CN106501196B - 一种基于水体吸收系数的湖泊富营养化评价方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于水体吸收系数的湖泊富营养化评价方法，测定湖泊水体悬浮颗粒物和有色可溶性有机物在波段440nm的吸收系数，计算两者之和，获取湖泊水体在波段440nm处水体吸收系数at(440)；构建at(440)与湖泊综合营养状态指数TLI的关系模型后，根据TLI指数范围确立基于at(440)的湖泊营养状态划分标准。采用本发明的方法进行湖泊富营养化评价，不需要进行繁琐的氮、磷营养盐和藻类生物量的测定，只需测定有水体在440nm处吸收系数即可实现湖泊富营养化的快速评价和类型划分，操作简单易行，成本低廉，易于推广，且水体吸收系数可在原位测得。

Description

一种基于水体吸收系数的湖泊富营养化评价方法
技术领域
本发明涉及环境科学及监测技术领域，涉及一种湖泊富营养化评价方法，具体涉及一种基于水体吸收系数的湖泊富营养化评价方法，实现湖泊富营养化快速评价和营养状态类型划分。
背景技术
湖泊富营养化本质是由于湖泊中氮磷营养盐和溶解性有机物的累积，表现为湖泊内氮磷营养盐含量过高，超过湖体的自净能力。人类出于经济生产的需要，忽视自然规律，一方面以点、面源形式通过河渠、径流等水文过程向湖体排放工业、生活和农业废水；另一方面又采取种种措施破坏水生植被(水产养殖)、缩小湖体自净容量、在沿岸带进行各种工农业生产活动(如围垦、筑堤)，从而加剧了湖泊富营养化进程。在自然条件下，湖泊也会从贫营养状态过渡到富营养状态，不过这种自然过程非常缓慢。而人为排放含营养物质的工业废水和生活污水所引起的水体富营养化则可以在短时间内出现。水体出现富营养化现象时，浮游藻类大量繁殖，形成水华世界性的淡水资源缺乏的严重性，已经受到世界各界人士的广泛关注。据联合国估计，到2025年世界将近一半的人口将会生活在缺水的地区。在我国，一方面，大部分城市和地区的淡水资源供给已受到水质恶化和水生态系统破坏的威胁。全国1/3以上的河段受到污染，90％以上城市水域污染严重，近50％的重点城镇水源地不符合饮用水标准；另一方面，由于不合理使用农药化肥以及水土流失等，造成水生态系统破坏，淡水生物资源受到威胁。最近的调查结果表明，我国67个主要湖泊中，只有近20％的湖泊水质较好(II-III类)，80％以上的湖泊受到污染(IV-劣V类)，水质污染的形势十分严峻。
因此，如何有效和快速监测和评价湖泊富营养化是开展湖泊富营养化形成机制和防控治理的前提和关键。目前有湖泊富营养化状态的监测方法：(1)传统的基于地面布点采样的物理或化学分析测量的方法和(2)利用遥感技术估算相关营养化状态指标，然后综合计算出湖泊营养化状态指数。第一种方法通过测定水体中总氮、总磷、叶绿素a、透明度、化学耗氧量和生化需氧量等参数来计算其营养状态指数，然后划分湖泊营养状态类型。这种方法需要进行大量水质参数的测定，费时费力，成本高昂，并且水质参数测定过程是需要使用大量的化学试剂，其本身对水环境就有危害。此外，由于这种方法需要的参数大部分都需要在实验室测定完成，导致目前没有一种仪器可在原位完成湖泊富营养化评价；第二种利用遥感的方法并未普及，主要原因是由于缺乏湖泊水体光学参数与富营养化状态之间的定量关系模型。尽管我国目前湖泊富营养化研究在国际上占用重要的地位，但湖泊富营养化的评价方法仍然借用国际上传统的基于总氮、总磷、叶绿素a、透明度等水质参数构建的营养状态指数。为了进一步推动我国湖泊富营养化的形成机制、防治理论和方法的研究，迫切需要发展一种准确、简便、快速、便宜和无污染的湖泊富营养化的评价方法。
发明内容
本发明目的是建立一种基于水体吸收系数进行湖泊富营养化快速评价和分类的方法，适用于不同营养程度的湖泊，同时不需要使用任何化学试剂，操作方法简便，成本低廉，易于推广和应用。
本发明上述目的通过以下技术方案实现：
(1)计算湖泊水体在波段440nm处水体吸收系数at(440)；
所述水体吸收系数的计算方式为：测定湖泊水体悬浮颗粒物和有色可溶性有机物在波段440nm的吸收系数，计算两者之和，即为湖泊水体在波段440nm处吸收系数at(440)；
(2)利用上述水体吸收系数at(440)，以如下标准对湖泊营养状态进行划分：
at(440)<0.32m-1为贫营养；
0.32m-1≤at(440)≤1.36m-1为中营养；
at(440)>1.36m-1为富营养；
其中1.36m-1<at(440)≤2.81m-1为轻度富营养，2.81m-1<at(440)≤5.86m-1为中度富营养，at(440)>5.86m-1为重度富营养。
本发明经过对全国不同营养程度的3个湖泊近375个样点数据研究发现，水体在440nm处吸收系数与湖泊综合营养状态指数存在极显著正相关，可以用于湖泊富营养化的评价和类型划分，本发明通过基于不同营养程度湖泊总氮、总磷、叶绿素a、透明度和水体吸收系数的测定，构建水体在440nm处吸收系数与湖泊综合营养状态指数的关系模型，实现通过测定水体在440nm处吸收系数和阈值判定即可快速计算湖泊综合营养状态指数和划分湖泊营养类型。
前述的水体在波段440nm处吸收系数at(440)与湖泊综合营养状态指数TLI的关系模型构建方式具体如下：
(1)开展不同营养程度湖泊总氮、总磷、叶绿素a、透明度的测定，依据传统方法计算湖泊综合营养状态指数，如下：
式中：TLI为湖泊综合营养状态指数；Wj为第j种参数的营养状态指数的相关权重，其中叶绿素a、总氮、总磷和透明度的权重分别为0.326、0.219、0.230、0.225；TLI(j)为第j种参数的营养状态指数，其计算式如下：
TLI(Chla)＝10(2.5+1.0861nChla) (2)
TLI(TP)＝10(9.436+1.6241nTP) (3)
TLI(TN)＝10(5.453+1.6941nTN) (4)
TLI(SD)＝10(5.118-1.941nSD) (5)
式中：Chla为叶绿素a浓度；TP为总磷浓度；TN为总氮浓度；SD为水体透明度。
(2)利用分光光度计，根据已有方法，测定水体悬浮颗粒物和有色可溶性有机物的吸收系数，两者之和即为水体吸收系数；
(3)构建水体在440nm处吸收系数与湖泊综合营养状态指数的关系模型(图1)，通过水体在440nm处吸收系数at(440)测定即可快速计算湖泊综合营养状态指数，其公式为：
TLI＝13.65*ln[at(440)]+45.77(R2＝0.91,n＝354,p<0.005) (6)
(4)根据现有湖泊综合营养状态指数TLI划分标准，基于at(440)与TLI的关系模型公式，采用水体在440nm处吸收系数at(440)对湖泊营养类型进行划分，划分标准为：
at(440)<0.32m-1为贫营养；0.32m-1≤at(440)≤1.36m-1为中营养；at(440)>1.36m-1为富营养，其中1.36m-1<at(440)≤2.81m-1为轻度富营养，2.81m-1<at(440)≤5.86m-1为中度富营养，at(440)>5.86m-1为重度富营养。
本发明的优点及有益效果：
(1)与传统的利用总氮、总磷、叶绿素a和透明度开展湖泊营养指数计算和营养盐类型划分不一样，本发明方法不需要测定总氮、总磷、叶绿素a和透明度，因此不需要进行消解、萃取等繁琐的实验过程，也无需使用任何化学试剂，节约化学试剂使用，减少了污染物排放，保护了环境。
(2)水体吸收系数的测定只需要2张过滤膜即可，测定成本大大降低；测定过程是在分光光度计上扫描特征波长的吸光度，操作十分简便、快速，半个小时即可完成，不像总氮、总磷和叶绿素a的测定需要数小时甚至2-3天(叶绿素a浓度测定一般需要冷冻48h后才能测定)。
(3)本发明丰富和发展了湖泊综合营养状态指数和营养状态类型的计算和划分方法，可以广泛应用于不同类型湖泊湖泊富营养化评价研究，必将深化湖泊富营养化的基础理论和防控技术研究。
下面结合具体实施案例对本发明进行详细描述。本发明的保护范围并不以具体实施方式为限，而是由权利要求加以限定。
附图说明
图1是基于不同营养状态湖泊构建的水体在440nm处吸收系数与传统营养状态指数的关系。
具体实施方式
下面以我国不同营养状态湖泊结果为实例，对本方法做进一步说明。2014年针对不同营养状态的太湖、千岛湖、天目湖进行10余次野外采样，构建水体在440nm处吸收系数与传统综合营养状态指数的关系。
图1为基于不同营养状态湖泊构建的水体在440nm处吸收系数与传统综合营养状态指数的关系。从图1可知，基于总氮、总磷、叶绿素a和透明度计算的湖泊综合营养状态指数与水体在440nm处吸收系数存在极显著正相关，反映利用水体在440nm处吸收系数开展湖泊富营养化评价的可信性和准确性。
本发明方法具体操作步骤如下：
(1)利用已有方法开展水体悬浮颗粒物吸收系数测定：利用Whatman公司GF/F滤膜过滤，然后在分光光度计上扫描300-800nm吸光度，计算得到其光谱吸收系数。
(2)利用已有方法开展有色可溶性有机物光谱吸收系数测定：利用孔径0.22um的Millipore膜过滤，然后在分光光度计上扫描240-800nm吸光度，计算得到其光谱吸收系数。
(3)水体吸收系数的计算：该参数为步骤(1)测定的悬浮颗粒物吸收系数与步骤(2)测定的有色可溶性有机物吸收系数之和。
(4)利用水体在440nm处吸收系数，根据如下关系模型(图1)，便可估算出湖泊综合营养状态指数：
TLI＝13.65*ln[at(440)]+45.77(R2＝0.91,n＝354,p<0.005) (6)
式中TLI为湖泊综合营养状态指数，at(440)为水体在440nm处吸收系数。
(5)采用水体在440nm处吸收系数对湖泊营养类型进行划分，划分标准为：at(440)<0.32m-1为贫营养；0.32m-1≤at(440)≤1.36m-1为中营养；at(440)>1.36m-1为富营养，其中1.36m-1<at(440)≤2.81m-1为轻度富营养，2.81m-1<at(440)≤5.86m-1为中度富营养，at(440)>5.86m-1为重度富营养。
实施例1
根据本发明方法，利用水体在440nm处吸收系数，估算天目湖综合营养状态指数，并与根据传统方法计算获得综合营养状态指数值比较(表1)。根据本发明方法计算得到的天目湖水体综合营养状态指数和营养等级，估算值和对应误差如下表1所示：
表1本发明在天目湖应用评价结果
分析水体综合营养状态指数计算精度的参数为水体综合营养状态指数实测值与模型计算值的平均相对误差APD和均方根误差RMS，计算公式如下：
其中，n为水体样本个数，Hi为第i个水体样本的模型计算值，Hmi为第i个水体样本实测值。
经检验，本发明在天目湖应用的平均相对误差APD＝6％；均方根误RMS＝3.43，该模型适合天目湖水体综合营养状态指数估算且精度较高。
实施例2
根据本发明方法，利用水体在440nm处吸收系数，估算千岛湖综合营养状态指数，并与根据传统方法计算获得综合营养状态指数值比较(表2)。根据本发明方法计算得到的千岛湖水体综合营养状态指数和营养等级，估算值和对应误差如下表2所示：
表2本发明在千岛湖应用评价结果
经检验，本发明在千岛湖应用的平均相对误差APD＝8％；均方根误RMS＝3.75，该模型适合千岛湖水体综合营养状态指数估算且精度较高。
实施例3
根据本发明方法，利用水体在440nm处吸收系数，估算太湖综合营养状态指数，并与根据传统方法计算获得综合营养状态指数值比较(表3)。根据本发明方法计算得到的太湖水体综合营养状态指数和营养等级，估算值和对应误差如下表3所示：
表3本发明在太湖应用评价结果
经检验，本发明在千岛湖应用的平均相对误差APD＝4％；均方根误RMS＝3.66，该模型适合太湖水体综合营养状态指数估算且精度较高。

Claims (3)

1.一种基于水体吸收系数的湖泊富营养化评价方法，其特征在于，包括如下步骤：
(1)计算湖泊水体在波段440nm处水体吸收系数at(440)；
所述水体吸收系数的计算方式为：测定湖泊水体悬浮颗粒物和有色可溶性有机物在波段440nm的吸收系数，计算两者之和，即为湖泊水体在波段440nm处吸收系数at(440)；
(2)构建湖泊水体悬浮颗粒物吸收系数ap(440)和湖泊综合营养状态指数TLI的关系模型，方式如下：
a.测定湖泊总氮、总磷、叶绿素a、透明度，采用如下公式计算湖泊综合营养状态指数：
式中：TLI为湖泊综合营养状态指数；Wj为第j种参数的营养状态指数的相关权重，其中叶绿素a、总氮、总磷和透明度的权重分别为0.326、0.219、0.230、0.225；TLI(j)为第j种参数的营养状态指数，其计算公式如下：
TLI(Chla)＝10(2.5+1.0861nChla) (2)
TLI(TP)＝10(9.436+1.6241nTP) (3)
TLI(TN)＝10(5.453+1.6941nTN) (4)
TLI(SD)＝10(5.118-1.941nSD) (5)
式中：Chla为叶绿素a浓度；TP为总磷浓度；TN为总氮浓度；SD为水体透明度；
b.测定水体悬浮颗粒物和有色可溶性有机物吸收系数，计算获取水体吸收系数；
c.构建水体在440nm处吸收系数at(440)与湖泊综合营养状态指数TLI的关系模型，其关系模型公式为：
TLI＝13.65*ln[at(440)]+45.77 R2＝0.91,n＝354,p<0.005 (6)
(3)利用步骤(1)测得的水体吸收系数at(440)和步骤(2)构建的关系模型公式，以如下标准对湖泊营养状态进行划分：
at(440)<0.32m-1为贫营养；
0.32m-1≤at(440)≤1.36m-1为中营养；
at(440)>1.36m-1为富营养；
其中1.36m-1<at(440)≤2.81m-1为轻度富营养，2.81m-1<at(440)≤5.86m-1为中度富营养，at(440)>5.86m-1为重度富营养。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，湖泊水体悬浮颗粒物吸收系数测定方法为：利用Whatman公司GF/F滤膜过滤水体，然后在分光光度计上扫描300-800nm吸光度，计算得到其光谱吸收系数。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，湖泊水体有色可溶性有机物光谱吸收系数测定方法为：利用孔径0.22um的Millipore膜过滤，然后在分光光度计上扫描240-800nm吸光度，计算得到其光谱吸收系数。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107422075B (zh) * 2017-07-20 2019-08-30 中国科学院重庆绿色智能技术研究院 基于藻类细胞能量代谢的磷营养通量模型的构建方法
CN107449883B (zh) * 2017-08-02 2022-08-02 江苏省环境监测中心 一种湖泊、水库水生态健康评估技术方法
CN108614086A (zh) * 2018-05-02 2018-10-02 中国科学院东北地理与农业生态研究所 一种评价湖泊富营养化的方法
CN109583789B (zh) * 2018-05-22 2023-04-28 中国环境科学研究院 分湖富营养化变权营养指数评价方法
CN109583791B (zh) * 2018-05-22 2023-04-14 中国环境科学研究院 分湖控藻绩效评估法
CN109632738B (zh) * 2018-12-21 2021-06-11 中国科学院东北地理与农业生态研究所 一种评价湖库富营养化程度的方法
CN111489080A (zh) * 2020-04-10 2020-08-04 中国科学院南京地理与湖泊研究所 利用cdom吸收表征湖库水体还原性物质量的方法
CN111863142B (zh) * 2020-07-13 2021-02-05 中国环境科学研究院 一种湖泊营养状态评价方法及其应用
CN114994268B (zh) * 2021-03-01 2023-11-07 上海理工大学 一种用于检测水体富营养化的智能化监测系统
CN113111294B (zh) * 2021-04-20 2022-09-13 天津天滨瑞成环境技术工程有限公司 基于藻类多样性指数的水体营养化评价方法
CN114624152B (zh) * 2022-05-16 2022-08-12 生态环境部长江流域生态环境监督管理局生态环境监测与科学研究中心 一种水体颗粒有机碳来源的测试方法及相关设备

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7236248B2 (en) * 2004-12-22 2007-06-26 Mote Marine Laboratory Optical phytoplankton discriminator
WO2011069067A1 (en) * 2009-12-04 2011-06-09 The Trustees Of Columbia University In The City Of New York Spectral and temporal laser fluorescence analysis such as for natural aquatic environments
CN103604423B (zh) * 2013-11-22 2015-07-01 中国科学院南京地理与湖泊研究所 一种浅水湖泊遥感野外自动监测系统及监测方法
CN105352903B (zh) * 2015-11-25 2017-11-07 中国科学院南海海洋研究所 水体光吸收和衰减测量仪

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