水体富营养化及水华预警

密云水库水华
动物园水华 密云水库水华
紫竹院水华
2、富营养化与水华评价指标
2.1水体富营养化评价
营养化评价是根据水的使用功能，按照 一定的评价因子、质量标准和评价方法， 对河湖泊水库富营养化发展过程中某一状 态进行定量描述。
目前对水华发展和暴发的评价还没有定量 描述。
富营养化发生基本参数
水体基本指标： 总磷、总氮、CODMn、BOD5、微量元素（Fe、Mn、
国家生活饮用水卫生标准（GB5749－2006） 国家地表水环境质量标准（GB3838－2002）
水源地的微囊藻毒素－LR的限值是 0.001mg/L，比氰化物低20倍。
目前我们实验室正在对水华暴发与微囊藻 毒素的关系进行研究。
2. 引起水体酸碱度和溶解氧周期性变化，破坏水生生 态系统
溶解氧
典型日水华发生时溶解氧昼夜变化
1.3 水华的危害
1. 分泌致癌的藻毒素，威胁地表饮用水源地安全 藻类在生长过程中分泌出藻毒素，是一种生物
毒素，通过饮水或食物链进入人体，能损害肝脏， 具有促癌效应，直接威胁人类的健康和生存 。
藻毒素的毒性很强，其急性毒性是纯砒霜的数百 倍。
藻毒素在生物体内降解很慢，呈现累积效应，并 可引起二次中毒。
误差收敛曲线
数据拟合曲线
数据来源
不同输入参数的预测模型
阳光房数据 温度、溶解氧、TN、N/P、叶绿素、光照
水温、浊度、溶解氧、氨氮、叶绿素、光照
现场自动监
测数据
水温、浊度、溶解氧、氨氮、叶绿素
预测精度 93.2% 85.7% 72.4%
2
ln
0.328 0.3591.066T 20
TP
TP 0.027
I
I 1177.39
Dmax
1.08T 20－M
Ca
2.营养状态指数模型
TSIG
(i)
1
10.6
ln(
ci ci0
)
rij
Rij
m
Ri2j
j 1
水华综合评价函数：
n
F WiTi
i 1
Wi 为第i种评价参数的权重系数（多属性决策理论计算出）
科学预测河湖中富营养化的产生, 并采取 相应措施减少其带来的影响是我国水资源 保护急需解决的重大问题。
汇报内容
1、富营养化发生及其危害 2、富营养化与水华评价指标 3、水华预测系统及其效果 4、水质远程信息传输及水华评价预测系统
1、富营养化发生及其危害
1.1富营养化概念
河湖水库等水体接纳过量氮、磷等营养 物质，使藻类和其它水生生物大量繁殖， 水体透明度和溶解氧发生变化，造成水体 水质恶化，加速河湖水库等水体的老化， 从而使水体的生态系统和水功能受到损害。
温度，光照，溶解氧，总氮，总磷，叶 绿素a
实验模拟水华发生的实验结果与理论模 拟结果相同。
3.4水华短期预测方法
开始
预测指标分析模块
试验方案修正 实验数据、现场检测数据
粗糙集理论 （实验数据、现场检测数据）
智能模型修正
N
确定水华发生预测 指标体系
神经网络/支持向量机 的水华预测模型
符合实际情况？ Y
4.影响水体的感官性状，破坏旅游
太湖水华（2006.6）
太湖水华（2006.6）
淡水湖、库暴发“水华”
滇池水华（2002.9）
滇池水华（2002.9）
滇池水华（2002.9）
近海暴发“赤潮”
1999年上海外滩赤潮
1989年黄骅赤潮
美国佛罗里达州赤潮
富营养化状态一旦形成，水体中营养素 被水生生物吸收，成为其机体的组成部分， 水生生物死亡腐烂过程中，营养素又释放 到水中，再次被生物利用，形成植物营养 物质的循环。
没有一个被大 家公认通用的 具有可比性的 水环境质量评 价数学模型；
水环境预测中的问题
目前主要方法是基于水 体富营养化机理的各种 数学模型，如磷模型、 水体动力学模型等，或 者是数学模型的变型， 如指数法等， 应用效 果不理想。
大多数利用数学模
型建立的水体营养
状况评价系统，其
解
作用停留在“评价
决
”阶段，真正能“
室外阳光房模拟水华实验
阳光房模拟水华实验在线检测
阳光房模拟培养发生的水华
室内智能培养箱水华控制因子正交实验
3.2 水华预测模型的提出
鉴于水华形成过程的非线性和复杂性， 目前对其机理还没有一个完整清楚地诠释， 直接基于机理建立评价与预测模型遇到了 很大的困难。为了避免机理不清楚给建模 带来的问题，使用神经网络（BP和RBF神 经网络）建立水华评价与预测模型。
等五项指标。 没有同藻类细胞生长密切相关的光照强度、
pH值、温度等指标。
综合营养状态指数法
m
I Wj I j i 1
以chla作为基准参数，计算权重：
Wj
rij 2
m
rij2
j 1
营养状态指数计算公式：
I (chla) = 10 (2.5+1.086 lnchla) I (TP) = 10 (9.436+1.624 lnTP) I (TN) = 10 (5.453+1.694 lnTN) I (SD) = 10 (5.118-1.94 lnSD) I (CODMn) = 10 (0.109+2.661ln CODMn)
测试、运行、修改
水华预测模块
（1）水华短期预测效果（8～24小时）
输入参数：温度、溶解氧、TN、N/P、叶绿素（前一天）、光照。 数据选取：选取阳光房6月-8月“单数小时” 数据用于训练，双数小时用于检 验。
水华短期预测模型训练
水华短期预测结果
阳光房数据预测效果
数据输入：温度、溶解氧、TN、N/P、叶绿素、光照 预测参数：24小时后的Chl_a 值
水体富营养化及水华预警
北京工商大学 崔莉凤
Email: cuilf@th.btbu.edu.cn Tel: 68985473, 13621319979
河湖富营养化是我国目前以及今后相当 长一段时期内面临的重大水环境问题。
“十一五”国家总量控制计划
水体：COD、氨氮(总氮)、总磷
近年来，我国每年都有因蓝藻暴发造成水 源污染而被迫减产甚至停产，对工农业生 产和饮用水安全构成了严重的威胁。
式中: chla单位mg/m3，SD单位m， 其它指标 mg/L。
I＜30 30≤ I≤50 I>50 50＜ I≤60 60＜I≤70 I >70
贫营养（Oligotropher） 中营养（Mesotropher） 富营养 (Eutropher)
轻度富营养(light eutropher) 中度富营养(Middle eutropher) 重度富营养(Hyper eutropher)
利用历史数据进行神 经网络建模，可以模 拟水环境、水华内在 变化机理，可以对水 质状况进行预测 ；
神经网络建模过程 中，会自动调整各 环境因子在评价和 预测中的权重 ， 充分反映各因素的 客观情况；
可以尽可能多的考虑 各专业领域内对水环 境有重要影响因素的 参数和因子；
3.3 水华预测指标
结合粗糙集理论以及主成分分析法，确 定水华预测指标体系如下：
16 14 12 10 8 6 4 2 0
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 时间
北护城河
沿昆玉河岸走时发现大约20cm左右的死鱼，旁 有大量缠绕的水草及一些烟头、纸筒。
3.与高等水生植物竞争与拮抗
A、与高等水生植物竞争营养源与光源； B、分泌拮抗物质，抑制高等水生植物生长。
我们研究藻类光和作用平均活化能、水体 综合营养状态指数、透明度的共同作用， 构建水华评价函数模型。
2.2水华评价函数模型
水华
化学因素 ： 营养元素（N、P）、
PH值、 微量元素等 ；
水华综合评价函数
基本参数：光照强度、水温、叶绿素a、 总磷、总氮、透明度。
1.铜绿微囊藻光合作用平均活化能模型
E
RT
富营养化的水体即使切断外界营养物质来 源，也很难自净和恢复，因而有时也称之 为生态癌症。
污染较为严重的麦钟桥河段
从2003 年北京的西海、后海、前海、 筒子河和北海、中南海入口、朝阳公园及 北京动物园等多处河湖水体发生了严重的 “水华”；北京市的饮用水源之一的密云 水库的库区水质为中营养型， 有向富营养 型转化的趋势； 而官厅水库的库区水质为 中富营养型。
0.01 0.026 0.064 0.16
0.4 1
总磷 (mg/L) 0.001 0.004
0.01 0.025 0.05
0.1 0.2 0.6 0.9 1.3
总氮 (mg/L)
0.02 0.05 0.1 0.3 0.5 1.0 2.0 6.0 9.0 16.0
高锰酸盐指数 (mg/L) 0.15 0.4 1.0 2.0 4.0 8.0 10.0 25.0 40.0 60.0
水华综合计算值分级：
[0 0.25] 无水华 F= (0.25 0.34] 轻度水华
(0.34 0.45] 中度水华 >0.45 重度水华
Байду номын сангаас
数据计算结果
水华综合评价 轻度水华 中度水华 重度水华
富营养化评分法 中度营养化 重度富营养化 重度富营养化
经过大量数据计算，富营养化评价的结果和水华综合评 价结果概念是有区别的。
方法优点： 公式明确,应用面广，在环保系统和高等院校广泛使用.
方法缺点： 五项参数权重有别，计算时缺一不可。
评分法
营养程度 贫营养
中营养 轻度富营养 中度富营养 重度富营养
评分值
10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
叶绿素a (mg/L) 0.0005 0.001 0.002 0.004
透明度 (m) 10.0 5.0 3.0 1.5 1.0 0.5 0.4 0.3 0.2 0.12
水体富营养化与水华
藻密度（个/ml） chl-a（μg/L）
1.0E+07
藻密度
90
9.0E+06
叶绿素a
80
8.0E+06
70
7.0E+06
60
6.0E+06
50
5.0E+06
4.0E+06
40
3.0E+06
误差收敛曲线
数据拟合曲线
现场自动监测数据预测效果（无光照数据）
数据输入：水温、浊度、溶解氧、氨氮、叶绿素 预测参数：8小时后的Chl_a 值
图7 误差收敛曲线
图8 数据拟合曲线
现场自动监测数据预测效果（输入光照数据）
数据输入：水温、浊度、溶解氧、氨氮、叶绿素、光照 预测参数：8小时后的Chl_a 值
方
预测”的少；
案
缺乏比较客观、可 靠的确定环境因子 及其权重的方法；
经验或者专业知识的 不同使得水环境评价 方法有本质上的不同 ，造成了对同一个问 题的不同认识，甚至 结论相反。
神经网络建模本质 上是一种黑箱建模 方法，它不需要对 研究对象的内在机 理进行准确的数学 描述；
解 决 方 案
神经网络 模型
通过对实验数据的分析，结果表明该评价模型能用于描 述水华生长的不同阶段，为水华预测与治理提供参考依据。
3、水华预警系统及其效果
3.1 系统模型的实验基础
➢ 室外模拟培养实验（研究水华成因及规律） ➢ 室内正交实验（研究水华影响指标的相关性） ➢ 铁、锰微量元素对藻类生长的影响实验 ➢ 叶绿素a与藻密度相关性研究实验 ➢ 水华阈值的研究 ➢ 水体中氮磷对藻类营养盐代谢的影响 ➢ 水生植物化感作用对藻类营养盐代谢的影响 ➢ 构建铜绿微囊藻和混合藻种的动力学模型 ➢ 提出水华综合评价模型
30
2.0E+06
20
1.0E+06
10
0.0E+00
0
1 5 9 13 17 21 25 29 33 37 41 时间（天）
北海水样实验条件
光照强度 6000Lx、 水温26℃，进行恒温 培养。
每天同一时间分别测 定每个水样的藻密度 和叶绿素a。
富营养化水体与水华暴发有必然的联系， 由于在水华暴发期，藻类细胞呈指数增长， 细胞密度往往在1～2天内即达到平衡点， 所以水体富营养化评价指标体系不适合使 用在水华的评价。
1.2 营养物质
特指对水生生态系统中的生产者而言的营养物质，包括 水生植物和藻类生长所需的所有元素。分常量元素和微量 元素。 常量元素：包括碳、氢、氧、氮、磷等构成植物细胞主体 的元素。
藻类细胞经验公式：C106H263O110N16P
微量元素：包括铁、铜、锰等
水生植物和藻类细胞生长的限制性营养元素一般为氮和 磷。大部分湖库一般表现为磷限制型富营养化。
Mg、Zn等）、水体流速、水体中的各种高等或低等的动植 物等等。 感官指标：
色度、透明度、浊度、气味、水体表面性状等。 气象指标：
光照强度、水温、风力、湿度、气压、降雨量等。 表征指标：
藻密度、叶绿素a、溶解氧、pH值等。
目前富营养化评价指标
➢ 综合营养状态指数法（中国环境监测总站 推荐）
➢ 评分法（水利部门推荐） CODMn、总磷、总氮、叶绿素a和透明度