典型富营养化城市河流——浙江温瑞塘河的浮游植物群落类型与季节变化

为评估温瑞塘河水环境状况及水华风险,于2015年每月15日7:00-18:00对其下游滞流河段进行高频监测分析,考察了水体叶绿素a浓度、浮游植物群落类型和光合活性等的季节变化及日变化情况,并分析了其与温度、营养盐等环境因子的关系.结果表明:温瑞塘河表层水体中的叶绿素a浓度表现为春季(3-5月)夏季(6-8月)秋季(9-11月)冬季(12-2月),分别为39.98、37.62、21.59和10.74μg/L;4个季节的平均水温则是夏季秋季春季冬季,分别为30.91、25.34、20.72和13.80℃.全年总氮浓度为5.33±0.81~9.40±1.25 mg/L,总磷浓度为0.32±0.18~0.95±0.25mg/L,营养程度属于超富营养.温瑞塘河的浮游植物群落类型为硅藻-绿藻型,全年以绿藻和硅藻种群为主,蓝藻种群只在春末夏初出现,并且所占比例很小.绿藻种群在夏季占绝对优势,而硅藻种群在冬季占优势.绿藻种群的相对丰度与水温呈正相关,而硅藻种群的相对丰度与水温呈负相关.水体的叶绿素a浓度与水温呈正相关,而与总氮、总磷浓度没有相关性.叶绿素a在不同季节呈现出不同的日变化模式,而浮游植物的有效光合量子产率在四季均呈现类似的日变化模式:都是先降后升,与晴天时的日照强度变化趋势相反.绿藻的有效光合量子产率高于硅藻,且除春季外皆存在显著差异.以上结果表明温瑞塘河具备发生各类水华的营养条件,但是由于蓝藻在全年所占的比例都很低,因此发生蓝藻水华的可能性很小;同时由于日照变化会对表层水体中叶绿素a浓度及浮游植物生理活动产生影响,因此在对小型湖泊或者水流滞缓的河道进行浮游植物群落结构调查时还应考虑时间和天气因素.     

洱海叶绿素a浓度的季节动态和空间分布

2010年5月至2011年4月,对洱海叶绿素a的季节动态、空间分布及其与环境因子的关系进行研究.结果表明,水体中叶绿素a浓度存在明显的季节变化,其变化范围为4.11~24.30μg/L,年平均值为10.4±6.5μg/L,最小值出现在2011年3月,最大值出现在2010年9月.叶绿素a浓度在夏、秋季较高,冬、春季较低.在空间变化上,叶绿素a浓度在南部湖区最大,其次是北部湖区,中部湖区最低.Pearson相关系数和主成分分析表明,洱海叶绿素a浓度在不同湖区中与水温和透明度均呈极显著相关.总氮在北部和南部湖区与叶绿素a浓度均存在一定的相关性,而总磷与叶绿素a浓度在南部湖区存在一定的相关性.根据修正的卡尔森营养状态指数,洱海综合TSI值为50.6,水质处于中营养状态.     

珠江流域东江干流浮游植物叶绿素a时空分布及与环境因子的关系

为了解珠江流域东江干流水体叶绿素a的时空分布及与环境因子的关系,于2012年6月(丰水期)和12月(枯水期)对东江干流进行采样调查分析.结果表明,东江水体叶绿素a含量具有明显的时空分布特征,其全年变化范围为0.84~14.93μg/L,整体均值为3.60±2.45μg/L,丰水期叶绿素a含量显著高于枯水期;而丰、枯水期叶绿素a含量空间分布特征相似,上游河段显著低于下游河段.相关性与主成分分析结果显示,水体中总氮浓度、总磷浓度、有机物含量、水温和水流流速等都是影响东江浮游植物生长的重要因素,其中以总磷的影响最为显著,表明磷可能是东江浮游植物生长的限制因子.     

天山天池水体季节性分层特征

于2014年6-10月,对高山深水湖泊天山天池水温、电导率、溶解氧、p H值、叶绿素a浓度和蓝绿藻细胞密度进行垂直剖面的连续监测,通过对其季节动态和垂直分层结构的分析,探讨天池水体季节性分层特征.天池出现明显水温分层的时间短(6-9月),夏季温跃层变化范围为2~18 m,而秋季温跃层不断下移,10月在18 m水深以下;受水温分层影响,天池水体溶解氧浓度、电导率、p H值、叶绿素a浓度和蓝绿藻细胞密度在垂直剖面表现出明显的季节性分层,尤其是夏季水温分层影响溶解氧浓度、叶绿素a浓度和蓝绿藻细胞密度在水体中的分布,对天池水质变化产生重要影响.天池浅水层(水深小于10 m)溶解氧浓度较高(大于8 mg/L),而深水层(水深超过18 m)溶解氧浓度9月接近4 mg/L,季节性缺氧导致底泥营养盐向上扩散,对水体水质产生不利影响.所以,应在夏、秋季节加强水质监测,以防止天池水华发生;天池叶绿素a浓度与蓝绿藻细胞密度的垂直剖面变化趋势相似,均随水深增加呈先增加后减小的趋势,但叶绿素a浓度在2~12 m水深处较高,蓝绿藻细胞密度在5~15 m水深处较高,表明5~15 m深度适合藻类生长,同时,电导率、p H值的垂直变化也说明藻类的生长情况,这为监测天池水体富营养化取样和分析提供依据.     

基于半分析模型的波段最优化组合反演混浊太湖水体叶绿素a

内陆水体叶绿素a浓度定量反演是水质遥感的热点与难点.本文基于对内陆水体叶绿素a、悬浮物、溶解有机物与水分子的光谱特征分析,从半分析生物光学模型出发,利用太湖实测的水面 ASD 高光谱遥感数据三波段组合,进行迭代优化,得到与叶绿素浓度密切相关而受悬浮物与黄色物质影响小的最优波段组合模型,反演精度较高,其决定系数和均方根误差分别为 0.8358、3.816mg/m3,该方法可以有效地反演高浓度悬浮物主导光学特性的水体叶绿素a浓度.     

2005-2017年北部太湖水体叶绿素a和营养盐变化及影响因素

利用国家生态观测网络太湖湖泊生态系统研究站对北部太湖14个监测点2005-2017年的营养盐和叶绿素a浓度逐月监测数据，分析了北部太湖2005年以来水体营养盐和叶绿素a变化特征，探讨了叶绿素变化的影响因素.结果表明，2015年以来，北部太湖水体叶绿素a浓度呈现显著增高特征，特别是5-7月的蓝藻水华灾害关键期，水体叶绿素a浓度增幅更加明显；营养盐方面，氮、磷对治理的响应完全不同：水体总氮、溶解性总氮、氨氮的降幅很明显，甚至在春末夏初的蓝藻生长旺盛期出现了供给不足的征兆；但水体总磷降幅却不明显，加之蓝藻水华的磷"泵吸作用"，近3 a来水体总磷浓度反而有升高趋势，溶解性总磷浓度也无明显下降趋势.不同湖区的营养盐变化也不相同：西北湖区溶解性总氮、溶解性总磷浓度显著高于梅梁湾、贡湖湾和湖心区，而且后3个湖区的水质呈现均一化趋势.统计分析表明，北部太湖水体叶绿素a浓度与颗粒氮、颗粒磷、总磷、高锰酸盐指数均呈显著正相关，与溶解态氮呈负相关；5-7月水华关键期北部太湖水体叶绿素a浓度与上半年（1-6月）逐日水温积温、总降雨量、年平均水位均呈显著正相关关系.从研究结果可以看出，近年来北部太湖水体叶绿素a浓度的波动很大程度上受水文气象因子的影响；2007年以来太湖流域一系列生态修复工程的实施，虽然明显降低了湖泊氮浓度，但由于流域和湖体的氮磷本底较高，磷的缓冲能力大，致使水体营养盐水平仍未降到能显著抑制蓝藻生长的水平，年际之间的水文气象条件差异成为蓝藻水华暴发强度差异的主控因素.为此，仍需加大对太湖流域氮、磷负荷的削减，使湖体氮、磷浓度降低到能显著影响蓝藻生长的水平，才能摆脱水文气象条件对蓝藻水华情势的决定作用.     

应用实测光谱估算千岛湖夏季叶绿素a浓度

依据2010年8月的实测数据构建了千岛湖水体夏季叶绿素a浓度的实测光谱数据估算模型,并进行了验证.利用ASD FieldSpec3野外光谱仪获取高光谱数据,计算水体离水辐亮度和遥感反射率.通过寻找反演水体叶绿素a浓度的高光谱敏感波段,采用单波段相关分析、波段比值、微分光谱、三波段模型、BP人工神经网络等多种算法进行比较分析,结果表明:叶绿素a浓度与单波段光谱反射率的相关性不大;596 nm和489 nm波长处反射率比值、545 nm处光谱一阶微分与叶绿素a浓度均呈较显著相关,估测模型决定系数R2分别为0.782、0.590,RMSE分别为0.89、1.98μg/L;三波段模型的反演结果优于传统的波段比值和一阶微分法,R2为0.838,RMSE为0.71μg/L;神经网络模型大大提高了叶绿素a浓度的反演精度,R2高达0.942,RMSE为0.63μg/L.本研究为今后在千岛湖水域的夏季相邻月份进行叶绿素a浓度大范围遥感反演研究奠定了基础.     

太湖水体叶绿素浓度反演模型适宜性分析

为确定适合太湖水体叶绿素的反演算法,为同类卫星数据的建模和应用提供参考,本文根据太湖2007年11月、2009年4月和2011年8月实测水质参数以及同步光谱数据,结合水色遥感传感器MODIS、MERIS、GOCI及我国自主发射的HJ-1号卫星CCD传感器波段参数,基于差值模型、比值模型、三波段模型及APPEL模型,分别建立太湖水体叶绿素浓度反演模型,并分析模型的适宜性.结果显示,基于不同传感器数据APPEL模型的决定系数为0.7308~0.8107,模型相对误差为15%~24%,均方根误差为21%~32%;三波段模型基于不同传感器数据拟合的决定系数为0.6014~0.7610,相对误差为28%~36%,相对均方根误差为39%~46%;差值模型决定系数为0.4954~0.7244,相对误差为39%~53%,相对均方根误差为51%~72%;比值模型决定系数为0.4918~0.7098,相对误差为41%~55%,相对均方根误差为56%~75%.相比较而言,APPEL模型的稳定性较强,适合于不同传感器数据的太湖水体叶绿素浓度的反演.此外,相应不同传感器波段位置、波段宽度对模型反演的精度和稳定性的影响也不同,当波段位置接近叶绿素特征波长时,较窄的波宽有利于模型精度的提高,波段位置和叶绿素浓度特征波长相差较大时,合理增加波谱范围有利于叶绿素特征信息的获取.     

苏州平原河网区浅水湖泊叶绿素a与环境因子的相关关系

运用回归统计方法,研究苏州平原河网区60个浅水湖泊水体叶绿素a与水温、pH、Do、CODMn、TN、TP等环境因子的相关性,建立相应的同归方程,同时分析了湖泊水体叶绿素a的时空分布特征.研究表明,平原河网区浅水湖泊水体叶绿素a含量具有一定的时空差异性,冬季叶绿索a平均含量比夏季低,但冬、夏季叶绿素a含量空间分布具有一定相似性,整个区域呈现较明显的东高两低的分布趋势;湖泊水体叶绿素a含量与理化环境因子水温、pH、DO、CODMn呈显著正相关,水温可能是平原河网区浅水湖泊浮游植物生长的限制性因子:叶绿素a与NO2-N呈显著正相关,与NH4 -N无明显负相关,与NO3-N无显著正相关,与TN无显著相关,而叶绿素a的对数与TP的对数呈一定的正相关,与TN/TP的对数呈显著负相关.平原河网区浅水湖泊可能是一定程度的磷限制性湖泊.     

基于半分析算法的香港邻近海域叶绿素a浓度反演

为进一步了解香港近海水体特性及监测其水质状况,根据2001年3-5月在香港临近海域调查取得的实测资料,对该海域水体光谱进行解析,开发该海域叶绿素a浓度与色素吸收系数aph(675)的经验模型,具有较高相关性;用剖面数据外推及水体光谱模拟方法完成对水下表面遥感反射率光谱的推导;进而建屯反演低浓度区叶绿素a浓度的半分析算法,反演结果与实测值比较平均相对误差为45%,均方根差0.933,相关系数0.78,误差主要来源于外推演算及散射模型.结果表明该算法在低悬浮物低叶绿素浓度区域有一定适用性.     

Trends and multi‐annual variability of water temperatures in the river Danube,Serbia

The relationship between air (Ta) and water temperature (Tw) is very important because it shows how the temperature of a water body might respond to future changes in surface Ta. Mean monthly Tw records of three gauging stations (Bezdan, Bogojevo i Veliko Gradi?te) were analysed alongside mean monthly discharge (Q) for the same stations. Additionally, Ta series from two meteorological stations (Sombor and Veliko Gradi?te) were correlated with Tw variations over the period 1950–2012. Locally weighted scatter point smoothing (LOWESS) was used to investigate long‐term trends in the raw data, alongside the Mann–Kendall (MK) trend test. Trend significance was established using Yue–Pilon's pre‐whitening approaches to determine trends in climate data. Also, the rescaled adjusted partial sums (RAPS) method was used to detect dates of possible changes in the time series. Statistically significant warming trends were observed for annual and seasonal minimum and maximum Tw at all investigated sites. The strongest warming was observed at Bogojevo gauging station for seasonal maximum Tw, with +0.05 °C per year on average. RAPS established that the trend began in the 1980s. This behaviour is linked to climate patterns in the North and East Atlantic which determine the amount of heat advected onto mainland Europe. Statistically significant correlations were found for all Tw on an annual basis. Overall, the strongest correlations (p < 0.01) between Tw residuals and the North Atlantic Oscillation (NAO) were recorded for the winter period. These findings suggest possible predictability of Tw over seasonal time‐scales. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.     

Inferring air–water temperature relationships from river and catchment properties

Water temperature (Tw) is a key determinant of freshwater ecosystem status and cause for concern under a changing climate. Hence, there is growing interest in the feasibility of moderating rising Tw through management of riparian shade. The Loughborough University Temperature Network (LUTEN) is an array of 36 water and air temperature (Ta) monitoring sites in the English Peak District set‐up to explore the predictability of local Tw, given Ta, river reach, and catchment properties. Year 1 of monitoring shows that 84%–94% of variance in daily Tw is explained by Ta. However, site‐specific logistic regression parameters exhibit marked variation and dependency on upstream riparian shade. Perennial spring flows in the lower River Dove also affect regression model parameters and strongly buffer daily and seasonal mean Tw. The asymptote of the models (i.e. maximum expected Tw) is particularly sensitive to groundwater inputs. We conclude that reaches with spring flows potentially offer important thermal refuges for aquatic organisms against expected long‐term warming of rivers and should be afforded special protection. Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd.     

2007-2019年太湖藻型和草型湖区叶绿素a变化特征及影响因子

基于太湖31个站点的逐月监测数据,分析了2007-2019年太湖藻型湖区和草型湖区的叶绿素a变化特征,并分析研究不同环境因子对不同类型湖区叶绿素a的影响.结果表明,近年来太湖不同类型湖区的总磷浓度和叶绿素a浓度变化基本一致,均呈波动上升趋势.不同类型湖区的总磷浓度拐点均为2015年,叶绿素a浓度拐点均为2016年.最低月平均水温、前冬积温、年平均水温、年均风速与藻型湖区和草型湖区叶绿素a浓度均呈显著相关.沉水植物分布面积与草型湖区叶绿素a浓度之间呈显著相关.湖西区年内和年度降雨剧烈变化,湖西区年降雨量与不同类型湖区当年叶绿素a浓度的关系不明显,5日极端降雨量与不同类型湖区下年度叶绿素a浓度均呈显著正相关.太湖蓝藻水华强度在短期内可能仍会处于较高水平,迫切需要高度重视高温时段太湖蓝藻打捞处置工作,保障饮用水安全;同时,要进一步加强湖西区强降雨期间的非点源污染防控措施研究,推动入湖污染通量稳步降低,并探索东西山之间及东茭咀附近水域沉水植物生态修复技术,降低风浪扰动作用,尽快恢复相关重要水域的沉水植物.     

丹江口水库叶绿素a浓度的时空特征及影响因子分析

2017年5月—2019年10月,对"南水北调"中线水源水库——丹江口水库库区水体7个监测位点、0～20 m间4个水层的垂向叶绿素a (Chl.a)浓度与水质因子进行了季度性调查,以期了解不同位点、不同水层Chl.a分布的主要驱动因子.结果表明,丹江口水库各位点营养状态指数(TSI)均为中营养化状态.水体Chl.a浓度具有逐年增加的趋势,且极高值有逐渐增加的趋势.营养盐和Chl.a浓度均存在较大的空间异质性,入库区具有较高的总磷和氨氮浓度,汉江库区具有最高的Chl.a浓度,源头污染源控制和监测仍然是丹江口水库管理的重中之重.不同位点Chl.a浓度的驱动因子存在较大差异,汉江入库和大坝区Chl.a浓度分别受到硝态氮和p H的影响,而出水口大坝位点主要受到了水深、水温和氨氮的影响.丹江入库区Chl.a浓度受到了水深、氨氮、总磷和水温的影响,但丹江库区表现出了与其他生态区较大的区别,其Chl.a浓度主要受到水深和有机质输入的影响.因此,对丹江口水库各位点的管理,应该分不同生态区采取针对性的管理措施.本研究旨在为南水北调中线工程可持续的生态调度提供基础生态数据支持,为完善水库水源地的有效管理提供理论支撑.     

Variation of phytoplankton biomass and primary production in Daya Bay during spring and summer

Environmental factors, phytoplankton biomass (Chl a) and primary production of two water areas in Daya Bay (Dapeng'ao Bay and Aotou Bay) were investigated during the transition period from spring to summer. Chl a ranged from 3.20 to 13.62 and 13.43 to 26.49 mg m(-3) in Dapeng'ao Bay and Aotou Bay respectively, if data obtained during red tides are excluded. Primary production varied between 239.7 and 1001.4 mg Cm(-2) d(-1) in Dapeng'ao Bay. The regional distribution of Chl a and primary production were mostly consistent from spring to summer in both bays. Seasonal transition characters have been found in Daya Bay from spring to summer, including high values of DO, nitrate and silicate. Size structures of phytoplankton and its primary production do not change very much from spring to summer, with micro-phytoplankton dominating and contributing about 50% of the whole. In Daya Bay, phytoplankton is limited by nitrogen in spring, and by phosphate in summer. Artificial impacts are evident from high temperature effluent from nuclear power stations, aquaculture and sewage. During the investigation, a red tide occurred in Aotou Bay, with a maximum Chl a of 103.23 mgm(-3) at surface and primary production of 2721.9 mg Cm(-2) d(-1) in the red tide center. Raised water temperature and nutrient supply from land-sources help to stimulate annual red tides.     

太湖真光层深度的计算及遥感反演

真光层是浮游植物进行光合作用的水层,真光层反演有利于初级生产力的进一步估算.利用2007-01-07和2006-084-01两期陆地卫星TM数据与同步水质参数数据,建立太湖水体非色素颗粒物浓度和叶绿素a浓度的反演模型,反演出太湖冬、夏两季的非色素颗粒物、叶绿素a浓度.然后根据在太湖建立的真光层深度与非色素颗粒物、叶绿素a浓度之间的关系模型,计算得到太湖冬、夏两季真光层深度空间分布.结果表明,就整个湖区而言,冬季真光层深度变化范围为0.27-2.28m,均值为0056±0.22m,夏季真光层深度变化范围为0.21-2.03m,均值为0.98±0.24m.从空间上看,冬季时真光层深度的变化规律为:南太湖<西部沿岸<湖心区<胥口湾<贡湖湾<梅梁湾<东太湖<竺山湾;夏季时的变化规律为:西部沿岸<梅梁湾<东太湖<湖心区<贡湖湾<竺山湾<南太湖<胥口湾.从季节上看,夏季真光层深度显著大于冬季,但不同湖区真光层深度季节变化也存在一定差异,其中梅梁湾、贡湖湾、西部沿岸、湖心区、胥口湾、南太湖夏季真光层深度大于冬季,而竺山湾和东太湖夏冬变化则不是很明显.     

太湖北部梅梁湾水域水质因子聚类

计算了沿梁溪河河口到太湖湖心断面上１０个监测点１７个水质因子９３组数据的Ｐｅａｒｓｏｎ相关系数和Ｋｅｎｄａｌｌ秩相关系数，进而运用最小距离法进行了因子聚类，正态分布检验和聚类结果表明，采用Ｋｅｎｄａｌｌ秩相关进行了聚类为宜，结果将诸因子聚为五大类：ＴＤＮ，ＴＮ，ＣＯＮ，ＮＯ２－Ｎ，ＮＨ４－Ｎ，ＯＨ和ＣＯＤＭｎ归为一类，ＴＤＰ，ＴＰ，ＰＯ＾３＋４和ｐＨ值归为一类；ＳＳ和ＳＤ归为一类，反映了该水域环境     

不同水动力扰动下太湖沉积物的悬浮特征

利用2002年7月及2003年4月分别在太湖乌龟山和梅梁湾的水动力观测资料,计算了波浪和湖流产生的湖底切应力,分析了二者对太湖沉积物悬浮的不同贡献.结果发现,在小扰动情况下,流切应力大于波切应力,但不能引起沉积物的悬浮;在强扰动情况下,底流对沉积物悬浮的影响可以忽略,且扰动越强,其作用越小,而波浪的影响却愈加突出;在中等扰动下,二者的相互作用产生沉积物的悬浮,但波浪的作用较为显著.该结论能为计算太湖水体悬浮物浓度和动态内源释放提供重要的参考依据.     

太湖浮游植物细胞裂解速率的酯酶活性法初步研究

本研究从2009年8月至2010年10月,每月采集太湖3个不同富营养化湖区水样,运用酯酶活性法,测定了颗粒态酯酶、溶解性酯酶活性以及酯酶衰变周期,估算了太湖浮游植物细胞裂解速率.研究结果表明,太湖颗粒态酯酶活性为0.58～35.15 nmol FDA/(L.h),溶解性酯酶活性为0.55～7.59 nmol FDA/(L.h),酯酶衰变周期为7～75 h,细胞裂解速率为0.02～0.77 d-1,三个采样点细胞裂解速率没有显著差异.颗粒态酯酶活性与叶绿素a浓度之间具有显著的线性关系,说明运用酯酶活性法估算太湖浮游植物细胞裂解速率是可行.此外,叶绿素a浓度与温度变化趋势基本一致,梅梁湾和湖心叶绿素a浓度具有显著差异.贡湖湾叶绿素a浓度与细胞裂解速率之间具有显著的反比例关系,说明细胞裂解速率也是影响太湖藻类生物量的重要因素.