太湖蓝藻水样中藻蓝蛋白提取方法比较

以2011年8月20日采集的太湖梅梁湾的夏季蓝藻水华为研究对象,通过12个样点平行样的藻蓝蛋白实验提取,基于光谱吸收特征和浓度值,对反复冻融法、超声波法、溶胀法、丙酮法的提取效果进行比较评价.结果表明:4种方法获取的藻蓝蛋白提取液在620 nm附近出现吸收峰,其中,反复冻融法的峰高最强,超声波法最弱,说明反复冻融法的提取效果优于其他方法;反复冻融法、超声波法、溶胀法获取的部分蓝蛋白提取液在670 nm附近具有次吸收峰,与藻蓝蛋白标样的吸收曲线存在差异;反复冻融法、超声波法提取的藻蓝蛋白浓度值变异系数小于0.6,表明这两种方法较其他方法稳定;反复冻融法提取的藻蓝蛋白浓度值高于其他3种方法,可推荐作为太湖蓝藻水样中藻蓝蛋白的提取方法.     

巢湖蓝藻水华藻胆蛋白的分离与鉴定

在高温季节,巢湖等国内淡水湖中蓝藻大量繁殖常形成蓝藻湖靛(主要由微囊藻组成),它含有丰富的蛋白质、氨基酸、脂肪等营养成分.本文对微囊藻中氨基酸的组成及含量进行了测试,并从其中提取、分离纯化了藻胆蛋白(指其中的藻蓝蛋白和别藻蓝蛋白),最后运用紫外可见光谱对其进行了检测,取得了较为满意的结果.这也为进一步开发利用巢湖湖靛提供了依据。     

太湖蓝藻中天然色素的分离提取及测定

本文对太湖蓝藻中的叶绿素,胡萝卜素,藻蓝素等天然色素进行分离提以,并运用紫外可见分光光度法对色素含量进行测定;最后对色素在食品,化妆品等方面的应用进行了初步探讨。     

离散型湖泊水体提取方法精度对比分析

基于卫星遥感的陆地水体提取方法多种多样,并且应用广泛.对于水体分布支离破碎的枯水期湖泊,准确的水体提取方法尚不明晰,直接影响湖泊水域面积的提取精度.以鄱阳湖湖区为研究对象,利用ALOS遥感影像,以2.5 m高分辨率全色波段融合影像非监督分类(ISODATA)得到的水体面积为参考值,分别使用归一化水体指数(NDWI)法、NDWIISODATA法和基于近红外(NIR)的ISODATA法提取了10 m分辨率的水体分布,分析了不同方法提取结果之间的差异性及产生原因.结果表明:3种方法均可以较好地提取出水体,但利用ISODATA法提取的水体细部信息更为明显,面积值较NDWI法更大;相对于近红外单波段而言,基于NDWI图像的ISODATA法提取水体的精度更高.纵观3种方法,基于NDWI图像的ISODATA法提取的水体精度最高,基于近红外波段的ISODATA法提取结果次之,NDWI阈值法的提取效果最差.研究结果对于离散型湖泊水体提取方法及数据源的选择等具有重要的借鉴和参考意义.     

基于FAI-L方法的巢湖水域藻华提取方法研究

近年来随着人类的活动日益加剧,水体富营养化问题已经严重威胁到湖泊生态安全。为了快速并准确地获取藻华爆发的范围,本文提出浮游藻类指数线性拟合模型（FAI linear fitting model, FAI-L）。在以往的研究中,NDVI(normalized difference vegetation index)已经广泛应用于藻华的识别中,且采用坡度计算获取NDVI阈值的方法也得到验证,相对于NDVI,FAI对环境条件的改变敏感度较低,且由于FAI增加了短红外波段,能够有效地降低部分大气和薄云的影响,对藻华的识别有较高的精度,但是FAI识别藻华的阈值如何确定的问题没有有效的解决办法。本文通过建立NDVI与FAI的线性拟合方程,利用NDVI阈值确定FAI阈值,能够有效地解决FAI阈值确定问题。通过Landsat8和Sentinel-2的提取结果显示：（1）FAI-L相对于NDVI提取结果在精度上有较大提升。采用该方法对于Landsat8影像的藻华提取精度为97.16%,相对于NDVI的提取精度（91.72%）提高了5.44%。（2）以Sentinel-2数据为基础探究FAI-L的适用性情...     

噬藻体对蓝藻种群密度的调控及其对水体中物质循环的影响

噬藻体是环境中一类以蓝藻为主要宿主的浮游病毒.由于其能特异性裂解蓝藻细胞,因而成为蓝藻种群密度的重要生物调控因子,并被探讨用作蓝藻水华的潜在生物治理方案.噬藻体与蓝藻的相互作用机制可以降低宿主细胞丰度、改变浮游生物群落构成,促进碳、氮、磷等关键生命元素在水体中的生物地球化学循环过程.本文总结了近60年来分离的噬藻体及其...     

富营养化湖泊典型水华蓝藻的固有光学特性

固有光学特性是水体光学特性的重要内容,掌握富营养化湖泊水体内典型水华蓝藻的固有光学特性,是开展不同水华蓝藻遥感识别的理论基础.利用AC-S吸收衰减仪、BB9后向散射仪,通过实验室纯藻培养,研究微囊藻（Microcystis）、鱼腥藻（Dolichospermum）和束丝藻（Aphanizomenon）3种典型水华蓝藻的固有光学特性,并探讨色素浓度、色素占比以及藻类等效粒径对不同水华蓝藻固有光学特性的影响.结果表明,3种典型水华蓝藻的吸收光谱曲线均具有440、620和675 nm吸收峰,微囊藻620和675 nm的比吸收系数最大,鱼腥藻440 nm处的比吸收系数最大;束丝藻单位色素浓度的散射和后向散射能力最高,鱼腥藻次之,微囊藻最低;固有光学特性影响因子分析表明,色素浓度和藻蓝素占比是影响3种水华蓝藻固有光学特性的主要因素.3种蓝藻的吸收系数、散射系数以及鱼腥藻、束丝藻的后向散射系数均随着色素浓度（叶绿素a或藻蓝素）的增加而增大;当蓝藻中藻蓝素占比增加时,3种蓝藻的单位色素浓度的后向散射系数逐渐下降;而藻细胞粒径与固有光学特性之间并未表现出很好的相关性.因此,3种水华蓝藻单位色素浓度的固有光学特性将为典型水华蓝藻的遥感识别提供重要的理论基础和数据支持.     

太湖梅梁湾藻蓝蛋白转录间隔区基因和伪空胞基因表达及其影响因子

以室内铜绿微囊藻7806(Microcystis aeruginosa 7806)为对照,运用反转录定量PCR技术研究太湖梅梁湾水体蓝藻藻蓝蛋白转录间隔区基因(PC-IGS)和伪空胞基因(gvp C)在2013年1月至2014年1月的相对表达量,并分析它们与环境因子的关系.结果表明,PC-IGS相对表达量在2013年1—5月逐渐上升,并在5月达到最大值;gvp C相对表达量从2013年1月开始持续上升并在3月达到最大值;gvp C的表达早于PC-IGS.相关分析表明,PC-IGS的相对表达量与硝态氮、溶解氧浓度均呈极显著正相关,与亚硝态氮、铵态氮以及正磷酸盐浓度均呈显著正相关,与p H值呈显著负相关,与温度、总氮和总磷浓度均无显著相关性;gvp C的相对表达量与硝态氮、铵态氮以及正磷酸盐浓度均呈极显著正相关,与总氮和亚硝态氮浓度呈显著正相关,与温度和p H值均呈显著负相关,与溶解氧和总磷浓度均无显著相关性.     

基于高分六号数据提取太湖蓝藻方法的对比及适用性分析

以往对太湖蓝藻提取的研究中,较少将国内高分系列卫星影像作为数据源.为此本文基于2019年太湖不同蓝藻暴发时期的高分六号数据,采用随机森林(random forest, RF)法、归一化植被指数(normalized differential vegetation index,NDVI)阈值法和多光谱绿潮指数(multispectral green tide index,MGTI)阈值法对太湖蓝藻进行提取以寻求提取太湖蓝藻的最佳方法,并在此基础之上探讨了RF不同输入变量的适用性.结果表明,2019年太湖南岸和梅梁湖的蓝藻水华富营养化较为严重,NDVI阈值法明显将部分轻度蓝藻漏提,MGTI阈值法对中、重度蓝藻的识别能力不如NDVI法,而RF法能够有效地提取太湖蓝藻.其中将归一化植被指数和归一化水体指数作为输入变量的RF法提取中型暴发期的太湖蓝藻精度最高,总体分类精度和Kappa系数分别为99%和0.97.研究太湖蓝藻的提取方法对太湖的环境治理提供了技术支持,也为其他湖泊蓝藻的遥感监测提供了科学依据.     

富营养化湖泊中硫酸盐对蓝藻衰亡产甲烷过程的影响

随着外源性硫酸盐（SO₄^2-）的持续性输入,富营养化湖泊水体的SO₄^2-浓度持续升高.野外长期监测结果表明,近几十年太湖水体的SO₄^2-浓度逐渐升高,达到了96 mg/L的水平.此外,富营养化湖泊中蓝藻水华衰亡会产生并释放大量的甲烷（CH₄）,湖泊水体的SO₄^2-浓度升高是否会对沉积物产CH₄过程造成影响仍缺乏相关研究.本实验构建了蓝藻水体沉积物微宇宙系统,通过添加30、60、90、120和150 mg/L五组浓度的硫酸盐,探究不同SO₄^2-浓度下蓝藻衰亡过程中水体的SO₄^2-、还原性硫化物（∑S^2-）和CH₄的变化规律.结果表明,蓝藻聚积衰亡的第6~9天硫酸盐还原作用最为强烈,此时水体中的SO₄^2-浓度快速下降到最低值,依次为7.65、8.87、21.21、41.14和56.54 mg/L.伴随着硫酸盐还原过程的进行,水柱中∑S^2-的浓度不断上升,并达到最高值,依次为4.77、6.98、7.49、7.49和7.43 mg/L.蓝藻聚积衰亡的第10~21天水体中的SO₄^2-浓度维持在较低水平,∑S^2-浓度逐渐下降,并趋近于0.培养开始时,CH₄增长缓慢,SO₄^2-浓度下降之后,CH₄浓度逐渐上升,并在第6~9天迅速上升,培养结束时,CH₄的最终浓度随着水体初始SO₄^2-浓度的增加而降低,依次为546.39、207.24、79.61、37.25和5.56 μmol/L,CH₄的浓度与初始水体SO₄^2-浓度呈指数型负相关关系.因此,对于精准评估富营养化湖泊的产甲烷过程,需要考虑不断上升的SO₄^2-浓度所带来的影响.     

富营养化湖库天空地一体化监控平台系统设计与实践

湖泊和水库是我国的主要饮用水源地,但大都处于富营养化状态,蓝藻水华频发,已成为影响社会稳定、制约区域社会经济可持续发展的重大问题.蓝藻水华的整体应对策略,已经从被动应急转变为主动防御;但要做到主动防御,必须有现代化全方位的蓝藻灾害监测监控手段和体系,及时掌握蓝藻水华及其衍生灾害现状和动向,在未发生或者刚发生时及时觉察.本文针对富营养化湖库富营养化引起的蓝藻水华应急监控问题,按照"整个湖体、重点区域、关键位置"3个监测层次,利用中高分辨率卫星、无人机、岸基/平台视频、自动浮标、人工巡测等技术或手段,围绕"现状掌握、异常报警、原因追溯"的建设目标,提出了天-空-地一体化监控系统建设框架,明确了不同手段的协同方式和业务流程,并正在巢湖进行应用实践.相信本文提出的系统架构不仅在巢湖,在更多的富营养化湖库都具有重要的应用和推广价值.     

富营养化湖泊夏季表层水体温室气体浓度及其影响因素

为研究富营养化湖泊水体温室气体浓度及其影响因素,以太湖西岸和竺山湾为例,共调查研究了27个点位,采用顶空平衡法对其表层水体中溶解的甲烷(CH_4)和氧化亚氮(N_2O)浓度进行测定.结果表明,太湖近岸带蓝藻水华堆积区表层水体中CH_4和N_2O两种温室气体浓度远远高于开阔湖区点位,CH_4和N_2O最高浓度分别为3.79±0.095和0.078±0.003μmol/L.蓝藻水华堆积区和开阔湖区CH_4平均浓度分别为2.33±1.46和0.14±0.059μmol/L,N_2O的平均浓度分别为0.054±0.024和0.023±0.012μmol/L.两种气体在水中均呈现过饱和状态,其中蓝藻水华堆积区表层水体中CH_4和N_2O饱和度远远高于开阔湖区点位.此外,入湖河流河口区域表层水体溶解性N_2O浓度较高.将水中CH_4和N_2O浓度与水体环境因子之间进行相关性分析,表明水体总氮、总磷、铵态氮和溶解性有机碳浓度与CH_4和N_2O浓度呈显著正相关,CH_4浓度与硝态氮浓度呈显著负相关.研究结果揭示了太湖蓝藻水华堆积区是CH_4和N_2O两种温室气体重要的潜在排放源,蓝藻水华暴发对湖泊温室气体的排放具有重要影响,但该过程的驱动机制及影响因素仍需要进一步研究.     

3种人工载体净化富营养化水体能力的比较

通过野外模拟实验,对比3种不同理化性状人工载体(立体填料、生物绳和尼龙纱网)净化太湖梅梁湾富营养化水体的能力,并探讨影响人工载体水质净化能力的生物与非生物因素.结果表明:(1)所选择的3种人工载体均能显著降低水体的浊度,其中尼龙纱网处理组中水体浊度下降了94.2％,其单位质量载体净化量最高(36.18NTU/g);(2)与对照组相比,各人工载体处理组中,水体中藻类的生长都受到极显著抑制;(3)3种人工载体对水体中TN、TP的去除效果差异极显著,其对TN累积去除率分别为25.55％、10.21％、51.54％,对TP累积去除率分别为38.93％、38.33％、62.98％;(4)载体理化性状、附着藻类与细菌的生物量和活性、挂载量以及载体上溶解态营养盐的释放是影响人工载体水质净化能力的重要因素.综上,尼龙纱网因具备单位质量附着生物的生物量与活性高、自身滞留溶解态营养盐少以及质量轻且价格经济等优势成为净化富营养化水体较为理想的人工载体.     

The importance of aquatic macrophytes in a eutrophic tropical shallow lake

Inlay Lake is the second largest natural lake in Myanmar. Located in Shan State, in the eastern part of the country, it is a known biodiversity hotspot. The lake is negatively affected by an increasing local human population and rapid growth in both agriculture and tourism. In recent decades, several studies have listed faunistic and floristic groups in Inlay Lake, but there is still a general lack of knowledge about the aquatic macrophyte and phytoplankton community composition and abundance, and their interactions. To fill this knowledge gap, field surveys of biological and physical and chemical parameters were carried out in the period 2014–2017. They show that Inlay Lake is a shallow, clear water and calcareous lake, with nutrient concentrations indicating mesotrophic-eutrophic conditions. However, close to the shore, nutrient concentrations are generally higher, reflecting pollution from inflowing rivers, shoreline villages and floating gardens. Both the richness and abundance of aquatic macrophytes in Inlay Lake were high, with several species forming extensive stands in most of the lake over the whole survey period. Total phytoplankton and cyanobacterial biomass were low, but cyanobacteria included toxin-producing strains of Microcystis, suggesting that cyanobacterial and total phytoplankton biomass need to be kept low to avoid potentially harmful cyanobacterial blooms. Submerged macrophyte abundance and phytoplankton biomass were inversely correlated in the heavily vegetated northern lake area. Our survey suggests a great importance of the submerged macrophytes to the general water quality and the clear water state in Inlay Lake. Maintaining high macrophyte abundances should therefore be a goal in management strategies, both for Inlay Lake and other lakes in Myanmar. It is highly desirable to include macrophytes and phytoplankton in the lake monitoring in Myanmar.     

基于水华蓝藻固有光学特性的主要类群定量识别方法

蓝藻水华是湖泊水体富营养化的重要特征之一,不同水华蓝藻类群形成的水华特征、危害及其治理方法差异显著.因此,如何快速、准确地掌握不同蓝藻类群的时空分布特征成为实施富营养化湖泊污染治理与生态恢复、蓝藻生态灾害预测预警中一个亟待解决的科学问题.本研究基于纯藻种实验室培养和室内光学控制实验,在微囊藻(Microcystis)、鱼腥藻(Dolichospermum)、束丝藻(Aphanizomenon)3种主要水华蓝藻固有光学特性的基础上,通过甄别不同水华蓝藻的吸收、散射和后向散射光谱的特征波段,构建了基于吸收和散射特性的5种水华蓝藻类群的非线性最优化定量识别模型,其中,基于440、620和675 nm 3个波段吸收的a-CIM 440,620,675具有较为稳定的定量识别能力;并基于野外实测光学特性数据,实现了巢湖主要水华蓝藻类群的定量监测,初步分析了巢湖主要水华蓝藻类群的时空分布特性.研究表明,巢湖的水华蓝藻以鱼腥藻、微囊藻为主,束丝藻较少,鱼腥藻主要出现在温度较低的季节,微囊藻在夏季的西部湖区占优势;巢湖水华主要为微囊藻藻华和鱼腥藻藻华,且浓度较高的蓝藻主要存在于水体表面以下20 cm范围内;微囊藻和鱼腥藻在非藻华断面垂向上均匀分布.本研究可为富营养化湖泊蓝藻水华预测预警以及相关管理部门决策提供重要的理论依据和科学支撑.     

基于Landsat TM/ETM+数据提取巢湖悬浮泥沙相对浓度的信息与空间分布变化

悬浮泥沙是重要的水质参数之一.应用遥感技术监测悬浮泥沙,学者们提出了众多的悬浮泥沙遥感的经验模型和推导模型.但在缺乏大气参数或没有足够实测数据的情况下,这些模式的精度和准确性得不到保证.针对这种情况,以巢湖为实验区,对三景的巢湖卫星遥感数据进行了如下的数据处理:(1)利用内部平均相对反射率法进行图像的大气校正,得到的相对反射率与真实反射率具有相似的波谱特征;(2)对图像进行了水体提取、二值化、掩膜处理,并通过湖泊泥沙指数SI=(TM2 TM3)/(TM2/TM3)提取了TM数据下的泥沙信息,得到水体含沙量图;(3)按照本文提出的基于遥感图像的不同浓度等级泥沙的划分依据,在泥沙指数图上进行密度分割处理,得到了巢湖泥沙相对浓度分布图.在上述的处理基础上,利用谱间关系法对巢湖水体进行准确提取;结果表明,与实测资料对比,巢湖泥沙相对浓度分布与验证数据一致,实测数据和SI值相关系数为0.89(置信度水平在0.001),表明泥沙指数方法可以直观和定量地反映悬浮泥沙相对浓度的分布与变化;研究结果显示,1987-2000年间,巢湖高浓度悬浮泥沙范围增大了约1.5倍.通过影像差值图清楚地识别出变化区域,主要位于西湖的中心、河口入湖区和东湖的南岸,这种变化的最主要原因是由于各入湖河流携带的大量悬浮泥沙进入水体,其次是岸坡崩塌物形成的.     

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.     

长江中下游湖泊沉积物生物可利用磷分布特征

利用化学提取方法对太湖6个样点,巢湖4个样点和龙感湖3个样点的表层沉积物和沉积物柱样进行了生物可利用磷(BAP)测定．北太湖表层沉积物的平均含量为259．5mg／kg,而西部湖区平均含量为114 6mg／kg,湖心区平均含量为40．6 mg/kg,而东太湖平均含量为50．7 mg／kg,呈显著北高南低的特点．巢湖西部湖区表层沉积物的BAP平均含量为 254．2 mg／kg,而东部湖区BAP含量降低为101．9mg／kg．龙感湖表层沉积物BAP平均含量为67．8 mg／kg．显著表明污染程度较高的湖区沉积物的BAP相应较高．BAP在沉积物中随深度呈指数降低,显示生物可利用磷在沉积作用下向稳定的非活性磷转化．夏季沉积物中的BAP由于生物活性的增强向溶解态活性磷转化过程增强,显示为较低的BAP含量．BAP 含量与水体溶解态活性磷呈正相关关系,且该相关性在BAP含量较低的样点好于高BAP的样点．