汾河水库藻类监测与评价

以《全国藻类试点监测技术规程》为依据,对汾河水库进行藻类监测。通过对水库水质、富营养化和藻类的分析,了解了藻类密度、组成和优势种的季节变化特征。指出水库虽暂时富营养化程度不高,爆发水华的风险不大,但存在进一步富营养化的趋势,提出防治水库进一步富营养化和降低水华爆发风险的措施。     

洪泽湖“水华”发生的临界条件与预警监测评价

近年来，我国湖泊、水库与河流的污染和生态问题比较突出，部分水域频繁爆发藻类“水华”，严重影响到人民群众的生产和生活。本文通过对洪泽湖藻类种群结构、细胞密度及分布变化情况分析，从生态学角度对其水环境状态及水质发展趋势进行深入评价，探寻“水华”发生的临界条件和预警模式，探讨减缓和防止水体富营养化的措施。     

小波神经网络模型在水库水质预测中的应用研究

基于小波分析函数,建立小波神经网络模型,并将该模型运用于水库水质预测中,结合水库水质监测数据,对比分析小波神经网络模型在水库水质预测的适用性。研究结果表明:小波神经网络模型可较好预测水库水质情况,对比水库水质监测数据,该模型2014年水质预测精度各月份相对误差均可控制在20%以内,符合水质预测规范要求。研究成果对于水库水质预测预警平台建设提供参考价值。     

汾河二库藻类监测与分析评价

通过对汾河二库藻类细胞密度和种类组成的分析,了解了水库藻类的优势种及不同种属组成的季节变化,对水库的富营养化程度进行了初步评判。水库虽暂时爆发水华的风险不大,但仍然显现出进一步富营养化的趋势,分析认为造成水质营养化的污染物主要来自上游工矿企业及城镇生活排放的污水,主要外源污染物为氨氮。据此提出抑制水库富营养化趋势和降低水华爆发风险的措施。     

青草沙水库藻类预警点位的优化研究

青草沙水库是上海市重要的水源地,但其属于相对封闭的浅水型水库,易产生藻类剧增的风险,因此保证其水质安全,避免藻类剧增尤为重要。为了准确快速地对藻类剧增进行预警,通过对青草沙水库16个监测点位的水质监测,利用相关性分析、权重计算、攸关点确定及优化分析等,并综合考虑水质指标及水库流场等因素,最终选择9#点位为藻类预警点位。     

漳泽水库浮游植物监测与评价

通过对漳泽水库浮游植物细胞密度和种类组成进行分析,了解水库藻类组成季节变化情况,对水库的富营养化程度和水华爆发的风险有了初步认识。分析表明,造成水质营养化的外源污染物主要为COD和氨氮,内源污染来自水产养殖,并据此提出抑制水库富营养化趋势和降低水华爆发风险的措施。     

漳泽水库水体富营养化与水华风险趋势分析

通过对漳泽水库2010—2013年水质、藻类细胞密度和水华暴发风险的分析,对水库水体富营养化程度和水华暴发风险现状和趋势有了初步认识。漳泽水库不同区域的水体营养化评价以轻度富营养为主,年际变化不明显。漳泽水库不同区域藻类细胞密度变化并不完全一致,与全国气候相近地区的水库相比,水库藻类细胞密度较大。4 a间漳泽水库在藻类监测月份藻类细胞密度均超过临界标准,处于藻类暴发的临界状态,藻类细胞密度最高的年份是2011年,从2013年开始逐步下降。     

基于流域富营养化模型的水库水华主要诱发因素及防治对策

将计算流域非点源负荷的SWAT模型与一个垂向二维富营养化水体模型相集成,构成了适用于狭长河流型水库的流域富营养化模型。运用此模型,对富春江水库蓝藻水华主要诱发因素进行了计算分析,结果表明水文因素是导致2004年水库水华的最敏感因子。基于此,提出采用生态调水手段防治富春江水库水华的措施,并对2006年环境条件下,调水方案的可行性进行了计算分析,结果发现,径流量与藻类生物量间存在一个函数关系。且当水库日均径流量维持在600m\+3/s以上时,能有效的防止水库出现水华。此外,为论证模拟成果的合理性,通过设置室内藻类培养实验对不同换水周期与藻类生长状况进行对比研究,结果表明当换水周期小于3d,可以很好的抑制藻类生长,此结论与借助流域富营养化模型计算得结果相近。从而证明依据此模型所得的有关富春江水库水华的研究成果较为可靠,可供水库管理部门参考。     

锦凌水库疑似水华发生分析及防治

水华现象是水体富营养化的集中体现,使水体溶解氧减少,大量水生物死亡,并伴有难闻的腥臭味,将改变水体的生态环境,严重影响水体功能。以锦凌水库为研究对象,通过采集锦凌水库水样对水质和藻类种群进行定性、定量分析,科学预测锦凌水库水华发生的原因,以期为水华治理工作提供数据支持。     

文峪河水库藻类组成及季节变化简析

以《全国藻类试点监测技术规程》为依据,对文峪河水库进行每月一次的藻类监测.了解了水库的藻类密度和种类组成,分析了藻类组成和优势种的季节分布特征.通过对水库富营养化状态评价和水华爆发风险的分析,得出水库虽暂时富营养程度不高,爆发水华的风险不大,但依然存在进一步富营养化的趋势.提出抑制水库富营养化趋势和降低水华爆发风险的具体措施.     

碧山水库藻类群落特征与蓝藻水华风险分析

为掌握碧山水库藻类群落特征及蓝藻水华情况,在碧山水库设置5个点位开展丰水期和枯水期藻类现场调查。结果表明：碧山水库共鉴定出藻类7门44属63种,丰水期藻类及蓝藻丰度、生物量均显著高于枯水期,丰水期多样性指数低于枯水期;丰水期全库发生蓝藻水华,主要水华蓝藻种类是长孢藻和挪氏微囊藻。在水库管理中要注意防范水库蓝藻水华风险,建立蓝藻毒素和异味物质的监测与预警措施,保障饮用水安全。     

青狮潭水库藻类暴发机理分析

以2011年青狮潭水库藻类暴发期的监测数据为基础,分析水体浮游藻类参数（藻类种群结构、优势种类、藻细胞密度）以及水体水质的理化参数（水温、总氮、总磷、叶绿素a）对藻类繁殖的影响,从而研究青狮潭水库藻类水华暴发的机理。     

苏烟水库藻类暴发机理分析

以2009、2010年苏烟水库藻类暴发期的监测数据为基础,分析水体浮游藻类参数(藻类种群结构、优势种类、藻细胞密度)以及水体水质物化参数(水温、总氮、总磷、叶绿素a)等有关参数对藻类繁殖的影响,从而研究苏烟水库藻类水华暴发机理。     

密云水库水华防治工作实践与思考

为促进密云水库水华防治工作开展,保证水质安全,通过分析近年来水库水华防治工祚经验教训,结合我国湖库最新及常用水华防治技术,为未来水华防治工作提出措施、指出方向:流域协作,统筹管理;完善水华监控预警体系;探索水华防治新技术、新方法.     

pH与水库水富营养化进程的相关性研究

主要探讨了水库水藻类生长态势中pH的变化,指出pH随藻类数量的增长呈现出有规律的变化,而昼夜pH差值(ΔpH)与藻类的生长态势和生命活性之间存在一定的相关性。并在试验数据基础上,尝试性地建立了藻类数量与pH之间初步的数学模型。通过对pH的监测,可以对藻类“水华”现象进行预测。     

河道型水库富营养化及水华调控方法和关键技术

本文提出了河道型水库富营养化及水华调控的系统研究方法,重点探讨了水利水电工程影响下的河道型水库富营养化及水华监测、模拟及调控方法及关键技术,包括流域水环境监测评估与水华预警系列技术,大型水库多维、多场耦合富营养化模拟系统,以及改善河道型水库支流库湾水温层化进而抑制水华暴发的调控方法等,以期为抑制河道型水库支流库湾水华暴发、改善水库水质提供参考和依据。     

浙江省水库藻类异常繁殖间接预警指标研究

随着气候和环境的变迁．近年浙江省水库富营养化程度不断加重,一些大中型水库水华频频暴发,对水资源利用、饮水安全构成严重的威胁。如何预警水库藻类异常繁殖,控制水库的富营养化进程．保障饮水安全已成为水库水源地保护的首要任务。     

防止藻类过度繁殖的青草沙水库合理水力停留时间初探

青草沙水库位于长江口长兴岛的西北水域,水量丰富、水质优良,是上海城市供水水源战略转移的重要依托之一.青草沙水库水力停留时间是确定水库运行方式的重要依据,它直接关系到水库水位、泵闸调度及运行成本等.根据水库库形特征,库内外水文水质条件,研究合理水力停留时间,改善水环境,最大限度发挥水库的自净能力,防止藻类大面积繁殖.通过建立水库藻类生长模型,提出青草沙水库满足藻类"水华"控制要求的水力停留时间,在夏季温度较高(>25 ℃)时水库水力停留时间可以取15～18 d,在春秋季温度相对稍低时(<20 ℃)可以取25～30 d.     

LM—BP神经网络在于桥水库水质预测中的应用

利用BP神经网络的改进算法（L-M）,通过对大量样本进行多次的训练学习,建立于桥水库水质预痢模型,用该模型对于桥水库高锰酸盐指数、五日生化需氧量、氨氮、溶解氧等污染指标进行了预测,预测结果表明,LM—BP神经网络模型用在于桥水库水质预测时是可行的,可以得到较为理想的的精度和可靠度。     

大沙河水库富营养化及蓝藻水华特点分析

依据近几年来大沙河水库水质监测和水生态调查的成果资料,通过对大沙河水库水质现状,富营养化程度和蓝藻水华特点的分析评价,总结了大沙河水库蓝藻水华呈现持续爆发,偶尔消退的特点。进一步评估了水华发生风险,分析了水库污染的原因,提出了保护和治理建议。