张海林[1]2002年在《武汉市湖泊富营养化遥感评价》文中提出湖泊富营养化是我国湖泊水污染面临的主要问题，及时、有效地对湖泊水体的富营养化状态进行监测和评价对湖泊环境保护是十分必要的。 本文利用武汉市东湖各子湖多年可靠的地面监测资料和1999年9月Landsat-7的TM各波段的卫星遥感数据，建立了各子湖的营养状态指数TSI_M与TM各图像上的灰度值之间的线性逐步回归关系模型，并运用该模型对武汉各湖泊进行了富营养化评价。同时基于地面监测资料，用日本学者相崎守弘提出的修正富营养化指数法对武汉主要湖泊的富营养化程度进行了评价。两种方法评价结果都显示，武汉市区湖泊呈富营养化状态，一些湖泊己接近甚至达到极富营养化，市郊湖泊多处于中富营养状态。 在用两种方法同时评价的八个湖泊中，有四个湖泊的评价结果完全一致。与地面监测资料评价结果相比，利用一元回归模型的评价结果有6个湖泊是一致的，其中汉阳墨水湖评价结果相差较大，而黄陂区后湖的评价结果虽然相差一个级别，但是评价值比较接近。 与地面监测资料评价结果相比，利用多元回归模型的评价结果有6个湖泊是一致的，汉阳墨水湖和武昌梁子湖评价结果相差很大，比地面监测资料评价结果偏低。 导致少数湖泊偏差较大的因素可能有：(1)遥感方法反映的是图像所在时段的某一个区域上的平均值，营养化指数法反映的是若干个采样站的年平均值；(2)TM图像的获取时间比地面监测的时间晚；(3)遥感影像可能受到云，泥沙等悬浮物，高等水生植物以及湖泊水深等的影响。 总之，遥感评价结果与地面监测结果基本是一致的，利用遥感进行湖泊水体富营养化监测评价是可行的、有效的；利用本文建立的模型可在更大范围如长江中下游平原湖区推广，进行湖泊富营养化调查评价。
李玉翠, 周正, 彭漪, 陶言祺, 王东[2]2018年在《基于机器学习的东湖富营养化研究》文中进行了进一步梳理利用遥感技术建立影像波段反射率与地面监测水质参数的定量反演模型,能实现高效率、大尺度湖泊富营养化水平的监测。机器学习通过高度的非线性映射,能很好地利用已知信息,模拟复杂因素之间的关系。以武汉东湖为例,基于资源一号02C卫星影像,利用K-近邻法、支持向量机、随机森林、梯度提升决策树、人工神经网络等5种经典的机器学习算法建立了叶绿素a(Chl-a)、透明度(SD)、总磷(TP)、总氮(TN)、高锰酸盐指数(COD_(Mn))5个水质参数与影像反射率间的定量反演模型,并采用综合营养状态法对东湖富营养化程度进行评价。以2014年11月22个采样点和2015年1月23个采样点的数据为基准,与基于机器学习算法训练水质参数建模对比,富营养化分级正确率为分别为95.5%和82.6%;以武汉市环境保护局数据为基准,对比反演的东湖各子湖营养等级,正确率均为71.4%。
宋丽香[3]2017年在《汉阳5个湖泊水体叶绿素a含量时空变化及富营养化评价》文中研究指明对汉阳地区5个湖泊(后官湖、叁角湖、南太子湖、墨水湖和龙阳湖)的水质参数和叶绿素a进行了调查,分析了湖泊水体叶绿素a的时空变化特征及其与环境因子的关系,并对湖泊富营养化状况进行了评价,以期为汉阳地区湖泊污染防治及水生态修复提供依据。主要研究结果如下:汉阳地区5个湖泊中,后官湖水质较好,龙阳湖水质最差。后官湖水体透明度最高,平均值为0.55±0.15m,其他湖泊水体透明度平均值为0.35-0.42m。后官湖水体化学需氧量、氮、磷含量最低,化学需氧量为27.45±10.71mg/L、总氮为1.12±0.45mg/L、总磷为0.15±0.13mg/L,龙阳湖水体化学需氧量、氮、磷含量最高,化学需氧量为39.21±11.63mg/L、总氮为12.96±6.15mg/L、总磷为1.71±0.79mg/L,其他湖泊水体化学需氧量、总氮、总磷浓度差异不显着。后官湖水体叶绿素a平均含量最低(29.01±13.26mg/m~3),龙阳湖最高(165.32±86.18mg/m~3),叁角湖、南太子湖、墨水湖水体叶绿素a平均含量居中,分别为81.16±50.48mg/m~3、111.66±56.59mg/m~3、127.14±57.69mg/m~3。5个湖泊水体叶绿素a含量有显着季节变化,最高值出现在10月(后官湖除外)。多元逐步回归分析表明,总氮、化学需氧量和透明度是影响水体叶绿素a含量空间分布的主要环境因子。用水体叶绿素a单因子进行水质评价,后官湖和叁角湖为富营养状态,南太子湖、墨水湖和龙阳湖为超富营养状态。综合营养状态指数水质评价结果表明,后官湖为中度富营养,综合营养状态指数为60.95,其他湖泊为重度富营养,其中龙阳湖污染最重,综合营养状态指数分别为70.70、74.62、73.82和82.51。
邱炳文, 周勇, 李学垣[4]2002年在《改进的人工神经网络模型在湖泊富营养化评价中的应用——以武汉市南湖为例》文中指出本文首先提出了一种归一化效用函数,把不同类型,不同量纲的原始值转化到[-1,1]区间,使神经网络更容易学习和训练;然后对BP人工网络算法进行若干改进;接着通过生成样本训练得出网络的权值和阈值,并运用于南湖历年夏季富营养化评价,结果表明,BP网络用于湖泊富营养化评价适应性强,方法可行,结果合理。
林悦涓[5]2005年在《东湖沉积物及上覆水体氮磷形态分布特征》文中提出武汉东湖是具有代表性的城市浅水型湖泊。由于受人为活动的影响,近年东湖富营养化严重。要全面认识、评估、预测和治理东湖,需了解湖区关键的营养盐(氮和磷)在水体和沉积物中的赋存状态和变化特征。 本文基于以往国内对富营养湖泊背景调查研究的不足与空白,在2004-2005年间采用现场调查、布点检测和实验室化学性质分析等方法,对东湖的西南部的一个子湖——庙湖的沉积物柱芯及其上覆水体中的氮和磷进行了形态分析,对其剖面分布、赋存特征、季节性变化和各因子之间的相互关系进行了系统的调查研究。主要结论如下 (1) 上覆水中营养盐的赋存和变化特征:总氮夏冬季含量低,春秋季含量高;硝酸盐氮含量在秋季达到最高,亚硝酸盐氮含量在夏季达到最高。夏季至秋季湖水中磷含量呈下降趋势,秋季至冬季呈上升趋势,冬季至春季又呈下降趋势。其中秋季湖水中磷含量最低,且主要以颗粒态形式存在。春季湖水中的总溶解磷占总磷的比例是四季最高的。 (2) 沉积物氮的赋存特征和变化规律:总氮含量在垂直剖面上表现为随沉积深度的增加而降低的趋势;其含量随季节变化有周期性的规律:春季沉积物中总氮的含量是一年中最少的,夏季开始增加,秋冬季总氮量达到最大,至第二年春季含量又回落到一年前的水平。受沉积物总氮和埋藏环境的双重影响,沉积物氨氮平均含量的季节性变化规律与总氮相似,只是第二年春季含量与一年前的水平相比有较大幅度的提高。 (3) 沉积物中各形态磷的垂直赋存特征:在0-10cm沉积深度内,总磷(TP)、不稳态磷(LP)、铁磷(Fe-P)和铝磷(Al-P)有明显的“表层富积”现象,其含量随深度的增加而迅速减少,通常大于10cm后这些磷形态的含量保持稳定。钙磷(Ca-P)、有机磷(OrgP)和闭蓄磷(OcP)随沉积深度的变化复杂。 (4) 湖区沉积物各磷形态的年平均比例Fe-P>OrgP>OcP>Ca-P>Al-P>LP (5) 沉积物各磷形态平均含量的季节变化:秋季沉积物总磷和铁磷达到最大,而有机磷和闭蓄磷达到最小,对应此时水体总磷含量最小,说明秋季沉积物是磷的汇。有机磷含量在冬季达到最大,对应冬季水体总磷含量增加,表明沉积物有
付尧[6]2016年在《呼伦湖氮磷营养盐地球化学特征与环境现状评价》文中提出呼伦湖地处我国内陆高纬度半干旱地区,是我国第一大草原型湖泊,属中温带大陆性气候,季节性变化明显。呼伦湖已被联合国教科文组织接纳为世界生物圈保护区并被列入国际重点湿地名录,不仅蕴藏着大量的渔业资源,而且在区域环境保护中具有重要的作用。呼伦湖湿地与大兴安岭森林共同构筑了我国东北乃至华北的重要生态屏障,系统地对呼伦湖进行研究意义重大。本文以呼伦湖为研究对象,对呼伦湖水体和沉积物中氮、磷等生源要素的环境地球化学行为进行研究,为呼伦湖富营养化防治提供基础数据,也为我国湖泊湿地资源的合理开发与保护利用提供科学依据。本研究取得以下研究成果：1.对呼伦湖不同季节水体中总氮(TN)、总磷(TP)及叶绿素a (Chla)浓度进行分析,结果显示：在时间上,四个季节中呼伦湖水体TN、TP浓度超标较严重,Chla浓度随季节变化明显；空间上,TN浓度在春、夏、秋、冬四个季节中呈现由湖四周向湖心扩散再到四周的一个变化过程；TP浓度在春夏季基本保持稳定,而从秋季到冬季,则由湖心向四周转移；Chla浓度在四个季节中表现为由南向北再到东南再到东的整体变化趋势。2.根据地表水环境质量标准表明,呼伦湖氮污染较为严重,平均达到V类水体；呼伦湖水体磷污染更加严重,大部分采样点位均为劣V类水体；综合营养状态指数法的评价方法得出,呼伦湖春季、夏季、秋季湖泊水体属于轻度富营养化,冬季湖泊水体属于中营养化。3.根据主成分分析方法,得到了呼伦湖水质主要受8个主要控制因素影响：酸碱度(PH)、溶解氧(DO)、总溶解性固体(TDS)、盐度(SAL)、叶绿素a (Chla)、总氮(TN)、总磷(TP)和化学需氧量(COD)。湖泊盐化污染、富营养化污染和有机物污染是呼伦湖的3种主要污染。4.对呼伦湖冰封期水体、冰体中总氮、总磷、溶解性总磷及溶解性正磷酸盐的浓度及总氮、总磷迁移特征进行分析,研究表明,水体中各水质指标均是呈现冰封期水体>冰封期冰体,且不同区域水体-冰体中各水质指标的浓度分布情况大致相同。通过对总氮、总磷在水体-冰体中的迁移特征的研究,说明呼伦湖由于随时间的变化外源输入到水体中的污染物多于沉积物吸纳污染物。5.对呼伦湖沉积物中总氮(TN)、总磷(TP)及有机质分布特征进行分析,结果表明：呼伦湖表层沉积物中TN、TP、有机质的分布总体上呈现由西北湖区向东南湖区递减的趋势,极大值出现在偏西北的湖心区域,极小值分布在入湖河口处及浅水区。呼伦湖沉积物柱芯中总氮含量垂向分布上表现为：随深度增加而降低,具有在表层富集的特征；总磷含量的垂向变化差异性较大,这可能由沉积环境、早期成岩作用和人类活动等多种因素共同作用造成的；有机质含量随深度增加而递减,这与总氮的分布特征相类似,局部发生波动,这与动植物残体与饵料在该年份堆积有关。6.对呼伦湖表层沉积物碳-氮-磷耦合关系及环境意义的分析,N/P比值表明湖心区富营养程度较高,富营养化程度较低是东南湖区；TOC/TN比值表明,湖泊水生生物和陆源输入可能是有机质来源,占主导作用的是外源输入；TOC/TP比值表明沉积物中的有机质是TOC/TP比值变化趋势的主导因素。7.对呼伦湖沉积物的环境现状进行评价,结果显示,总氮和有机质对底栖生物的生态毒性效应已由最低级别向严重级过渡,产生较严重的生态毒性效应于底栖生物群落：除东南湖区及入湖河口处以外,大部分湖区均为有机污染及有机氮污染。
王呈发, 刘吉涛[7]1988年在《武汉市水污染防治对策》文中提出武汉市是一个以长江为骨干的水网地区,水域面积占总面积的16.67%.全市每年向环境排放废水9.7亿m~3.长江每日接纳城市废水的75%,汉江为6%,其余废水均就近排入湖泊.长江武汉段的污染带硝态氮1978年就超过了富营养化标准,1983年比1977年增加了1.7倍.工业港下游铵态氮和挥发酚超标.城区湖泊BOD比城郊湖泊高4倍,总氮高50倍左右,湖泊富营养化,东湖、
伍刚[8]2017年在《武汉南湖蓝藻水华期间的微生物种间相互作用研究》文中提出不同微生物之间存在互惠、竞争、偏利等形式多样的相互关系,这些相互关系对微生物群落组成、结构和生态功能都会产生重要的影响。然而,特定环境中微生物种间相互作用形式、对环境的响应、分子机理等依然存在许多未解之谜。随着高通量测序、组学技术与分子生物学的广泛应用,微生物种间相互作用已被提升到一个全新的层面。水华暴发是在水体富营养化条件下,多种生物与非生物因素共同导致的一种有害生态现象。水华过程中藻类的生长与形态发育不仅受到环境因子调控,也与其他微生物的作用密切相关。然而长期以来,我们对这些相互作用的形式、机理以及如何响应环境因子的变化依然知之甚少。武汉市南湖是武汉面积最大的市内湖之一,随着人类活动干扰增加、富营养化加剧,近年来常暴发以铜绿微囊藻为主的水华。为探讨水华过程中微生物种间关系以及关键细菌在水华生消过程中的作用,本研究首次连续收集了南湖在2014年水华形成前期、中期与后期的多个位点水样,开展理化指标、高通量测序分析、菌藻互作筛选、菌种鉴定和功能分析等多项研究。主要研究结果包括:(1)利用16SrRNA基因高通量测序方法,对水华过程细菌的群落结构动态进行分析,结果表明微生物群落结构随水华演变的动态发生显着变化,并与温度、pH、氨氮浓度等样品与环境因子呈一定相关性;采样时间与地点对α多样性均有影响,而β多样性主要受时间变化影响;(2)基于高通量测序结果中物种的共现性构建出微生物种间相互作用网络,水华暴发过程中微生物种间具有复杂的相互作用关系,各采样时间点的网络结构不同,其拓扑结构参数与环境因子存在关联,包括微囊藻在内的各物种间相互作用形式也随环境发生一定改变。(3)通过大规模培养微囊藻紧密依附细菌以及菌藻互作筛选,分离得到数株能促进或抑制微囊藻的菌株,其中CR11菌株在共接种时可抑制微囊藻的生长,并溶解微囊藻,JYC17菌在共接种时可显着促进微囊藻的生长;两种菌藻关系均可在上述组学分析中得到一定的一致性。(4)菌种初步鉴定结果表明,CR11抑制菌属于Comamonadaceae科,其16S rRNA基因序列与Pelomonas aquatica具有最高同源性(97.41%); JYC17促生菌属于Rhodobacteraceae科,16S rRNA基因序列与Paracoccus siganidrum具有最高同源性(97.07%)。生理生化结果显示两种细菌具有不同的碳源利用能力。本研究将为我们探索水体环境中不同微生物相互作用、关键细菌对水华形成的作用和相关机理、预警和防控水华提供新的科学依据。
刘宇, 臧淑英[9]2011年在《湖泊水质遥模型综述》文中研究指明目前,利用光谱数据和同步水质采样建立的叶绿素a的光谱模型已成为水质遥感的一种发展趋势,具体的方法也有很多,而且不同的方法适合的区域也不同。主要通过对众多国内外学者的相关论文的阅读和研究,总结了当前国内学者在水质遥感方面的研究成果和一般的研究思路,以期望为大家提供一个适合研究区的方法。
邱炳文, 周勇, 周敏, 李学垣[10]2000年在《武汉市南湖富营养化现状、趋势及其综合整治对策》文中研究指明分析了武汉市南湖 1 982～ 1 998年主要营养物含量 ,结果表明 ,1 0多年来各形态营养元素都有较大增长 ,尤其是磷增长最快 ,使氮磷比例下降 ;同时运用模糊向量加权计分法评价了历年营养程度 ,可以看出 ,南湖营养程度由 1 982年的中营养上升至 1 998年的重富营养水平 ,1 6年间增加了 3个营养级别。最后提出南湖富营养化综合整治的若干建议措施 ,包括流域污染源控制和湖内综合治理等
参考文献：
[1]. 武汉市湖泊富营养化遥感评价[D]. 张海林. 中国科学院研究生院（测量与地球物理研究所）. 2002
[2]. 基于机器学习的东湖富营养化研究[J]. 李玉翠, 周正, 彭漪, 陶言祺, 王东. 人民长江. 2018
[3]. 汉阳5个湖泊水体叶绿素a含量时空变化及富营养化评价[D]. 宋丽香. 江汉大学. 2017
[4]. 改进的人工神经网络模型在湖泊富营养化评价中的应用——以武汉市南湖为例[C]. 邱炳文, 周勇, 李学垣. 第六届全国计算机应用联合学术会议论文集. 2002
[5]. 东湖沉积物及上覆水体氮磷形态分布特征[D]. 林悦涓. 武汉大学. 2005
[6]. 呼伦湖氮磷营养盐地球化学特征与环境现状评价[D]. 付尧. 内蒙古农业大学. 2016
[7]. 武汉市水污染防治对策[J]. 王呈发, 刘吉涛. 城市环境与城市生态. 1988
[8]. 武汉南湖蓝藻水华期间的微生物种间相互作用研究[D]. 伍刚. 华中师范大学. 2017
[9]. 湖泊水质遥模型综述[J]. 刘宇, 臧淑英. 民营科技. 2011
[10]. 武汉市南湖富营养化现状、趋势及其综合整治对策[J]. 邱炳文, 周勇, 周敏, 李学垣. 华中农业大学学报. 2000
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