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某水源水库嗅味来源及潜在产嗅藻分布特征解析

陈志文, 徐亚楠, 苏命, 侯伟昳, 徐晓庆, 于建伟, 贾泽宇, 杨敏. 某水源水库嗅味来源及潜在产嗅藻分布特征解析[J]. 环境工程学报, 2020, 14(11): 3063-3071. doi: 10.12030/j.cjee.202002028
引用本文: 陈志文, 徐亚楠, 苏命, 侯伟昳, 徐晓庆, 于建伟, 贾泽宇, 杨敏. 某水源水库嗅味来源及潜在产嗅藻分布特征解析[J]. 环境工程学报, 2020, 14(11): 3063-3071. doi: 10.12030/j.cjee.202002028
CHEN Zhiwen, XU Yanan, SU Ming, HOU Weiyi, XU Xiaoqing, YU Jianwei, JIA Zeyu, YANG Min. Odor source and distribution characteristics of odor-producing algae in drinking water reservoir[J]. Chinese Journal of Environmental Engineering, 2020, 14(11): 3063-3071. doi: 10.12030/j.cjee.202002028
Citation: CHEN Zhiwen, XU Yanan, SU Ming, HOU Weiyi, XU Xiaoqing, YU Jianwei, JIA Zeyu, YANG Min. Odor source and distribution characteristics of odor-producing algae in drinking water reservoir[J]. Chinese Journal of Environmental Engineering, 2020, 14(11): 3063-3071. doi: 10.12030/j.cjee.202002028

某水源水库嗅味来源及潜在产嗅藻分布特征解析

    作者简介: 陈志文(1962—),男,博士,教授。研究方向:能源与环境。E-mail:zwchen@shu.edu.cn
    通讯作者: 苏命(1984—),男,博士,副研究员。研究方向:饮用水安全与保障。E-mail:mingsu@rcees.ac.cn
  • 基金项目:
    国家水体污染控制与治理科技重大专项(2017ZX07207004);国家自然科学基金资助项目(51878649)
  • 中图分类号: X171.1

Odor source and distribution characteristics of odor-producing algae in drinking water reservoir

    Corresponding author: SU Ming, mingsu@rcees.ac.cn
  • 摘要: 华东地区某水源水库近年来出现季节性嗅味问题。为解析嗅味产生来源及其成因,于2018年4月至2019年12月对该水库上游以及库内水体进行长期监测。监测结果表明,2-甲基异莰醇(2-MIB)是主要的土霉味致嗅物质,伪鱼腥藻是该水库潜在产嗅藻种,且其主要为外源输入。相关性分析结果表明,伪鱼腥藻的生长与水温及水下光照(透明度、浊度)等有关。为进一步解析水下光照因素驱动下伪鱼腥藻在水库水体中的分布特征,在水库高嗅期间开展了72 h连续监测,重点分析了伪鱼腥藻昼夜与垂向分布特征。结果表明,在08:00,伪鱼腥藻往表层迁移,在10:00—14:00,表层密度达到最高值,白天在水体中呈现明显的垂向迁移特征,而夜晚在水体中各层的分布无明显变化,这进一步说明水下光照对伪鱼腥藻生长的重要性。以上结果进一步提升了对实际水体中伪鱼腥藻分布规律的认识,可为水源地中伪鱼腥藻导致的嗅味问题提供借鉴。
  • 城市地表灰尘是一种物质组成和来源复杂的环境介质,是城市环境中重金属等污染物质的源汇载体[1-2]。重金属作为一种潜在有毒污染物,具有环境持久性、难以降解性和有毒性等特点[3]。重金属微粒可以跟随地表灰尘在一定的动力条件下通过再悬浮过程进入大气,还可以通过淋洗和径流等作用污染地表水和地下水,通过食物链循环、呼吸吸入、皮肤直接接触、手-口摄入等途径进入人体[4],危害环境系统和人类健康[5-6]

    公园作为现代城市建设中不可或缺的一部分,承载着市民和旅游者休闲、锻炼、社交和传播集体文化的功能,特别是在如今快节奏的城市生活中,扮演着市民放松和缓解压力“避难所”的角色[7]。而对于工业化以来日渐严重的环境污染、城市热岛效应、雾霾天气等城市病,城市公园也起着吸烟滞尘、调节城市小气候、维系城市生态平衡等多种生态功能[8]。对于放松警惕和戒备心来到公园游玩的人们而言,评价城市公园灰尘重金属污染状况就成了评价城市生态环境质量的一个重要方面[9]。近年来国内已经开展了一些关于公园灰尘重金属的研究,研究成果涉及公园灰尘重金属的污染特征[4, 9-11]、形态分布[12]、粒径效应[13]、磁性特征[14]、健康风险评价[15-17]以及生物有效性[17]等方面。研究对象均为单个城市,对城市公园灰尘重金属含量在全国范围内的空间分布特征及富集状况对比,以及社会经济发展状况对公园灰尘重金属的影响,目前还鲜见报道。而对全国公园灰尘重金属的研究,可以从宏观尺度上了解中国城市公园灰尘的重金属空间分布特征,对认识自然和人为的影响作用具有重要意义,为城市居民健康防护和城市环境管理规划提供科学依据。

    本研究汇总了从2002年到2018年中国15个城市有关公园灰尘重金属的数据[4, 7, 9-21],对城市公园灰尘重金属含量进行空间分析,利用累积指数分析其富集状况,对社会经济发展指标与公园灰尘重金属含量进行相关性分析,并对其影响因素进行了探讨。

    本研究从公开发表的相关文献中,收集了2002—2018年间中国城市公园灰尘中重金属含量数据[4, 7, 9-21],主要收集的重金属元素有Cr、Cu、Zn、Pd、Ni和Cd等 6种元素。共收集到有关Cr、Cu、Zn、Pd、Ni和Cd含量的研究数据分别为14个、15个、14个、14个、12个和10个,数据均选用其平均值。收集的数据中研究区域包含上海市[4]、北京市[7]、包头市[9]、天津市[10]、福州市[11]、青岛市[12]、长春市[13]、武汉市[14]、开封市[15]、西安市[16]、焦作市[17]、乌鲁木齐市[18]、南京市[19]、东莞市[20]和漳州市[21]。社会经济发展指标数据摘自各城市国民经济与社会发展公报以及各城市统计年鉴[22-36],因当年社会经济发展的影响主要在后期的灰尘污染中表现[37],故本文以各城市公园采样时间前一年的社会经济数据,文献中没有说明采样时间的则以发表时间前一年的社会经济数据,与公园灰尘重金属含量进行相关性分析。数据包括∶总人口、地区生产总值、工业生产总值、原煤、民用汽车拥有量,其中长春、西安、福州的原煤无数据,武汉市的民用汽车拥有量无数据。本文城市公园灰尘的重金属表格数据采用Excel 2019完成,运用SPSS19.0统计软件对社会经济发展指标与重金属元素的相关性进行处理和统计分析。

    累积指数法 为评价灰尘重金属的累积现状,以各省份土壤重金属背景值为基准,累积指数[38]按下式计算∶

    Ii=CiCj

    式中,Ii为元素累积指数,Ci为重金属符合正态分布的平均浓度,Cj为对应各省区重金属元素的土壤背景值。i表示Cr、Cu、Zn、Pd、Ni和Cd 的6种元素。

    表1可以得出,公园灰尘中Cr元素的最高值位于东莞市,为2874.10 mg·kg−1,最低值位于乌鲁木齐市,为51.56 mg·kg−1。同时,Cr 含量的高值区分布于东部地区的上海市、南京市以及中部地区的包头市等地,东北地区的长春市、中部地区的开封市和武汉市等地为低值区。Cu元素的最高值为627.40 mg·kg−1,出现在东莞市,最低值出现在包头市,值为26.90 mg·kg−1,其高值区主要分布在东部地区,而低值区为西北地区的乌鲁木齐市、东北地区的长春市和中部地区的包头市、开封市、武汉市等地。Zn含量的最高值出现在东莞市,为4733.10 mg·kg−1,最低值为49.70 mg·kg−1出现在包头市,其高值区主要出现在东部地区和中部地区,低值区与Cu元素的低值区相似。Cr、Cu和Zn元素的最高值均出现在东莞市城市公园灰尘中,可能主要受到莞城区公园辖区内莞城工业科技园以及交通流的影响[20]。Pb的最高值为416.63 mg·kg−1,出现在上海市,其高值区分布在东部地区的北京市、南京市和中部地区的西安市、开封市等地区,而最低值出现在包头市值为36.20 mg·kg−1,其低值区分布在西北地区的乌鲁木齐市和中部地区的焦作市等地区。包头市城市公园灰尘中Cu、Zn和Pb元素含量最低,明显低于其他城市,这可能与其他城市有较高的交通流有关[9]。Ni的高值区主要位于东部地区,最高值出现在南京市,为115.00 mg·kg−1,其低值区主要位于东北地区,最低值出现在长春市,值为23.08 mg·kg−1。Cd含量的最高值和最低值分别为1.92 mg·kg−1和0.30 mg·kg−1,出现在南京市和乌鲁木齐市,高值区出现在东部地区,如青岛市和上海市等地,低值区则出现东北地区和西北地区。城市公园灰尘中Ni和Cd元素的最高值均出现在南京市,可能与其能源使用模式——燃煤以及交通有关[19]

    表 1  公园灰尘样点数据统计
    Table 1.  Statistics of park dust samples
    城市City采样时间Sampling time样品量Sample amout重金属含量/(mg·kg−1)Heavy metal content数据来源Data sources
    CrCuZnPbNiCd
    上海 44 162.59 235.89 906.29 416.63 92.19 1.58 [4]
    北京 2010年4—7月 50 69.33 72.13 219.2 201.82 25.97 0.64 [7]
    包头 2014年5月 26 154.1 26.9 49.7 36.2 25.1 [9]
    天津 2012年11—12月 51 103.18 113.18 63.32 40.58 1.14 [10]
    福州 2011年6月和11月 11 78.21 111.04 386.62 73.81 0.58 [11]
    青岛 128 109.27 326.88 126.02 1.79 [12]
    长春 2013年6月 28 59.28 37.82 169.26 69.12 23.08 0.33 [13]
    武汉 2002年9月 58 64.1 58.4 313.35 85.5 25.8 [14]
    开封 2014年3月 52 53.25 44.29 240.27 144.84 23.15 1.02 [15]
    西安 2009年4—5月 20 125.2 91 337.2 147.4 35.8 [16]
    焦作 2016年2月 41 112.07 49.85 374.3 55.26 51.7 1.25 [17]
    乌鲁木齐 2017年10—11月 83 51.56 29.66 184.3 36.6 31.59 0.3 [18]
    南京 2014年6月 60 133 141 585 119 115 1.92 [19]
    东莞 31 2874.1 627.4 4733.1 [20]
    漳州 2018年11月 83 61.74 77.89 379.95 71.74 25.2 [21]
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    从整体上来看,Cr、Cu、Zn、Cd 的4种重金属含量的空间分布具有相似性,东部地区为高值区,东北地区和西北地区为低值区;Pb和Ni具有相似的空间分布特征,东部地区和中部地区为高值区,西北地区则为低值区。在全国范围内,东部地区的公园灰尘重金属含量普遍较高,特别是东南沿海的东莞市、南京市和上海市等地。

    根据收集的15个城市公园灰尘重金属数据,查阅资料获取所需的各省、直辖市以及自治区重金属元素的土壤背景值(涉及新疆维吾尔自治区[18]、内蒙古自治区[39]、吉林省[40]、北京市[7]、天津市[10]、山东省[41]、河南省[17]、陕西省[16]、江苏省[42]、上海市[4]、福建省[43]和广东省[20]),将城市公园灰尘重金属含量与土壤背景值进行对比,并利用累积指数法计算出各城市公园灰尘重金属元素的累积水平(表2)。

    表 2  城市公园灰尘重金属浓度累积指数
    Table 2.  city park dust concentration of heavy metal accumulation index
    城市CityCrCuZnPbNiCd
    背景值/(mg·kg−1)Background value累积指数Accumulation index背景值/(mg·kg−1)Background value累积指数Accumulation index背景值/(mg·kg−1)Background value累积指数Accumulation index背景值/(mg·kg−1)Background value累积指数Accumulation index背景值/(mg·kg−1)Background value累积指数Accumulation index背景值/(mg·kg−1)Background value累积指数Accumulation index
    上海 75 2.17 28.59 8.25 86.1 10.53 25.47 16.36 31.9 2.89 0.13 12.15
    北京 66.7 1.04 18.7 3.86 57.5 3.81 24.6 8.2 26.8 0.97 0.12 5.33
    包头 56.4 2.73 19.2 1.4 55.7 0.89 18.8 1.93 24.5 1.02 0.045
    天津 84.2 1.23 28.8 3.93 79.3 21 3.02 33.3 1.22 0.09 12.67
    福州 41.3 1.89 21.6 5.14 82.7 4.67 34.9 2.11 13.5 0.054 10.74
    青岛 62 22.6 4.83 63.3 5.16 23.6 5.34 27.1 0.132 13.56
    长春 50.17 1.18 17.96 2.11 59.47 2.85 20.4 3.39 23.07 1 0.09 3.61
    武汉 90 0.71 32 1.83 79 3.97 25 3.42 40 0.65 0.12
    开封 65.7 0.81 19.9 2.23 61.9 3.88 25.4 5.70 30 0.77 0.07 14.57
    西安 62.5 2 21.4 4.25 69.4 4.86 21.4 6.89 28.8 1.24 0.094
    焦作 65.7 1.71 19.9 2.51 61.9 6.05 25.4 2.18 30 1.72 0.07 17.86
    乌鲁木齐 49.3 1.05 26.7 1.11 68.8 2.68 19.4 1.89 26.6 1.19 0.12 2.5
    南京 76 1.75 22.3 6.32 73 8.01 26.8 4.44 32.9 3.5 0.151 12.72
    东莞 50.5 56.91 17 36.91 51 92.81 36 27.7 0.04
    漳州 41.3 1.49 21.6 3.61 82.7 4.59 34.9 2.06 13.5 1.87 0.054
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    参照中国各省份的土壤背景值,通过累积指数法,得出各城市公园灰尘中Cr、Cu、Zn、Pb、Ni和Cd的累积程度。其中,累积指数小于1则表示无累积情况,大于1时越接近于1则表示累积程度越低[14]。如表2所示,各城市公园灰尘中Cu、Pb、Cd的累积指数均大于1,表明各城市公园灰尘中这3种重金属元素的含量均超过各省的土壤背景值存在累积状况,累积程度最高的为Cd,焦作市城市公园灰尘中Cd元素的累积指数最大,达到17.86,而且大部分城市公园灰尘Cd的累积指数均达到10倍以上。上海市城市公园灰尘中Pb元素的累积程度超过其土壤背景值的10倍以上,累积指数达到16.36,为Pb含量的最高累积水平。Cu在东莞市的累积情况最为严重,累积指数为36.91,其次为上海市(8.25)。除武汉市和开封市以外,各城市公园灰尘中Cr的累积指数均大于1,表现出绝大多数城市公园灰尘中Cr均有不同程度的累积,最高的累积指数出现在东莞市,达到56.91。除包头市Zn元素的累积指数小于1以外,其他城市公园灰尘中Zn的累积指数均大于1,其中东莞市和上海市的累积指数达到10倍以上,分别为92.81和10.53。北京市、武汉市和开封市城市公园灰尘中Ni元素的累积指数分别为0.97、0.65和0.77,表明其无累积情况,并且其他城市公园灰尘中Ni的累积指数均小于4,表明其累积程度相对较低。

    根据中国三大经济地带的划分将公园灰尘中重金属的空间分布分为西部、中部和东部3个区域[44],西部区域包括乌鲁木齐市;中部区域包括包头市、长春市、西安市、开封市、焦作市、武汉市;东部区域包括北京市、天津市、青岛市、南京市、上海市、福州市、漳州市、东莞市,对公园灰尘中重金属的累积状况进行分析(图1)。从图1中可以看出,Cr、Cu、Zn、Pb、Cd累积水平在3个分区的排序均为∶东部>中部>西部,差异水平较大,尤其是Cr、Cu、Zn东部的累积水平显著大于中部和西部。但3个分区中Ni的累积水平排序为∶东部>西部>中部,其差异水平较小。公园灰尘中Cr、Cu、Zn、Pb、Ni、Cd 等6种重金属均表现为东部累积水平最高,说明东部的累积状况受到人为活动影响相对较大。

    图 1  中国西、中、东部公园灰尘重金属累积水平
    Figure 1.  The accumulation level of park dust heavy metals in western, central and eastern regions of China

    为探究各城市社会经济发展状况对城市公园灰尘重金属的影响,本文选取了总人口、地区生产总值、工业生产总值、原煤、民用汽车拥有量五个经济发展指标,以期从人口、经济、工业、能源、交通5个方面探讨社会经济发展对公园灰尘重金属累积的影响。

    社会经济发展指标与公园灰尘重金属含量间的相关性分析表明,Pb与总人口呈显著正相关,相关系数为0.628;Cu、Zn与原煤呈显著正相关,相关系数分别为0.626、0.765,说明能源消费方式尤其燃煤对重金属Cu、Zn元素的影响较大;Pb、Ni与民用汽车拥有量呈显著正相关,相关系数分别为0.566、0.644,说明灰尘重金属Pb、Ni元素的含量与交通有关。灰尘重金属Pb元素与5个经济指标的相关性都较显著,说明城市公园灰尘中Pb元素的含量易受城市活动的干扰,社会经济发展状况对其影响较大。其他经济发展指标和公园灰尘重金属的相关性及其系数如表3所示。

    表 3  公园灰尘重金属与经济发展的相关关系
    Table 3.  Correlation between heavy metal and economic development in different cities
    总人口Total population地区生产总值Gross domestic product工业总产值Gross industrial output value原煤Coal民用汽车拥有量Possession of civil vehicles
    Cr −0.077 −0.142 −0.180 0.503 −0.101
    Cu 0.153 0.059 −0.003 0.626* 0.082
    Zn 0.023 −0.066 −0.121 0.765** −0.137
    Pb 0.628* 0.343 0.460 0.304 0.566*
    Ni 0.178 0.291 0.144 0.409 0.644*
    Cd 0.189 0.222 0.110 0.380 −0.057
      注∶** 在 0.01 级别(双尾),相关性显著,P<0.01。* 在 0.05 级别(双尾),相关性显著,P<0.01。
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    表3中可以看出,除Pb与总人口呈显著正相关外,其他重金属元素与总人口的相关性不显著;6种灰尘重金属元素与地区生产总值的相关性均不显著,Pb与地区生产总值的相关系数最大,仅为0.343。已有研究表明[45],地表灰尘重金属的含量与城市人口和经济发展程度呈正相关。公园灰尘中6种重金属元素的含量并未都与城市人口和经济发展程度呈正相关,有的甚至呈负相关,如Cr与总人口、Cr与地区生产总值、Zn与地区生产总值,这可能是因为,随着经济发展阶段的变化,经济发展更加注重环境效益,在发展的同时不能再以牺牲环境为代价,追求高质量发展。相关性分析表明,工业总产值与6种灰尘重金属元素的相关性均不显著,且与Cr、Cu、Zn呈负相关;民用汽车拥有量除与Pb和Ni呈显著正相关外,与其他重金属元素的相关性不显著,且与Cr、Zn、Cd呈负相关。原煤与6种灰尘重金属元素的相关性较其他4种经济指标的相关性高,相关系数均大于0.3,且Cu、Zn与原煤呈显著正相关,表明燃煤能源是影响公园灰尘重金属含量的主要社会经济因素,这也验证了已有研究[46-48]得出的燃煤对地表灰尘中重金属的含量有一定影响的结论。社会经济发展指标与公园灰尘重金属含量之间出现个别指标与个别元素呈显著正相关的现象,推测一方面与重金属元素本身的理化性质和赋存形态有关,另一方面可能与社会经济指标涵盖的范围太大,而公园作为一个小区域无法进行全面的解释有关。

    土壤是地表灰尘的重要来源之一[49]。各地区土壤背景的差异是造成地表灰尘重金属含量在空间上分布差异的初始原因[50]。由表2中土壤背景值与表1中各城市公园灰尘平均值对比分析得出,各重金属的土壤背景值含量由高到低分别为:Zn>Cr>Ni>Pb>Cu>Cd,而各城市的公园灰尘重金属含量由高到低分别为: Zn> Cr > Cu > Pb >Ni>Cd。可以看出,除Cu和 Ni 的位序发生变化以外,其他元素的位序不变,两者具有一致性,特别是两端的Zn和Cd的位序没有发生变化,说明公园灰尘重金属在一定程度上是受到土壤背景影响的。

    社会经济发展指标与公园灰尘重金属含量间的相关性分析显示,Pb与总人口呈显著正相关,且公园灰尘重金属的空间分布显示,Pb的最高值出现在上海市,其高值区为北京、西安、南京等地区,这些城市属于我国发达城市,北京由于其“首都效应”经济基础雄厚,上海和南京属于长三角城市群——是中国最发达的经济区域,人口众多,城市发展的需求大,人为排放的污染增加,灰尘重金属的含量随之增加。Cu、Zn与原煤呈显著正相关,原煤主要用于动力、工业原料、民用原料等,且公园灰尘重金属的空间分布显示,Cu、Zn的空间分布具有相似性,东部地区为高值区,东北地区和西北地区为低值区。我国东部地区人口众多,外来人口规模庞大,原煤用于发电的需求量大,且工业种类多类型齐全,能源需求量大。东部地区相较于东北地区、西北地区经济社会发展水平总体较高,但区域内部存在着一定差异。长三角城市群在上海国际化大都市的带动下,产业结构高级化趋势日趋明显,但珠三角城市群外资企业中劳动密集型企业多,低端组装加工仍占很大比例。西北地区能源、矿产资源丰富,是中国重要的能源重化工基地,但西北地区受地理区位和发展阶段等多种因素的影响,经济发展水平总体低于东部地区,为东部地区输送能源。Pb、Ni与民用汽车拥有量呈显著正相关,且公园灰尘重金属的空间分布显示,Pb具有和Ni相似的空间分布特征,高值区集中在东部地区和中部地区,低值区则位于西北地区。东部地区和中部地区的城镇化水平高于西北地区,东部地区经济发展水平高,人民对生活质量要求高,民用汽车拥有量远高于西北地区,中部地区地处我国地理区位的中心,建成四通八达的交通网络和信息高速公路网络。Pb在东北地区也出现较高值,其原因是东北地区经济起步早,东北老工业基地的装备制造业在我国区域经济分工中举足轻重,其长春市是中国汽车工业的摇篮,是全国瞩目的汽车城[51]。Pb、Ni主要受到交通污染的影响,汽车交通污染主要表现为汽车尾气排放、汽车橡胶轮胎老化磨损、刹车里衬和车体自身的磨损等[52]。灰尘重金属Pb元素与各经济指标的相关性都较显著,说明城市公园灰尘中Pb元素的含量易受城市活动的干扰,经济社会发展状况对其影响较大。Pb在上海市的累积水平最高也证明了这一点。Cr、Cd并未与5个经济发展指标呈显著的相关性,表明重金属Cr、Cd来源的复杂性、多样性与不确定性。

    综上所述,城市公园灰尘中Cu、Zn元素含量主要受燃煤能源等能源结构的影响,Pb 元素含量受到人口和交通因素的控制,Ni元素含量主要受交通因素影响;Cr、Cd来源较为复杂,可能是自然和人为的混合源。

    (1)中国城市公园灰尘的重金属空间分布特征表现为,Cr、Cu、Zn、Cd 的4种重金属含量的空间分布具有相似性,东部地区为高值区,东北地区和西北地区为低值区;Pb和 Ni具有相似的空间分布特征,东部地区和中部地区为高值区,西北地区则为低值区。

    (2)社会经济发展指标与灰尘重金属的相关性分析表明,Pb与总人口呈显著正相关;Cu、Zn与原煤呈显著正相关;Pb、Ni与民用汽车拥有量呈显著正相关。城市公园灰尘中Cu、Zn元素含量主要受燃煤能源等能源结构的影响,Pb元素含量受到人口和交通因素的控制,Ni元素含量主要受交通因素影响;Cr、Cd来源较为复杂,可能是自然和人为的混合源。社会经济发展指标与公园灰尘重金属含量之间出现个别指标与个别元素呈显著正相关的现象,推测一方面与重金属元素本身的理化性质和赋存形态有关,另一方面可能与社会经济指标涵盖的范围太大,而公园作为一个小区域无法进行全面的解释有关。

  • 图 1  水库采样点

    Figure 1.  Sampling sites in the reservoir

    图 2  致嗅物质2-MIB和geosmin浓度的季节分布

    Figure 2.  Seasonal distribution of 2-MIB and geosmin concentration in the reservoir

    图 3  几种优势蓝藻与2-MIB的相关性分析

    Figure 3.  Correlation analysis of predominant cyanobacteria cell density with 2-MIB concentration

    图 4  伪鱼腥藻的时空分布以及相关性分析

    Figure 4.  Spatial and temporal variations of Pseudanabaena and its correlationanalysis in different sites

    图 5  伪鱼腥藻细胞密度的昼夜垂向占比

    Figure 5.  Diel vertical proportion of Pseudanabaena density

    表 1  伪鱼腥藻与常规水质指标的相关性分析

    Table 1.  Correlation analysis of Pseudanabaena and regular water quality indicators

    水质参数Pearson相关系数P
    水温0.115 40.065 2
    电导率0.306 40.000 0
    溶解性总固体0.306 70.000 0
    盐度0.306 30.000 0
    溶解氧0.166 60.007 6
    pH0.321 70.000 0
    氧化还原电位−0.251 00.000 0
    浊度−0.137 40.028 0
    叶绿素a0.311 30.000 0
    氨氮0.052 50.537 3
    亚硝酸盐氮−0.144 20.415 8
    硝酸盐氮0.041 50.626 5
    透明度0.289 20.000 1
    采样点0.110 20.069 7
    总氮0.307 50.458 7
    总磷0.221 00.598 8
    耗氧量−0.130 00.443 1
    水质参数Pearson相关系数P
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    盐度0.306 30.000 0
    溶解氧0.166 60.007 6
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    氧化还原电位−0.251 00.000 0
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    总磷0.221 00.598 8
    耗氧量−0.130 00.443 1
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  • [1] 杨铭威, 石亚东, 孙志, 等. 太湖蓝藻爆发引发无锡供水危机的思考[J]. 水利经济, 2009, 27(3): 36-38. doi: 10.3969/j.issn.1003-9511.2009.03.010
    [2] YANG M, YU J, LI Z, et al. Taihu lake not to blame for wuxi's woes[J]. Science, 2008, 319(5860): 158-158.
    [3] SUN D, YU J, YANG M, et al. Occurrence of odor problems in drinking water of major cities across China[J]. Frontiers of Environmental Science Engineering, 2014, 8(3): 411-416. doi: 10.1007/s11783-013-0577-1
    [4] 詹咏, 贾真真, 杨蓉, 等. 水源水质标准中嗅味标准的研究[J]. 水资源与水工程学报, 2017, 28(2): 47-51. doi: 10.11705/j.issn.1672-643X.2017.02.08
    [5] PERSSON P E. Cyanobacteria and off-flavours[J]. Phycologia, 1996, 35(sup6): 168-171. doi: 10.2216/i0031-8884-35-6S-168.1
    [6] NIIYAMA Y, TUJI A, TAKEMOTO K, et al. Pseudanabaena foetida sp. nov. and P. subfoetida sp. nov.(cyanophyta/cyanobacteria) producing 2-methylisoborneol from Japan[J]. Fottea, 2016, 16(1): 1-11. doi: 10.5507/fot.2016.006
    [7] IZAGUIRRE G, TAYLOR W D. A Pseudanabaena species from Castaic lake, California, that produces 2-methylisoborneol[J]. Water Research, 1998, 32(5): 1673-1677. doi: 10.1016/S0043-1354(97)00379-5
    [8] ZHANG T, ZHENG L, LIN L, et al. 2-methylisoborneol production characteristics of Pseudanabaena sp. FACHB 1277 isolated from Xionghe reservoir, China[J]. Applied Phycology, 2016, 28(6): 3353-3362. doi: 10.1007/s10811-016-0864-x
    [9] DAMERVAL T, CASTETS A M, HOUMARD J, et al. Gas vesicle synthesis in the cyanobacterium Pseudanabaena sp.: Occurrence of a single photoregulated gene[J]. Molecular Microbiology, 2010, 5(3): 657-664.
    [10] ALBOUY D, DELPHINE N T, CASTETS A M, et al. The gas vesicle gene (gvp) cluster of the cyanobacterium Pseudanabaena sp. strain PCC 6901[J]. DNA Sequence, 2001, 12(5/6): 337-344.
    [11] ACINAS S, HAVERKAMP T, HUISMAN J, et al. Phenotypic and genetic diversification of Pseudanabaena spp.(cyanobacteria)[J]. ISME Journal, 2009, 3(1): 31-46. doi: 10.1038/ismej.2008.78
    [12] REYNOLDS C S. Growth, gas vacuolation and buoyancy in a natural population of a planktonic blue-green alga[J]. Freshwater Biology, 1972, 2(2): 87-106. doi: 10.1111/j.1365-2427.1972.tb00364.x
    [13] 潘双叶, 赵洋甬, 胡建林. 亭下水库伪鱼腥藻昼夜垂直变化初步研究[J]. 现代科学仪器, 2013(3): 136-138.
    [14] 黄志敏, 陈椽, 刘之威, 等. 贵州百花湖夏季浮游植物昼夜垂直分布特征[J]. 生态学报, 2014, 34(19): 5389-5597.
    [15] SHERR E B, SHERR B F. Preservation and storage of samples for enumeration of heterotrophic protists[M]//KEMP P F, SHERR B F, SHERR E B, et al. Handbook of Methods in Aquatic Microbial Ecology. Lewis Publishers: 1993: 207-212.
    [16] LI Z, YU J, YANG M, et al. Cyanobacterial population and harmful metabolites dynamics during a bloom in Yanghe reservoir, North China[J]. Harmful Algae, 2010, 9(5): 481-488. doi: 10.1016/j.hal.2010.03.003
    [17] HASLE G. The Inverted Microscope Method. Phytoplankton Manual[M]. Paris: United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization, 1978.
    [18] 郑洪萍.福建省大中型水库常见淡水藻类图集[M]. 北京: 中国环境科学出版社, 2012.
    [19] 李宗来.北方典型水库水源藻类种群动态和有害代谢物产生规律[D]. 北京: 中国科学院大学, 2009.
    [20] LLOYD S W, LEA J M, ZIMBA P V, et al. Rapid analysis of geosmin and 2-methylisoborneol in water using solid phase micro extraction procedures[J]. Water Research, 1998, 32(7): 2140-2146. doi: 10.1016/S0043-1354(97)00444-2
    [21] 中华人民共和国卫生部. 中华人民共和国国家标准生活饮用水卫生标准[J]. 城镇供水, 2007(4): 27-31.
    [22] RONG C, LIU D, LI Y, et al. Source water odor in one reservoir in hot and humid areas of southern China: Occurrence, diagnosis and possible mitigation measures[J]. Environmental Sciences Europe, 2018(1): 30-45.
    [23] WANG Z J, XU Y, SHAO J H, et al. Genes associated with 2-methylisoborneol biosynthesis in cyanobacteria: Isolation, characterization, and expression in response to light[J]. Plos One, 2011, 6(4): e18665. doi: 10.1371/journal.pone.0018665
    [24] GIGLIO S, CHOU W K W, IKEDA H, et al. Biosynthesis of 2-methylisoborneol in cyanobacteria[J]. Environmental Science Technology, 2011, 45(3): 992-998. doi: 10.1021/es102992p
    [25] HUANG X, HUANG Z, CHEN X-P, et al. The predominant phytoplankton of Pseudoanabaena holding specific biosynthesis gene-derived occurrence of 2-MIB in a drinking water reservoir[J]. Environmental Science Pollution Research, 2018, 25(19): 19134-19142. doi: 10.1007/s11356-018-2086-z
    [26] GAO J, ZHU J, WANG M, et al. Dominance and growth factors of Pseudanabaena sp. in drinking water source reservoirs, Southern China[J]. Sustainability, 2018, 10(11): 1-15.
    [27] SU M, YU J W, ZHANG J, et al. MIB-producing cyanobacteria (Planktothrix sp.) in a drinking water reservoir: Distribution and odor producing potential[J]. Water Research, 2015, 68: 444-453. doi: 10.1016/j.watres.2014.09.038
    [28] JIA Z Y, SU M, LIU T T, et al. Light as a possible regulator of MIB-producing Planktothrix in source water reservoir, mechanism and in-situ verification[J]. Harmful Algae, 2019, 88: 101658. doi: 10.1016/j.hal.2019.101658
    [29] WALSBY A E. Gas vesicles[J]. Microbiological Reviews, 1994, 58(1): 94-144. doi: 10.1128/MMBR.58.1.94-144.1994
    [30] KROMKAMP J C, MUR L R. Buoyant density changes in the cyanobacterium Microcystis aeruginosa due to changes in the cellular carbohydrate content[J]. FEMS Microbiology Letters, 1984, 25(1): 105-109. doi: 10.1111/j.1574-6968.1984.tb01384.x
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出版历程
  • 收稿日期:  2020-02-06
  • 录用日期:  2020-05-02
  • 刊出日期:  2020-11-10
陈志文, 徐亚楠, 苏命, 侯伟昳, 徐晓庆, 于建伟, 贾泽宇, 杨敏. 某水源水库嗅味来源及潜在产嗅藻分布特征解析[J]. 环境工程学报, 2020, 14(11): 3063-3071. doi: 10.12030/j.cjee.202002028
引用本文: 陈志文, 徐亚楠, 苏命, 侯伟昳, 徐晓庆, 于建伟, 贾泽宇, 杨敏. 某水源水库嗅味来源及潜在产嗅藻分布特征解析[J]. 环境工程学报, 2020, 14(11): 3063-3071. doi: 10.12030/j.cjee.202002028
CHEN Zhiwen, XU Yanan, SU Ming, HOU Weiyi, XU Xiaoqing, YU Jianwei, JIA Zeyu, YANG Min. Odor source and distribution characteristics of odor-producing algae in drinking water reservoir[J]. Chinese Journal of Environmental Engineering, 2020, 14(11): 3063-3071. doi: 10.12030/j.cjee.202002028
Citation: CHEN Zhiwen, XU Yanan, SU Ming, HOU Weiyi, XU Xiaoqing, YU Jianwei, JIA Zeyu, YANG Min. Odor source and distribution characteristics of odor-producing algae in drinking water reservoir[J]. Chinese Journal of Environmental Engineering, 2020, 14(11): 3063-3071. doi: 10.12030/j.cjee.202002028

某水源水库嗅味来源及潜在产嗅藻分布特征解析

    通讯作者: 苏命(1984—),男,博士,副研究员。研究方向:饮用水安全与保障。E-mail:mingsu@rcees.ac.cn
    作者简介: 陈志文(1962—),男,博士,教授。研究方向:能源与环境。E-mail:zwchen@shu.edu.cn
  • 1. 上海大学环境与化学工程学院,上海 200444
  • 2. 中国科学院生态环境研究中心,环境水质学国家重点实验室,北京 100085
  • 3. 上海城投原水有限公司,上海 200125
基金项目:
国家水体污染控制与治理科技重大专项(2017ZX07207004);国家自然科学基金资助项目(51878649)

摘要: 华东地区某水源水库近年来出现季节性嗅味问题。为解析嗅味产生来源及其成因,于2018年4月至2019年12月对该水库上游以及库内水体进行长期监测。监测结果表明,2-甲基异莰醇(2-MIB)是主要的土霉味致嗅物质,伪鱼腥藻是该水库潜在产嗅藻种,且其主要为外源输入。相关性分析结果表明,伪鱼腥藻的生长与水温及水下光照(透明度、浊度)等有关。为进一步解析水下光照因素驱动下伪鱼腥藻在水库水体中的分布特征,在水库高嗅期间开展了72 h连续监测,重点分析了伪鱼腥藻昼夜与垂向分布特征。结果表明,在08:00,伪鱼腥藻往表层迁移,在10:00—14:00,表层密度达到最高值,白天在水体中呈现明显的垂向迁移特征,而夜晚在水体中各层的分布无明显变化,这进一步说明水下光照对伪鱼腥藻生长的重要性。以上结果进一步提升了对实际水体中伪鱼腥藻分布规律的认识,可为水源地中伪鱼腥藻导致的嗅味问题提供借鉴。

English Abstract

  • 随着经济的迅速发展,我国城市化进程加快,为保障供水,水库已逐渐成为众多城市的主要水源地。由于水库水一般浊度较低、停留时间较长易导致藻类繁殖,故会产生由藻类代谢产物引起的异味等问题,从而降低饮用水的品质[1],引发公众对饮水安全的担忧[2]。在我国,2-甲基异莰醇(2-MIB)引起的土霉味是饮用水嗅味问题的主要原因之一[3]。由于2-MIB嗅味阈值极低(4~10 ng·L−1)[4],且混凝、沉淀及过滤等常规处理工艺对其去除效果有限,往往需要投加粉末活性炭等深度处理工艺对其加以去除,这不仅会增加制水成本,而且会增加给水厂的运行管理难度。已有研究[5]表明,水库水源中的2-MIB主要由底栖丝状蓝藻生长代谢产生,包括颤藻、席藻等。近年来,日本[6]、美国[7]、中国湖北[8]等许多国家和地区都暴发了浮游型丝状蓝藻伪鱼腥藻产生2-MIB引起的土霉味问题。不同于常规的底栖产嗅藻,伪鱼腥藻细胞内具有伪空胞结构[9-11],能在一定程度上调节其在水体中的垂向位置,以获取适宜的光能与充分的营养盐,进而增加自身的竞争优势[12]。目前,关于伪鱼腥藻的研究相对较少[13-14],尤其是关于伪鱼腥藻和致嗅物质的昼夜与垂向分布规律及其驱动因素的研究鲜有报道。

    本研究选取华东地区某水源水库为研究对象,该水库平均水深为4.3 m,最大水深为6.5 m,水力停留时间为2 ~ 3 d左右。该水库以东太湖为水源,后经太浦河流入水库。该水库近年来出现季节性嗅味问题,通过在库区及太浦河长期对比原位监测,解析了嗅味产生来源,识别了潜在产嗅藻种;同时在嗅味高峰期间,开展了连续72 h的监测,分析了潜在产嗅藻的昼夜及垂向分布特征,并探讨了伪鱼腥藻与理化指标间的关系,以期为解决水源水库中典型嗅味问题提供参考。

  • 根据水库地形以及流场分析,在库区内共设置了7个常规采样点。如图1所示,分别为库东(JZ00)、取水口(JZ01,位于太浦河中)、输水口(JZ02)、库中央(JZ03)、库北(JZ04)、引水渠(JZ05)和泵房(JZ06),同时在水库上游太浦河沿线设置了5个采样点(东太湖口至JZ01间等距离设置5个采样点,图1未标示)。利用多参数水质仪原位测定水体常规理化指标,同时将水样带回实验室用于营养盐、嗅味物质以及藻类计数的进一步分析。水库内的采样频率为每周1次,上游沿线为每月1次。

    为进一步解析潜在产嗅藻在水库水中的分布特征,于2018年7月24日08:00至27日08:00在水库输水口(JZ02)附近开展了72 h连续采样调查。采样时刻为06:00、08:00、10:00、12:00、14:00、16:00、18:00、22:00和02:00,采样深度分别为水面下0.2、0.8、1.5、3.0和5.5 m,其中0.2 m和0.8 m的水样记为表层水,1.5 m和3.0 m记为中层水,5.5 m记为底层水。水样分析监测指标同上。

    采用有机玻璃采水器(SC-01A,2.5 L,北京市格雷斯普科技开发有限公司)对不同水深的水样进行采集。每个样品采集1 L水样,随后分别从中取出100 mL和50 mL样品用于藻类计数和2-MIB测定,样品中分别加入5%的鲁戈试剂[15]与10 mg·L−1氯化汞[16],固定保存;此外,取300 mL水样经0.45 μm滤膜(BX60,上海兴亚净化材料厂)过滤,以用于溶解态营养盐的分析。

  • 将藻类计数样品在100 mL量筒中静置48 h,待藻细胞沉降至底部,移除上层90 mL溶液,完成藻细胞10倍富集过程,随后保持在黑暗中,直至细胞计数。藻种鉴定主要基于显微镜(Nikon DS-Ri1,日本)形态学观察[17]与藻类图谱比对方法[18],藻细胞计数参照显微分析方法[19],并采用藻类计数软件(https://cc.drwater.net)完成。另外,由于丝状藻种与聚团类藻种难以通过细胞直接计数,本研究通过测量丝状藻单位细胞长度与丝状藻总长度估算丝状藻细胞数量,并通过测定聚团类藻细胞密度与藻团总体积估算聚团类藻细胞数量。

  • 样品中致嗅物质2-MIB和土臭素(geosmin)的定量分析采用顶空固相微萃取(HSPME)[20]与气相色谱-质谱(GCMS)联用方法(Agilent 7890/5977,美国安捷伦科技公司)。具体操作为:将10 mL水样和1 g氯化钠置于顶空样品瓶中,首先在60 ℃下以450 r·min−1的转速振荡15 min,然后采用顶空萃取30 min后进样,在进样口处250 ℃解析5 min。样品在气相色谱中采用不分流进样,其升温程序为:柱温箱以60 ℃保持2.5 min,以8 ℃·min−1升温至250 ℃,并保持5 min。质谱检测器采用离子选择模式(SIM)进行定量分析,其中2-MIB定量离子质荷比为95,geosmin的质荷比则为112。

  • 水样中氨氮、硝酸盐氮、亚硝酸盐氮、总磷、总氮和耗氧量的分析分别采用纳氏试剂分光光度法和紫外分光光度法、重氮耦合分光光度法、钼酸铵分光光度法、碱性过硫酸钾消解紫外分光光度法和酸性高锰酸钾氧化法[21]。常规理化参数采用多参数水质分析仪(EXO2,美国)在现场原位分层测定,主要包括水温、电导率、溶解性固体、盐度、pH、氧化还原电位、浊度以及叶绿素等指标。水体透明度用塞氏盘法(黑白两色,直径20 cm)测定。

  • 实验所得数据采用Originpro2016进行统计分析与制图。水库地形图采用R 3.6.0软件绘制。

  • 图2为2018年4月至2019年12月期间该水库中典型土霉味物质2-甲基异莰醇(2-MIB)和土臭素(geosmin)的浓度变化。由2018年和2019年总2-MIB的分布情况可以看出,在2年内,2-MIB浓度存在相同的季节分布规律,整体来看,2019年比2018年略高。2018-11—2019-03期间浓度较低,低于嗅阈值;5—9月期间,检出浓度较高,在2年内,2-MIB浓度出现了2次高峰,分别为2018-05上旬和2018-07中下旬以及2019-04下旬和2019-07中下旬。其中,最高浓度均出现在7月下旬,水库取水口(JZ01)在2019年检测到最高值(187 ng·L−1),3 d后,水库输水口(JZ02)达到该位置最高值(89 ng·L−1)。

    由2018年和2019年总geosmin的分布情况可以看出,2018年geosmin浓度全年均低于嗅阈值。2019年7月末,geosmin浓度首次出现超出嗅味阈值的现象,达到30 ng·L−1,同期2-MIB浓度也相对较高。2019年,geosmin共出现了2次嗅味高峰期,分别在2019-07-22—2019-08-04和2019-09-24—2019-10-06。7月24日,取水口geosmin浓度达到83 ng·L−1,而输水口geosmin浓度在8月2日达到最大值(40 ng·L−1)。与2-MIB类似,geosmin浓度2019年出现峰值的频次和数值均高于2018年,这说明未来geosmin也可能会带来潜在嗅味风险。总体看来,该水库目前土霉味嗅味问题主要是由2-MIB引起的。

  • 图3是该水库在监测期间内(2018-04—2019-10)镜检出的4株丝状蓝藻与2-MIB浓度的Pearson相关分析结果。由图3可知,束丝藻(Pearson相关系数=0.672 5, P<0.01)和伪鱼腥藻(Pearson相关系数=0.726 3, P<0.01)与2-MIB浓度呈显著正相关关系,而颤藻(Pearson相关系数=0.257 4, P=0.15)和浮丝藻(Pearson相关系数=0.318 4, P=0.60)与2-MIB浓度则无明显相关性。由于束丝藻并非典型的产嗅蓝藻,且监测期间内,检出频率较低,不被认为是该水库的产嗅藻。伪鱼腥藻是典型的产2-MIB蓝藻[6, 22-24],也在我国多个水体中检出[22, 25]。RONG等[22]在研究中国南方一水库时发现,伪鱼腥藻是水库中2-MIB主要来源,其生长受到CODMn和DOC的影响。NIIYAMA等[6]在日本琵琶湖分离出2株不同颜色的伪鱼腥藻,其中1株可产生2-MIB。因此,根据现有的证据来看,伪鱼腥藻是该水库中致嗅物质2-MIB的潜在产生来源。

    图4为该水库内7个常规采样点以及上游沿线5个采样点的伪鱼腥藻平均密度的时空变化规律以及库内外伪鱼腥藻的相关性分析结果。由图4可以看出,库内外伪鱼腥藻的平均密度随时间变化的趋势相似。伪鱼腥藻细胞密度从2018年5月开始升高,在7月达到峰值(1.28×106个·L−1),随后开始减少,冬季细胞密度达到最低。2019年,伪鱼腥藻细胞密度出现高峰的时间分别为4、5和7月。由库内外伪鱼腥藻细胞密度的相关性分析结果可知,库内伪鱼腥藻的存在主要来源于上游水体(Pearson相关系数=0.938 5,P<0.01)。

  • 表1为自2018年监测以来伪鱼腥藻与常规水质指标的相关性分析结果。可以看出,伪鱼腥藻的生长与电导率、溶解性总固体、盐度、pH、溶解氧、叶绿素a和透明度呈显著正相关(P<0.01);与氧化还原电位(Pearson相关系数=−0.251 0, P<0.01)和浊度(Pearson相关系数=−0.137 4, P=0.028)呈显著负相关;与总氮和总磷有一定的相关性,但显著性不大(P>0.05);与氨氮、硝酸盐氮、亚硝酸盐氮和耗氧量没有相关性;与水温及采样点有一定的相关性。

    由于水库较小,换水量较大,水体温度未出现明显的层化现象。在5—9月平均水温为25.6 ℃,最高水温出现在7月,达到32.5 ℃。有研究[26]报道,伪鱼腥藻具有很强的温度适应性,最适温度为20~30 ℃。ZHANG等[8]在研究不同温度对伪鱼腥藻产嗅量的影响中发现,伪鱼腥藻在10 ℃下生长速率最低,但产嗅量为最高,在30 ℃下生长速率最高而产嗅量最低。因此,25 ℃下伪鱼腥藻的产嗅量相对较高,可见该水库夏季水温适宜伪鱼腥藻生长。由于该水库中营养盐含量相对充足,总氮浓度为0.8~3.5 mg·L−1,总磷浓度为0.04~0.30 mg·L−1,不是伪鱼腥藻生长限制因素,因而伪鱼腥藻与氮、磷浓度相关性不显著。在本研究中发现,伪鱼腥藻与透明度成正相关,而与浊度呈负相关,这说明其生长与水下光照关系较大,这与已有丝状蓝藻的研究结果[27-28]相符。此外,叶绿素a主要由蓝藻及绿藻等含叶绿素a的藻细胞贡献,其他理化指标与伪鱼腥藻生长关系不大。采样点位置与伪鱼腥藻浓度之间的相关性表明伪鱼腥藻存在空间差异性,进一步发现其细胞密度沿水库取水口至输水口沿程降低,也验证了其主要来源为外源输入。根据以上结果,在高嗅期间水温适宜,营养盐相对充足,水下光照是驱动其生长的重要因素。

  • 在短期内,水下光照主要与藻细胞所在深度和时间相关。因此,为进一步解析潜在产嗅伪鱼腥藻在水库中的分布特征,本研究在水库高2-MIB浓度期间开展了连续72 h的调查。在此期间,共检出藻类7门67属,包括蓝藻门14属、绿藻门30属、硅藻门14属、隐藻门1属、裸藻门3属、甲藻门2属以及金藻门3属。蓝藻门、绿藻门、隐藻门的平均藻细胞密度占比分别为35.1%、30.9%与24.6%,其他藻门总占比则为9.4%。蓝藻门占比最高,是藻类中最主要的组成部分,其中,优势藻种分别是伪鱼腥藻(Pseudanabaena)、平裂藻(Merismopedia)和微囊藻(Microcystis)。从潜在产嗅藻分布来看,除伪鱼腥藻密度较高外,其他丝状蓝藻包括颤藻(Oscillatoria)、束丝藻(Aphanizomenon)以及浮丝藻(Planktothrix)等检出率均较低。

    图5显示了伪鱼腥藻在不同时间和不同水深处的的分布情况。伪鱼腥藻从08:00左右开始往表层水体迁移,10:00—14:00在表层水体中的细胞密度占比达到最高,随后从表层水体逐渐往中层水体迁移,约至16:00在表层水体中的细胞密度占比达到最低值;在15:00—22:00,中层水体中伪鱼腥藻的细胞密度占比较大;而在底层水体中细胞密度占比白天相对较低,夜间相对较高。由此可见,白天伪鱼腥藻在水体中存在垂向迁移运动,而夜间藻细胞密度在各水层无显著差异。伪鱼腥藻的昼夜垂向分布的特点可能与其白天为了进行光合作用往表层迁移,夜里为了更好的吸收营养盐而往底层迁移的特性有关。

    WALSBY[29]研究了鱼腥藻在不同光照条件下的浮力,发现低光照度下的鱼腥藻伪空胞较大,随着光照强度的增加,鱼腥藻的细胞膨胀压力增大,从而破坏伪空胞,导致其浮力损失,表明不同的光照强度确实可以诱导调控藻细胞内伪空胞大小。此外,藻细胞还可以通过对碳水化合物的积累与消耗来调节细胞浮力。KROMKAMP等[30]的研究表明,微囊藻细胞的碳水化合物含量在白天比夜间高,细胞密度与碳水化合物呈正相关。该结果与本研究中伪鱼腥藻从14时开始往下层迁移的现象一致,可能的原因是随着藻细胞光合作用的增强,伪鱼腥藻的碳水化合物含量增加,细胞密度逐渐增大,导致细胞浮力减少。另外,表层过强的光照可使伪鱼腥藻细胞内伪空胞破裂,导致浮力下降[14]。因此,有伪空腔的蓝藻细胞可以根据环境条件调节自身的浮力。

  • 1)该水库的土霉味问题主要是由2-MIB引起的,伪鱼腥藻是该水库的潜在产嗅藻种,其主要来源为外源输入。

    2)电导率、溶解性总固体、溶解氧、透明度、氧化还原电位、浊度等与伪鱼腥藻的生长有关,是驱动伪鱼腥藻生长分布的重要因素。

    3)白天伪鱼腥藻在水体中存在垂向迁移运动,而夜间其在各水层的分布无明显变化。

参考文献 (30)

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