沉水植物化感作用对西湖湿地浮游植物群落的影响

通过微宇宙实验,在控制光照和营养盐浓度的条件下分别研究了苦草(Vallisneria spiralis)、金鱼藻(Ceratophyllum demersum)和穗花狐尾藻(Myriophyllum spicatum)的化感作用对采集于杭州西湖湖西湿地的藻类密度、叶绿素a浓度、群落结构、多样性指数等的影响。其结果表明,3种沉水植物对微宇宙系统中的藻类都具有明显影响,藻类密度与叶绿素a浓度受到显著抑制,3个草-藻研究系统中藻类群落结构都发生了变化。在实验末期苦草组、金鱼藻组和穗花狐尾藻组中藻类总生物量(以细胞密度计)分别较初始值降低了37.06%、78.37%和83.40%。栅藻对3种沉水植物的化感作用敏感性较弱。藻类生物多样性方面,穗花狐尾藻系统中最高,其次是金鱼藻组,最后是苦草组,其Shannon-Wiener指数(H)分别为2.76、2.06和0.72,穗花狐尾藻组中H的显著高于苦草组(P<0.05)

沉水植物化感作用对西湖湿地浮游植物群落的影响

通过微宇宙实验,在控制光照和营养盐浓度的条件下分别研究了苦草(Vallisneria spiralis)、金鱼藻(Ceratophyllum demersum)和穗花狐尾藻(Myriophyllum spicatum)的化感作用对采集于杭州西湖湖西湿地的藻类密度、叶绿素a浓度、群落结构、多样性指数等的影响。其结果表明,3种沉水植物对微宇宙系统中的藻类都具有明显影响,藻类密度与叶绿素a浓度受到显著抑制,3个草-藻研究系统中藻类群落结构都发生了变化。在实验末期苦草组、金鱼藻组和穗花狐尾藻组中藻类总生物量(以细胞密度计)分别较初始值降低了37.06%、78.37%和83.40%。栅藻对3种沉水植物的化感作用敏感性较弱。藻类生物多样性方面,穗花狐尾藻系统中最高,其次是金鱼藻组,最后是苦草组,其Shannon-Wiener指数(H)分别为2.76、2.06和0.72,穗花狐尾藻组中H的显著高于苦草组(P<0.05)

杭州西湖浮游植物群落对沉水植物恢复的响应

为评价杭州西湖沉水植物恢复对浮游植物群落的影响,以西湖湖西水域(茅家埠、乌龟潭、浴鹄湾)为代表,通过5年连续采样监测数据,研究了该区域沉水植物恢复前后浮游植物物种组成、生物量、多样性指数及其与水质理化参数的动态变化关系。结果表明, 2009 - 2013年共检出浮游植物156种,隶属8门、78属,其群落结构在3个湖区间不存在显著差异(P > 0.05),藻类优势种的年际变化呈现由绿藻门(Chlorophyta)的球衣藻(Chlamydomonas globosa) 、小球衣藻(Chlamydomonas microsphaera)和蓝藻门(Cyanophyta)的铜绿微囊藻(Microcystis aeruginosa)、不定微囊藻(Microcystis incerta)逐渐向绿藻门的蛋白核小球藻(Chlorella pyrenoidosa) 、细丝藻(Ulothrix teneriima)、多形丝藻(Ulothrix variabilis)和硅藻门(Bacillariophyta)的颗粒直链藻(Melosira granulata) 、具星小环藻(Cyclotella stelligera)转变。浮游植物群落的Margalef和Shannon-Weiner多样性指数分别在0.632 ~ 3.396和0.581 ~ 4.438之间变化,指示水体处于中度富营养状态且有转好趋势。调查期间水体总氮和总磷浓度分别在0.92 ~ 5.26 mg /L和0.005 ~ 0.108 mg /L。水质理化参数分析表明,茅家埠和乌龟潭浮游植物生物量与水体总氮的变化呈显著正相关(P < 0.05) 。研究表明,相比工程实施前,西湖湖西水质有明显好转,沉水植被恢复是富营养化水体治理的有效措施之一

西湖沉水植物恢复过程中物种多样性的变化

中国湖泊的富营养化与生态系统退化问题已非常严重,太湖、滇池、东湖、西湖等许多湖泊都出现了不同程度的富营养化现象,水生植被消亡、蓝藻水华频发,已经成为制约区域经济社会可持续发展的重要限制因素。沉水植物的恢复重建已成为富营养化水体生态修复的关键手段之一与研究热点。对国家“十二五”水专项的浙江杭州西湖的沉水植物恢复示范区中的物种多样性的变化特征进行了分析,依据植物种在示范区各水域的出现频率与各生活型植物种的组成,探讨了沉水植物恢复过程中植物种绝灭与定居特点。物种多样性指数分析表明:沉水植物恢复工程是沉水植物物种多样性不断增加的过程,恢复工程首先导致恢复示范区内特有种的出现,其次为稀有种。从植物的生活型来看,多年生沉水植物受示范工程的影响最大,而一年生沉水植物可存活于示范工程区的内部与外部,在示范工程区内沉水植物物种的绝灭速率小于定居速率。这表明,在湖泊恢复沉水植物,第一,必须要有一定的保护区域;第二,要合理利用湖泊资源,实行科学的湖泊管理制度;第三,有效恢复沉水植物群落需要经历一定时间与空间的生态重组过程

Power system abnormal data identification method

本发明涉及一种电力系统异常数据辨识方法，包括将电力系统正常数据作为训练样本，训练神经网络；将待检测数据输入训练后的神经网络，获得残差序列；基于仿射传播聚类算法对残差训练进行聚类；根据各个类别的特征和类内距离进行异常数据判断。本发明利用混沌粒子群算法来进行神经网络训练，同时采用仿射传播聚类算法来实现数据聚类，能够显著降低计算量，同时不依赖采样分布，有效地提高了电力系统异常数据辨识的准确性