（环境科学专业论文）滴水湖富营养化评价及叶绿素a与水质因子的多元分析.pdf

上海海洋人学硕士研究生毕业论文 3 2 0 0 9 年，三区域总氮最高值均出现在3 月，超过了v 类水质标准，随后总 氮浓度呈现一定的波动，范围为o 8 0 m e d l - 2 0 0 m g l 。所有监测数据则中，总氮 属i v v 类的占6 0 ，劣v 类占1 0 。无机氮占总氮的6 5 左右，是氮元素的主 要存在形式。无机氮中硝酸盐氮比例最高，氨氮次之。三区域中引水河道和河湖 混合区自净程度中等，湖区略差。总氮从河道至湖区呈下降趋势且各区域差异极 显著。 4 总磷浓度在2 0 0 9 年1 月、2 月和1 2 月较低，均在o 1 0 m g l 以下；4 月 - - 7 月浓度相对稳定，维持在0 1 0 m g l 左右；各区域均于3 月中旬出现最高峰，1 1 月 中旬出现次高峰；变化范围为0 0 4 3 m g l o 2 7 1 m g l ，6 5 处于v i v 类，2 的监测数据超过v 类水范围；总磷各区域无显著性差异。 5 叶绿素a 含量( o 0 5m g m 3 1 3 9 5 0m e d m 3 ) 变化幅度较大，2 0 0 9 年各区域 年均值均超过5 0 m g m 3 ，5 月份显著上升出现最高峰，达到l 1 0m g m 3 左右。 叶绿素a 各区域亦无显著性差异。 6 研究进行的两年期间，滴水湖营养化水平以轻度富营养化为主，相比2 0 0 9 年，滴水湖2 0 1 0 年的营养化水平有所降低，富营养化现象有所好转。其中总磷和 叶绿素a 含量较2 0 0 9 年总体下降。2 0 1 0 年滴水湖t l i ( t p ) 年平均值比2 0 0 9 年 湖区下降了约2 5 ，最大值和最小值分别下降了1 7 和3 2 ，2 0 1 0 年t l i ( c h l a ) 的年平均值也比2 0 0 9 年下降了约l o 。 7 叶绿素a 含量与水质因子关系复杂，不同的监测点位，对叶绿素a 含量有 显著影响的水质因子各不相同。总体而言，叶绿素a 含量与透明度、亚硝酸盐氮 呈显著负相关，与水温呈显著正相关，与氨氮仅在一号码头呈极显著正相关，与 硝酸盐氮在不同站点出现正负两种显著相关，叶绿素a 含量与p h 、以水温为控制 条件的溶解氧、高锰酸盐指数、总氮及总磷相关性不显著。根据相关性及实际情 况，建立逐步回归方程时，不同站点的入选因子也各有差异，多次入选的水质因 子有水温、透明度、氨氮和硝酸盐氮。 8 选取2 0 0 9 年滴水湖湖区部分采样点，取对数进行相关性分析可知，l g ( r c h ) 与l g ( x 珊) 相关性不显著，与l g ( x 伊) 呈极显著正相关，与l g ( x 一) 呈显著负相关。据 此建立回归方程：l g ( 。) = 2 1 4 6 + 0 5 3 0 1 1 9 ( x 冲) ，l g ( 圪h ) = 2 0 1 7 0 2 7 5 1 l g 似聊) ， 与i i 人研究符合性较好，较逐步回归方程在实践中更有指导意义。 关键词：滴水湖，水化学特征，综合营养状态指数，相关性分析 上海海洋人学硕士研究生毕业论文 s t u d yo nt h et r o p h i cl e v e l i nd i s h u il a k ea n dt h e m u t l i a n a l y s i sb e t w e e nc h l o r o p h y l l - aa n do t h e r e n v i r o n m e n t a lf a c t o r s a b s t r a c t d i s h u il a k e ，l o c a t e di nl i n g a n gn e w c i t yo fs h a n g h a i ，i st h el a r g e s ta r t i f i c i a ll a k e e x c a v a t e do nt h eu n h a r d e n e db e a c h i tb e g a nt ob ew a t e r e di no c t o b e r2 0 0 3a f t e r16 m o n t h so fe x c a v a t i o ns i n c ej u n e2 0 0 2 i ti sar o u n dl a k ew i t ht h ed i a m e t e ro f2 6 6 k m a n da r e ao f5 5 6 k m z t h ea v e r a g ew a t e rd e p t hi s3 7 m ，w h i l et h ed e e p e s ti s6 2 m t h e w a t e rf r o mh u a n g p ur i v e r f l o w si n t od a z h ir i v e rf i r s t l y , t h e ng o e st h r o u g ht h ec h a n n e l ， a n df i n a l l yf l o w si n t ot h el a k e a sam a j o rc o n s t r u c t i o no fa r t i f i c a ll a n d s c a p el a k e ， d i s h u il a k ei st h eh e a r to fl i n g a n gn e wc i t yr i v e rs y s t e m i tp l a y e dn o to n l ya n i m p o r t a n tr o l ei nf l o o dc o n t r o la n dw a t e re x c h a n g i n g ，b u ta l s oh a si n v a l u a b l yi n f l u e n c e o nc r e a t i n gu r b a nl a n d s c a p ee c o l o g ya n do p t i m i z i n gm i c r o c l i m a t ei nl i n g a n gn e wc i t y t h er e s e a r c hw a sc a r r i e do u tf r o mj a n u a r y2 0 0 9t od e c e m b e r2 010i nd i s h u il a k e a n di t sb a s i n w ei n v e s t i g a t e dt h eb a s i cs i t u a t i o no fw a t e rq u a l i t ya n dt h es p a t i a la n d t e m p o r a ld i s t r i b u t i o nc h a r a c t e r i s t i c so fn i t r o g e n ，p h o s p h o ra n dc h l o r o p h y l la a tt h e s a m et i m e ，t h et r o p h i cl e v e li nt h ed i s h u il a k ea n dm u t l i a n a l y s i sb e t w e e nc h l o r o p h y l la a n do t h e re n v i r o n m e n t a lf a c t o r sw e r ea n a l y e dt o o m e t h o d sa n dr e s u l t sw e r ea sf o l l o w s ： 1 a c c o r d i n gt ot h e “w a t e rq u a l i t 咖u i d a n c eo ns a m p l i n gt e c h n i q u e sf r o ml a k e s ， n a t u r a la n dm a n m a d e ( g b t14 5 81 9 3 ) a n da c t u a ls i t u a t i o n , 16s a m p l i n gs t a t i o n s w e r ec h o s e na m o n gc h a n n e l s ，m i x e da r e a sa n dl a k ei n2 0 0 9 w h i l el ls a m p l i n g s t a t i o n sw e r es e ta m o n gd a z h ir i v e r , c h a n n e lb e f o r et h ei n t a k es l u i c e ，c h a n n e la f t e rt h e i n t a k es l u i c ea n dd s h u il a k ei n2 010 t h ei n v e s t i g a t i o n sw e r ec a r r i e do u ti nt h e m o r n i n ge v e r y2w e e k s t h i r t e e nw a t e rq u a l i t yp a r a m e t e r sw e r ea n a l y z e dw h i c h i n c l u d e dt r a n s p a r e n c y ( s d ，m ) ，p h ，w a t e rt e m p e r a t u r e ( t ) ，d i s s o l v e do x y g e n ( d o ， m e , l ) s u s p e n d i ds u b s t a n c e ( s s ，m g l ) ，c h e m i c a lo x y e nd e m a n d ( c o d m n ，m g l ) ， n i t r i t en i t r o g e n ( n 0 2 n ，m g l ) ，n i t r a t en i t r o g e n ( n o s - n ，m g l ) ，a n l m o n i o n i t r o ( n h 3 - n ， m e l ) ，t o t a ln i t r o g e n ( t n ，m g l ) ，a c t i v a t e dp h o s p h a t e ( p 0 4 - p ，m g l ) ，t o t a lp h o s p h o r u s 上海海洋大学硕士研究生毕业论文 ( t p m g l ) a n dc h l o r o p h y l l - a ( c h l 巩m g m ) ，c o m p r e h e n s i v en u t r i t i o n a ls t a t u ei n d e x ( t l i ) w e r ec a l c u l a t e df o rt h ea s s e s s m e n to fe u t r o p h i c a t i o n s p s s 15 0w a su s e di n m u t l i a n a l y s i sb e t w e e nc h l o r o p h y l la a n do t h e re n v i r o n m e n t a lf a c t o r s 2 t h em i n o rf l u c t u a t i o no fp hw a si nn o r m a lr a n g eo fn a t u r a lw a t e r s ( 6 - - 9 ) i n2 0 0 9 t h ea n n u a la v e r a g ew a t e rt e m p e r a t u r ei nc h a n n e l s ，m i x e da r e a sa n dl a k ew e r e19 9 8 2 ，1 9 7 8 2 ca n d1 9 6 8 1 r e s p e c t i v e l y i n2 0 0 9 ，t r a n s p a r e n c yo f a l lt h et h r e e a r e a sw a sl e s st h a n0 7 m i tw a sh i g h e ri nw i n t e ra n de a r l ys p r i n gt h a ni ns u m m e ra n d d r o p p e dt ol e s st h a n0 4 ms i n c el a t ea p r i l2 0 0 9 ，a n dr i s e da g a i nu n t i ll a t en o v e m b e r t h ea n n u a la v e r a g e so fs sw e r e3 0 9 0m g l ，2 9 6 1m g la n d3 3 18m g l i tw a sl o w e r i nw i n t e ra n de a r l ys p r i n gt h a ni ns u m m e r i na l lt h et h r e ea r e a s ，t h er e l a t i o n s h i p b e t w e e ns da n ds sw a sn e g a t i v e t h ec o n t e n to fd ow a sh i g hi nd i s h u il a k e ，w h i c h b e l o n g e dt ow a t e rq u a l i t yl e v e lio ri i ac e r t a i nr e g u l a r i t yw a ss h o w e dt h a td ow a s g e n e r a l l yh i g h e ri ns p r i n ga n dw i n n e rt h a ni ns u m m e ra n da u t u m n i na d d i t i o n ，t h e c o d m no ft h el a k ew a sl o w , g o i n ga l o n gw i t hi i - - 1 1 1w a t e rq u a l i t yl e v e l 3 i n2 0 0 9 ，t h em a x i m u mo ft na p p e a r e di nm a r c hi na l lt h et h r e ea r e a s ，w h i c hw a s e v e nw o r s et h a nw a t e rq u a l i t yl e v e lvt nr a n g e df r o mo 8 0 - - 2 0 0 m g la n d6 0 o ft n d a t ab e l o n g e dt ol e v e li v - wa n d10 w e r ew o r s et h a nl e v e l 矿6 5 o ft h en i t r o g e n f o r m sw e r et i nw h i c hw a st h em a i nf o r mo fn i t r o g e n n 0 3 - nh a dt h eh i g h e s ts h a r eo f t i n ，a n dt h e nn h 3 - n c h a n n e l sa n dm i x e da r e a sh a dm e d i u ms e l f p u r i f i c a t i o n ，a n d l o w e ri nl a k e t h e r ew e r ee x t r e m e l ys i g n i f i c a n td i f f e r e n c e so ft na m o n gc h a n n e l s ， m i x e da r e a sa n dl a k e 4 t pw a su n d e r0 10 m g li nj a n u a r y , f e b r u a r ya n dd e c e m b e ri n2 0 0 9 i tb e c a m et o r e l a t i v e l ys t a b l ei na p r i lt oj u l y , a n dt h ec o n c e n t r a t i o nw a sa b o u to 1o m g l t h eh i g h e s t p e a ko c c u r r e di nm i d d l em a r c h ，w h i l et h es e c o n dp e a ka p p e a r e di nm i d d l en o v e m b e r t 1 c c h a n g e df r o mo 0 4 3 m g lt o0 2 71m g la n d6 5 o ft h ed a t ab e l o n g e dt ow a t e r q u a l i t yl e v e l v ，2 w o r s et h a nl e v e lvn os i g n i f i c a n td i f f e r e n c e so ft pa m o n g t h et h r e ea r e a sw e r eo b s e r v e d 5 t h ec o n c e n t r a t i o no fc h l o r o p h y l lar a n g e df r o m0 5t o13 9 5m g m 3w i t ht h e a n n u a la v e r a g ev a l u eh i g h e rt h a n5 0 m g m 3 t h eh i g l l e s tc o n c e n t r a t i o no c c u r r e di nm a y w h i c hw a sa b o u ti10m g m t h e r ew e r en os i g n i f i c a n td i f f e r e n c e sa m o n gt h ed i f f e r e n t a r e a st o o 6 a c c o r d i n gt ot h et w o y e a rr e s e a r c h ，d i s h u il a k ew a gm a i n l yi nl i g h te u t r o p h e r c o m p a r e dt o2 0 0 9 ，i tw a s b e r e ri n2 010w i t ht h ed e c l i n a t i o no ft pa n dc h l o r o p h y l la t h ea v e r a g ev a l u eo ft l i ( t p ) d r o p p e da b o u t2 5 ，a n dt h em a x i m u ma n dm i n i m u m d r o p p e d17 a n d3 2 t h et l i ( c h l a ) d r o p p e d a b o u t10 t o o 7 t h er e l a t i o n s h i pb e t w e e nc h l o r o p h y l laa n de n v i r o n m e n t a lf a c t o r sw a sc o m p l e x i nd i 肫r e n ts a m p l i n gs i t e s ，t h ei m p o r t a n te n v i r o n m e n t a lf a c t o r sa f f e c t i n gc h l o r o p h y l la w e r ed i 行e r e n t o v e r a l l ，t h er e l a t i o n s h i pb e t w e e nc h l o r o p h y l laa n ds d ，n 0 2 - nw a s p o s i t i v e ，a i l dt h a tb e t w e e nc h l o r o p h y l l aa n dt ，n h 3 一n ( o n l yi nq u a yn o 1 ) w a s n e 2 a t i v e i tw a sd i f f e r e n ti nd i f f e r e n ts a m p l es t a t i o n st h a tb e t w e e nc h l o r o p h y l la a n d n 0 1 - n t h e r ew e r en os i g n i f i c a n td i f f e r e n c e sa m o n gc h l o r o p h y l laa n dp h ，d o ( u n d e r t h ec o n t r o lo ft ) ，c o d m n ，t na n dt p m e a n w h i l e ，d i f f e r e n tf a c t o r sw e r ec h o s e n f o rt h e m u l t i p l es t e p w i s er e g r e s s i o n se q u a t i o n si nd i f f e r e n ts a m p l es t a t i o n s t ，d o ，n h 3 。na n d n 0 3 - n w e r ec h o s e nm o r et h a no n c e 8 t h er e l a t i o n s h i pb e t w e e n1 9 ( y c h ，口) a n d l g ( x t p ) w a sp o s i t i v e ，w h i l et h a tb e t w e e n l g ( y c h t 。) a n d l g ( x 脚) w a s n e g a t i v e t h e e q u a t i o n s o b t a i n e d w e r e l g ( 。) = 2 1 4 6 + 0 5 3 0 1 1 9 ( x 即) a n dl g ( 圪，4 ) = 2 0 1 7 一o 2 7 5 l l 甙x 聊) ，w h i c h w e r e m o r ep r a c t i c a b l et h a nt h em u l t i p l es t e p w i s er e g r e s s i o ne q u a t i o n s k e yw o r d s ：d i s h u il a k e ，h y d r o c h e m i s t r yf e a t u r e ，c o m p r e h e n s i v en u t r i t i o n a ls t a t u e i n d e x ( t u ) ，c o r r e l a t i o na n a l y s i s 上海海洋大学硕士研究生毕业论文 答辩委员会成员名单 姓名工作单位职称备注 陈邦林华东师范大学教授主席 臧维玲上海海洋大学教授委员 戴习林上海海洋大学副教授委员 委员 委员 委员 委员 彭自然上海海洋大学讲师秘书 答辩地点生命学院a 2 0 8答辩日期2 0 11 6 2 上海海洋人学硕士研究生毕业论文 第一章综述 水体富营养化是指氮、磷等植物性营养物大量进入湖泊、海湾等相对封闭， 水流缓慢的水体，引起藻类和其他水生植物大量死亡，水体生态系统能力受到阻 碍和破坏的现象。由于人口增加和工农业生产的发展，进入地表水的污染物质急 剧增加，人类赖以生存的淡水生态系统日益退化，特别是水体富营养化问题，已 严重威胁社会经济的持续发展，成为世界范围内最严重的水质问题之一。湖泊由 于其相对封闭且水流速度慢等特性，更容易发生富营养化。 1 1 湖泊富营养化现状及危害 湖泊富营养化是指湖泊水体在自然因素和( 或) 人类活动的影响下，大量营 养盐输入湖泊水体，使湖泊逐步由生产力水平较低的贫营养状态向生产力较高的 富营养状态变化的一种现象。在自然条件下，湖泊也会经历贫营养一中营养一富 营养一沼泽一陆地的变迁，其进程及其缓慢，往往需要几千年，甚至更长的时间。 然而在人类活动的影响下，尤其是工业文明时代的鼎盛，这种演化进程大大加快， 富营养化已经成为湖泊水体污染最严重的全球性问题，近2 0 年来，我国湖泊富营 养化与环境功能退化问题也日益突出。 1 1 1 国内外湖泊富营养化的现状 早在上世纪9 0 年代联合国环境规划署( u n e p ) 就在一份水体富营养化调查中 指出，在全球范围3 0 - - 4 0 的湖泊和水库遭受了不同程度的影响，各地区受影 响的情况相差悬殊，具体情况见表1 1 【1 1 。 上海海洋大学硕十研究生毕业论文 表1 1 世界湖泊和水库营养化状态。 t a b 1 - 1e u t r o p h i cs t a t u so fw o r d w i d el a k e sa n dr e s e r v o i r s a 此表引白联合国环境规划署关于“水体富f y 养化”调研究；6 经济合作j 发展组织；。荚洲i i 生组织国家 我国是个湖泊众多的国家，据统计大于l k m 2 的天然湖泊有2 3 0 0 余个，湖泊面 积为7 0 9 8 8k m 2 ，总贮水量7 0 7 7 x 1 0 8 m 3 ，水库共8 6 8 5 2 座，总库容为4 1 3 0 x 1 0 8 m 3 【2 1 。 然而，我国的湖泊环境非常脆弱，湖泊中的营养物质来源广泛、背景浓度高，湖 泊富营养化进程迅速，而且许多湖泊己处于富营养状态。国家环境保护部公布的 2 0 0 9 年中国环境状况公报显示：2 6 个国控重点湖泊( 水库) 中，营养状态为重度 富营养的1 个，占3 8 ，中度富营养的2 个，占7 7 ，轻度富营养的8 个，占3 0 8 ， 其他均为中营养，占5 7 7 ；监测的5 个城市内湖中，昆明湖为中营养状态，玄武 湖、大明湖和西湖为轻度富营养状态，东湖为中度富营养状态；监测的9 座大型水 库均为中营养状态【3 】。 1 1 2 湖泊富营养化的危害 湖泊具有作为城市饮用水源、水产养殖水源、景观水域和水利防洪等功能， 然而富营养化问题已普遍成为湖泊行驶其各项功能的障碍，其危害主要表现为以 下几点： ( 1 ) 破坏水生态系统平衡 在环境条件适宜的情况下，湖泊富营养化最直接的现象就是促进藻类的急速 增长，形成“水华”。藻类增加形成大量的有机物，这些有机物在水体中分解会 消耗大量的溶解氧，使得水体溶解氧降低，而藻类在水体表面的覆盖亦使得空气 中氧气来不及对水中溶解氧进行补充，两者的共同作用会导致湖泊水体中溶解氧 2 上海海洋大学硕十研究生毕业论文 浓度降到极低水平，进而导致水体鱼类、无脊椎动物等的大量死亡，严重破坏整 个水生态系统的平衡。 ( 2 ) 影响湖泊景观价值 一方面，湖泊“水华 会在湖泊表面形成油漆般的浮渣，严重影响湖泊的观 赏功能；另一方面水体中动植物残体的降解过程会产生难闻的气体，亦会严重影 响湖泊的景观价值，甚至会造成周边居民生活的困扰。 ( 3 ) 藻类毒素危害 据胡宗达等不完全统计，湖泊异常增长的某些藻类中，目前己知产生毒素的 淡水蓝藻约1 2 属2 6 种【4 】。蓝藻毒素主要是细胞内毒素，当细胞破裂或藻类腐烂分解 后，毒素才会被释放到水体中，人类在皮肤接触、饮用、食用水生动物等过程中 可能会出现视力下降、呼吸急促、呕吐、腹泻等中毒症状【5 】。近年来国内多次出现 的饮用水源湖泊蓝藻爆发就曾造成了多次居民用水危机。 1 2 湖泊富营养化的防治 1 2 1 湖泊污染源控制 湖泊污染源分外源和内源，其中外源污染源又分为点源和面源。 点源是指一定产生范围和位置并有固定排放点的污染源【6 】，具有污染物的种 类、特征、浓度和排放时间现对稳定的特点，主要有工业废水和生活污水。对于 工业废水，主要是根据相关的法律法规强制要求工业废水的排放厂家做到水处理 设备与工厂同时设计、同时施工、同时投产i t ，以实现废水达标排放，对于不能 达标排放的工厂应该严格执法，采取相应措施；对于生活污水，则做好相关的生 活污水收集管网系统的规划与设计，并建设相应的生活污水处理厂，做到达标排 放，对生活污水中的氮、磷等营养元素则需重点关注。 湖泊面源污染源是指除点源以外的各类外源污染源，也称非点源【6 】，这些污染 源主要通过地面径流向湖泊水体注入污染物质。面源具有类型复杂、分布面广、 治理难度大的特点。面源控制的技术很多，根据不同的情况可采取合理的控制方 法。 湖泊内污染源是指污染底泥、湖泊养殖、湖内旅游及湖泊船舶等，均有相应 的控制技术。对于污染底泥可采用底泥封闭阻止污染物释放，或疏浚的方法移走 污染源；对于浅水湖泊中氮、磷等营养元素丰富的底泥，则可采用人工种植沉水 或挺水植物，然后通过收割植物的办法移除过量营养元素【8 9 1 。湖泊养殖的污染物 3 上海海洋大学硕十研究生毕业论文 主要来自剩余残饵和养殖生物的排泄物，对此可采用科学养殖的办法，计算合理 的养殖密度、投饵量等方法来进行控制。而对于湖内旅游和船舶带来的污染则应 对游客和船舶的数量进行控制，科学安排旅游线路等。 1 2 2 湖泊富营养化的治理 对于已经产生富营养化现象的湖泊，可采用物理、化学、生物方法对其进行 控制和修复。物理和化学方法具有见效快、易操作等优点，但其成本较高，且对 湖泊生态系统的恢复有时会产生负面影响，不宜经常使用；生物方法符合自然规 律，一般就地取材，治理费用较低，但需要较长的恢复时问。 主要的物理方法有引江河水冲洗、底泥疏浚；对已产生藻类爆发的湖泊可采 用机械除藻等方法；对产生的藻类毒素可采用混凝沉淀、膜过滤、活性炭吸附、 气浮以及直接过滤等方法去除【io 】；化学方法则有投加混凝剂和除藻剂等，这在一 定程度上可以提高水体透明度，使水质得到改善。生物修复是近年来兴起的一门 低投资、高效益、便于应用、环保效益好的湖泊富营养化治理技术，包括微生物 修复、水生高等植物植被恢复以及近年来兴起的“生物操纵”等方法。微生物修 复是指利用天然存在的或者特殊培养的微生物，在可调控环境条件下，通过微生 物降解或者生物转化作用，使有毒有害污染物变为无毒害物质的环境污染处理技 术】。水生高等植物的恢复一方面可以与藻类竞争如光、氮磷营养物质、生长空 间等，另一方面水生高等植物可以通过遮光、降温作用，强烈抑制藻类生长【l2 1 。 生物操纵技术的原理是依据水生生态系统的食物链，调整鱼群结构，保护大型牧 食性浮游动物，从而控制藻类过量生长如增加食鱼鱼类、减少食浮游动物或食底 栖动物鱼类，以保证有充分的浮游动物等来控制藻类【l3 1 。生物操纵技术已被证明 是浅水湖泊富营养化水质管理的重要手段，但由于湖泊生态系统组成复杂，在如 何确定和控制各级生物的数量和比例，最大限度地发挥水生生物的作用方面还有 很大的研究空间。 1 2 3 湖泊环境日常管理 对湖泊环境进行科学的同常管理也是湖泊富营养化防治的重要方面，主要包 括对湖泊污染物总量的控制、对湖泊流域范围内各项工程的管理、对湖泊水资源 的管理，还包括对湖泊各项物理化学指标的日常监测，以及完善的湖泊管理信息 系统的建立等多方面、全方位的管理。 4 上海海洋大学硕士研究生毕业论文 1 3 湖泊营养状态的评价方法 湖泊富营养化评价的目的就是通过分析与湖泊富营养化相关的一系列指标之 间的关系，对湖泊的营养化水平作出准确的判断。目前世界各国广泛使用的湖泊 富营养化评价方法有：营养状态指数法、营养度指数法、评分法、r b f 人工神经 网络法、应用模糊数学的方法、物元分析法等。这些评价方法对于人们对湖泊营 养状态的认识和管理起到了非常重要的作用，由于评价方法众多，每一种评价方 法所适用的湖泊条件各有不同又比较复杂，营养状态分级方法也较多，所以造成 了在湖泊营养状态评价过程中，评价方法有一定程度的滥用。因此，需要尽可能 全面、详细地了解各种评价方法的适用范围、利弊，才能更科学、更全面地指导 各项湖泊富营养化预防和治理工作。 1 3 1 营养状态指数法 营养状态指数法是综合湖泊多项富营养化代表性指标，而对湖泊营养状态进 行连续分级的方法。目前常用的营养状态指数法有如下几种。 ( 1 ) 卡尔森( c a r l s o n ) 营养状态指数( t s o 卡尔森指数【】是美国科学家卡尔森在1 9 7 7 年提出的，这一评价方法克服了单 一因子评价富营养化的片面性，综合了各项参数，力图将单变量的简单与多变量 综合判断的准确性相结合。卡森营养状态指数以透明度( s d ) ( 或叶绿素a ) 为基准参 数，分为0 - - 1 0 0 的连续数值。通过研究其他参数对基准参数的相关性，推导出由 其他参数计算t s i 指数的公式： t s i ( s d ) - l o ( 6 一警) 在各个湖泊以及湖泊的各个不同时期，各参数之间的相关性会有变化，藻类 等生物对各营养物质具有一定的适应性，使得由各个参数计算出来的t s i 指数值会 有一定的差别。此外，啜，营养状态指数法还不适合用于评价大型的浅水湖泊。 ( 2 ) 修正的卡尔森指数 日本的相崎守弘等人，将卡尔森以透明度为基准的营养状态指数，改成以叶 绿素a 浓度为基准的营养状态指数，称为修正的营养状态指数( t s i m ) 。该指数也是 分0 - - 1 0 0 的连续数值。这些营养指数使用起来比较方便，因此一直得到了广泛的 应用，其计算公司如下： 5 上海海洋大学硕士研究生毕业论文 r s , m ( c h 妇) 圳( 2 舶+ i i n c 万h 1 a ) ( 3 ) 综合营养状态指数 国家环境保护总局于2 0 0 1 年在湖泊( 水库) 富营养化评价方法及分级技术规 定中，将此方法作为我国湖泊( 水库) 富营养化评价的推荐方法，本研究亦应 用此方法，方法详情见第二章的相关论述。 1 3 2 营养度指数法( a h p - p c a 法) 营养度指数法【1 4 , 1 5 是一种湖泊富营养化多因子综合评价方法，是我国在分析 国内外现有评价模式的基础上，进行反复的理论探索和实践验证，将主成分分析 与层次分析相结合形成的一种综合评价模式。与其他的综合评价方法相比，这种 方法在指标的选择、各因子权重的确定方面更加科学合理。 ( 1 ) 营养度的计算 单因子分营养度的计算单因子的分营养度采用对数极差标准化公式计算： l ：坚! 二誓1 0 0 ：口，+ b j1 nc豇i 。 n m 一l n c m j i l p ( ) 其中：与为靳个因子的分营养度；q 。为靳个因子的监测值；q m i n 为靳个因 子相应于营养度为o 时的质量浓度值；c ：j 啪x 为期个因子相应于营养度为1 0 0 时 的质量浓度值。a j 、岛的计算公式为： 口：一 竺! ! 堕一 1 0 0 。 l n c ，一i n c j 曲 6 ：一一】o o i n c j m a x i n c j m 缸 ( 2 ) 综合营养度的计算 湖泊营养状态的综合营养度按下式计算： l = 。，( _ ，= 1 2 一，聊) 1 3 3 评分法 评分法【1 6 1 除了能克服国外营养状态指数模式中因评价参数不同而得出的评价 结果会产生差异的缺点而外，与国内所介绍的营养度指数模式相比，还具有计算 6 上海海洋大学硕士研究生毕业论文 公式的物理意义明确，计算方法简便的优点。它是利用湖泊藻类生长旺季的叶绿 素a ( 湖水中藻类生长高峰值前后三个月的平均值) 与相应期间的总磷、总氮、高锰 酸盐指数、透明度的相关关系，确定评分值，从而判断湖泊营养程度。评分模式： m ：! 争m ； ，z 智1 式中，m 为湖泊营养状态评分指数值；m 为第i 个评价参数的评分值( 见表1 2 ) ； n 为评价参数的个数。评价参数的评分值是根据表1 2 所示的评价标准，在0 - - d 0 0 分 的范围内，分别赋予各评分参数相应的评分值，评分值越高，表明湖泊富营养化 程度越重。 表1 2 湖泊富营养化评分和分级标准 t a b 1 - 2g r a d i n ga n dc l a s s i f i c a t i o ns t a n d a r do fl a k et r o p h i cl e v e l 1 3 4 人工神经网络法 人工神经网络a n n ( a r t i f i c i a ln e u r a ln e t w o r k ) t 1 7 2 l 】是对人脑或自然的神经网 络若干基本特性的抽象和模拟，是一处非线性的动力学系统，它具有大量并行处 理的分布式的信息存储能力，良好的自适应性、自组织性及很强的学习、联想、 容错及抗干扰能力。目前人工神经网络模型有数十种，较典型的有b p 网络、h i p f i e l d 网络及c p n 网络等。其中由r u m e l h a r t 、m c c l e l l a n d 等人提出的误差反向传播方法b p ( b a c ke r r o rp r o p a g a t i o n ) 的b p 神经网络模型在水环境质量评价中应用最为广泛。 刘首文陋】等在对我国部分湖泊1 9 8 7 - - 1 9 8 8 年的水质监测资料。分别采用 a - e e 和分级评分法对这些湖泊的富营养化程度的评价结果表明人工神经网络 a 肌e e 已具备了对湖泊富营养化程度作出正确评价的能力。任裂2 3 】等在太湖富 7 上海海洋大学硕士研究生毕业论文 营养化评价中也应用了人工神经网络模型。人工神经网络是一种高度非线性关系 映射，它能够学习大量模式的映射关系，可避免模糊综合评价和灰色聚类等方法 权值赋值和隶属函数确定中人为因素的影响，因而可减少评价过程中的人为主观 因素。应用b p 人工神经网络进行太湖富营养化评价，只要把观测数据提供给网络， 借助计算机就可获得客观地反映水质富营养化状况的评价结果。此外，b p 人工神 经网络对于富营养化标准样本，一旦训练完毕，只需通过简单的加法和乘法运算， 就可对湖泊水质富营养化进行评价，因此该方法实用性强、通用性好。 1 3 5 模糊数学法 在湖泊水质的富营养化中，湖泊水与被污染物有着复杂的联系，很难精确地 推理和描述，往往带有一定的模糊性，所以模糊数学评价法可达到理想的评价效 果。模糊评价法的基本思路是由监测数据建立各因子指标对各级标准的隶属度集， 形成隶属度矩阵，再把因子权重集与隶属度矩阵相乘，得到模糊集，获得一个综 合评判集，表明评价水体富营养化对“湖泊( 水库) 营养状态分级”隶属程度，反映 综合富营养化的模糊性。 赵泽斌【2 4 峙旨出：模糊数学评价法的评价结果与灰色理论的评价结果基本一致。 其优点有：( 1 ) 在湖泊水质的富营养化中，模糊数学评价法可以对湖泊水与被污染 物联系的模糊性达到理想的评价效果。( 2 ) 模糊数学评价法就是隶属函数的选取， 选取后借助于计算机软件编写程序处理水质样本，简化计算。朱江【2 5 】在滇池的富 营养化评价中应用模糊数学法得到的评价结果与卡森指数法评价结果相似的结 论。 1 3 6 物元分析法 可拓学【2 6 】是我国著名学者蔡文教授于2 0 世纪8 0 年代初创建的新学科，属数学、 系统科学和思维科学的交叉学科。王京城【2 7 】等在“物元分析法在湖泊富营养化程 度评价中的应用”一文中，应用物元模型理论评价了太湖等五个湖泊的富营养化 水平，并与灰色聚类、模糊数学等其他四种方法的评价结果进行了比较，认为物 元分析法可以克服在水质富营养化程度评价中常存在各指标间不相容问题，可以 用该方法进行富营养化评价。 上海海洋大学硕士研究生毕业论文 1 4 滴水湖概况及本研究的意义 1 4 1 滴水湖概况 临港新城滴水湖位于上海芦潮港的东面，地处东海之滨，为临港新城在潮问 带上人工开挖的湖泊，也是目前国内在尚未成陆的海滩上开挖的最大人工湖，其 水域面积与杭州西湖相当，湖面呈圆形，直径2 6 6 公里，总面积5 5 6 平方公里，平 均水深3 7 米，最深处6 2 米，湖区容量可达1 2 0 0 - - 1 6 0 0 万立方米，是上海地区重点 建设的人工景观湖，是临港新城水系的核心，承担着临港新城防汛排涝、置换水 体功能的作用，同时对塑造城市景观生态、优化地区小气候起着不可估量的作用。 滴水湖的名字由一位德国设计师命名，其意为“水滴入湖，泛起圈圈涟漪”。 从美学和寓意上颇有新意。滴水湖的水源主要来自黄浦江，流至大治河后，从新 场由南芦公路段、