長江下游水體藻類對含沙量烘干法測定準確度影響分析

王 悅 韋立新 郭德俊

(長江委水文局長江下游水環境監測中心，江蘇 南京 210011)

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長江下游水體藻類對含沙量烘干法測定準確度影響分析

王 悅 韋立新 郭德俊

(長江委水文局長江下游水環境監測中心，江蘇 南京 210011)

以長江下游水體優勢種藻類為研究對象，采用烘干法測量含沙量，通過計算全年極限系統誤差和月際實際系統誤差，分析水體藻類密度和組成對含沙量烘干法測定結果準確度的影響。結果表明，在長江下游地區，極限系統誤差值為0.43%，各月實際系統誤差變化范圍為0.002%～0.155%，平均值為0.036%，均遠小于系統誤差允許值，說明下游水體藻類對含沙量烘干法測定結果的準確度幾乎無影響。

水體；藻密度；硅藻門；烘干法；含沙量；長江下游

水體泥沙含量的測定，在水利水電工程建設、水文測報及水土流失治理等領域具有重要的科研與經濟價值[1]。考慮到水體中生活的藻類可能會影響含沙量監測的準確度，本文就長江下游近岸水體藻類對含沙量烘干法測定準確度的影響開展基礎性研究。

1 研究區域及方法

1.1 研究區域

本研究選取每月藻類監測點與含沙量采樣點最接近區域進行比較分析，其中藻類采樣點選取南京大勝關自動監測站右岸表層水體Ⅲ上，南京站含沙量監測選取南京水文試驗站流速儀測流斷面右岸(垂線10)，兩采樣點相距50 m，采樣位置如圖1所示。

圖1 采樣位置示意

1.2 研究方法

利用2015年生態監測藻類群落組成、藻密度成果數據及南京站提供的單測次含沙量數據進行分析。根據《河流懸移質泥沙測驗規范》(GB/T50159—2015)以及系統誤差(同體積藻類重量/水樣含沙量)不大于1%時無影響[2]，因此考慮分析極限值情況。

以含沙量采樣點(垂線10)2015年含沙量最小測次為含沙量極小值，作為影響分析下限；各月藻類監測中單位體積重量最大的測次為藻類重量極大值，作為影響分析上限。通過比較含沙量月際變化最小值與藻類重量月際變化最大值獲得極限系統誤差。同時統計各月對應藻干重與含沙量系統誤差變化，獲得月際實際系統誤差變化。通過分析比較極限系統誤差、實際系統誤差兩者與系統誤差允許值(1%)的差別來作出判斷。若兩者均不超過1%，則可說明藻類對含沙量測定準確度無影響；若任一系統誤差大于1%，則需進一步設計實時監測補充試驗。

1.2.1 含沙量測定

含沙量數據依據《河流懸移質泥沙測驗規范》(GB/T50159—2015)，采用烘干稱重法獲得，即經過量積、沉淀、過濾、烘干、稱重等步驟，得出一定體積水體中的干沙重量[2]。單位體積內所含干沙的質量，稱為含沙量，用Cs表示，單位為kg/m3。

表1 2015年南京大勝關自動監測站藻類生態監測成果

1.2.2 藻類重量測定

藻類數據獲得依據《水庫漁業資源調查規范》(SL167—2014)，鏡檢統計藻類種類組成及對應藻密度[3]。單位體積藻類濕重采用體積換算為生物量(濕重)方法，與水體相對密度近似為1；體積的測定根據浮游植物的體型，按最近似的幾何形狀測量必要長度、高度、直徑等，換算出實際體積，并計算出每種藻類的平均濕重[4]。濕重還可以通過換算方式轉變為干重，一般藻類含水率為90%以上[5]，本研究以90%計算，則計算公式如下：

(1)

(2)

式中，M為單位體積藻類生物量，g/L；K為單位體積藻類總干重，g/L；Ni為單位體積水樣第i種藻類藻密度，個/L；Vi為單位體積水樣第i種藻類平均體積，μm3/個；ρH2O為水的密度，kg/m3；WH2O為含水率，%。

2 測量及統計結果

2.1 含沙量統計

本次含沙量數據來自南京站2015年實測數據，統計其右岸水面含沙量數據(垂線10，相對水深0.2，水深范圍2.5～4.0m)。由圖2可知，含沙量最小值位于2月26日附近，采用實測值 0.014 kg/m3作為含沙量極小值。

圖2 2015年南京大勝關斷面實測含沙量過程線

2.2 藻類濕重計算

2015年藻類生態監測成果如表1所示。分析全年數據可知，全年藻密度最大月份為4月，合計11.65×104個/L，優勢種為硅藻門直鏈藻屬，組成比例為：藍藻門1.97%，硅藻門83.69%，隱藻門1.10%，裸藻門4.98%。由于絕大多數類群為硅藻門，并且根據現成資料主要浮游植物細胞的平均濕重，直鏈藻較其他硅藻門藻類平均濕重大，細化至各種藻類分析對極值法影響較小，故將樣本擬定為100%直鏈藻屬，即直鏈藻屬藻密度=11.65×104個/L。

根據直鏈藻體積公式V=πr2h[4]，其中，r為浮游植物幾何體型的半徑，μm；h為高度，μm。經測量和計算，直鏈藻屬平均體積為 5.296×103μm3/個。

3 誤差分析

3.1 極限系統誤差值

由上述統計分析可知，直鏈藻屬藻密度為11.65×104個/L，平均體積為5.296×103μm3/個，由公式(2)可得單位體積藻類總干重，即K=6.170×10-5kg/ m3。

由上文可知，最大K值為 6.170×10-5kg/m3，含沙量最小值為 0.014 kg/m3，則極限系統誤差(同體積藻類重量最大值/水樣含沙量最小值)為0.43% 。

3.2 實際系統誤差值

根據現有資料統計的主要浮游植物細胞的平均濕重及各門藻類按對應屬平均濕重(無對應資料時按相近屬最大值計算)[4]，利用單位體積藻類總干重K，換算各月藻類干重[4]。統計各月含沙量算術平均值，計算與各月藻類干重系統誤差值，得出各月藻類干重過程線和各月系統誤差過程線(見圖3，4)。

圖3 2015年各月藻類干重過程線

圖4 2015年各月系統誤差過程線

由圖3和圖4可知，長江下游月際藻類干重變化與藻密度變化基本一致，大部分月份均同步變化。其中藻密度、干重、系統誤差峰值均集中于3、4月份， 其余月份僅為峰值的1.3%～32%。

綜上，下游近岸水體各月藻類干重變化與各月系統誤差變化趨勢一致，極限系統誤差值為0.43%，各月實際系統誤差變化范圍為 0.002%～ 0.155%，平均值為 0.036%，中位數為 0.017%，均遠小于1%，故判定藻類對含沙量測定準確度無影響。但考慮到長江流域藻類分布不均勻這一現狀，分析由古代硅藻的遺骸所組成的硅藻土，其化學成分以SiO2為主，具有眾多的殼體孔洞，松散密度為0.47 g/cm3[6]。針對其上述特征，可采用過濾濃縮水樣，坩堝加熱至灰白后轉入離心管，快速離心去除上層液體，并通過鏡檢判斷去除率，從而獲得基本去除硅藻門藻類的測定水樣，可為今后相關測定方法的研究工作提供參考。

4 結 論

本文采用全年極限系統誤差值和月際實際系統誤差值對比分析長江下游水體藻類對含沙量烘干法測定準確度的影響，結果表明，由于下游藻類藻密度過低，對含沙量測定結果準確度幾乎無影響。若考慮推廣至長江流域，由于藻類分布不均勻，特別是上游及庫區藻密度較大，則極可能對含沙量烘干法造成影響。

[1] 水利部水文局. 江河泥沙測量文集[M].鄭州:黃河水利出版社,2000.

[2] GB/T50159—2015河流懸移質泥沙測驗規范[S].

[3] SL167—2014水庫漁業資源調查規范[S].

[4] 章宗涉,黃翔飛. 淡水浮游生物研究方法[M].北京：科學出版社,1995.

[5] 國家環境保護總局編. 水和廢水監測分析方法[M]. 第4版. 北京：中國環境科學出版社，2002.

[6] Gendron-Badou A, Coradin T, Maquet J, et al. Spectroscopic characterization of biogenic silica [J]. Journal of Non-Crystalline Solids, 2003, 316:331-337.

(編輯：陳紫薇)

2016-09-15

王悅，女，長江委水文局長江下游水環境監測中心，工程師．

1006-0081(2016)11-0065-03

S968.41

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