.对水体不同深度处的叶绿素a浓度的监测结果表明,遮光后5d内铜绿微囊藻群体出现上浮聚集现象,分析认为该现象与藻类自身的浮力调控机制有关.