千島湖水體穩定度和熱分層結構對溶解氧垂向分布的影響

張如楓, 蘭佳, 王裕成, 滿小明, 吳松濤, 吳志旭, 李慧赟, 羅瀲蔥, 李加龍, 龔發露, 殷鑫星, 孫婷

千島湖水體穩定度和熱分層結構對溶解氧垂向分布的影響

張如楓1, 蘭佳2, 王裕成2, 滿小明3, 吳松濤4, 吳志旭2, 李慧赟5, 羅瀲蔥6, *, 李加龍1, 龔發露6, 殷鑫星6, 孫婷6

1. 云南大學國際河流與生態安全研究院, 昆明 650500 2. 杭州市生態環境局淳安分局, 杭州 311700 3. 普天信息技術有限公司, 北京 100086 4. 浦江縣氣象局, 金華 322200 5. 中國科學院南京地理與湖泊研究所, 南京 210008 6. 云南大學生態與環境學院高原湖泊生態與治理研究院, 昆明 650500

基于2017年1月—2020年2月千島湖大壩前水質高頻監測數據與湖心區氣象數據, 使用Lake Analyzer(LA)軟件計算了水體穩定度指標(“施密特穩定度”和“浮力頻率”)和熱分層指標(“溫躍層深度”和“溫躍層厚度”), 并與溶解氧垂向分布指標(“氧躍層深度”和“氧躍層強度”)結合分析。結果表明千島湖存在時間長且穩定的熱力分層和溶解氧分層, 分層期為每年4—12月, 根據結構變化可分為形成期(4—6月)、穩定期(7—9月)和減弱期(10—12月)三個階段。水體穩定度指標、熱分層指標和溶解氧垂向分布指標間相關分析結果表明: 水體混合狀態是影響溶解氧垂向分布的重要因素, 湖體存在熱分層則是氧躍層出現的根本原因, 水體穩定度升高與熱分層結構形成均阻礙溶解氧的垂向交換, 促進氧躍層的形成。基于回歸分析, 發現溫躍層深度與氧躍層深度具有良好的線性關系, 擬合精度高(2=,=), 說明在千島湖可通過溫躍層深度推斷氧躍層態勢。研究結果同時證明LA在千島湖的可適用性, 以及在其它湖泊的可推廣性, 提供了水體穩定度和熱分層指標定量化計算的工具。

水體穩定度; 熱分層; 溶解氧; 氧躍層; Lake Analyzer; 千島湖

0 前言

溶解氧(DO)是各類水體中需氧生物賴以生存的必備條件, 也是評估水體環境質量的常用指標, 對水生態系統健康長遠的維持具有重要意義[1]。DO與底泥釋放速率和氮磷釋放密切相關[2–4], 底層DO過低會提高底泥營養鹽釋放速率。此外, DO濃度維持在3—4 mg·L–1的閾值以上才能保證底層魚類的生存[5], 濃度小于0.5 mg·L–1時底棲動物可能逃離洞穴、暴露于沉積物—水界面, 并可能大量死亡[6]。天然水體中DO的來源主要包括(1)湖面空氣中的氧氣擴散逸入水體(即大氣復氧); (2)水生植物(含藻類)光合作用。對貧營養和中營養型水體, 湖面大氣復氧是水體DO主要來源, 可占DO總量80%以上[7]。研究表明, 水動力條件(例如水體流場分布與紊動特性)對水—氣界面復氧有重要影響[8]。此外水生態研究表明DO含量與水溫(water temperature, WT)、葉綠素(Chl)含量、營養鹽濃度和懸浮物濃度等理化因子互有影響[9–11]; 湖庫(特別是深水湖庫)WT隨季節變化產生分層現象, 水體由表層至底層可分為混合層、溫躍層和滯溫層[12–13], 持續時間長且穩定的溫躍層是抑制上下水層物質交換、阻礙水體混合的重要原因[14], 特別是有效阻礙了表層大氣復氧和藻類光合作用產氧對深層水體的補充, 導致下層水體常出現DO很小甚至缺氧的現象[15], 對底層水生態環境造成破壞。因此研究DO垂向分布的影響因素和形成機制, 對水生態環境保護具有重要意義。

千島湖作為典型的亞熱帶深水水庫, 是全國重要的水生態研究和保護基地。近年來, 部分水域出現富營養化趨勢, 水環境質量下降[16], DO作為評估水環境質量的重要指標也受到眾多關注, 當前研究集中于千島湖DO和水質指標間相關分析, 如董春穎等[16]和吳志旭等[17]都發現千島湖夏季出現熱分層, 有效限制了水體上下層的物質交換; 俞焰等[18]發現2015年9月水深12—20 m內DO驟減, 甚至出現缺氧現象(＜4.0 mg·L–1), 分析證明DO與WT在溫躍層內顯著相關; 笪文怡的工作[19]表明千島湖DO的垂直分布與熱力學條件相吻合; 而涉及水體穩定度和熱分層結構量化指標對DO分布影響的研究較少, 重要原因是缺少計算水體穩定度指標和熱分層指標的有效工具。

本文使用LA(http: //lakeanalyzer.gleon.org/)量化水體穩定度和熱分層指標, 該軟件由Read等人2011年開發[20], 用Matlab語言編寫并能對原始數據和計算結果進行可視化, 可在不同氣候條件下和不同水文地理與時間梯度上比較湖泊中混合與分層指數; LA計算機理的科學性與程序運行的有效性已在國內外廣泛使用中得到驗證, 例如, 王明達等[21]根據LA計算出的水體穩定度指標絕對值不同, 發現鹽度梯度是造成達則錯為半對流湖泊的主要原因, Brighenti等[22]使用LA計算發現巴西兩個熱帶湖泊中總初級生產力與水體穩定度呈負相關, 還在佛羅里達州的Lake Annie和威斯康星州的Lake Mendota兩處湖泊的實踐中證明其適用性[20]。同時LA運行要以水質高頻監測數據為基礎, 近年來隨著我國對地表水水質管理的重視程度提高, 水體監測設施日益完備, 常規水質指標高頻監測系統初步建成, 環境監測基礎設施的功效極大提高[23-24], 高頻監測數據的存在, 能有效幫助科研人員捕捉傳統監測手段無法獲得的水生態系統短時間尺度的變化信息[20, 25–26]。據此本文以千島湖為研究對象, 使用LA計算千島湖水體穩定度指標和熱分層指標, 并與DO垂向分布態勢結合分析, 探討溶解氧垂向分布態勢形成機制, 以期為千島湖水生態保護和治理提供一定科學依據。

1 材料與方法

1.1 研究區域概況

千島湖又名新安江水庫, 是山谷型水庫, 在控制流域上呈分枝狀態, 位于浙江省西北部與安徽省南部交界的淳安縣境內(29°22′—29°50′N, 118°34′— 119°15′E), 為1959年新安江水電站大壩建成后蓄水形成的人工湖。千島湖位于亞熱帶北緣, 屬于東南沿海季風氣候, 氣候溫暖,降雨充沛, 年平均氣溫16.9 ℃, 水庫正常蓄水水位108 m, 擁有露出水面且面積大于2500 m2的島嶼1078個, 故此得名。大壩以上控制流域面積10442 km2, 其中60%位于安徽省境內, 40%位于浙江省境內[18]。水庫庫容178.4×108m3, 湖泊水面面積580 km2, 平均水深30.44 m, 歷年平均入庫水量為94.5×108m3, 出庫水量為91.07×108m3, 水體交換周期為2年[16]。水量主要來自水系支流的地表徑流補充, 主要入庫徑流為新安江, 多年平均流量可占總入湖量的51.4%[27]。

1.2 數據來源

千島湖水質高頻數據是由浮標傳感器上下移動監測得到的剖面數據, 由杭州市生態環境局淳安分局提供, 監測點位在新安江大壩(圖1), 數據時段為2017年1月1日0時—2020年2月29日20時, 其中2019年8月1日0時—9月30日20時數據缺失, 指標包括WT(℃)、DO(mg·L–1)、pH、濁度、Chl(μg·L–1)、透明度(m)等; 各日監測時段為0—20時, 監測深度為0.5 m—64.5 m, 每4小時監測設備自水深0.5 m下降, 間隔2 m測定一組數據, 并基于當日高頻數據計算出日均值。氣象數據亦來源于杭州市生態環境局淳安分局, 氣象浮標監測站位于湖心區域(圖1), 數據時段為2017年1月1日—2020年2月29日, 指標包括逐日相對濕度(%)、氣壓(kPa)、平均風速(m·s–1)、14時風向(°)、氣溫(℃)和降雨量(mm)。

1.3 LA介紹

LA主要輸出指標可分為熱分層指標與水體穩定度指標, 具體配置要求和含義如下:

圖1 千島湖大壩前水質高頻監測點()和湖心區氣象站()位置

表1 LA輸入文件和輸出指標

注: ★表示“必選”, ○表示“可選”。

水體溫躍層常用的成型判定標準是WT垂直梯度大于某一特定值[28], 變化范圍為0.05—2 ℃·m–1間[29–31], 目前尚無通用標準。針對高頻監測數據, LA以水體垂直密度梯度最大值深度作為溫躍層深度(thermD)[20, 32](淡水湖泊中不考慮鹽度影響)。假設自水面起共計個測量值:

通過對密度已知剖面的梯度計算, 證明由垂直密度梯度計算的溫躍層深度更為精準[20]。

St是常用的水體穩定性指數, 反映水體從現狀態轉換成完全混合狀態所需要的能量。該指數由Schmidt[35]提出, Hutchinson等人[36]在1957年進行改良, 并由Idso[37]在1973年對計算方法進行確定, 降低了湖泊體積對于計算結果的影響。該方法已得到廣泛應用, Kling[38]通過對喀麥隆39個湖泊的實地調查與公式計算, 發現這些湖泊St波動在0—5784 J·m–2內, Ferris等[39]在1988年利用St比較了南極洲一個深水湖泊的季節性分層變化。本文采用Idso的方法, 公式如下:

指重力加速度,A指湖泊表面積,ρ指深度為z時水體密度,指深度為z時湖面面積,z為湖泊最大深度,z是湖泊重心深度。

N2即浮力頻率; 穩定分層結構中存在的某一流體質點, 受到擾動后在垂向上下移動, 重力和浮力的共同作用下該質點總會回至力平衡位置, 并由于慣性產生振蕩, 這一振蕩頻率即為浮力頻率, 計算公式如下:

綜上所述, 本文選擇thermD和thermT作為反映水體熱分層程度的指標, 而St和N2則為反映水體穩定度的指標。

1.4 氧躍層

深水水庫中, 隨著WT分層加強, 常出現DO濃度在垂向上發生突變的水層, 余曉等[40]定義為“氧躍層”, 并采用DO濃度梯度大于0.2 mg·L–1·m–1作為氧躍層判別標準。Zhang等[41]在千島湖同樣選用該梯度值判別氧躍層存在與否。Perron等[42]和邱曉鵬等[43]進一步把DO濃度降幅最大的水層深度定義為氧躍層深度。本文采用同樣方法計算氧躍層深度(OD), OD處DO濃度梯度值即為氧躍層強度(OI), 以OD和OI作為衡量DO垂向分布變化程度的指標。

1.5 統計與分析

水質高頻監測數據通過Excel 2007進行預處理,得到日均值后計算OD、OI的逐日平均值, 再使用LA計算St、N2、thermD和thermT的逐日平均值, 利用Origin 2021繪制各指標變化曲線和指標間相關性分析圖, 回歸分析通過SPSS Statistics 23實現。

2 結果與分析

2.1 湖體WT和DO逐日變化

圖2-a給出了千島湖2017年1月1日—2020年2月29日期間的逐日溫度垂直剖面, WT垂向分層明顯, 尤其在7—10月期間, 熱力分層較強區域多在位于15—25 m水深范圍內, 更深水層溫度變化較小,水溫保持在10—12 ℃之間。圖2-b表示DO垂向分布, 表層DO可達9—10 mg·L–1, 底層維持在2 mg·L–1的缺氧臨界值[40], 呈現表層最高、從上向下逐漸降低的特點, 但部分時段(如2018年7—8月)出現氧躍層以下水體DO回升現象。冬季和初春湖體WT垂向分布均勻, 水體完全混合, DO垂向分布均衡, 進入夏季隨湖體表層WT升高, 與中底層溫差加大逐漸形成溫躍層, DO也隨之出現垂向躍變, 分層結束后水體再次混合, DO重新分布均勻。

2.2 水體穩定度指標逐日變化

使用LA計算輸出St與N2兩指標的逐日平均值, 并繪圖(圖3)。兩指標在多年尺度上變化趨勢基本一致, 均在各年夏季和初秋分別達到極大和極小值, 呈單峰態勢, 說明千島湖屬單混合循環湖泊。以St作為衡量千島湖分層結構形成和消減的參數, 得到湖體主要分層期為各年4—12月, 混合期1—3月,結果與董春穎等[16]結論相同。4—6月水體穩定性指數逐漸增加, 分層劇烈程度變強, 為分層形成期; 7—9月水體穩定性和分層強度處于較高水平, 各年峰值也出現于此時段, St數值保持在5000 J·m–2以上,N2穩定在0.003 s–2以上, 此為分層穩定期; 10—12月兩指標數值逐漸降低, 說明湖體混合加強, 分層減弱, 屬分層減弱期。

圖2 2017年1月1日—2020年2月29日千島湖WT(a)和DO(b)逐日變化 (2019年8月1日—9月30日數據缺失)

Figure 2 Daily variations of WT(a) and DO(b) from 1stJanuary 2017 to 29thFebruary 2020 at Lake Qiandao (data missing during 1stAugust – 30thSeptember 2019)

圖3 2017年1月1日—2020年2月29日St()與N2()逐日變化 (2019年8月1日—9月30日數據缺失)

2.3 溫躍層、氧躍層逐月變化

根據thermD、thermT、OD、OI逐日數值, 計算求出各指標逐月均值, 以減小數據波動對分析的影響, 逐月變化如圖4。圖4-a顯示thermD在4—6月分層形成期變化劇烈, 既能出現在3—4 m, 又會形成于10—12 m, 張運林[44]與劉明亮等人[45]均發現流域氣溫對水體熱分層有顯著影響, 氣溫升高將顯著降低溫躍層深度, 因此推斷圖4-a中thermD變化劇烈應是由于該時段流域氣溫變幅大, 導致上層WT變化強烈, 未形成穩定熱分層; 穩定期表層WT處于絕對高值, thermD基本在10—15 m, 偶有變化應是異常高溫天氣促使分層變淺所致; 減弱期thermD呈弧線下降態勢, 說明隨著湖泊流域氣溫下降, 湖體熱力分層會逐漸減弱并最終消失。thermT即溫躍層上下界間垂直距離, 與St、N2變化趨勢相符, 進入形成期后thermT逐漸增大, 穩定期達到峰值并保持一段時間后逐漸減弱, 多年均值在5 m以上, 2018年8月出現最高值20 m。由圖4-b知OD與thermD變化態勢高度相符, 波動范圍吻合, 但OD在形成期和穩定期變化更頻繁, 應是DO垂向分布除WT外尚有其它因素影響。OI即DO垂向分布最大梯度值, 該值雖先升后降, 但OI并非在分層穩定期內達至頂峰, 多在10月后的減弱期保持較強程度, 可達1 mg·L–1·m–1水平, 少數高至2 mg·L–1·m–1以上。

2.4 DO垂向分布影響因素

由圖3和圖4中St、N2、thermD、thermT、OD與OI的變化態勢, 初步判斷水體混合程度以及熱分層結構對DO垂向分布影響較大。因此將上述6項指標的25組逐月均值進行Spearman相關分析, 結果如圖5所示。OD與St、N2、thermT負相關, 而與thermD正相關, 特別是跟thermD和thermT相關系數更高, 說明這兩項指標反映的熱分層結構是氧躍層形成的較大影響因素; 而OI與thermD顯著正相關, 即對于OI而言thermD是決定其大小的主要因素。

將St、N2、thermD、thermT、OD與OI逐月均值進行回歸分析, 結果如表2所示。DO垂向分布與水體穩定度和熱分層結構均存在線性關系, 但各回歸方程R差異較大。其中thermD與OD間回歸方程R高至0.81, 說明回歸方程具有代表性, St、N2、thermT與OD間回歸效果次之, OI與thermD間僅存在可信的線性回歸關系, 擬合程度欠佳。故此可使用St、N2、thermD、thermT和OD間擬合方程來評估氧躍層態勢。對于OI, 其影響因素可能較多, 導致其對水體穩定度作用的響應欠敏感。

3 討論

對于深水湖庫, 層化現象可能影響水體內幾乎所有的水環境演化過程[16], 因此對湖體分層的研究十分重要。根據千島湖多年庫容與年平均入庫流量, 依照判斷水庫WT分層的指標法[46], 求得千島湖的分層參數α=0.53(α＜10時, 湖庫為穩定分層型）, 與圖2中WT垂向分布態勢共同證明千島湖體內存在時間長且穩定的WT分層現象; WT分層使上下水體交換受阻的同時, 導致水質形成分層結構[47–48], 千島湖溫躍層的存在同樣使湖體表層DO向下擴散受阻、無法進行補充, 而中底層水體光照強度極弱, 湖面大氣復氧對深處水體的影響也可忽略, 加之底棲動植物呼吸作用和底層有機物質礦化降解的大量耗氧, 導致上下層水體DO濃度差異加大, 最終形成氧躍層。天目湖[49]和周村水庫[43]兩地同樣發現熱分層結構是DO垂向分布態勢形成的決定性因素。此外, 天池[50]和金盆水庫[51]的工作中亦發現溫度梯度對DO擴散通量有重要影響。千島湖混合期內表層WT常年均值13.0 ℃, 底層WT均值10.7 ℃, 表底層溫差僅2.3 ℃; 分層期內表層WT均值是23.9 ℃, 底層WT為10.8 ℃, 溫差高達13.1 ℃。對比上述湖泊, 千島湖分層期WT垂向分布梯度值更大、差異性更強, 因此DO擴散能力被大幅削弱。圖4顯示分層穩定期內thermD基本出現在10—15 m水深, OD比thermD更接近水面, 似乎與氧躍層形成的驅動機理不符, 主要由于千島湖光合作用最強水層在5—10 m水深[52], 故OD變化范圍大于thermD。邱曉鵬[53]研究發現溫躍層會阻礙營養鹽垂向交換和減少藻類沉降, 致使分層期藻類豐度在表層水體最大, 殷燕等[52]擬合出大壩站點DO與Chl之間關系(R＞0.8), 高相關系數說明DO與浮游植物光合作用關系密切。綜上考慮, 千島湖熱分層結構使得浮游植物同樣出現垂向分層, 導致植物光合作用補充DO呈現“表層＞底層”特點, 進一步增大了DO上下水層濃度差值。此外多數湖庫底層由于復氧微弱、耗氧劇烈常處于缺氧狀態, 容易形成厭氧環境[47, 49, 54]。圖2結果說明千島湖底層DO基本保持在缺氧臨界值上, 并在夏秋季氧躍層以下水體常有DO回升現象。李培培等[55]發現千島湖水體較高的透明度有助于較深水域浮游植物的存在; 俞焰等[18]發現千島湖浮游植物生物量最大也出現在20—30 m水層。因此結合圖4中OD深度, 應是氧躍層以下水體中浮游植物的微弱光合作用補充DO, 有效保證了底層水生物的基本生存需氧。

圖4 2017年1月—2020年2月千島湖thermD()與thermT()逐月變化 (a)和OD()與OI()逐月變化 (b)(2019年8月—9月數據缺失)

圖5 氧躍層與分層指標逐月均值相關系數

Figure 5 Correlation coefficients among the monthly parameters for oxycline and stratification

表2 氧躍層與分層指標回歸結果

通過Spearman相關分析知St和N2兩項水體穩定度指標與thermD、OD負相關, 與thermT、OI正相關; St和N2都于每年夏秋季保持在5000 J·m–2和0.003 s–2高值上, 這也是千島湖熱分層和DO分層結構最為穩定和強烈的時期。St是對水體垂向交換難度的最直接反映, 每年隨著流域氣溫升高, 水中WT垂向梯度值不斷增大, 熱分層結構逐步形成, St也隨之增大, 進入夏季湖面氣溫最高, 并由于千島湖群山環抱的獨特地勢導致湖面風速較小[41], 風力擾動難以破壞水體內部分層, 引起DO分層整體上升和OI增大, 對DO垂向分布產生的“割裂”作用更強。解磊[56]于浮山前水庫的研究結果也說明St增大阻礙了DO向下傳輸, 可能導致底層處于缺氧狀態。N2與St規律相同, 也在穩定期內處于峰值, 關于神農溪和瀾滄江中游水庫的研究也用N2表征層化程度, 發現夏季N2最大, 水體分層成型[57–58]; 此外, N2越大時水體中浮游動物和微生物等好氧生物也易受到大幅擾動, 并在重力、浮力共同作用形成一個相對穩定的振蕩平衡層, 此處DO既被消耗又由于熱分層導致難以補給, 將出現DO躍減現象[58], 俞焰等[18]也發現千島湖DO含量較低的水層中浮游動物密度高于其它水層, 證明好氧生物會在振蕩平衡層停留并消耗DO。

在本文中, 我們分析了水體穩定度和熱分層結構對DO垂向分布的影響, 并通過回歸分析擬合得到LA輸出指標與DO垂向分布指標間公式, 為后續基于高頻監測數據量化千島湖分層結構提供工具, 并達到對氧躍層之下潛在缺氧水層的預測目的。此外本研究由于數據所限, 未分析出入流、湖水流速、水位變化等水動力指標影響下WT和DO垂向分布變化情況, 將在未來展開水文和水動力條件對千島湖分層結構影響的研究。

4 結論

為研究千島湖水體穩定度和熱分層結構對DO垂向分布的影響, 本文使用LA計算了相關指標, 并與DO垂向分布指標結合分析, 得出如下結論:

1.千島湖屬于單混合循環湖泊, 每年4—12月出現WT和DO的穩定分層, 可分為形成期(4—6月)、穩定期(7—9月)和減弱期(10—12月)。

2.湖體熱分層結構是DO垂向分布態勢形成的根本原因。St、N2表征的水體穩定度對DO分布有影響, 水體混合程度差將阻礙DO垂向交換; 湖體溫躍層存在是氧躍層形成的直接因素, 水溫分布不均強化了DO分層。

3.驗證LA在千島湖具有適用性, 特別是thermD與OD間擬合效果很好, 可用于DO垂向分布態勢的預測。

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Effects of water stability and thermal stratification on the vertical distribution of dissolved oxygen at Lake Qiandao

ZHANG Rufeng1, LAN Jia2, WANG Yucheng2, MAN Xiaoming3, WU Songtao4, WU Zhixu2, LI Huiyun5, LUO Liancong6, *, LI Jialong1, GONG Falu6, YIN Xinxing6, SUN Ting6

1. Institute for International Rivers and Eco-security, Yunnan University, Kunming 650500, China 2. Chun’an Branch of Hangzhou Bureau of Ecology and Environment, Hangzhou 311700, China 3. Potevio Information Technology Co., Ltd., Beijing 100086, China 4. Pujiang Meteorology Bureau, Jinhua 322200, China 5. Nanjing Institute of Geography and Limnology, Chinese Academy of Sciences, Nanjing 210008, China 6. Institute for Ecological Research and Pollution Control of Plateau Lakes, School of Ecology and Environmental Sciences, Yunnan University, Kunming 650500, China

To provide substantial information of vertical distribution of dissolved oxygen (DO) at Lake Qiandao, oxycline depth (OD) and oxycline intensity (OI) were defined and calculated for January 2017 to February 2020. Lake Analyzer (LA) was used to calculate Schmidt Stability (St), Buoyancy frequency (N2), thermocline depth (thermD) and thermocline thickness (thermT) based on the high-frequency monitoring water quality (WQ) data and the meteorological data at Lake Qiandao for the same period. The results demonstrated that there were long-lasting thermal stratification and DO stratification from April to December through the year. Thermal stratifications showed obvious seasonality with stratifications initially formed during April - June, strengthened during July - September, and weakened during October - December. According to Spearman correlation analysis among the parameters for water stability, thermal stratification and vertical DO distribution, water stability was a key factor for vertical DO distribution, and the thermal stratification was a key factor for oxycline formation. Intensive thermal stratification decreased vertical DO exchange between the upper and lower layers, and promoted the oxycline formation. ThermD and OD was closely correlated withRof 0.81 (). Successful application of LA to Lake Qiandao showed that LA was a reliable and adaptive tool for quantitatively estimating the parameters for thermal and oxycline stratifications and water stability not only for Lake Qiandao but also for other lakes.

water stability; thermal stratification; dissolved oxygen; oxycline; Lake Analyzer; Lake Qiandao

10.14108/j.cnki.1008-8873.2024.01.019

X524

A

1008-8873(2024)01-160-10

2021-09-01;

2021-11-30

云南大學人才引進啟動項目(C176220100043); 國家自然科學基金(NSFC-41671205)

張如楓(1997—), 男, 河北邢臺人, 碩士研究生, 主要從事水生態模型研究, E-mail: 1954026169@qq.com

通信作者:羅瀲蔥, 男, 博士, 副研究員, 主要從事水環境數值模型開發與運用研究, E-mail: billluo@ynu.edu.cn

張如楓, 蘭佳, 王裕成, 等. 千島湖水體穩定度和熱分層結構對溶解氧垂向分布的影響[J]. 生態科學, 2024, 43(1): 160–169.

ZHANG Rufeng, LAN Jia, WANG Yucheng, et al. Effects of water stability and thermal stratification on the vertical distribution of dissolved oxygen at Lake Qiandao[J]. Ecological Science, 2024, 43(1): 160–169.