水库藻类与富营养化指标相关性研究

单 敬

(天津水务集团有限公司 水质监测中心，天津 300040)

随着社会和经济的发展，人类活动造成的污染加剧了水体富营养化的进程［1］，特别是水体中氮、磷含量升高，容易导致藻类爆发，发生藻类水华危害［2］。藻类大量繁殖会使水体pH值增高，总碱度降低，影响水处理效果。藻类的死亡、腐败也会加重水体的腥臭味，影响水体感官，开展藻类总数监测具有重要意义。

水体中叶绿素含量可以在一定程度上表征浮游藻类的数量。总磷、总氮也是藻类生长的影响因素，是水库富营养化的重要指标。大量研究表明，水体中总氮、总磷、叶绿素与藻类数量之间存在密切关系，但研究大多针对单因素对藻类生长的影响。笔者通过拟合多元线性回归方程，分析高藻期和低藻期影响藻类生长的多因素与藻类计数的线性关系，并对相关性进行验证，从而估算藻类总数。

1 试验仪器与材料

1.1 试验仪器

Thermo Fisher Evolution 300紫外/可见分光光度计、Agilent Cary 1000紫外/可见分光光度计、高压蒸汽灭菌锅、离心机、组织研磨机、Olympus显微镜。

1.2 试验材料

总氮:碱性过硫酸钾溶液(40 g/L)、盐酸(1+9)溶液、硝酸盐氮溶液。

总磷:过硫酸钾溶液(50 g/L)、抗坏血酸溶液(100 g/L)、硫酸(1+1)溶液、钼酸盐溶液、磷酸盐磷溶液。

叶绿素:饱和碳酸镁溶液、丙酮(优级纯)。

藻类计数:鲁哥氏碘液。

1.3 试验方法

1.3.1 总氮的检测方法

取10．00 mL水样于25 mL具塞磨口玻璃比色管中，加入5 mL碱性过硫酸钾溶液，盖紧管塞，用纱布和线绳扎紧。将比色管置于高压蒸汽灭菌锅中，加热至120℃开始计时，保持温度在120～124℃之间30 min。自然冷却后，取出比色管冷却至室温，按住管塞将比色管中的液体颠倒混匀2～3次。

加入1．0 mL盐酸溶液，用水稀释至25 mL刻线，盖塞混匀。用10 mm石英比色皿，在紫外分光光度计上，以纯水作参比，分别于波长220和275 nm处测定吸光度。

1.3.2 总磷的检测方法

量取25．00 mL水样于50 mL具塞磨口玻璃比色管中，加入4 mL过硫酸钾溶液，盖紧管塞，用纱布和线绳扎紧。将比色管置于高压蒸汽灭菌锅中，加热至120℃开始计时，保持温度在120～124℃之间30 min。自然冷却后，取出比色管冷却至室温，用纯水稀释至刻线。

加入1 mL抗坏血酸溶液并混匀，30 s后加入2 mL钼酸盐溶液充分混匀。室温下放置15 min后，用30 mm石英比色皿，以纯水作参比，在700 nm波长下测定吸光度。

1.3.3 叶绿素的检测方法

将水样尽快过滤浓缩，在过滤完成前，加入约2 mL饱和碳酸镁溶液，以防止叶绿素降解。加入2～3 mL 90%丙酮溶液，并在500 r/min下浸渍1 min，转移到组织研磨机进行研磨。离心后转移澄清提取液至1 cm比色皿中，分别在630，657和664 nm处读取吸光度，计算叶绿素含量。

1.3.4 藻类计数的检测方法

向水样中加入鲁哥氏碘液进行沉淀，转移浓缩后的样品，注入计数框内，小心盖好玻片，使样品均匀分布且计数框内无气泡，然后在10×40倍显微镜下计数。

2 试验结果与分析

2.1 相关系数的检验

选取水库2017—2019年高藻期(5—10月)和低藻期(11—4月)各30组总氮、总磷、叶绿素与藻类计数的监测数据，如表1和表2所示。

表1 高藻期水库总氮、总磷、叶绿素和藻类计数检测结果

续表1

表2 低藻期水库总氮、总磷、叶绿素和藻类计数检测结果

假设总氮、总磷、叶绿素和藻类计数之间存在线性关系，关系式为y=a+b1x1+b2x2+b3x3+b4x4，根据检测结果汇总，通过多元线性回归分析，得到高藻期回归方程:y=631．5x1+36 238．4x2+124．5x3－1 920．7，r=0．917;低藻期回归方程:y= －31．7x1－2 553．9x2+40．0x3+382．1，r=0．697。

经相关系数临界值表查得，当自由度df=26，给定显著水平α=0．01时，相关系数的最小值rmin=0．479。拟合高藻期和低藻期回归方程的相关系数均为r＞rmin，因此所得线性方程成立，即高藻期和低藻期的总氮、总磷、叶绿素和藻类计数分别直接存在线性相关性。

2.2 方差分析与F检验

根据F检验的公式，分别计算高藻期和低藻期的30组数据之间各差异源的自由度df、平方和SS以及均方MS，结果见表3和表4。

表3 高藻期多元回归方程的方差分析

从表3可以看出，在给定的显著性水平α=0．01下，从 F 分布表中查得 F0．01(3，26)=4．64，而计算所得 F=46．4，由于 F ＞ F0．01(3，26)，因此判定总氮、总磷、叶绿素和高藻期的藻类计数之间存在显著的线性相关性。用总氮、总磷、叶绿素的检测数值估算高藻期的藻类计数存在可行性。

表4 低藻期多元回归方程的方差分析表

通过表4可以看出，在给定的显著性水平α=0．01 下，从 F 分布表中查得 F0．01(3，26)=4．64，而计算所得 F=8．20，由于 F ＞ F0．01(3，26)，因此总磷、总氮、叶绿素和低藻期的藻类计数之间也存在显著的线性相关性。

2.3 误差检验与分析

通过数据分析得出，高藻期和低藻期总磷、总氮、叶绿素与藻类计数之间分别存在显著相关性。根据方程分别得到水库高藻期和低藻期的藻类计数的估算值，并与实际检测结果比较，得到相对误差如表5和表6所示。

表5 高藻期藻类检测值与估算值之间的相对误差

表6 低藻期藻类检测值与估算值之间的相对误差

续表6

通过分析可以看出，高藻期30组数据中有7组数据的相对误差超过30%，其中有3组误差偏大，超过50%。低藻期30组数据中有8组数据的相对误差超过30%，其中有5组超过50%。利用拟合线性回归方程推算高藻期的藻类计数更加准确。春夏季为高藻期，也是藻类爆发的高峰期，应急检测频率高，运用该方法估算藻类计数，可以缩短检测时间，提高应急检测效率。

3 结果

① 通过多元线性回归方程分析，建立了高藻期和低藻期总氮、总磷、叶绿素和藻类之间的线性回归方程并对其相关性进行了显著性检验，得到高藻期 y=631．5x1+36 238．4x2+124．5x3－1 920．7，r=0．917;低藻期:y= －31．7x1－2 553．9x2+40．0x3+382．1，r=0．697。

② 检验结果表明，高藻期和低藻期的总氮、总磷、叶绿素对藻类计数均具有显著影响。运用该方程验证藻类计数，大部分数值均可控制在相对偏差30%以内，且更适合高藻期藻类的估算，有助于缩短检测时间，提高检测效率，从而指导生产。