灌区湖泊污染主成分分析

在上游污染物排放特性的影响下,位于灌区内的湖泊水环境污染问题必定有其特殊性.以位于我国北方的河套灌区中的草型浅水湖泊乌梁素海为研究对象,将实测的湖泊水质监测数据与空间数据结合,采用基于因子分析的主成分方法将乌梁素海的水质参数概括为7个主成分,即:富营养化特征指标、湖泊盐化特征指标、湖泊有机物污染指标、湖泊形态特征指标、水体酸碱指标、水体藻类生物量指标、植物生长环境指标.分析讨论各主成分的科学内涵以及结合地区特征的湖泊污染机理,为灌区湖泊水体的合理利用与污染的治理提供科学依据.     

基于GLUE方法的湖库富营养化风险评估

【目的】更好地评估湖库富营养化及其引发藻类暴发风险的程度。【方法】基于BP神经网络,建立预测藻类浓度的水体富营养化模型,结合GLUE方法对水体富营养化模型的相关水质参数进行不确定性分析,分析各参数对水体富营养化程度的影响,并给出各参数90%置信区间作为风险范围,以供管理。【结果】BP神经网络可以较好地预测藻类浓度变化,纳什系数(NSE)及均方根误差(RMSE)均较小;pH、DO、CODMn、TN、TP、Chl-a与水华风险具有较为明显的正相关趋势,SSD存在负相关趋势,温度T则不明显;pH、TN、TP、Chl-a、SSD的高、低风险特征在区间内表现较为明显;T、DO、CODMn的风险特征则不明显。【结论】BP神经网络可建立水库藻类及其他类似复杂机制系统的模拟,各水质参数90%置信区间可用作其藻类暴发的风险评估范围。     

城市池塘水质时间变化特性--以扬州大学江阳路南校区池塘为例

城市中的池塘是城市水体的重要组成部分,为揭示城市化背景下池塘水体水质的时间变化特性,选取扬州大学江阳路南校区池塘为研究区,对该池塘2018年7月至2019年6月的水质参数蓝绿藻浓度(Phyco)、水温(WT)、溶解氧(DO)、pH与电导率(EC)进行观测,采用变异系数法、单因子水质标识指数法以及多元线性回归法对各参数的变化特性进行评价。结果显示:池塘WT呈季节性变化;观测期间pH变化范围为7.74~9.98,水体呈碱性;DO变化的随机性较强,未表现出明显变化规律;各水质参数变异性及权重从大到小依次为WT>DO>EC>pH;以DO为指标的单因子水质标识指数结果表明:池塘DO达到Ⅲ类水要求的时段占总观测时段的84%;多元线性回归分析结果表明:DO与WT、pH呈正相关,与Phyco呈负相关,Phyco及pH的变化对DO浓度的影响相对于WT大。     

小型人工湖藻类变化特征及主要驱动因子研究

小型人工湖由于水域面积狭小、水体循环缓慢等特点,使得进入其中的污染物难以降解,容易引发水体富营养化等水环境恶化问题。为探析小型人工湖泊藻类动态变化特征及主要驱动因子,以郑州大学新校区的眉湖为例,结合现场监测数据分析了水体中藻类及各水质因子的变化特征及其原因,并利用相关分析和主因子分析的结果筛选出影响藻类生长的主要环境因子并建立多元线性回归方程。结果发现,较清洁的北部水体藻类变化的主要驱动因子是悬浮固体有机物、pH值、总氮浓度,而呈营养型的南部水体则为光照强度、COD浓度、总氮浓度。     

鄱阳湖氮磷营养盐对浮游植物群落影响研究

于2011年对鄱阳湖水体进行藻类群落的生态调查及理化数据测定,运用典范对应分析对鄱阳湖氮磷营养盐与藻类群落的相关性进行研究。结果表明,鄱阳湖藻类生物量在春季(5.72mg/L)及秋季(5.12mg/L)出现两个峰值,最低值出现在夏季(3.41mg/L);氮磷变化趋势基本相同,都是在夏季出现最低值,冬季出现最高值,氮营养盐浓度相对较高,氮磷比全年较高。藻类群落的季节性变化规律为全年绿藻占优势,除此之外,蓝藻在春秋季占优势,硅藻在冬季占优势,其群落演替是导致藻类丰度与营养因子相关性出现季节性差异的重要原因;藻类群落的分布主要受总磷、硝氮、氨氮的影响,其中春、秋季节氨氮与藻类群落分布的相关性大于硝氮,夏冬则反之。     

显微彩色图像处理在藻类识别统计中的应用

水体中藻类与水质状况之间存在着密切的关系，可根据藻类综合指数、生物多样性指数等对被监测水体的水质状况做出评价。为此，通过对水体中藻类的显微彩色图像进行处理和分析，提出了藻类显微彩色图像识别统计的方法。通过研究图像的预处理、分割和识别等过程，识别出水体中的藻类并统计出藻类细胞的个数。实验结果表明，与人工识别统计方式相比，显微彩色图像识别符合率大于90％。     

沂河水质评价模型研究及其应用

为了研究影响流域水质的关键水质指标，以沂河为研究区域，基于2006-2019年水质数据，采用水质指数法对河流水质进行评价与建模。水质指数可以将大量复杂的水质数据转变为一个单独指标来反映水质整体状况，目前常被用于进行水质评价。共分析10个水质指标，包括TP、pH、WT、DO、NO₃-N、BOD₅、F^-、COD、SO₄^2-和NH₃-N。基于多元线性回归分析筛选流域关键水质指标，构建了沂河关键水质指标评价模型WQI_min，简化了评价所需的水质指标。结果表明：无论是否加权，四指标模型和六指标模型的拟合程度和预测精度都未达到最高，不是本研究的最优模型；五指标模型WQI_min+WT^w具有良好的水质评价性能，R²=0.972,MSE=0.51,PE=2.07%,P<0.05，是本研究最优关键水质指标模型。该模型包括5个水质指标：NH₃-N、BOD_...     

基于分形理论的地下水位时间序列特征分析

通过R/S分析法和q阶矩结构分割函数法对柳园口灌区地下水位时间序列特征进行了研究。结果表明,地下水位时间序列存在着分形特征,分形维数处于1.054～1.311之间,并且地下水位具有长程相关性,对初始条件较为敏感;同时地下水位时间序列也具有多重分形特征,但多重分形特征较弱。     

藻类在湖泊富营养化评价应用中的问题探讨

随着人类的人口增长和经济的快速发展,湖泊,特别是城中湖,污染状况越来越严重,越来越多的湖泊呈现富营养化状态,及时发现并全面反映湖泊被污染的程度,对有针对性地进行治理起到了重要的作用。反映湖泊富营养化程度的指标很多,藻类作为湖泊的初级生产者,能够反映出更多理化指标所不能反映出的状况,在湖泊富营养化评价中起     

瀛湖水环境问题调查研究

2011年,国家水质良好湖泊生态环境保护试点工作启动。为编制《瀛湖湖泊生态环境保护试点实施方案》,2012年6月以来对安康市瀛湖开展了多次实地调查。调查研究显示瀛湖水环境存在三大问题:一是湖区水质存在恶化趋势;二是湖区渔业资源遭到严重破坏;三是湖泊水体营养物质含量较高,存在水华风险。根本原因是,入湖污染负荷增加逐渐超过湖库的环境容量,湖内水生生态系统结构失调进一步加剧了这一问题。最后针对瀛湖当前存在的水环境问题和制约水环境改善的因素,结合目前国内外湖泊保护经验,提出了相应保护建议。     

基于主成分分析法的西南山区河道型水库水环境变化特征研究

西南山区河道型水库具有与平原地区不同的特征,兼具河流和湖泊的双重形态特性。由于水库水深大、水温低等特点,水库季节性分层现象会造成水库物理、化学和生物过程发生改变。以西南山区典型河道型水库——紫坪铺水库为例,基于2016-2017年紫坪铺水库12个断面的监测数据结合季节变化特征进行时间聚类分析,结果表明:(1)水质受季节变化呈现2个变化时期:5-9月为河流形态期,1-4月及10-12月为湖泊形态期。(2)通过主成分分析和多元线性回归分析发现水体营养状态在不同时期受不同主成分的影响。湖泊形态期水质主要受水体污染状态和磷元素的影响,其次是农业营养物质影响;河流形态期水质主要受生物化学因素和人类活动的影响,其次是有机物的影响。(3)水质因子间的相关性用主成分分析简化后发现,Chla与各因子明显相关,且各自形态期内浊度、TP等主要指标与Chla的浓度分布有着密切的关系。在水库不同形态时期中进行研究,可避免因单一水文形态期内水质指标间的相关性导致结果不准确,使水质分析结果更加全面、真实,在反映西南山区河道型水库水体的营养状态上具有一定的研究意义。     

广利灌区总干渠水质及氮磷污染初步评价

【目的】针对灌区绿色发展面临严峻挑战和水环境不断恶化等问题,探究广利灌区总干渠水质及氮磷污染现状及其对灌区水环境的影响,进一步提出灌区水环境问题解决建议。【方法】于2019年6—12月,在灌区内总干渠中选取具有代表性的6个断面,进行了6次水质监测,测定水体中的总氮(TN)、总磷(TP)、COD_Cr和BOD₅等反映水质和氮磷污染的基本指标。采用适用于我国河流水质综合评价的综合水质标识指数法和富营养化评价的对数型幂函数普适指数公式对河流水质及富营养化情况进行评价。【结果】①广利灌区86%的水体水质能满足Ⅴ类农业水域功能区的用水要求,且综合水质标识指数随时间和空间变化显著,7月66.7%水体处于劣Ⅴ类水标准,在三号闸和补源进水口取样点出现了黑臭水体。②广利灌区水体富营养化严重,灌区内水体100%处于富营养状态,富营养化评价综合指数(EI)峰值出现在7月补源进水口处(80.5),且41.6%的水体处于重富营养化状态。③TN平均质量浓度为5.30 mg/L,为地表水Ⅴ类水标准的2.65倍,TP平均质量浓度为0.156 mg/L,氮、磷比为33.97∶1,适宜藻类生长。【结论】广利灌区总体水质可满足农业功能区用水要求,但富营养化水平较高,尤其是氮污染严重,灌区内的原生态土渠和水生植物使河流具有良好的自净能力,能发挥其生态功能作用。因此,建议加强灌区内入河水体的污染控制尤其是氮磷污染的监测;同时渠道衬砌要考虑生态环境、配比生态衬砌和原生态土渠、河道搭配水生植物,进而对河水中的氮磷等污染物进行吸附,以改善灌区水环境。     

沈乌灌域天然湖泊非冰封期水质阶段性评价与分析

沈乌灌域湖泊水质状况对灌域生态环境有着重要影响。【目的】揭示沈乌灌域内天然湖泊水质状况,阐明节水改造工程实施和特殊的灌溉制度对湖泊水质变化的影响。【方法】针对沈乌灌域8个典型天然湖泊2016─2017年非冰封期(3─11月)水质监测数据,借助SPSS软件,采用主成分分析方法,选取CODMn、NH3-N、TN、TP、DO 5个因子作为评价指标,对研究对象进行了水质评价并对其水质变化原因进行了阐述。【结果】沈乌灌域8个典型湖泊水质在非冰封期处于动态变化,3─5月水质较好,一般能达到Ⅲ类水质,6─9月水质处于波动期,介于Ⅲ～Ⅴ类,10─11月水质开始好转,水质最差通常出现在8月与9月。【结论】8个典型湖泊其水质随时间波动较大,在节水改造工程实施年份,节水改造工程附近的湖泊水质有所降低,氮素是影响湖泊水质的主要因素。     

基于ENVI的大纵湖流域土地利用变化及其对水质影响研究

为定量研究大纵湖流域土地利用类型与水质之间的关系,利用ENVI对大纵湖流域2012年和2016年Landsat TM遥感图像解译,采用监督分类法将土地分为6种类型,并与水质进行灰色关联。结果表明:①大纵湖流域以耕地和建设用地为主,两者比例超过总面积的70%。从2012-2016年,耕地和未利用地面积不断减少,主要流入林地和水域。②2012-2016年大纵湖水质指标总体均呈现先略有下降后缓慢改善的趋势。③湖泊水质整体上与土地利用类型的灰色关联度最大的是建设用地,其次是未利用地和水域,林地、耕地和草地的灰色关联度相对较低;各水质指标与土地利用的灰色关联度差异较大。研究表明,林地、草地对水质改善有着积极作用,因此在大纵湖流域上游多植树种草,有利于维护生态环境健康。     

乌梁素海富营养化水体pH值与其它指标的相关性初探

内蒙古乌梁素海是河套灌区灌排水系的重要组成部分，针对其水体富营养化、浮游动植物等生物多样性减少，水位下降，盐碱化加剧等问题，采用野外监测和室内试验相结合的方法，测试了水质的物理、化学、生物等各项指标，通过SPSS软件进行了乌梁素海水体pH值与溶解氧、电导、化学需氧量、总氮、总磷、叶绿素等污染指标的相关性研究。研究pH与其他水体指标的相关性，对控制水体盐碱化有重要意义。研究结果表明：pH值与电导的相关系数0.629，与溶解氧相关系数为0.696，与总磷的相关系数为-0.542，与COD、总氮、叶绿素没有直接关系，由于污染物的输入，水体中的酸碱中和反应产生的氢离子引起了pH值的升高，水体中藻类光合作用是引起pH值升高的重要因素，因此，研究pH与其他指标的相关性为控制和治理水体污染提供了一定的理论依据。     

苏州湖泊水源地浮游植物群落特征及营养状况分析

为探讨苏州市湖泊水源地浮游植物群落特征及演变规律,于2016年7月至2017年6月对苏州市9个湖泊水源地进行了不同季节采样调查。经聚类分析后选取的渔洋山、浦庄、尚湖、阳澄湖以及傀儡湖5个代表性水源地进行分析。5个水源地共定量检出浮游植物8门86属186种,绿藻门种类数最多,共38属87种,其次为硅藻门和蓝藻门;藻类总密度和生物量均为阳澄湖和傀儡湖偏多,蓝藻门和硅藻门优势度较大。综合浮游植物多样性指数和综合营养指数评估,渔洋山、浦庄、尚湖水源地总体处于中营养状态,阳澄湖和傀儡湖水源地处于轻度富营养化状态。通过Pearson分析浮游植物群落与TN、TP、NH_3-N、COD_(Mn)呈正相关,与DO、pH和SD呈负相关,磷为影响浮游植物生长的主导因子。     

包头市南海湖冰封期营养盐和叶绿素a时空分布特征研究

【目的】探究在冰封过程中营养盐及叶绿素a的空间分布以及营养盐与叶绿素a的相关关系。【方法】以包头市南海湿地中的南海湖为研究对象,分别在常温期和冰封期对南海湖内采样点的总氮、总磷、氨氮、硝态氮、亚硝态氮、溶解性总磷、溶解性正磷酸盐及叶绿素a质量浓度及相关环境因子进行测定,并进行相关性分析。【结果】(1)南海湖中营养盐在时空分布上有一定规律,时间上有明显的季节性差异,空间上存在明显的区域性差异。季节性差异主要受自然因素的影响包括光照、温度;区域性差异主要受人为活动的影响。(2)冰封条件下Chl.a质量浓度与DIN、DIP、TN、TP、NH4+-N、NO3--N均呈显著正相关关系(P0.05),说明冰封条件下南海湖水体中营养盐量的高低在一定程度上影响着浮游藻类的增长。(3)结冰使污染物由冰向水中迁移,冬季温度低,污染物难以被降解,导致水质恶化。【结论】冰封期南海湖水体的N/P比平均值为11.38,判定水体富营养化的主控因子是P,因此在冰封期应严格控制含P污染源排入是南海湖水体富营养化的关键。     

对虾养殖溶解氧浓度组合预测模型EMD-RF-LSTM

溶解氧（DO）浓度是对虾养殖水质检测的核心指标。为提高对虾养殖溶解氧浓度的预测精度,本研究提出了一种基于经验模态分解、随机森林和长短时记忆神经网络（EMD-RF-LSTM）的对虾养殖溶解氧浓度组合预测模型。首先采用经验模态分解（EMD）对养殖水质溶解氧浓度时序数据进行多尺度特征提取,得到不同尺度下的固有模态分量（IMF）;然后分别采用长短时记忆神经网络（LSTM）和随机森林（RF）对高、低频不同尺度IMF进行建模;最后结合各分量预测结果构建叠加模型,实现对溶解氧浓度时序数据的综合预测。本研究模型在广东省湛江市南三岛对虾养殖基地展开了试验及应用,在基于真实数据集的性能测试中,经验模态分解后EMD-ELM模型与极限学习机（ELM）模型对比,平均绝对误差（MAPE）、均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）分别降低了30.11%、29.60%和32.95%。在经验模态分解基础上用RF和LSTM对不同特征尺度的本征模态分量分别预测后叠加求和,EMD-RF-LSTM模型预测的精度指标MAPE、RMSE和MAE分别为0.0129、0.1156和0.0844,其中关键指标MAPE较EMD-ELM、EMD-RF和EMD-LSTM分别降低了84.07%、57.57%和49.81%,预测精度显著提高。结果表明,本研究针对经验模态分解后高、低频分量分别预测的策略可有效提升综合性能,表明本研究模型具有较高的预测精度,能够较准确地实现对虾养殖水体中溶解氧浓度预测。     

基于MIKE21的南四湖上级湖水量水质响应模拟研究

南四湖是南水北调工程中十分重要的调蓄湖泊,对于南四湖水量水质之间关系的研究具有非常重要的意义。在总结分析前人对南四湖上级湖水量水质研究的基础上,由统计数据资料,运用MIKE21模型,模型参数主要选取湖内糙率、污染物扩散系数以及污染物降解系数,模型所选取的污染物指标为COD和TP两种。对模型参数进行验证后,模型具有一定的代表性和准确性。将模型应用于模拟方案进行模拟分析,模拟分析了多情景下南四湖上级湖内水质变化过程,并根据结果分析得到南四湖上级湖内水量水质响应关系,为南四湖水质改善提供理论依据。     

基于多重分形的土壤粒径分布与土壤物理特性关系

为阐明粒径分布与土壤物理特性之间的关系,测定了土壤颗粒组成、土壤容积密度和饱和导水率等参数,运用多重分形谱参数描述了土壤粒径分布的非均匀性,探讨了土壤粒径分布多重分形参数与土壤容积密度、饱和导水率等参数之间的关系。结果表明：土壤粒径分布的多重分形谱参数D1/D0和Δα可以反映土壤粒径分布的非均匀程度,参数与土壤粘粒含量密切相关,当土壤非均质性较大时,土壤中粘粒含量较多,表现为土壤容积密度增大,而饱和导水率减小。因此,土壤粒径分布的多重分形参数可以作为反映土壤物理性质的指标。