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主管单位 中华人民共和国
工业和信息化部
主办单位 哈尔滨工业大学 主编 李隆球 国际刊号ISSN 0367-6234 国内刊号CN 23-1235/T

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引用本文:梁恒,陈忠林,瞿芳术,田家宇,李圭白.微宇宙环境下藻类生长与理化因子回归研究[J].哈尔滨工业大学学报,2010,42(6):841.DOI:10.11918/j.issn.0367-6234.2010.06.002
LIANG Heng,CHEN Zhong-lin,QU Fang-shu,TIAN Jia-yu,LI Gui-bai.Regression equations between algae propagation and physico-chemical factors under microcosm environment[J].Journal of Harbin Institute of Technology,2010,42(6):841.DOI:10.11918/j.issn.0367-6234.2010.06.002
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微宇宙环境下藻类生长与理化因子回归研究
梁恒, 陈忠林, 瞿芳术, 田家宇, 李圭白
哈尔滨工业大学城市水资源与水环境国家重点实验室
摘要:
为考察水库水中藻类生长与理化因子的相关性,用微宇宙环境模拟藻类生长过程并监测理化因子变化,建立相关回归统计方程.以微宇宙环境中鱼腥藻、微囊藻和中度营养状态水体中藻类的生长为研究对象,考察藻类生长过程中理化因子的变化,建立藻生长与环境因子的线性相关矩阵,并建立相关预测方程.实验结果表明:总磷和水温是影响藻类生长显著因子;通过总磷和水温建立起的相关预测方程,能够预测水体内藻细胞浓度变化.微宇宙环境下基于理化因子所建立起的藻类生长预测方程有助于水厂准确预测藻类浓度,及时调整水处理工艺.
关键词:  微宇宙环境  藻类生长  理化因子  回归分析
DOI:10.11918/j.issn.0367-6234.2010.06.002
分类号:Q945
基金项目:国家自然科学基金资助项目(50808051);哈尔滨工业大学城市水资源与水环境国家重点实验室开放基金资助项目(HIT.ES200803).
Regression equations between algae propagation and physico-chemical factors under microcosm environment
LIANG Heng, CHEN Zhong-lin, QU Fang-shu, TIAN Jia-yu, LI Gui-bai
State Key Laboratory of Urban Water Resources and Environment,Harbin Institute of Technology,Harbin 150090,China
Abstract:
In order to investigate the correlation between algae propagation and physico-chemical factors for reservoir water,the algae propagation was modelled and the factors were monitored under the microcosm environment for building regression equations. The linear matrix based on the biomass of anabaena(ACD),microcystis(ACM) and algae(AC) in moderate eutrophic situation was built. Results showed that the reservoir is phosphorous-limited and relative to total phosphorous (TP) and temperature. The prediction equations based on TP and temperature can predict algae concentration variations. The prediction equations bulit under microcosm conditions can help water plants predict algae concentrations and adjust water treatment processes according to the equations’results.
Key words:  microcosm environment  algae propagation  physico-chemical factors  regression analysis

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