【摘 要】
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近年来的水体富营养化加剧引起了多方面的重视,大量针对性的研究已从不同的角度探讨了蓝藻水华形成机制.本文以茜坑2000年~2004年的连续监测资料为基础,采用SPSS 软件,运用多元逐
【机 构】
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武汉大学资源与环境科学学院湖北武汉430079
【出 处】
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2008年中国水环境污染控制与生态修复技术学术研讨会
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近年来的水体富营养化加剧引起了多方面的重视,大量针对性的研究已从不同的角度探讨了蓝藻水华形成机制.本文以茜坑2000年~2004年的连续监测资料为基础,采用SPSS 软件,运用多元逐步回归方法,根据数据组的结构进行适当修改,计算统计量F 值,并根据F值逐步筛选各相关因子,最后得到多元逐步回归方程和复相关系数等。选择水温等11 项环境理化因素与藻类生物量和蓝藻生物量2 项生物因素进行回归分析,分析生物因素显著相关的环境因子,建立多元逐步回归方程。结果显示,蓝藻为茜坑水库中的主要的藻类,其与藻类生物量的相关性最大,达0.83。而在理化因子中,TN和TP和藻类生物量的影响因子分别为0.41和0.38,影响较为密切。藻类生物量与COD的相关性较大,说明在茜坑水库中COD 对藻类的生长有较大影响。对5个监测点进行分析,其中4个点的回归方程均有COD 这个因子入选,而且均为正相关。然而,DO,PH,溶解氧更易受藻类生长影响,而不是影响藻类生长的关键因素,因此,为尝试用逐步回归统计方法预测茜坑的藻类生物量的变化,尤其是预测水华的优势藻蓝藻的生物量变化,将溶解氧、pH、化学耗氧量、SD等因素删除,并且用藻类总生物量和蓝藻生物量分别作为因变量,重新计算逐步回归方程。结果表明,藻类生物量主要受水深,水温及TP的影响,该结论与实际情况相符,但不同监测点的显著因子不同。表明,藻类生长因环境不同,限制因子也不同。为了寻找蓝藻预测模型,对各个因子及藻类生物量进行标准化处理。结果表明,标准化后的回归方程相对未标准化方程,相关性并无显著改善。
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