电转化法转化钝顶螺旋藻转化条件的研究

确定了电转化法转化钝项螺旋藻S6-4的转化条件。无论受体是藻丝还是单细胞／藻丝段，钝项螺旋藻S6-4在对数生长期内，半致死电场强度无显著差别。实验表明以对数中期的螺旋藻用于转化为宜。当脉冲时间是5．0ms时，藻丝受体和单细胞／藻丝段受体的半致死电场强度分别是3．75—5．0kV／cm和3．1—4．4kV／cm，而电击缓冲液分别是1．0mmol／L HEPES(pH7．5)缓冲液和含有0．5mol／L蔗糖的1．0mmol／L HEP—ES(pH7．5)缓冲液。本文的研究结果为螺旋藻转化及外源基因表达提供了实验基础。     

基于动态朴素贝叶斯分类器的明渠水华风险评估模型

水华风险不仅是水利工程规划时需要考虑的环境问题,也是水利设施运营时不能忽视的监测项目。为了提高明渠水化风险等级预测的准确率,针对水华成因的不确定性和发展的时序性,基于动态朴素贝叶斯网络分类器提出一种应用于明渠的水华风险评估模型。模型用水华风险等级结点对应藻叶绿素a(Chla)的浓度,并考虑了9项影响水藻生长的因素。采用主成分分析法,处理专家咨询结果,进行参数的设计。在苏州河道北门桥2011年6月初至9月初观测的53例连续监测数据上,与基于朴素贝叶斯网络分类器的评估模型进行比较实验。混淆矩阵显示对中等风险情况的预测识别率提高了15.625%,单尾配对t检验表明在显著性水平0.05时,两模型预测识别率差异显著。考虑了时序特征的基于动态贝叶斯网络分类器的评估模型对明渠中等水化风险的预测识别率提高显著。     

基于Bagging集成学习的水华预测方法研究

随着经济社会的高速发展和工业化建设程度不断提高,水环境问题已经严重影响甚至威胁了人类的健康。近年来,国家大力推行水环境的预测预警,许多专家学者利用人工神经网络等智能方法在富营养化评价及水华预测中得到了较为广泛的运用,也取得了一定成效。然而,人工神经网络的性能受到样本训练算法等方面的影响,在选取合适的神经网络模型、算法以及设置参数麻烦、耗时。随着问题复杂程度的增加,单个网络的隐层节点数将增加很多,训练时间将大大增加,从而造成训练困难。且由于训练过度或不够,往往导致泛化能力较差。为解决此问题,本文在对湖库水华形成机理深入分析的基础上,建立了BP网络的水华预测模型,并利用Bootstrap采样技术获取不同的数据集,分别训练多个BP网络,最终将多个网络进行集成用于建立太湖流域水华预测模型。通过基于Bagging算法的集成学习,可以对样本包含的信息进行充分挖掘,更全面的刻画因素之间的相互联系和变化规律。实验表明基于Bagging算法的BP网络集成模型预测结果与单个BP网络模型预测结果对比,具有较高的预测能力,从而获得了相对理想的预测效果。     

藻类快速检测新技术在三峡水华监测中的应用

近年来,三峡水库藻类水华频发,而传统的藻类检测方法由于分类鉴定工作量大,难以适应野外大批量样品快速准确分析的要求,因此,开展水华的快速监测和鉴定工作迫在眉睫。在藻类形态特征识别与快速定量检测方面,流式细胞摄像系统(FlowCAM)是目前先进可靠的方法。采用流式细胞摄像系统技术对三峡水库水华藻类样品建立了藻类特征的自动鉴定标准,进行藻类快速检测分析,并与显微镜人工检测方法进行对比研究。结果表明：三峡库区各支流采样点鉴定出的优势藻类为4~10种;小江黄石、小江河口、大宁河和梅溪河采样点优势种依次为飞燕角甲藻、微囊藻、拟多甲藻和颗粒直链藻,检测结果和显微镜方法检测结果一致;FlowCAM可在15 min内快速完成藻类鉴定分析,测量精度高,有传统检测方法不可比拟的优势。总之,FlowCAM为水华藻类的快速检测提供了一个行之有效的方法。     

显岗水库水生态状况评价及蓝藻发生风险等级评估

根据2011年开展的显岗水库水质及水生态专项监测和污染源调查资料,结合常规监测成果,分析评价显岗水库水质现状、富营养化程度和水生态状况,评估蓝藻水华发生风险,并分析水库污染成因,提出保护对策。     

太湖蓝藻信息采集系统的建设与应用

太湖蓝藻信息采集系统项目的建设,是结合卫星遥感、3G图像传输、浮台水质监测及GIS等技术监测太湖蓝藻。同时项目中采用的3G视频传榆技术,为今后水利水文信息化项目中条件受限制的站点上传图像信息也起示范作用。     

无锡市滨湖区太湖蓝漂治理的实践

太湖蓝藻是多年来一直存在的自然现象,然而,2007年5月29日太湖无锡水域的蓝藻大暴发却令人们对其关注度大幅提升。为了重现往日的“太湖美”,无锡市滨湖区水利局积极响应中央和省市区党委、政府“治理太湖保护水源”的号召,举全区之力,重拳出击,铁腕治太,大力推进蓝藻防治攻坚战。     

潘家口水库浮游植物现状分析

2009年潘家口水库浮游植物的种类和密度监测结果表明,潘家口水库共鉴定出浮游植物8门37属,其中绿藻门种类最多为14属,优势类群非汛期以硅藻为主、汛期以蓝绿藻为主,其中9月份藻细胞密度达到最大值,优势种类主要为蓝藻门的假鱼腥藻,水库营养化程度发展为中—富营养,水资源保护势在必行。     

水环境中蓝藻毒素研究进展

随着社会的发展,水体富营养化日益严重,藻类及藻毒素严重污染了水环境,不仅给传统净水工艺带来不利影响,增加了水处理难度,而且严重威胁人类健康和生命安全,已成为全球性的环境问题.本文较详细地介绍了蓝藻的起源、特性及其危害,并综述了有关其检测方法及防治措施.最后,对蓝藻毒素降解技术的发展方向进行展望.     

可沉微藻转化油脂潜力及PHB合成试验研究

可沉微藻在去除二级出水中氮、磷的同时,可以合成并积累多种具有高附加值的聚合物,如油脂、蛋白质、多糖、聚β-羟基丁酸酯(PHB)等。前期试验在"冲淘"压力下筛选出了沉淀率高达97%的可沉微藻,并通过一系列环境变化(通入CO₂、实行光/暗循环等)刺激油脂聚积,最高可获得49. 2%(细胞干质量,下同)的油脂含量。进一步强化试验显示,以增加光照强度与CO₂通入量达到进一步提高可沉微藻油脂含量的做法事与愿违,反而出现油脂含量下降的现象。而可沉蓝藻具有相当的合成、积累PHB的能力,只要存在少许特异性碳源(乙酸盐)刺激,可沉蓝藻在不通入CO₂的情况下即可轻松合成并积累含量高达30%左右的PHB。这种主要以无机碳源合成PHB的方法比以有机碳源合成PHB的活性污泥法更具吸引力。