基于分形插值模型的平寨水庫水體富營養化評價

孔杰，周忠發*，但雨生，蔣翼，李韶慧

基于分形插值模型的平寨水庫水體富營養化評價

孔杰1,2，周忠發1,2*，但雨生1,2，蔣翼1,2，李韶慧1,2

（1.貴州師范大學 地理與環境科學學院/喀斯特研究院，貴陽 550001；2.貴州省喀斯特山地生態環境國家重點實驗室培育基地，貴陽 550001）

【】分析平寨水庫水體富營養化時空變化特征，對平寨水庫水體富營養化情況進行評價。采集2018年11月（秋）、2019年1月（冬）、5月（春）和7月（夏）4個季節的水樣，選取葉綠素a（Chla）、總磷（TP）、總氮（TN）、高錳酸鹽指數（CODMn）和透明度（SD）5個指標，利用分形維數權重的方法建立富營養化評價插值模型，對平寨水庫的水體富營養化進行評價。①平寨水庫TP和CODMn量達到Ⅱ類水質標準，TN量超出Ⅴ類水質標準，是主要污染因子；TN、CODMn和Chla量在夏季最高，TP量在冬季最高，SD在春季最低。②平寨水庫總體上呈中富營養、富營養狀態，所有監測斷面沒有出現貧營養和貧中營養，說明該水庫水體富營養化程度較高。③平寨水庫夏季富營養化程度最高，冬春季次之，秋季最低。BS2和HJ2監測斷面富營養化程度最高，NY3、SG3和PZ4監測斷面次之，ZW8和SG1監測斷面最低。平寨水庫富營養化程度偏高，TN是主要污染因子，控制氮元素的輸入和富集是防治平寨水庫富營養化的重中之重。

分形插值模型；水體富營養化；綜合評價；喀斯特高原；水庫

0 引言

【研究意義】由于人類的不合理利用，導致水資源被污染甚至造成水體富營養化。有研究表明我國水體富營養化現狀已經相當嚴重[1]。因此，急需摸清水體富營養化的發生發展規律并加以治理，這對水資源的可持續利用及水生態系統的保護具有非常重要的意義。【研究進展】隨著對水體富營養化研究的不斷深入以及技術的不斷更新，出現了多種水體富營養化評價方法。目前最常見的方法主要有：綜合營養狀態指數評價[2]、水生生物指標評價、模糊綜合評價[3]、灰色聚類評價[4]和神經網絡評價[5]等。但是這些方法都存在自身的缺點和不足，比如，綜合營養狀態指數評價方法側重對監測指標進行評價，沒考慮評價過程中參數的不確定性，并且主要突出某一個指標的作用，因而具有適用條件要求和局限性[6]；模糊綜合評價方法以隸屬度函數描述水體營養狀態分級界限的模糊性和不確定性，然而從信息利用的角度來看，模糊數學評價方法對研究對象變化范圍這一信息的關注度不夠[7]；神經網絡評價方法在如何選擇權重、確定隸屬函數、選取網絡結構、提高計算精度與速度等方面還需進一步改進[8]。早在2005年劉光萍等[9]將分形理論評價模型引入到水體富營養化評價中并且發現該方法具有計算簡單、數據處理工作量小、結果客觀合理等優點。武國正等[10]、詹勇等[11]將此方法運用于烏梁素海湖泊水質評價中并且發現研究結果與綜合營養狀態指數法的評價結果具有很高的一致性。隨后，胡云玲等[12]、龔艷冰等[13]也用分形理論評價模型分別對艾里克湖和南水北調東線源頭的水質進行評價并且取得了很好的效果。【切入點】水體富營養化是一個復雜現象，各個環境因子與富營養化狀況之間的關系是非線性的，需要揭示其內在規律性，以便準確掌握水體當前的富營養化狀況并合理預測其發展趨勢。【擬解決的關鍵問題】分形理論在揭示整體與部分之間內在關聯性、復雜現象背后的規律方面有突出優勢，通過計算各評價指標的分形維數并據此建立富營養化評價插值模型，對平寨水庫的水體富營養化情況進行評價，分析平寨水庫水體富營養化的時空變化特征，以期為平寨水庫乃至整個黔中水利樞紐的水資源保護提供科學依據和理論支撐，為流域內的工農業生產生活及用水安全提供保障。

1 材料與方法

1.1 研究區概況

圖1為研究區概況，平寨水庫位于105°17′3′′E—105°26′44′′E，26°29′33′′N—26°35′38′′N之間，由納雍河、水公河、張維河、白水河和扈家河筑壩蓄水而成。該水庫是黔中水利樞紐工程配套建設的一座水庫，擔負著向安順、貴陽及其周邊區縣供水的重任，一期工程建成后，可解決5個縣城和28個鄉鎮的供水問題。

圖1 研究區概況

流域內巖石類型以二疊、三疊系的灰巖、白云質灰巖和白云巖為主。平寨水庫處于亞熱帶季風氣候區，年平均氣溫10.4~15.1 ℃，多年平均降水量為1 089.6 mm。流域內人口密集，社會經濟活動頻繁并且有大型煤礦企業及洗煤廠。根據貴州省水功能區劃，平寨水庫為黔中水利樞紐一期工程集中式飲用水源地一級保護區，水質目標為Ⅱ類。

1.2 指標選取與水樣處理

在庫區設置NY3、SG3、ZW8、BS2、HJ2、SG1和PZ4共計7個監測點。由于水體中氮、磷等營養物質質量濃度過高，會引起藻類等浮游植物的瘋長及顆粒懸浮物的增多，進而影響水體中的葉綠素a質量濃度、有機物質及水體透明度，而高錳酸鹽指數是評價水體受有機物污染程度的主要指標，結合相關研究[14-16]，選取葉綠素a（Chla）、總磷（TP）、總氮（TN）、高錳酸鹽指數（CODMn）和透明度（SD）5個指標進行評價。于2018年11月（秋）、2019年的1月（冬）、5月（春）和7月（夏）無雨天氣采集表層0.5 m處的水樣，裝入聚乙烯采樣瓶中。總氮需加適量硫酸作為固定劑，總磷需加4滴配比為1∶1的鹽酸（摩爾濃度為6 mol/L）作為固定劑，密封放入便攜式冷藏箱，帶回實驗室分析。其中，SD用賽氏圓盤法現場測定；TN用堿性過硫酸鉀消解+紫外分光光度法測定；TP用鉬酸銨分光光度法測定；Chla用丙酮萃取分光光度法測定；CODMn用堿性高錳酸鉀法測定。

1.3 研究方法

1.3.1 指標分形維數的計算

分形理論的概念是美籍數學家Mandelbrot[17]于1975年提出的。該理論是非線性科學研究中的一個分支，它以分形幾何為基礎來揭示復雜自然現象和社會現象背后隱藏的規律以及事物間整體和部分的關系[18]。分形特征的度量用分形維數來表示，常見的分維類型主要有盒子維數、信息維數、相似維數和關聯維數。本文選用關聯維數，評價模型[19]建立如下：

1）標準數據集的建立。根據文獻[9]，確定水體富營養化評價標準，如表1所示。

表1 富營養化評價標準

式中：為待評價因素的樣本個數；為待評價對象的指標個數。

2）對富營養化評價指標數據進行歸一化處理，以消除指標的量綱并統一指標的變化方向。對于效益型指標（SD）和成本型指標（TP、TN、Chla和CODMn）分別按式（2）和式（3）進行計算，將指標變換到[0,1]區間。

對歸一化后的評價標準，在各評價標準等級范圍內，利用Matlab軟件按均勻分布隨機產生10個標準樣本，對于每個指標采用同一組隨機數值，6個評價等級共形成60個評價樣本。最終指標數據向量如式（4）所示。

3）建立多維相空間，形式如下：

1維 2維 … （-1）維 …維。 （5）

式中：、=1,2,…,-+1，代表不同相空間的點數；=1,2,…,，為最大的相空間維數。

5）分別計算每維相空間兩點間距離小于或等于r的概率C()，可以得到關聯積分函數，計算式為：

式中：r為指定的距離上限，一般取相空間維數的2倍，為Heaviside函數，其計算式為：

6）如果存在分形，則每維相空間有：

根據每維相空間計算出一組C()值，若C()和r在雙對數圖上為直線，則分形存在，其斜率為該維相空間的分形維數，即：

式中：s為關聯維數，如果分形維數隨著相空間維數的升高趨向極限，則此極限值為空間的分形維數。在具體應用當中，如果分形維數沒有嚴格地趨向某一極限，則采取比較不同維數相空間的分形維數，選擇其趨于穩定的最大者或相鄰空間分形維數之差滿足一定精度要求，作為該評價指標的分形維數。

1.3.2 分形插值評價模型的構建

1）將貧營養、貧中營養、中營養、中富營養、富營養和重富營養分別賦予經驗等級1~6，得到60個標準評價樣本，每個評價樣本相應的經驗等級為()。根據式（2）—式（12）計算出各指標的分形維數D，則第個標準樣本的綜合評價值為：

2）假設6個評價等級中的第e個評價等級對應的評價值為()∈[S,S]，建立第個樣本綜合評價值()與經驗等級()的散點圖，根據散點圖可建立相應的分形插值評價模型：

2 結果與分析

2.1 分形插值模型的建立

2.1.1 各評價指標分形維數的計算

根據式（2）—式（3）對水體富營養化評價標準進行歸一化處理（表2），然后在上述各評價標準等級范圍內按均勻分布隨機產生10個標準樣本，對每個指標采用同一組隨機數值，共形成60個標準樣本，根據水體富營養化等級分別賦予經驗等級1~6共6個等級。

根據式（6）—式（12），可求出每個富營養化評價指標的分形維數。利用標準樣本數據擬合出各指標在各維相空間的C()與r雙對數曲線（圖2為TP在3維相空間和11維相空間的雙對數曲線）。曲線的斜率為該指標的分形維數，分形維數越大，表明該指標越重要。選取隨相空間維數的變化而趨于穩定的值作為指標的分形維數，由此計算得出TP、TN、CODMn、Chla和SD的分形維數分別為0.467 8、0.392 8、0.406 4、0.454 6和0.587 3。

表2 水體富營養化單因素評價標準

圖2 TP的lnCk(s)-lnrsk擬合曲線

2.1.2 水體富營養化插值評價模型

根據式（13）計算出上述60個標準樣本的綜合評價值。然后以綜合評價值()為橫坐標，以經驗等級值()為縱坐標，建立二者的散點圖（圖3）。再根據式（14），建立水體富營養化評價插值模型，如式（15）所示。

圖3 z(f)與y(f)的散點圖

2.2 水體富營養化指標質量濃度的動態變化

圖4為各監測斷面富營養化指標動態變化，圖4（f）為各斷面平均值，TN、CODMn和Chla在夏季最高，TP在冬季最高，SD在春季最低。從全年來看，TP變化趨勢為“Ｖ”形，CODMn變化趨勢為“Ｚ”形，Chla和SD變化趨勢為倒“Ｖ”形，TN波動較大。其中，TP質量濃度依次為冬季＞春季＞夏季＞秋季；TN質量濃度依次為夏季＞冬季＞秋季＞春季；CODMn質量濃度依次為夏季＞春季＞冬季＞秋季；Chla質量濃度依次為夏季＞秋季＞冬季＞春季；SD依次為秋季＞冬季＞夏季＞春季。

從圖4（a）—圖4（e）可以看出，7個監測斷面水體中TP的質量濃度在全年的變化范圍為0.011~0.15mg/L，平均值為0.025mg/L，峰值出現在冬季的SG1斷面，質量濃度達到0.15 mg/L，超出全年平均值的6倍，依據《地表水環境質量標準》，該監測斷面TP值已經達到Ⅳ類水質標準的限值，最低值出現在秋季的NY3、ZW8、SG1和冬季的SG3、HJ2斷面，TP質量濃度均為0.011mg/L。TN質量濃度在全年的變化范圍為1.79~4.13mg/L，平均值為2.84mg/L，除春季的SG3、ZW8、BS2和SG1的TN質量濃度低于2.0mg/L外，其余均超過Ⅴ類水質標準，峰值出現在夏季的NY3斷面，超過Ⅱ類水質標準8.26倍。CODMn質量濃度在全年的變化范圍為0.8~5.4 mg/L，平均值為2.91mg/L，主要為Ⅱ類水質標準，春夏二季質量濃度明顯比秋冬兩季高。Chla質量濃度的變化范圍為0.47~15.08μg/L，峰值出現在夏季的NY3斷面，但該斷面其他季節Chla質量濃度均處于較低水平，這是由于納雍河流域農業活動頻繁，排入河中的營養物質聚集再加上夏季適宜的氣溫，藻類植物生長造成Chla質量濃度顯著提高。透明度是反應水體富營養化狀況最直觀的指標，最低值出現在春季的NY3斷面并且春季的透明度均值最小。總體而言，平寨水庫TP、TN和CODMn質量濃度年際變化較為平緩，Chla和SD年際波動較大，TP和CODMn質量濃度均達到Ⅱ類水質標準，TN質量濃度超標嚴重，是主要的污染因子。

圖4 平寨水庫各監測斷面富營養化指標動態變化

2.3 水體富營養化時空分布特征

將預處理后的實測數據代入式（12）計算出各評價指標的分形維數，然后根據式（13）和式（15）計算出不同季節各監測斷面的綜合評價值并據此得到各監測斷面在4個季節的富營養化評價結果，如圖5所示。

圖5 平寨水庫各監測斷面富營養化評價結果

總體來看，除秋季SG3斷面為中營養以外，其余各評價結果均為中富營養和富營養，二者分別占整個評價結果的46.4%和50%，全部監測斷面中已經沒有貧營養和貧中營養的區域出現。由此可知，平寨水庫水體已經達到了中富營養化和富營養化程度，并且全年變化穩定。從評價結果的季節分布來看，夏季全部為富營養，冬季除HJ2斷面為富營養以外，其余均為中富營養。春夏二季的富營養化程度整體上高于秋冬二季，這主要是由于TN、CODMn和Chla質量濃度夏季最高，造成夏季的營養程度偏高。從各監測斷面來看，BS2在春季、夏季和秋季為富營養，HJ2在春季、夏季和冬季為富營養，富營養化程度偏高，ZW8、SG1監測點在春季、秋季和冬季均為中富營養，富營養化程度稍好。由此可見，平寨水庫BS2和HJ2的富營養化程度最高，NY3、SG3和PZ4次之，ZW8和SG1最低。

3 討論

3.1 富營養化原因分析

研究結果顯示，平寨水庫富營養化評價指標中，TN量超標嚴重，是主要的污染因子。這是由于平寨水庫由上游5條河流匯集而成，各個河流中的氮元素聚集于此，再加上河流流經處多為城鎮、村莊，由此造成的居民生活污染和農業面源污染較重，導致水體中氮元素量超標。TN量在夏季達到最高，此時葉綠素a量也達到最高，一方面是由于夏季光照增加，光合作用加強，水體中的藻類植物如藍藻門念珠藻、綠藻門柵藻等繁殖迅速[20]，水體自凈能力小于生物生產能力，導致水體中葉綠素a量增多。另一方面，氮元素對水體浮游植物的生長繁殖有重要影響[21]。與此同時，以反映有機污染為主的高錳酸鹽指數也在夏季達到了最高，使透明度在春夏季較低，這是由于藻類生長使得水體中雜質變多并且對光的散射和吸收變強，降低了水體透明度。由此可說明，TN量對平寨水庫富營養化狀況有直接影響，并且研究發現，4個季節中，平寨水庫所有監測斷面的TN量均值都超過了2.0 mg/L，超出Ⅴ類水質標準。李秋華等[22]調查了貴州省20座代表性水庫的營養水平，發現水庫水體中的TN量普遍偏高。也有研究[23]認為貴州地區TN的背景值比較高。劉叢強等[24]通過對烏江流域梯級水庫的初步研究，發現在庫區底層的季節性厭氧環境下，底泥中的氮磷等營養物質會向上覆水體中轉移，這也會加劇水體富營養化程度。

3.2 富營養化研究探討

本文基于分形插值模型對平寨水庫富營養化情況進行評價，該模型先計算單個富營養化指標的分形維數，以分形維數為指標權重計算每個標準樣本的綜合評價值，根據綜合評價值與經驗等級值映射函數，建立分形插值模型。結果表明分形插值模型評價結果客觀真實，與李秋華等[22,25]對貴州高原20余座水庫的研究結果具有較高的一致性。富營養化的形成是一個內部充滿了復雜物理、化學和生物反應的遠離平衡狀態的過程。針對深水型人工湖泊而言，水體的季節性分層會使深水水庫出現不同時期不同層面的富營養化程度，不同深度氮、磷等營養物質質量濃度的不同，會影響整個水體的營養化狀態，浮游生物群落的季節演替也會使營養狀態呈相應變化。因此后續研究將綜合考量多方面因素，進一步對平寨水庫富營養化狀況進行評價分析。

4 結論

1）平寨水庫TP和CODMn量主要為Ⅱ類水質標準，TN量超出Ⅴ類水質標準，是主要污染因子。TN、CODMn和Chla量在夏季最高，TP量在冬季最高，SD在春季最低。

2）平寨水庫總體上呈現中富營養、富營養狀態并且夏季富營養化程度最高，秋季最低。從監測斷面來看，BS2和HJ2的富營養化程度最高，NY3、SG3和PZ4次之，ZW8和SG1最低。

3）控制氮元素的輸入和富集是防治平寨水庫富營養化的重中之重。

[1] 揣小明. 我國湖泊富營養化和營養物磷基準與控制標準研究[D]. 南京: 南京大學, 2011.

CHUAI Xiaoming. Study on lake eutrophication as well as the criteria and control standard for phosphorus in China[D]. Nanjing: Nanjing University, 2011.

[2] 朱廣偉. 太湖富營養化現狀及原因分析[J]. 湖泊科學, 2008, 20(1): 21-26.

ZHU Guangwei. Eutrophic status and causing factors for a large, shallow and subtropical Lake Taihu, China[J]. Journal of Lake Sciences, 2008, 20(1): 21-26.

[3] 金菊良, 魏一鳴, 丁晶. 基于改進層次分析法的模糊綜合評價模型[J]. 水利學報, 2004, 35(3): 65-70.

JIN Juliang, WEI Yiming, DING Jing. Fuzzy comprehensive evaluation model based on improved analytic hierarchy process[J]. Journal of Hydraulic Engineering, 2004, 35(3): 65-70.

[4] 朱慶峰, 廖秀麗, 陳新庚, 等. 用灰色聚類法對荔灣湖水質富營養化程度的評價[J]. 中國環境監測, 2004, 20(2): 47-50.

ZHU Qingfeng, LIAO Xiuli, CHEN Xingeng, et al. The application of the grey clustering method to assess the eutrophication of lake of Liwan[J]. Environmental Monitoring in China, 2004, 20(2): 47-50.

[5] 任黎, 董增川, 李少華. 人工神經網絡模型在太湖富營養化評價中的應用[J]. 河海大學學報(自然科學版), 2004, 32(2): 147-150.

REN Li, DONG Zengchuan, LI Shaohua. Application of artificial neural network model to assessment of Taihu Lake eutrophication[J]. Journal of Hehai University (Natural Sciences), 2004, 32(2): 147-150.

[6] 尹星, 李如忠, 楊繼偉, 等. 基于延拓盲數的湖庫水體富營養化評價模型[J]. 環境科學學報, 2014, 34(4): 1 045-1 053.

YIN Xing, LI Ruzhong, YANG Jiwei, et al. Eutrophication evaluation model for lake and reservoir based on extendedblind number[J]. Acta Scientiae Circumstantiae, 2014, 34(4): 1 045-1 053.

[7] 趙建平, 姚天雨, 王明虎, 等. 基于云模型的長沙市大氣環境質量評價[J]. 環境工程, 2017, 35(11): 149-154.

ZHAO Jianping, YAO Tianyu, WANG Minghu, et al. Atmospheric environmental quality assessment in Changsha based on cloud model[J]. Environmental Engineering, 2017, 35(11): 149-154.

[8] 蓋兆梅, 劉仁濤, 付強, 等. 地下水脆弱性評價的混沌模糊神經網絡模型[J].南水北調與水利科技, 1-6[2020-12-30]. http://kns.cnki.net/kcms/detail/13.1334.TV.20191012.1513.002.html.

GAI Zhaomei, LIU Rentao, FU Qiang, et al. The chaos fuzzy neural network model and its application in the groundwater vulnerability evaluation[J]. South-to-North Water Transfers and Water Science & Technology, 1-6[2019-10-21].http://kns.cnki.net/kcms/detail/13.1334.TV.20191012.1513.002.html.

[9] 劉光萍, 杜萍, 王琨. 分形理論在湖泊富營養化評價中的應用[J]. 江西農業大學學報, 2005, 27(6): 925-929.

LIU Guangping, DU Ping, WANG Kun. Application of fractal theory to evaluation of lake eutrophication[J]. Acta Agriculturae Universitis Jiangxiensis, 2005, 27(6): 925-929.

[10] 武國正, 徐宗學, 李暢游. 基于分形理論的水體富營養狀況評價及其驗證[J]. 水資源保護, 2012, 28(4): 12-16.

WU Guozheng, XU Zongxue, LI Changyou. Water eutrophication assessment and validation based on fractal theory[J]. Water Resources Protection, 2012, 28(4): 12-16.

[11] 詹勇, 李暢游, 史小紅, 等. 分形理論在烏梁素海湖泊水質評價中的應用[J]. 水資源與水工程學報, 2012, 23(2): 37-39, 43.

ZHAN Yong, LI Changyou, SHI Xiaohong, et al. Application of fractal theory to the evaluation of water quality in Wuliangsuhai Lake[J]. Journal of Water Resources and Water Engineering, 2012, 23(2): 37-39, 43.

[12] 胡云玲, 焦鍵, 劉江, 等. 分形理論在艾里克湖富營養化評價中的應用[J]. 新疆環境保護, 2015, 37(1): 8-12, 17.

HU Yunling, JIAO Jian, LIU Jiang, et al. Application of Fractal Theory on evaluation of water quality in Eric Lake[J]. Environmental Protection of Xinjiang, 2015, 37(1): 8-12, 17.

[13] 龔艷冰, 劉高峰, 張繼國, 等. 基于分形維數權重的南水北調東線源頭水質評價研究[J]. 環境科學學報, 2014, 34(12): 3 194-3 199.

GONG Yanbing, LIU Gaofeng, ZHANG Jiguo, et al. Water quality assessment of the east route of south-to-north water diversion based on fractal dimension weight[J]. Acta Scientiae Circumstantiae, 2014, 34(12): 3 194-3 199.

[14] 王志強, 田娜, 繆建群, 等. 基于組合可拓綜合分析法的鄱陽湖流域水質富營養化評價[J]. 生態學報, 2017, 37(12): 4 227-4 235.

WANG Zhiqiang, TIAN Na, MIAO Jianqun, et al. Eutrophication assessment of water quality in Poyang lake basin based on comprehensive analysis method of combined extension[J]. Acta Ecologica Sinica, 2017, 37(12): 4 227-4 235.

[15] 方娜, 游清徽, 劉玲玲, 等. 基于云模型的鄱陽湖秋季周邊濕地水體富營養化評價[J]. 生態學報, 2019, 39(17): 6 314-6 321.

FANG Na, YOU Qinghui, LIU Lingling, et al. Evaluation of eutrophication in Poyang Lake wetland during autumn based on the cloud model[J]. Acta Ecologica Sinica, 2019, 39(17): 6 314-6 321.

[16] 劉林峰, 周先華, 高健, 等. 神農架大九湖濕地浮游植物群落結構特征及營養狀態評價[J]. 湖泊科學, 2018, 30(2): 417-430.

LIU Linfeng, ZHOU Xianhua, GAO Jian, et al. Phytoplankton community structure and trophic status evaluation in Dajiuhu wetland of Shennongjia Alpine[J]. Journal of Lake Sciences, 2018, 30(2): 417-430.

[17] MANDELBROT B. Fractals: Form, chance, and dimension[M]. New York: W. H. Freeman ＆ Company, 1975.

[18] 牛穎超, 周忠發, 王歷, 等. 基于分形插值模型的貴州農產品區土壤養分綜合評價研究[J]. 環境化學, 2018, 37(10): 2 207-2 218.

NIU Yingchao, ZHOU Zhongfa, WANG Li, et al. Comprehensive evaluation of soil nutrients in Guizhou agricultural products areas based on the fractal interpolation model[J]. Environmental Chemistry, 2018, 37(10): 2 207-2 218.

[19] 竇明, 于璐, 毛豪林, 等. 基于分形理論的淮河水系形態結構特征分析[J]. 武漢大學學報(工學版), 2019, 52(4): 303-310.

DOU Ming, YU Lu, MAO Haolin, et al. Analysis of characteristics of river system form structure in Huaihe River Basin based on fractal theory[J]. Engineering Journal of Wuhan University, 2019, 52(4): 303-310.

[20] 趙思琪, 范垚城, 代嫣然, 等. 水體富營養化改善過程中浮游植物群落對非生物環境因子的響應：以武漢東湖為例[J]. 湖泊科學, 2019, 31(5): 1 310-1 319.

ZHAO Siqi, FAN Yaocheng, DAI Yanran, et al. Responses of phytoplankton community to abiotic environmental variables with the mitigation of eutrophication: A case study of Donghu Lake, Wuhan City[J]. Journal of Lake Sciences, 2019, 31(5): 1 310-1 319.

[21] 何俊, 谷孝鴻, 劉國鋒. 東太湖水生植物及其與環境的相互作用[J]. 湖泊科學, 2008, 20(6): 790-795.

HE Jun, GU Xiaohong, LIU Guofeng. Aquatic macrophytes in East Lake Taihu and its interaction with water environment[J]. Journal of Lake Sciences, 2008, 20(6): 790-795.

[22] 李秋華. 貴州高原水庫富營養化特征及評價[J]. 貴州師范大學學報(自然科學版), 2018, 36(2): 1-8.

LI Qiuhua. Characteristics and evaluation of eutrophication in Guizhou plateau reservoirs[J]. Journal of Guizhou Normal University (Natural Sciences), 2018, 36(2): 1-8.

[23] 馬健榮, 夏品華, 詹金星, 等. 貴州三水庫冬季浮游生物分布及影響因子分析[J]. 中國環境監測, 2012, 28(5): 57-63.

MA Jianrong, XIA Pinhua, ZHAN Jinxing, et al. The distribution of plankton and its regulating factors analysis in three reservoirs of Guizhou in winter[J]. Environmental Monitoring in China, 2012, 28(5): 57-63.

[24] 劉叢強, 汪福順, 王雨春, 等. 河流筑壩攔截的水環境響應—來自地球化學的視角[J]. 長江流域資源與環境, 2009, 18(4): 384-396.

LIU Congqiang, WANG Fushun, WANG Yuchun, et al. Responses of aquatic environment to river damming—from the geochemical view[J]. Resources and Environment in the Yangtze Basin, 2009, 18(4): 384-396.

[25] 李秋華, 商立海, 高廷進, 等. 喀斯特高原深水水庫—萬峰湖富營養化特征分析[J]. 生態科學, 2013, 32(2): 194-199.

LI Qiuhua, SHANG Lihai, GAO Tingjin, et al. Eutrophication characteristics of a karst plateau deep-water Wanfeng Reservoir[J]. Ecological Science, 2013, 32(2): 194-199.

Using Fractal Interpolation to Evaluate Eutrophication at Pingzhai Reservoir in Guizhou Province

KONG Jie1,2, ZHOU Zhongfa1,2*, DAN Yusheng1,2, JIANG Yi1,2, LI Shaohui1,2

(1.College of Geography and Environmental Sciences/Karst Research Institute, Guizhou Normal University, Guiyang 550001, China;2. The State Key Laboratory Incubation Base for Karst Mountain Ecology Environment of Guizhou Province, Guiyang, 550001, China)

【】Water eutrophication has become prevalent in China and the underlying mechanism is the imbalance between nutrients inflow and consumption, which boosts overgrowth of some species. Eutrophication could undermine functions of the aquatic ecosystem, and understanding development of the eutrophication and its determinants is therefore important to ameliorate it.【】The Pingzhai reservoir in the karst plateau of Guizhou province is an important water source for irrigation and drinking in the province, and the objective of this paper is to unveil its eutrophication and the factors affecting it.【】Water samples were collected from late November 2018 (autumn), January (winter), May (spring) and July (summer) 2019, and for each sample we measured the contents of chlorophyll a (Chla), total phosphorus (TP), total nitrogen (TN), permanganate index (CODMn) and transparency (SD) in it. A model derived based on the fractal interpolation was used to evaluate eutrophication in the reservoir.【】①The TP and CODMncontents in the reservoir meet Class II water quality standard, and the TN content exceeds the class V water quality standard and is the main determinant of the eutrophication. The contents of TN, CODMnand Chla were highest in summer, while the TP content was highest in winter and the SD content was lowest in spring. ②Eutrophication in the reservoir is moderate or above, and the data measured from different locations showed that the reservoir was not oligotrophic, indicating that the reservoir has been eutrophic. ③The reservoir is most eutrophic in summer and least in autumn, with other seasons between. The eutrophication degree was highest at the BS2 and HJ2 monitoring sections, and least at the ZW8 and SG1 sections, with NY3, SG3 and PZ4 sections between.【】In general, the reservoir is highly eutrophic with the increased TN being the main determinant. Controlling inflow and accumulation of nitrogen in the reservoir is hence the top priority to remediate its eutrophication.

fractal interpolation model; water eutrophication; comprehensive evaluation; karst plateau; reservoir

X52；X824

A

10.13522/j.cnki.ggps.2019403

1672 - 3317（2021）01 - 0123 - 08

2019-11-27

國家自然科學基金項目（U1612441）；國家自然科學基金地區項目（41661088）；貴州省高層次創新型人才培養計劃項目〔2016〕5674）；貴州省科技計劃項目（[2017]5726-57）

孔杰（1994-），男，河南項城人。碩士研究生，主要從事自然資源保護與開發管理。E-mail: 1066008148@qq.com

周忠發（1969-），男，貴州遵義人。教授，博士生導師，主要研究方向為喀斯特生態環境、地理信息系統與遙感。E-mail: fa6897@163.com

孔杰, 周忠發, 但雨生, 等. 基于分形插值模型的平寨水庫水體富營養化評價[J]. 灌溉排水學報, 2021, 40(1): 123-130.

KONG Jie, ZHOU Zhongfa, DAN Yusheng, et al. Using Fractal Interpolation to Evaluate Eutrophication at Pingzhai Reservoir in Guizhou Province[J]. Journal of Irrigation and Drainage, 2021, 40(1): 123-130.

責任編輯：白芳芳