富營養化湖泊葉綠素a時空變化特征及其影響因素分析

毛旭鋒，魏曉燕

1．青海師范大學生命與地理科學學院，青海 西寧 810000

2．青藏高原環境與資源教育部重點實驗室，青海 西寧 810000

3．青海師范大學班禪研究院，青海 西寧 810000

隨著中國人口的不斷增加，工業化、城市化以及農業現代化的快速推進，大量營養物質隨農田退水、工業廢水、生活污水排入湖泊中，導致湖泊中氮、磷等含量迅速上升，造成了其中生物群落結構簡化、多樣性降低、生態系統功能減退［1-3］。水體營養鹽過多時，水中藻類在適宜條件下大量生長繁殖或聚集并達到一定濃度，往往使水體呈現藍色、紅色、棕色、乳白色等，這種現象通常被稱為“水華”［4］。水華是湖泊富營養化的直接和集中反映，不僅會引起水質惡化，而且會耗盡水中氧氣造成魚類死亡并產生藻毒素，對魚類、人畜飲水安全產生嚴重危害，最終產生水生生態系統服務削弱甚至消失的嚴重生態后果［5-6］，對區域經濟發展與生產、生活用水保障帶來挑戰［7］。

葉綠素a是反映湖泊富營養化水平的重要指標，其變化規律及其影響因素分析，能清楚的了解湖泊營養鹽分布規律及富營養化的形成機制，為湖泊的生態修復提供重要的科學依據。對此，不同學者從不同角度開展相關研究。國外較早就針對三丁基錫對浮游生物群落的影響進行了研究［8］，而圍隔是常用的實驗環境［9］。一些研究集中對藻類生長過程中DO、pH與葉綠素的相關性進行了分析［10-13］。水質對葉綠素a的影響研究也針對不同的對象開展起來［14-16］。另有學者將水體按其生態系統復雜度的不同，分為養殖水體、非養殖水體，并對養殖水體中pH、DO、葉綠素a之間關系進行討論［17］。將環境因素考慮在內，分析太陽輻射、水溫等與葉綠素a關系的研究，也逐漸開展［18-20］。以上研究均為湖泊的富營養化治理和水華暴發的生物控制提供了基礎。縱觀不同的研究結果，由于地區和水體環境的不同，相關結果也存在一定差異，由此體現出不同指標與葉綠素a關系的復雜性。對特定的研究對象，應展開針對性研究，才能制定出有效的恢復和控制措施。

干旱區水資源匱乏，如不科學治理湖泊，保證工業、農業、生活用水安全，水資源緊缺程度將進一步加深。以半干旱地區內蒙古烏梁素海湖泊為例，對湖泊水體葉綠素a濃度分布進行分析，判斷營養鹽在湖泊內的削減過程，研究其相關因素與葉綠素a鹽濃度的相關性，為湖庫富營養化治理和水資源保護提供科學依據。

1 研究區概況

烏梁素海位于內蒙古自治區巴彥淖爾市烏拉特前旗境內，地處北緯 40°36'～41°03'，東經 108°43'～108°57'。見圖1。

圖1 烏梁素海區位圖

湖面高程海拔1 018 m，湖水深度多數區域為0.5～2.5 m，近3年平均水深為1.5 m。烏梁素海現有水域面積285.38 km2，其中蘆葦區面積為118.97 km2，明水區面積為 111.13 km2，近 80%為沉水植物密集區，以龍須眼子菜為優勢植物。烏梁素海補給水源主要是河套灌區的農田退水，其次是工業廢水、生活污水，年入水量約7×108～9 ×108m3，帶入總氮 1 088.59 t，總磷 65.75 t［21-22］。過量的營養鹽流入湖區后，導致水體呈現富營養化現象，藻類和水生植物過量生長，魚類缺氧死亡現象增多，2008年更是爆發大規模的水華，嚴重影響了當地漁業、農業用水安全。

2 研究方法

2.1 樣點設置及采樣

如圖1所示，調查湖區范圍內布設了20個采樣點位。分別于2013年5、7、9、11月下旬連續4次進行采樣。水樣采集后用干冰保存并立即帶回實驗室分析。

2.2 樣品分析方法

葉綠素a質量濃度的測定采用熒光法，pH采用玻璃電極法，COD采用重鉻酸鉀法測定，總磷采用鉬銻抗分光光度法測定，總氮采用過硫酸鉀氧化紫外分光光度法，氨氮采用酚二磺酸光度法測定，總有機碳采用燃燒氧化-非分散紅外吸收法測定。

2.3 分析方法

采用Suffer制圖軟件描述不同監測點的濃度分布。通過SPSS 19軟件對相同監測點水體葉綠素a和相關指標進行簡單相關性分析后，采用線性回歸分析對結果進行定量分析。

3 結果與討論

3.1 葉綠素a濃度空間分布規律

烏梁素海水體中葉綠素a濃度空間分布如圖2所示。橫坐標為監測點與入水口的水平距離，縱坐標為監測點與入水口的垂直距離。總體而言，水體中葉綠素a分布呈現由西北向東南方向減小，趨勢較為明顯。葉綠素a濃度由進水口處最高為203.31 μg/L下降至出水口附近的5.94 μg/L，削減率為97.7%，體現了湖泊對水體的自凈能力。但少數監測點出現葉綠素a隨流動過程逆向增高的趨勢，如前圖1中監測點5、15、19所示，其葉綠素a的濃度反而高于上游監測點濃度，可能與這些區域水流緩慢，水中雜質、腐敗植物沉積導致營養鹽濃度增加，刺激了藻類的生長。這也體現了葉綠素a在湖泊中濃度分布的復雜性。由此可見，營養鹽濃度總體隨水流方向不斷減小，但受地形、流速、小環境特征等因素影響，部分湖區葉綠素a濃度分布還存在復雜性，應結合不同湖區的環境、水文特征進一步分析。

圖2 烏梁素海水體中葉綠素a濃度分布(圖中數字均為葉綠素a的濃度單位)

3.2 葉綠素a濃度時間分布規律

對比分析葉綠素a濃度時間變化分析結果顯示，葉綠素a濃度的時間分布情況為7＞9＞5＞11。5、11月葉綠素a濃度相當，而7、9月的葉綠素a濃度相當。烏梁素海水體中葉綠素a濃度時間分布規律，見圖3。

圖3 烏梁素海水體中葉綠素a濃度時間分布

4個監測時段的最大濃度分別為203.31、76.23、9.98、9.11 μg/L，最 高 值 是 最 低 值 的20倍。可見，葉綠素a濃度受季節變化影響較大。5月，水體植物進入快速生長期、繁盛期，對營養鹽的大量吸收導致湖區營養鹽大量消耗，使浮游植物的生長受到明顯壓制，造成這些時段葉綠素a的質量濃度相對較低。7月，水體植被生長穩定，緩解了營養鹽限制的壓力，因此浮游植物的生物量上升較快，導致水體中葉綠素a濃度顯著升高。9—11月，氣溫降低后，浮游植物進入衰退期，葉綠素a的濃度逐漸降低。

就每個時段而言，其葉綠素a分布的差異性也各不相同。差異系數結果顯示，4個監測時段內葉綠素a濃度分布的差異系數分別為0.48、1.45、1.14、1.15，由此說明，7 月葉綠素 a在湖泊濃度分布的差異性最大，而在5月葉綠素a濃度分布是4個監測時段中最為均勻的。為進一步分析造成這種差異的因素及其程度，特別對變異系數最大的7月進一步分析，研究水體中不同因素對葉綠素a產生的影響。

3.3 葉綠素a相關因素的空間變化分析

為進一步分析相關因素與葉綠素a的相關性，在每個監測點同時監測了COD、總磷，總氮，pH、總有機碳、硝酸鹽氮和氨氮濃度，見圖4。

圖4 葉綠素a相關因素的空間變化分析

一般COD反映有機物質相對含量的一項綜合性指標。由圖4可知，COD的空間變化情況并不大，整體波動較小，說明水體的有機污染物空間分布差異不大。而總氮、總磷、氨氮、硝酸鹽氮的變化趨勢與葉綠素a基本相似。例如，總磷、總氮在監測點1、20 的濃度分別為0.327、0.067，5.31、2.14 mg/L。其濃度削減率分別為79%、66%。從入水口的高濃度向出水口的低濃度逐漸擴散，只是不同營養鹽濃度下降的過程和幅度各有差異。從pH變化情況看，由監測點1～20總體呈略微上升趨勢，最低點和最高點pH分別為8.04、9.73，但最高值并非出現在監測點20，而是監測點7。總有機碳的變化呈上升趨勢，但變化規律并不顯著，前半程監測點(監測點9前)的變化幅度明顯高于后半程的變化趨勢，這種變化情況可能與前半程湖泊水體流速等因素有關。總體而言，除COD外不同指標都存在一定變化趨勢，該種變化趨勢與葉綠素a相同或相反，而變化過程也存在一定的差異和變化。為進一步分析變化的相關性和密切程度，需要對葉綠素a和影響因素進行相關和回歸分析。

3.4 葉綠素a與影響因素分析

采用Pearson相關性分析指數，分析葉綠素a和不同因素的簡單相關性，見表1。

表1 葉綠素a與不同因素的簡單相關性分析

由表1可以看出，除 COD外，葉綠素 a與pH、總磷、總氮、氨氮、硝酸鹽氮、總有機碳均存在一定相關性。其中與pH(r=－0.801，P＜0.01)和總有機碳(r=－0.585，P＜0.05)為負相關，而與總 磷 (r= －0.783，P＜0.01)、總 氮(r= －0.798，P＜0.01)、氨氮(r= －0.789，P＜0.01)和硝酸鹽氮(r= －0.678，P＜0.01)呈正相關。由此可見，葉綠素a的濃度分布，受水體中總N、總P濃度的影響較大，這與其他相關研究結果較為一致［13］。對比其他指標相關可以發現，COD與氨氮、硝酸鹽氮呈弱正相關，與其他指標沒有明顯相關性。總磷與總氮、氨氮、硝酸鹽氮呈正相關，說明水體中氮磷濃度變化趨勢基本一致。總氮與pH、總有機碳呈負相關，相同的趨勢也在氨氮、硝酸鹽氮中體現，但未發現總磷與pH、總有機碳之間有明顯的相關性。

根據簡單相關性分析結果，對葉綠素a與相關性較強的葉綠素a與pH、總磷、總氮、氨氮、硝酸鹽氮、總有機碳進行線性相關分析，如圖5所示。

圖5 葉綠素a濃度與不同因素的回歸曲線

由圖5可知，葉綠素a與總磷的線性相關方程為y=0.721x－0.061(r=0.732，P＜0.01)。葉綠素a與總氮的線性回歸方程為y=0.059x－0.109(r=0.806，P＜0.01)，與氨氮的線性回歸方程為y=0.251x－0.185(r=0.784，P＜0.01)，與硝酸鹽氮的線性回歸方程為y=0.945x－0.070(r=0.659，P＜0.01)。上述結果說明，水體中以氮磷為主營養鹽濃度的高低，能夠影響浮游生物的生長，進而影響葉綠素a的濃度［25］。與pH的線性回歸方程為y=－0.089x+0.847(r=0.718，P＜0.01)，這點可能與一般的非養殖水體有所不同。一般水體中pH受藻類光合作用影響，隨著藻類數量增加，光合作用消耗的CO2增多，pH升高，與葉綠素 a呈較顯著正線性相關［17］。烏梁素海作為半干旱地區湖泊，因水體本身屬于高堿性，故水體中藻類光合作用不是水體呈堿性的主要因素［23］。此外，過高的pH可能抑制一些浮游植物的生長［24］。同樣，葉綠素a與總有機碳的線性回歸方程為y=－0.009x+0.175(r=0.531，P＜0.05)，雖然也呈負相關性，但相關系數已非常低。總體而言，烏梁素海葉綠素a與環境理化因子的相關系數均為0.531～0.806，表明葉綠素a含量變化是受多個因子共同影響，并非某個單項因子作用的結果。

4 結論

1)烏梁素海葉綠素a的分布具有較明顯的時空變化特征。葉綠素a的含量7月最高，9月居中，5月最低，這主要與湖泊所處地區的氣候有關。空間上，葉綠素a濃度通常在入湖處最高，而出水口出最低。

2)水體和植被對營養鹽的吸收、分解和轉化過程，將影響到葉綠素a的時空分布，應針對不同的時空特征開展精細化的湖泊水華治理措施。由于受到風向、風速、地形、植被等因素的影響，湖泊各監測點葉綠素a呈現一定的差異性、非線性變化。

3)葉綠素a與pH呈負相關，與總有機碳呈弱負相關，而與總磷、總氮、氨氮、硝酸鹽氮存在一定正相關。葉綠素a含量變化是受多個因子共同影響，應綜合考慮不同的指標特征開展相關研究。

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