拒马河浮游植物群落特征及水质评价

2004年4月至11月对拒马河北京段的浮游植物进行了调查研究,共鉴定出203种浮游植物,隶属8门29科64属,其中以硅藻门种数最多,占种类总数的64.04%.4月至11月硅藻在各采样点出现频度均为100%,其数量占藻类总数的73.92 %,说明硅藻为优势类群,浮游植物的群落结构属于硅藻型.浮游植物的平均密度为77.88×104个/L,呈现出明显的季节变化,并且各采样点也有差别.依据污染指示种判断拒马河的水质为β-中度污染至寡污染水体,依据Shannon-Weaver多样性指数判断总体为寡污染水体.从以上评价指标综合分析,拒马河水质污染较轻,为寡污染水域,但可能有向中污染类型转化的趋势.     

粤东柘林湾浮游植物与生态因子的灰关联-回归分析

应用灰关联方法对 2 0 0 1年 1 0月至 2 0 0 2年 7月柘林湾海域的海水采样结果进行数据分析 ,在磷酸盐、硅酸盐等 1 1项生态因子中找出影响浮游植物密度的关键因子 .根据这个结果 ,进一步建立了以这些关键因子为自变量的线性回归模型 ,模型最后的分析结果和灰关联分析的结果一致 ,即 Fe、水温、浊度是影响柘林湾浮游植物密度的关键因子 .     

山东省大中型水库浮游生物研究：Ⅲ 浮游植物与环境因子的关系

报道１９８９年山东省３０多个大中型代表水库浮游植物总生物量（ＴＢ）、微型浮游植物生物量（ｎａｎＢ）和各类主要浮游植物与８种理化因子的相关关系。结果表明，与浮游植物生物量相关的较为重要的理化因子依次是总磷（ＴＰ）、化学耗氧量（ＣＯＤ）、硬度（Ｈ）、透明度（ＳＤ）和深度（Ｚ）。总体上，ＴＰ、ＣＯＤ和Ｈ与浮游植物生物量呈正相关，而ＳＤ和Ｚ则呈负相关。各种理化因子与ＴＢ的关系和与ｎａｎＢ的趋于一致；与各主     

浮游植物对海水溶油净化作用的初步研究

本文研究了海水中溶油对骨条藻、角毛藻，三角褐指藻、金藻、甲藻、杜氏盐藻的生长影响。结果表明杜氏盐藻、三角褐指藻、甲藻等在含油海水中9天左右达到最高含量，且在17天左右仍维持最高含量，表明这些藻的耐油性较好。这些耐油藻使海水中石油含量下降3－6倍，表明它们对海水中溶油有净化作用。     

滇池浮游植物种类的动态变化

 报道2001~2002年对滇池浮游植物群落的调查结果.调查期间共鉴定出浮游植物107种及变种.隶属于6个门.其中绿藻门有50个种及变种,占总种数的47.2%;硅藻门有33个种及变种,占总种数的31.1%;蓝藻门微囊藻属的浮游植物在上数量上占绝对优势,占总数量的84.27%.滇池浮游植物群落是一个蓝藻占绝对优势的蓝藻-绿藻型.浮游植物小型化趋势明显.浮游植物种类在夏初和春天种类较多,秋冬季较少.浮游植物物种的平面分布有一定的差异,但不十分显著.     

海洋浮游植物的细胞周期与细胞信号转导

海洋浮游植物生长代谢与海洋环境刺激之间的信号传递都涉及细胞内各种信号转导过程，并最终通过调节细胞周期的运行控制浮游植物的增殖、种群生长动力及初级生产力.以cyclin-CDK为中心的细胞周期调控机制以及以Ca²⁺/CaM为中心的信号系统的研究越来越受到人们的关注. 其中涉及海洋浮游植物细胞周期蛋白种类的发现、细胞信号传递系统的确定、细胞周期蛋白作为生长标志用于精确估计海洋浮游植物的原位生长率、产毒赤潮浮游植物毒素分泌与细胞周期的关系、外源因素对浮游植物细胞周期的影响等.文中综述了近年来国外在海洋浮游植物细胞周期及细胞信号转导方面的最新研究进展.     

厦门海域浮游植物和细菌对溶解有机磷的利用

应用（３２）Ｐｉ同位素稀释法，测定了外加溶解有机磷化合物（ＤＯＰ）对浮游植物和细菌吸收（３２）Ｐｉ的影响．结果表明：厦门海域浮游植物和细菌均能不同程度地利用ＤＯＰ，从抑制程度（百分率）来看，浮游植物对ＤＯＰ的利用能力大于细菌；在多数情况下，随ＤＯＰ浓度升高，抑制程度增大，表明浮游植物吸收ＤＯＰ增加．     

南海朋鹏湾浮游植物种群的季节演替

根据１９９０－１９９２年３年对朋鹏湾进行的赤潮生态研究，分析了大鹏湾浮液植物的季节演替规律。春季甲藻的种类和数量均较多；而硅藻则全年均有分布，且数量较高，对浮游植物优势种群的逐月变化用了研究。     

Prediction and setup of phytoplankton statistical model of Qiandaohu Lake

This research considers the mathematical relationship between concentration of Chla and seven environmental factors, i.e. Lake water temperature (T), Secci-depth (SD), pH, DO, CODMn, Total Nitrogen (TN), Total Phosphorus (TP). Stepwise linear regression of 1997 to 1999 monitoring data at each sampling point of Qiandaohu Lake yielded the multivariate regression models presented in this paper. The concentration of Chla as simulation for the year 2000 by the regression model was similar to the observed value. The suggested mathematical relationship could be used to predict changes in the lakewater environment at any point in time. The results showed that SD, TP and pH were the most significant factors affecting Chla concentration.