崇明島典型河道水體中葉綠素a動態特征及其與環境因子的相關分析

黃慧琴，侯進菊，翁辰，江濤，張秋卓

華東師范大學生態與環境科學學院//上海市城市化生態過程與生態恢復重點實驗室，上海 200241

崇明島典型河道水體中葉綠素a動態特征及其與環境因子的相關分析

黃慧琴，侯進菊，翁辰，江濤，張秋卓*

華東師范大學生態與環境科學學院//上海市城市化生態過程與生態恢復重點實驗室，上海 200241

目前，水體富營養化已成為最棘手的全球環境問題之一。分析水體中葉綠素a時空分布特征、變化規律及其影響因素，可為水體的生態修復提供重要的數據支持。選取崇明島典型河道團旺河水體為研究對象，布設7個采樣點，于2013年4月—2014年3月間對各采樣點進行葉綠素a、水溫、透明度、TN、TP、氨氮、高錳酸鹽指數等水質因子的監測與評價。結果表明，該河道中葉綠素a濃度及相關環境因子隨季節變化較為顯著，葉綠素a濃度季節性變化表現為夏季（42.33 μg·L-1）＞春季（31.68 μg·L-1）＞秋季（20.88 μg·L-1）＞冬季（11.70 μg·L-1）。SPSS分析結果表明，葉綠素a與總氮、總磷及溫度間呈顯著相關關系，而與其他環境因子相關關系不顯著。建立了葉綠素a的多元回歸方程：Y=377.873X1-0.507X2+0.505X3-21.834（r2=0.911），驗證方程ρ計算（Chl-a） =2.503+0.905×ρ實測（Chl-a）（r2=0.946）表明，該回歸方程能夠準確地預測團旺河水體葉綠素a的變化趨勢，可為水體富營養化的預警提供可靠的科學依據。

葉綠素a；環境因子；崇明島典型河道；預警

HUANG Huiqin， HOU Jinju， WENG Chen， JIANG Tao， ZHANG Qiuzhuo. Dynamics of chlorophyll-a and its potential relationship with environmental factors in typical river of Chongming island ［J］. Ecology and Environmental Sciences， 2016， 25（8）: 1369-1375.

隨著人類活動的加劇，大量的營養鹽通過各種途徑進入流域、湖泊、水庫等水體中，由此引發的水體富營養化現象日趨嚴重，成為目前最棘手的環境問題之一（周曉紅等，2009；Junker et al.，2008；谷勇峰等，2013）。水體葉綠素a濃度的高低與水體藻類生物量密切相關，也與水環境質量密切相關，是水體富營養化的重要指標（鄢昭等，2015）。因此，分析葉綠素a時空分布特征、變化規律及其影響因素，能清楚地反映湖泊營養鹽分布規律及富營養化的形成機制，從而為湖泊的生態修復提供重要的科學依據（毛旭鋒等，2015）。

諸多學者對葉綠素a與其它環境因子之間的關系進行了廣泛研究，利用線性回歸、曲線回歸、遺傳算法、逐步多元回歸、相關分析法、小波分析法等（張以飛等，2015）用于藻類爆發的預測以及水體富營養化的主要驅動因子研究，但這些模型算法基本沒有考慮季節因素的影響，不能很好地反映研究區域葉綠素a濃度分布特征的季節動態變化。此外，已有的對葉綠素a與環境因子相關性的研究工作多集中于湖泊、水庫等封閉性水體（Bock et al.，1999；李堃等，2011；吳阿娜等，2011；Romo et al.，1996；黃偉建等，2001；葛大兵等，2005；Wang et al.，2007；蔣萬祥等，2010），而關于敞開式的河流或河道，特別是對位于城鄉交錯帶河道的研究較少。

崇明島地處長江口，是中國第三大島，亦是上海可持續發展的重要戰略空間。團旺河位于崇明島東灘的團旺路東側，屬于城鄉交錯帶河道，是崇明島上的重要河道之一，其水文環境復雜、受人類活動干擾較嚴重。本研究選取團旺河這一典型河道水體藻類為研究對象，于2013年4月—2014年3月間對其進行水質監測。基于水質監測數據，分析該水體中葉綠素a濃度的季節變化和空間動態特征，運用多元線性回歸分析模擬葉綠素a濃度與環境因子之間的關系，并預測葉綠素a的變化趨勢，以期為上海市乃至全國河道的水環境質量評價和富營養化預警等水環境保護及水域管理工作提供一定的科學依據。

圖1　采樣點的布設Fig. 1　Sampling sites in Tuanwang River

1　采樣及分析方法

1.1采樣點位置及采樣頻次

根據團旺河的自然形態，并在充分調研河道周邊污染特征及采樣可行性的基礎上，于團旺河干流及其支流上布設7個采樣點，分別標記為S01～S07（如圖1所示），對其水體進行常規水質指標的監測。于2013年4月—2014年3月間進行12次采樣，采樣頻率為每月1次。為盡量減小因采樣時間不同而帶來的誤差，本研究的各點采樣工作規定在9:00—15:00之間同時進行。各點位采樣次序一致，因此可從采樣時間上保持樣品的準確性。水樣均取自水面以下0.5 m處。

1.2監測項目與樣品分析方法

樣品的取樣、保存及分析監測方法均依照國家環保局頒布的《水和廢水監測分析方法》（國家環境保護總局，2002）進行。水質監測項目與方法見表1。計算各個采樣點的水質指標均值，分析水質監測結果。

1.3數據統計分析方法

利用SPSS for Windows 22.0進行數據的相關性分析及回歸方程建立，分析被測水樣葉綠素a與環境因子的相關性，并建立相應的回歸方程以對葉綠素a的濃度變化特征及趨勢進行預估判斷。

表1　監測項目與分析方法Table 1　Monitoring projects and analysis methods

2　結果與分析

2.1水質監測結果與分析

2.1.1常規水質指標監測結果

各個月份溫度、透明度、總氮等環境因子的監測結果如表2所示。由表2結合《地表水環境質量標準》（國家環境保護總局等，2002）可以看出：被監測河道的主要污染物為總氮。總氮12次監測平均值為1.84 mg·L-1，處于V類水質水平，其中6月總氮監測值達到峰值，為4.85 mg·L-1；總磷12次監測平均值為0.10 mg·L-1，處于III類水質水平，6月總磷監測值達到峰值，為0.15 mg·L-1，5月及12月總磷含量最低，為0.08 mg·L-1；氨氮12次監測平均值為0.30 mg·L-1，處于II類水質標準，月際變化范圍為0.22～0.39 mg·L-1；水體透明度監測平均值為42.48 cm，月際變化范圍為9.30～34.9 cm；高錳酸鹽指數的平均值為5.51 mg·L-1，月際變化范圍為4.43～7.04 mg·L-1。

透明度在春冬季節較高，在夏秋季節較低，主要是因為夏季水體中的藻類大量爆發，致使大量浮游植物和懸浮物漂流在水面或沉浸在水中。總氮的質量濃度平均值在春季較高，為2.92 mg·L-1，冬季最低，為1.48 mg·L-1。總磷的質量濃度變化表現為夏季最高，冬季最低，分別為0.13 mg·L-1和0.08 mg·L-1。推測原因為進入春、夏季后，水體中氮、磷的來源主要是生活污水以及農田廢水，這與人們生活用水的方式息息相關。

表2　常規水質指標監測結果Table 2　The results of basic water quality analysis

圖2　葉綠素a的動態變化Fig. 2　The fluctuations of chlorophyll-a in Tuanwang River

2.1.2葉綠素a時空變化特征

采樣期間葉綠素a的時空變化特征如圖2所示。在2013年4月—2014年3月間，團旺河各個采樣點葉綠素a的質量濃度平均值為26.65 μg·L-1，變化范圍在8.48～52.16 μg·L-1。從月份變化上看，本次調查共監測到3次明顯峰值，分別為6月、7月、8月，其中6月份各樣點平均值為40.10 μg·L-1，變化范圍為37.83～72.42 μg·L-1；7月份各樣點平均值為52.16 μg·L-1，變化范圍為43.84～71.77 μg·L-1；8月份各樣點平均值為48.40 μg·L-1，變化范圍為39.87～70.42 μg·L-1。2月各樣點葉綠素a質量濃度最低，僅為8.48 μg·L-1，各樣點變化范圍為7.43～9.94 μg·L-1。同時，4月較5月而言，葉綠素a濃度反而偏高（其它污染物也偏高），這可能是由于人為活動的干擾所致。

不同季節的葉綠素a的平均質量濃度表現為夏季最高，達到42.33 μg·L-1，春季和秋季次之，分別為31.68、20.88 μg·L-1，冬季最低，為11.70 μg·L-1。可見團旺河的葉綠素a的濃度存在顯著的季節變化特征，表現為夏季＞春季＞秋季＞冬季，反應了該水域浮游植物現存量從冬季開始，經過春季到夏季達到最大值，而從秋季開始逐漸下降。各采樣點葉綠素a的濃度存在一定的空間分布特征，四季中葉綠素a濃度最高值為4號采樣點，平均質量濃度為36.11 μg·L-1；最低值為7號采樣點，平均質量濃度為22.92 μg·L-1。4號采樣點位于團旺河的支流上，旁邊有一定的養殖區域，長期的養殖活動使得水體中的營養鹽成分含量增高，有利于浮游植物類的生長繁殖，故4號采樣點葉綠素a濃度高于其他采樣點。

葉綠素a（Chl-a）是浮游植物現存量的重要指標，水體中Chl-a的含量及其動態變化反映了水體中藻類的豐度、生物量及變化規律，是評價湖泊富營養狀態的重要指標（王斌等，2015）。監測期間，團旺河葉綠素a的平均質量濃度為26.65 μg·L-1，與其他水域葉綠素a的平均質量濃度相比（見表3）：團旺河葉綠素a的平均質量濃度高于近海岸區域而明顯低于內陸河流區域。葉綠素濃度的分布具有從近岸向遠海區域遞減的趨勢（高爽，2009），這是由于近海岸口的泥沙較多，透明度低，限制了藻類的光合作用，致使葉綠素a存在明顯的區域性變化特點。而團旺河處于近海區域與內陸區域之間，其葉綠素a的濃度也就處于兩者之間。巢湖屬于富營養化情況較為嚴重的湖泊區域，而團旺河的葉綠素a濃度最接近于巢湖，故認為團旺河水體富營養化程度較高。

表3　各水域葉綠素a值的比較Table 3　Reported Chlorophyll a concentration in different water body

表4　描述統計量Table 4　Descriptive statistics

表5　顯著性系數表Table 5　Significant coefficient table

2.2葉綠素a與環境因子的相關分析

選取水溫、透明度、氨氮、總氮、總磷及氮磷比等6個相關環境因子，利用SPSS軟件，對被測河道中葉綠素a含量與環境因子之間的相關系數及其雙尾顯著性進行分析，結果如（表4）所示。根據表4可知，pH、溶解氧和高錳酸鹽指數離散程度較小，葉綠素a、溫度和懸浮物離散程度較大。由此表明水體酸堿度、溶解氧含量保持在比較穩定的狀態，而其他水質因子波動幅度則比較大。

顯著性系數如表5所示。從表中可以看出，葉綠素a與總磷呈極顯著相關關系，與總氮、溫度呈顯著相關關系。透明度、高錳酸鹽指數及氨氮都未與葉綠素a呈現顯著相關關系。說明團旺河的水體污染及一定程度的富營養化的形成的主要原因是由磷含量的升高而導致的，磷是水體富營養化的潛在因子。還有部分原因也可能是總氮含量升高導致的，總氮也是營養鹽的一部分，是水體生物生長繁殖所需要的主要成分之一。

2.2.1葉綠素a與水溫的相關分析

本研究中，團旺河水體中葉綠素a含量與水溫呈顯著相關關系，并且由表2可以看出：水溫的季節變化為夏季＞春季＞秋季＞冬季，這與葉綠素a的季節變化保持一致，表明水溫對浮游植物的生長具有一定的促進作用，與大多數學者的研究結果相吻合。吳阿娜等（2011）對淀山湖藍藻水華高發期葉綠素a動態及相關環境因子的研究和張瑜斌等（2009）對赤潮多發區深圳灣葉綠素a的時空分布及其影響因素的研究結果均表明：葉綠素a與水溫呈顯著正相關關系。

2.2.2葉綠素a含量與營養鹽的相關分析

營養鹽結構變化影響著浮游植物營養動力學、生物碳傳遞、生物量以及群落演替，甚至可影響整個食物網系統（王玉玨等，2015）。因此，研究營養鹽結構與葉綠素a的相關關系具有重要意義。

在本研究中，河道中總氮的平均含量為1.84 mg·L-1，根據《地表水環境質量標準》（國家環境保護總局等，2002），可將其定為V類水質。從季節上看，總氮的濃度呈現夏＞春＞冬＞秋的變化情況，這一研究結論與多數學者的相關研究是相符合的，如（龍云芳等，2012）210研究表明，春夏季節受水體攪動的影響底泥中的氮、磷營養鹽向水體中釋放，進而使水體中氮、磷濃度升高。葉綠素a與氮的相關性分析結果（表5）表明，葉綠素a濃度與總氮之間存在著顯著正相關關系。由各月份葉綠素a和總氮的均值（圖2和表2）也可看出，葉綠素a與總氮的峰值出現時間相吻合，這一研究結果與多數學者的研究結果相符。如鄧建才等（2008）通過對太湖水體中氮、磷空間分布特征及環境效應的研究發現，葉綠素a與總氮存在顯著的線性正相關，相關系數為0.662。本研究結果表明，團旺河中浮游植物的生長與總氮存在密切的相關關系。

同時，監測結果表明，河道中總磷的平均質量濃度為0.1 mg·L-1，水質處于III類。從季節上看，總磷的濃度呈現夏＞春＞冬＞秋的變化特征，這一研究結論與多數學者的相關研究是相符合的，龍云芳等（2012）211研究表明春夏季節，溫度升高，河道中底泥膨脹，底泥中的磷營養鹽向水體中不斷釋放，使得春夏季節水體中磷含量偏高。相關性分析結果表明，團旺河水體中葉綠素a與總磷之間存在著極顯著正相關關系。這一研究結果與大多數學者的研究結果相吻合。國際經濟與合作發展組織（OECD）在北美、北歐、阿爾卑斯地區進行的綜合調查表明，lg（Chla）=0.96lg（TP）-0.55；日本相關研究結果表明lg（Chla）與lg（TP）存在顯著正相關；宋敬陽（1991）據相關研究表明，在磷為限制因子的水體中，葉綠素a與磷的相關程度一般較高（毛旭鋒等，2015）。OECD在對北歐264個水體中的葉綠素a 濃度調查后發現，其中80%的水體中葉綠素a濃度受到磷的限制（王蘭等，2016）。

水體中TN、TP濃度升高，使水體處于富營養化狀態，促進了藻類等浮游植物生長，因而水體中葉綠素a濃度也增高（龍云芳等，2012）211。由表2可以看出：TN、TP的季節變化都呈現夏＞春＞冬＞秋的季節變化特征，這與葉綠素a的濃度的季節變化大體上保持一致。

氮、磷營養是影響藻類生長最重要的營養鹽，當氮磷比（TN/TP）＜13時，氮是限制性因子；當氮磷比（TN/TP）＞17時，磷是限制性營養因子（王蘭等，2016）。團旺河水體的TN/TP比值為18.4，因此磷有可能為限制性營養因子。綜上，磷濃度的增加可能會增加藻類爆發的風險。

2.3利用多元線性回歸方程預測葉綠素a的變化趨勢

多元線性回歸是指含有多個變量的線性回歸方程，用于解釋因變量與多個自變量之間的線性關系，其多元線性回歸模型的回歸方程為：y=b0+b1x1+b2x2+…+bnxn，其中，b0為模型中的回歸常數， b1， b2，…bn是模型中的偏回歸系數。為了更好地掌握水體中葉綠素a的變化特征和趨勢， 根據2013年4月—2014年3月的監測數據對監測區域進行多元回歸分析，建立多元線性回歸方程，通過探究葉綠素a濃度變化的規律來研究水華發生的規律性。根據表6可知，與葉綠素a呈極顯著性相關的環境因子分別為總氮、總磷、溫度，相關系數分別為0.040、0、0.001，均小于0.05。因此選擇溫度、總磷和總氮與葉綠素a進行多元線性回歸方程。建立的回歸方程為：

式中，Y表示葉綠素a的濃度；X1、X2分別表示總氮、總磷的濃度；X3表示溫度。

顯著性檢驗P=0.000＜0.01表明方程擬合度較好，回歸結果有效。同時，通過擬合變量葉綠素a的殘差分布直方圖（圖3）也可以看出，殘差符合正態分布，模型擬合度較好。

圖3　殘差分布直方圖Fig. 3　Regression standardized residual

將由回歸線性方程計算而來的葉綠素a的濃度值與實測值進行對比，結果如圖4所示。計算值與實測值的線性方程為：

圖4　葉綠素a實測值與計算值的擬合Fig. 4　Simulation of experimental value and predicted value of Chl-a in Tuanwang River

計算值與實測值間極好的擬合關系亦說明，所建立的多元線性回歸方程能夠以溫度、總磷和總氮為自變量，準確地反映和預測團旺河水體中葉綠素a濃度的變化特征及趨勢。將2013年4月—2014年5月的實測數據和根據多元線性回歸方程得出的預測數據加以驗證，結果如圖5所示。由圖5可以看出，該方程能夠很好地預測團旺河葉綠素a的變化趨勢，結合多元線性回歸分析法可為水體富營養化的預警提供可靠的數據支撐與科學依據。

圖5　葉綠素a實測值與預測值的比較Fig. 5　Comparison between experimental value and predicted value of Chl-a in Tuanwang River

3　結論

水體富營養化是現階段我國主要的水環境問題，探究水體藍藻水華的發生規律、內在機制及預警研究迫在眉睫。本研究利用2013年4月—2014年3月崇明島團旺河水質監測數據，分析崇明典型河道中葉綠素a的動態變化及其與環境因子的關系，以期為水體富營養化防治及藍藻水華預警提供科學數據。主要結論如下：

（1）2013年4月—2014年3月團旺河水體葉綠素a及相關水質監測因子隨時空變化較為顯著，且葉綠素a的年平均值為26.65 μg·L-1，表現為夏季（42.33 μg·L-1）＞春季（31.68 μg·L-1）＞秋季（20.88 μg·L-1）＞冬季（11.70 μg·L-1）；其中，6月、7月、8月均存在峰值，12月存在谷值。

（2）通過相關分析，發現葉綠素a與總氮、總磷及溫度呈顯著正相關關系，與氨氮、高錳酸鹽指數、透明度均不存在顯著相關關系。

（3）以溫度、總磷和總氮為自變量，葉綠素a為因變量，建立了擬合效果良好的多元線性回歸方程，該方程能夠較為準確地反映和預測團旺河水體葉綠素a濃度的變化規律和趨勢。

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Dynamics of Chlorophyll-a and Its Potential Relationship with Environmental Factors in Typical River of Chongming Island

HUANG Huiqin， HOU Jinju， WENG Chen， JIANG Tao， ZHANG Qiuzhuo*
Shanghai Key Lab for Urban Ecological and Eco-Restoration， School of Ecological and Evironmental Sciences， East China Normal University，ShangHai 200241， China

Eutrophication is one of the intractable global environmental problems nowadays. The spatial and temporal distribution analysis of chlorophyll a in water body and its influence factors could provide us important data information to choose suitable water restoration project. Seven sampling sites in Tuanwang river， Chongming island were selected and monitored for their water quality fators included chlorophyll a， temperature， SD， NH4+-N， TN， CODMnfrom Apr. 2013 to Mar. 2014. The results showed that Chl-a concentration and its related water quality index were changed in different seasons. Chl-a concentrations in summer（42.33μg·L-1）＞spring （31.68 μg·L-1）＞autumn （20.88 μg·L-1）＞winter （11.70 μg·L-1）. Significant positive correlations were found between chlorophyll-a concentration and total nitrogen， total phosphorus and water temperature there was no significant correlation between chlorophyll-a and other water quality factors by SPSS analysis. Further， a valid regression equation Y=377.873X1-0.507X2+0.505X321.834 （r2=0.911） was built successfully， which could predict Chl-a concentrations in future， thus it could help us to early warm eutrophication state of water body.

chlorophyll-a； environmental factors； typical river of Chongming island； early warming

10.16258/j.cnki.1674-5906.2016.08.017

X171

A

1674-5906（2016）08-1369-07

上海市科委科技攻關項目（12231205305）；國家自然科學基金項目（31400513）

黃慧琴（1991年生），女，碩士研究生，研究方向為固體廢棄物資源化利用。E-mail: huanghq1991@163.com

2016-07-10

引用格式：黃慧琴， 侯進菊， 翁辰， 江濤， 張秋卓. 崇明島典型河道水體中葉綠素a動態特征及其與環境因子的相關分析［J］.生態環境學報， 2016， 25（8）: 1369-1375.