青草沙水库2-甲基异莰醇嗅味问题综合分析

class: center, middle, inverse, title-slide

# 青草沙水库2-甲基异莰醇嗅味问题综合分析
## 中国科学院生态环境研究中心&上海城投原水有限公司
### <a href="http://drwater.net">苏命</a>
### 2019年07月08日

---

# 汇报大纲

.middle[
## 1. 研究背景

## 2. 主要进展与结果

## 3. 主要存在的问题

## 4. 下一步研究计划
]

???

- P: presentation mode
- C: clone slides to a new window
- B: black out
- M: mirror the slide
- H: help
- J: Previous
- K: Next

---
class: center, middle

# 研究背景

---
## 青草沙水库概况

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\theight: 14px; \tfont: 16px/14px Tahoma, Verdana, sans-serif; \tcolor: #c3c3c3; \ttext-decoration: none; \tfont-weight: bold; \tbackground: transparent; \t}  .leaflet-container a.leaflet-popup-close-button:hover { \tcolor: #999; \t}  .leaflet-popup-scrolled { \toverflow: visible; \tborder-bottom: 1px solid #ddd; \tborder-top: 1px solid #ddd; \t}   <\/style> <\/head> <body>  <div class=\"scrollableContainer\"> <table class=\"popup scrollable\" id=\"popup\">  <image src='http://drwater.net/pubdata/img/qingcaoshamib.png' width=400 height=100%>  <\/table> <\/div> <\/body> <\/html>"],null,"青草沙水库",{"interactive":false,"permanent":false,"direction":"auto","opacity":1,"offset":[0,0],"textsize":"10px","textOnly":false,"className":"","sticky":true},null]}],"limits":{"lat":[31.4157973652937,31.4923457157358],"lng":[121.54637826318,121.709455008853]}},"evals":[],"jsHooks":[]}</script>

.abpos[
- 亚洲最大的河口水库；
- 上海市新建水源水库；
- 服务60%上海市居民用水。
  ]

---
## 嗅味问题：主要由2-MIB产生

.abpos[
- 出现季节性2-MIB导致的水体嗅味问题，存在饮用水嗅味风险
]

---

## 研究目的

.em[
.middle[
针对青草沙水库自建库以来偶发的季节性嗅味问题，在水库长期的监测数据的基础上，通过针对性的调查、研究与实验，完善应对嗅味问题的监测方法体系，解析青草沙水库水体嗅味时空分布规律，确定嗅味物质主要产生来源及关键驱动与影响因素，探讨基于水力调控手段抑制水源嗅味问题的有效性，保障水源水体水质，缓解后续水厂压力，并提升青草沙水源覆盖区域饮用水品质。
]
]

---
class: center, middle

# 研究进展

---

## 时空分布规律

### 时间尺度

- 长期分布规律
- 季节分布规律

### 空间尺度

- 不同库区的分布规律
- 不同水深分布规律

---

## 长期分布规律

.abpos[
- 从2011年至2015年逐年下降
- 2016至2019年逐年上升
- 前五年整体浓度显著高于后四年
- 初步判断，前五与后四不一样
]

---

## 季节分布规律

.abpos[
- 前五年：6-9月出现季节性嗅味问题
- 后四年：5月出现嗅味问题，10月偶尔出现
- 进一步验证前五后四的嗅味存在不同的特点，可能为不同的产嗅来源
  ]

---

## 不同库区之间的空间分布规律

### 相对较完整的空间调查日期

- 2011年8月25日
- 2011年10月26日
- 2018年5月23日
- 2019年4月28日
- 2019年5月5日
- 2019年5月17日

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## 空间分布特征：2011年8月25日

---
## 空间分布特征：2011年10月26日

---
## 空间分布特征：2018年5月23日

---
## 空间分布特征：2019年4月28日

---
## 空间分布特征：2019年5月5日

---
## 空间分布特征：2019年5月17日

<img src="index_files/figure-html/unnamed-chunk-13-1.svg" width="100%" height="80%" style="display: block; margin: auto;" />
---
## 空间分布特征：2019年5月29日

---
## 空间分布特征

- 整体上北支浓度较高
- 大部分时间库首浓度非常低
- 库区下游沿程呈现递减趋势
- 2019年4月28日空间分布差别较大，库首及南支浓度显著升高

---

## 不同水深分布规律

.abpos[
- 不同水深2-MIB浓度无显著差别
- 原因：水库不存在密度分层现象
]

---
## 时空分布特征小结

- 年际变化明显：前五减缓，后四趋高
- 季节分布特征：前五6-10月，后四5月；
- 空间分布特征：北支较高，下游递减
- 垂向变化不明显

.em[
水库的嗅味问题特征需要以2015年为分界点，分为两阶段分别讨论：前五（2011-2015）与后四（2016-2019），这可能是由于致嗅物质的产生来源不同导致。
]

---
## 致嗅来源解析

致嗅来源分为两阶段分别说明

### 前五（2011-2015）

- 主要以监测数据，结合镜检图片与统计分析方法为主，筛查出主要产嗅藻种

### 后四（2016-2019）

- 在监测数据基础上，加强了分离、培养实验，基本能鉴别出产嗅藻种

---
## 前五：藻种基本信息

.pull-left[

.center[
### 检测频率
]

]

.pull-right[
<img src="figure/cloudtaxden.png" width="100%" height="80%" style="display: block; margin: auto;" />

.center[
### 检测密度
]
]

---

## 前五：门水平季节变化

---

## 前五：门水平季节变化

---

## 前五：基于监测资料的产嗅藻鉴别方法流程

.pull-left[

### 构建了标准化流程，确定了相关参数

- 仅依托历史监测资料
- 在传统方法上，引入.em[假阴性]和.em[假阳性]概念，显著提高准确度
- 关键参数确定：
    - FN%<30%;
    - FP<30%;
    - R²>0.4;
    - p-value < 0.01;
- 专家辅助判断：去除非产嗅藻。
]

.pull-right[
.right[
<div id="htmlwidget-e9acd49f22792fff8dec" style="width:100%;height:500px;" class="grViz html-widget"></div>
<script type="application/json" data-for="htmlwidget-e9acd49f22792fff8dec">{"x":{"diagram":"\n      digraph mibpro {\n          graph [layout = dot,\n                 rankdir = TB]\n          node [shape = rectangle,\n                style = filled,\n                fontcolor = white,\n                color = \"#333333FF\" ]\n          node [fillcolor = \"#22993399\"]\n          grouping [label = \"样品分组\"];\n          mibdectrate [label = \"2-MIB 检测率计算\"]\n          corrtest [label = \"相关性分析\"]\n          fn [label = \"假阴性分析\"]\n          fp [label = \"假阳性分析\"]\n          sorting [label = \"筛选排序\"]\n          decision [label = \"决策\"]\n\n          grouping -> mibdectrate;\n          mibdectrate -> corrtest;\n          mibdectrate -> fn;\n          mibdectrate -> fp;\n          fn -> sorting;\n          corrtest -> sorting;\n          fp -> sorting;\n          sorting -> decision;\n          edge [color = \"#444444\", penwidth = 2, arrowtail = dot]\n\n      }\n      ","config":{"engine":"dot","options":null}},"evals":[],"jsHooks":[]}</script>

]
]

???

1. grouping: classified all samples according to the month of the
       sampling dates;
    2. 2-MIB detection rate: calculated the proportion of samples in
       the group with higher MIB concentra- tion than 2-MIB OTC (odor
       threshold concentra- tion, 15 ng L–1 (Su et al., 2015));
    3. correlation test: correlation test was performed be- tween
       2-MIB detection rate and cell density of each genus using
       Pearson’s product moment cor- relation coefficient (Pearson,
       1895), and the corre- lation coefficient (R) and p-value
       (significance of the test) were calculated, hence each genus
       has a unique R and p-value;
    4. false negative rate (FN%): the proportion of groups with cell
       density higher than 0 but with 2-MIB de- tection rate equals 0
       over all groups;
    5. false positive rate (FP%): the proportion of groups with cell
       density equals 0 but with 2-MIB detection rate high than 0
       over all groups;
    6. sorting: the genus are sorted following the rule be- low:
        - ascending order of the sum of false posi- tive rate and
          false negative rate - sum(FP%, FN%);
        - descending order of R;
        - ascending order of p-value.
    7. decision: the genus with low false positive rate (FP% < 50%),
       low false negative rate (FN% < 50 %), high coefficient (R >
       0.3) and low p-value (p – value < 0.01) were selected, and
       subsequently evaluation of possible 2-MIB producers were per-
       formed according to the sorting index as well as the potential
       2-MIB producer database from the publi- cations (AWWA, 2010).

---

## 前五：产嗅藻识别

<div id="htmlwidget-15da674093c2775d520b" style="width:100%;height:auto;" class="datatables html-widget"></div>
<script type="application/json" data-for="htmlwidget-15da674093c2775d520b">{"x":{"filter":"none","caption":"<caption>青草沙水库产嗅藻筛查结果<\/caption>","data":[["1","2","3","4","5","6","7","8","9","10","11","12","13","14","15","16","17","18","19","20","21","22","23","24","25","26","27","28","29","30","31","32"],["Planktothrix","Quadrigula","Schroederia","Golenkinia","Ulothrix","Coelastrum","Actinocyclus","Staurastrum","Ceratium","Eudorina","Tetradesmus","Chlorella","Microcystis","Arthrospira","Chroococus","Errerella","Treubaria","Merismopedia","Anabaena","Oocystis","Pediastrum","Tetrastrum","Planktosphaeria","Franceia","Phormidium","Micractinium","Mallomonas","Acanthosphaera","Eucapsis","Radiococcus","Coccomonas","Cladophora"],[4.64305709425411e-06,4.90083806669638e-05,0.00134843201463502,3.51921480423027e-09,0.000270729816156569,0.00107078013320828,0.00136190668995718,0.000150582869210141,4.90153224040762e-07,9.65530481210534e-07,8.68765515814393e-05,0.000562719549621159,0.00151392614876133,0.00386533558745961,2.4132526006393e-06,1.02061234147307e-14,7.32635606411845e-05,0.000229661935073169,0.000540611223596507,0.000626281756693986,0.0023230695711636,0.00324298486429846,1.66148730724407e-14,2.74776343403842e-10,1.75213588494632e-07,4.46512650484793e-06,0.000188314682731165,5.39797292866313e-05,5.39797292866313e-05,7.39137857089066e-05,0.000382405728744213,9.89992952750572e-08],[0.597419983977431,0.541442475959309,0.440995262390868,0.721006980147819,0.493518251629171,0.449071417174318,0.440642489940897,0.510783853211212,0.642499906391068,0.629640105054016,0.52617434968685,0.470617138572945,0.436864674847433,0.401377962372811,0.611282957477511,0.846151826774381,0.530796694620317,0.498453754528909,0.471913949273593,0.467129315565463,0.4211233677852,0.408319597073241,0.842729616125215,0.753335941273339,0.660935269329046,0.598266331895709,0.504310608270852,0.538916805444146,0.538916805444146,0.530558682084846,0.482907632663898,0.670646130422479],[0,0.24,0.08,0.28,0.1,0.08,0.22,0.28,0.32,0.24,0.26,0,0.06,0.3,0.1,0.34,0.34,0.2,0.02,0,0.02,0.04,0.38,0.34,0.24,0.3,0.4,0.42,0.42,0.42,0.42,0.44],[0.14,0.02,0.18,0,0.18,0.2,0.06,0.02,0,0.08,0.06,0.32,0.26,0.02,0.24,0,0,0.14,0.32,0.34,0.32,0.32,0,0.04,0.14,0.08,0,0,0,0,0,0]],"container":"<table class=\"display\">\n  <thead>\n    <tr>\n      <th> <\/th>\n      <th>Genus<\/th>\n      <th>p<\/th>\n      <th>R<\/th>\n      <th>FP<\/th>\n      <th>FN<\/th>\n    <\/tr>\n  <\/thead>\n<\/table>","options":{"pageLength":8,"dom":"tip","columnDefs":[{"className":"dt-right","targets":[2,3,4,5]},{"orderable":false,"targets":0}],"order":[],"autoWidth":false,"orderClasses":false,"lengthMenu":[8,10,25,50,100],"rowCallback":"function(row, data) {\nDTWidget.formatRound(this, row, data, 2, 3, 3, ',', '.');\nDTWidget.formatRound(this, row, data, 3, 2, 3, ',', '.');\nDTWidget.formatPercentage(this, row, data, 4, 0, 3, ',', '.');\nDTWidget.formatPercentage(this, row, data, 5, 0, 3, ',', '.');\n}"}},"evals":["options.rowCallback"],"jsHooks":[]}</script>

.abpos[
- 根据鉴别流程，确定了青草沙水库产嗅藻为浮颤藻
- 在此期间，分离了一株假鱼腥藻，发现不产嗅，侧面验证浮颤藻为产嗅来源
]

---
## 前五：浮颤藻与2-MIB关系

.abpos[
- 2-MIB与*Planktothrix*存在正相关，进一步说明浮颤藻为产嗅来源
- 但不存在简单线性或对数线性关系
]

---

## 前五：产嗅藻产嗅风险评估

.pull-left[
<img src="figure/plamib1.svg" width="100%" height="80%" style="display: block; margin: auto;" />
.center[
### 分位回归模型
]
]

.pull-right[
<img src="figure/plamibrisk1.svg" width="100%" height="80%" style="display: block; margin: auto;" />
.center[
### 风险评估模型
]

]

---

## 产嗅藻产嗅风险评估

.pull-left[
<img src="figure/plamib2.svg" width="100%" height="80%" style="display: block; margin: auto;" />
.center[
### 分位回归模型
]
]

.pull-right[
<img src="figure/plamibrisk2.svg" width="100%" height="80%" style="display: block; margin: auto;" />

.center[
### 风险评估模型
]

]

---

## 前五：产嗅藻产嗅风险评估

.pull-left[
<img src="figure/plamib3.svg" width="100%" height="80%" style="display: block; margin: auto;" />
.center[
### 分位回归模型
]
]

.pull-right[
<img src="figure/plamibrisk3.svg" width="100%" height="80%" style="display: block; margin: auto;" />

.center[
### 风险评估模型
]

]

---

## 前五：产嗅藻产嗅风险评估

.pull-left[
<img src="figure/plamib4.svg" width="100%" height="80%" style="display: block; margin: auto;" />
.center[
### 分位回归模型
]
]

.pull-right[
<img src="figure/plamibrisk4.svg" width="100%" height="80%" style="display: block; margin: auto;" />
.center[
### 风险评估模型
]

]

---

## 前五：产嗅藻产嗅风险评估

.pull-left[
<img src="figure/plamib5.svg" width="100%" height="80%" style="display: block; margin: auto;" />
.center[
### 分位回归模型
]
]

.pull-right[
<img src="figure/plamibrisk5.svg" width="100%" height="80%" style="display: block; margin: auto;" />
.center[
### 风险评估模型
]

]

---

## 前五：产嗅藻产嗅风险评估

.pull-left[
<img src="figure/plamib5.svg" width="100%" height="80%" style="display: block; margin: auto;" />
.center[
### 分位回归模型
]
]

.pull-right[
<img src="figure/plamibrisk0.svg" width="100%" height="80%" style="display: block; margin: auto;" />
.center[
### 风险评估模型
]

]

---

## 后四：2019年5月5日，门水平

---

## 后四：2019年5月17日，门水平

---

## 后四：2019年5月29日，门水平

---
## 后四：2019年5月5日，优势藻

---
## 后四：2019年5月17日，优势藻

---
## 后四：2019年5月29日，优势藻

---

## 2019年5月假鱼腥藻分布特征

---

## 2019年5月嗅味变化

---

## 后四：假鱼腥藻和2-MIB的关系
<img src="index_files/figure-html/unnamed-chunk-46-1.svg" width="100%" height="80%" style="display: block; margin: auto;" />

.abpos[
- 初步判定假鱼腥藻可能为2-MIB的主要产生来源
]

---
## 后四：分离培养进一步确定产嗅藻

--
.abpos[
共进行了两次分离
- 第一次未完全获得纯种藻类，图为第二次分离结果
- 有两种明显不同颜色的假鱼腥藻存在。

]

---
## 后四：存在两种假鱼腥藻

.pull-left[
<img src="figure/isolation_pseud_green.png" width="350" height="350" style="display: block; margin: auto;" />
.center[绿色假鱼腥藻]
]

.pull-right[
<img src="figure/isolation_pseud_brown.png" width="350" height="350" style="display: block; margin: auto;" />
.center[棕色假鱼腥藻]
]

--
.abpos[
.pull-left[
<img src="figure/isolation_pseud_green_brown.png" width="250" height="250" style="display: block; margin: auto;" />
]
.pull-right[
- 发现有两种假鱼腥藻
- 左侧为绿色假鱼腥藻
- 右侧为棕色假鱼腥藻
]
]

---
## 后四：基于GC-MS仪器分析，确认2-MIB

.pull-left[
<img src="figure/isolation_pseud_gcms.png" width="400" height="400" style="display: block; margin: auto;" />
]
.pull-right[
- 第一次分离结果进行了GCMS分析，确认有产MIB藻存在
- 由于两种假鱼腥藻混合在一起，暂时不能确定哪株藻产生
- 后续对第二次分离藻种达到可测量的培养量后，再进行确认

]

---
## 产嗅来源小结

### 前五（2011-2015年）

- 浮颤藻为产嗅藻

### 后四（2016-2019年）

- 假鱼腥藻
- 包含两种假鱼腥藻，至少有一种产嗅

---
## 驱动及影响因素分析

四个层次：

- 季节性（重点分析后四）
- 长期变化规律
- 空间分布
- 调度模式变化

---
## 后四：季节性的驱动因素

.abpos[
- 2016-2019年呈现明显的季节规律
- 嗅味问题在4月20日至6月10之间出现
]

---

## 季节驱动因素：太阳辐射

---
## 季节驱动因素：气温

---
## 季节驱动因素：总氮

---
## 季节驱动因素：总磷

---
## 季节驱动因素：水温

---
## 季节驱动因素：水温

.abpos[
最佳水温范围：

```
## [1] "16.2至23.5"
```

]

---
## 季节驱动因素：太阳辐射

---
## 季节驱动因素：太阳辐射

.abpos[
最佳太阳辐射范围：

```
## [1] "6.5至11.6"
```

]

---
## 年际变化驱动因素

.pull-left[

### 定义了细胞形态学参数

- .em[细胞投影面积（CPA）]：光能获取能力
- .em[扁平率（f）]：细胞能耗水平

### 基于细胞能量平衡，首次构建了细胞形态与光环境之间的关系

]

.pull-right[

<img src="http://drwater.net/pubdata/img/cpasketch.png" width="100%" height="80%" style="display: block; margin: auto;" />
]

.left[.footnote[Su et. al, Hydrobioligia, 2014]]

.abpos[
- ... they put great effort to quantifying this effect through a
novel  formulation, the “flattening index”. This is a neat idea
...
- 模型十分精巧，基于细胞形态学的种群演替理论具有很强的创新性
]

???

通过藻细胞的形态来解释，因为*Microcystis*为小球形，需要高光照，比
表面积大，营养盐获取能力强，可以适应营养盐较低的表层，因此它们主
要分布在表层。而*Planktothrix*是反的，所以分布在深水区。

---

# 形态学模型应用：丝状藻与微囊藻竞争理论

---

# 形态学模型应用：丝状藻与浮游藻竞争理论

.abpos[
- 揭示了饮用水源地出现丝状产嗅藻特异性生长的机理
- 丝状藻是2-MIB的主要产生来源
- 强者：表层微囊藻 & 弱者：亚表层产嗅丝状藻
- 丝状藻需要的光受表层水华藻控制
- 暗示：通过光控制丝状藻生长
  ]

---

# 表观生态位概念

.pull-left[
### 实际环境条件复杂

- 表观生态位：物种影响了资源，还是资源影响了物种
- 模型不用于外延，仅针对水体本身，用历史预测未来：
    - 可以消除复杂环境背景的影响
    - 模型可用性显著增强
]

.pull-right[
<img src="http://drwater.net/pubdata/img/niche2dsketch.png" width="100%" height="80%" style="display: block; margin: auto;" />

]

???

[三种生态位概念
](http://www.eedu.org.cn/Article/ecology/ecologyth/Populationeco/200512/6926.html)

- 格林尼尔的生境生态位：最小分布单元
- 埃尔顿的功能生态位，有机体在生物群落中的功能作用的位置，特别强
  调与其他种的营养关系，他的主要是营养生态位
- 哈奇森的超体积生态位：认为生态位是一个允许物种生存的超体积，即n
  维资源中的超体积，是对生境生态位的数学描述。

---

# 青草沙水库：营养盐

---

# 青草沙水库：温度&光照

.pull-left[
<img src="index_files/figure-html/unnamed-chunk-68-1.svg" width="100%" height="80%" style="display: block; margin: auto;" />

.center[
### 水温
]
]

.pull-right[
<img src="index_files/figure-html/unnamed-chunk-69-1.svg" width="100%" height="80%" style="display: block; margin: auto;" />
.center[
### 光照
]

]

.abpos[

基于长期的监测数据，采用广义加性模型(GAM)并结合自相关(AR)校正，将
环境因子的变化分解为季节性趋势和长期变化趋势，进而构建时间序列模
型，可用于预测未来指定时间的环境条件。

`\(y = \beta_0 + s_1(nweek) + s_2(time) + \epsilon\)`
其中：
`\(\epsilon 服从 N(0, \omega^2)分布\)`

]

---
class:bottom

# 模型结果

---

# 生态位模型：门（50%分位）

---

# 生态位模型：门（50%分位）

---

# 生态位模型：门（50%分位）

---

# 生态位模型：门（50%分位）

---

# 门水平-青草沙水库轨迹图

---

## 应用1：门水平预测

---

## 应用2：青草沙水库嗅味

---

## 应用2：青草沙水库嗅味

.abpos[
- 采用GAM模型分解MIB的季节变化和长期变化
- 季节变化：夏季高
- 长期趋势：
    - 2011-2015 下降（为什么？）
]

---

## 应用2：青草沙水库嗅味-丝状藻竞争

.abpos[
- 丝状藻竞争：浮颤藻（*Planktothrix*）与伪鱼腥藻（*Pseudanabaena*）具有重叠的生态位
- 生态位在光环境上存在差别：
    - *Planktothrix* 高光条件具有优势
    - *Pseudanabaena* 低光条件具有优势
]

---

## 应用2：青草沙水库嗅味-丝状藻竞争

.abpos[
- 2013年：夏季光照较强，更适合*Planktothrix*生长；
- 2014-2015年：夏季光照减弱，更适合*Pseudanabaena*生长；
]

---

## 机理解析-纯藻培养实验

.em[两株丝状藻，5个光照水平，3个平行，培养40天]

---

## 机理解析

.abpos[
- *Planktothrix*：最佳光照条件：85 μmol/m²·s；
- *Pseudanabaena*：最佳光照条件：36 μmol/m²·s。
]

---

## 进一步考察光谱对丝状藻生长影响

.abpos[
- *Phormidium* 在纯红光条件下，叶绿素>>藻红素
- *Pseudanabaena* 在所有光照条件下，叶绿素≈藻红素
- *Pseudanabaena*具备藻红素，能利用绿光，帮助产生叶绿素，而
  *Phormidium* 不具备藻红素，在低光条件失去优势
]

---

## 空间分布驱动因素

---

## 2-MIB 问题

.abpos[
.pull-left[
<img src="figure/plamib5.svg" width="100%" height="300" style="display: block; margin: auto;" />
.center[
### 产嗅来源及风险
]
]
.pull-right[
<img src="index_files/figure-html/unnamed-chunk-87-1.svg" width="100%" height="300" style="display: block; margin: auto;" />
.center[
### 丝状藻光响应机制
]
]
]

---

## 浊度分布

---

## 浊度分布

.abpos[
- 浊度是影响水下光环境的一个重要因素
- 北支流的低浊是导致该处丝状产嗅藻生长的一个重要原因
]

---

## 影响产嗅藻及嗅味问题的空间分布因素

<div id="htmlwidget-5ee7ef6adcb2e9bd8cc1" style="width:100%;height:500px;" class="grViz html-widget"></div>
<script type="application/json" data-for="htmlwidget-5ee7ef6adcb2e9bd8cc1">{"x":{"diagram":"\n      digraph riskmodel {\n          graph [overlap = true, fontsize = 10]\n          # add node statements\n          # several \"node\" statements\n          node [shape = box, fontname = Helvetica]\n          bathy [label = \"Bathymetry\"];\n          lat [label = \"Lat\"];\n          lon [label = \"Lon\"];\n          date [label = \"Date\"];\n          wtemp [label = \"Water temperature\"];\n          rad [label = \"Groud Radiation\"];\n          refrate [label =\"Reflection rate\"];\n          Iwater [label = \"I_water\"];\n          Icell [label = \"I_cell\"];\n          k [label = \"Extinction coefficience\"];\n          turb [label = \"Turbidity\"];\n          waterlevel [label = \"Water level\"];\n          rainfall [label = \"Precipitation\"];\n          inlet [label = \"Inlet volume\"];\n          outlet [label = \"Outlet volume\"];\n          supply [label = \"Water supply volume\"];\n          z [label = \"Water detph\"];\n          zmix [label = \"Mix depth\"];\n          growthtime [label = \"Transfer time\"];\n          growth [label = \"Growth rate\"];\n          risk [label = \"Risk\"];\n          # several \"edge\" statements\n          z -> risk\n          growth -> risk\n          growthtime -> risk\n          lat -> growthtime;\n          lon -> growthtime;\n          Icell -> growth;\n          Iwater -> Icell;\n          k -> Icell;\n          zmix -> Icell;\n          wtemp -> zmix;\n          date -> wtemp;\n          z -> zmix;\n          rad -> Iwater;\n          refrate -> Iwater;\n          lat -> refrate;\n          date -> refrate;\n          turb -> k;\n          lat -> turb;\n          lon -> turb;\n          waterlevel -> turb;\n          rainfall -> turb;\n          outlet -> turb;\n          supply -> turb;\n          inlet -> waterlevel;\n          outlet -> waterlevel;\n          supply -> waterlevel;\n          bathy -> z;\n          bathy -> waterlevel;\n      }\n      ","config":{"engine":"dot","options":null}},"evals":[],"jsHooks":[]}</script>

.abpos[
基于原位光控理论，结合水库特性，构建调控方式方式与产嗅风险之间的逻辑模型。
]

---

## 风险模型

---

## 模型结果验证

.abpos[
- 模型结果验证很好
- 说明采用基于浊度调节的原水光控产嗅藻及嗅味技术可行性较高
]

---

## 空间分布关键因素：地形+调度

---

## 调度模式变化

---

## 调度模式变化：5月

---
## 对比2019年4月28日与2019年5月5日

.pull-left[
<img src="index_files/figure-html/unnamed-chunk-96-1.svg" width="100%" height="80%" style="display: block; margin: auto;" />
]

.pull-right[
<img src="index_files/figure-html/unnamed-chunk-97-1.svg" width="100%" height="80%" style="display: block; margin: auto;" />
]

.abpos[
- 调度模式会显著影响2-MIB空间分布
- 库首停止进水后，整个库区2-MIB整体上升
- 从侧面说明，保持水的流动性非常重要
]

---
class: center, middle
# 主要存在的问题

水库中的产嗅藻不是一成不变，会随着大环境的变化产生相应变化

- 基于分离、培养的产嗅藻确认方法可靠性高，但时效性差，难度高，成功率相对较低
- 从分子生物的角度，通过直接测定水体中2-MIB致嗅基因的分布情况，可以绕过产嗅藻这关，值得探索和应用
- 由于现有NCBI中蓝藻的基因非常薄弱，针对产嗅藻的基因库十分有限，构建基于产嗅藻（2-MIB）的基因库，能通过测定样品中16S rRNA序列信息，快速比对分析初步确定水体中产嗅藻，同样值得研究和应用

---

## 2-MIB功能基因相关工作简要汇报

- 尝试了文献中所有已知的2-MIB 功能基因引物，发现没有适合能用的，由于各自均在其所涉及的样品中研究，所涉及的2-MIB引物不具有普适性；
- 工作重点在设计引物、测试引物、优化条件上

---

## 引物设计：MIBQSF1/R1

设计模板：24 条已知产2-MIB藻种MIB功能基因序列
- 包括NCBI库中18条
- 自身分离及购买的6条

总共设计出了79对引物，通过逐一筛选，比对，最终确定选取如下1对：
- MIBQSF1：GACAGCTTCTACACCTCCAT
- MIBQSR1：GTCAACATGGTGCTACAGATT

---

## 引物条件测试

---

## 引物特异性测试

---

## 青草沙水库5月5日部分样品结果

---
class: center, middle

# 下一步研究计划

- 确认两株假鱼腥藻的产嗅情况
- 通过实验室实验评估水温对假鱼腥藻生长及产嗅的影响
- 完善基于2-MIB的定量PCR方法
- 构建基于16S rRNA 的产嗅藻种鉴定基因库，形成产嗅快速筛查方法

---
class: center,bottom

## 谢谢各位，

## 敬请批评指正。

.pull-right[
##  - 苏命
]

# <br>
# <br>

.left[.footnote[联系我：<br>mingsu@rcees.ac.cn<br>http://drwater.net/bcard]]