小南湖磷的形态分布特征及沉积物生物可利用磷的预测研究

摘要

湖泊水体的富营养化严重影响了水系生态的平衡以及湖泊的使用价值,是当今许多国家的政府和公众最为关注的环境问题之一,而过量的营养物质正是引起湖泊富营养化的根本原因。为了减轻富营养化的危害,探究其限制性的理化因子显得非常重要。本文通过对徐州小南湖为期10个月的采样检测,分析其上覆水各水质指标时空分布特征,研究各形态磷在上覆水和沉积物中的形态分布特征及相互迁移转化,并构建 GA-SVM模型,预测水体可利用磷(BAP)含量。本文得出的主要研究成果如下:
　　(1)小南湖水质指标季节变化明显,TN、TP和CODMn在监测期内的最高值均超过了地表水Ⅴ类水标准限值,NH3-N最高值超过了Ⅲ类水标准限值。各监测指标之间存在着较大的相关性。pH值、溶解氧、电导率与水温呈显著负相关,溶解氧、CODMn、NH3-N、TP、Chla与pH值呈显著负相关关系。TP与TN相关性较少,但与叶绿素a含量呈极显著正相关。小南湖绝大多数时间处于中度富营养化状态,夏季为重度富营养化,而磷正是其富营养化的最主要限制性因子。监测期内三类磷形态含量TDP>PP>PO43--P。总的来说上覆水中TDP和PP各占TP的一半,但随着季节而改变。TDP/TP在4~8月份期间最大,接近70％。PO43--P/TDP平均值为45.4%。
　　(2)小南湖表层沉积物总磷平均含量为635.0 mg/kg,与国内其它湖泊相比其含量处于中上水平;沉积物中无机磷含量的平均值为434.9 mg/kg,占总磷的比例约为68.5%;有机磷占总磷的比例约为31.5%,其平均值为200.1 mg/kg。沉积物中的无机磷主要以钙结合态磷(HCl-P)和金属氧化物结合态磷(NaOH-P)形式存在。金属氧化物结合态磷和弱吸附态磷呈显著相关性(相关系数为0.604, P<0.05)。钙结合态磷(HCl-P)在沉积物中稳定性较高,其它形态磷则易受上覆水例如pH、温度、水动力条件、DO、氧化还原电位等因素的影响。同一湖泊不同监测点磷的含量不同主要与沉积物的理化性质、生活污水排放及娱乐等人为干扰有密切关系。
　　(3)小南湖沉积物中BAP含量的变化范围为220.57~281.80 mg/kg,平均含量为245.34 mg/kg,占总磷的33.04%~44.26%。其中金属氧化物结合态磷对生物可利用磷的贡献最大。BAP与上覆水PO43--P之间一直存在着磷的迁移转化,相互影响较大。在水质基本理化指标中,BAP与pH、CODMn、DO相关性最大;其它化学指标中,BAP与NH3-N、PO43--P、N/P相关性最大,说明BAP对磷的吸附和解吸对整个上覆水的营养盐含量和分布带来变化,进而影响水体的营养状况。
　　(4)通过构建GA-SVM模型,利用与 BAP相关性最大的7个上覆水指标(pH、CODMn、TUB、NH3-N、PO43--P、TN、N/P)作为模型的自变量,预测沉积物BAP的含量。利用遗传算法优化模型参数中的错误惩罚因子C和核函数参数σ,对所有110组实验数据进行交叉训练和预测。预测结果表明该模型的泛化能力较强,实测值和预测值相关性极显著(相关系数为0.950),两者的相对误差平均值为18.1%。考虑到本文模型仅利用上覆水水质去预测沉积物中物质的含量,以及水生态环境和水体富营养化的复杂性,模型预测的误差在环境预测误差的允许范围之内。

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表清单

1 绪论

1.1研究背景和意义（Research Background and Significance）

1.2国内外研究进展（Research Progress at Home and Abroad）

1.3 研究内容和技术路线（Research Content and Scheme）

2 研究设计与方法

2.1研究区域概况（Description of the Research Area）

2.2样品的采集（Sampling of Water and Sediment）

2.3测定仪器及方法（Experiment Instrument and Methods）

2.4数据分析方法（Data Analysis Methods）

3 小南湖水质指标时空变化特征

3.1 水质指标空间变化分析（Space Variations Analysis of Water Quality Indexes）

3.2 水质指标时间变化分析（Time Variations Analysis of Water Quality Indexes）

3.3 小南湖水体富营养化评价（ Eutrophication Assessment of Xiaonanhu Lake）

3.4本章小结（Summary）

4 上覆水和沉积物中磷的特性研究

4.1上覆水中磷的特性研究（Research of Phosphorus in Overlying Water）

4.2沉积物的理化性质分析（Physicochemical Property Analysis of Sediment）

4.3沉积物中磷的特性研究（Research of Phosphorus in Sediment）

4.4 沉积物中生物可利用磷研究（ Research of Bio-Available Phosphorus in Sediment）

4.5本章小结（Summary）

5基于GA-SVM的沉积物BAP预测

5.1 GA-SVM的基本理论（Basic Theory of GA-SVM）

5.2支持向量机回归算法（SVM Regression Algorithm）

5.3 基于GA-SVM的BAP建模与预测（Modeling and Prediction Based on GA-SVM）

5.4 本章小结（Summary）

6 结论与展望

6.1 结论（Conclusions）

6.2研究展望（Research Prospect）

参考文献

附录1

作者简历

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