（环境工程专业论文）北京城区地表水水华发生规律及预警研究.pdf

北京工商大学硕士学位论文 摘要 随着城乡工业化的加速发展，城市居民生活方式的变化、人口的高度集中和 人们的水环境意识淡薄等因素，北京市的水资源紧缺和水污染日益严重，水体富 营养化问题显得尤其突出。 本课题结合室内外模拟实验，对比多种影响富营养化发生和发展的因素，分 析影响水华发生的因素以及藻类生长过程的表征指标，通过正交实验结合实际情 况，选择最合适的模型预报所需要的参数，最终达到通过人工神经网络模型准确 预报水华的发生。 1 通过实际监测北京地表水得到当前北京市地表水的富营养化状况以及氮 磷营养盐浓度和氮磷比的变化趋势；得出氮磷比的下降预示着可能发生水华。 2 在实验室培养条件下藻类生长的最佳条件为光照强度= 5 1 0 0 3l x ，总氮 ( t n ) = 1 5 6 7 m g l ，总磷( t p ) = o 5 9m g l ，温度( t ) = 2 2 o o 5 。c ，t n ： t p = 2 6 6 ：1 ；对藻类藻类初级生产力的影响大小为，环境温度 总磷 总氮 光照 强度。 3 室外阳光房中模拟研究得出氮磷比为1 6 ：1 时最有利于藻类生长。8 - 9 月份在阳光房中，氮磷比在实验条件下均能够发生水华；通过昼夜连续监测数据， 计算出了藻类的耗氧速率为1 7 6 0 , u g ，以g h ) ，并且拟合得到藻类光合作用的产 氧速率函数。 4 在实验室内，光照培养箱中进行的实验中得出等高等植物的有机体残体 对藻类的生长有很大促进作用；对比分析微量元素对藻类生长情况的影响时发 现，m g ，c a ，f e ，e d t a 四种微量元素对藻类生长具有决定性影响；当培养箱 内光强为3 0 0 0 0l x 时不适合藻类生长，而自然光光强达到1 0 1 8 0 0l x 时藻类生长 良好。 5 在培养箱内培养对比自然水体培养藻类和纯净水加营养盐培养藻类的实 验得出在自然水体中藻类生长会受它周围生态因素的很大影响，表现为对水体中 氧化还原电位( o r p ) ，溶解氧( d o ) 和p h 等因素的影w l j j ；对藻类生长方式的 影响，自然水体中藻类白始至终都是以聚集的力式生长，而人工水体中只有当藻 北京城区地表永水华发生规律及预警研究 类细胞数达到一定量时才会聚集；对藻类生长周期的影响，自然水体中藻类生长 周期比人工水中藻类生长周期要长，且自然水体中藻类指数增长期持续的时间也 比人工水体要长。 6 通过分析氨氮、p h 、溶解氧和叶绿素全过程的连续监测数据，发现培养 的藻类具有固氮的能力，经过镜检可知该藻为微囊藻。p h 与溶解氧显著相关。 且都与c l l l ( 叶绿素) 显著相关。 7 选择叶绿素、溶解氧、氨氮和水温四个参数作为输入参数，叶绿素作为 输出参数l - m 改进算法的误差反向传播( b p ) 神经网络有较好的预测精度和准度， 并且收敛速度很快，准确度达到9 2 6 7 。 关键词：水华连续监测预警微量元素固氮机理 n 些室三亘盔堂堡主兰笪笙奎 a b s t r a c t a l o n gw i t ht h ed e v e l o p m e n to fi n d u s t r i a l i z a t i o n , t h ec h a n g i n go fl i f e w a yo f c i t i z e n s , t h eh i g hg a t h e r i n g o f p o p u l a t i o n a n dt h e p o o l c o n s c i o u s n e s s o f w a t e r - p r o t e c t i o n ，t h ew a t e r r e s o u r c ea n dw a t e rp o l l u t i o no fb e i j i n gt u r n e dm o l ea n d m o r es e r i o u se s p e c i a l l yf o rt h ee u t r o p h i c a t i o n t op r e d i c tt h ew a t e r - b l o o me x a c t l y , m a n ye x p e r i m e n t sw 雠c a r r i e do u tb o t hi n l a b o r a t o r ya n ds u n r o o m m a n yf a c t o r sw h i c hc a ne f f e c tt h ee u t r o p h i c a t i o nw e r e c o n s i d e r e di nt h o s ee x p e r i m e n t s b ya n a l y z e dt h e s ef a c t o r sa n du s i n gs o m e m a t h e m a t i c sm e t h o dt og e ts o m em a i nf a c t o r sa st h ei n p u tp a r a m e t e r so fa n n ( a t i f i c a ln e u r a ln e t w o r k ) m o d e lw h i c hc a na c h i e v et h ep n r p o s et h a tp r e d i c tw h e nw o u l d t h ew a t e r - b l o o mh a p p e n de x a c t l y t h em a i nh a r v e s t e sa r ef o l l o w s 1 g o tp r e s e n ts i t u a t i o no fe u t r o p h i c a t i o no fb e i j i n gs u r f a c ew a t e ra n dt h et r e n do f t h er a t i oo ft n 0 0 t a ln i t r o g e n ) a n dt r ( t o t a lp h o s p h o r u s ) ；i tm e a n e dw a t e r - b l o o mm a y h a p p e nw h e n t h er a t i oo f t na n dt p d e s c e n d i n g 2 g o tt h em o s to p t i m i z e dc o n d i t i o no fa l g a l s g r o w t hi nl a b o r a t o r yw h i c hw a s i l l u m i n a n c ea t5 1 0 0 3i x ，t na t1 5 6 7 m g 艮t pa t0 5 9m g la n dt h et e m p e r a t u r ea t 2 2 0 + 0 5 c t h ea r r a n g e o f e f f e c t i o n o f t h e s e f o u r f a c t o r s t o t h e g r o w t h o f a l g a l s w a s t e m p e r a t u r e t p t n i l l u m i n a n c e ； 3 w h e nt h er a t i oo ft na n dt pw a s1 6 ：1 ，t h ea l g a l sg r e wm o s tw e l li ns u n r o o m s e x p e r i m e n t s t h e w a t e r - b l o o mw o u l dh p p e nw h a t e v e rt h er a t i oo ft na n dt pa m o n g a u g u s ta n ds e p t e m b e ri ns n u r o o m t h ev e l o c i t yo fa l g a l sc o n s u m i n gt h eo x y g e ni n w a t e rw a s0 0 1 7 6 0 m g 以g ma n dg o tt h ev e l o c i t yf u n c t i o no fe m i s s i o no x y g e no f a l g a l st h r o u g hp h o t o s y n t h e s i s 4 t h ec o n c l u s i o nt h a tt h ed 朋db o d yo fa l t i t u d ep l a n t sc o u l de f f e c tt h eg r o w t ho f a l g a l ss t r o n g l yw a sg o t t e ni nl a b o r a t o r y se x p e r i m e n t s m g , c a , f ea n de d t a h a d c r u c i a le f f e c t i o nt ot h eg r o w t ho fa l g a l s w h e nt h ei l l u m i n a n c ea r r i v e da t3 0 0 0 01 】【i n l a b o r a t o r yt h ea l g a l sw o u l dd i ew h i c hw a sd i f f e r e n tf r o mi ns u u r o o m st h aw h e nt h e i l l u m i n a n c ea r r i v e da t1 0 1 8 0 0l x ，t h ea l g a l sc o u l dg r o ww e l l 5 ，t h ee f f e c t i o nt h a tt h ea i g a l s g o tf r o mi t s s u r r o u n de n t i r o m e n tw a sg r e a t i t c o u l de f f e c tp h , d o ( d i s s o l v e do x y g e n ) a n do r p ( o x i d a t i o nr e d u c t i o np o t e n t i a l ) i t i 北京城区地表水水华发生规律及预警研究 c o u l da f f e c tt h el i v em o d eo fa l g a l s t h el i v em o d eo fa l g a l sw h i c hi nl i v e dn a t u r e w a t e rw a s “g a t h e r i n f i ni t s l i f et i m ew h i l et h ea l g a l sl i v e di ns i m p l ew h i c hl i v e di n a r t i f i c a lw a t e r i ta l s oc o u l de f f e c tt h ec y c l eo fa i g a l s g r o w t h t h ec y c l eo ft h ea l g a l s w h i c hr i v e di nn a t u r ew a t e rw a sl o n g e rt h a nl i v e di n a r t i f i c a lw a t e r s t h ep e r i o do f a l g a l sw h i c hl i v e di nn a t u r ew a t e r w o u l db ep r o l o n g e d 6 t h ec o n c l u s i o no fm i c r o c y s t i n sc o u l df i xn i t r o g e nw a sg o t t e nb ya n a l y s e dt h e c o n t i n u o u s l yd a t aw h i c hg o tf r o my s im o n i t o ra p p a r a t u s t h e r ew c r cm a r k e d c o r r e l a t i o na m o n gp h , d oa n dc h l o r o p h y l l 7 t h ei m p r o v i n gl ，mb pa t i f i c a ln e u r a ln e w o r kw h i c hu s e dw a t e r - t e m p e r a t u r e a m m o n i a cn i t r o g e n ，d i s s o l v e do x y g e na n dc h l o r o p h y l la si t si n p u tp a r a m e t e r sc o u l d p r e d i c tt r e n do fa l g a l s g r o w t hw e l l t h ea c c u r a c yc o u l da r r i v e da t9 2 6 7 k e yw o r d s ：w a t e r - b l o o mc o n t i n u o u s l ya p p a r a t u s - m e a s u r e m e n t p r e d i c t i o nm i c r o - e l e m e n tf i x - n i t r o g e n m e c h a n i s m 北京工商大学学位论文原创性声明 本人郑重声明：所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作所 取得的研究成果。除了文中已经注明引用的内容外，论文中不包含其他个人或 集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体 均已在文中以明确方式标明。本声明的法律后果完全由本人承担。 学位论文作者签名： 北京工商大学学位论文授权使用声明 日 本人完全了解北京工商大学有关保留和使用学位论文的规定，即：研究生 在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属北京工商大学。学校有权保留并 向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许学位论文被查阅和借 阅；学校可以公布学位论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其它复 制手段保存、汇编学位论文。( 保密的学位论文在解密后遵守此规定) 学位论文电子版同意提交后，可于口当年口一年口二年后在学校图 书馆网站上发布，供校内师生浏览。 学位论文作者签名再垒三蠢导师签名：粗日 日 北京工商大学硕士学位论文 1 1 概述 绪论 当前水体富营养化问题十分严重，已成为全球性的环境问题之一。欧洲和北 美大多数内陆淡水水体都已处于或将处于富营养化。特别严重的是最近几年近海 面发生大面积赤潮，给海洋渔业造成巨大的损失。据1 9 8 9 年至1 9 9 3 中国1 3 1 个 主要湖泊调查：( 1 ) 1 3 1 个主要湖泊中已达到富营养化程度湖泊有6 7 个，占调 查湖泊总数的5 1 2 。( 2 ) 目前几乎所有的城郊湖泊都存在严重的富营养化现象。 如武汉东湖，杭州西湖，昆明滇池，济南大明湖等湖泊都已达到富营养化程度。 鄱阳湖，洞庭湖维持在中营养水平。2 0 0 5 年6 月，对七大水系1 9 4 条河流、3 9 6 个断面的监测表明，与上月相比，七大水系总体水质基本稳定：i 类( 达标 水质，可用作饮用水源) 水质占4 9 2 ，v 类( 受污染水质，不能用作饮用 水源) 水质占2 8 5 ，劣v 类( 严重污染水质) 水质占2 2 3 。七大水系主要污 染指标是氨氮、五日生化需氧量、高锰酸盐指数和石油类。 从2 6 个重点湖库的水质状况来看，主要污染指标是总氮和总磷。在数据齐 全的2 0 个湖库中，太湖、滇池、巢湖、达赉湖、洞庭湖、镜泊湖、东湖为中度 富营养，南四湖、洪泽湖、西湖、大明湖、玄武湖为轻度富营养，洱海、大伙房 水库、董铺水库、崂山水库、门楼水库、于桥水库为中营养，千岛湖和丹江口水 库为贫营养。满足i i 类水质的湖库有7 个，占2 6 9 ：i v v 类水质湖库有 9 个，占3 4 6 ；劣v 类水质湖库有1 0 个，占3 8 。5 。 北京市的气候特点及降雨时空分布规律，决定北京是一个水资源很短缺的地 区。北京市人均占有水资源量约4 0 0 m 3 ，如包括流动人口在内，不足3 0 0 m 3 ，只 有全国的1 8 ，世界的1 3 0 。远低于国际公认的人均占有量l o ( d m 3 的下限，在世 界大城市和首都名列百名之后，比世界上公认的贫水国以色列还要少。北京市的 水资源紧缺和水污染日益严重，水环境日益恶化。北京现有8 3 条河渠，2 0 0 2 年 调研结果显示受不同污染的有5 4 条。通惠河每年接纳工业河生活污水达6 5 亿 吨，氮、磷含量超标5 7 倍；酚含量超标1 0 0 倍；城市河湖主要受有机物污染和 北京城区地表水水华发生规律及预警研究 重金属污染。 从2 0 0 1 年开始，长河水系夏秋季都发生程度不同的蓝藻水华，比较严重的 是松林闸、西海、后海、前海、北海入口与筒子河，是河湖水域污染、水体富营 养化的结果。主要表现在：水体中有密度较大的颗粒状藻胞团漂浮，水面形成薄 厚不等的蓝绿色藻胞层；水体夜间严重缺氧和有机物的厌氧分解，导致有死鱼、 死螺出现并漂浮于水面；水体腥臭味四处扩散；水面景观和水体功能受到严重破 坏，给前来中国首都观光的中、外宾客造成了不良影响，损坏了北京形象。 为了解决北京地表水体富营养化的，很多科研工作者作了大量的研究，但是 没有形成统一有效的结论。因此北京市地表水的富营养化现状一直难以改善。 1 2 富营养化的含义 水体富营养化通常是指在人类活动影响下，氮、磷等营养物质大量进入水体 引起藻类及其它浮游生物迅速繁殖( 水华爆发) ，水体溶解氧量下降，水质恶化， 鱼类及其它生物大量死亡的水体污染现象。 水温与光照辐射是藻类进行光合作用的必要条件。前者决定细胞内酶反应的 速率。后者提供代谢的能源，二者的共同作用决定水体生物生产力水平。 藻类和某些光合细菌能利用无机盐制造有机质，称为自养型生物。通常自然 水体中磷和氮是浮游生物数量的控制因素。藻类主要分布在水体上层，随着水体 富营养化的发展，藻类的个体数量迅速增加，而种类逐渐减少。例如，典型水体 富营养化污染往往以硅藻和蓝藻为主，红色颤藻的出现是富营养化的征兆，随着 富营养化程度的加剧，最后变为以蓝藻为主，蓝藻繁殖迅速，生长周期短往 往只有几个星期。有限的营养在短期内一再被重复利用，一遇适宜环境就爆发增 殖，出现所谓的。水华现象”。死亡的水生生物在微生物作用下分解耗氧；或在 厌氧条件下分解产生臭气，加剧了水质的恶化过程。 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。因此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。 进入水体的营养物质根据其来源可分为点源和非点源两种，点源污染主要是 北京工商大学硕士学位论文 集中从排污口排入水体的工业废水和生活污水；非点源污染则是由大范围污染造 成的，主要包括农业非点源污染，林地和草地养分流失，城市径流和固体废弃物 的淋溶污染等。 1 3 水体富营养化的危害 对饮用水源的污染。富营养化使水体中有机质增加，病原菌孳生，并产生有害 的藻毒素，危及饮用水的安全。 对水体生态环境的影响。处于富营养化的水体，正常的生态平衡遭到破坏，导 致水生生物的稳定度和多样化降低，且最终的发展将使水体库容因有机物残 渣淤积而减少，水体生态结构破坏，生物链断裂，物种趋向单一，水体功能退化， 加速水体沼泽化、陆地化的进程。 对渔业等生物资源利用的影响。一定程度的富营养化可能导致鱼产量增加， 但严重富营养化的水体会因为藻类释放的毒素和溶解氧的稀缺而使鱼类种类 数量减少，并直接影响鱼类质量，从而导致水体经济价值大大降低。 影响水厂正常运行。常规混凝、沉淀、过滤工艺处理含藻水时，藻类不易在 沉淀池中去除，影响后继滤池的正常运行，表现为运行周期缩短、反冲频繁， 而且不易冲洗干净，必须加大反冲洗强度，导致耗水量增加。例如济南南郊 水厂，在没有气浮池预处理时，在9 、l o 月份总有大量藻类进入滤池，使单 组滤池每日反冲洗次数高达八次，甚至使滤料结块或堵塞滤池。藻类细胞数 的增加促使混凝剂和消毒剂用量的增加，造成制水成本的增加和饮水卫生学 的诸多问题。 影响水质。由于表层水中藻类密集，阳光难于透入湖泊深层，使其中藻类的 光合作用明显受抑制，溶解氧的来源减少。藻类死亡后不断沉积，腐烂分解， 消耗深层水体的大量溶解氧，甚至使水体出现厌氧状态，触发或加速底泥中 积累的营养物质释放，造成水体营养物质的高负荷，形成富营养水体的恶性 循环。藻类使饮用水中产生臭味，如鱼腥藻在中等浓度时产生草味、霉味， 团藻在中等浓度时产生鱼腥味。藻类在常规处理工艺中有可能因为投加混凝 剂而引起细胞破坏，使胞内的藻毒素进入水中，而藻毒素不易被常规混凝、 过滤工艺去除，造成出水水质下降。为了去除这些物质，需要增加新的工艺， 北京城区地表水水华发生规律及预警研究 如臭氧氧化或活性炭吸附，这样就增加了成本和处理工艺的复杂性。另外藻 类细胞本身也可能是消毒副产物前体物。 对管网和管网水质的影响。穿透滤池进入管网的藻类可成为微生物繁殖的基 质，促进菌类生长，甚至可能在管网中生长较大的有机体，如线虫等，严重 时会堵塞水表、水龙头。细菌的再繁殖还会造成管网水质恶化，如水的浊度、 色度上升，细菌总数增加等，并加速输配系统的腐蚀和结垢，使管网服务年 限缩短。 1 。4 水体富营养化的机理研究进展 1 4 1 营养元素与湖泊富营养化 有研究 1 1 认为，对营养盐浓度较低的湖泊( 如t p 0 2 0 m g l ) ，藻类生长与营 养盐浓度已不存在正相关。s a s 等罔指出只要水体可溶性活性磷高于0 0 1 m g l ， 磷浓度的降低就不可能导致藻类生物量降低。 很多研究 3 - 5 1 发现，更多的磷的输入并不一定引起相应的藻类更大增殖，而 单纯的负荷削减也未必能逆转藻类的发生，藻类的急剧生长主要取决于氮磷浓度 之比。 根据湖泊水体中磷形态分析的方法1 6 1 ，水体中的磷可分为总磷( t p ) 、总反应 磷( 1 r i 【p ) 、总溶解磷f f s p ) 、溶解水解磷( s l i p ) 和溶解反应磷( s r p ) 和颗粒磷等形态。 有研列7 】表明，藻类对不同形态的磷的吸收利用能力不同。可溶性正磷酸盐、沉积 物中的铝磷及有机磷最易被藻类吸收。滇池水体中的磷与其他湖泊中在三种无机 氮共存的水体中，藻类的吸收顺序为n h 4 + n 0 3 n 0 2 。 微量元素对浮游植物的生长也有重要作用。锰在藻类光合作用时能促进氮的 同化，能活化藻类及各种微生物的酶系统，而且锰和磷在满足藻类的营养方面还 存在明显的协同作用。三价铁是藻类的主要营养元素，它对藻类的光合作用、呼 吸作用也有重要影响。水体中的m 9 2 + 离子的浓度对浮游植物的初级生产力有重 要影响。m 9 2 + 是浮游植物生命过程的必需元素，它不仅是液体及细胞结构的组分， 还参与体内新陈代谢的调节，m 9 2 + 是叶绿素的组分。王修林等人1 8 l 研究发现较低 4 北京工商大学硕士学位论文 浓度的p b ( i i ) 对旋链角毛藻和中肋骨条藻生长都有一定的促进作用，而高浓度 e b ( i i ) 对它们的生长表现为抑制作用；随着营养盐( n 0 3 n ，p 0 4 一p ) 浓度的增加， p b ( ) 对这两种赤潮藻生长的抑制作用逐渐降低。营养盐( n 0 3 - n ，p 0 4 p ) 与p b ( i i ) 之间可能存在着拮抗作用。 1 4 2p h 值与水体富营养化 刘春光等人【9 l 研究发现蓝藻中的湖泊鞘丝藻和皮状席藻的适宜生长的p a 值 为8 5 左右。研裂1 0 1 发现，湖泊水库水中的p h 主要受c 0 2 含量的控制，水体中 c 0 2 含量受多因素影响，例如水温、溶解离子、微生物等；而在富营养水体中， 氧和c 0 2 主要受生物过程的控制，因此当藻类细胞数上升到一定数量级时，其 数量的多少、生命活动的旺盛程度必然对水体的p h 变化起主导作用。 1 4 3 水温与水体富营养化 水温是水环境的一个重要参数，它的变化直接影响水环境的化学反应、生化 反应、氧的溶解和水生生物的生长等一系列过程。水温一方面可通过控制光合作 用的酶促反应和呼吸作用强度，直接影响浮游植物的毛生产或净生产过程，另一 方面，水温可通过控制水体中各种营养( 如无机盐、二氧化碳、有机物等) 的溶 解度、离解度或分解率等理化过程间接影响浮游植物的生产力。有研绀1 0 l 表明浮 游植物生物量的季节变化与水温变化表现出正相关。 1 4 4 光照、透明度等与水体富营养化 湖水的透明度与影响太阳光强度的地理纬度、悬浮物浓度以及浮游生物的含 量有很大的关系。浮游生物生长旺盛和悬浮物含量高的湖泊，透明度一般是低的。 湖水透明度的大小与入射光强、水中的悬浮物、浮游生物，以及湖水中营养盐类 的含量密切相关，是水体富营养化的特征指标之一f 1 1 】。水体透明度越低，富营养 化程度越高。这是因为生长的大量藻类及其分泌物与其它有机物和无机悬浮物使 湖水混浊不清。 5 北京城区地表水水华发生规律及预警研究 1 4 5 生物条件与水体富营养化 当水体达到富营养化之后，并不一定形成水华。在我国大多数浅水湖泊中常 常形成有毒水华的铜绿微囊藻( m i c r o c y s t i s a e r l ag i n o s a ) ，通过分离纯化转入实验 室无机营养培养基培养后，这种群体形态往往消失【1 2 1 。同样，其它一些藻类，如 栅藻等，在自然条件下常以群体形式存在，而在人工培养下却以单细胞为主要存 在形态【协1 6 1 。竞争和捕食【1 刀被看作是造成群落结构变动的主要选择压力，也是影 响初级生产者和消费者种群最重要的生物因素，它们通常相互作用。 1 4 6 底泥与水体富营养化 不少湖泊调查资料1 捌表明，当入湖营养盐减少或完全截污后，水体仍处于富 营养化状态，甚至出现“水华”。可见在一定条件下，沉积物中的营养盐有可能成 为富营养化的主导因子。大型浅水湖泊中，底泥的释放首先取决于风浪等动力条 件“”。底泥中含有大量的营养物质。 1 4 7 其它影响因素 水体中叶绿素的时间变化与b o d 5 、c o o m 的时间变化一致。也就是说当b o d 5 、 c o d 大时，叶绿素也大【删。也有研究表明当月叶绿素浓度与当月降雨量之间作 相关性分析【刎，其双侧检验p e r s o n 相关系数为0 4 2 4 ，属弱相关，而当月叶绿素 浓度与上月降雨量之间的双侧p e r s o n 检验，其相关系数为0 8 0 9 ，属于显著相关。 因为藻类生长的滞后性，可以认为叶绿素含量变化与降雨带入湖区的营养物质数 量显著相关。 由于水体富营养化的复杂性使得目前在对水体富营养化的机理研究上没有 统一的认识。应该具体问题具体分析。对北京地表水已经做过大量的研究，得到 了很多有用的结论。但是北京市地表水的现状依然不容乐观。为了能从根本上解 决北京市地表水的富营养化问题，还有大量的工作要做。 6 北京工商大学硕士学位论文 1 5 水体富营养化的预测方法 预测是在积累了一定数量的历史数据的基础上，结合事务的发展规律和内在 机理，分析得出事务未来的趋势和状态的过程。在整个预测的过程中，数据是决 定预测成功与否的关键因素，只有收集到足够量的相关数据，并结合适当的分析 方法才能得出正确的结果。而且，数据的数量上满足要求还远远不够，还需要在 质量上也达到要求，也就是说数据要保证具有正确的数量级，要能准确的反映事 务的实际状态。然而，在获取数据的过程中，难免会出现一些误差，如测量仪器 产生的误差，观测人员产生的误差等；另外在数据的传递和复制的过程中也会出 现一些错误。既然这些错误和误差无法避免，在做观测之前就需要首先对数据进 行检查和分析，并采用适当的方法进行校正，在保证数据的真实性的基础上，修 正一些不合理的偏差，使得预测结果更加真实可信。 湖泊富营养化已经成为当今世界性水污染治理难题。已经引起人们极大的关 注。自从湖泊富营养化问题出现一来，人们就设法通过构建模型来管理和认识湖 泊富营养化。通过几十年的发展，富营养化模型无论在理论上或实践方面都有较 大的发展，已建立了大量的复杂程度不同的湖泊富营养化模型，从简单的单一状 态变量、v o l l e n w e i d e r 式的经验总磷模型到复杂的湖泊生态系统动态模拟模型， 其中不少模理j 2 0 , 2 1 在认识和管理湖泊富营养化方面发挥了重要作用。总的来说， 利用湖泊富营养化模型主要有以下几个目的【2 1 捌： 夺通过检验湖泊养分负荷与湖泊响应之间的因果关系，进一步加深对富营养化 湖泊内部有关物理、化学、生物过程的认识，如研究湖泊内部养分循环和生 物学过程； 夺预测在不同养分水平下，湖泊富营养化的发展趋势，和识别湖泊最适负荷目 标值； 预测湖泊对不同管理措施的响应，找出减少养分负荷的最佳途径； 估算在养分负荷降低到目标水平以后，湖泊生态系统恢复健康所需要的时间； 弥补测定数据的不足。 但是由于在水华预测方面缺乏湖泊富营养化模型研究的系统的总结性报道， 对于各种模型的应用条件、范围及其优缺点尚不明确，以至于出现滥用公式和模 型的情况，所以很有必要阐明目前世界上湖泊富营养化模型研究现状和新创建模 7 北京城区地表水水华发生规律及预警研究 型的特征，指明其研究中存在的问题与发展趋势，以便有目的地开展湖泊富营养 化的模拟研究。 1 5 1 营养盐模型 v o l l e n w e i d c r f 2 3 】首先提出了总磷平衡模型。模型假定湖泊中磷的浓度随时问 的变化等于每单位体积增加的部分减去沉积损失和流出损失。其后，研究人员 呻】又在此模型的基础上提出了许多类似的营养物平衡模型，对磷的沉降、存在 形态和磷的输入与输出之问的相互关系进行改进。例如，用滞留系数代替沉积率 刚；在模型中加入紊流扩散速率 2 6 1 ；考虑输入、输出和湖泊上( 变温层) 下( 恒温 层) 层以及沉积物之间的交换，应用可溶态磷和颗粒磷的微分方程将营养物与生 物量浓度描述为随时间和深度变化的连续函数，以及使用米氏动力学代替一级动 力学【2 7 】；在模型中包括可溶态磷和可交换态磷，并考虑底泥中磷的积累与磷交换 闭。 虽然这些模型在一些，简单的监测、预报中还在应用。但由于它们本身有以 下缺点而逐渐退出历史舞台。主要是因为( 1 ) 模型未与湖水前期浓度相联系； ( 2 ) 模型只能求得均匀混合型湖泊总磷的平均浓度，而无法反映大型湖泊的污 水入湖后，总磷浓度的时空差异；( 3 ) 在计算湖水中的总磷浓度时，这些模型没 有考虑底质与水体间的磷交换过程，所以在计算总磷浓度时肯定会有一定的误 差；( 4 ) 这些模型能够估测目标磷的负荷量，但它们不能预测湖泊对藻类生物量 的季节性变化和不同管理措施的响应( 5 ) 它们并没有反映两种或更多种营养盐 之间的相互作用。 1 5 2 浮游植物生态模型 浮游植物大量繁殖是湖泊富营养化的主要特征之一。运用生态模型模拟浮 游植物的发生，生长和繁殖规律对于全面预测湖泊生态系统的结构和功能的改变 有着十分重要的意义。目前，模拟浮游植物生长的主要方法有：使用限制性因子 假说来模拟浮游植物的生长；浮游植物初级生产力的估算和运用质量守恒定律来 模拟浮游植物的生长。 浮游植物的初级生产力是湖泊营养状况的主要评价指标。它的光合作用速率 8 北京工商大学硕士学位论文 与环境因子及细胞本身的内环境有关。单位水体通过一定时间有机物合成的数量 受到藻类叶绿素含量、光强、营养盐和温度等多种条件的制约。c h e n 等【3 1 l 多 人考虑了四种外界因子如氨、磷、太阳辐射和温度，利用米氏方程建立模型。 n y h o i o m 则考虑了内部因子与浮游植物光合作用的关系，他们认为磷是光合作用 的主要限制因子，从而建立了浮游植物光合生产量预测模型。d it o r o 和 m a t y s t i k l 3 2 】考虑了水深和时间，结合s t e e l e 方程研究了蓝藻和硅藻生长与光的关 系，揭示了强光抑制藻类生长，绿藻与光的关系，可用类似于m o n o d 方程的函 数来表达。还有p a u e r ne ta l ， a r s c ne ta l ，j a n s s o n , a l l d e r s o n 3 3 1 都建立了不同的浮 游植物光合作用计算模型。另外，国外有些学者1 3 q 通过不断测定水体中溶解氧的 含量来估算水体的初级和净生产力，溶解氧自动测定装置问世使在一个较长的时 期内通过测定水体中的溶解氧来研究水生生物群体的初级生产力和氧气消耗成 为可能。 目前浮游植物模型还需要进一步完善，特别是对于一些空间上跨度很大的 湖泊，通过把多级浮游植物，养分负荷模型与水动力学模型整合在一起，才能有 效地预测养分负荷的改变对浮游植物组成及其优势种的影响。模拟湖泊对养分负 荷的响应也必须考虑悬浮底质和沉水植被，它们再富营养化湖泊养分循环中扮演 着重要的角色。 1 5 3 生态一水质一水动力模型 j f r g e n s e n l 3 5 】为丹麦g l u m s f 湖建立了一个非常典型的严重富营养化的浅湖 生态模型。该模型有1 7 个状态变量，描述了整个食物链内的营养物( 磷、氮、碳、 硅) 循环，同时还考虑了藻类细胞内的营养物。模型有两个典型特征：考虑了 水藻生长过程的两个阶段，能更好地描述系统在营养物富集的过程中对季节变化 的响应；o 使用了一个较为复杂的子模型来描述沉积物和水之间营养物的交换， 以此区别交换磷和不可交换磷，将磷的释放描述为一个三步过程：可交换磷一空 隙水磷一水相中的磷。该模型己被应用于2 5 个不同的实例研究中，包括1 3 个丹 麦湖泊。s c a c i a 等p 6 建立的“清洁器( c l e a n e r ) ”模型，也是同样的4 个营养物， 只是分层分室考虑了4 0 个状态变量；该模型有很多应用实例，包括s a r a s o t a 湖( 美 国佛罗里达州) ，l e v c n 湖( 苏格兰) ，以及一些意大利、匈牙利和捷克的湖泊。 9 北京城区地表水水华发生规律及预警研究 n y h o l m 3 7 】建立了用于浅水湖泊的l a v s o c 生态模型，对水藻生长、透明度和两种 营养物( 磷和氮) 循环进行季节描述，模型考虑了细胞内营养物的内部变化，并将 特定的生长速率描述为细胞间营养物水平的函数。v i r t a n e n 等眺】建立的 3 d w f g a s 模型是一个三维模型，用空气和土壤模块决定来自这些圈层的强制函 数的输入和输出。模型包含许多状态变量：5 种营养物、氧气、木质硫磺酸、油、 有机氯化合物、杀虫剂、p h 、1 2 种金属、4 种浮游植物、3 组浮游动物、5 种鱼 类和底栖动物等。 在中国，从2 0 世纪8 0 年代开始，湖泊生态水质水动力模型研究得到了迅 速发展，特别是在一些富营养化较为严重的大型湖泊，如巢湖1 3 9 , 4 0 l 、滇池【4 l , 4 2 1 、 太湖【珏4 6 1 等。x u 等【柏】建立的巢湖生态模型包括6 个子模型，即营养物子模型、 浮游植物子模型、浮游动物子模型、鱼类子模型、碎屑子模型及沉积物子模型， 共有1 1 个状态变量；该模型被用来模拟和预测巢湖生态系统健康变化。郑丙辉 等【4 2 】改进的滇池生态动力学模型，从滇池浮游植物的优势种出发，根据各种藻类 的生长特性，分别给予不同的温度限制因子，以此推求其增殖速率，并根据不同 时期、不同地点优势藻种的构成比，加权出该时段浮游植物总的生长率；这一改 进克服了以往模拟计算中把参数取为常数的缺陷，较好地模拟了浮游植物的生长 过程和总氮、总磷等水质指标的年内变化情况。p a n g a n d p u 4 4 1 考虑太湖复杂的地 形条件，建立了太湖三维动态边界层模型。 虽然目前已创建了一大批三维动态模型，但它们仍存在许多不足之处：( 1 ) 它们缺乏真正生态系统所具有的适应性和灵活性；( 2 ) 目前的模型是建立在湖泊 生态系统现有生态结构的基础之上的，但由于环境污染，人类活动对生态系统的 结构产生一定的冲击作用，这就限制了这些模型预测的准确性。( 3 ) 当这些模型 使用于一项新的研究时，必须进行参数测定，取样频率和取样时间对参数值测定 有较大的影响，模型校正的数据必须符合实际，并且取样频率要能反映生态系统 的动态变化过程。( 4 ) 对生态规律和生态知识的了解程度也限制了模型的适用性。 1 5 4 生态结构动力学模型 生态结构动力学模型起源于2 0 世纪8 0 年代后期，它考虑了湖泊生态系统 的可塑性和变化性，使用一套连续变化的参数和目标函数来反映生物成分对外界 1 0 北京工商大学硕士学位论文 环境变化的适应能力，能描述物种组成和物种性质的时空变化1 4 1 。e x e r g y 是目前 生态模型中应用最广的目标函数，已用于7 个湖泊生态系统 4 7 - 5 8 。 丹麦s o b y g a a r d 湖模型是湖泊生态结构动力学模型的典型实例1 5 3 1 。该湖为深 仅为l m 的浅水湖泊，湖水滞留时间较短( 1 5 2 0 d ) ，该湖的营养物负荷从1 9 8 2 年开 始显著减少；但是在1 9 8 2 - 1 9 8 5 年期间受底泥中储存的营养物输入的影响，营养 物和叶绿素的浓度并未随之减少。湖泊生态系统的其它变化还包括：草食鱼的繁 殖能力受富营养化带来的高p h 值影响，在1 9 8 4 - 1 9 8 8 年期间显著减少，浮游动 物浓度增加，浮游植物浓度减少，浮游植物的细胞大小增加，生长率降低，沉积速 率增加；受小水奢 ( 1 9 8 5 年) 自我屏蔽作用的影响，初级生产量在1 9 8 5 年不比1 9 8 8 年高。j f r g e n s e n l 4 。7 】建立了该湖的生态结构动力学模型，认为s o b y g a a r d 湖的数据 特别适合用来检验结构动态模型的适用能力。模型考虑了6 个状态变量：鱼、浮 游动物、浮游植物、碎屑和底泥中的氮以及可溶态氮模型的最后校准证明在使用 正确的参数基础上，按此程序能基本模拟观察到的结构变化。 有关实例研究证明：使用有动态结构的模型来描述生态系统性质和结构的变 化是有可能的；这类模型要求数据必须充分，但一般很难找到记录有关结构和性 质变化的必要数据；该方法需要从更多经验中得出更全面的结论嗍。 1 5 5 人工神经网络法 人工神经网络( a r t i f i c i a ln e u r a ln e t w o r k 简称a n n ) 是在对人脑组织结构和 运行机智的认识理解基础之上模拟其结构和智能行为的一种工程系统。早在本世 纪4 0 年代初期，心理学家m u l l o c h 、数学家p i t t s 就提出了人工神经网络的第一 个数学模型，从此开创了神经科学理论的研究时代。其后，e r o s e n b l a t t ，w i d r o w 和h o p f , j j h o p f i e l d 等学者又先后提出了感知模型，使得人工神经网络技术得 以蓬勃发展。神经网络是由大量的处理单元( 神经元) 互相连接而成的网络。为了 模拟大脑的基本特性，在现代神经科学研究的基础上，人们提出来人工神经网络 的模型。 楼文高在湖库富营养化人工神经网络评价模型中分析现有应用人工神经 网络评价模型局限性的基础上，根据湖库富营养化的评价标准，提出了生成b p 神经网络训练样本、检验样本和测试样本的新方法，给出了区分湖库富营养化不 1 1 北京城区地表水水华发生规律及预警研究 同程度的分界值，论述了确定合理隐层及其节点数的方法，使得训练后的神经网 络模型具有更强的泛化能力，不受初始连接权值的影响。训练后的评价模型应用 于实例的评价结果表明，新的评价模型具有更好的客观性、稳健性、通用性和实 用性。并且由于评价结果采用连续函数输出，能够比较精细地分析湖库德富营养 化程度。 邬红娟等人的水库浮游植物群落动态的人工神经网络方法根据辽宁大伙 房水库1 9 8 2 1 9 9 7 年的水文和湖沼学观测资料，分别建立浮游植物丰度和蓝藻优 势度人工神经网络模型。将年将雨量、7 - 9 月份平均水温、7 8 月份入库水量和 7 8 月库容之比和磷酸盐作为输入，浮游植物生物量和丰度作为输出，建立浮游 植物群落消长的人工神经网络模型：将7 9 月平均水温、7 8 月份入出库水量之 比、磷酸盐和总氮作为输入，蓝藻优势度作为输出，建立浮游植物演替的人工神 经网络预测模型，并进行检验，其模拟值与观测值平均相对误差分别为2 和1 。 结果表明，人工神经网络方法优于传统的统计学模型，可进行水库浮游植物群落 动态的预测预报，并具有较高的精度。 张昆实等【砷l 利用b p 人工神经网络，选取总磷、总氮、和s d 三个主要参数 作为水体富营养化的评价指标，发现b p 人工神经网络预测值更准。万幼川等1 6 1 】 利用b p 人工神经网络选取：总氮、总磷、化学需氧量、叶绿素、s d ( 透明度) ，5 个参数作为武汉东湖富营养化评价因子。结合g 1 s ，从区域评价结果来看，发现 东湖富营养化有迸一步加重的趋势。曾光明等f 6 2 】用小波