南海叶绿素时空变化分析
东、黄海典型海区分粒级浮游植物叶绿素a的周日波动及影响因子

本 文利用 国家 重点 基础 研究 发展计 划 (7 ) 东 、 海生 态 系统 动 力学 与 生物 资源 可 持续 93 “ 黄 利用 ” 目的现 场调查 数据 , 项 选取 其 中具代 表性 的 3个 测 站 [ 黄海 中部 ( 2测站 ) 长江 口( 4 E 、 E 测站 ) 和东 海陆架 中部 ( 6测 站 ) 的 叶绿素 a的实测 值 与荧 光探 头数 据 , 分析 东 、 E ] 来 黄海 3个 典型海 区( 包括长江 口, 黄海南部 海 区和受 黑潮 影 响的东海 陆架 海 区 ) 分粒 级 浮游植 物 叶绿 素 a 的昼 夜变化 规律 , 图揭示 影 响叶绿 素 a 1 力 周 3变化 的主要 控 制 因 子. 研 究 将 为东 、 海 生态 该 黄 系统 结构 和功 能 , 以及 生态 动力 学模 型 的建立 提供科 学参 数 .
中 图 分 类 号 :. P7 文 献 标 识 码 : A 文 章 编 号 :0 086 (0 7 0 -32- 10 —10 2 0 )30 4 -9 - 0
叶绿 素 a 海洋 中 主要 初 级生 产者— — 浮游 植 物 现存 量 的 一个 通 用 指标 , 是 浮 游植 物 是 也 进行 光合 作用 的主要 色 素 . 叶绿 素 a 量与初 级生 产力 有着 极为 密切 的关 系 , 含 而海洋生 产 机理 的研 究很 大程 度上依 赖 于初 级生 产力 的研究 . 叶 绿 素 a浓度 时空 变 化 的研 究 能够 了解 被研 对 究 海 区生物 资源状 况和 变迁 规律 , 以为合 理开发 海 区 的水 产 资源 和环境 保护 提供参 考依 据 . 可 同时 , 、 东 黄海 地理 环境 特殊 , 具半封 闭 系统 的特点 , 既 又有 开放 系统 的 内涵 , 学 问题 突 出 , 科 是 国 内外 地球科 学 和生命 科学 极 为关 注 的综 合研 究海 区 . 该 海 域 分粒 级 浮 游植 物 叶绿 素 a的 对
2005~2007年厦门岛周边海域水体叶绿素含量的时空变化特征

等 (9 1 19 )研 究 了海 洋 围隔生态 系 中叶绿 素含 量的变 化及 其 影 响因素 , 林昱 等 (9 2 19 )研 究 了在海 洋 围隔 生态 系富营养 化状态 中叶绿 素含量 以天 为时 间序 列 的短周期 变化 J陈其焕 等 (9 3 报道 了厦 门港 赤潮 发 , 19 ) 生区 叶绿 素 口含量 的分布 变化特征 。 , 。 洪华 生等 (94 、 19 ) 高亚辉 等 (94 19 )和 曹振 锐等 (o5 分别研究 了分 2o ) 粒 级浮游 植物 中的叶绿 素 , 权 (97 、 王文 19 ) 陈飞 舟 (99 和 陈兴 群 等 (02 分 别 研究 了厦 门的海 沧 沿 19 ) 20 )
相应 值分 别为 Oo 5 5 、.3I/ m . 、 层 水叶绿 素 口含 量 的年 际 变化 趋 势相似 , .0~ . 108 gd 表 底 x 高峰 值 都 出现在 20 06年 , 谷值 都 出现 在 20 低 05年 , 总体 上呈 逐 年上 升趋 势 . 年 中叶绿 素 Ⅱ含 量 的 季 节变 各 化与 某季 节是 否 出现 赤潮 有明显 的关 系. 正 常年份 中, 、 层 水叶绿 素 口含 量 季 节 变化 曲线 的 在 表 底
第2 9卷 第 3 期 21 0 0年 8月
台
湾
海
峡
Vo . 9, No 3 12 . Au ., 01 g 2 0
J OUR NAL OF OC AN E OGR APHY N TA W AN T AI I I S R T
20 2 0 0 5~ 0 7年 厦 门 岛 周 边 海 域 水 体 叶 绿 素 含 量 的 时 空 变 化 特 征
航 次现场跟踪监 测 资料 , 究 了该海域 水体 叶绿 素含 量 的 时空 变化特 征. 果表 明 : 测 期 间厦 门 研 结 监 岛周 边海域表 层水 叶绿素 口含 量在 0 2 2 . 5 .8— 8 5 d 间, 均值 为 34 g d 平 均 占总叶 m之 平 .7 / m , 绿素含 量 的7 . % ; 层 海水的相应 值分 别为 0 2 04 底 . 9~1 . 9 3 3 g d 7 . % . 层 海水叶绿 8 6 、 .6 / m 和 1 8 表
南海叶绿素a浓度垂直分布的统计估算

第 4期
海
Байду номын сангаас
洋
学
报
V O13 . 2。N o 4 .
21 0 0年 7月
A CTA OCEA N O L0G I CA I I S N CA
J l 0 0 uy2 1
南 海 叶绿素 a浓 度垂 直 分布 的统计 估算
高姗 , 王辉 刘桂 梅 黄 良民。 , ,
4期 高 姗 等 : 南海 叶 绿 素 a 度 垂 直 分 布 的 统 计 估 算 浓
a浓度做 了 比较 分 析 和 验 证 , 现 真 光层 水 柱 叶 绿 发 素 a总量 和表 层叶绿 素 a浓度 具 有很 高 的非 线性 相 关性 , 而且大 多数 海 域 叶绿 素 a浓 度 的 垂 直分 布 是 不 均匀 的 , 次 表层 内存 在 叶绿 素 a 度 的极 大 值 在 浓 分 布 。T k h s i 1 指 出西北 太平 洋 和南 海 的 叶 a a a h 等c] 。
直分布 , 即浮游 植物 生物量 的垂 直分 布 , 能对海洋 就 初级生产 力 的分 布得 到更准 确的认 识 。 早期 Moe 等 L] 为 海 水 表层 叶绿 素 a浓 度 rl 1 认 1
域得到 了广泛 的应 用 。对 于大 洋水 体 ( 称 为一 类 又
水 体) 利 用水色传 感器 的光谱信 息可 以比较有效 地 ,
的代表 , 高值 多集 中在表 层海 水 , 拟合误 差偏 大。该统 计估 算模 式对 于揭 示南海 叶绿素 a浓度 垂 直
分布结 构进行 了有益 的尝试 , 为发展适 合不 同海 区特 点 的模 式 以及 校 正参 数奠 定 了基 础 。利 用该 模 式 与海洋水 色卫星遥 感数据 有效结合 , 将对 南海 叶绿 素 a浓度 时 空分布 格 局 的研 究具 有 重要 的
2010—2021_年巢湖蓝藻水华暴发的动态变化规律及驱动因素分析

2010 2021年巢湖蓝藻水华暴发的动态变化规律及驱动因素分析高芮,陈希子,钱圆,钱华㊀(安徽省巢湖管理局湖泊生态环境研究院,安徽合肥238000)摘要㊀为了解巢湖蓝藻水华暴发的动态变化规律及其影响因素,基于2010 2021年巢湖水华暴发面积㊁频次㊁藻密度及叶绿体a含量,分析了巢湖近10年蓝藻水华暴发的动态变化规律㊂结果表明,巢湖蓝藻在每年4 9月增殖较快,巢湖蓝藻水华暴发面积在2010 2018年呈上升趋势,2018年达434km2,为巢湖蓝藻水华暴发的拐点,此后水华面积下降㊂2017 2021年巢湖藻密度稳中有降,水华面积呈下降趋势,但水华暴发频次未见减少㊂基于近10年巢湖营养盐浓度㊁气温㊁水位㊁降雨量㊁日照时数数据与蓝藻水华暴发面积的相关分析表明,氮㊁磷营养盐是诱发巢湖藻类增殖的主要原因,气温㊁降雨量㊁日照时数㊁水位等气象水文因子为巢湖蓝藻水华暴发的驱动因素㊂关键词㊀巢湖;蓝藻水华;动态变化;驱动因素中图分类号㊀X524㊀㊀文献标识码㊀A㊀㊀文章编号㊀0517-6611(2023)18-0069-05doi:10.3969/j.issn.0517-6611.2023.18.016㊀㊀㊀㊀㊀开放科学(资源服务)标识码(OSID):AnalysistoDynamicchangesandDrivingFactorsofCyanobacteriaBloomsinChaohuLakefrom2012to2021GAORui,CHENXi⁃zi,QIANYuanetal㊀(LakeEcologicalEnvironmentResearchInstituteofAnhuiChaohuManagementBureau,Hefei,Anhui238000)Abstract㊀TofindoutthedynamicchangesandinfluencingfactorsofcyanobacteriabloomsinChaohuLake,thedynamicchangesofcyanobac⁃teriabloomsinChaohuLakeinthepast10yearswereanalyzedbasedonthewaterbloomarea,frequency,algaldensity,andchloroplastcontenfrom2010to2021.TheresultsshowedthatcyanobacteriabloomsinChaohuLakeproliferatefasterfromApriltoSeptembereachyear,andtheareacyanobacteriabloomsshowedanupwardtrendfrom2010to2018,withatotalareaof434km2in2018,asaturningpointoftheoutbreakofcyanobacteriabloomsinChaohuLake.Followed,theareaofthebloomshasdecreased.From2017to2021,thedensityofalgaesteadilyde⁃creased,andtheareaofalgaehasshownadownwardtrend,butthefrequencyofcyanobacteriabloomsoutbreakshasnotdecreased.Basedonthecorrelationanalysisbetweennutrientconcentration,temperature,waterlevel,rainfall,sunshinehoursdatainthepast10yearsandtheout⁃breakareaofcyanobacteriablooms.TheresultshownedthatnitrogenandphosphorusnutrientsarethemaincausesofcyanobacteriabloomsinChaohuLake,andmeteorologicalandhydrologicalfactorssuchastemperature,rainfall,sunshinehours,andwaterlevelarethedrivingfactorsfortheoutbreakofcyanobacteriabloomsinChaohuLake.Keywords㊀ChaohuLake;Cyanobacteriablooms;Dynamicchanges;Drivingfactors基金项目㊀国家自然科学基金面上项目(52070063)㊂作者简介㊀高芮(1984 ),男,安徽庐江人,高级工程师,硕士,从事流域水环境治理和湖泊蓝藻水华防控研究㊂收稿日期㊀2023-05-30㊀㊀蓝藻是淡水湖泊中较常见的浮游植物种类,在适宜的气象条件和营养盐浓度下,就会暴发性地生长,形成蓝藻水华[1]㊂蓝藻水华导致水质恶化,继而破坏湖泊生态系统结构,引起水生态系统功能退化,造成严重的生态环境风险或直接的环境污染[2-3]㊂因此,掌握巢湖蓝藻水华的动态变化特征,对控制水华及建立预警机制㊁评价蓝藻生态环境风险㊁研究蓝藻水华暴发的原因非常重要㊂巢湖蓝藻水华历史悠久,可以追溯到19世纪末㊂据生长在巢湖周边群众反映,当地人沿巢湖一带每年捞取数百万担蓝藻作为农田肥料,称之为 巢湖之宝,禾苗之父 [4]㊂随着湖泊营养盐的累积,巢湖蓝藻水华自20世纪80年代逐渐加剧,至20世纪90年代初期,进入到蓝藻水华历史上的高峰期;自2005年,大规模水华发生的频度由原先集中在6月,发展至目前1 11月均有发生;从暴发范围上,从原先主要集中于西半湖,发展至目前扩延到东半湖龟山一带的全湖性水华暴发[5]㊂蓝藻水华的发生使得巢湖的生态服务功能和价值减弱,制约了区域社会经济可持续发展,因此有必要开展巢湖蓝藻水华近年来的动态变化特征研究㊂蓝藻水华暴发是湖泊受物理㊁化学㊁生物等因素综合影响的结果㊂一方面为内在因素,如较高的湖泊富营养化状态是蓝藻水华发生的根本原因,包括藻类生长需要的营养物质㊁藻类自身的生理结构[6]㊂另外一方面为外在因素,如在营养盐充足的情况下,环境因素对蓝藻水华的暴发和扩散起到重要作用[6-8],如风速㊁温度㊁降水等气象条件对蓝藻水华暴发有不容忽视的影响[9-10]㊂因此,有必要开展巢湖蓝藻水华暴发的驱动力因素研究,可结合风力㊁降雨㊁温度等环境条件,来提前预测巢湖蓝藻水华暴发现象,便于采取相关对策㊂该研究对2010 2022年巢湖蓝藻水华的时空变化特征进行分析,并进一步探究巢湖蓝藻水华暴发与气象因素间的响应关系,为巢湖蓝藻水华的预测预警及控制提供参考㊂1㊀材料与方法1.1㊀数据来源㊀为保证长序列数据分析的科学性和代表性,蓝藻水华监测数据采用2010 2021年安徽省巢湖管理局环境保护监测站对巢湖湖区的蓝藻应急监测数据,如藻密度均值㊁叶绿素a浓度均值㊁pH㊁DO㊁CODMn㊁氨氮㊁总磷㊁总氮;采用生态环境部卫星环境应用中心‘巢湖水华遥感监测日报“数据来统计2010 2021年巢湖蓝藻水华暴发频次㊁累积面积;累积气温㊁日降雨量及日照时数等气象数据采用巢湖湖区航标气象站自动监测数据;水文数据水位采用巢湖中庙水文站自动监测数据㊂所有自动监测数据经人工清洗后使用㊂1.2㊀分析方法㊀采用Origin2023软件对试验数据处理分析及作图;使用SPSS软件进行藻类指标与营养盐指标的Person相关性分析;使用Excel进行Chla与TN的相关性作图㊂安徽农业科学,J.AnhuiAgric.Sci.2023,51(18):69-73㊀㊀㊀2㊀结果与分析2.1㊀2010 2021年藻类密度㊁叶绿色a浓度的年际㊁月度变化特征㊀图1(a)显示,2010 2021年巢湖藻密度均值在277 1049万个/L,最大值出现在2015年,最小值出现在2021年㊂从总体趋势来看,巢湖蓝藻水华程度呈现先上升后下降趋势,峰值出现在2015年;2017 2021年巢湖藻密度稳中有降,水华程度有所好转㊂图1(b)统计2010 2021年巢湖蓝藻应急监测期间各月的藻密度及叶绿素a均值可以发现,藻密度和叶绿素均呈先上升后下降的变化过程,其中叶绿素在6月份相对较高,藻密度在8月份相对较高㊂根据蓝藻生长阶段理论,4月㊁5月是蓝藻开始复苏生长的季节,4 8月藻类生物量不断累积,至8月份藻类生物量达到极值,9月开始藻类进入消亡期,藻类生物量逐渐降低[5,11],可知该研究结果是符合蓝藻生长阶段理论的㊂图1㊀2010 2021年巢湖蓝藻水华藻密度年际变化(a)与藻类密度㊁叶绿素a年际月均变化(b)Fig.1㊀Interannualvariationofalgaldensityincyanobacteriabloom(a)andinterannualandmonthlychangesinalgaldensityandchloro⁃phylla(b)inChaohuLakefrom2010to20212.2㊀2010 2021年巢湖水华暴发频次㊁累积面积变化特征㊀由生态环境部卫星环境应用中心的水华遥感监测数据可知,巢湖蓝藻水华出现的次数与累积面积呈较大幅度波动,其中2011㊁2021年出现的次数较少,2011㊁2013年累积面积较小[12]㊂图2㊀2010 2021年巢湖蓝藻水华年际累积暴发面积㊁次数(a)与最大㊁平均暴发面积线性拟合(b)Fig.2㊀Interannualchangesinareaandfrequencyofaccumulatedoutbreakofcyanobacteriablooms(a)andlinearfittingofmaximumandav⁃erageoutbreakareas(b)inChaohuLakefrom2010to2021㊀㊀自2010年以来,巢湖蓝藻水华发生的最大面积呈逐渐增加趋势㊂2018年发生近10年来最大面积水华,水华发生面积达到434km2,其次是2015年,最大水华发生面积为322km2(图2)㊂从2010 2021年的蓝藻水华规模统计结果来看,2018年是蓝藻水华最严重的年份,蓝藻水华暴发次数㊁最大暴发面积㊁累积暴发面积㊁平均暴发面积均出现在该年;2011年是蓝藻水华情况较好的年份,其中水华暴发次数㊁累积暴发面积均最小,最大暴发面积和平均暴发面积相对较小㊂总体来看,巢湖水华发生规模呈上升趋势,分阶段来看,2018年是巢湖蓝藻水华暴发的拐点,近年来总体规模呈下降趋势,但暴发频次未见减少[13]㊂2.3㊀巢湖蓝藻水华驱动因素分析2.3.1㊀营养盐㊂从2010 2021年叶绿素a与各营养盐指标的多年月均变化情况分析可知(图3),氨氮和总氮从5月份开始呈下降趋势,10月份开始呈上升趋势,与叶绿素变化趋势相反,藻类的生长需要吸收水体中的营养盐物质,形成一种生物富集效应[11],因而除了随气温升高,水体生物脱氮和水体反硝化脱氮能力增强外,藻类的生长同样会影响水体中营养盐的含量,藻类生长导致水体中含氮营养盐浓度降低[12]㊂与水体中总氮及氨氮含量变化趋势不同,高锰酸盐指数和总磷从5月份开始呈上升趋势,10月份开始呈下降趋势,与叶绿素变化趋势相同[14]㊂巢湖为浅水湖泊,水体随风浪影响扰动大,理化条件的改变会很容易传导至巢湖底质上07㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀安徽农业科学㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀2023年图3㊀巢湖营养盐月均变化Fig.3㊀MonthlyaveragechangesinnutrientssaltsinChaohuLake覆水[13]㊂由于上覆水pH升高以及水体中总磷的生物富集,使得水体对底泥中的磷存在一种 泵吸作用 ,即底泥中磷的释放,导致水体总磷浓度上升[15]㊂㊀㊀表1 3分别采用2008年至2021年6月巢湖东西半湖及全湖的区域均值㊁各点位单次监测值㊁水温25ħ以上的单次监测值,用Person相关性分析方法,来判别藻类生长与各环境因子之间的相互关系㊂分析表明,水体中pH㊁DO与叶绿素a和藻密度呈显著正相关,说明藻类生长过程中藻类光合作用有利于水体中溶解氧的恢复,pH也随之上升[14]㊂叶绿素a与水体中CODMn㊁藻密度呈显著相关性,说明水体中CODMn主要来源于藻类生长产生的有机质㊂表1㊀巢湖藻类指标与营养盐指标区域均值矩阵Table1㊀CorrelationmatrixbetweenalgaeindexesandnutrientindexesinChaohuLake指标IndexpHDOCODMn氨氮NH3⁃N总磷TP总氮TN叶绿素aChlaDO0.674∗CODMn0.291∗0.299∗氨氮NH3⁃N-0.294∗-0.237∗0.103∗总磷TP0.091∗0.0410.333∗0.438∗总氮TN-0.170∗-0.080∗0.168∗0.636∗0.471∗叶绿素aChla0.105∗0.155∗0.276∗0.263∗0.297∗0.251∗藻类密度Algaldensity0.320∗0.345∗0.372∗0.0160.203∗0.101∗0.515∗㊀注:∗表示在0.05水平相关性显著;n=910㊂㊀Note:∗indicatesasignificantcorrelationatthe0.05level;n=910.表2㊀巢湖藻类指标与营养盐指标单次监测结果矩阵Table2㊀CorrelationmatrixofsinglemonitoringresultsofalgaeandnutrientindicesinChaohuLake指标IndexpHDOCODMn氨氮NH3⁃N总磷TP总氮TN叶绿素aChlaDO0.600∗CODMn0.236∗0.212∗氨氮NH3⁃N-0.220∗-0.172∗0.191∗总磷TP0.090∗-0.0080.426∗0.430∗总氮TN-0.181∗-0.081∗0.222∗0.700∗0.410∗叶绿素aChla0.144∗0.136∗0.340∗0.142∗0.272∗0.155∗藻类密度Algaldensity0.297∗0.321∗0.343∗0.0170.188∗0.063∗0.565∗㊀注:∗表示在0.05水平相关性显著;n=7055㊂㊀Note:∗indicatesasignificantcorrelationatthe0.05level;n=7055.表3㊀巢湖藻类指标与营养盐指标单次监测结果矩阵(水温>25ħ)Table3㊀CorrelationmatrixofsinglemonitoringresultsofalgaeindicesandnutrientindicesinChaohuLake(watertemperature>25ħ)指标IndexpHDOCODMn氨氮NH3⁃N总磷TP总氮TN叶绿素aChlaDO0.660∗CODMn0.247∗0.280∗氨氮NH3⁃N-0.177∗-0.135∗0.187∗总磷TP0.102∗0.070∗0.413∗0.452∗总氮TN-0.111∗-0.034∗0.253∗0.620∗0.477∗叶绿素aChla0.143∗0.174∗0.350∗0.170∗0.272∗0.198∗藻类密度Algaldensity0.289∗0.354∗0.337∗0.0260.179∗0.104∗0.567∗㊀注:∗表示在0.05水平相关性显著;n=4294㊂㊀Note:∗indicatesasignificantcorrelationatthe0.05level;n=4294.㊀㊀进一步筛选数据,选取水温>25ħ㊁藻密度>200万个/L时各指标监测值,取对数分析,结果见图4㊂ln(Chla)与ln(TN)㊁ln(TP)的正相关性表明了氮㊁磷营养盐是诱发藻类增殖的主要原因㊂2.3.2㊀气象因素㊂对巢湖气象数据进行分析,发现2010 2021年水华发生时对应的气温往往高于13ħ㊂将气温超过13ħ日均气温累加,作为适于巢湖蓝藻水华发生的活动积温,可以看出巢湖年累积气温和高于13ħ气温的年出现天1751卷18期㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀高芮等㊀2010—2021年巢湖蓝藻水华暴发的动态变化规律及驱动因素分析数均呈显著增长趋势(图5),这与前文分析的蓝藻水华规模总体趋势一致,表明巢湖蓝藻水华发生面积增大可能受全球气候变暖的影响[16]㊂图4㊀ln(Chla)与ln(TN)㊁ln(TP)的相关性Fig.4㊀Positivecorrelationbetweenln(Chla),ln(TN)andln(TP)图5㊀2010 2021年巢湖站高于13ħ的累积气温及高于13ħ出现天数Fig.5㊀Thecumulativetemperatureabove13ħandthenumberofdaysabove13ħinChaohuStationfrom2010to2021㊀㊀将2010年以来巢湖每年最大面积水华发生时间的前半个月的日降雨量及日照时数进行分析发现,最大面积水华发生前半个月基本均有集中降雨或暴雨事件(图6),推测可能是集中降雨造成的污染物集中入湖导致藻类的大量繁殖从而形成水华;另外还存在大面积水华发生前半个月无集中降雨或暴雨情况,但由图6可知,该种情况下水华发生前半个月基本都对应长时间的日照,适宜的光照条件加上适宜的温度也非常有利于蓝藻水华的形成[17]㊂图6㊀2010 2021年巢湖最大面积水华发生前半个月对应的日降雨量及日照时数变化Fig.6㊀ChangeofdailyrainfallandsunshinedurationcorrespondingtothefirsthalfmonthofthelargestareaofcyanobacteriabloomsinCha⁃ohuLakefrom2010to20212.3.3㊀水文㊂除气象㊁水质因素外,影响蓝藻水华发生强度及空间分布的还包括水位过程㊁湖泊换水周期等[18]㊂2010 2021年,巢湖最高水位为13.43m,发生在2020年7月22日,最低水位为8.13m,发生在2017年2月21日,二者相差5.30m,水位变幅较大(图7)㊂对比历年蓝藻水华面积可以发现,每年水位峰值过后,都会出现较为密集的蓝藻水华现象㊂这主要是因为水位峰值一般出现在汛期,持续降雨导致大量外源污染物汇入,加之持续高温,在静风条件下蓝藻水华极易暴发[19]㊂27㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀安徽农业科学㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀2023年图7㊀巢湖水位变化情况Fig.7㊀VariationofwaterlevelintheupperreachesofChaohuSluice3㊀结论与展望(1)2010 2018年,巢湖蓝藻水华发生规模总体呈上升趋势㊂但是,2018年是巢湖蓝藻水华暴发的拐点,2018年巢湖水华发生面积达到434km2,此后水华面积下降㊂2017 2021年巢湖藻密度稳中有降,水华面积呈下降趋势,但水华暴发频次未见减少㊂巢湖蓝藻在每年4 9月增殖较快㊂(2)Person分析表明叶绿素a㊁藻密度与巢湖高锰酸盐指数㊁总磷㊁氨氮㊁总氮浓度显著相关㊂在水温>25ħ㊁藻密度>200万个/L条件下,2010 2021年Chla浓度对数值与TN㊁TP浓度对数值呈正相关性,表明氮㊁磷营养盐是诱发巢湖藻类增殖的主要原因㊂(3)2010 2021年巢湖水华发生时,大气气温在13ħ以上㊂巢湖年累积气温㊁气温高于13ħ的年天数㊁水华发生前半个月的降雨量㊁年日照时数㊁水位变化趋势与巢湖蓝藻水华面积动态变化趋势一致,表明气温㊁降雨量㊁日照时数㊁水位均与巢湖蓝藻水华暴发有关㊂结合巢湖水体营养盐浓度,温度㊁降雨㊁水位等条件,可提前对巢湖局部水体区域的水华暴发趋势进行预测,便于巢湖环境管理部门采取相关对策与应急措施,减轻水华危害,这对巢湖水污染防治及周边生态平衡保护具有积极作用㊂参考文献[1]徐颢溪.巢湖蓝藻水华现象诱因及其治理措施[J].滁州学院学报,2020,22(2):6-9.[2]胡旻琪,张玉超,马荣华,等.巢湖2016年蓝藻水华时空分布及环境驱动力分析[J].环境科学,2018,39(11):4925-4937.[3]苟婷,马千里,王振兴,等.龟石水库夏季富营养化状况与蓝藻水华暴发特征[J].环境科学,2017,38(10):4141-4150.[4]土壤农化教研组,陆艾五.巢湖湖靛的调查研究初报[J].安徽农学院学报,1959(2):91-99.[5]孔繁翔,高光.大型浅水富营养化湖泊中蓝藻水华形成机理的思考[J].生态学报,2005,25(3):589-595.[6]蒋晨韵,唐晓先,王璨,等.气象因子对巢湖水源地蓝藻水华暴发的影响[J].江苏农业科学,2019,47(10):281-286.[7]吴珺,李浩,曹德菊,等.巢湖东半湖蓝藻水华暴发时空动态及成因[J].农业环境科学学报,2013,32(10):2035-2041.[8]于洋,彭福利,孙聪,等.典型湖泊水华特征及相关影响因素分析[J].中国环境监测,2017,33(2):88-94.[9]李加龙,罗纯良,吕恒,等.2002 2018年滇池外海蓝藻水华暴发时空变化特征及其驱动因子[J].生态学报,2023,43(2):878-891..[10]范裕祥,金社军,周培,等.巢湖蓝藻水华分布特征和气象条件分析[J].安徽农业科学,2015,43(4):191-193,198.[11]PETTERSSONK,HERLITZE,ISTVÁNOVICSV.TheroleofGloeotrichiaechinulatainthetransferofphosphorusfromsedimentstowaterinLakeErken[J].Hydrobiologia,1993,253(1):123-129.[12]黄钰铃,陈明曦,刘德富,等.不同氮磷营养及光温条件对蓝藻水华生消的影响[J].西北农林科技大学学报(自然科学版),2008,36(9):93-100.[13]朱广伟,秦伯强,高光.风浪扰动引起大型浅水湖泊内源磷暴发性释放的直接证据[J].科学通报,2005,50(1):66-71.[14]许海,刘兆普,袁兰,等.pH对几种淡水藻类生长的影响[J].环境科学与技术,2009,32(1):27-30.[15]张曼,殷鹏,支鸣强,等.太湖藻型及草型湖区底泥内源污染及释放机制研究[J].环境科学学报,2023,43(6):247-257,.[16]杨东方,陈生涛,胡均,等.光照㊁水温和营养盐对浮游植物生长重要影响大小的顺序[J].海洋环境科学,2007,26(3):201-207.[17]HULL,SHANK,HUANGLC,etal.Environmentalfactorsassociatedwithcyanobacterialassemblagesinamesotrophicsubtropicalplateaulake:Afocusonbloomtoxicity[J].Scienceofthetotalenvironment,2021,777:1-13.[18]高芮,唐晓先,蒋晨韵.引江济巢对巢湖水质及蓝藻水华的影响分析[J].水资源开发与管理,2018,16(6):54-57.[19]JONESID,ELLIOTTJA.Modellingtheeffectsofchangingretentiontimeonabundanceandcompositionofphytoplanktonspeciesinasmalllake[J].Freshwaterbiology,2007,52(6):988-997.3751卷18期㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀高芮等㊀2010—2021年巢湖蓝藻水华暴发的动态变化规律及驱动因素分析。
南海地区生态系统对气候变化的敏感性分析

南海地区生态系统对气候变化的敏感性分析随着全球气候变暖的趋势日益明显,南海地区的生态系统也受到了越来越多的关注。
南海地区是一个生态多样性丰富的地区,拥有丰富的海洋资源和生态环境。
然而,由于气候变化的不断加剧,南海地区的生态系统正面临着巨大的挑战和威胁。
现在,让我们来分析一下南海地区生态系统对气候变化的敏感程度。
首先,南海地区的气候因子对生态系统的影响较大。
气候变化导致气温上升、降水量减少以及海平面上升等问题。
这些变化对南海地区的海洋生态环境造成了直接的影响。
例如,海洋生物的分布范围可能会发生改变,海洋生物群落的结构和物种多样性可能面临新的挑战。
此外,气候变化还会导致海洋酸化现象的加剧,给南海地区的珊瑚礁、海草床等生态系统带来了巨大的威胁。
其次,气候变化对南海地区的海岸线和岛屿生态系统造成了极大的影响。
海平面上升和海洋侵蚀等问题导致了南海地区沿海的土地退化和岛屿的消失。
这种变化对南海地区的岛屿生态系统和海岸线生态系统产生了重大的影响。
例如,沿海湿地和海岸沙丘等特殊生态系统面临着严重的威胁,这些生态系统对许多海洋生物和候鸟起着至关重要的作用。
因此,南海地区的生态系统对气候变化的敏感性较高。
此外,气候变化还对南海地区的渔业资源和海洋生态系统服务产生了深远的影响。
温度升高和酸化等问题可能导致渔业资源的减少和破坏。
南海地区的渔业是当地居民的重要经济来源,也是保证当地居民温饱和经济发展的关键因素之一。
随着气候变化的加剧,南海地区的渔业资源将面临巨大压力,这将对当地居民的生计和经济带来负面影响。
此外,气候变化还可能破坏南海地区的珊瑚礁、海草床和其他海洋生态系统服务,进一步加剧了气候变化对南海地区生态系统的威胁。
综上所述,南海地区的生态系统对气候变化的敏感性较高。
气候变化对南海地区的气候因子、海岸线和岛屿生态系统、渔业资源以及海洋生态系统服务等方面产生了巨大的影响。
因此,我们应该加强对南海地区生态系统的保护和管理,采取有效的措施减缓气候变化带来的负面影响,以确保南海地区的生态环境持续健康发展。
YC湖区叶绿素a时空变化特征及影响因素分析

资源·环境·植保
YC 湖区叶绿素 a 时空变化特征及影响因素分析
谢茂嵘 刘 帅 吕 文 杨文晶 杨 惠 姜 宇 孙瑞瑞 蔡晓钰 杨金艳
(江苏省水文水资源勘测局苏州分局,江苏苏州 215011)
摘要 本研究基于 2021 年 YC 湖区水质逐月监测,分析了湖区生态系统响应参数(叶绿素 a)及氮、磷营养盐的
关键词 叶绿素 a;时空变化特征;生态系统;环境因子;多元逐步回归分析
中图分类号 X524
文献标识码 A
文章编号 1007-7731(2024)09-0077-07
Temporal and spatial characteristics of chlorophyll a and its influencing factors in YC Lake
安徽农学通报 2024 年 09 期 关环境因子的空间分布特征及相关性的研究还处 于 探索阶段。本研究通过对 2021 年 YC 湖区水质 进行监测,分析其各水质因子的年内变化趋势,探 究叶绿素 a 与相关环境因子的时空变化特征以及 其响应关系,为中小型浅水湖泊的治理提供参考。
1 材料与方法
1.1 监测站点布设 湖 体 水 域 总 面 积 为 117.4 km2,分 为 西 湖
和底层的混合水样,保温箱保存带回实验室分析水 质参数。实验室内用 Whatman GF/F、GF/C 玻璃纤
括 高 锰 酸 盐 指 数(CODMn)、TP、TN、Chl-a、氨 氮 (NH3-N)和 SD。
- 78 -
谢茂嵘等:YC湖区叶绿素a时空变化特征及影响因素分析
1.3 数据分析 采用 Excel 软件处理湖区 21 个监测点位的逐月
水质监测数据,绘制叶绿素 a 与环境因子的时间变
生时间和强度年际和年代际变化的相...

缅因湾及邻近海域浮游植物水华年际变化及其生态效应的研究缅因湾及邻近海域浮游植物水华年际变化及其■■■生态效应研究口,、学位论文完成日期:指导教师签字:答辩委员会成员签字:羞■●?嬲黜嬲独创声明本人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及取得的研究成果。
据我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含未获得洼翅渔查墓丝盏墨挂别虚盟的:奎拦亘窒或其他教育机构的学位或证书使用过的材料。
与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。
学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,并同意以下事项:、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磁盘,允许论文被查阅和借阅。
、学校可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。
同时授权清华大学“中国学术期刊光盘版电子杂志社’’用于出版和编入《中国知识资源总库》, 授权中国科学技术信息研究所将本学位论文收录到《中国学位论文全文数据库》。
保密的学位论文在解密后适用本授权书导师签字:一鹕:翻印签字日期:矽卜年‘月≯日签字日期功乃年歹月妒日●缅因湾及邻近海域浮游植物水华年际变化及其生态效应研究摘要浮游植物水华作为近海重要的生物过程,其动态变化对生态系统内的营养传递、生产力水平和各生源要素的循环等均有重要影响。
随着气候变化对生态系统影响的研究的深入,浮游植物水华生物气候学研究已成为当前生物海洋学研究的热点。
论文选择了缅因湾及其邻近海域为研究对象,通过卫星观测资料和现场观测资料分析以及生态模型数值模拟,研究了缅因湾及其邻近海域浮游植物春季和秋季藻华的空间和年际变化,分析了控制藻华发生时间以峰值发生时间表示和藻华强度以平均叶绿素浓度表示的主要环境因子,并探讨了与气候变化有关的藻华动态变化可能产生的生态效应。
洞庭湖水体叶绿素a的时空变化特征

洞庭湖水体叶绿素a的时空变化特征作者:张屹李利强欧伏平易敏陈翔龚正李虹来源:《南方农业·下旬》2016年第01期摘要水体藻类生长的时空变化对研究水体富营养化十分重要。
对洞庭湖东、南、西3个区域的10个断面水体叶绿素含理进行了为期1 a的动态监测,全面分析不同区域、不同时期洞庭湖水体中叶绿素a含量的时空动态变化特征。
结果表明,全湖水体叶绿素a含量的平均浓度为2.0 mg/m3,总体趋势以夏季>秋季>冬季>春季,不同区域水体叶绿素含量以东洞庭湖最高,其次为西洞庭湖和南洞庭湖。
关键词洞庭湖水体;叶绿素a;时空变化中图分类号:X502 文献标志码:B 文章编号:1673-890X(2016)01--02叶绿素是藻类的重要组成成分之一,所有的藻类都含有叶绿素a,它的含量高低与水体藻类的种类、密度等有密切的关系[1],也与水环境质量有关,是水体理化性质动态变化的反映指示之一,通过测定叶绿素a含量能够在一定程度上反映水质的富营养状况。
1 材料与方法1.1 研究点位与采样方法洞庭湖是我国的第一大湖,湖泊面积2 625 km2,平均水深6.39 m,换水周期约20 d,营养盐来源复杂,由于长期的湖泊演变和人类活动。
目前分为东、南、西3个湖区,本次研究分别在3个湖区采用GPS定位,各选取有代表性的断面共10个,其中东洞庭湖为鹿角、东洞庭湖湖心、岳阳楼、洞庭湖出口4个断面;南洞庭湖为万子湖、虞公庙、横岭湖3个断面;西洞庭湖为南嘴、蒋家嘴、小河嘴3个断面。
从2014年1-12月进行1 a的定位采样,每月1次。
采用有机玻璃采水器采取水样。
1.2 分析方法取1 L水样,经0.45 μm乙酸纤维滤膜过滤,低温干燥6~8 h后放入组织研磨器中,用90%的丙酮定容10 mL到离心管中,在3 000~4 000 r/min中离心10 min,反复二次取上清液10 mL到比色管中,用1 cm光程比色皿测定在750、663、645、630 nm波长吸光度,再用公式进行计算。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
南海MODIS叶绿素-a时空变化分析
一、实验目的
1. 了解MODIS数据;
2. 掌握南海MODIS叶绿素-a月平均影像合成的基本步骤(已完成);
3. 展示南海MODIS叶绿素-a的时空变化图,并对叶绿素进行分级划分。
二、实验要求
1. 对MODIS叶绿素-a进行分级处理;
2. 分析其叶绿素-a的变化规律及其变化的原因;
三、实验数据
南海北部(17°N~24°N,109°E~121°E)MODIS Level-2级叶绿素-a产品,时间为近十年月平均叶绿素数据,即1月份-12月份。
四、实习步骤
1.用ARCGIS将每一个月份的图制作出来;
2.用其它较件,如ppt,画图,Photoshop 软件将12个子图拼接起来;
1-12月份的叶绿素时空分布(要求每一个月份的图例是一致,分级数据根据实际需要确定,本图仅供参考,级别在3-7级别)
3.各级别面积百分比进行统计;
(1)右出Lay property,打开分类属性表
图分类属性图(b)打开Classify
点击右侧分类端点,得到这一级别的像元素433030,该级别的面积百分比为=433030/467444.
也可尝试别的方法。
对每一级别叶绿素a的面积在区域总面积百份比进行统计
五、实习作业
月份的叶绿素时空分布图;各级别面积百分比统计表格。
2.描述近十年叶绿素a 月平均变化规律,即时间变化规律和空间变化规律;
3.分析其时空变化规律的原因,可在数字图书查找一些文献)。
要求①条理清楚;②图文并茂;③字数1500-2000字左右;④对于原因解释附上参考文献。
时空变化规律分析正文
冬季,南海较低的海表温度为浮游植物提供了一个适宜生长繁衍的温度环境(陈楚群等,2001),同时受东南季风的影响,沿岸海流、气旋环流和南海暖流的作用(李立等,1989)。
参考文献格式:
陈楚群, 施平, 毛庆文, 2001.南海叶绿素浓度分布特征的卫星遥感分析. 热带海洋学报, 20(2): 66-70.李小斌, 陈楚群, 施平, 等, 2006. 南海1998—2002年初级生产力的遥感估算及其时空演化机制.热带海洋学报, 25(3): 57-62.
Sirjacobs D, Alvera-Azcárate A, Barth A, et al, 2011. Cloud filling of ocean colour and sea surface te-mperature remote sensing products over the Southern North Sea by the Data Interpolating Empirical Orthogonal Functions methodology. Journal of Sea Research, 65(1):114-130.
南海MODIS叶绿素-a时空变化分析
五、实习作业
1. 1-12月份的叶绿素时空分布图;各级别面积百分比统计表格。
一月二月
三月四月
五月六月
七月八月九月十月
十一月十二月 < 0,25 >1
2.描述近十年叶绿素a 月平均变化规律,即时间变化规律和空间变化规律;
从近十年叶绿素a月平均分布图和个级别面积百分比统计表中可以分析得出以下结论:a.叶绿素含量在范围内的地区占统计地区的绝大部分,且在12个月份都是如
此。
b.一年内随时间的变化,叶绿素范围在<,和>的地区变化不大。
c.一年内,从整个区域看,从一月份开始叶绿素含量降低,五月份最低,九月份后叶绿素
含量开始回升,一月份达到最高。
d.从空间上看,在所在南海研究区域内,西北角一条狭长的区域和东北角一块区域叶绿素
含量是整个区域内最高的地方,其他区域叶绿素含量较均匀。
e.在北纬度,东经度附近一个近圆形的区域整年叶绿素含量都较高,受季节影响不大。
3.分析其时空变化规律的原因,可在数字图书查找一些文献)。
要求①条理清楚;②图文并茂;③字数1500-2000字左右;④对于原因解释附上参考文献。
南海MODIS叶绿素-a时空变化原因
要分析南海叶绿素-a的时空变化原因,首先要了解南海叶绿素-a的来源、叶绿素-a浓度影响因素,其次分析不同时期、不同空间位置的南海的各项条件对这些因素的影响。
只有同时充分了解这两个方面,才可能较好地分析南海MODIS叶绿素-a时空变化原因。
本文就按照这个思路对其进行分析。
海水的叶绿素-a的浓度主要来自海洋的浮游生物,海洋叶绿素-a浓度值也是反映海洋浮游生物数量的一个最重要指标,其时空特征包含了海区的基本生态信息,主要受海水营养盐和光照的影响[1],同时与海水的盐度、温度以及风潮流等各种海洋环境因素密切相关[2]。
南海是是西北太平洋最大的深水边缘封闭海,纵跨热带亚热带, 紧邻太平洋和印度洋。
南海处于典型的东亚季风区[3],在季风的驱动下,南海上层环流显著的季节变化。
南海的海洋动力过程相当复杂,,海洋环境场(如风速、温度和盐度等)的时空变化可能通过混合、平流输运、升降流及江河径流输入等多种物理过程引起营养盐的变化,从而对海洋生态系统产生重要的影响[4]。
除此之外,厄尔尼诺现象、海流、陆源物质的输入等更加加大了对南海区域的叶绿素-a的浓度的研究的复杂性。
接下来,本文具体分析南海MODIS叶绿素-a的时空变化及其原因。
1.南海区域叶绿素-a具有明显的季节变化特征,冬季叶绿素-a含量最高,夏季最低。
这
是由于南海处于热带亚热带海域, 冬季温暖的海水适宜浮游植物生长的缘故[2]。
夏季海水温度过高,不适于浮游生物的生长。
冬季南海叶绿素浓度普遍增加, 南海表层温度基本降低到四季最低水平,而且该时期南海在强大东北季风的控制之下风速达全年最高.
上层水温度的降低会导致上层水体的增密效应, 引起上层水体的不稳定, 并且强烈的东北季风对水体的搅拌加大了混合层的厚度, 可以使富含营养盐的下层水上涌到上层, 同时冬季南海流场基本为气旋式环流所控制, 从海面高度异常资料来看, 南海海盆区域普遍存在上升运动趋势.这些水体条件的变化很可能是冬季叶绿素浓度普遍增加的原因[5 ].
2.空间上, 南海叶绿素浓度于近海向离岸方向有明显的梯度变化, 呈现近海高、海盆区低
的分布特征; 除南部少部分海域外, 南海西部近岸的叶绿素浓度明显高于东部海域。
近海海域, 由于水深突然变浅和海水流速的改变会引起强烈的湍流, 使得底层水和表层水混合加剧, 同时由于江河淡水注入, 以致表层海水的营养盐得到不断补充, 使得叶绿素浓度较高。
3.南海北部叶绿素a空间分布复杂。
这是因为南海北部的生态环境比较复杂,北部沿岸有
珠江冲淡水河上升流,东部有黑潮水入侵,而且存在众多强度和地点随季节变化的气旋和反气旋漩涡,这些都决定了南海北部叶绿素-a空间分布的复杂性[6-7]
4.从图中,我们可以观察到在北纬21度,东经117度附近有一个近圆形小区域终年都具
有较高的叶绿素-a含量。
根据文献[8]解释,在该海域附近有一个终年存在的冷涡,叶绿素值的升高应该与冷涡引起底层水涌升有关。
5.结合该区域内的地形图可以看出,随着海水深度的增加,叶绿素-a的含量呈降低趋势[2]。
【参考文献】:
[1] 柯志新,黄良民,谭烨辉,周林滨,张建林,2013.2008年夏末南海北部叶绿素a的空间分布特征及
其影响因素[J].热带海洋学报32(4):51-57.
[2] 马翱慧,刘湘南,李婷,等,2013.南海北部海域叶绿素a浓度时空特征遥感分析[J].海洋学报
35(4):98-105.
[3] 刘昕, 王静, 程旭华, 闫桐.2012.南海叶绿素浓度的时空变化特征分析[J].热带海洋学
报,31(4):42-48.
[4] 林丽茹,赵辉.2012.南海海域浮游植物叶绿素与海表温度季节变化特征分析[J].海洋学研
究,30(4):46-54.
[5] 赵辉,齐义泉,王东晓,王文质.2005.南海叶绿素浓度季节变化及空间分布特征研究[J].海洋学报,27
(4):45-52
[6] LIU K K,CHAO S SHAW P et a1. chlorophyll distribution and primary production in the South
China Sea:observations and a numerical study[J].Deep—Sea
Research,49:1387-1412.
[7] NING X R,CHAI E XUE H,et a1.—biological oceanographic coupling influencing phytoplankton
and primary production in the South China Sea[J].Journal of Geophysical Research, 1 09:1-20.
[8] 吴林兴.1991.东沙群岛西南冷涡的海水理化特性[J].热带海洋,10(4):37—43.。