巢湖藻类生物量季节性变化特征

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巢湖生态系统

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2.恢复和重建湖泊滨岸带生态系统
(1)建立环湖湿地保护带: 环湖湿地系统能有效阻滞、截留 地表径流携带的悬浮物 , 降解氮、磷营养物和其它有机物 . 为此,考虑将沿湖地势低洼、易涝、经济效益不高的农物,改造成人工湿地生态系统。芦苇、香蒲等水生植物在我 国分布广泛,适应环境能力强,对氮、磷营养物去除效果好, 又具有一定的经济价值,是较理想的物种。
三、巢湖生态修复治理工程
1.巢湖底泥生态疏浚
底泥生态疏浚区域的选择 : 巢湖生态疏浚的目的在于清除 高营养盐含量的表层沉积物质,包括沉积在底泥表面的悬浮、 半悬浮状的由营养盐形成的絮状胶体或休眠状态的活体藻 类或藻类残骸、动植物残体等。就巢湖底泥分布情况看,生 态疏浚主要在两大区域进行:一是巢湖接纳合肥市污水的主 要区域 , 即合肥市第四自来水厂南侧区域 , 四水厂湖内 3km 取水口区域 , 十五里河入湖区域及十五里河河道区域 ; 二是 巢湖市沿湖一带,即位于该市取水口及城市污水排放口附近 所在区域。
二、巢湖水环境现状及变化趋势
1.水质日趋恶化:20世纪50年代前,巢湖曾是水质良好、生 物多样性丰富的大型天然湖泊。 60 年代初巢湖建闸 , 湖泊 与长江水体交换能力大大减弱 , 吞吐功能丧失 , 最终演变成 人工调节的半封闭水体。由于水利工程建设改变了原湖泊 生态环境 , 加上汇水区经济、社会的快速发展 , 致使湖泊水 质日趋恶化。到80年代,巢湖水质已超出国家地面水环境标 准。 2 . 水生生物多样性破坏严重:湖泊水质的日趋恶化 , 使得 鱼类资源 ( 尤其是优质鱼类 ) 面临枯竭之危。如享誉全国的 巢湖特产“三珍”之一——天然螃蟹已基本绝迹,银鱼的产 量也在逐年下降。20世纪70年代,巢湖还有水鸟44种及2亚 种 , 水生管束植物 42 属50种, 浮游植物 71属 196 种。如今种 类、数量均呈下降趋势

巢湖水

巢湖水

摘要巢湖水源富营养化严重,藻类生长旺盛,在对巢湖含藻水物征深入研究的基础上,采用高效组合处理技术,除藻、除嗅味及有机物,达到优质供水的目的。

关键词含藻水高效组合处理除藻嗅味有机物巢湖水源位于合肥市东南方15公里,面积800平方公里,流域包括合肥市、巢湖市等7个市、县,由于受到这些城市及其县郊的工业、生活、农田泾流等污废水的污染,氮、磷、有机物含量高,富营养化严重,夏秋季藻类生长繁殖旺盛,数量达2000×104个/升,并伴有腥臭味,给供水净化处理带来一定难度。

目前安徽省加大了对巢湖污染治理的力度,巢湖水质得到改善。

但随着进入21世纪,合肥市供水事业加快了改革发展的步伐,近年来我公司对巢湖微污染水源进行了大量实验和研究,采用高效处理净化工艺加强对含藻水的处理,严格按照《城市供水200年技术进步发展规划》,向大型一类水司的标准努力,初步实现了优质供水。

一、巢湖水源藻类概况:巢湖水源终年含藻,随着季节变化,藻的种类和数量差异较大,藻量低于500×104个/升时,对常规处理影响不大,达到1000×104个/升,根据藻的种类不同对净水效果的恶化程度不同。

藻类的生长繁殖受多种生态因子的影响:水的化学成分、气候、水温、水深、光照条件等,每年均有变化,但总体赵热规律性较明显,一般包括四个变化时期:1、低平衡期:上年11月至本年3月冬春季,白天日照时间短,水温低,藻类的代谢作用微弱,生长、繁殖速度较慢,一些喜温性的藻类失去活性沉入湖底,水中藻含量的50——200×104个/升,以硅藻占优,也包括绿藻、蓝藻等。

2、生长期:每年4、5月份春末,气温逐渐升高,巢湖水深平均3米左右,水温分层不明显,水温也升高,藻类代谢强度成倍增加,湖水中C、N、P等养分充足,藻类迅速生长繁殖,并且水温升高湖底底泥中有机物释放溶出,促进了沉积的藻类活性,在光照充足时,一些具伪空泡容积增大,上浮到水面进行光合作用,夏初湖面上有时可见细条状水华,藻量增加到1000——2000×104个/升,蓝藻占优。

巢湖蓝藻水华影响因素分析

巢湖蓝藻水华影响因素分析

巢湖蓝藻水华影响因素分析任文巢湖管理局环境监察支队 DOI:10.32629/eep.v2i6.335[摘 要]总氮总磷是影响藻类繁殖的主要营养盐,蓝藻生长的最适温度范围是25~35℃,水温25℃以上即为巢湖蓝藻生长以及蓝藻水华暴发期,此时叶绿素a和藻密度与各项监测指标均呈极显著正相关,反映了巢湖藻类的季节性生长和蓝藻水华形成过程对水体理化指标及营养盐浓度的极显著影响。

蓝藻暴发期间,藻类生物对氮元素的富集程度大于水体反硝化的程度。

对巢湖水位与蓝藻应急监测各项指标进行相关性检验,结果显示,巢湖水位与水温呈极显著正相关,与其他指标均无相关性[1]。

[关键词] 蓝藻水华;营养盐;水位;影响巢湖流域位于安徽省中部,东南涉临长江,西接大别山山脉,北依江淮分水岭,东北邻滁河流域,属于长江下游左岸水系。

湖区面积760km 2,湖泊东西两端向北翘起,中间向东突出,成“凹”字形,多年平均水位8.4m,平均深度2.5m。

巢湖是国家重点治理的“三河三湖”之一,巢湖污染成因主要有:长期积聚的污染负荷是造成水体恶化的根本原因,江湖阻隔的封闭水域是加剧污染富集的主要原因,逐步消失的环湖湿地是加剧生态恶化的重要原因,较为适宜的生长环境是诱发蓝藻暴发的客观原因[2]。

每年的6月-9月是巢湖蓝藻暴发的高发期。

蓝藻的生长离不开营养盐,本文从营养盐、水文等因素角度,来探究巢湖蓝藻水华的影响因素。

1 营养盐表1 巢湖藻类指标与营养盐指标区域均值的相关矩阵总氮总磷是影响藻类繁殖的主要营养盐,采用相关性分析来判别藻类生长与营养盐的相互关系。

表1-表3分别为2014年至2018年东西半湖及全湖的区域均值、各点位单次监测值、水温25℃以上的单次监测值相关性分析结果。

可以看出,叶绿素a和藻密度与pH值、DO、高锰酸盐指数、总磷均呈极显著正相关,水温25℃以上时,叶绿素a和藻密度与总氮呈极显著正相关,其他情况下,叶绿素a和藻密度与氮元素相关性不明显。

2010—2021_年巢湖蓝藻水华暴发的动态变化规律及驱动因素分析

2010—2021_年巢湖蓝藻水华暴发的动态变化规律及驱动因素分析

2010 2021年巢湖蓝藻水华暴发的动态变化规律及驱动因素分析高芮,陈希子,钱圆,钱华㊀(安徽省巢湖管理局湖泊生态环境研究院,安徽合肥238000)摘要㊀为了解巢湖蓝藻水华暴发的动态变化规律及其影响因素,基于2010 2021年巢湖水华暴发面积㊁频次㊁藻密度及叶绿体a含量,分析了巢湖近10年蓝藻水华暴发的动态变化规律㊂结果表明,巢湖蓝藻在每年4 9月增殖较快,巢湖蓝藻水华暴发面积在2010 2018年呈上升趋势,2018年达434km2,为巢湖蓝藻水华暴发的拐点,此后水华面积下降㊂2017 2021年巢湖藻密度稳中有降,水华面积呈下降趋势,但水华暴发频次未见减少㊂基于近10年巢湖营养盐浓度㊁气温㊁水位㊁降雨量㊁日照时数数据与蓝藻水华暴发面积的相关分析表明,氮㊁磷营养盐是诱发巢湖藻类增殖的主要原因,气温㊁降雨量㊁日照时数㊁水位等气象水文因子为巢湖蓝藻水华暴发的驱动因素㊂关键词㊀巢湖;蓝藻水华;动态变化;驱动因素中图分类号㊀X524㊀㊀文献标识码㊀A㊀㊀文章编号㊀0517-6611(2023)18-0069-05doi:10.3969/j.issn.0517-6611.2023.18.016㊀㊀㊀㊀㊀开放科学(资源服务)标识码(OSID):AnalysistoDynamicchangesandDrivingFactorsofCyanobacteriaBloomsinChaohuLakefrom2012to2021GAORui,CHENXi⁃zi,QIANYuanetal㊀(LakeEcologicalEnvironmentResearchInstituteofAnhuiChaohuManagementBureau,Hefei,Anhui238000)Abstract㊀TofindoutthedynamicchangesandinfluencingfactorsofcyanobacteriabloomsinChaohuLake,thedynamicchangesofcyanobac⁃teriabloomsinChaohuLakeinthepast10yearswereanalyzedbasedonthewaterbloomarea,frequency,algaldensity,andchloroplastcontenfrom2010to2021.TheresultsshowedthatcyanobacteriabloomsinChaohuLakeproliferatefasterfromApriltoSeptembereachyear,andtheareacyanobacteriabloomsshowedanupwardtrendfrom2010to2018,withatotalareaof434km2in2018,asaturningpointoftheoutbreakofcyanobacteriabloomsinChaohuLake.Followed,theareaofthebloomshasdecreased.From2017to2021,thedensityofalgaesteadilyde⁃creased,andtheareaofalgaehasshownadownwardtrend,butthefrequencyofcyanobacteriabloomsoutbreakshasnotdecreased.Basedonthecorrelationanalysisbetweennutrientconcentration,temperature,waterlevel,rainfall,sunshinehoursdatainthepast10yearsandtheout⁃breakareaofcyanobacteriablooms.TheresultshownedthatnitrogenandphosphorusnutrientsarethemaincausesofcyanobacteriabloomsinChaohuLake,andmeteorologicalandhydrologicalfactorssuchastemperature,rainfall,sunshinehours,andwaterlevelarethedrivingfactorsfortheoutbreakofcyanobacteriabloomsinChaohuLake.Keywords㊀ChaohuLake;Cyanobacteriablooms;Dynamicchanges;Drivingfactors基金项目㊀国家自然科学基金面上项目(52070063)㊂作者简介㊀高芮(1984 ),男,安徽庐江人,高级工程师,硕士,从事流域水环境治理和湖泊蓝藻水华防控研究㊂收稿日期㊀2023-05-30㊀㊀蓝藻是淡水湖泊中较常见的浮游植物种类,在适宜的气象条件和营养盐浓度下,就会暴发性地生长,形成蓝藻水华[1]㊂蓝藻水华导致水质恶化,继而破坏湖泊生态系统结构,引起水生态系统功能退化,造成严重的生态环境风险或直接的环境污染[2-3]㊂因此,掌握巢湖蓝藻水华的动态变化特征,对控制水华及建立预警机制㊁评价蓝藻生态环境风险㊁研究蓝藻水华暴发的原因非常重要㊂巢湖蓝藻水华历史悠久,可以追溯到19世纪末㊂据生长在巢湖周边群众反映,当地人沿巢湖一带每年捞取数百万担蓝藻作为农田肥料,称之为 巢湖之宝,禾苗之父 [4]㊂随着湖泊营养盐的累积,巢湖蓝藻水华自20世纪80年代逐渐加剧,至20世纪90年代初期,进入到蓝藻水华历史上的高峰期;自2005年,大规模水华发生的频度由原先集中在6月,发展至目前1 11月均有发生;从暴发范围上,从原先主要集中于西半湖,发展至目前扩延到东半湖龟山一带的全湖性水华暴发[5]㊂蓝藻水华的发生使得巢湖的生态服务功能和价值减弱,制约了区域社会经济可持续发展,因此有必要开展巢湖蓝藻水华近年来的动态变化特征研究㊂蓝藻水华暴发是湖泊受物理㊁化学㊁生物等因素综合影响的结果㊂一方面为内在因素,如较高的湖泊富营养化状态是蓝藻水华发生的根本原因,包括藻类生长需要的营养物质㊁藻类自身的生理结构[6]㊂另外一方面为外在因素,如在营养盐充足的情况下,环境因素对蓝藻水华的暴发和扩散起到重要作用[6-8],如风速㊁温度㊁降水等气象条件对蓝藻水华暴发有不容忽视的影响[9-10]㊂因此,有必要开展巢湖蓝藻水华暴发的驱动力因素研究,可结合风力㊁降雨㊁温度等环境条件,来提前预测巢湖蓝藻水华暴发现象,便于采取相关对策㊂该研究对2010 2022年巢湖蓝藻水华的时空变化特征进行分析,并进一步探究巢湖蓝藻水华暴发与气象因素间的响应关系,为巢湖蓝藻水华的预测预警及控制提供参考㊂1㊀材料与方法1.1㊀数据来源㊀为保证长序列数据分析的科学性和代表性,蓝藻水华监测数据采用2010 2021年安徽省巢湖管理局环境保护监测站对巢湖湖区的蓝藻应急监测数据,如藻密度均值㊁叶绿素a浓度均值㊁pH㊁DO㊁CODMn㊁氨氮㊁总磷㊁总氮;采用生态环境部卫星环境应用中心‘巢湖水华遥感监测日报“数据来统计2010 2021年巢湖蓝藻水华暴发频次㊁累积面积;累积气温㊁日降雨量及日照时数等气象数据采用巢湖湖区航标气象站自动监测数据;水文数据水位采用巢湖中庙水文站自动监测数据㊂所有自动监测数据经人工清洗后使用㊂1.2㊀分析方法㊀采用Origin2023软件对试验数据处理分析及作图;使用SPSS软件进行藻类指标与营养盐指标的Person相关性分析;使用Excel进行Chla与TN的相关性作图㊂安徽农业科学,J.AnhuiAgric.Sci.2023,51(18):69-73㊀㊀㊀2㊀结果与分析2.1㊀2010 2021年藻类密度㊁叶绿色a浓度的年际㊁月度变化特征㊀图1(a)显示,2010 2021年巢湖藻密度均值在277 1049万个/L,最大值出现在2015年,最小值出现在2021年㊂从总体趋势来看,巢湖蓝藻水华程度呈现先上升后下降趋势,峰值出现在2015年;2017 2021年巢湖藻密度稳中有降,水华程度有所好转㊂图1(b)统计2010 2021年巢湖蓝藻应急监测期间各月的藻密度及叶绿素a均值可以发现,藻密度和叶绿素均呈先上升后下降的变化过程,其中叶绿素在6月份相对较高,藻密度在8月份相对较高㊂根据蓝藻生长阶段理论,4月㊁5月是蓝藻开始复苏生长的季节,4 8月藻类生物量不断累积,至8月份藻类生物量达到极值,9月开始藻类进入消亡期,藻类生物量逐渐降低[5,11],可知该研究结果是符合蓝藻生长阶段理论的㊂图1㊀2010 2021年巢湖蓝藻水华藻密度年际变化(a)与藻类密度㊁叶绿素a年际月均变化(b)Fig.1㊀Interannualvariationofalgaldensityincyanobacteriabloom(a)andinterannualandmonthlychangesinalgaldensityandchloro⁃phylla(b)inChaohuLakefrom2010to20212.2㊀2010 2021年巢湖水华暴发频次㊁累积面积变化特征㊀由生态环境部卫星环境应用中心的水华遥感监测数据可知,巢湖蓝藻水华出现的次数与累积面积呈较大幅度波动,其中2011㊁2021年出现的次数较少,2011㊁2013年累积面积较小[12]㊂图2㊀2010 2021年巢湖蓝藻水华年际累积暴发面积㊁次数(a)与最大㊁平均暴发面积线性拟合(b)Fig.2㊀Interannualchangesinareaandfrequencyofaccumulatedoutbreakofcyanobacteriablooms(a)andlinearfittingofmaximumandav⁃erageoutbreakareas(b)inChaohuLakefrom2010to2021㊀㊀自2010年以来,巢湖蓝藻水华发生的最大面积呈逐渐增加趋势㊂2018年发生近10年来最大面积水华,水华发生面积达到434km2,其次是2015年,最大水华发生面积为322km2(图2)㊂从2010 2021年的蓝藻水华规模统计结果来看,2018年是蓝藻水华最严重的年份,蓝藻水华暴发次数㊁最大暴发面积㊁累积暴发面积㊁平均暴发面积均出现在该年;2011年是蓝藻水华情况较好的年份,其中水华暴发次数㊁累积暴发面积均最小,最大暴发面积和平均暴发面积相对较小㊂总体来看,巢湖水华发生规模呈上升趋势,分阶段来看,2018年是巢湖蓝藻水华暴发的拐点,近年来总体规模呈下降趋势,但暴发频次未见减少[13]㊂2.3㊀巢湖蓝藻水华驱动因素分析2.3.1㊀营养盐㊂从2010 2021年叶绿素a与各营养盐指标的多年月均变化情况分析可知(图3),氨氮和总氮从5月份开始呈下降趋势,10月份开始呈上升趋势,与叶绿素变化趋势相反,藻类的生长需要吸收水体中的营养盐物质,形成一种生物富集效应[11],因而除了随气温升高,水体生物脱氮和水体反硝化脱氮能力增强外,藻类的生长同样会影响水体中营养盐的含量,藻类生长导致水体中含氮营养盐浓度降低[12]㊂与水体中总氮及氨氮含量变化趋势不同,高锰酸盐指数和总磷从5月份开始呈上升趋势,10月份开始呈下降趋势,与叶绿素变化趋势相同[14]㊂巢湖为浅水湖泊,水体随风浪影响扰动大,理化条件的改变会很容易传导至巢湖底质上07㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀安徽农业科学㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀2023年图3㊀巢湖营养盐月均变化Fig.3㊀MonthlyaveragechangesinnutrientssaltsinChaohuLake覆水[13]㊂由于上覆水pH升高以及水体中总磷的生物富集,使得水体对底泥中的磷存在一种 泵吸作用 ,即底泥中磷的释放,导致水体总磷浓度上升[15]㊂㊀㊀表1 3分别采用2008年至2021年6月巢湖东西半湖及全湖的区域均值㊁各点位单次监测值㊁水温25ħ以上的单次监测值,用Person相关性分析方法,来判别藻类生长与各环境因子之间的相互关系㊂分析表明,水体中pH㊁DO与叶绿素a和藻密度呈显著正相关,说明藻类生长过程中藻类光合作用有利于水体中溶解氧的恢复,pH也随之上升[14]㊂叶绿素a与水体中CODMn㊁藻密度呈显著相关性,说明水体中CODMn主要来源于藻类生长产生的有机质㊂表1㊀巢湖藻类指标与营养盐指标区域均值矩阵Table1㊀CorrelationmatrixbetweenalgaeindexesandnutrientindexesinChaohuLake指标IndexpHDOCODMn氨氮NH3⁃N总磷TP总氮TN叶绿素aChlaDO0.674∗CODMn0.291∗0.299∗氨氮NH3⁃N-0.294∗-0.237∗0.103∗总磷TP0.091∗0.0410.333∗0.438∗总氮TN-0.170∗-0.080∗0.168∗0.636∗0.471∗叶绿素aChla0.105∗0.155∗0.276∗0.263∗0.297∗0.251∗藻类密度Algaldensity0.320∗0.345∗0.372∗0.0160.203∗0.101∗0.515∗㊀注:∗表示在0.05水平相关性显著;n=910㊂㊀Note:∗indicatesasignificantcorrelationatthe0.05level;n=910.表2㊀巢湖藻类指标与营养盐指标单次监测结果矩阵Table2㊀CorrelationmatrixofsinglemonitoringresultsofalgaeandnutrientindicesinChaohuLake指标IndexpHDOCODMn氨氮NH3⁃N总磷TP总氮TN叶绿素aChlaDO0.600∗CODMn0.236∗0.212∗氨氮NH3⁃N-0.220∗-0.172∗0.191∗总磷TP0.090∗-0.0080.426∗0.430∗总氮TN-0.181∗-0.081∗0.222∗0.700∗0.410∗叶绿素aChla0.144∗0.136∗0.340∗0.142∗0.272∗0.155∗藻类密度Algaldensity0.297∗0.321∗0.343∗0.0170.188∗0.063∗0.565∗㊀注:∗表示在0.05水平相关性显著;n=7055㊂㊀Note:∗indicatesasignificantcorrelationatthe0.05level;n=7055.表3㊀巢湖藻类指标与营养盐指标单次监测结果矩阵(水温>25ħ)Table3㊀CorrelationmatrixofsinglemonitoringresultsofalgaeindicesandnutrientindicesinChaohuLake(watertemperature>25ħ)指标IndexpHDOCODMn氨氮NH3⁃N总磷TP总氮TN叶绿素aChlaDO0.660∗CODMn0.247∗0.280∗氨氮NH3⁃N-0.177∗-0.135∗0.187∗总磷TP0.102∗0.070∗0.413∗0.452∗总氮TN-0.111∗-0.034∗0.253∗0.620∗0.477∗叶绿素aChla0.143∗0.174∗0.350∗0.170∗0.272∗0.198∗藻类密度Algaldensity0.289∗0.354∗0.337∗0.0260.179∗0.104∗0.567∗㊀注:∗表示在0.05水平相关性显著;n=4294㊂㊀Note:∗indicatesasignificantcorrelationatthe0.05level;n=4294.㊀㊀进一步筛选数据,选取水温>25ħ㊁藻密度>200万个/L时各指标监测值,取对数分析,结果见图4㊂ln(Chla)与ln(TN)㊁ln(TP)的正相关性表明了氮㊁磷营养盐是诱发藻类增殖的主要原因㊂2.3.2㊀气象因素㊂对巢湖气象数据进行分析,发现2010 2021年水华发生时对应的气温往往高于13ħ㊂将气温超过13ħ日均气温累加,作为适于巢湖蓝藻水华发生的活动积温,可以看出巢湖年累积气温和高于13ħ气温的年出现天1751卷18期㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀高芮等㊀2010—2021年巢湖蓝藻水华暴发的动态变化规律及驱动因素分析数均呈显著增长趋势(图5),这与前文分析的蓝藻水华规模总体趋势一致,表明巢湖蓝藻水华发生面积增大可能受全球气候变暖的影响[16]㊂图4㊀ln(Chla)与ln(TN)㊁ln(TP)的相关性Fig.4㊀Positivecorrelationbetweenln(Chla),ln(TN)andln(TP)图5㊀2010 2021年巢湖站高于13ħ的累积气温及高于13ħ出现天数Fig.5㊀Thecumulativetemperatureabove13ħandthenumberofdaysabove13ħinChaohuStationfrom2010to2021㊀㊀将2010年以来巢湖每年最大面积水华发生时间的前半个月的日降雨量及日照时数进行分析发现,最大面积水华发生前半个月基本均有集中降雨或暴雨事件(图6),推测可能是集中降雨造成的污染物集中入湖导致藻类的大量繁殖从而形成水华;另外还存在大面积水华发生前半个月无集中降雨或暴雨情况,但由图6可知,该种情况下水华发生前半个月基本都对应长时间的日照,适宜的光照条件加上适宜的温度也非常有利于蓝藻水华的形成[17]㊂图6㊀2010 2021年巢湖最大面积水华发生前半个月对应的日降雨量及日照时数变化Fig.6㊀ChangeofdailyrainfallandsunshinedurationcorrespondingtothefirsthalfmonthofthelargestareaofcyanobacteriabloomsinCha⁃ohuLakefrom2010to20212.3.3㊀水文㊂除气象㊁水质因素外,影响蓝藻水华发生强度及空间分布的还包括水位过程㊁湖泊换水周期等[18]㊂2010 2021年,巢湖最高水位为13.43m,发生在2020年7月22日,最低水位为8.13m,发生在2017年2月21日,二者相差5.30m,水位变幅较大(图7)㊂对比历年蓝藻水华面积可以发现,每年水位峰值过后,都会出现较为密集的蓝藻水华现象㊂这主要是因为水位峰值一般出现在汛期,持续降雨导致大量外源污染物汇入,加之持续高温,在静风条件下蓝藻水华极易暴发[19]㊂27㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀安徽农业科学㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀2023年图7㊀巢湖水位变化情况Fig.7㊀VariationofwaterlevelintheupperreachesofChaohuSluice3㊀结论与展望(1)2010 2018年,巢湖蓝藻水华发生规模总体呈上升趋势㊂但是,2018年是巢湖蓝藻水华暴发的拐点,2018年巢湖水华发生面积达到434km2,此后水华面积下降㊂2017 2021年巢湖藻密度稳中有降,水华面积呈下降趋势,但水华暴发频次未见减少㊂巢湖蓝藻在每年4 9月增殖较快㊂(2)Person分析表明叶绿素a㊁藻密度与巢湖高锰酸盐指数㊁总磷㊁氨氮㊁总氮浓度显著相关㊂在水温>25ħ㊁藻密度>200万个/L条件下,2010 2021年Chla浓度对数值与TN㊁TP浓度对数值呈正相关性,表明氮㊁磷营养盐是诱发巢湖藻类增殖的主要原因㊂(3)2010 2021年巢湖水华发生时,大气气温在13ħ以上㊂巢湖年累积气温㊁气温高于13ħ的年天数㊁水华发生前半个月的降雨量㊁年日照时数㊁水位变化趋势与巢湖蓝藻水华面积动态变化趋势一致,表明气温㊁降雨量㊁日照时数㊁水位均与巢湖蓝藻水华暴发有关㊂结合巢湖水体营养盐浓度,温度㊁降雨㊁水位等条件,可提前对巢湖局部水体区域的水华暴发趋势进行预测,便于巢湖环境管理部门采取相关对策与应急措施,减轻水华危害,这对巢湖水污染防治及周边生态平衡保护具有积极作用㊂参考文献[1]徐颢溪.巢湖蓝藻水华现象诱因及其治理措施[J].滁州学院学报,2020,22(2):6-9.[2]胡旻琪,张玉超,马荣华,等.巢湖2016年蓝藻水华时空分布及环境驱动力分析[J].环境科学,2018,39(11):4925-4937.[3]苟婷,马千里,王振兴,等.龟石水库夏季富营养化状况与蓝藻水华暴发特征[J].环境科学,2017,38(10):4141-4150.[4]土壤农化教研组,陆艾五.巢湖湖靛的调查研究初报[J].安徽农学院学报,1959(2):91-99.[5]孔繁翔,高光.大型浅水富营养化湖泊中蓝藻水华形成机理的思考[J].生态学报,2005,25(3):589-595.[6]蒋晨韵,唐晓先,王璨,等.气象因子对巢湖水源地蓝藻水华暴发的影响[J].江苏农业科学,2019,47(10):281-286.[7]吴珺,李浩,曹德菊,等.巢湖东半湖蓝藻水华暴发时空动态及成因[J].农业环境科学学报,2013,32(10):2035-2041.[8]于洋,彭福利,孙聪,等.典型湖泊水华特征及相关影响因素分析[J].中国环境监测,2017,33(2):88-94.[9]李加龙,罗纯良,吕恒,等.2002 2018年滇池外海蓝藻水华暴发时空变化特征及其驱动因子[J].生态学报,2023,43(2):878-891..[10]范裕祥,金社军,周培,等.巢湖蓝藻水华分布特征和气象条件分析[J].安徽农业科学,2015,43(4):191-193,198.[11]PETTERSSONK,HERLITZE,ISTVÁNOVICSV.TheroleofGloeotrichiaechinulatainthetransferofphosphorusfromsedimentstowaterinLakeErken[J].Hydrobiologia,1993,253(1):123-129.[12]黄钰铃,陈明曦,刘德富,等.不同氮磷营养及光温条件对蓝藻水华生消的影响[J].西北农林科技大学学报(自然科学版),2008,36(9):93-100.[13]朱广伟,秦伯强,高光.风浪扰动引起大型浅水湖泊内源磷暴发性释放的直接证据[J].科学通报,2005,50(1):66-71.[14]许海,刘兆普,袁兰,等.pH对几种淡水藻类生长的影响[J].环境科学与技术,2009,32(1):27-30.[15]张曼,殷鹏,支鸣强,等.太湖藻型及草型湖区底泥内源污染及释放机制研究[J].环境科学学报,2023,43(6):247-257,.[16]杨东方,陈生涛,胡均,等.光照㊁水温和营养盐对浮游植物生长重要影响大小的顺序[J].海洋环境科学,2007,26(3):201-207.[17]HULL,SHANK,HUANGLC,etal.Environmentalfactorsassociatedwithcyanobacterialassemblagesinamesotrophicsubtropicalplateaulake:Afocusonbloomtoxicity[J].Scienceofthetotalenvironment,2021,777:1-13.[18]高芮,唐晓先,蒋晨韵.引江济巢对巢湖水质及蓝藻水华的影响分析[J].水资源开发与管理,2018,16(6):54-57.[19]JONESID,ELLIOTTJA.Modellingtheeffectsofchangingretentiontimeonabundanceandcompositionofphytoplanktonspeciesinasmalllake[J].Freshwaterbiology,2007,52(6):988-997.3751卷18期㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀高芮等㊀2010—2021年巢湖蓝藻水华暴发的动态变化规律及驱动因素分析。

巢湖及环湖支流水环境状况月报

巢湖及环湖支流水环境状况月报

巢湖及环湖支流水环境状况月报安徽省水文局第1期2017年8月2日根据安徽省水文局2017年7月水质水量监测结果,现将巢湖及环湖支流水环境状况综述如下:一、巢湖湖区1、水质状况巢湖东半湖:水质为Ⅳ类,水质一般,主要超标项目为总磷和铁。

与6月相比水质有所下降。

巢湖西半湖:水质为劣Ⅴ类,水质很差,主要超标项目为总磷、氨氮、五日生化需氧量。

与6月相比水质无明显变化。

2、营养化状况巢湖东半湖:营养状态指数为62.1,呈中度富营养。

巢湖西半湖:营养状态指数为70.4,呈中度富营养。

3、藻类状况巢湖湖区藻类以蓝藻为主,绿藻、硅藻次之,部分湖区有隐藻、裸藻、甲藻、黄藻出现。

优势种群为蓝藻门中的鱼腥藻,其次为绿藻门中的十字藻。

另外,蓝藻门中的微囊藻、平裂藻、颤藻也在部分湖区大量出现。

西半湖部分湖区有“零星水华”发生,其余大部分湖区呈临界状态。

如风浪持续较小,气温持续高温,巢湖蓝藻有可能会大面积爆发。

4、蓄水动态巢湖月平均水位为8.59m,比上年同期平均低3.57m,较多年平均值低0.11m。

月最高水位8.81m,月最低水位8.27m;月末较月初,水位增高了0.41m。

巢湖平均蓄水量21.68亿m3,比上年同期平均少27.64亿m3,较多年平均值少3.7 %。

月最大蓄水量23.36亿m3,月最小蓄水量19.23亿m3;月末较月初,蓄水量增加了3.14亿m3。

二、环巢湖支流1、水质状况南淝河:水质为劣Ⅴ类,主要超标项目为氨氮、总磷、五日生化需氧量。

与6月相比无明显变化。

十五里河:水质为劣Ⅴ类,主要超标项目为氨氮、总磷、五日生化需氧量。

与6月相比无明显变化。

派河:水质为劣Ⅴ类,超标项目为氨氮、总磷、化学需氧量。

与6月相比无明显变化。

杭埠河:水质为Ⅲ类,水质较好。

与6月相比水质有所下降。

白石天河:水质为Ⅳ类,超标项目为化学需氧量和高锰酸盐指数。

与6月相比无明显变化。

裕溪河:水质为Ⅲ类,水质较好。

与6月相比无明显变化。

兆河:水质为Ⅲ类,水质较好。

巢湖蓝藻水华与气象条件Word免费范文精选

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巢湖蓝藻水华与气象条件的关系范裕祥巢湖气象局汇报内容引言资料来源和处理结果结论与讨论一、引言蓝藻是一种原始而古老的藻类原核生物,常于夏、秋季节在富营养化湖泊中大量繁殖,在水面形成一层蓝绿色而有腥臭味的浮沫,被称为“水华” 。

澳大利亚和新西兰环境保护委员会将蓝藻水华定义为:在富营养化水体中蓝藻大量繁殖,水体中藻细胞叶绿素a 质量浓度达10 mgm-3 或藻细胞达1.5104mL-1,并在水面形成一层蓝绿色且有恶臭味的浮沫。

二、资料来源和处理2.1 蓝藻水华数据巢湖蓝藻水华暴发的次数和面积的数据来源于安徽省气象科学研究所的2009-2013年蓝藻卫星遥感信息,共151个样本。

二、资料来源和处理2.2 气象数据及处理巢湖周边有巢湖、合肥、肥东、肥西四个国家气象站和若干个加密自动气象站,考虑气象数据的代表性、准确性、比较性,这里选择合肥国家基本气象站2009-2013年气温、降水、日照、风等气象数据。

气温数据有日平均气温、5日积温(不包括当日,下同),降水分为日降水量、20-8时降水量、8-20时降水量。

风为二分钟风向风速、日照时数。

气象资料的统计分析方法按照中国气象局的气象资料统计的相关技术规定进行。

巢湖蓝藻水华暴发与气象因子之间的关系,通过SPSS18.0 软件,进行Pearson相关性分析。

3.1 蓝藻水华分布特征分析14 12 10 8 6 4 2 0 5月45 40 35 30 25 20 15 10 5 0 2009 2010 2011 2012 20132009 2010 2011 2012 2013 6月 7月 8月 9月 10月 11月3.1 蓝藻水华分布特征分析从卫星图片上看巢湖的西半湖是蓝藻的主要暴发区域,并且该区域为蓝藻重度暴发区。

总结151次暴发过程,结论如下:(1) 巢湖蓝藻暴发期集中在每年的5~11月,每年的夏秋两季是巢湖藻类的主要暴发期,其中9、10月是蓝藻暴发主要月份。

巢湖夏、秋季浮游植物叶绿素a及蓝藻水华影响因素分析

巢湖夏、秋季浮游植物叶绿素a及蓝藻水华影响因素分析

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摘 要 : 0 7年 6—1 20 1月份 , 对设 置 在 巢湖 全 湖 的 2 3个 样 点 水 体 的 理 化指 标 水 温 ( ) p wT 、H值 、 解 氧 ( O) 总 氮 溶 D 、
( N) 总 磷 ( P 、 T 、 T ) 活性 磷 ( P 以及 浮 游植 物 的种 类 组 成 和 叶 绿 素 a C l ) 度 进 行 了调 查 分 析 。 结 果 表 明 : 巢 R ) ( h— 浓 a 在 湖夏秋 季温差变化 不大的环境 中, 温度依 然是影响藻类生物量的重要 因素。夏 、 季蓝藻为最主要 的藻类类群 ( 秋 其
p yo a ktn s e is c mpo iin a h o o yla c n e ta in. T e u t ho d t tltl ha g n t mp r t e e vr n e t h tpln o p ce o sto nd c l rph l— o c nr to he r s ls s we ha i e c n e i e e aur n io m n . t C an b cei st e ma n a g e t x Ala im a s a y i a n h mia a tr r infc n l stv l o r ltd. I he y o a tra i h i la a a. g e b o s nd ph sc la d c e c lfc os we e sg i a ty po iiey c reae i nt

巢湖市水源地铜绿微囊藻(Microcystis aeruginosa)藻团粒径时空分布规律

巢湖市水源地铜绿微囊藻(Microcystis aeruginosa)藻团粒径时空分布规律

巢湖市水源地铜绿微囊藻(Microcystis aeruginosa)藻团粒径时空分布规律范帆;李文朝;柯凡【摘要】于2011年4-8月按月对巢湖市水源保护湖区不同水深及不同区位的铜绿微囊藻藻团粒径进行抽样调查,利用统计分析方法,归纳了巢湖水源保护湖区铜绿微囊藻藻团粒径的时空分布规律.湖区铜绿微囊藻藻团出现在4月中旬至5月中旬之间,S1与S2点位表层的藻团粒径与中、底层的均存在显著差异.粒径小于200 μm的藻团在各水深的分布都比较均匀,没有明显的趋向性;粒径在200~800μm 范围内的藻团更易集中在湖水表层;粒径超过800 μm的藻团更易集中在湖水底层.各月份外湖区S2点位藻团粒径水平均高于内湖湾S1点位.由于易受短时气象条件的影响,藻团粒径按月时间尺度变化的规律性不强.藻团形状在整个空间分布上没有显著差异性,但随着季节变化,逐渐由狭长形向规则形变化.藻团粒径的分布范围表明,大型仿生式蓝藻清除设备的过滤筛网对水源湖区铜绿微囊藻藻团的理论过滤效率为99.81%.%An investigation of Microcystis aeruginosa colony diameters in different water depths and locations was carried out monthly in the protection zone of water source region of Chaohu City from April to August, 2011. The spatio-temporal distribution characteristics of the colony diameter were summarized using statistical analysis. The M. aeruginosa colony appeared between mid-April and mid-May, there was significant difference between the surface layer and lower-middle layers on colony diameters at both sampling sites of SI and S2. Colonies with diameters less than 200 (i.m distributed vertically homogeneously in the water column, colonies with diameters between 200 Ltn and 800 μmtended to gather in the water surface, and colonies with diameters greater than 800 μm were apt to aggregate in the bottom layer. The lev el of colony diameter of outer sampling site (S2) was higher than that of inner sampling site ( SI ) in each month. Because the colony diameters were easily affected by the short-term meteorological condition, the variance of colony diameters didn't show conspicuously regular monthly. There was no significant difference in the spatial distribution of colony shape, while it shifted graduelly from elongated to regular with seasons changing. The distribution range of colony diameters indicated that, in theory, 99.81% of the total M. aeruginosa colonies can be fdtered by the large bionic equipment for clearing cyanobaeteria.【期刊名称】《湖泊科学》【年(卷),期】2013(025)002【总页数】8页(P213-220)【关键词】铜绿微囊藻;藻团粒径;形状因子;分布;巢湖【作者】范帆;李文朝;柯凡【作者单位】中国科学院南京地理与湖泊研究所湖泊与环境国家重点实验室,南京210008【正文语种】中文巢湖位于安徽省中部,是我国第五大淡水湖,湖泊面积约780 km2,平均水深4.5 m.巢湖不仅是安徽省重要的渔业基地和航运通道,也是巢湖市及周边地区重要的饮用水水源地.自1970s 以来,巢湖富营养化程度日益加剧,夏、秋季蓝藻水华肆虐,严重影响了当地工业生产用水以及城市居民供水[1].大部分可以形成水华的蓝藻种群易在水体中聚集成藻团,以藻团形式存在的蓝藻占据了整个种群的大部分比例.清除蓝藻藻团可以有效减少水华蓝藻的总生物量,从而降低蓝藻水华的危害程度甚至预防水华的暴发.根据蓝藻上述特性成功研制的大型仿生式水面蓝藻清除设备,能汲取5 cm 富含蓝藻水层,通过高密度超低孔径筛网对湖水中蓝藻进行藻水分离,对肉眼可见蓝藻分离率达100%,处理流量可达1000 m3/h.铜绿微囊藻是巢湖水华蓝藻主要优势种群之一,由于其在水体中分布范围广、持续周期长[2]以及产藻毒素的特性[3],危害性远高于其他藻类.因此,本文着重考察巢湖水源地铜绿微囊藻藻团粒径季节性发育及分布状况,为设备对铜绿微囊藻藻团的过滤效率研究提供科学的理论依据.1 材料与方法1.1 湖区简介巢湖市水源保护湖区位于巢湖东北角(30°34'31″~31°36'45″N,117°47'8″~117°50'54″E),西至龟山,东至裕溪河口.整个湖区是一个西宽东窄的湖湾,面积大约10 km2,平均水深2.7 m,西部湖界横断面长约2.5 km.湖区西部水面开阔,与外湖湖水交换频繁,湖东呈“Y”型岔口,岔口北段为封闭水湾,内有一个小型码头,供渔政船停靠,水深较大,最深处达5 m 左右,南段为裕溪河口.建于河口上的巢湖闸是调节巢湖水量的关键性水利工程,闸门未开时,水源湖区呈半封闭状态.水源地南岸多丘陵,北岸地势较为平坦.巢湖水源保护湖区是整个巢湖目前唯一的水源地,湖区内设有巢湖市第一和第二自来水厂的取水口.该水源地不仅为巢湖市居民提供饮用水水源,同时也为周边企业生产用水以及居民生活用水提供水源,因此水源地水质的优劣对巢湖市的经济与民生有着重大影响.1.2 采样点设置在水源湖区设置2 个采样点(图1),采样点S1(31°35'31″N,117°51'7″E)位于内湖湾内,平均水深约为4.5 m.采样点S2(31°35'59″N,117°45'36″E)位于湖区西部大湖面上,平均水深约为3.4 m.由于南岸丘陵、湖岸大坝以及河口大桥等建筑物的阻隔,内湖湾受风浪的扰动较小,特别是南岸丘陵对西至西南风风力有明显的削弱作用,相比开阔湖面,前者受到的水力扰动明显低于后者.图1 巢湖市水源保护湖区地理区位及采样点位置Fig.1 Location of water protection zone of Chaohu City and sampling sites1.3 水样采集与处理2011年 4-8月,每月中旬分别在 S1、S2点位采集表层(S1:水下0.5 m,S2:水下0.5 m)、中层(S1:水下 2.0 m,S2:水下1.5 m)和底层(S1:水下4.0 m,S2:水下3.0 m)水样.用有机玻璃采水器(容量2.5 L)在每个深度取样多次,倒入大桶(容量10 L)中混合搅匀,再用采样瓶采集1 L 水样,目的是尽量减小因采样不均导致的系统误差.在水样采集后现场加入15 ml 鲁哥试剂固定,用作后续的藻团计数以及粒径测量.用Kestrel 4500 型便携式气象仪测量采样时的瞬时风速,用采水器自带的温度计测量水温.1.4 样品分析与数据采集经鲁哥试剂固定后的1 L 水样在实验室静置24 h 后浓缩至30 ml,转入定量瓶待测.用于藻团计数与粒径测量的仪器为Nikon Ts100 型光学倒置显微镜,显微镜摄像头为DS-Fi1 型.首先进行铜绿微囊藻的鉴别和藻团计数,藻种的鉴别参照文献[4-5],藻团的计数参照文献[6].通过该显微镜自带测量软件(NIS-Elements D,图2)在一定放大倍数(40 ~200 倍)下对各样品中铜绿微囊藻藻团粒径进行测量.测量工作开始之前,先用测微台尺定标各个放大倍数下象素对应的实际长度.每次测量样品时,将定量瓶充分摇匀,从中央部分吸取0.1 ml 样品于0.1 ml 计数框内,随机测量出现在视野中的藻团100 个.在手动测量每个藻团的二维投影面积(S)和拟合椭圆的长短轴(A 轴、B 轴)后,软件会自动生成等圆直径(d)和长短轴比(A 轴/B 轴),在后文中前者简称为粒径,后者的倒数简称为形状因子.形状因子(shape factor)是图像分析以及显微镜检中用来数值化描述颗粒形状的无量纲量,常用来表示微粒形状与理想形状(如圆形、球形、等多边体形)之间的差异,与颗粒大小无关[7].椭圆轴比(axial ratio of an ellipse)是常用的形状因子之一,被大多数图像分析系统所采用,其值为拟合椭圆的短长轴比,比值范围为0 ~1,比值越接近0 颗粒越狭长,越接近1 颗粒越规则、越接近理想形状.计算该量时,对轴的定义有两种:一为颗粒二维投影轮廓的最长轴与最短轴,两轴不一定垂直;二为与颗粒二维投影面积相差最小的理想椭圆的长短轴,两轴相互垂直[8],本实验中对藻团形状因子的测量采用的是后者.采样期间各月份的每日气象数据资料由巢湖气象监测台站(58326)提供.由于5月份内湖湾进行航道疏浚,考虑到扰动底泥及水层对实验结果的影响,未采集S1 的水样.同时因为在4月份水样中没有观测到铜绿微囊藻藻团,因此实际只测量了5月份S2 点位,6、7、8月份S1 和S2 点位的藻团参数.图2 显微镜测量软件工作界面Fig.2 Working interface of the measurement software1.5 实验数据分析用SPSS 17.0 统计分析软件分别对各月份S1、S2 点位3 个水深的藻团粒径和形状因子进行单因素方差分析(One-way ANOVA,α=0.05),比较水源湖区不同水深藻团粒径和形状因子的分布差异.分别对各月份S1、S2 点位的藻团粒径总样本及形状因子总样本(将3 个不同水深的样本混合)进行独立样本t 检验,比较水源湖区各月份下内湖湾与外湖区藻团粒径和形状因子的分布差异.2 结果与分析2.1 铜绿微囊藻藻团粒径的统计描述铜绿微囊藻藻团之间的大小差异很大,小到只有若干个单藻构成,大到肉眼可见.粒径变化范围为20.54 ~1620.28 μm,大部分粒径分布在 30 ~300 μm 范围内,占样本总数的 96.25%,粒径小于30 μm 的藻团占样本总数的0.19%,粒径大于400 μm 的藻团占样本总数的3.56%.由图3、4 可以看出,S1、S2 各月份下不同水深的藻团粒径样本分布均呈正偏态.对各水深粒径样本分布正态性进行单样本K-S 检验的结果显示P 值均小于0.05,即粒径样本不服从正态分布.2.2 不同水深藻团粒径分布的统计分析对7 组不同水深粒径样本进行单因素方差分析的结果显示,6月份S1(df =2297,P <0.05)、8月份S1(df=2297,P <0.01)、5月份 S2(df=2305,P <0.01)和 6月份 S2(df=2297,P <0.01)不同水深的藻团粒径分布差异显著.对7 组不同水深的藻团粒径样本进行多重比较(最小显著差数,LSD)的结果显示,在上述出现显著分布差异的月份及采样点,表层与中层、表层与底层的粒径分布差异显著高于中层与底层,因此水源湖区藻团粒径在水柱中的分布差异主要来自表层与中、底层的差异.图3 6-8月S1 点位不同水深的铜绿微囊藻藻团粒径分布Fig.3 Distribution of M.aeruginosa colony diameter in different depths at S1 site from June to August图4 5-8月S2 点位不同水深的铜绿微囊藻藻团粒径分布Fig.4 Distribution of M.aeruginosa colony diameter in different depths at S2 site from May to August不同粒径水平的铜绿微囊藻藻团在不同水深的分布存在差异,3 组不同粒径水平的藻团在不同水深的比例分布(图5)表明,粒径小于200 μm 的藻团在各水深的分布都比较均匀,在整个水柱中的分布没有明显的趋向性.粒径大于200 μm 的藻团在表层水中的分布比例明显高于中、底层,说明粒径较大的藻团易于在水柱表层聚集.同时也发现,在7、8月S2 采样点,无论是粒径小的藻团还是粒径较大的藻团,在各水深的分布都比较均匀.图5 3 组不同粒径范围的铜绿微囊藻藻团在不同水深的比例分布Fig.5 Ratio distribution of M.aeruginosa colonies in three ranges in different water depths2.3 不同湖区藻团粒径分布的统计分析分别对6、7、8月S1 和S2 采样点整个水柱的粒径样本(将3 个水深的藻团粒径样本混合,作为采样点的月粒径样本)进行独立样本t 检验,检验结果(表1)显示:两个采样点的藻团粒径分布存在显著差异,各月份下S2 的藻团粒径均值均大于S1.两个采样点藻团粒径随月份的变化趋势基本一致,6月份藻团粒径均值明显高于其他月份.粒径处于100 ~200 μm 区间的藻团占总样本比例最高,为44.6%,大于400μm 的藻团占总样本比例最低,为4%,上述两个区间的藻团粒径在S1 和S2 的分布比例大致相当,分别为21.3%和23.3%,1.7%和2.3%.两个采样点粒径分布差异主要来自小于100 μm 和200 ~400 μm 两个区间的藻团,前者在S1 和S2的比例分别为21.2%和11.9%,后者比例分别为5.9%和12.5%(图6).表1 各月份下S1、S2 藻团粒径样本的独立t 检验显著性及均值比较*Tab.1 Significance of independent t-test and comparison of mean values between colony diameter samples at S1 and S2 sites in each month* 显著性水平α=0.05.采样点 5月 6月 7月 8月<0.001 <0.001 <0.001粒径/μm S1- 195.8139 106.3039 114.6498粒径/μm S2 127.3384 249.4594 138.4981145.1884 P-2.4 藻团形状因子的统计分析藻团形状因子最小值为 0.14,最大值为 1.00,形状因子在 0 ~0.50、0.51 ~0.80、0.81 ~1.00 范围内的藻团占总样本比例分别为14.00%、54.63%和31.37%.对各组不同水深藻团形状因子的方差分析以及各月份下S1 与S2 采样点间形状因子的t 检验结果表明,湖区藻团形状在空间分布上没有显著差异.但形状因子均值随月份的增加逐渐增大,S1 点6-8月均值分别为0.6479、0.7400、0.7559,S2 点5-8月份均值分别为0.6439、0.6572、0.7094 和 0.7422.2.5 铜绿微囊藻藻团计数图6 铜绿微囊藻藻团各粒径区间占6-8月份粒径总样本的比例及分别在S1 和S2 的比例Fig.6 Ratios of each diameter interval against the June-to-August diameter sample and their respective ratios at S1 and S2 sites在最早观测到藻团的5月份,S2 水柱表、中、底层藻团数量分别为1545、1077、1114 个/L.6月份S1 的藻团数量略高于S2,自7月份后,S2 的藻团数量开始明显高于S1,两个采样点水柱中藻团的平均数量分别为2515、5137 个/L,这一差距在8月份进一步扩大,两个采样点藻团的平均数量分别为 4060、10183 个/L.3 讨论湖水中的微囊藻藻团不仅来自水体中微囊藻细胞的分裂增殖,同时也来自底泥中过冬藻团的补充[9].当沉积在湖底的微囊藻藻团接受到足够阳光时,细胞开始进行不产氧光合作用并生成气囊,使得藻团能够漂浮[10].水温升高也是促进微囊藻气囊生成的重要条件,当水温超过20℃时,处在黑暗环境下的非漂浮藻团能迅速重新获得浮力[11].水源湖区4月份的平均气温为17.2 ± 0.9℃,采样水温为15.3℃,低水温既不利于湖水中微囊藻的分裂繁殖[12-13],也不利于过冬藻团从底泥向湖水中迁移,因此在4月份较难观测到铜绿微囊藻藻团.水源湖区铜绿微囊藻藻团粒径在水柱中分布的差异性主要来自表层与中、底层的差异,而中层与底层之间的差异并不显著.表层的藻团粒径通常较大,不仅因为表层光照充足,利于藻团细胞的光合作用,还因为粒径大的藻团更容易克服紊流对藻团的裹挟力,从而使其能停留在水体表层[14].水源湖区粒径大于200 μm的藻团在表层的比例明显高于中、底层,因此可以将200 μm 理解为导致水柱中藻团粒径分布存在显著差异的较大藻团的粒径下限.也有研究表明粒径大于120 μm 的藻团较易集中在表层[15],两个结论的差异可能来自对藻团粒径定义的不同.Wallace 等通过模型模拟,认为粒径达到400 μm 的铜绿微囊藻藻团使自己变得足够重后沉入水底,从而能接触到泥水界面[14].Rabouille 等通过模型模拟分析后也认为粒径大于600 μm 的藻团更容易停留在深水层.当大藻团沉入湖底时,由于底层缺少光照和水温较低,减缓了藻团细胞对糖原的消耗,从而延迟了藻团向表层的回迁[16].尽管如此,长时间停留在底层也会为藻团提供一些其他优势,比如能使藻团接触到更多从沉积物中释放出来的营养物质[14,16].本实验中,在各月份下2 个采样点的表层和中层均未观测到粒径超过800 μm 的藻团,这些超大粒径藻团全都出现在底层.因此,水源湖区不同粒径范围的铜绿微囊藻藻团在各水深分布的一般规律是:粒径小于200 μm 的藻团在各水深的分布都比较均匀,没有明显的趋向性;粒径在200 ~800 μm 范围内的藻团更易集中在湖水表层;粒径超过800 μm 的藻团更易集中在湖水底层.大量研究表明风对藻类在水体中的分布有着极其重要的影响.George 等认为当风速大于3.7 m/s 时,紊流会代替层流,导致水柱中藻类趋于均匀性分布[17].Webster 通过构建模型从理论上将该临界值缩小为2 ~3 m/s[18].Cao 等通过在太湖的野外观测,得出的实际临界值为3.1 m/s[19].湖区铜绿微囊藻藻团在水柱中的分布对风速的响应十分敏感,在7月份S1、S2 点位,8月份S2 点位采样时测得的瞬时风速分别为3.6、5.3和4.6 m/s,此时风浪扰动对藻团在水柱中分布的影响已经远大于藻团自身的垂直迁移运动,因此,上述月份和采样点的藻团粒径和数量在整个水柱中的分布都趋向均匀.6月份采样前5 d(6月8-12日)湖区平均气温为26.5℃,平均风速为2.7 m/s,温度较高、风速较小的天气是导致6月份水样的藻团粒径相比5月份有显著增加的一个重要因素.从野外观测和实验模拟都证实风浪的扰动会造成粒径较大的微囊藻藻团破裂[20-21],湖区藻团粒径总体水平在6月份之后显著下降与风浪的扰动密切相关,这也说明藻团粒径的变化易受短时气象条件的影响.O'Brien 等通过实验模拟发现,在经历不同强度扰动后铜绿微囊藻藻团存在一个最大稳定粒径,大小在220 ~420 μm 之间,大于该粒径的藻团易在扰动中破裂[21].在本实验中,大部分藻团粒径分布在300 μm 以内,占粒径总样本的91.17%,粒径在300 ~400 μm 的藻团占总样本的5.27%,而大于400 μm 的藻团仅占总样本的3.56%,属于小概率事件,因此可以认为水源湖区铜绿微囊藻藻团最大稳定粒径在300 ~400 μm 范围内.外湖区的藻团粒径均值在各月份下均高于内湖湾,说明风浪扰动在显著降低湖区水体中藻团粒径总体水平的同时,也会对一定范围内藻团粒径的发育有促进作用,该范围的上限即为最大稳定粒径.这种促进作用可能是因扰动导致的水体中营养盐浓度、光照条件等环境因子变化协同作用的效果,对此机理的探讨需更深入的研究.狭长形藻团其表面积与体积的比率较大,有利于藻团对光的吸收[10],这样有助于处于复苏阶段的铜绿微囊藻提高自身对光的利用效率.而在夏季,过高强度的光照反而会抑制微囊藻的生长,此时较规则形藻团可以减少受光面积.此外,对称形状的藻类在下沉时所受阻力明显大于非对称形状藻类[22],在风浪扰动频繁的夏季,规则形状有利于增加藻团的漂浮能力.以上假设可能是引起湖区藻团形状变化的原因,但对此现象的解释还需要结合更多生物以及非生物因素的影响.大型仿生式水面蓝藻清除设备其筛网的平均孔径为30 μm,仅从藻团粒径大小的角度考虑,该设备对铜绿微囊藻藻团的理论过滤效率达到99.81%.但本文所定义的藻团粒径是对藻团实际大小的一个近似表征,当藻团近似球形时,粒径值与藻团实际大小吻合程度较高,而当藻团呈不规则形态时,上述方法的表征效果较差.这种差别会影响对筛网实际过滤效率的评估,比如两个等二维投影面积且等圆直径大于30 μm 的藻团,一个为理想球形,一个为狭长形,后者在通过筛网表面时可能会穿过网眼.尽管如此,筛网对藻团分离的实际效率仍然保持在一个相当高的水平. 研究藻团粒径分布不仅可以为相关工程应用提供科学的理论支撑,同时也在一些理论研究领域发挥重要作用,比如:在构建模拟微囊藻垂直迁移模型时需要准确的藻团粒径分布数据来支撑[21].尽管与用藻细胞数量来表征微囊藻藻团大小的方法[23]相比,本实验中所使用的图像测量技术更快速、更直观,但这种广泛应用于材料学领域的微粒粒径测量方法应用到微囊藻藻团粒径测量上,仍然存在很大的局限性.因为有的微囊藻藻团呈枝杈状,在水样中不同的悬浮姿态在显微镜视野下对应有不同的二维轮廓,并且在不同的焦距下所观测到的轮廓也不同,因此给实际测量带来相当大的难度.日臻完善的显微三维测量技术有望解决上述问题,同时精确可靠的图像自动识别分析系统也期待在藻类识别和测量领域得到进一步发展[24].4 结论1)巢湖水源湖区铜绿微囊藻藻团最早出现于4月中旬至5月中旬之间.藻团粒径分布范围为20.54 ~1620.28 μm,其中大部分粒径分布在30 ~300 μm 范围内,占总群体的96.25%.2)湖区铜绿微囊藻藻团粒径在各水深的分布差异主要来自表层与中、底层差异.粒径小于200 μm 的藻团在各水深的分布都比较均匀,没有明显的趋向性;粒径在200 ~800 μm 范围内的藻团更易集中在湖水表层;粒径大于800 μm 的藻团更易集中在湖水底层.外湖区藻团数量及藻团粒径较内湖湾均具有明显优势,两者粒径分布差异主要来自小于100 μm 和200 ~400 μm 区间段.3)风浪的扰动不仅对藻团有破坏作用,使藻团粒径整体水平显著降低,而且使藻团粒径以及数量在整个水柱中的分布趋于均匀.湖区藻团最大稳定粒径在300 ~400 μm 之间.4)铜绿微囊藻藻团形状在空间分布上没有显著差异.但随季节变化,藻团形状逐渐从狭长形向规则形演变.5)大型仿生式蓝藻清除设备对湖区铜绿微囊藻藻团的理论过滤效率可达99.81%.5 参考文献【相关文献】[1]殷福才,张之源.巢湖富营养化研究进展.湖泊科学,2003,15(4):277-283.[2]闫海,潘纲,张明明.微囊藻毒素研究进展.生态学报,2002,22(11):1968-1975.[3]Deng DG,Xie P,Zhou Q et al.Studies on temporal and spatial variations of phytoplankton in Lake Chaohu.Plant Biology,2007,49(4):409-418.[4]黎尚豪,毕列爵.中国淡水藻志.北京:科学出版社,1998.[5]Doers MP,Parker DL.Properties of Microcystis aeruginosa and M.flos-aquae (Cyanophyta)in culture:taxonomic impli-cations.Journal of Phycology,1988,24(4):502-508.[6]国家环境保护总局《水和废水监测分析方法》编委会.水和废水监测分析方法:第4 版.北京:中国环境科学出版社,2002.[7]Friel JJ,Grande JC,Hetzner D et al.Practical guide to image analysis.Ohio:ASM International,2000.[8]Nafe R,Schlote W.Methods for shape analysis of two-dimensional closed contours-a biologically important,but widely neglected field in histopathology.Electronic Journal of Pathology and Histology,2002,8.2:022-02.[9]Tsujimura S,Tsukada H,Nakahara H et al.Seasonal variations of Microcystis populations in sediments of Lake Biwa,Japan.Hydrobiologia,2000,434(1/2/3):183-192.[10]Naselli-Flores L,Barone R.Steady-state assemblages in a Mediterranean hypertrophic reservoir.The role of Microcystis ecomorphological variability in maintaining an apparent equilibrium.Hydrobiologia,2003,502(1/2/3):133-143.[11]Thomas RH,Walsby AE.The effect of temperature on recovery of buoyancy byMicrocystis.Microbiology,1986,132(6):1665-1672.[12]孔繁翔,高光.大型浅水富营养化湖泊中蓝藻水华形成机理的思考.生态学报,2005,25(3):589-594.[13]陈宇炜,秦伯强,高锡云.太湖梅梁湾藻类及相关环境因子逐步回归统计和蓝藻水华的初步预测.湖泊科学,2001,13(1):63-70.[14]Wallace BB,Bailey MC,Hamilton DP et al.Simulation of vertical position of buoyancy regulating Microcystis aeruginosa in a shallow eutrophic lake.Aquatic Sciences,2000,62(4):320-333.[15]Wu X,Kong FX.Effects of light and wind speed on the vertical distribution of Microcystis aeruginosa colonies of different sizes during a summer bloom.International Review of Hydrobiology,2009,94(3):258-266.[16]Rabouille S,Salencon MJ.Functional analysis of Microcystis vertical migration:a dynamic model as a prospecting tool.Ⅱ.Influence of mixing,thermal stratification and colony diameter on biomass production.Aquatic Microbial Ecology,2005,39(1):281-292.[17]George DG,Edwards RW.The effect of wind on the distribution of chlorophyll a and crustacean plankton in a shallow eutrophic reservoir.Journal of Applied Ecology,1976,13(3):667-690.[18]Webster IT.Effect of wind on the distribution of phytoplankton cells in lakes revisited.Limnology and Oceanography,1994,39(2):365-373.[19]Cao HS,Kong FX,Luo LC et al.Effects of wind and wind-induced waves on vertical phytoplankton distribution and surface blooms of Microcystis aeruginosa in Lake Taihu.Journal of Freshwater Ecology,2006,21(2):231-238.[20]Robarts RD,Zohary T.Microcystis aeruginosa and underwater light attenuation in a hypertrophic lake (Hartbeespoort Dam,South Africa).Journal of Ecology,1984,72(3):1001-1017.[21]O'Brien KR,Meyer DL,Waite AM et al.Disaggregation of Microcystis aeruginosa colonies under turbulent mixing:laboratory experiments in a grid-stirredtank.Hydrobiologia,2004,519(1/2/3):143-152.[22]Padisák Judit,Soróczki-Pintér éva,Rezner Z.Sinking properties of some phytoplankton shapes and the relation of form resistance to morphological diversity of plankton-an experimental study.Hydrobiologia,2003,171:243-257.[23]Cao H,Zhou Y.Variation in colony size of Microcystis aeruginosa in a eutrophic lake during recruitment and bloom formation.Journal of Freshwater Ecology,2010,25(3):331-335.[24]Walker RF,Kumagai M.Image analysis as a tool for quantitative phycology:a computational approach to cyanobacterial taxa identification.Limnology,2000,1(2):107-115.。

水生生态系统中藻类群落的季节演变

水生生态系统中藻类群落的季节演变

水生生态系统中藻类群落的季节演变水生生态系统是一个极具多样性的生境,其中包括了许多不同的生物群落。

这些群落又受到许多因素的影响,如光照强度、温度和水质等。

其中,藻类群落作为生态系统中最基本的组成部分之一,受季节变化的影响尤其显著。

本文将探讨水生生态系统中藻类群落的季节演变及其影响。

一、春季春季是水生生态系统中藻类群落演变的关键时期。

在冬季寒冷的环境下,水温下降,藻类的生长速率减缓。

随着春季的到来,水温开始有所回升,富营养物质也逐渐增加。

这些因素都有助于藻类的兴盛和繁殖。

在春季初期,绿色藻类、硅藻和锯齿藻等先是出现,它们体型较小、数量多且易生长。

随后,随着水温进一步升高,蓝藻和硅藻开始大量繁殖,并逐渐占据藻类群落的主导地位。

蓝藻在春季的兴盛,常常会引发水生生态系统中的一系列问题。

由于蓝藻的繁殖速度较快,当其过度繁殖时,会导致水质变差、富营养化现象的加重和水体浑浊等问题。

此外,蓝藻主要是通过吸收氮磷等营养物质的方式进行生长,过量的氮磷含量也会造成环境负荷和地下水资源受威胁等问题。

二、夏季夏季是水生生态系统中藻类群落演变的高峰期。

随着气温和水温不断升高,藻类的繁殖速率也在逐渐加快。

夏季的藻类群落以蓝藻和硅藻为主,体积较大的蓝藻在此期间会出现爆发。

同时,杂藻和红球藻等其他类型的藻类也会逐渐增多。

由于藻类群落的过度繁殖会对水生生态系统造成负面影响,因此夏季是水生生态系统管理的一个重要时期。

一些对策,如加强水质监测、控制污染源物质的排放、实施生态修复等,都是有效的管理手段。

三、秋季秋季是水生生态系统中藻类群落演变的过渡期。

在气温和水温逐渐下降的背景下,藻类的繁殖速率也开始放缓。

此时,水生生态系统中的藻类群落也逐渐恢复到春季时期的状态,不同之处是群落组成中类型的比例有一定的差异。

在秋季,藻类群落中的硅藻、绿藻、锯齿藻都会有大量繁殖,同时,蓝藻的数量则会逐渐减少。

对于水生生态系统的管理,秋季是一个重要时期。

此时,密切的水质监测和养殖管理将有助于降低藻类爆发的风险,维护水生生态系统的稳定和可持续发展。

巢湖夏秋季浮游植物叶绿素a及蓝藻水华影响因素分析

巢湖夏秋季浮游植物叶绿素a及蓝藻水华影响因素分析

摘要摘要巢湖是重要的淡水资源和具有重要功能的生态系统,但富营养化问题严重,水体中充足的营养盐会造成浮游藻类的大量繁殖,严重时能引起―水华‖的发生。

叶绿素a是浮游植物现存量的重要指标,是研究水体富营养化的主要手段和指标。

因此, 叶绿素a 常作为湖泊富营养化调查的一个主要参数。

本研究在巢湖确定了23 个采样点,分别在2007年的6、7、8、9、10月份进行采样调查。

主要测定了水温、pH、溶解氧等物理指标;总氮、总磷、活性磷等化学指标;对浮游植物的种类组成、叶绿素浓度进行了测定和分析,并结合环境因子,探讨了巢湖蓝藻表面水华形成的环境条件。

结果表明:1、TN和TP变化范围分别在0.4~3.44mg/L、0.016~0.662mg/L之间,东西湖区水质状况明显不同,西部湖区比东部湖区水质更为严重。

巢湖的西部湖区水体中溶解性磷已经达到0.011-0.41mg/L,推测在西半湖氮、磷可能已经不再是藻类生长的主要限制因子。

2、研究期间,总藻类叶绿素最大值(30.27μg/L)出现在6月,最小值(16.29 μg/L)出现在10月。

绿藻和硅藻的生物量最大值出现在7月,与之相反蓝藻的最小值出现在7月份。

蓝藻为最重要的藻类类群(平均值占总藻类生物量的63.36%),在夏季和秋季占优势;其次为隐藻(平均值占16%);绿藻(年平均值占15.2%)在仲夏7月较为丰富。

相关性分析结果表明,两湖区的藻类生长均与磷元素和pH显著相关。

叶绿素a含量与TN浓度的关系存在空间差异。

西半湖叶绿素含量与总氮显著正相关,与电导率、DO呈正相关,与温度无关。

东半湖叶绿素含量与DO和pH显著正相关,与水温、总氮呈正相关;全湖叶绿素含量与温度、DO、电导率、总磷、总氮等显著相关。

各种生态因子对叶绿素a含量有着直接和间接的影响,不同湖区各影响因子所起的作用不同。

巢湖水体中的叶绿素a和众多环境因子表现出多元相关性,表明水体中浮游植物的生长繁殖是众多水质因子综合作用的结果。

巢湖蓝藻概述

巢湖蓝藻概述

巢湖蓝藻巢湖概况巢湖为中国第五大淡水湖,属人工控制湖泊,巢湖平均水深2.89m,水面面积约 785.4km2 ,巢湖水系发源于大别山区东麓和浮槎山区东南麓,共有大小河流 35 条从四周呈放射状注入巢湖,其中来自西、北、南三面的河流量占比在 90%以上,最后经东部唯一出口河流——裕溪河并入长江干流。

蓝藻危害蓝藻是淡水湖泊中较常见的浮游植物种类,在适宜的气象条件和营养盐浓度下,就会爆发性地生长,形成蓝藻水华。

巢湖存在大量蓝藻种源,以合肥市为主的流域人口稠密、社会经济较发达,入湖污染负荷量大,造成水体富营养化,且有适当的水文水动力、气象地理等生理环境,加之缺乏种族竞争,非常适合蓝藻快速生长繁殖,达到一定藻密度后,于 20 世纪 80 年代中期开始小规模爆发,1990 年起年年爆发,其中西巢湖是爆发重点区。

蓝藻爆发一方面会导致水体含氧量减少,不仅使水生植物窒息,还使鱼类等其他生物的多样性大大降低。

另一方面,当水体中包含藻类毒素时,将威胁当地居民的饮水安全;此外在蓝藻消亡时会散发恶臭,还会对生态环境造成了恶劣影响。

故此,控制蓝藻肆虐生长、保障区域水安全和生态平衡重中恒重。

针对巢湖蓝藻爆发条件一、巢湖平均水深 2.89m,水面面积约 785.4km2 。

巢湖湖水较浅,太阳直射后水体温度上升快,当气温达到25℃-30℃时,蓝藻的生长速度比其他藻类更快。

超过30℃时,高温对蓝藻繁殖有较为明显的抑制作用,但藻毒素会随着温度的上升而逐渐增多。

二、巢湖流域属于北亚热带湿润季风气候夏季东南风来自东南沿海,温度高且湿度大。

多年平均气温为16℃,平均相对湿度为76%,平均年降水量为 1178.3mm。

流域降水主要集中在夏、秋季节,其中 6、7 月的降水量占年降水量的30%~40%。

夏季温度高适宜浮游藻类生长,在东南沿海暖湿气流的支配下,巢湖蓝藻在空间分布上呈现由东南向西北逐渐增加的趋势。

三、巢湖水体富营养化程度严重巢湖水体中富营养化物质主要是氮盐、磷盐等,其污染源主要分为外源和内源两类。

巢湖市水源保护湖区蓝藻聚集规律及清除控制效果研究

巢湖市水源保护湖区蓝藻聚集规律及清除控制效果研究
cyanobacterialbloombluegreenalgaespeciesmicrocystisaeruginosacolonysizeshapefactor苏州科技学院硕士学位论文目录iii11研究目的12研究意义13研究内容14技术路线第二章材料与方法21水样采集211采样点设置212采样方式22蓝藻种属的定性分析23蓝藻藻量监测与定量分析231蓝藻个体计数232蓝藻叶绿素a的测定24水质与气象监测241水质监测242气象监测25水源地蓝藻藻团季节性发育过程分析10251实验目的10252实验方法1026低速风场下蓝藻迁移过程分析12苏州科技学院硕士学位论文目录iv261实验目的12262实验方法12第三章结果与分析1331水源湖区蓝藻种类与总量周年调查13311水源湖区蓝藻种类周年调查13312水源湖区蓝藻总量周年调查1332水源湖区水质及气象周年调查15321水源湖区水质周年调查15322水源湖区气象周年调查1633水源湖区蓝藻藻团粒径季节性发育过程19331铜绿微囊藻藻团粒径分布的统计描述与分析19332藻团粒径统计分析结论28333铜绿微囊藻藻团形状因子分布的统计描述与分析30334藻团形状因子统计分析结论37336铜绿微囊藻藻团数量及藻团比例3834夏秋季低速风场下水源湖区蓝藻藻团迁移过程39第四章4141水源湖区周年藻量水质和气象调查结果讨论4142水源湖区蓝藻藻团粒径季节性发育过程实验结果讨论4243测定夏季低速风场下水源湖区蓝藻藻团迁移速率实验结果讨论4444研究结果对巢湖水源地蓝藻清除与控制工程实施的理论指导44第五章结论46参考文献48苏州科技学院硕士学位论文巢湖位于我国安徽省中部合肥市东东经11717301175053北纬31254531435处于长江淮河之间属长江下游左岸水系
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巢湖夏季蓝藻易爆发的原因

巢湖夏季蓝藻易爆发的原因

巢湖夏季蓝藻易爆发的原因2003年、2004年巢湖连续两年出现大面积蓝藻暴发现象。

2003年,巢湖局部水域蓝藻厚度最厚达1米以上,下面是精心为你整理的巢湖夏季蓝藻易爆发的原因,一起来看看。

巢湖夏季蓝藻易爆发的原因1、藻类生长与总磷、总氮等营养盐相对浓度有关。

大量湖库污染源调查资料显示,面源是营养盐的重要来源之一,巢湖周围有大量农田径流和河道径流汇入,由于面源分布广,污染控制难度很大;再加上巢湖湖体底泥淤积比较严重,底泥中含有大量的营养盐,成为巢湖蓝藻形成优势的主要原因之一。

巢湖中蓝藻优势种铜绿微囊藻生长的最适氮磷比值为11.18,据历年来的监测资料分析,巢湖水体中总氮与总磷营养盐比值在10-15之间,对于蓝藻的生长繁殖极为有利。

2、藻类大量繁殖及其持续的时段与气温变化密切相关。

铜绿微囊藻生长的温度范围在10-40摄氏度,最适温度为28.8-30.5度。

巢湖水体年均温为20度左右,夏季水温平均值可达29.5度,气温10度以上的月份在9个月以上,全年生长期日照时数高达1487.6小时。

巢湖的光强、光质或连续光照时间均能满足藻类光合作用的生理辐射要求。

3、藻类分布与风力、风向密切相关。

由于巢湖地区夏季东南风居多,漂浮在水面上的藻类受风的影响向下风向水域(特别是湖湾)聚集,所以,巢湖西半湖水域容易看到较多的藻类。

巢湖夏季蓝藻爆发怎么办该市市委、市政府以太湖水质污染为鉴,未雨绸缪,高度重视湖水水质变化情况,并采取多项得力措施,严格监控巢湖蓝藻的发生发展情况。

6月4日,该市各相关部门的负责人对巢湖城市饮用水取水、运作和湖中蓝藻状况进行现场调查。

该市决定,对巢湖水质实施24小时的全天候监控,严格掌握水质变化情况,对沿湖的所有工业企业排污和城市生活污水处理加强管理,做好减排工作,加大污染源治理力度;质检部门将每月一次水质检查改为每旬一次,发现重大异常、异动情况及时报告;各相关部门迅速制定应急预案,提前做好充分准备。

巢湖东半湖蓝藻水华暴发时空动态及成因

巢湖东半湖蓝藻水华暴发时空动态及成因

摘要:为了探讨巢湖东半湖蓝藻水华暴发时空分布规律及其成因,对2008—2009年巢湖东半湖蓝藻密度、叶绿素含量及相关水质指标进行研究。

采用逐步剔除法和逐步回归法进行分析,获得巢湖东半湖蓝藻水华暴发时空分布图。

结果表明,巢湖东半湖蓝藻暴发存在明显的时空分布差异,藻华形成(叶绿素a 含量、蓝藻密度)与透明度、高锰酸钾指数、氨氮以及总氮显著相关,结合多元回归分析可知,影响水华暴发的环境因子有水温、pH 、透明度和总氮。

关键词:蓝藻暴发;时空分布;相关性分析;多元回归;巢湖中图分类号:X171.5文献标志码:A 文章编号:1672-2043(2013)10-2035-07doi:10.11654/jaes.2013.10.019巢湖东半湖蓝藻水华暴发时空动态及成因吴珺1,李浩1,曹德菊1*,黄祥明2,赵富贵2,王光宇3,闫晓明3(1.安徽农业大学资源与环境学院,合肥230036;2.安徽省巢湖市环保局环境监测站,合肥238006;3.安徽省农业科学院,合肥230031)Tempo-spatial Dynamics and Cause of Cyanobacterial Blooms in East-half Part of Lake ChaohuWU Jun 1,LI Hao 1,CAO De-ju 1*,HUANG Xiang-ming 2,ZHAO Fu-gui 2,WANG Guang-yu 3,YAN Xiao-ming 3(1.School of Resources and Environment ,Anhui Agricultural University ,Hefei 230036,China;2.Chaohu Environmental Protection Bureau of Environmental Monitoring Station,Hefei 238006,China;3.Anhui Academy of Agricultural Sciences,Hefei 230031,China )Abstract :To explore the tempo-spatial dynamics and cause of the cyanobacterial blooms in the east-half part of Lake Chaohu,the density of cyanobacterial,chlorophyll a,water temperature ,total nitrogen,total phosphorus and pH were measured during 2008—2009.Cyanobac -terial blooms generally appeared between June and August,and near the center (Zhongmiao )of the Lake.Cyanobacterial blooming (chloro -phyll a content and algal density )was significantly correlated with transparency index,permanganate index,ammonia nitrogen and total ni -trogen in water.Nitrogen in water was a critical factor leading to tocyanobacterial blooming.Suitable temperature facilitated this phe -nomenon.Keywords :cyanobacterial bloom;spatial and temporal dynamic;correlation analysis;multiple regressions;Lake Chaohu收稿日期:2013-02-27基金项目:国家科技支撑计划项目(2012BAD14B13);安徽省农业科学院科技创新团队项目(13C0203)作者简介:吴珺(1987—),女,江苏昆山人,在读硕士,主要研究方向为环境评价与规划。

基于Ecopath模型的巢湖生态系统结构与功能初步分析

基于Ecopath模型的巢湖生态系统结构与功能初步分析

基于Ecopath模型的巢湖生态系统结构与功能初步分析刘恩生;李云凯;臧日伟;王辉【摘要】为分析和掌握巢湖生态系统结构与功能的特征参数,结合2007-2010年巢湖渔业资源调查数据,应用Ecopath with Ecosim 6.1软件构建了巢湖生态系统的食物网模型.模型由16个功能组组成,包括初级生产者、主要鱼类、无脊椎动物和有机碎屑等.结果显示,巢湖生态系统食物网主要由4个整合营养级构成,系统规模总流量、总生产量和总消耗量都较大,分别为41 003.08、17 937.42和4 486.67 t/(km2·a);能量流动主要发生在Ⅱ、Ⅲ营养级间;参照Odum的生态系统成熟程度判定指标发现,巢湖生态系统高的生产量和呼吸比值(TPP/TR)和净初级生产量(NPP),以及较低的系统连接指数(CI)、系统杂食指数(SOI)、Finn's循环指数(FCI)和Finn 's平均路径长度(FMPL)都表明:巢湖生态系统结构与功能的特征参数远没有达到成熟生态系统的标准,且劣于富营养化的太湖生态系统.从生态系统结构分析发现,导致巢湖生态系统退化的关键原因是浮游植物生物量、生产量过高,被生态系统利用的效率极低,从而导致生物多样性下降、食物网趋于简单、能量流动不畅.【期刊名称】《水产学报》【年(卷),期】2014(038)003【总页数】9页(P417-425)【关键词】巢湖;生态系统;Ecopath模型;结构与功能【作者】刘恩生;李云凯;臧日伟;王辉【作者单位】安徽农业大学动物科技学院,安徽合肥230036;上海海洋大学海洋科学学院,上海201306;安徽农业大学动物科技学院,安徽合肥230036;安徽农业大学动物科技学院,安徽合肥230036【正文语种】中文【中图分类】S917巢湖是大型浅水湖泊,曾景色秀美、物产丰富。

20世纪70年代以来,巢湖出现了明显的富营养化,从80年代开始,水污染逐步加重,湖泊富营养化状况严重。

冬季巢湖水质转好及蓝藻的越冬机制

冬季巢湖水质转好及蓝藻的越冬机制

• 根据气象卫星观测结果,2004-2006年期间,2004 年l0月巢湖出现1次蓝藻重度暴发, 2005年9月和 l0月出现两次次重度暴发,且都集中在西半湖; 2006年以后未出现重度和次重度暴发;2007年5月, 西半湖水域发生局部蓝藻;2008年,蓝藻出现的 频率和面积比往年有所减少。将此时间段与蓝藻 有关的西半湖几项主要污染指标列于表l。
表1 巢湖西半湖蓝藻较重爆发时的水质指标
• 从某种意义上说,叶绿素a的浓度值直接反映了水 体中蓝藻存在数量的多少,且与水体的营养状态 有一定的相关性。从表1看出,根据气象卫星观测 到的巢湖蓝藻重度爆发时,叶绿素a的最大浓度值 为77.12µg/L,营养状况指数最大为70.2,水体呈 中度和重度富营养状态。 2007年6月,环境 监测部门通过卫 星定位系统,发 现近期巢湖蓝藻 发生面积最大不 超过20平方公里。
• 巢湖底泥中的色素变化结果见图6。越冬过程中, 底泥中各色素呈增加趋势[图6(a)],说明越冬过 程中持续有藻类由水体进入底泥或者底泥中的藻 类保持生长。PC/Ch1-a值在12月达到最大值[图6 (b)],说明此时底泥中蓝藻所占比例最大,由于 底泥中藻类含量都在增加,12月以后的4个月中PC /Ch1-a的降低表明底泥中非蓝藻的浮游植物增加 较蓝藻要快。
总结:
• 多年来,政府大力治理巢湖,湖泊的富营养状态 有所控制。10月后,水华蓝藻下沉越冬,使大量 的磷沉积在底泥中,巢湖水体上层磷含量降低, 水质较夏季好转。
• 10月之后,巢湖水质较夏季有所好转,TP 、TN等浓度下降,这除了与自然规律有关 外,也与政府大力治理巢湖不无关系。这 其中,蓝藻的越冬机制如何?蓝藻利用磷 的特点又是怎样的呢?这些都与水体中夏 季水华有着密切的关系。
一、巢湖概况

巢湖浮游藻类功能群的组成特性及其影响因素

巢湖浮游藻类功能群的组成特性及其影响因素

巢湖浮游藻类功能群的组成特性及其影响因素王徐林;张民;殷进【摘要】2015年1-12月逐月采集了巢湖9个断面的浮游植物,并对所采植物进行功能群划分,结果显示,巢湖的浮游植物可以划分为15个功能群:C、N、P、MP、S2、X1、X3、Y、F、J、H1、H2、LM、M、W1.不同时期调查的植物优势功能群存在差异,其中H2在12次调查中的优势度均≥0.02,成为巢湖的绝对优势功能群,H2功能群的组成藻类为鱼腥藻,次要的功能群为M,主要组成藻类为微囊藻,两个功能群均为富营养化功能类群.巢湖植物优势功能群不同时期的演替规律为:1月H2+Y经2月H2+J,3月H2,4月H2+F,5月H2,6月M,7月M+H2,8、9月M,11月H2+M转变为12月H2.RDA分析结果显示,巢湖植物功能群分布受水环境因子影响较为明显,整体上,水温、溶解性总磷、溶解性总氮、高锰酸盐指数和水深是影响巢湖植物功能群分布格局的主要因素.%This study was performed at the whole year in 2015 at 9 sampling sections of Lake Chaohu,aiming to analyze the temporal and spatial variation of the phytoplankton function groups.A total of 15 kinds of phytoplankton function groups were identified:C,N,P,MP,S2,X1,X3,Y,F,J,H1,H2,LM,M,W1.The phytoplankton function groups was dominated by H2 based on the dominantdegree(≥0.02) and significant dif ferences were found on phytoplankton function groups across 9 sampling sections in the twelve investigations,which mainly consisted of Anabaena,the second wasM,which was mainly composed of Microcystis.Particularly,these two communities were characterized by the eutrophication.The successional routine of dominant phytoplankton function groups in different monthscould be summarized as follow:H2+Y in January,to H2+J in February,to H2 in March,to H2+F in April,to H2 in May,to M in June,to M+H2 in July,to M in August and September,to H2+M in November,to H2 in December.RDA was used to explore the relationship between phytoplankton function groups and major environmental factors.The results showed that temperature,total soluble phosphorus,total nitrogensolubility,permanganate index and water depth were the most important factors influencing the temporal and spatial distribution of phytoplankton function groups.【期刊名称】《湖泊科学》【年(卷),期】2018(030)002【总页数】10页(P431-440)【关键词】巢湖;藻类功能群;优势度;环境因子【作者】王徐林;张民;殷进【作者单位】扬州大学环境学院,扬州225000;中国科学院南京地理与湖泊研究所湖泊与环境国家重点实验室,南京210008;扬州大学环境学院,扬州225000;中国科学院南京地理与湖泊研究所湖泊与环境国家重点实验室,南京210008【正文语种】中文作为淡水水体的主要初级生产者,浮游植物在水生生态系统中有着至关重要的作用[1]. 根据生态位原理,生态学家们把生活习性和生存策略相似的浮游植物种类归于同一个“功能群”[2],作为群落结构与响应分析的基本单元. 浮游植物功能群是近年来的研究热点,已被广泛应用于浮游植物生态学研究[3-4],目前,应用较多的功能群划分系统有FG(Functional Groups)、MFG(Morphology-Functional Groups)、MBFG(Morphology-Based Functional Groups)和PFT(Plant Functional Types)[5]. FG是最早提出的功能群系统,该功能群分类方法的建立具有最重要的两个生态学假设:其一,适应能力强的物种比适应能力弱的物种更能耐受环境中的限制因素;其二,包含多种环境因子的复杂环境总会被一系列适应性相似的物种占据. FG(Functional Groups)法的提出具有划时代的意义,该方法能反映藻类的栖息地属性、对环境的耐受能力以及水体的营养等级等各个方面[6-7],近年来也成为我国湖泊研究者们使用最为广泛的方法[8-10].巢湖(30°25′28″~31°43′28″N,117°16′54″~117°51′46″E)是我国第五大淡水湖,位于安徽省中部,水域面积约787.4 km2,平均水深3 m,属于长江下游左游水系. 入湖河流共33条,其中巢湖水源主要来自西南部的杭埠河-丰乐河水系,而派河水系从西面注入巢湖,南淝河-店埠河水系和柘皋河水系从北面注入巢湖,白石山河水系从南面注入巢湖,巢湖唯一的出水口为位于东部的裕溪河,巢湖水经此河进入长江. 巢湖是沿湖居民重要的引用水源地,兼具渔业生产、航运、旅游等功能. 1970s巢湖水体处于严重的富营养化状态,多次出现蓝藻水华,2004年以后全湖已达到劣Ⅴ类水质,水质恶化趋势十分严峻,主要污染指标为总磷和总氮. 巢湖氮、磷污染物主要来自西北部的十五里河、南淝河等入湖河流,导致西部湖区的氮、磷营养盐的浓度要显著高于东部湖区[11-12]. 浮游植物的组成也随着不同营养盐浓度呈现不同的空间分布模式和演替规律[13-14],为了进一步区分分类相近植物对生境响应的差异,从而提升水环境管理的精确性,本研究采用FG法对巢湖浮游植物功能群的时空特征进行分析,并通过冗余分析(RDA)明确影响浮游植物功能群演替的主要环境因子,以期为巢湖的生态与水质监管提供理论依据和技术支撑.1 材料与方法1.1 采样位点设置与采样方法本研究共设置9个采样断面(1#~9#, 图1),监测时间为2015年1-12月.浮游植物样品的采集使用采水器(Uwitec,奥地利)采集表层、中层和底层混合样品500 ml,用5%的鲁哥氏剂固定保存. 水温(WT)、电导率(EC)、溶解氧(DO)以及pH用YSI多参数水质检测仪现场测定;采用赛氏盘对透明度(SD)进行测定;采用Speedtech SM-5A手持式测定深仪测定水深. 取混合水样直接分装于200 ml塑料瓶中,用于测定总氮(TN)、总磷(TP)、化学需氧量(CODMn)、铵态氮等环境因子.图1巢湖采样断面示意Fig.1 Sampling sections of Lake Chaohu1.2 水环境因子的测定方法水体CODMn、TN、TP、溶解态有机碳硝态氮亚硝态氮磷酸盐溶解性总磷(DTP)、溶解性无机碳(DIC)的测定方法参照《水和废水监测分析方法》[15]. 其中,采用高锰酸盐法测法测定CODMn;钼酸铵分光光度法测定TP和DTP浓度;碱性过硫酸钾-紫外分光光度法测定TN和DTN浓度;纳氏试剂比色法测定浓度;紫外分光光度法测定浓度;重氮耦合分光光度法测定浓度;钼锑抗分光光度法测定浓度.1.3 数据分析1.3.1 浮游植物功能群生物量计算浮游植物样品静置24 h后吸去上清液,最后根据藻细胞数浓缩至10~30 ml,取混匀样品0.1 ml,在光学显微镜下鉴定计数,每个样品计数2片取其平均值. 生物量则根据藻类的平均体积与密度乘积计算,其中藻类平均体积根据目微尺实测藻体大小,根据藻类的形状,使用相应的体积公式进行计算,藻类密度按1进行计算. 浮游植物功能群生物量指的是功能群的代表性藻种(属)的生物量之和,通过各代表性藻种(属)的生物量相加得出. 比如巢湖植物功能群P的代表性藻种(属)包括新月藻和脆杆藻,那么该功能群生物量则为新月藻和脆杆藻的生物量之和[16].1.3.2 浮游植物功能群优势度分析优势度(y)根据浮游植物功能群的出现频率及相对生物量来确定[17],即y=fi·Pi,式中,fi为第i功能群的出现频率,Pi为第i功能群生物量占总植物生物量的比例,当y≥0.02时,定义为优势功能群[18].1.3.3 冗余分析(RDA) 采用Canoco for Windows 5软件对物种数据进行除趋势对应分析(DCA),每个排序轴的梯度长度分别是2.43、1.92、1.79、2.02均小于3,故对功能群数据和环境数据进行RDA分析. 浮游植物功能群矩阵经过lg(x+0.0001)转换,环境因子数据除pH外全部进行lg(x+1)转换. 利用前向选择法对环境因子进行筛选,最终结果仅显示有显著贡献的环境因子. RDA分析结果用功能群—环境因子关系的双序图表示,图中环境因子用带有箭头的线段表示,向量长短表示其在主轴中的作用,线段所处象限代表环境因子与排序轴间的正负关系. 分析时,作出某一功能群与环境因子连线的垂直线,垂直线与环境因子连线相交点离箭头越近,表示该种与该类生境因子的正相关性越大,处于另一端的则表示与该类环境因子具有的负相关性越大.2 结果2.1 浮游植物生物量变化及功能群划分从不同月份浮游藻类的分布来看(图2),巢湖1月藻类生物量变化范围为1.417~15.338 mg/L,最大值出现在1#点,而5#点生物量最小;2月藻类生物量变化范围为0.629~4.170 mg/L;3月藻类生物量变化范围为0.387~2.974 mg/L;4月藻类生物量变化范围为0.407~3.635 mg/L,最大值出现在2#点,而8#点的生物量最小,整体来看,浮游藻类生物量从大到小依次为东巢湖>西巢湖>中巢湖;5月藻类生物量变化范围为0.897~6.625 mg/L;6月藻类生物量变化范围为0.296~3.784 mg/L;7月藻类生物量变化范围为0.570~5.846 mg/L,整体来看,浮游藻类生物量从大到小依次为中巢湖>西巢湖>东巢湖;8月藻类生物量变化范围为0.505~3.309 mg/L,浮游藻类生物量从大到小依次为东巢湖>中巢湖>西巢湖;9月藻类生物量变化范围为0.620~3.852 mg/L;10月藻类生物量变化范围为0.158~6.130 mg/L;11月藻类生物量变化范围为1.697~9.326 mg/L,最大值出现在4#点,而3#点的生物量最小,整体来看,浮游藻类生物量从大到小依次为中巢湖>西巢湖>东巢湖;12月藻类生物量变化范围为0.805~9.649mg/L.根据Reynold等[19-20]提出的功能群分类法,对所检出的浮游植物进行功能分类,将具备相同或类似生态属性的浮游植物归在一个功能群内, 巢湖的浮游植物可以分为15个功能群:C、N、P、MP、S2、X1、X3、Y、F、J、H1、H2、LM、M、W1(表1).2.2 浮游植物优势功能群及其分布特征如果某个功能群的优势度≥0.02,则达到优势地位,称之为优势功能群. 从不同时期浮游植物功能群的优势度来看,1、3月浮游藻类的优势功能群为C、MP、Y、H2,2月为C、P、MP、Y、J、H2,4月为P、MP、F、J、H2,5月为H2、M,6月为J、H2、M,7月为C、MP、Y、H2、LM、M,8月为Y、H2、LM、M,9、10月均为H2、LM、M,11、12月均为H2. 其中,H2在12次的调查中的优势度均≥0.02,成为巢湖的绝对优势功能群. 本研究中浮游藻类功能群的时空分布特征及其影响因子分析均在上述优势功能群中展开.图2 2015年巢湖浮游植物生物量的时空变化Fig.2 Temporal and spatial variation of phytoplankton of Lake Chaohu in 2015表1 巢湖浮游植物功能群划分[5]Tab.1 Phytoplankton function groups division in Lake Chaohu[5]功能群代表性种(属)功能群生境特征C小环藻Cyclotellasp.富营养、中小型水体N鼓藻Cosmariumsp.中营养型混合层水体P新月藻Closteriumsp.、脆杆藻Fragilariasp.混合程度较高的中富营养浅水水体MP颗粒直链硅藻Aulacoseiragranulate、异极藻Gomphonemasp.、舟形藻Naviculasp.、颤藻Oscillatoriasp.、双菱藻Surirellasp.、丝藻Ulothrixsp.频繁扰动的浑浊型浅水湖泊S2螺旋藻Spirulinasp.温暖、高碱性、浅水水体X1纤维藻Ankistrodesmussp.超富营养、浅水水体X3小球藻Chlorellasp.、弓形藻Schroederiasp.浅水、清水、混合层水体Y卵形隐藻Cryplomonasovata静水水体F月牙藻Selenastrumsp.、卵囊藻Oocystissp.浅水、清水、混合层水体J盘星藻Pediastrumsp.、空星藻Coelastrumsp.、十字藻Crucigeniasp.、四角藻Fetraedronsp.、拟新月藻Closteriopsissp.、栅藻Scendesmussp.混合的高富营养浅水水体H1束丝藻Aphanizomenonsp.富营养分层水体,浅水湖泊H2鱼腥藻Dolichospermumsp.富营养分层水体,浅水湖泊LM飞燕角甲藻Ceratiumhirundinella富营养混合水体M微囊藻Microcystissp.较稳定的中富营养水体,透明度不宜太低W1裸藻Euglenasp.、扁裸藻Phacussp.、尖尾裸藻Euglenagasteros-teu富含有机质,或农业废水和生活污水的水体图3 2015年巢湖不同月份浮游藻类功能群优势度Fig.3 Dominance of phytoplankton function groups in different months in Lake Chaohu in 2015 从不同时期浮游植物的功能群组成来看(图4),1月藻类功能群H2、Y在各采样断面均有分布,其中,H2在1#~6#点处均占据绝对优势. 2月各采样断面的主要功能群由1月的H2+Y转变成H2+J. 3月各采样断面的主要功能群由2月的H2+J 转变成H2,H2在1#、2#、6#、8#、9#点占据绝对优势. 4月各采样断面的主要功能群由3月的H2转变为H2+F,整体来看,H2自西巢湖至东巢湖呈现逐渐下降再上升的趋势. 5月各采样断面的主要功能群由4月的H2+F转变为H2. 6月各采样断面的主要功能群由5月的H2转变为M,其中,M在1#、4#、5#点占据绝对优势,其它点分布较少. 7月各采样断面的主要功能群由6月的M转变为M+H2,其中,M在5#、6#、8#点占据绝对优势,H2在3#、4#点占据优势,而MP在除7#点外均有分布. 8月各采样断面的主要功能群由7月的M+H2转变为M,值得注意的是,8#点以LM占据优势,而M所占比例较小. 9月各采样断面的主要功能群仍为M. 11月各采样断面的主要功能群由9月的M转变为H2+M,H2在全点均占据绝对优势,而M在全点分布较少. 12月各采样断面的主要功能群由11月的H2+M转变为H2,H2在所有采样断面均占据绝对优势.图4 2015年巢湖不同月份浮游植物功能群组成Fig.4 Composition of phytoplankton function groups in different months in Lake Chaohu in 2015 2.3 浮游植物优势功能群与环境因子的RDA分析选取植物优势功能群与环境因子进行RDA分析,利用前向选择法最终筛选出5个对巢湖2015年浮游植物功能群有显著相关的环境因子. 第一轴解释了13.96%的群落结构变化,第二轴解释了7.37%的群落结构变化,前两轴共解释了群落结构变化的21.33%. 全年的分析结果显示,H1与CODMn呈强正相关,与水深及水温均呈一定正相关,而与其它环境因子呈负相关;H2与CODMn呈一定正相关,而与其它环境因子呈负相关;X1与所有环境因子均呈负相关;P与DTN、DTP浓度均呈现一定正相关,而与其它环境因子呈负相关;X3与DTN浓度呈强正相关,与DTP浓度呈一定正相关,而与其它环境因子呈现负相关;F、C均与DTN浓度呈正相关,与DTP浓度呈一定正相关,而与其它环境因子呈负相关;J与DTN浓度呈现强正相关,均与DTP浓度、水温、水深呈一定正相关,而与其它环境因子呈负相关;W1与DTP浓度呈现强正相关,与DTN浓度、水温、水深呈一定正相关, 而与其它环境因子呈负相关;N与DTP浓度呈现强正相关,与DTN浓度、水温、水深呈一定正相关,而与其它环境因子呈负相关;Y与水温、水深均呈强正相关,与DTP浓度、CODMn呈一定正相关,而与其他环境因子呈现负相关;MP与水温、水深均呈强正相关,与DTP浓度、DTN浓度、CODMn呈一定正相关;LM、M均与水温、水深、CODMn呈现一定正相关,而与其它环境因子呈现负相关. 整体来看,CODMn、水深、水温、DTP浓度和DTN浓度是影响全年浮游植物功能群分布的主要环境因子(图5).夏季的东、西湖区点位均沿着第一轴和第二轴的正方向分布,与温度呈正相关,冬季的东、西湖区点位主要沿第二轴的负方向分布,与水温呈负相关. 而春、秋季点位,或者是中部湖区的点位主要分布在坐标轴原点附近,这些点位的功能群组成相对复杂(图6).图5 巢湖不同月份浮游植物优势功能群与主要环境因子的RDA分析Fig.5 RDA analysis of phytoplankton dominant function groups and principal environment factors in different months in Lake Chaohu图6 巢湖不同月份点位与主要环境因子的RDA分析(其中点位号的前一个数字表示月份,后一个数字表示点位,如8-2,表示8月2#点位)Fig.6 RDA analysis of different units and principal environment factors in different months in Lake Chaohu(The first number indicates months, the second number indicates sampling sites, such as 8-2, indicates samping site 2# in August) 3 讨论3.1 浮游植物生物量变化及功能群划分2010年姜霞[21]等的调查结果显示,夏季浮游植物组成以蓝藻门占优势,其优势种有群体的铜绿微囊藻(Microcystis aeruginosa)、惠氏微囊藻(M. wesenbergii)和丝状的水华鱼腥藻(Anabaena flos-aquae),归属于功能群M和H2. 常见种还包括隐球藻(Aphanocapsa sp.)、水华束丝藻(Aphanizomenon flos-aquae)和光辉色球藻(Chroococcus sp.),归属于H1和K[5],其中功能群K表征富营养浅水环境特征,在本次调查中未发现.通过对巢湖不同时期浮游植物的调查显示,浮游植物功能群存在时空差异. 从优势功能群的代表性种类来看,1、2月浮游植物以蓝藻门占绝对优势,其次是隐藻门和硅藻门;3、4、5、7、11、12月浮游植物均以蓝藻门占绝对优势;6月浮游植物以蓝藻门占绝对优势,其次是隐藻门、绿藻门、裸藻门;8月浮游植物功能群以蓝藻门占绝对优势,其次是甲藻门;9月浮游植物功能群以蓝藻门和甲藻门占绝对优势;10月浮游植物功能群以蓝藻门占绝对优势,其次是甲藻门.表2 优势功能群的重要环境解释变量Tab.2 Significant explaining environmental variables related to the functional group优势功能群变量R2AdjR2Cum(CumulativeadjustedR2)FPH2DTP0.0930.08510.8900.002COD Mn0.0830.16110.6450.001pH0.0710.2259.7440.003DO0.0430.2636.2640.01 9CTDS0.0970.08811.3740.005PNO-3-N0.1040.09612.3030.003T0.0560.1447.0490.009MPT0.0430.0344.7890.025p H0.0400.0654.5270.035NO-3-N0.0600.1187.2530.010YTN0.0630.0547.1070.014T0.0620.1087.3880.004NH +4-N0.0890.19111.7930.009pH0.0490.2346.7800.013FNO-3-N0.1070.09812.7330.001CODMn0.0550.1466.8650.008JCODMn0.0470.0385 .2300.028LMPO3-4-P0.1840.17623.8530.001NO-2-N0.1350.30620.8230.001pH0.0610.36210.2540.003MpH0.4840.47999.4730. 001CODMn0.0810.55799.6410.001T0.0820.63724.1790.001DTP0.0600.6962 1.0880.001从功能群的生境特征来看,绝对优势功能群H2在水温较低的冬季在全湖分布,而在夏季高温期间主要分布在东部局部湖区,而另外一种主要功能群M主要在夏季高温期出现,并且其生物量呈现由西向东逐步降低的趋势,而其他主要功能群则主要在季节演替阶段出现,或者出现时所占生物量比例不高. H2和M功能群均是富营养化水体常见的类群,表征了巢湖的富营养化现状,2个主要优势类群的演替体现了其季节性演替过程,但是H2功能群在夏季高温期间仍有大量分布,其原因尚不明确.3.2 浮游植物功能群与环境因子的相关性环境因子是影响浮游植物群落分布的主要驱动因素,其中温度是影响浮游植物季节性变化的重要驱动因子,因此本研究中温度是显著的解释变量,特别对于最重要的两个功能群H2和M,温度与M(主要由微囊藻组成)呈正相关,而与H2(主要由鱼腥藻组成)呈负相关. Robarts[22]、Ohkubo[23]等研究发现微囊藻与鱼腥藻相比更易受低温条件的限制. 总体上本研究结果与上述研究结果一致,然而略有不同的是,在温度较高的夏季巢湖部分湖区也有大量的H2分布,其原因仍有待进一步研究. H2功能群与营养盐浓度呈现负相关,其中与DTN浓度呈负相关表明其对氮素的非依赖性,这与其固氮功能具有重要关联;而与DTP的负相关则体现了其在与微囊藻竞争过程中处于劣势,微囊藻能够有效抑制鱼腥藻的生长[24]. 水深对功能群组成的贡献可能主要体现在其对光照和水体混合度的影响,如更深水深的湖区水下平均可利用光会偏少,因此具有低光耐受的功能群Y会在深水处有分布,而H2的固氮作用需要更多的能量需求[25],其分布的区域可能相对较浅. CODMn与H2、M和LM等的正相关可能是由于藻类的大量生长,其生物量的增加使得水体CODMn增加,这与本研究常规监测的结果相一致.根据回归结果,全年最具优势的H2功能群的显著解释变量有DTP、CODMn、pH和DO,其中贡献较大的DTP(8.5%)和CODMn(7.6%)与RDA结果一致;全年平均第二优势的M功能群的显著解释变量为水温、CODMn和DTP,结果与RDA一致,但是最大解释变量pH(47.9%)并未出现在RDA分析结果中,其原因是pH与功能群M具有自相关特性,在RDA分析中被前向选择筛除. 总体来看,环境变量对各功能群的解释度都非常有限,因此通过功能分类的方式来区分同一个湖泊中环境对种群组成的影响,虽然较基于物种分类的方法更有优势,但仍然有提高的空间,进一步基于功能特性的物种分类可能是有效提高环境变量对物种组成影响辨识度的发展方向[26].4 结论1)2015年对巢湖9个采样断面所采集的浮游藻类的分类结果显示,巢湖的浮游藻类可以分为15个功能群:C、N、P、MP、S2、X1、X3、Y、F、J、H1、H2、LM、M、W1.2)巢湖不同时期的藻类功能群存在差异,其中,H2在12次调查中的优势度均≥0.02,成为巢湖的绝对优势功能群;巢湖藻类优势功能群不同季节的演替规律为:1月H2+Y经2月H2+J,3月H2,4月H2+F,5月H2,6月M,7月M+H2,8、9月M,11月H2+M转变为12月H2.3)RDA分析结果显示,巢湖藻类功能群分布受水环境因子影响较为明显. 整体上,CODMn、水深、水温、DTP和DTN是影响巢湖藻类功能群分布格局的主要因素.5 参考文献【相关文献】[1] Min WW, Wang PP, LI LJ et al. Relationship between phytoplankton functional groups and environmental factors in the Wei River Basin. Research of Environmental Science, 2015, 28(9): 1397-1406. [闵文武, 王培培, 李丽娟等. 渭河流域浮游植物功能群与环境因子的关系. 环境科学研究, 2015, 28(9): 1397-1406.][2] Reynolds CS, Huszar V, Kruk C. Towards a functional classification of the freshwater phytoplankton. Journal of Plankton Research, 2002, 24(5): 417-428.[3] Jin X, Gruber N, Dunne JP et al. Diagnosing the contribution of phytoplankton functional groups to the production and export of particulate organic carbon, CaCO3, and opal from global nutrient and alkalinity distributions. Global Biogeochemical Cycles, 2006, 20(2):1925-1926.[4] Moreno-Ostos E, Cruz-Pizarro L, Basanta A et al. The spatial distribution of different phytoplankton functional groups in a Mediterranean reservoir. Aquatic Ecology, 2008,42(1): 115-128.[5] Hu R, Lan YQ, Xiao LJ et al. The concepts, classification and application of freshwater phytoplankton functional groups. J Lake Sci, 2015, 27(1): 11-23. DOI:10.18307/2015.0102. [胡韧, 蓝于倩, 肖利娟等. 淡水浮游植物功能群的概念、划分方法和应用. 湖泊科学, 2015, 27(1):11-23.][6] Reynolds CS. Phytoplankton assemblages and their periodicity in stratifying lake systems. Holarctic Ecology, 1980, 3(3): 141-159.[7] Padisak J, Crossetti LO, Naselli-Flores L. Use and misuse in the application of the phytoplankton functional classification: A critical review with updates. Hydrobiologia, 2009, 621(1): 1-19.[8] Chen XJ, Yang J, Du GS et al. Seasonal succession of phytoplankton functional groups and its driving factors in Haizi Reservoir. Water Resources Protection, 2015, 31(6): 122-127. [陈晓江, 杨劼, 杜桂森等. 海子水库浮游植物功能群季节演替及其驱动因子. 水资源保护, 2015,31(6): 122-127.][9] Dong J, Li GB, Song LR. Historical changes of phytoplankton functional groups in Lake Fuxian, Lake Erhai and Lake Dianchi since 1960s. J Lake Sci, 2014, 26(5): 735-742.DOI:10.18307/2014.0511. [董静, 李根保, 宋立荣. 抚仙湖, 洱海, 滇池浮游藻类功能群1960s以来演变特征. 湖泊科学, 2014, 26(5): 735-742.][10] Li L, Li QH, Jiao SL et al. Spatial and temporal distribution characteristics of phytoplankton functional groups in aha reservoir and their influencing factors. Acta Scientiae Circumstantiae, 2015, 35(11): 3604-3611. [李磊, 李秋华, 焦树林等. 阿哈水库浮游植物功能群时空分布特征及其影响因子分析. 环境科学学报, 2015, 35(11): 3604-3611.][11] Zhang M, Kong FX. Eutrophication process, spatial and temporal distribution characteristic and control strategy of Chaohu Lake(1984-2013). J Lake Sci, 2015, 27(5): 791-798. DOI:10.18307/2015.0505. [张民, 孔繁翔. 巢湖富营养化的历程、空间分布与治理策略(1984-2013年). 湖泊科学, 2015, 27(5): 791-798.][12] Zhang M, Zhang YC, Yang Z et al. Spatial and seasonal shifts in bloom-forming cyanobacteria in Lake Chaohu: Patterns and driving factors. Phycological Research, 2016, 64: 44-55.[13] Deng DG, Xie P, Zhou Q et al. Studies on temporal and spatial variations of phytoplankton in Lake Chaohu. Journal of Integrative Plant Biology, 2007, 49: 409-418. [14] Jiang YJ, He W, Liu WX et al. The seasonal and spatial variations of phytoplankton community and their correlation with environmental factors in a large eutrophic Chinese lake (Lake Chaohu). Ecological Indicators, 2014, 40: 58-67.[15] Ministry of Environmental Protection of the People’s Republic of China, Editorial Board of Water and Wastewater Monitoring and Analysis Methods ed. Water and Wastewater Monitoring and Analysis Methods: 4th edition. Beijing: China Environmental Science Press, 2002. [国家环境保护总局《水和废水监测分析方法》编委会. 水和废水监测分析方法: 第4版. 北京: 中国环境科学出版社,2002.][16] Zhang M, Yu Y, Yang Z et al. Deterministic diversity changes in freshwater phytoplankton in the Yunnan-Guizhou Plateau lakes in China. Ecological Indicators, 2016, 63: 273-281.[17] Aksnes DL. Modeling the significance of zooplankton grazing for export production. Limnology and Oceanography, 1993, 38(5): 978-985.[18] Lampitt RS, Wishner KF, Turley CM et al. Marine snow studies in the Northeast Atlantic Ocean: Distribution, composition and role as a food source for migrating plankton. Marine Biology, 1993, 116(4): 689-702.[19] Elena S, Maria C, Alberto B. Geometric shape as a trait to study phytoplankton distributions in aquatic ecosystems. Hydrobiologia, 2013, 701(1): 99-116.[20] Reynolds CS. The concept of ecological succession applied to seasonal periodicity of freshwater phytoplankton. Verhandlungen Internationale Vereinigung fur theoretische und angewandte Limnologie, 1988, 23(2): 683-691.[21] Jiang X, Wang SH, Zhong LX et al. Seasonal variation characteristics of algae biomass in Chaohu Lake. Environmental Science, 2010, (9): 2056-2062. [姜霞, 王书航, 钟立香等. 巢湖藻类生物量季节性变化特征. 环境科学, 2010, (9): 2056-2062.][22] Robarts RD, Zohary T. Temperature effects on photosynthetic capacity, and growth rates of bloom-forming cyanobacteria. New Zeal Journal of Marine and Freshwater Research, 1987, 21: 391-399.[23] Ohkubo N, Yagi O. Studies on the succession of blue-green algae, Microcystis, Anabaena, Oscillatoria and Phormidium in Lake Kasumigaura. Environmental Technology, 1993, 14: 433-442.[24] Li Y, Li DH. Competition between toxic Microcystis aeruginosa and nontoxic Microcystis wesenbergii with Anabaena PCC7120. Journal of Applied Phycology, 2012, 24: 69-78.[25] Paerl HW, Xu H. Controlling cyanobacterial blooms in Hypertrophic Lake Taihu, China: Will nitrogen reductions cause replacement of Non-N2 Fixing by N2 Fixing Taxa? The Public Library of Science ONE, 2014, 9: e113123.[26] Litchman E, Klausmeier CA, Schofield OM. The role of functional traits and trade-offs in structuring phytoplankton communities: Scaling from cellular to ecosystem level. Ecology Letter, 2007, 10: 1170-1181.。

巢湖藻类群落多样性分析

巢湖藻类群落多样性分析
( 肥 市环境监 测 中心站 , 肥 合 合

202 ) 302
要 : 过 对 20 — 0 5年 的 巢 湖 藻 类 实 测 数 据 进 行 统 计 分 析 , 出 藻 类 的种 类 数 为 1 1 , 本 构 群 种 类 有 通 0 1 20 检 3种 基
2 6种 , 中铜 绿 微 囊为 绝 对 的 优 势 种 群 , 类 多样 性 指 数 中值 为 2 5 ± .0, 间 其 多样性 指 数 呈 明 显 的 上 升 趋 其 藻 . 1 0 9 5年
群落 多样性是 反映群落 的种类数 与丰度 的关系 ,
公式 为 :
= 一
是度量水生生态 系统稳定性 的一个重要指标 。藻类是 水生生态 系统的第一 生产力 , 多样性 的大小 直接 反 其
映 水 生 生态 系统 的稳 定 性 和 水 质 状 况 。 随 着 全 球 生 物 多 样 性 的 日益 被 重 视 , 物 种 多 样 性 的调 查 也 显 得 极 对
类 藻类 是 敏 感 种 群 , 环 境 变 化 的影 响 较 大 。 受 综 合 以上 的三 个 角 度 , 种 优 势 十 分 明 显 的 优 势 四
S 3
维普资讯
第 2 第 6期 4卷 20 0 7年 1 2月
生 物 学 杂 志
势, 方差 分析表 明 20 0 1年与其他年份存在着显著性差异 , 近三 年无 显著 性差异。
关键词 : 多样 性 指 数 ; 类 ; 藻 巢湖 中 图 分 类 号 :9 8 Q4 文献标识码 : A 文 章 编 号 :0 8— 62 20 )6— 03— 2 10 9 3 (0 7 0 0 5 0
类物种 多样性及 其变动进 行 了较详 细的研究 , 旨在为 巢湖富营养化治理和持续 利用提供必要 的资料和科学 依据 。
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[ 11 ]
. 淡水
[ 3]
湖泊常常发生以铜绿微囊藻 ( Microcystis aeruginosa ) 为优势种 群 的 水 华, 并且有明显的季节性特点 . 铜绿微囊藻是一种具有气囊 、 能够释放藻毒素 、 可以 分泌他感物质并且较其它浮游藻类具有较低生长率 的淡水浮游藻类 子之一
[ 6] [ 4, 5]
, 沉积物 中 的 水 华 蓝 藻 复 苏 及 其 上 升 是 关 键 因 华” . 研 究 表 明, 浮游藻类在秋季生长环境不 利时, 下沉到沉积物表面, 并且在沉积物中保持相当 长时间的活性;春季, 除少部分会因为腐烂和分解损 失外, 大部分表层沉 积 物 中 的 藻 类 都 有 重 新 进 入 上
-3 ·kg - 1 之间, 素含量全湖平均为 146. 37 mg · m . 表层沉积物中藻类生物量在 9. 75 ~ 16. 24 mg 最小值出现在夏季, 然后逐渐升
高, 最大值出现在冬季的 11 月 . 研究期间( 5 ~ 10 月) , 水柱中浮游藻类一直存在上浮和下沉现象, 上浮速率在总体 上 呈 先 上 升 ·( m 2·d ) 最大值出现在 8 月初, 为 0. 036 8 mg 后下降的趋势, 9 月初, ·( m ·d ) 为 0. 032 1 mg ( TN ) 和总磷( TP ) . 关键词:蓝藻;藻类生物量;沉积物;藻类捕集器;巢湖
9期
姜霞等:巢湖藻类生物量季节性变化特征
2057
究结合自制可独立且同时捕集湖水中上浮藻类和下 “藻类上浮 -下沉捕集器 ” ( 专利公开号: CN 沉藻类的 101441206 ) , 定量研究了水 -沉积物界面水华藻类 上 浮和下沉 的 动 态 变 化 及 沉 积 物 中 藻 类 的 季 节 性 变 化, 探讨了环境因子 对 沉 积 物 和 上 覆 水 体 中 藻 类 生 以期进一步揭示蓝藻水华的暴发 物量的影响作用, 机制 . 1 1. 1 材料与方法 采样点选择 巢湖位于 安 徽 省 中 部, 江 淮 分 水 岭 南 侧, 东经 116°24′30″ ~ 118°00′00″, 北纬 30°58′40″ ~ 32°06′00″ 之间, 湖面面积为 760 km , 正常水文年平均水深 3 m 左右, 最大水深约 7 m , 东湖水深 3 ~ 4 m , 西湖水 主 要 环 湖 河 流 有 9 条, 分别为南淝河 深 2 m 左 右, ( 店埠河) 、 十 五 里 河、 派 河、 柘 皋 河、 双 桥 河、 兆 河、 白石山河 、 裕溪河 、 杭埠河 . 共设置 12 个采 样 点,9 条河流入湖区各布设 1 个, 东、 西半湖湖心各布设 1 点各, 东、 西半湖分界线( 忠庙) 布设 1 个, 见图 1.
100012 ; 2. 合肥工业大学资源与环境学院, 合肥
230009 )
摘要:在 2008 年对巢湖浮游藻类的生态分布进行了为期 1 a 的 调 查 研 究, 并 采 用 自 制“藻 类 上 浮 / 下 沉 捕 集 器 ” 定量研究了水 蓝藻为巢湖主要的水 华 优 势 群 落, 但各个季节优势水华种群有所差别, 春 柱中藻类上浮和下沉速率的季节性变化对优势 . 5 月开始, 水 柱 中 藻 类 生 物 量 明 显 增 加 ;8 月 份 达 到 最 大 值, 叶绿 季鱼腥藻占优势,
.
[ 12 ~ 15 ]
, 之所以 在 较 短 时 间 内 形 成“水
目前国内针对浅水湖泊藻类动态变化的研究主 要集中在复苏和生长特性方面 , 对水华藻类在 水 -沉积物界面上浮下沉过程的研究较为少见 . 本研
1113 ;修订日期 :2010 0329 收稿日期 :2009基金项目 : 国家自然科学基金项目( 200507017 ) 作者简介 : 姜霞( 1974 ~ ) , 女, 研究 员, 主要研究方向为湖泊水 环 境, E-mail : jiangxia@ craes. org. cn
Seasonal Variation Characteristics of Algae Biomass in Chaohu Lake
JIANG Xia 1 ,WANG Shu-hang 1 , ZHONG Li-xiang 1 ,JIN Xiang-can 1 , SUN Shi-qun 2
( 1. Research Center for Lake Eco-Environment , Chinese Research Academy of Environment Sciences , Beijing 100012 , China ; 2. School of Resource and Environment , Hefei University of Technology , Hefei 230009 , China ) Abstract : The biomass and distribution of algae community in Chaohu Lake were investigated in 2008. At the same time ,the seasonal variations of algae translocation between the sediment and overlying water were also quantitative studied by self-made “algae up / down . Chaohu lake was dominated by Cyanobacteria all the year ,and dominant Cyanobacteria species changed in different seasons. In trap ” spring ,Anabaena was the dominant species ,and Microcystis was the subdominant species ; In the whole summer and autumn ,the dominant species is Microcystis . Algae biomass increased significantly from May and the maximum appeared in August ,was 146. 37 mg · m - 3 with Chl-a. The value of algae biomass were 9. 7516. 24 mg ·kg - 1 in the surface sediments ,and the minimum appeared in Summer ,then the algae biomass increased gradually with the maximum value in winter. Translocation process between the sediment and the overlying water occurred throughout the study period. The recruitment rates increased at first with the maximum rates in early August ,was 0. 036 8 mg ·( m 2·d ) - 1 ,and then had a downward tendency. However the sedimentation rates increased slowly firstly with the maximum rate in early September ,then it decreased sharply ,was 0. 032 1 mg ·( m 2·d ) - 1 . Multiple stepwise regression showed that temperature was the most significant factor for the algae biomass in Chaohu Lake ,Total nitrogen ( TN ) and Total phosphorus ( TP ) are sub-important factors. Key words : Cyanobacteria ; algae biomass ; sediment ; algae-trapper ; Chaohu Lake
[ 7 ~ 9]
人类活动极大地改变了地球上碳 、 氮、 磷的生物 化学循环, 尤其是 湖 泊 中 氮 、 磷 等 营 养 负 荷 的 增 加, 导致浮游藻类大 量 生 长, 水华大规模暴发
[ 1, 2]
覆水体的能力, 到夏季而大量暴发 影响显著
[ 10 ]
. 有研究显示
冬季上覆水和沉积物中藻类对夏季水华暴发强度的 , 若 冬 季 上 覆 水 中 没 有 藻 类, 夏季水华 若冬季沉积物中没有藻 藻类生物 量 将 降 低 64% , 类, 夏 季 水 华 藻 类 生 物 量 将 降 低 50% . 用“N ” 示踪 法发现, 在沉积物中 过 冬 的 藻 类 是 夏 季 水 华 的 暴 发 藻类之一
第 31 卷第 9 期 2010 年 9 月
环 境 科 学 ENVIRONMENTAL SCIENCE
Vol. 31 , No. 9 2010 Sep. ,
巢湖藻类生物量季节性变化特征
1 1 1 1 2 姜霞 , 王书航 , 钟立香 , 金相灿 , 孙世群
( 1. 中国环境科学研究院湖泊生态环境创新基地, 北京
中图分类号: X524 文献标识码: A 3301 ( 2010 ) 09205607 文章编号:02502 -1 -1
;下沉速率则呈现先缓慢上升后急剧下降的趋势, 最大值 出 现 在
. 多 元 逐 步 回 归 统 计 表 明, 温 度 是 巢 湖 藻 类 生 物 量 变 化 最 为 显 著 的 影 响 因 子, 其次为总氮
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悬浮 作 用 影 响, 捕 集 器 用 浮 漂 -重 锤 系 统 固 定, 能够 保证捕集器始终处 于 垂 直 状 态, 本实验将捕集器设 置在距沉积物表层以上 60 cm 处 . 1. 3 样品采集及处理 “藻类上浮 -下沉捕集器 ” 采样从 5 月初开始, 到 10 月结束, 每月月初采样, 在水华暴发强度较大的 7 ~ 9 月期间, 每 2 周采样 1 次;水样采集( 表层 50 cm 和底层 50 cm 混合) 每月月初采样采集 1 次;柱状沉 12 号 外, 每 月 采 集 1 次, 按 0 ~2 积物采 集 除 1 号 、 cm 、2 ~ 7 cm 、7 ~ 12 cm 间隔分 3 层, 每个采样点采 4℃ 保存 . 取 2 mL 鲁戈试 集 8 个平行样并现场混匀, 留 待 分 析; 另 取 200 mL 水 剂注入 195 mL 水 样 中, 样, 用孔径为 1. 2 μ m GF / C ( Whatman = 55 cm ) 玻 璃 纤 维 膜 抽 滤, 留 待 分 析. 现 场 测 定 上 覆 水 温 度 ( T) 、 透明度 、 溶 解 氧 ( DO ) 和 pH , 水 样 采 集 后 24 h 内测定总氮( TN ) 和总磷 ( TP ) . 采 集 后 的 沉 积 物, 取 100 g 立即进行冷冻干燥;另称取 100 g , 用 100 目筛 初滤后, 再用 25 号 浮 游 藻 类 网 过 滤, 收集浮游藻类 网中的残留物, 用蒸馏水洗涤, 离心, 去上清液, 重复 该操作 3 ~ 4 次, 加入鲁戈试剂固定, 留待定性分析 . 1. 4 样品分析 固定后 水 和 沉 积 物 中 的 藻 类 样 品, 用显微镜 ( Nikon E1000 , Japan ) 观 察 藻 类 的 组 成 和 数 量; 取 0. 5 g 经 冷 冻 干 燥 后 的 沉 积 物 样 品, 加 入 90% 的 丙
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