南水北調中線總干渠葉綠素a與藻密度相關性研究

摘要：葉綠素a濃度和藻細胞密度是表征藻類生物量的兩種不同方法。為了分析南水北調中線總干渠葉綠素a與藻密度的相關關系，在干渠內（動態條件）和干渠旁（靜態條件）設置斷面進行了采樣，依據實測數據分析了葉綠素a和藻密度的變化情況及相關性。結果表明：動態條件下，葉綠素a濃度與藻密度的變化趨勢基本一致，兩者之間具有顯著的相關性，相關系數為0.88 ～0.90;單一優勢藻種水體中葉綠素a濃度與藻密度存在顯著正相關性，r>0.95;優勢藻種的更替變化會導致葉綠素a濃度與藻密度的相關性下降;動態條件轉為靜態條件時，空間和水文要素發生變化，將導致藻種、藻密度及葉綠素a濃度發生變化，并影響藻密度和葉綠素a濃度之間的相關性。研究成果有利于有關部門掌握南水北調中線工程引水水質的變化，可為沿線用水戶提供更好的服務。

關鍵詞：葉綠素a; 藻密度; 野外監測; 相關性分析; 南水北調中線

中圖法分類號：X52文獻標志碼： ADOI：10.16232/j.cnki.1001-4179.2019.02.012

水是基礎性自然資源，是國民經濟和社會可持續發展的重要保證[1]。南水北調工程作為一項國家戰略性基礎工程，為解決我國南北方地區水資源分布不均，尤其是華北地區經濟發展與水資源短缺這一矛盾具有重大戰略意義。其中，中線工程承擔著為京、津、冀、豫4省市調水的任務，總干渠全長1 432 km，跨越長江、淮河、黃河、海河四大流域。

中線總干渠是一條人工開挖的渠道，通水時間較短，尚未建立起適應干渠環境的成熟穩定的生態系統。自2014年12月中線工程通水以來，總干渠出現了藻類異常增殖現象，2015年1～12月份的現場監測數據表明：總干渠藻密度為57萬至2 960萬cells/L，以針桿藻、小環藻等微型藻為主要優勢種，在5月8日發生密度最高值的邯鄲永年縣侯莊斷面，為2 960萬cells/L;葉綠素最高值為7月6日的劉灣斷面，監測值為34 μg/L，隨著通水時間延長，2016年藻密度有明顯下降。大規模藻類增殖，影響水色感官，對總干渠沿線水廠的處理工藝造成沖擊，增加供水成本。該問題受到中線工程管理單位、沿線水廠和廣大公眾的普遍關注。因此，開展總干渠藻類指標監測，實時監控藻類異常增殖現象的演變態勢，尤其是避免因發生“水華”而導致的供水中斷事故，顯得尤為重要。

通常而言，表征浮游植物生物量的指標有葉綠素a濃度和藻密度兩種。藻密度是指單位水體中藻細胞的個數，該方法比較直觀，但檢測過程費時費力。葉綠素a是藻細胞的重要組成部分，其濃度是指單位水體中葉綠素a的質量，該方法是一種間接指示方法，隨著分光光度計法的發展，分析過程相對簡單，也逐步成為水質評價的一項指標。葉綠素a含量的高低與水體中藻類的種類、數量等密切相關[3]。建立葉綠素a與藻密度之間的相關關系，是目前研究的熱點。于海燕等分析了微囊藻為優勢種的藻密度與葉綠素a之間的關聯性，并得出直線回歸方程[4]。杜勝藍等采用室內試驗、現場圍隔實驗和天然水體監測等方法分析了潘家口水庫葉綠素a和藻密度之間的相關關系[5]。季振剛等建立了葉綠素a與藻密度的換算關系式，并被用于水體富營養化預測模型中[6]。

本文借助于2015年全年南水北調中線總干渠內流動水體和靜止水體中藻密度和葉綠素a濃度監測數據，利用線性相關分析等手段，探討總干渠輸水過程中葉綠素a濃度和藻密度之間的相關性，為相關數據的驗證和防控總干渠水華風險提供技術支持。

1實驗方法

1.1實驗方案

試驗方案分為動態方案和靜態方案：

（1） 在總干渠輸水的動態條件下，在總干渠內選取4個具有代表性的水質監測斷面，定期對葉綠素a濃度和藻密度等指標進行檢測分析，研究動態條件下葉綠素a濃度和藻密度等生物監測指標間的關聯性，并篩選出一個斷面，詳細分析不同優勢藻種的葉綠素a和藻密度之間的相關關系。

（2） 在試驗室靜置水體的靜態條件下，在總干渠附近設置一個梯型斷面蓄水池，將總干渠的水引入池內使其充滿，實驗期間不進行水體交換，研究靜態條件下葉綠素a濃度和藻密度等生物監測指標間的關聯性。

1.2采樣方法

用于葉綠素a濃度分析的水樣，根據《水質 葉綠素的測定 分光光度法》（SL88-2012）標準要求[7]，在各監測斷面分別采集1 000 mL水樣保存于棕色玻璃瓶中，并加入1 mL 1%碳酸鎂懸濁液，以防止酸化引起葉綠素a溶解。樣品采集后立即送實驗室用直徑為47 mm的0.7 μm玻璃纖維濾膜過濾，并將濾膜在-20 ℃以下的冰箱內保存。

用于藻密度分析的水樣，根據《內陸水域浮游植物監測技術規程》（SL733-2016）要求[8]，用采水器在水面下0.5 m處采集水樣1 000 mL，并加人10～15 mL魯哥氏液充分搖勻固定后，送實驗室進行觀測分析。

1.3監測頻次

動態方案條件下，3個斷面（斷面1、斷面2、斷面3）自2015年1月1日至12月29日，每周采樣監測一次;另外一個斷面（斷面4）自5月24日至11月24日開展夏秋兩季監測，每周采樣監測一次。靜態方案條件下，自2015年8月20日至11月26日每周采樣監測一次。

1.4樣品分析方法

（1） 葉綠素a分析方法。根據《水質 葉綠素的測定 分光光度法》（SL88-2012）要求，取定量體積的混勻水樣進行孔濾膜抽濾，抽濾時負壓不超過20 kPa，逐漸減壓，在水樣剛剛完全通過濾膜時結束抽濾。用濾紙吸干孔濾膜剩余水分;然后將過濾后的濾膜放入玻璃離心管中，并放入-40 ℃低溫冰箱中冷凍20 min，室溫中放置5 min;向離心管中加入10 mL 90%丙酮酸液，劇烈搖震;將離心管放入離心機中，以3 500 r/min的速度離心15 min。將離心后的上清液倒入1 cm比色皿中，以90%丙酮酸液做參比，分別在750，664，647，630 nm波長處測定吸光度值。

（2） 藻密度分析方法。將樣品充分搖勻，用移液器汲取0.1 mL樣品，移入計數框內。移入之前將蓋玻片斜蓋在計數框上，在計數框中一邊進樣，另一邊出氣，避免氣泡產生，注滿后把蓋玻片移正。計數標本片制成之后，稍等幾分鐘，讓浮游植物沉至框底，然后在40～600倍光學生物顯微鏡下計數。

2實驗結果與分析

2.1動態條件下葉綠素a濃度與藻密度長期變化分析

以3個斷面2015年全年監測數據為基礎，繪制葉綠素a和藻密度隨時間的變化曲線，見圖1～3。

由圖1～3可以看出，在動態條件下，各監測斷面藻類密度及葉綠素a濃度變化趨勢基本一致。隨著溫度升高，葉綠素a濃度和藻密度均呈逐漸上升趨勢，在春夏季節交替時，出現一次快速上升期;進入夏季后，葉綠素a濃度和藻密度雖略有上升，但基本保持穩定，沒有出現較大波動;在夏秋季節交替時，葉綠素a濃度和藻密度均快速升高，出現一次極值，達到全年最高值。此后，隨著溫度逐漸降低，葉綠素a濃度與藻密度也呈現不斷下降趨勢。

總體來看，動態條件下，各監測斷面水中葉綠素a濃度與藻密度的變化趨勢是一致的。可見葉綠素a濃度和藻密度兩個參數都可以用作“水華”預警的表征參數[9]。

2.2動態條件下葉綠素a濃度與藻密度相關性

通過對不同斷面葉綠素a濃度和藻密度全年監測數據可得其相關關系見圖4～6。

由回歸關系曲線可知，從全年監測數據分析，總干渠內不同監測斷面的葉綠素a濃度與藻密度之間具有顯著的相關性。這是因為南水北調總干渠通水時間較短，尚未形成完善的生態環境，水質良好，營養化程度低，生物多樣性較少，水體中優勢藻種更替不太明顯，藻密度增加時葉綠素a濃度也同比例增加，因而藻密度與葉綠素a濃度間呈現較好的線性關系。這與于海燕等[4]研究結果和杜勝藍等[5]對天然水體研究結果類似。

2.3動態條件下不同優勢藻種時葉綠素a濃度與藻密度相關性

優勢藻種是藻類群落中最具代表性的種類，也是最能反映出水質狀況的指標之一[2]。根據斷面4的監測結果，6月2日至7月28日優勢藻種為脆桿藻，8月1日至11月24日優勢藻種為舟形藻。分別對以上時段和全時段內葉綠素a濃度和藻密度的相關性進行回歸分析，見圖7～9。

由圖7和圖8可以看出，當優勢藻種穩定單一，葉綠素a濃度與藻密度存在顯著正相關性。這與有關人員在天然水體中得到的研究結論相同[10]。但從整個監測時間段分析，由于不同季節優勢藻種的更替變化，導致葉綠素a濃度與藻密度的相關性下降，見圖9。因此，優勢藻種的變化在一定程度上會影響葉綠素a濃度與藻密度的相關性。

2.4靜態條件下葉綠素a濃度與藻密度變化分析

對試驗池內（靜態條件下）葉綠素a濃度和藻密度監測數據作圖，見圖10～11。

由圖10～11可知，當流動水體變為靜止水體時，適應于干渠內流動水體環境的藻類，在進入試驗池內，由于空間和水文要素發生變化，大多數藻種無法適應而死亡使得藻密度急劇下降。隨后各藻類進入一個生長調整期，在此階段，不同藻類競相適應新的環境。適應環境的藻類數量不斷增加，但葉綠素a濃度的增加趨勢相對不太明顯，兩者之間相關性也相對較低。這可能是由于水體中藻種較多，沒有明顯優勢種造成的。隨著溫度降低，藻密度和葉綠素a均明顯下降，并逐漸趨于穩定。

3結論與建議

（1） 動態條件下，總干渠內各監測斷面水體中葉綠素a濃度與藻密度的變化趨勢基本一致。葉綠素a濃度和藻密度兩個參數都可以用作“水華”預警的表征參數。

（2） 總干渠內不同監測斷面的葉綠素a濃度與藻密度之間具有顯著的相關性，相關系數大于0.8。

（3） 當優勢藻種穩定單一，葉綠素a濃度與藻密度存在顯著正相關性，相關系數大于0.90。當優勢藻種發生更替變化時，會導致葉綠素a濃度與藻密度的相關性下降。

（4） 由動態條件轉為靜態條件，空間和水文要素發生變化會影響藻種、藻密度及葉綠素a濃度的變化，同時也會影響藻密度和葉綠素a濃度之間的相關性。

（5） 由于夏、秋季節藻密度和葉綠素a濃度較冬、春季節高，建議夏、秋季節加強藻類和葉綠素a等生物指標監測，冬、春季節可適當降低監測頻次。

參考文獻：

[1]劉波，崔莉鳳，劉載文.北京市城區地表水體葉綠素a與藻密度相關性研究[J].環境科學與技術，2008，31（8）：29-33.

[2]馮佳.汾河上游浮游植物及水質評價[M].北京：海洋出版社，2016.

[3]金相燦.中國湖泊環境（第一冊）[M].北京：海洋出版社，1995.

[4]于海燕，周斌，胡尊英，等.生物監測中葉綠素a濃度與藻類密度的關聯性研究[J].中國環境監測，2009，25（6）：40-43.

[5]杜勝藍，黃歲樑，藏常娟，等.浮游植物現存量表征指標間相關性研究Ⅱ：葉綠素a與藻密度[J].水資源與水工程學報，2011，22（2）：44-49.

[6]季振剛著，李建平，譯. 水動力學和水質——河流湖泊及河口數值模擬[M].北京：海洋出版社，2012.

[7]SL88-2012水質葉綠素的測定 分光光度法[S].北京：中國水利水電出版社，2012.

[8]SL733-2016內陸水域浮游植物監測技術規程[S].北京：中國水利水電出版社，2016.

[9]An Y J，Kampbell D H.Monitoring Chlorophyll a as a measure of algae in Lake Texoma Marinas[J].Bul1.Environ.Contam.Toxicol，2003（70）：606- 611.

[10]于海燕，張水浸，許昆燦，等.廈門西港區一次赤潮的觀測[J].海洋學報，1988，10（5）：602-608.

引用本文：田勇.南水北調中線總干渠葉綠素a與藻密度相關性研究[J].人民長江，2019，50（2）：65-69.

Study on correlation of Chlorophyll-a and Algal density in main canal of Middle Route of South-to-North Water Diversion Project

TIAN Yong

（The Construction and Administration Bureau of South-to-North Water Diversion Middle Route Project， Beijing 100038， China）

Abstract： The Chlorophyll-a concentration and Algal density can represent biomass of algal. In order to study the correlation between Chlorophyll-a concentration and Algal density in the main canal of Middle Route Project of South-to-North Water Diversion， the monitoring cross-sections were set in the main canal （dynamic condition） and stilling pool （static condition） beside the canal. The variation condition and correlation of Chlorophyll-a and Algal density were studied according to the monitored data. The results showed that in dynamic condition， the variation tendencies of Chlorophyll-a concentration and Algal density showed significant ?correlation， correlation coefficients were 0.88～0.90; Chlorophyll-a and Algal in water containing with single dominant specie had significant positive correlation，r>0.95; the change of dominant algal resulted in the decrease of correlation between Chlorophyll-a concentration and algal density; when dynamic conditions changed to static conditions， the changing spatial and hydrological factors influenced the correlation between Chlorophyll-a concentration and Algal density. The study results will help the relative departments to understand the water quality variation of diverted water by Middle Route Project of South-to-North Water Diversion and supply better service for water users along the route.

Key words：Chlorophyll-a; algal density; field monitoring; correlation analysis; Middle Route of South-to North Water Diversion Project