监测水柱生物量的方法和估算水体藻类总生物量的方法

    技术2025-01-09  43


    本发明涉及水环境监测领域,更特别地,涉及一种监测水柱生物量的方法和估算水体藻类总生物量的方法。


    背景技术:

    1、近年来随着全球气候变暖以及水体富营养化程度的加剧,有害藻华(即藻类大量繁殖导致水生态系统被破坏的现象)的暴发范围、频次以及单次暴发的持续时间均呈现上升的趋势,越来越多的湖泊、水库甚至河流也时常暴发水华现象。有害藻华会对内陆或沿海水体的生态完整性及其相应的生态服务功能造成严重威胁,如何及时监测藻类动态以便于预防预警成为大家关注的重点。

    2、由于蓝藻水华的暴发常常呈现时间和空间上的高度异质性与不稳定性,因此需要及时对易发生水华水体中藻类分布动态及生物量进行监测。目前监测藻类水平空间及垂向分布的常用方法是传统定点采样的方法和遥感技术。前者通过采样人员在提前确定采样位点后采集水样带回实验室测定生物量,机械性的采样操作耗费时间和人力较大,过程繁琐;后者虽较为简便,但是遥感监测易受如云覆盖度和大气透明度等气象条件的影响且只能监测表面藻生物量而忽略水柱垂向分布数据,无法准确监测藻类在全湖的空间分布动态,因此其监测结果通常存在一定误差。

    3、鉴于传统方法的以上限制,现迫切需要找到一种简便准确的方法对引起水华的藻类生物量及其在水体中的分布状态进行快速监测,在第一时间掌握水体中藻类的动态数据,为水环境中藻类监测及预防预警提供基础资料。

    4、激光粒度分析仪体积小且便携,能快速准确的原位监测待测水样和野外蓝藻群体的体积浓度和尺寸大小分布的动态变化,搭配hab探头也可测定水体浊度和藻类叶绿素。它配备了更高级的压力和相应更快的温度传感器让用户获得更好的剖面数据,提供了一种实时、高分辨率(在空间和时间上)测量的方法。无人船体积较小,操纵性和积载性能优良,可在程序设置下在湖泊等水体中精准定位,自动航行,具备悬停功能。配备升降功能系统搭载粒度分析仪后可实现快速精准测定水体断面藻类生物量。

    5、这些优点使得它们具有快速监测藻类水华时空分布的潜力,但尚未有一种系统的方法将它们结合起来。


    技术实现思路

    1、针对上述问题,本发明提供了一种监测水柱生物量的方法,包括以下步骤:

    2、s1:在至少三个深度位置采集藻类生物量相关数据;

    3、s2:根据各深度位置的藻类生物量相关数据计算各深度位置的藻类生物体积浓度;

    4、s3:根据各深度位置的藻类生物体积浓度计算水柱综合生物体积,计算公式如下:

    5、

    6、式中,vck为深度位置k(层厚)处的藻类生物体积浓度;m为水柱层数,hk为各层厚度。

    7、在一个具体实施方案中,所述藻类生物量相关数据选自藻类体积浓度、叶绿素浓度,藻类细胞数及藻群体粒径大小中的一种或多种组合;

    8、每个深度位置至少采集3组所述藻类生物量相关数据。

    9、在一个具体实施方案中,相邻深度位置之间相隔0.1-1m。

    10、本发明还提供一种估算水体藻类总生物量的方法,包括以下步骤:

    11、1)对所述水体均匀划分有限个监测点,并从每个所述监测点的至少三个深度位置采集藻类生物量相关数据;

    12、2)根据各监测点的各深度位置的生物量相关数据计算各监测点的各深度位置的藻类生物体积浓度;

    13、3)将所述水体划分远多于所述监测点个数的网格,每个网格点作为插值点,并采用反距离差值法根据各监测点的各深度位置的藻类生物体积浓度计算每个插值点的各深度位置的藻类生物体积浓度;

    14、4)根据每个插值点的各深度位置的藻类生物体积浓度计算藻类总生物量。

    15、在一个具体实施方案中,每个网格点的各深度位置的藻类生物体积浓度计算公式如下:

    16、

    17、其中,k表示深度位置编号(k≥3),j表示插值点编号,n表示监测点总数,zik是监测点i的深度位置k处的藻类生物体积浓度,dijk是zjk与zik之间的距离,p是插值参数。

    18、在一个具体实施方案中,所述藻类总生物量的计算公式如下:

    19、

    20、其中,sk表示深度位置处k的湖泊横截面积(k=1,2,…,m),dj代表插值点j处的最大水深,nk表示第k个采样深度所在的水层的插值点个数,相应地sm和nm分别表示当k=m时的湖泊横截面积和插值点个数,δd是采样深度的间隔。

    21、在一个具体实施方案中,对所述采样区进行原位采样,监测点位的个数取决于湖泊的流域面积及储水量,面积在100km2(或储水量在10亿m3以上)的重要湖泊,通常每50~100km2设置一个监测点位。为提高监测精度和点位空间分布的代表性,我们每15km2水域设置一个监测点。

    22、在一个具体实施方案中,对所述监测区域进行插值。通常而言所述插值点的个数越多,估算的结果会更精确。优选地,插值点个数取采样点个数的100-1000倍。

    23、在一个具体实施方案中,使用监测生物量仪器采集所述生物量相关数据,所述原位监测仪器可以由人力采样船或者无人船搭载至所述监测点进行生物量相关数据采集,所述无人船上设置有升降系统将所述原位监测生物量仪器放置在目标区域及深度位置。

    24、在一个具体实施方案中,所述监测生物量仪器为可原位监测生物量的仪器,例如原位激光粒度仪。

    25、本发明发现,通过在水柱的多个深度位置进行采样,获取多个深度位置的藻类生物体积浓度,并通过公式计算出来的分层式水柱综合生物体积与传统方法中通过将多个深度位置的水样混合后测量得到的混匀式水柱综合生物体积有十分严格的线性关系,因此,可用分层式水柱综合生物体积来代替混匀式水柱综合生物体积。因此,本发明通过测定水体中水平空间和垂向分层的藻类生物体积浓度来监测水体中藻类分布状态及生物量,只需将原位激光粒度仪搭载在无人船上,即可在设定的监测频率下自动监测水体不同位点及垂向分层的藻类生物量相关数据,从而掌握水体中藻类水平空间及垂向分布动态,并利用公式计算出水柱藻类综合生物量及水体藻类总生物量,省时省力,原位监测方便准确,该方法能快速准确获取水体中藻类生物量及分布特征,及时发现湖泊、水库、河流等地表水发生的早期水华,实现原位快速的藻类监测及对大片水域进行准自动化无人值守的监控,为水生生态系统的结构和功能动态提供深入的见解,对地表水的藻类繁殖暴发进行早期预警。



    技术特征:

    1.一种监测的水柱生物量的方法,其特征在于,包括以下步骤:

    2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述藻类生物量相关数据选自藻类体积浓度、叶绿素浓度,藻类细胞数及藻群体粒径大小中的一种或多种组合;

    3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,第一个深度位置位于水面,相邻深度位置之间相隔0.1-1m。

    4.一种估算水体藻类总生物量的方法,包括以下步骤:

    5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,每个网格点的各深度位置的藻类生物体积浓度计算公式如下:

    6.根据权利要求5所述的方法,其特征在,所述藻类总生物量(vtotal)的计算公式如下:

    7.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,每15km2水域设置一个监测点。

    8.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,插值点个数为所述监测点个数的100-1000倍。

    9.根据权利要求1-8中任一项所述的方法,其特征在于,使用监测生物量仪器采集所述生物量相关数据,所述原位监测仪器可以由人力采样船或者无人船搭载至所述监测点进行生物量相关数据采集,所述无人船上设置有升降系统将所述原位监测生物量仪器放置在目标区域及深度位置。

    10.根据权利要求9所述的方法,其特征在于,所述监测生物量仪器为可原位监测生物量的仪器,例如原位激光粒度仪。


    技术总结
    本发明涉及一种监测水体中藻类生物量及分布特征的方法,包括以下步骤:在至少三个深度位置采集藻类生物量相关数据;根据各深度位置的藻类生物量相关数据计算各深度位置的藻类生物体积浓度;根据各深度位置的藻类生物体积浓度计算水柱综合生物体积。本发明还涉及一种估算水体藻类总生物量的方法。该方法能快速准确获取水体中藻类数量及分布特征的信息,及时发现湖泊、水库、河流等地表水中发生的早期水华,实现原位快速的藻类监测及对大片水域进行准自动化无人值守的监控,为水生生态系统的结构和功能动态提供深入的见解,对地表水的藻类繁殖暴发进行早期预警。

    技术研发人员:张艳雪,吴华明,吴幸强
    受保护的技术使用者:中国科学院水生生物研究所
    技术研发日:
    技术公布日:2024/10/24
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