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    藍藻葉綠素在線監測預警系統

    2013-10-08 11:33:00  來源:
     藍藻葉綠素在線監測預警系統
     
     
    中國水源地水華暴發的現象己經打破了地域限制,在國內各地區均有水華暴發的文獻記載,特別是長江中下游地區湖泊全面富營養化,己成為水華暴發頻率*高的地區。與水華暴發相關的主要是藍藻和葉綠素指標,在線監測系統技術均比較成熟且與國際研究處于同一水平。
       
    水華暴發的預測預警方面,則多采用數學模型模擬湖泊或水庫的富營養化狀態進而預警藍藻暴發,如太湖地區在水動力學、水質和生態系統動力學模型方面開展了多項研究,得到了多項研究成果,但大部分模型未對湖泊的生態動力學變化作深入研究,無法真正做到預警。
    上海清淼光電科技有限公司采用深紫外光譜測量,直接通過測量藍藻或葉綠素含量,可以直觀監測藍藻等水華藻類濃度變化趨勢,進而實現預警。
     
    由于藍藻暴發過程復雜、機制不明確、影響因素多樣等限制條件的存在,至今國內外均沒有完全成功的案例,部分曾被認為藍藻己經絕跡的地區重新出現藍藻暴發(武漢東湖),更多的區域則是在長達幾十年的治理之后仍無法根治這個問題(日本霞浦湖、中國太湖等)。藍藻暴發可以隨時間、地域、緯度而變化,暴發機理存在共同點,但影響因素、控制措施則存在較大的差異。
     
    存在問題與發展趨勢
    國內外對于水源地藍藻暴發的關注集中在暴發機制、風險評估、控制對策、預警預測等幾個方面,但由于藍藻暴發發生歷史成因復雜,在機理機制方面尚未形成統一認知,對于暴發之后的風險評估手段、控制對策的研究也存在地域差異,而預警預測的研究理論仍在探索中。
    在全球氣候變暖的大背景下,出現藍藻的地方越來越多,不少已經得到控制的水體又重新出現藍藻暴發,越來越復雜化。
       
    有關藍藻暴發預警預測的研究*難以突破,現有的研究集中于模型預測,但無論是基于經驗模型還是機理模型由于其本身發展仍存在種種未知,往往對于歷史的回溯較好,但對于未來藍藻暴發的預測往往驗證結果存在較大誤差,同時建模過程復雜、模型過于龐大不便于調控等問題也限制了這種預測模式的推開,因而未來有關預警、預測的研究更注重時效性、準確性以及便于調控等方面。
    通過對已經暴發藍藻的水源地分析尋找影響藍藻暴發的內在、外在因素,同時對未來新的水源地重心進行調查、模擬研究,評估新水源地藍藻暴發的風險,以期能為新建水源地基于藍藻暴發的調控管理提供理論支持與對策研究。在以上研究的基礎上,針對不同類型的水源地,提出包含監測、預控、控藻及應急響應在內的上海水源地基于藍藻暴發的控制管理體系。

    因此,加強水源地藍藻水華的控制管理體系研究,對于保障上海市城市供水安全有著十分突出的戰略意義和作用。
    藍藻暴發是整個水體生態系統嚴重退化的表現,是水體富營養化累積到一定程度出現的不可逆轉的表現。
    處于較嚴重富營養化狀態的淺水湖泊而言,浮游細菌和浮游藻類中所儲存營養物質的總量遠大于底泥中所持有的營養物質總量。此外,大部分此類營養物質被浮游細菌分解而直接進入湖體,僅小部分營養物質被輸入到底泥中。浮游細菌的分解產物一般可直接被湖體藻類所吸收,尤其氮的分解產物主要為氨氮,水生生物對其利用效率極高。這也可能是大部分此類富營養化湖泊氨氮濃度持續上升、藍藻暴發頻率不斷增大的關鍵原因之一。
    水源地藍藻暴發預警體系初探
    藍藻水華的暴發可能對當地漁業、供水、景觀等多方面造成不利影響,不同的利益團體對藍藻水華的關注有一定的差異,但對飲用水安全的影響*為引為關注。世界衛生組織  (WHO)在上世紀90年代在全球范圍內組織開展了相關的調查和研究,對藍藻水華的預警和風險管理提出了指導意見。
    目前國際上開展藍藻水華的預警多以世界衛生組織提出的相關資料為依據。在線常規和應急監測方案設計
    為預防藍藻水華的環境監測分為常規監測和應急監測兩方面,其監測的項目和方法各有側重。同時不僅要開展水質相關項目的監測,還應配套相應的水文氣象等要素監測。為藍藻水華暴發的預警和防控提供及時準確的依據。
    在線監測方案
        監測項目:
    pH、溶解氧、化學需氧量、高錳酸鹽指數、氨氮、總氮、總磷、藍藻、葉綠素a、透明度、懸浮物、電導率等;
      
    藍藻暴發預警信息獲取
    預警信息的分級評估、預案制定和執行的基礎,論文借鑒WHO將評估藍藻毒素的健康風險的信息來源和相應的管理方案分為六個類型。

    藍藻暴發預警分級體系
    藍藻暴發預警等級快速識別,是科學評估藍藻暴發影響和采取有效減緩對策措施的關鍵步驟。然而,藍藻暴發的影響因素較多,其中許多因素的分析監測相對復雜,難以快速得出準確結果
    借鑒通用的臺風預警等級標準,將水庫藍藻暴發的預警等級從低到高劃分為白色預警、綠色預警、黃色預警、紅色預警等4級。
    對于藍藻增殖的影響而言,在不同的運行狀態、水文氣象條件下,水體中營養鹽的臨界標準值難以有統一確定的標準限值,還需結合更深入的室內模擬和多年的運行資料進行分析。         
    通常采用藻類的調查指標作為主要判別因子,浮游植物細胞計數指標受觀測者的操作水平影響較大,采用葉綠素a的質量濃度相對操作更易統一和準確,同時也有較直觀的意義。

    藍藻暴發分級應急對策
    根據風險識別的結果,及時采取相應的對策措施,以減緩藍藻水華風險的危害,是風險預警和管理的目標。風險應急對策應針對不同的風險等級、主要風險因素等提出相應的策略:
    .白色預警:開展連續的水環境監測,根據編制的詳細預案,對近期藍藻水華的變化態 勢進行預測,并對可能造成的危害進行預判:
    .綠色預警,當藍藻和營養鹽超過臨界值,應加強對取水口和進入水廠的原水進行藻毒素的,啟動水庫排水閘,盡量將表層水排出水庫,以減少水庫內浮游藻類的聚集:
    .黃色預警,進行連續的水質和藻毒素的監控,進行風險評估,在庫區進行攔藻,施用無毒的殺藻劑和絮凝劑,以抑制藻類的過度增殖:
    .紅色預警,關閉水源,停止向水廠供水,進行高頻次的監測,對以后重新啟用水源進行評估。
     
    上海清淼光電科技開發的水質遠程測控系統----藍藻葉綠素監測預警系統,實現對水質進行及時、有效地遠程監測和水華預測預警,從而為提前治理水華提供決策支持。 
    系統結構 
    水質監測與水華預警系統按照物理功能分類主要由三個部分組成,即:水質信息采集終端、GPRS網絡及監控中心系統。 
    水質信息采集終端負責采集水質信息數據并將采集到的水質信息數據送上GPRS網絡,GPRS網絡負責將水質信息數據通過Internet上傳至監測中心,監測中心由監測中心服務器、數據庫服務器和監測中心終端操作計算機構成,在相應的軟件系統支持下完成對上傳數據進行接收、處理及顯示的功能。
    功能介紹 
    水質信息采集 
    水質信息采集設備置有水質傳感器和變送器。采集的量有PH值、濁度、溶解氧、總磷、總氮、藍藻、葉綠素濃度等。傳感器輸出的模擬電平信號接入無線采集終端的數據采集單元,采用單片機進行模擬量采集。由單片機完成時間和水質信息數據打包,打包后的數據可由單片機外設接口將采集到的水質信息數據通過串口通信方式發送給后端的GPRS模塊。 GPRS遠程傳輸 
    考慮到水質檢測傳感器的布點靈活、傳輸數據量不大、測量數據可根據用戶設置的時間間隔進行傳輸等特點,選擇GPRS無線網絡技術用于水質信息的實時傳輸。GPRS無線數據傳輸具有設備成本低、數據傳輸安全可靠、使用靈活方便等特點,非常適合遠程數據傳輸上的應用。 
     
    對于水質信息實時監測系統來說,GPRS能夠利用電信運營商的網絡進行靈活的布點,而其流量計費的方式和較高的數據傳輸速度都符合水質信息的傳輸特點。并且利用GPRS無線網絡技術還可將不同水域的水質信息匯集到監測中心進行處理,從而實現一個監測中心同時對多個水域進行水質監測與水華預測。
     水華上位監測預警系統 
    在水質監測與水華預警系統中,水質信息數據通過GPRS網絡由監測中心服務器接收后,數據實時存儲于數據庫服務器中,終端操作計算機通過實時獲取數據庫中的水質信息數據,進行水質評價和水華預測預警處理。 
     該系統能快速、準確的完成水質檢測數據的采集和無線傳輸,使檢測人員能夠實時查看水質信息,還能夠查詢歷史數據,進行后期的處理。提供美觀友好的監控畫面,方便有關領導檢查和監視;對水體進行富營養化評價,預測發現異常即自動報警。
     

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    吳先生
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