太湖蓝藻水华暴发的氮磷控制阈值分析

藻类生长与营养盐浓度存在藻类几何级数增长的营养盐浓度变化的下限阈值和藻类生长不受氮磷浓度增加影响的上限阈值,但由于蓝藻水华的形成受多种因素的综合影响,不同湖泊、不同区域及不同时段的氮磷浓度对蓝藻水华的影响差别较大,使得蓝藻生长的氮磷控制阈值难以确定.针对控制蓝藻水华暴发的氮磷阈值的研究虽然有所开展,但多集中在实验室研究阶段或对经验值的判断,虽然也有基于野外实测数据的研究,但也限制于某一特定区域,而基于野外长序列实测数据并且覆盖整个湖泊的氮磷阈值研究则是空白.太湖作为具有较高营养背景的富营养化浅水湖泊,蓝藻水华的发生受氮磷影响较大.对太湖总磷(TP)、总氮(TN)和叶绿素a(Chl.a)浓度的时空变化分析发现,太湖西北湖区的TP、TN与Chl.a浓度明显较高,并且TP、TN与Chl.a均呈显著性正相关.为探究太湖蓝藻水华暴发的TP和TN控制阈值,以轻富营养化等级下的Chl.a分级标准(10,26］作为表征水华暴发的条件,采用郑丙辉等的频率分布法,确定了太湖蓝藻水华暴发的TP和TN控制阈值分别为0.05~0.06和1.71~1.72 mg/L;通过空间验证,太湖藻型区TP和TN浓度远高于同级营养水平下全湖区TP和TN控制阈值,表明藻型区高氮磷水平为蓝藻水华发生提供充足营养盐条件,即使氮磷全湖平均浓度控制在蓝藻水华暴发的氮磷阈值水平之下,但在气象水文等因素适宜条件下,藻型区水华发生风险仍然较高;并且在高氮磷背景下,即便在水华发生风险低的季节,水华发生风险仍然较大.近十几年来,虽然太湖经历了大规模的高强度治理,但由于环太湖流域的湖西区入湖负荷占比大,导致太湖藻型区氮磷浓度仍处于高位运行状态,为蓝藻水华的暴发提供了充足的营养盐基础,因此,湖西区的控源减排仍然是太湖富营养化及蓝藻水华防控的重点.     

基于NEB试验的不同湖泊夏季营养物投入与藻类响应关系的比较:以淀山湖、小兴凯湖和洱海为例

淀山湖、小兴凯湖和洱海分别处在不同的营养阶段,夏季都存在蓝藻水华现象,有效控制蓝藻水华应控氮还是控磷一直存在争议.本研究采用营养物加富生物测试的试验方法,研究和比较三个湖泊限制性营养元素(N和P)夏季对浮游藻类生长的刺激作用,并采用多因素方差分析和两两比较方法(LSD)检验试验结果的显著性.结果表明:淀山湖(TN/TP=10左右)、洱海(TN/TP=29左右)、小兴凯湖(TN/TP=9左右)在夏季分别表现出显著的氮响应、氮磷双重响应、氮响应;较低氮磷比的营养程度较高的湖泊(淀山湖和小兴凯湖)夏季应控制氮含量,若添加氮更容易引发蓝藻(微囊藻)水华,而高氮磷比的初期富营养化湖泊(洱海)夏季应同时控制氮磷含量,同时添加氮磷的交互作用容易引发蓝藻(微囊藻)水华.     

基于Aquatox模型的洱海营养物投入响应关系模拟

针对洱海富营养化加剧以及蓝藻水华问题,应用Aquatox模型对洱海水环境进行模拟,确立了一套适用于洱海生态系统的特征参数,并将模拟结果与实测数据进行验证.验证结果表明模型较好地模拟了常规水质和藻类演替变化,与实际水环境状况大体吻合.以此为基础选取TN、TP和Chl.a指标对洱海营养物与富营养化状态的投入响应关系进行模拟研究.结果表明,洱海对于外界营养物输入比较敏感,对氮磷输入增减反应明显;外界氮磷的削减都对Chl.a含量有降低作用,TN的作用更加明显;氮磷的增加对于Chl.a含量都略有提升;同时调控氮磷具有协同作用,对Chl.a含量影响效果最明显;当水体TN浓度在0.34 mg/L的阈值以下水平,即洱海外源TN输入量削减比例达到43.3%以上时,藻类优势种由蓝藻变为硅藻,水体Chl.a含量大幅降低,有效抑制富营养化进程.     

南京秦淮河叶绿素a空间分布及其与环境因子的关系

近年来,流动的河流开始陆续暴发藻类水华,河流的水华现象是继湖泊水华现象之后又一倍受关注的科学问题.秦淮河水体污染严重并于2010年8月和9月间暴发水华.采用2010年8月15日和9月8日的秦淮河野外调查数据,对秦淮河水体叶绿素a的空间分布特征及其与环境因子的相关关系进行研究.结果表明,从上游到下游,秦淮河水体叶绿素a含量的分布表现出一定的空间差异性,平均值为73.7μg/L,其中马木桥样点的叶绿素a含量最高(184.52μg/L);秦淮河水体氮磷比为26.86,水体叶绿素a浓度的对数与TP的对数呈正相关,与氮磷比的对数呈负相关,表明磷可能是秦淮河蓝藻生长的主要影响因子;河流水体叶绿素a浓度与pH和DO呈极显著正相关,与NO 2--N呈显著相关,而与NH 4+-N、NO 3--N和TN无显著相关.     

淀山湖蓝藻水华高发期叶绿素a动态及相关环境因子分析

根据2008年5-9月专项监测数据,分析蓝藻水华高发期淀山湖叶绿素a浓度的动态变化,及其与pH、溶解氧、TN、TP等环境因子的相互关系.结果表明,淀山湖蓝藻水华高发期叶绿素a存在明显的时间变化和空间分异,特别是叶绿素a的峰值共对应了3次水华暴发过程.其叶绿素a对数与总磷对数呈极显著正相关,与硝酸盐氮、TN/TP呈负相关...     

三峡水库神农溪2008年夏季铜绿微囊藻(Microcystis aeruginosa)水华暴发特性

对三峡水库一级支流神农溪2008年夏季蓝藻水华进行调查,结果表明神农溪蓝藻水华优势种是铜绿微囊藻(Microcystis aeruginosa),暴发水域面积约0.2 km2,持续时间约50 d.本次水华暴发与水体总磷浓度呈正相关,温度、降雨、光照和营养盐等对水华暴发具有重要影响.研究发现尽管神龙溪水域总体处于中-富营养状态,但局部水域由于水流缓慢、水体滞留时间长、营养稀释扩散速率小,在夏季出现富营养化状态,这是蓝藻水华暴发的根本原因.建议开展包括流域综合治理在内的环境整治,确保神农溪水体生态环境的稳定.     

官厅水库水体营养状况分析

2001-2002年的调研结果显示,官厅水库为富营养型湖泊.初级生产力为浮游藻类与大型水生高等植物混合型.浮游藻类细胞密度为1126.54×104cells/L,其中蓝藻占53.4%,绿藻占32.1%.优势种为水华微囊藻(Microcystisflos-aquae)和铜绿微囊藻(M.aeruginosa).7-10月库区水体出现大面积的微囊藻水华.TN、TP分别为1.182mg/L和0.045mg/L,水体已达富营养.官厅水库TN和TP的质量浓度比大于7,Chla与TP存在显著的正相关.磷是水体中初级生产力增长的限制性营养盐.官厅水库的污染物主要来自点源,其次是面源和内源.应以点源为主进行综合防治,恢复其饮用水源地功能,以缓解北京市淡水资源的紧缺状态.     

生物操纵与非经典生物操纵的应用分析及对策探讨

分析了生物操纵(biomanipulation)和非经典生物操纵(non-traditional biomanipulation)理论的原理、应用条件及局限性,提出了在局部水体治理湖泊富营养化的对策.分析认为:生物操纵的核心内容是利用浮游动物控制藻类;但浮游动物不能有效控制丝状藻类和形成群体的蓝藻水华;我国的大型浅水湖泊浮游动物数量一般并不多,对浮游植物摄食压力不大;在浅水湖泊,浮游动物摄食藻类后很快分解、释放又进入物质循环,因此不能治理湖泊富营养化;浮游动物是浮游植物和鱼类等经济水生动物之间重要的营养通道,过分追求保护浮游动物是值得思考和研究的问题.而非经典生物操纵的核心内容是利用鱼类直接控制蓝藻水华;当鲢、鳙鱼达到阈值密度可以控制蓝藻水华,但很难控制所有藻类和降低N、P治理湖泊富营养化.在局部水体治理湖泊富营养化的对策是:把鱼类控藻、水生植被恢复和局部水域生态系统重建相结合,形成具有利用与控制蓝藻生产鱼类、吸收氮磷净化水质功能的"水质生物调控单元".     

巢湖蓝藻水华时空分布(2000-2015年)

巢湖是我国五大淡水湖之一,近年来水体富营养化严重,蓝藻水华频繁暴发.通过收集2000-2015年晴好天气下2478景MODIS Terra和Aqua影像,利用浮游藻类指数,提取巢湖蓝藻水华时空分布数据.结果显示,巢湖蓝藻水华覆盖面积、暴发频率以及持续时间都在增加,每年最初暴发时间提前.从分布上来看,西巢湖依然严重,中巢湖、东巢湖水华暴发面积较以往大大增加;过去16年内巢湖蓝藻水华暴发频率持续增长,其中2007年最为严重,2008-2010年暴发频率出现缓和,此后又出现增长趋势.这些研究结果有助于掌握蓝藻水华的情况,为巢湖科学治理提供了数据支持.     

太湖富营养化现状及原因分析

根据2005-2006年太湖湖泊生态系统研究站的监测结果,结合历史监测记录,评价了近5年来太湖富营养化的趋势.结果显示,从2000年以来,太湖的富营养化状况有加重趋势.主要表现在:1)与历史监测资料对比,近5年来无论梅梁湾还是湖心区,夏季水体TN、TP含量均呈增高趋势,如1992-2001年,太湖湖心区夏季(6-8月份)水体TN的平均值为1.706 mg/L (范围1.238-2.266mg/L),而2002-2006这5年间该平均值为2.344mg/L(范围1.924-2.717mg/L),明显高于前10年(p=0.005),另外,同期湖心区夏季的水体透明度则明显下降(1992—2001年夏季平均值为0.63 m,而2002-2006年则为0.34 m,p=0.003); 2)从野外调查看,太湖夏季水华暴发的范围越来越大,从2000年以前的梅梁湾、竺山湾及部分湖西区为主,发展到2006年的整个西太湖,夏季暴发水华的面积占太湖总面积的一半以上,且一年中出现水华的时间越来越长,水华出现的频率越来越高,微囊藻水华为特征的藻型生态系统在大太湖似乎越来越稳定;3)近年来太湖沉水植物分布区的面积有所下降.研究表明,太湖近年来富营养化的现状不容乐观,原因可能与近几年异常的气候和水文条件有关,也可能与水草区的不断破坏而减弱了微囊藻水华的生态竞争有关,应引起有关部门重视.     

基于遥感藻总量和气象因子的巢湖不同湖区藻华预测

湖泊能为人类提供不可或缺的资源,而全球普遍存在的湖泊富营养化导致的藻华频繁暴发正不断损害湖泊生态环境服务功能.为合理保护湖泊环境和防治藻华危害,需预测藻华暴发.以我国富营养巢湖为研究区,本文构建了一种基于遥感藻总量和气象因子的不同湖区藻华暴发概率预测方法.基于MODIS/Aqua数据,研究首先反演了2003—2019年日尺度的藻华分布和考虑垂向结构的水柱藻总量.然后,统计了西、中和东巢湖的藻华面积,判别了藻华/非藻华日,并匹配日平均藻总量和气象因子.最后,筛选出藻华形成的关键影响因子——藻总量、气温和水汽压,并构建了不同湖区日藻华暴发概率的Logistic预测模型.不同湖区月平均藻总量基本一致,但藻华暴发日占比呈“西高东低”特征.对西、中和东巢湖的藻华/非藻华检验样本,模型精度分别为90%、85%和89.5%,模型也适用于2020年夏秋季和冬春季藻华预测.湖泊藻华暴发是藻类大量增殖并在一定气象条件下的产物,故基于遥感藻总量和气象因子的藻华暴发概率预测科学合理,可推广应用于太湖等其他富营养湖泊.     

结合长时序遥感监测和机器学习算法预测藻类增殖风险时空变化

饮用水源地藻类增殖监测和预测对于改善水生态系统环境和保护人类健康具有重要意义。利用多源遥感数据能够获取高时空分辨率的藻类动态信息,结合长时序遥感监测与机器学习算法能够适应藻类生长复杂的影响机制和非线性特征,实现藻类增殖风险时空变化的预测。本文利用Landsat与MODIS长时间序列卫星遥感数据,采用FAI与NDVI两种方法提取2000—2020年丹江口水库藻类浓度的时空变化信息,在此基础上分析藻类增殖对气象因子(气温、气压、相对湿度、风速和累计日照时间)的时间滞后效应。利用支持向量机、朴素贝叶斯与随机森林3种机器学习算法预测藻类增殖风险,并对3种算法的预测性能进行评价和对比。结果表明:丹江口水库藻类浓度年际变化呈现出先增后降的趋势,呈现出明显的季节性周期变化,春末夏初是藻类快速增殖时期。空间上入库支流和库湾等局部地区藻类浓度相对较高,为藻类增殖高风险区,丹江口水库藻类增殖风险预测模型能够较为准确地确定藻类增殖高风险区位置并反映短期内的空间变化情况,3种算法的预测结果呈现出整体上的一致性,其中支持向量机与朴素贝叶斯算法表现出更高的精度,提前4~5天是最佳预测时间。     

底泥和藻体对太湖湖泛的诱发及水体致黑物的供应潜力

为确定底泥和藻体在太湖湖泛形成过程中对致黑物形成的贡献,采用室内模拟系统,研究底泥、蓝藻以及底泥+蓝藻3种处理,模拟湖水在不同厌氧程度下湖泛特征参数(黑度、铁及硫形态)的变化,分析不同处理以及受不同聚藻程度影响区(八房港、焦山)底泥对湖泛的诱发作用及致黑物供给潜力.结果表明,各处理组诱发太湖湖泛发生的难易顺序为:底泥+蓝藻处理组底泥处理组蓝藻处理组.底泥+蓝藻处理组中Fe2+浓度为蓝藻处理组的11~94倍,其平均浓度为后者的33倍,而底泥+蓝藻处理组中还原性硫浓度为其他处理组的2~56倍.研究还发现,聚藻区底泥较非聚藻区更易发生湖泛,这是由于聚藻区底泥富集了更高浓度的铁、硫等还原性物质,但厌氧处理与非厌氧处理在诱发湖泛发生的风险差异不明显.以上结果证实,厌氧环境下低价铁硫供应潜力的差异是决定湖泛发生的主要物质来源,加强对聚藻区底泥及蓝藻的控制是有效防控太湖湖泛发生的主要措施之一.     

汉江中下游水华防控生态调度研究

汉江中下游1992-2021年冬春季节共计暴发了十余次大规模水华事件,水生态安全和饮用水安全频繁受到威胁.基于历次水华发生情况,分析总结了汉江中下游水华特征和暴发成因,根据水华与水文过程响应关系研究提出了抑制水华的关键指标及其调控阈值,构建了汉江中下游水利工程联合生态调度方案,明确了抑制水华的生态调度方式和调度持续时间...     

太湖藻类水平漂移特征及其影响因素

采用原位观测平台,研究分析了太湖竺山湾风速、湖流流速、波高以及藻类水平漂移特征及其影响因素,结果表明日间藻类水平漂移速率呈锯齿式交替特征,日内藻类水平漂移速率变化幅度大;藻类水平漂移速率与风速之间呈显著线性正相关;当0.02 m < 有效波高 < 0.1 m时,藻类水平漂移速率与有效波高呈显著线性负相关,当有效波高 > 0.1 m时,波浪会显著改变藻类运动方式,破坏藻类表层聚集形态;湖流对藻类水平漂移速率无显著性影响;藻类水平漂移方向受湖流流向和风向的共同作用;藻类水平漂移速率与风速、波高、湖流流速间关系可用多元线性方程表达,且拟合度良好,可为藻类水华预测模型构建提供依据.     

太湖、巢湖、滇池水华与相关气象、水质因子及其响应的比较(1981-2015年)

比较了太湖、巢湖、滇池（"三湖"）1981-2010年间的气象要素,1987-2015年间的水质要素,2000-2013年间的年内水华起始日期与持续时间,以及与水华相关的已有研究情况.其中,气象要素包括气温、日温差、风速、风向、气压、降水、相对湿度等;水质要素包括水温、总氮浓度、总磷浓度、水体综合营养指数等.对比结果表明,云贵高原湖泊滇池因其冬、春季节气温较高且日温差较大等气象特征,以及总磷浓度较高等水质特征,相比于东部平原湖泊太湖、巢湖而言更易发生水华,且在"三湖"中水华年内起始日期最早,持续时间最长.然而,目前有关滇池水华的研究相对于"三湖"中的太湖却远远不足.鉴于滇池所处湖区的独特气象、水质特征,平原水华湖泊的研究结果难以有针对性地指导其水华控制,亟需提高滇池水华研究的系统性与深度.只有因地制宜,方有希望逐步有效控制、减轻、乃至消除滇池水华.     

超声波和改性粘土集成技术在去除蓝藻水华上的应用

近年来,改性粘土除藻技术广泛应用于"水华"的治理当中,其原理是藻类与改性粘土絮凝后自然沉降.通过对铜绿微囊藻(Microcystis aeruginosa)、集胞藻(Synechocystis sp.)和小球藻(Chlorella vulgaris)的絮凝比较,发现具气囊的铜绿微囊藻比其他两种藻发生再悬浮的幅度更大,次数更多.针对我国的水华藻类是以微囊藻(Microcystis sp.)等为主的情况,研究超声波和改性粘土集成技术对藻类的去除效果.结果表明,超声波和改性粘土集成技术能将藻类去除率明显提高,该法的絮体稳定性比单一絮凝法明显增强,且对群体形态的藻的去除率提升效果更好.另外,在40kHz、160W超声辐照下,铜绿微囊藻的气囊去除率在95%以上,但细胞壁保持完好,细胞活性不变,藻毒素不会因细胞破裂而释放,因此超声波和改性粘土集成方法,是治理我国蓝藻水华的有效方法.     

三峡水库蓄水后对支流大宁河富营养化特征及水动力的影响

三峡水库蓄水后支流大宁河水华频发,为了揭示水库蓄水以来,大宁河富营养化变化趋势以及水华暴发期间水动力等环境因子的影响特征,自2005年长期跟踪监测大宁河的水质状况,并于2010年针对东坪坝库湾2次典型水华事件,初步探讨了水华暴发期间的主要影响因素.结果表明:2005年以来,大宁河水体处于中度营养状态,水质尚好,但低估了水华敏感期的富营养化状况.东坪坝3月水华暴发期间,叶绿素a浓度与流速呈显著负相关,与pH、DO也呈显著相关,表明在此次水华期间,流速对藻细胞的增殖或聚集产生直接或间接的影响,pH和DO是引起水华暴发的主要水质因子;5月水华暴发期间,叶绿素a浓度与流速呈显著负相关,与流量呈显著正相关,同时与pH、透明度(SD)呈显著相关,表明在这次水华期间,流速和流量都对藻细胞增殖或聚集产生直接或间接的影响,pH和SD成为水质敏感因子.3月和5月水华暴发时间分别处于水库高水位运行期和泄水期,这可能是导致水华影响因子不同的主要原因,但具体机理还有待于进一步研究.本文结果表明在三峡水库调度运行的不同阶段支流库湾水华暴发的机制不同,需要针对不同时段支流库湾水环境特征分别加以调查研究.     

典型风力条件及水力调度下太湖藻华高频时空动态监测

湖泊藻华问题已成为全球水生态环境领域面临的长期挑战,风力条件变化和引调水工程的水力调度能改变湖体水动力结构,对藻类的生长和聚集过程产生影响,进行该过程的精细化监测和机制分析对于湖泊藻华预报预警和应急处置具有重要意义。本研究基于 Hiamwari-8/AHI 卫星遥感高频监测数据,对比分析了归一化差异植被指数(NDVI)、增强植被指数(EVI)和浮游藻类指数(FAI)3种不同指数对太湖藻华的反演效果,开展了典型风力条件下和水力调度下太湖藻华生消过程的持续监测分析。结果表明,FAI 对藻华区域和非藻华区域的区分更加明显,其阈值提取的藻华面积与基于 MODIS 图像解译的藻华面积的相对误差最低,为-2.27%。当营养盐充足且水温持续保持在蓝藻大量生长增殖的阈值以上时,风力条件是导致太湖藻类迁移聚集的关键因子,风向主要影响藻类的水平迁移,使其进行方向性迁移并逐渐形成大面积藻华区域。风速主要影响藻类的垂向迁移并存在临界阈值,当风速低于约2.5 m/s的临界风速时,藻华面积随风速增加而增加;当风速高于临界风速时,藻华面积随风速增加而降低。水力调度对距离较近的贡湖湾区域具有显著影响,主要通过水动力扰动来影响藻类的垂向迁移,使藻类沿水深方向强烈掺混,导致区域藻华面积下降。此外,持续且更大流量的调水将不断增强水动力扰动,减小区域藻华面积。本研究揭示了典型风力条件及水力调度下太湖藻华分布特征和迁移机理,可为湖泊藻华的精确动态监测预警和科学管控提供重要技术支撑。     

基于多源遥感数据的巢湖水华长时序时空变化(2009—2018年)分析与发生概率预测

湖泊富营养化导致的水华问题严重影响了淡水资源的利用和保护,快速、全面、准确的监测水华信息对于湖泊水环境的治理具有十分重要的意义.本文以巢湖为研究区域,利用多源光学遥感影像和时空融合技术,采用波段融合的方式将NDVI指数波段加入到遥感影像当中,并通过监督分类解译水华信息,以此揭示2009-2018年10年间巢湖水华的时空变化规律.结果表明：巢湖发生的水华以零星和局部水华为主,2012年巢湖水体首次出现区域蓝藻水华;巢湖水华的季节变化性强,夏、冬半年水华变化差异大,其中2018年季节间的差异最为显著;巢湖水华后五年发生频率明显高于前五年,西半湖水华较东半湖严重,且巢湖西北部是水华的高发区域,2011年水华开始向沿岸蔓延,2014年水华首次出现在西南湖区,2016年巢湖水华高发区域新增巢湖东部和中部地区.另外,本文根据巢湖的相关气象数据,构建了Logistic水华气象风险概率预测模型,模型平均预测准确率高达87.52%.探究巢湖水华长时序的时空变化规律有助于从宏观上把握其动态趋势,为后续湖区治理以及周边生态环境建设提供理论依据,水华气象风险概率预测模型可为巢湖水华的预警和防控提供决策支持.