CN105205332A - 一种藻类对水质CODCr贡献的估算方法 - Google Patents

Abstract

一种藻类对水质COD_Cr贡献的估算方法，通过模拟湖泊藻类生物量与水质指标间的定量响应关系来对所述藻类COD_Cr进行估算。其中，定量拟合计算公式为：A_CODCr＝-102.690+6.652Ln(D)；其中D为藻密度，单位为cell/L，藻密度D要求大于5.2×10⁶cell/L。本发明的估算方法在模拟不同温度和营养水平下，通过对藻类生物量和水质指标的测定与模型拟合形成了藻类对水质COD_Cr贡献的方法体系，为计算藻类物质对富营养化湖泊水质的实际贡献提供理论依据和技术指导，建立了微观藻类物质与宏观水质指标的定量关系，并对藻类水华生态灾变的治理实践提供技术支撑，本发明估值结果偏差不大，可以比较准确地反映真实情况。

Description

一种藻类对水质CODCr贡献的估算方法

技术领域

本发明涉及湖泊生态控制技术领域，更具体地涉及一种藻类对水质COD_Cr贡献的估算方法，为定量研究和解决湖泊水华生态灾害提供理论依据和数据支持。

背景技术

健康湖泊生态系统中外源输入的氮、磷在浮游藻类利用、沉积物沉降与吸附、水生植物与微生物利用、以及进入大气等物质循环间的比例是动态平衡的。由于浮游藻类对营养盐具有特殊敏感性和高度适应性，富营养化湖泊的优势藻类异常增殖，常形成“水华”，破坏了水生生态系统物质能量交换的平衡，严重时可引发生态灾变。对过量藻类水华的控制和去除已日益成为富营养化湖泊污染控制的重要内容。

水华爆发及形成机制的研究经历了氮磷营养盐限制理论、非稳态种间竞争理论、藻类休眠复苏理论等过程。这些理论从优势藻类对营养需求、外界干扰、自身生理优势等角度阐述了藻类异常增殖的机理，并运用宏观技术对水华规模开展了定性研究。这些研究有助于了解藻类种群结构特征与相应水质的动态变化关系，但未能将藻类生物量与对水质的贡献建立定量联系，难以确定湖泊水华生态灾害的定量控制目标。针对这一问题，国家在水体污染控制与治理科技重大专项“十一五”和“十二五”课题中，均把藻类对湖泊水质的贡献量和贡献率的估算作为重点科学问题来开展深入研究。

广义上理解，湖泊藻类对水质贡献的估算是一个开放的体系，即其计算应考虑藻自身贡献、藻代谢贡献、被摄食与分解、入湖与出湖的量五部分的影响。事实上，由于牧食或分解藻类的水生动物和微生物的生命周期不同，摄食分解量不同，物质的循环次数不同，使这一计算过程变得异常复杂，误差控制难度较大，难以得到藻对水质贡献的准确值。

目前通常采用试验藻类对水质贡献的方法来计算藻对湖泊营养水平的贡献。本发明估算方法是指在特定环境条件下，不考虑藻类被摄食、微生物摄取与分解、出入湖的藻类的生物量与代谢量，仅将藻类净增长过程中藻细胞自身和代谢物质(统称藻类物质)，在单位时间内的贡献量。研究表明，藻类物质一般由胞内物质(IntracellularOrganicMatter，IOM，如大分子蛋白质、碳水化合物、核酸、酶类、脂类和色素等为主)和胞外物质(ExtracellularOrganicMatter，EOM，如酸性多糖类碳水化合物为主，并包括少量蛋白质和脂类等)组成。藻细胞破裂释放的溶解性有机质中包含有25％～50％的氨基酸和蛋白质、40％的碳水化合物，以及藻毒素和异味物质等次生代谢物等亲水或疏水物质。目前对藻类物质化学结构和定量表征已成为藻类研究的热点，但其作为整体对湖泊水质贡献的定量响应关系尚未建立。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种藻类对水质COD_Cr贡献的估算方法。

为了实现上述目的，本发明提供了一种藻类对水质COD_Cr贡献的估算方法，通过模拟湖泊藻类生物量与水质指标间的定量响应关系来对所述藻类对水质COD_Cr贡献进行估算。

其中，定量拟合计算公式为：

A_CODCr＝-102.690+6.652Ln(D)；

其中D为藻密度，单位为cell/L，藻密度D要求大于5.2×10⁶cell/L。

基于上述技术方案可知，本发明的估算方法具有以下有益效果：(1)定量表征藻类对水质的贡献是富营养湖泊水华控制技术的重要依据，本发明在模拟不同温度和营养水平下，通过对藻类生物量和水质指标的测定和模型拟合形成了藻类对水质贡献的理论估算的方法体系，为计算藻类物质对富营养化湖泊水质的实际贡献提供理论依据和技术指导；本发明(2)本发明通过模拟自然实际湖泊春季与夏季不同温度与营养水平，开展室内藻类生长AGP实验，通过膜滤手段实现胞内物质与胞外物质的分离，利用ρ(COD)、ρ(TN)、ρ(TP)等总体定量表征指标，建立了微观藻类物质与宏观水质指标的定量关系，并对藻类水华生态灾变的治理实践提供技术支撑；(3)本发明藻类COD_Cr对水质贡献的估算方法填补了国内外相关研究的空白，估算结果与实际湖泊水体藻类对水质贡献结果偏差较小，可以准确地反映真实情况，在湖泊水华控制中具有重大应用价值。

附图说明

图1A-1D分别为模拟春季15℃5种藻藻类A_TP、A_TN、A_CODCr和A_CODMn贡献的曲线图；

图2为15℃时不同营养水平5种藻稳定期藻密度变化的曲线图；

图3A-3D分别为23℃时5种藻稳定期藻类A_TP、A_TN、A_CODCr和A_CODMn贡献的曲线图；

图4为23℃时不同营养水平藻类稳定期藻密度变化的曲线图；

图5为A_TP与藻密度的回归曲线图；

图6为A’_TN与藻密度的回归曲线图；

图7为A_CODCr与藻密度的回归曲线图；

图8为A_CODMn与藻密度的回归曲线图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本发明作进一步的详细说明。

本发明公开了一种藻类对水质COD_Cr贡献的估算方法，通过模拟湖泊藻类生物量与水质指标间的定量响应关系来对所述藻类对水质COD_Cr贡献进行估算。

其中，藻类对水质COD_Cr贡献与湖泊藻密度(D)的定量拟合计算公式为：

A_CODCr＝-102.690+6.652Ln(D)；

其中D为藻密度，单位为cell/L，藻密度D要求大于5.2×10⁶cell/L

其中，该估算方法的模拟藻类生长温度为春季15℃和夏季23℃。

模拟湖泊藻类生物量的步骤通过对藻类进行培养液培养来获得所述湖泊藻类生物量数值，所述藻类培养液的营养水平设置为贫营养、中营养和富营养三种，培养液水质的配置指标如下表所示：

其中，不同营养水平的空白和藻类培养液均按上表配置。

进行模拟的所述湖泊藻类为铜绿微囊藻(Microystisaerufinosa)和水华束丝藻(Aphanizomenonflos-aquae)2种蓝藻，四尾栅藻(Scenedesmusquadricauda)和小球藻(Chlorellavulgaris)2种绿藻，放射舟形藻(Navicularadiosa)1种硅藻。

其中，进行藻类对水质COD_Cr贡献测定与计算的公式为：A_CODCr＝C_b-C_c，其中A_COD为藻源COD_Cr负荷，C_b为稳定期藻水混合液过滤前ρ(COD_Cr)，C_c为与稳定期未加藻的培养液空白ρ(COD_Cr)。

为了进一步说明本发明的技术方案，下面结合说明书附图和具体实施例对本发明的技术效果进行阐述说明。

受试藻种

本发明选择了湖泊浮游植物主要代表物种蓝藻、绿藻和硅藻中的5种典型优势藻为受试物种，模拟自然湖泊藻类的组成。其中包括铜绿微囊藻(Microystisaerufinosa)和水华束丝藻(Aphanizomenonflos-aquae)2种蓝藻，四尾栅藻(Scenedesmusquadricauda)和小球藻(Chlorellavulgaris)2种绿藻、放射舟形藻(Navicularadiosa)1种硅藻，5种藻均由中国环境科学研究院藻种库(CRAES-AP)提供。

藻类的培养

设定春季模拟温度为15℃，夏季23℃，将藻类培养液分别配制成模拟贫营养、中营养、富营养3个不同营养水平的藻类培养液，考察不同营养水平湖泊藻对水质的贡献，包括藻胞内与胞外藻类物质对水质的贡献。藻类培养液配置水质见表1。

表1藻类培养液配置水质

*不同营养水平的空白和藻类培养液均按上表配置。

在500mL的培养瓶中加入200mL配置的培养液，将铜绿微囊藻、四尾栅藻分别接入3个营养级的培养液，接种浓度为8×10⁵cell/L。将放射舟形藻接入3个营养级的培养液，接种浓度为8×10⁵cell/L。每组均设3个重复。光强4000lux，光照周期为12h∶12h，每三小时随机调换培养瓶位置。模拟春季的温度设为(15±1)℃，模拟夏季的温度设为(23±1)℃。

测定方法

藻密度采用OLYMPUSCX41(日本奥林巴斯公司)3目显微镜和血球计数法测定。在藻类稳定增长期采用0.45μm、3μm和30μm玻璃纤维膜分别测定藻类培养液过膜前后的ρ(COD)、ρ(TN)、ρ(TP)数值，作为藻类对水质的贡献与藻密度关系拟合的基础数据。ρ(COD)测定采用重铬酸钾法(COD_Cr)和酸性高锰酸钾法(COD_Mn)，ρ(TN)的测定采用碱性过硫酸钾氧化紫外分光光度计法、ρ(TP)的测定采用过硫酸钾氧化分光光度计法进行。

计算方法

本发明中藻类对水质贡献的的计算公式为：

A_TP＝P_b-P_c

A_TN＝N_b-N_c

A_COD＝C_b-C_c

A_TP为藻类对水质TP贡献，mg/L，P_b为稳定期藻水混合液过滤前ρ(TP)，mg/L，P_c为与稳定期未加藻的培养液空白ρ(TP)，mg/L；A_TN为藻TN贡献，mg/L，N_b为稳定期藻水混合液过滤前ρ(TN)，mg/L，N_c为与稳定期的未加藻的培养液空白ρ(TN)，mg/L；A_COD为藻COD贡献，mg/L，Cr法测的为A_CODCr，Mn法测的为A_CODMn，C_b为稳定期藻水混合液过滤前ρ(COD)，mg/L，C_c为与稳定期未加藻的培养液空白ρ(COD)，mg/L，Cr法为C_c1，Mn法为C_c2。

对藻密度及水质指标数据结果采用Excel2007软件分析，所有指标组内、组间及指标间相关性与回归模型采用SPSS22.0软件拟合。

1、模拟春季藻贡献计算

模拟春季15℃时，5种藻在不同营养条件下稳定增长期A_TP、A_TN和A_COD贡献如图1A-1D所示。在贫营养、中营养和富营养水平下，5种藻A_TP平均值分别为0.044、0.044与0.133mg/L，无显著差异(P＞0.05)；3个营养水平下5种藻平均A_TP占过膜前藻水混合培养液ρ(TP)的比例分别为63％、29％和32％，表现出随营养水平升高而降低的趋势；3个营养水平下均为水华束丝藻A_TP值较小，四尾栅藻、铜绿微囊藻、小球藻A_TP值较大；贫营养A_TP最大与最小间相差31倍，富营养时相差24倍。

3个营养水平间4_TN差异极显著(P＜0.01)。贫营养下5种藻4_TN差异显著，中营养和富营养下差异不显著；不同营养水下A_TN均为负值，即加藻后培养液中ρ(TN)低于空白对照，并随营养水平升高负值增大；贫营养、中营养和富营养条件下4_TN最大与最小值分别相差7、5和3倍；4_TN的减少量分别占稳定期过膜前藻水混合液ρ(TN)的34％、105％与42％。

不同营养水平间A_CODCr差异极显著(P＜0.01)，变化规律与A_TP相似，即各营养级水华束丝藻A_CODCr最低，且不随营养水平升高而显著升高；小球藻、四尾栅藻和铜绿微囊藻A_CODCr较高；贫营养、中营养和富营养A_CODCr的最大与最小值分别相差2、5和4倍；3个营养水平下A_CODCr分别是稳定期过膜前藻水混合液的71％、79％与75％，占比与营养水平无显著相关性。

3个营养水平间A_CODMn差异极显著(P＜0.01)，规律与A_CODCr相似；贫营养、中营养和富营养5种藻A_CODMn最大与最小值分别相差35、8和2倍，均值分别是稳定期过膜前藻水混合液的65％、69％与73％，占比随营养水平升高而升高。

不同营养水平对藻类增殖的影响

15℃时，5种藻密度在3个营养水平间差异不显著(如图2所示)。贫营养水平下5种藻密度均较低，放射舟形藻藻密度达到1.1×10⁸cell/L，为最大值，最小为水华束丝藻2.3×10⁶cell/L，两者相差50倍；中营养水平小球藻藻密度最大，达到2.3×10⁹cell/L，其次为四尾栅藻，最小为铜绿微囊藻4.1×10⁷cell/L，两者相差57倍。富营养水平，最大值为小球藻达到7.9×10⁹cell/L，最小为铜绿微囊藻1.0×10⁸cell/L，两者相差76倍。

2、模拟夏季藻贡献计算

模拟夏季23℃时，5种藻不同营养条件下稳定期藻COD、TN和TP负荷如图3A-3D所示。A_TP在贫营养、中营养和富营养水平下的均值分别为0.017、0.034与0.081mg/L，营养级间差异不显著(P＞0.05)；贫营养条件下5种藻平均A_TP占稳定期过膜前藻水混合液ρ(TP)的42％，铜绿微囊藻的A_TP最大，放射舟形藻最小，两者相差3倍；中营养条件下5种藻平均A_TP占稳定期过膜前藻水混合液ρ(TP)的25％；富营养条件下5种藻A_TP占稳定期过膜前藻水混合液ρ(TP)的22％；A_TP占稳定期藻水混合液过膜前ρ(TP)的比例随营养水平升高而下降。

藻A_TN变化趋势与春季相似，3个营养水平间差异极显著(P＜0.01)。各藻TN贡献均为负值，加藻后培养液中ρ(TN)低于空白对照；中营养与富营养水平时A_TN负值程度大于贫营养；A_TN的减少量分别为稳定期过膜前藻水混合液ρ(TN)的61％、141％，56％。

A_CODCr在不同营养水平间差异极显著(P＜0.01)，规律与春季相似。5种藻的A_CODCr在贫营养、中营养和富营养条件下，最大与最小值分别相差5、11和13倍，5种藻A_CODCr均值分别为稳定期过膜前藻水混合液ρ(COD_Cr)的73％、79％与78％，占比随营养水平升高无显著变化。

A_CODMn在不同营养水平间差异极显著(P＜0.01)，规律与春季相似，5种藻的A_CODMn均随营养水平升高而增大。贫营养水平下放射舟形藻A_CODMn最大，其余4藻无显著差异；富营养条件下5种藻的A_CODMn均显著高于中营养与贫营养。3个营养条件下5种藻最大与最小A_CODMn分别相差57、16和1倍，5种藻均值分别为稳定期过膜前藻水混合液ρ(COD_Mn)的62％、70％与76％，占比随营养水平升高而升高。

不同营养水平对藻类增殖的影响

模拟夏季23℃时5种藻增殖规律与15℃时相似，但不同营养水平间存在显著差异(P＜0.05)(如图4所示)。5种藻藻密度在贫营养水平时均较低，藻密度最大值与最小值相差79倍；中营养水平下藻密度最高值为小球藻，达到1.2×10⁹cell/L，其次为四尾栅藻和铜绿微囊藻，最小为水华束丝藻1.9×10⁷cell/L，最大值与最小值相差60倍。富营养规律与中营养相似，最高值为小球藻达到8.7×10⁹cell/L，最小为水华束丝藻4.5×10⁸cell/L，两者相差19倍。

3、模拟春季15℃与夏季23℃藻贡献差异及与藻密度相关性

模拟春季与夏季两个不同温度下藻贡献各项指标中，仅贫营养水平时A_TP有显著差异(P＜0.05)，表明贫营养条件下藻A_TP对温度较为敏感；A_TN、A_CODCr、A_CODMn对温度均差异不显著(P＞0.05)，而对营养水平差异极显著(P＜0.01)，表明藻TN和COD贡献对温度不敏感，对营养水平较敏感。

4、藻贡献估算模型的确定

藻贡献藻类对水质TP贡献A _TP 的估算

根据前述分析与讨论结果，藻A_TP在不同营养水平与不同温度下均差异不显著(P＞0.05)，但与藻密度的对数呈显著线性回归关系(P＜0.05，图5)，因此TP藻贡献估算通量模型为：

A_TP＝-0.260+0.016Ln(D)

其中D为藻密度，cell/L，此公式仅适用于藻密度大于1.2×10⁷cell/L的情况。

藻类对水质TN贡献A _TN 的估算

本发明中测得过膜前藻水混合ρ(TN)浓度均小于空白，A_TN出现负值的现象，这可能与藻胞外物与氨化细菌产生的含氮类挥发物质排入大气有关。因此，在计算理论藻TN贡献时采用了膜前减膜后TN浓度的方法估算藻类TN贡献，称为A’_TN，与藻密度的回归模型见图6，计算模型如下：

A’_TN＝-3.406+0.211Ln(D)

其中D为藻密度，cell/L，此公式仅适用于藻密度大于1.05×10⁷cell/L的情况。

藻类对水质COD _Cr 贡献的估算

根据前述不同温度各藻A_CODCr差异不显著，并与藻密度成极显著的对数回归关系(P＜0.01，图7)，得到COD_Cr的藻贡献估算通量模型为：

A_CODCr＝-102.690+6.652Ln(D)

其中D为藻密度，cell/L，此公式仅适用于藻密度大于5.2×10⁶cell/L的情况。

藻类对水质COD _Mn 贡献A _CODMn 的估算

根据前述A_CODMn对不同温度差异显著，A_CODMn与藻密度成极显著的对数回归关系(P＜0.01，图8)，得到COD_Mn的藻贡献估算通量模型为：

A_CODMn＝-20.912+1.357Ln(D)

其中D为藻密度，cell/L，此公式仅适用于藻密度大于5.5×10⁶cell/L的情况。

5、与藻类实际对湖泊水质贡献的对比

如前述分析，本发明A_TP的对水质相应指标的平均贡献率为22.4％-42.6％。A_TN的平均贡献率为33.3％-44.4％、A_CODCr的平均贡献率为29.6％-78.8％，A_CODMn的平均贡献率为32.2％和75.7％。在野外2014年的富营养化水体的滇池，藻TP贡献变化趋势夏季较高，春季次之，分别为72.9％和62.0％；滇池藻TN贡献变化趋势与TP一致，春夏季TN贡献率分别为35.4％、43.2％，COD_cr贡献率分别为32.4％、36.7％、，COD_Mn贡献率分别为33.2％、32.8％。藻类对实际湖泊水体贡献率与本发明非常接近，表明本发明估算藻类对湖泊水质贡献的方法在实际湖泊藻华控制中具有重大应用价值。

以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种藻类对水质COD_Cr贡献的估算方法，通过模拟湖泊藻类生物量与水质指标间的定量响应关系来对所述藻类对水质COD_Cr贡献进行估算。

2.如权利要求1所述的藻类对水质COD_Cr贡献的估算方法，所述藻COD_Cr贡献与湖泊藻密度D的定量拟合计算公式为：

A_CODCr＝-102.690+6.652Ln(D)；

其中D为藻密度，单位为cell/L，藻密度D要求大于5.2×10⁶cell/L。

3.如权利要求1或2所述的藻类对水质COD_Cr贡献的估算方法，其中模拟湖泊藻类生物量与水质指标间的定量响应关系的步骤包括：配置贫营养、中营养和富营养三种营养水平的藻类培养液，在藻类生长稳定期，测定以藻密度计的藻类生物量，以及采用不同孔径滤膜过滤含藻培养液，测定过膜前后水质主要营养指标，根据公式计算所培养藻类对水质的贡献量和贡献率，最后通过藻密度与藻的贡献量拟合藻贡献模型，根据模型曲线估算出不同营养水平湖泊下不同藻密度对应的藻对水质的贡献量。

4.如权利要求3所述的藻类对水质COD_Cr贡献的估算方法，其中所述所述藻类培养液的营养水平设置为贫营养、中营养和富营养3种，培养液水质的配置指标如下表所示：

。

5.如权利要求3所述的藻类对水质COD_Cr贡献的估算方法，其中滤膜采用了0.45、3.0和30.0μm的3种规格。

6.如权利要求1至3任意一项所述的藻类对水质COD_Cr贡献的估算方法，所述估算方法的模拟藻类生长温度为春季15℃和夏季23℃；所述藻类生物量及水质指标测定的时间为藻类的生长稳定期。

7.如权利要求1至3任意一项所述的藻类对水质COD_Cr贡献的估算方法，其中进行模拟的所述湖泊藻类为铜绿微囊藻、水华束丝藻、四尾栅藻、小球藻和放射舟形藻。

8.如权利要求1至3任意一项所述的藻类对水质COD_Cr贡献的估算方法，其中测定和计算的主要水质营养指标为TP、TN、COD_Cr、COD_Mn。

9.如权利要求8任意一项所述的藻类对水质COD_Cr贡献的估算方法，其中藻类对水质COD_Cr贡献的测定与计算的公式为：A_CODCr＝C_b-C_c，其中A_COD为藻源COD_Cr负荷，C_b为稳定期藻水混合液过滤前ρ(COD_Cr)，C_c为与稳定期未加藻的培养液空白ρ(COD_Cr)。

10.如上任意一项权利要求所述的藻类对水质COD_Cr负荷的估算方法，其中A_CODCr对水质相应指标的的平均贡献率为29.6％-78.8％。