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文档简介
武汉市南湖水体叶绿素a分布特征及光合活性变化与发生水华的关联性分析 近年来,我国水华频频暴发,2007年5月太湖暴发了有史以来规模最大的蓝藻水华事件,引起国内外的极度关注,也敲响了饮用水安全的警钟。水体富营养化与水华是全球普遍现象,近几十年来,在全球变暖与人类活动干扰下,流域氮、磷营养盐排放负荷日益增加,河流湖库水体趋于富营养化,在合适的气象水文条件下极容易产生水华。水华时某些藻类暴发性繁殖,致使水质恶化、缺氧、产生腥臭等异味物质,甚至产生藻毒素并通过食物链对人畜和水生生物造成毒害,继而破坏河流生态的稳定性,严重影响城市供水和饮用水安全。沈强等研究表明,通过对我国多个湖泊的调查表明,我国淡水水体中形成水华的藻类多以微囊藻为主,其中80以上水华微囊藻均能产生微囊藻毒素我国是产毒藻类分布最广、影响最大的国家之一太湖、滇池以及巢湖蓝藻大面积的暴发进一步引起了人们对水体富营养化的关注因此,治理富营养化水体,防治水华,恢复水体的综合功能,已成为当前水环境与水资源保护研究的中心问题之一根据报道的水华事件资料统计,我国常见水华藻类为:蓝藻占81%,甲藻、绿藻、硅藻各占6%,裸藻占1%。在蓝藻型水华中,主要涉及蓝藻门(Cyanophyta)的种类,其中最常见的有微囊藻(Microcystis)、鱼腥藻(Anabaena)、颤藻(Oscillatoria)、束丝藻(Aphanizomenon)等。其他还有裸藻门(Euglenophyta)中的裸藻(Euglena)、绿藻门(Chlorophyta)中的小球藻(Chlorella)、硅藻门(Bacillaeiophyta)中的小环藻(Cyclotella)、甲藻门(Pyrrophyta)中的多甲藻(Peridinium)等。湖泊与河流库区的水华优势藻有很大的差异,湖泊中大多数的均为蓝藻水华(占98%)。河流中的水华藻种则比较多样化,发生绿藻、甲藻、硅藻、蓝藻水华的频次相当,在谢兵的翻阅巢湖的历史-蓝藻、富营养化及地质演化一书中,作者从众多湖泊与巢湖的水文特征,形态度量,TN、TP水平及湖泊表层沉积物中TN、TP水平的比较中分析了巢湖的富营养化原因,虽然没有得出绝对的结论说明富营养化的成因,但是表明了富营养化与以上这些因素存在着较大的联系。在我国,水华问题主要集中在经济发达、污染严重的长江中下游地区和东部沿海地区,这些地方是工业企业相对密集或开发活动强度大的大中城市近郊或江河下游。水华发生的时间主要集中在3-9月份,主要原因在于水温较高有利于藻类进行光合作用。单次水华事件的持续时间最短为3天,最长可达50天,平均20天左右。不仅太湖,还有滇池、巢湖、汉江、蓄水后的三峡库区等,也都频频暴发水华,造成了不可估量的健康和财产损失。我国是一个高氮磷投入的国家,河流湖库富营养化问题将长期存在。研究水华过程和机理,找出规律,提出正确且有效的预防和管理措施,解决富营养化与水华问题,成为保护水质水生态、保障饮用水源安全的迫切需要。 叶绿素a是表征藻类现存量的重要指标之一 , 也是水体理化和生物指标的综合表现.近年来, 由于人类活动加剧以及周围环境污染物排放的影响, 武汉市某些水体出现了潜在的富营养化风险. 宋志伟等针对武汉市水体污染状况进行调查研究, 分析结果表明武汉的河流湖泊均已受到严重的污染, 水体中的污染物有凯氏氮、总磷、高锰酸钾指数等, 且这些污染物主要来源于生活污水。武汉市地表水域宽阔, 水面面积约占市域面积的1/ 4, 长江为干流, 汉江、府河、滠水、倒水和举水等支流由北岸汇入长江, 金水河由南岸汇入长江, 这些河流与众多湖泊相连, 构成武汉市庞大的地表水系。武汉市建立了全面的地面水监测网站, 纳入网站的有10 条河流及19 个湖泊, 监测指标为35项。据监测结果分析, 全市56% 的河流及89%的湖泊因为污染不能满足功能的要求。城区地面水污染重于郊区, 湖泊污染重于河流。地面水主要污染物为凯氏氮、总磷、高锰酸盐指数、生化需氧量和非离子氨。冯胜等人研究表明,水华过程中,水体中的种群结构发生了较大变化,细菌的种类和数量都有明显改变,而藻类光合活性可以反映细菌生长潜能,定性测定水体中不同类群微藻(如绿藻、硅藻和蓝藻),并定量测定各自的生长和光合生产、叶绿素含量、光能利用效率等。吴晓东的在对越冬浮游植物的光合作用活性研究表明,Phyto-PAM 测量的样品经过充分暗适应后(15m in ) , 首先打开光通量密度很弱的MR , 仪器检测到的荧光为Fo, 随后打开饱和脉冲, 得到的荧光值为Fm. Fv/Fm 即为最大可变荧光(Fm-Fo)与Fm 的比值,Fv/Fm反映了植物对光量子的最大利用潜能. 如果仪器每隔20s可以加以强度逐渐增大的光化光 , 同时记录光量子产量, 则得到快速光曲线(R 即id hg hi cu rv es , R LC )Fv/Fm 通常情况下是一个相当稳定的值, 但是在植物受到胁迫时则明显降低, 因此Fv/Fm 是用来研究植物受到的胁迫对光合作用影响的重要指标.快速光曲线通常情况下与光合作用放氧量之间存在很好的线性关系, 因此也可以反映植物的光合作用活性通过蓝藻Chla,绿藻Chla,硅藻/甲藻Chla和总Chla、Fv/Fm、NPQ等的动态变化,获知三大类群的浮游植物的生长潜能、耐受光的能力、光保护能力等的动态变化,因为了解藻类的光合作用活性就可以了解藻类的生长潜能,结合其他环境条件可以预测未来发生水华的风险(富营养条件且高光高温下,即使当前藻类生物量不高,但只要光合作用活性强,就具有极大的发生水华的可能性), 并探讨了他们之间的相关性, 为初步评价该水体的富营养化风险, 改善和恢复用水安全, 进而为选择合理的水体富营养化控制提供理论依据。 水生态系统的稳定是水体中各物种在相互竞争、制约下达到的一个动态平衡目前,在人类活动的干预下气候条件越来越恶劣如臭氧层破坏导致地面Uv辐射强度增大、C02浓度持续上升、温室效应带来的全球气候变暖、气候变化剧烈等大气候条件的改变不可避免将对水生态系统造成影响目前水华暴发机制的研究以及水华治理工作多集中在水体营养盐指标(N,P)对水华藻类的调控上,思路可能略显狭窄在蓝藻水华的控制工作中,研究不同藻类种群动力学变化即光合活性对水华的影响将是一个新的方向,新的水华预警模型的建立必将具有极大的现实意义。 国内外对水华预警的研究主要包括利用水质参数对水体富营养化程度进行模拟预测和利用GIS、卫星遥感技术对水华的发生进行预测常用的水质参数包括NP比、DH值、溶氧、氧化还原电位等根据历年武汉市水体发生污染频率来看,由于武汉市相对来说较易发生水华现象的是一般娱乐用水区南湖水体,因此本文研究了武汉市南湖水体的水质特征,水体群落结构特征,找出水华优势种和群落演替关系,主要研究了水体中藻类叶绿素A的分布特征,观察了一年之中从不易发生水华的月份到极易发生水华的月份之间的叶绿素a含量及光合作用活性的变化,探讨光合活性与水华发生持续时间的超前,滞后效应,从而为预测水华的发生提供理论依据,也为水华预警提供一定的信息支持。 从武汉市的水体情况来看,一般研究东湖水体比较多,这可能和东湖属于饮用水水源地,而水源地直接关系到人们的健康和生命安全有关,但是,南湖是水华频发水体,南湖的水质问题能够更加敏锐反应武汉市水体的水质变化,因此本研究主要探讨了武汉市南湖水体发生水华的规律,为保障饮用水安全提供可靠依据。主要实验仪器:Phyto-PAM 浮游植物荧光仪 光照恒温培养箱 水质检测仪 GIS数据采集器 TN、TP测定仪器实验步骤:1】采样并采集初步数据:基于综合研究思路,利用GIS仪器合理布设采样点,用2L有机玻璃采水器分别采集每个采样点表面,表面以下10,30及60处的四个水样, 同时选取一个采样点代表全湖水质现场测定pH、温度(水温、气温)、浊度,氨氮、TN、TP等各项水质指标,利用GIS仪器记录数据,采集的水样用干净的聚氯乙烯瓶装, 避光保存。2】带回来的样品,叶绿素a含量及光合活性测定方法:Phyto-PAM 浮游植物荧光仪测定步骤:检查仪器连接,连好后打开主机,并打开PHYTOwin软件,取出样品杯,放入样品2毫升,每次体积应统一,盖上盖子后按绿灯,点击GAIN,调节最适信号强度。测完打开样品盖时,一定要先按一下红色按钮等红灯亮后再打开样品盖。1) 在Setings窗中设置Meas.Freq,为1或2,点击SAT-Pulse,测量Fv/Fm2) 在Setings窗中设置Meas.Freq,为32,点击ChlMF32,测量叶绿素a浓度3) 切换到lightCurve窗,(Edit菜单编辑好以后)点击Start测量光响应曲线4) 换样品继续测量5) 测量完成后,切换到Report窗,点击 File/Save Report,存储数据。 3】数据分析,收集数据并建立数据库,利用EXCELL和SPSS软件对数据进行数理统计分析,画出曲线图和表格,利用统计学手段对数据基本特征和变动规律进行比较系统的总结。4】结合试验结果讨论水体中叶绿素a的分布特征,各个采样点含量之间的差别,总叶绿素a含量分布特征及其相关性,水体藻类类群分布特征及叶绿素a含量差别,分析水体叶绿素a含量和光合作用活性与水华发生风险之间的相关性。不同营养状态的水体, 其浮游植物的群落结构有很大差异, 因此, 可以根据浮游植物的群落特征来判定水体的营养类型 . 基于优势种群的评价: 优势种群与营养状态的对应关系一般为: 金藻门的大量出现代表所在区域为贫营养; 隐藻门代表贫、中营养; 甲藻门代表中营养; 硅藻门代表中富营养; 硅藻门和绿藻门代表富营养水体; 蓝藻门和绿藻门代表重营养水体. 分析武汉东湖与南湖的主要优势种类,从而从藻类存在情况及藻类的光合作用活性来判断两类水体是否存在着富营养化风险. 采样点布设: 采样时间安排:时间2012年9月10月11月12月2013年1月2月3月4月5月6月7月8月采样频率111111122222参考文献: GERDES P, KUNST S. 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