水质参数是分析湖泊生态环境的重要指标。由于基于离散采样点的传统水质参数统计法不能详细分析湖泊水质参数的空间分布规律,采用了克立格(Kriging)和反距离加权(Inverse Distance Weighted,IDW)空间插值算法对阳宗海夏季水质参数指标(pH值、总叶绿素、浊度、溶解氧、电导率和藻蓝蛋白)进行空间分布规律研究。试验结果表明:阳宗海夏季表层水体的循环周期较长、空间异质性较高,尤其是总叶绿素含量、浊度和藻蓝蛋白含量;阳宗海南岸受到人为生活扰动和污染较为严重,藻蓝蛋白和溶解氧的浓度均较高;阳宗海北岸受到人为工业污染更为明显,表现为浊度在该区域达到峰值;阳宗海夏季表层水体的电导率和pH值更多地受到了治理砷污染而大量喷施的絮凝剂影响。研究成果为阳宗海水环境评估和综合整治提供了理论依据。
Abstract
Water quality parameter is an important index reflecting the ecological environment of lakes. Traditional random sampling method for the spatial distribution of water quality parameters is restrictive in scale, but the development of geostatistics presents an effective facility to accurately describe the spatial structure of water quality parameters of lake. In order to obtain the spatial distribution of water quality parameters of surface water of Yangzong Lake in summer, we analyzed six water quality parameters (pH value, total chlorophyll-a content, turbidity, dissolved oxygen concentration, electric conductivity, and phycocyanin) by the Kriging interpolation algorithm and the Distance Weighted Inverse (IDW) spatial interpolation algorithm. Results show the surface water of Yangzong Lake in summer experienced a long period of water cycle and a significant spatial heterogeneity of water quality parameters, in particular, total chlorophyll-a content, turbidity and phycocyanin content. The southern area of Yangzong Lake suffers from severe human activity disturbance and pollution, with high concentrations of phycocyanin and dissolved oxygen; while the northern area of Yangzong Lake is more influenced by industrial pollution, with turbidity in this area reaching the peak value. The results of electrical conductivity and pH values are more affected by the ferric salt coagulation of arsenic removal.
关键词
阳宗海 /
水质参数 /
克里格空间插值法 /
反距离加权空间插值法 /
空间异质性
Key words
Yangzong Lake /
water quality parameters /
Kriging interpolation method /
inverse distance weighted interpolation /
spatial heterogeneity
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基金
国家自然科学基金项目(41201203,41201463);云南省高端人才引进项目(2010CI111);江苏省资源环境信息工程重点实验室开放基金资助项目(JS201301)
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