洪湖水体藻类藻相特征及其对生境的响应

藻类是水生态系统的重要成分,它的群落结构、细胞密度变化与水环境相适应,随水环境的变化而改变,因此藻相变化是评价水体质量的一项重要指标。2009—2010年在洪湖水面不同方位布点采样,对水体的浮游藻类藻相(群落结构、密度)和水质状况(水位(water level,H)、水温(water temperature,tw)、透明度(transparency,SD)、总氮(total nitrogen,TN)、总磷(totalphosphorus,TP)、高锰酸盐指数(permanganate index,CODMn)和叶绿素含量(chlorophyll a,Chl-a)等)进行了逐月的调查、监测,采用湖库营养状态指数法对湖泊富营养化评价,并运用多元逐步回归方法建立水体藻类与生境因子的回归方程。结果表明:洪湖水体总体上已达到轻度富营养化状态;藻类以蓝藻门、硅藻门和绿藻门为主,共鉴定出7门65属,藻细胞密度为1.14×106—3.24×107个/L,藻相季节变化特征明显。藻类组成以蓝藻门密度最高(52.93%),硅藻门(25.96%)和绿藻门(16.83%)次之,隐藻门(1.98%)、金藻门(1.64%)、裸藻门(0.42%)和甲藻门(0.25%)相对较低。藻类藻相及优势种在不同季节有所差异,冬春季节(12—5月)以硅藻门的直链藻、小环藻和针杆藻为优势种,夏秋季节(7—11月)以蓝藻门的鱼腥藻和微囊藻为优势种;湖泊藻类细胞密度与tw、CODMn呈正显著相关关系,与H、TN、TP、SD相关关系不显著;藻细胞生长逐步回归方程为y=3.7815+0.0794tw+0.5670CODMn-1.3467SD,藻细胞生长主要受水温和有机污染物等的影响,氮磷不是藻类生长的控制因子;在湖泊不同区域,环境条件存在差异,导致藻类生长过程中起主导作用的环境因子存在一定的差异,蓝藻生长主要受tw、CODMn和SD控制,绿藻生长主要受H、tw和CODMn影响,而硅藻生长决定于水体CODMn。

奇台县开日木托朗格煤矿区西山窑组煤相研究

应用煤岩学方法探讨了新疆奇台县开日木托朗格煤矿区西山窑组煤的煤岩特征及煤相划分,根据研究区宏观煤岩特征、显微组分及工业分析定量统计,采用国内外通用的TPI-GI相图(结构保存指数-凝胶化指数)和GWI-VI相图(地下水影响指数-植被指数)解释成煤植物种类及成煤环境。经分析,富营养苔藓森林沼泽相是本区的主要煤相。

藻类生长预测模型的比较研究——以洪湖水体为例

根据洪湖20142019年水质及藻类监测数据,运用综合营养状态指数法评价了丰、平、枯3个时期的营养状态.在此基础上运用逐步回归分析法确定影响藻类生长的显著因子,并根据不同水量不同营养状态细分9种情形对藻类生长做回归预测分析,同时运用BP神经网络模型对回归预测的结果进行比较验证.结果表明:洪湖丰、平水期以蓝藻门为主,枯水期以硅藻门为主;湖泊的营养状态处于中度富营养与轻度富营养之间.分析各时期藻种生物量与影响因子的相关性,发现丰水期控制因子有水温、COD Mn和透明度;平水期和枯水期控制因子有水温、总氮、总磷.以20142018年数据逐步回归分析得出枯水期+中营养和枯水期+轻度富营养决定系数较低,其余7种时期决定系数均在0.5以上,说明逐步回归并不适用于所有时期.使用20142018年的数据进行神经网络训练和验证,2019年的数据进行预测,比较BP神经网络与逐步回归的均方根误差发现全年预测时BP神经网络效果更好;枯水期+中营养和枯水期+轻度富营养逐步回归效果较好,逐步回归的均方根误差仅为1600~4000;丰水期和平水期2种方法预测效果相当.合理地选择预测模型能为湖泊水华做出预警,控制显著变量可以达到防治水华污染的效果.