简介：选取2001年、2003年、2006年、2009年、2012年和2015年4月大冶湖水体总氮、总磷和氨氮含量及高锰酸盐指数数据,采用模糊综合评价模型,用ArcGIS10.1软件进行空间插值,分析各水质指标的空间分布状况。结果表明,大冶湖水质总体属于V类水质,大冶湖外围水体水质比湖心水质差,水体总磷和总氮含量超标程度严重,它们是影响大冶湖水质的主要因素;水体总磷和总氮含量逐年增加,大冶湖水质进一步恶化。大冶湖外围水体中总氮、总磷、氨氮含量和高锰酸盐指数较高,东西两侧湖区水体中的含量最高。

简介：利用穆棱河2010~2014年的水质指标数据,选择水体的化学需氧量、高锰酸盐指数、生化需氧量、总磷含量、氨氮含量、溶解氧含量、氟化物含量、砷含量、石油类含量和pH为评价指标,利用模糊综合评价法,评价穆棱河水体质量。结果表明,穆棱河上游的水质总体好于中、下游,其水质基本属于Ⅱ~Ⅲ类水;中、下游的水质指标变化较小,但水质较差,基本属于IV类水。穆棱河水质季节变化较大,春季的水质优于夏季和秋季;在夏季,水质恶化明显,水体中有机污染物增加。2010~2014年期间,在各监测站水质指标中,化学需氧量、高锰酸盐指数和溶解氧是影响水质的主要指标。

简介：为了掌握洪湖水质未来的变化情况以及预防污染事件的发生,建立了一个BP神经网络水质指标预测模型。利用洪湖1990~2014年的水质指标实测数据作为学习样本,选取了pH、溶解氧（DO）、铵态氮（NH4＋—N）、硝态氮（NO3-—N）、总氮（TN）、总磷（TP）6项指标作为预测参数,建立了BP神经网络模型,并运用该模型对洪湖水质指标进行了预测,同时引入一元线性回归模型与GM（1,1）灰色预测模型与该模型进行对比。结果表明,BP神经网络模型预测的水质指标的相关性系数都在0.998以上,平均相对误差都控制在2.5%以内,对单个指标的预测相对误差也都小于9%,明显优于一元线性回归模型和灰色预测模型;BP神经网络模型预测精度较高,预测速度快,能够相对准确地预测大部分水质指标,可以有效地应用于洪湖以及其它水域水质指标的预测和水质趋势的预警预报系统中。

简介：在贵州威宁草海国家级自然保护区设置7个采样点,于2004年1月10日、4月11日、7月11日、10月3日和2005年1月9日,在各采样点采集浮游植物样品,在实验室鉴定浮游植物样品的种类,计算浮游植物污染生物指数。结果表明,草海浮游植物污染指示种共105种（含变种）,分属7门10纲17目28科53属,以绿藻种数最多,其次为硅藻和蓝藻;常见污染指示种有33种,其中铜绿微囊藻（Microcystisaeruginosa）、微小隐球藻（Aphanocapsadelicatissma）、点形裂面藻（Merismopediapunctata）、啮蚀隐藻（Cryptomonaserosa）、分歧锥囊藻（Dinobryondivergens）和小球藻（Chlorellsvulgaris）等在群落中形成优势。计算得到的浮游植物污染生物指数平均值为2.50~2.69,表明草海水质被重度污染。

简介：在收集相关研究数据的基础上,探讨了纬度对红树林植物地上生物量和地下生物量,以及生物量分配格局（地下与地上生物量之比）的影响。结果表明,植物生物量和树高都与纬度相关,红树林植物高度随着纬度的增加变矮,其植物生物量也随着纬度增加而减小;植物地下与地上生物量之比随着纬度的增加而增加;红树林植物地上生物量、地下生物量和总生物量都与树高呈幂函数关系,生物量随着树高的增加而增加;当研究过程中加入代表内在控制因素树高时,生物量与纬度之间具有的线性相关系数更高,说明以纬度为代表的外在环境条件和以树高为代表的红树林内在控制因素能够真实地反映综合因素对地上生物量的影响;不同树种间的地下与地上生物量之比差异较大,但都大于陆地森林地下与地上生物量的比值;红树林优势树种的差异也是影响红树林植物生物量及其分配格局的重要因素。

简介：选择典型亚热带稻-麦轮作农田，比较不同施加量的玉米芯生物质炭对作物产量、土壤理化性质和CO2排放的影响，并结合同位素分析研究了生物质炭的分解程度及其在水作影响下的田间存留量。结果显示，施加生物质炭显著增加了土壤阳离子交换量和总有机碳含量，降低了土壤CO2排放速率。δ^13C数据表明，生物质炭在施加初期被快速分解，对土壤CO2排放的短期贡献率可达35．95％，但一个生长季后分解微弱；生物质炭在水田中流失明显，一个轮作周期后的田间存留率为17．33％-36．50％。结果表明，生物质炭可提升亚热带水一旱轮作农田土壤碳库并降低土壤CO2排放速率。