南水北調中線總干渠藻密度變化及其驅動因子分析

摘要：南水北調中線總干渠是一個相對封閉的人工生態系統，藻類增殖是工程運行管理關注的重點。基于2022年總干渠8個典型斷面的水質和浮游藻類的監測數據，使用相關性分析和結構方程模型，探究渠道藻密度時空變化特征及其驅動因子。結果表明：中線總干渠藻密度沿程呈上升趨勢，夏季藻密度最高，達1 600萬個/L；渠道藻密度與NH3-N（plt;0.001）、流量（plt;0.001）和高錳酸鹽指數（plt;0.001）等顯著相關；各環境驅動因子對藻密度的影響程度依次為理化因子（0.540）gt;營養鹽因子（0.345）gt;水文因子（0.227），空間因子和水文因子對藻密度產生間接影響。研究揭示了中線總干渠藻密度的時空變化規律和主要影響因子，可為中線工程供水管理提供參考。

關 鍵 詞：藻密度； 藻類增殖； 驅動因子； 相關性分析； 結構方程模型； 南水北調中線總干渠

中圖法分類號： X52

文獻標志碼： A

DOI：10.16232/j.cnki.1001-4179.2025.02.003

0 引 言

南水北調中線工程是世界上最長的跨流域調水工程之一，有效緩解了中國北方水資源短缺的問題。由于中線工程采取了嚴格的管理措施，沿程不與其他地表徑流相交，其水體特征不同于其他天然徑流，是一個相對封閉的人工生態系統。通水以來，渠道內水生態環境逐漸穩定，水質總體良好，但藻類增殖問題日益突出，是中線工程運行管理重點關注的內容。

藻類異常增殖會導致水質惡化，影響供水安全^［1］。認識藻類增殖和時空變化的驅動因子，對于提高水質管理能力，保障水質安全十分重要。以往的研究結果表明，藻類的生消受溫度、光照、水流條件、營養鹽等多種因素影響^［2-4］。嚴廣寒等通過室內培養試驗發現光照是影響藻類生物量和多樣性的關鍵要素，在一定范圍內，藻類生物量隨光照強度的增加而增加^［5］。Li等通過模擬實驗發現藻類的生物量在很大程度上取決于水流條件，且葉綠素濃度與流速呈顯著負相關^［6］。對南水北調東線工程浮游藻類的調查表明，影響藻密度的環境因子主要為營養鹽和水溫^［7］。在京杭運河蘇北段的藻類研究中發現，氮元素對藻類群落的影響大于磷元素^［8］。目前對于藻類增殖影響因素的認識多基于室內研究，對于實際條件下藻類生長的驅動因子關注較少；另外，針對河流、湖泊和水庫的生態調查研究較為豐富，但是對長距離大型人工輸水渠道的藻類增殖影響因子尚缺少深入認識。

本研究以南水北調中線總干渠為對象，基于水質和浮游藻類的同步監測數據，分析探討總干渠藻密度的時空變化特征以及影響藻密度的關鍵環境因子。研究結果旨在深入認識渠道藻類增殖規律，為南水北調總干渠優化管理提供參考。

1 數據與方法

1.1 數據來源

本研究數據來源為南水北調中線總干渠布設的8個水生態監測斷面（圖1），數據時段為2021 年12 月至2022 年11 月的逐月數據。監測的參數包括：水溫（WT，℃）、pH、溶解氧（DO，mg/L）、五日生化需氧量（BOD5，mg/L）、高錳酸鹽指數（CODMn，mg/L）、總磷（TP，mg/L）、總氮（TN，mg/L）和氨氮（NH3-N，mg/L）。每個斷面同步獲取斷面流量（Flow，m3/s）、流速（Vel，m/s）和藻密度（ACD，萬個/L）。水質測定方法根據GB 3838—2002《地表水環境質量標準》進行測定。斷面流量由水量調度管理部門提供。藻類定量樣品使用柱狀采水器采集2 L地表水樣品至定量樣品瓶中，立即加入15 mL魯哥氏液固定。將樣品帶回實驗室靜置48 h后，用虹吸法濃縮至50 mL，吸取0.1 mL濃縮水樣加入載玻片，置于10×40倍顯微鏡下隨機選取若干計數小格或視野，估算藻類數量。藻類鑒定方法參照《浮游植物手冊》和《中國淡水藻類：系統、分類及生態》進行鑒定計數。為便于分析，將采樣時間劃分為春、夏、秋、冬4個季節，其中2021年12月至2022年2月為冬季，2022年3～5月為春季，2022年6～8月為夏季，2022年9～11月為秋季。

1.2 數據處理

采用結構方程模型進行驅動因子分析。結構方程模型的建模過程由理論假設驅動，且可以同時量化多個變量間的直接和間接因果關系^［9］。本研究中，結構方程模型（SEM）基于R 4.3.0軟件的piecewise SEM包完成，斯皮爾曼相關性（Spearman）基于Hmisc包完成，使用Origin 2021進行數據統計及制圖。

為消除數據中不同量綱和數量級對結果的不利影響，保證結果的準確性，使用SPSS 25對數據進行標準化處理。由于溶解氧為逆指標，即其數值越大，表征水質越好，故對其取倒數后再進行標準化；使用ArcGIS 10.7繪制采樣點分布圖。

本研究中將除藻密度以外的所有參數歸類為3個因子集作為分析對象：第1個因子集為營養鹽因子，主要包括BOD5、CODMn、TP、TN和NH3-N；第2個因子集為理化因子，主要包括水溫和溶解氧；第3個因子集為水文因子（流量和流速）。

2 結 果

2.1 藻密度時空分布規律

南水北調中線總干渠藻密度時空變化趨勢如圖2所示。單因素方差分析表明，總干渠藻密度在時間和空間上均存在顯著差異（plt;0.001）。空間上，總干渠藻密度由南向北呈遞增趨勢（圖2（a）），陶岔—鄭灣斷面藻密度穩定在100萬個/L左右，自漳河北斷面藻類開始增殖，西黑山、惠南莊和天津外環河斷面的藻密度平均值在400萬個/L左右，在個別時間段達到1 000萬個/L以上。河南省境內的藻密度水平遠低于河北省和天津市。時間上看，夏季藻密度最高，其平均值在500萬個/L左右，冬季和春季的藻密度水平接近，其均值都在150萬個/L左右（圖2（b））。整體上，夏秋季節的藻密度水平高于冬季和春季。

2.2 水文水質參數變化

8個斷面2022年水質參數的平均值和標準差如圖3所示。營養鹽因子中，CODMn沿程呈逐漸上升趨勢，其中陶岔與惠南莊之間存在顯著差異，除陶岔外，其他斷面均超過2 mg/L，達到Ⅱ類水質標準（圖3（d））；各個斷面BOD5存在較大差異，陶岔和大安舍斷面BOD5濃度低于其他斷面，其中，陶岔斷面與惠南莊和天津外環河之間差異顯著，最小平均值出現在陶岔斷面0.57 mg/L，最大平均值出現在天津外環河斷面0.93 mg/L（圖3（e））；空間上看，NH3-N的空間變化存在突變點，西黑山下游斷面的NH3-N濃度高于西黑山上游斷面，且西黑山上、下游斷面間差異顯著（圖3（f））；TP和TN濃度變化相對較小，不存在顯著差異，所有斷面的TP濃度均符合I類水標準（圖3（g）），TN穩定在1.3 mg/L左右，最大值達到1.7 mg/L（圖3（h）），無明顯的空間變化趨勢。

其他理化因子中，WT的空間變化較小，8個斷面的年均溫無顯著差異，但隨著輸水距離增加，溫差逐漸增大（圖3（a））；所有斷面pH值均穩定在8.2以上，總體表現出中游pH值高于上游和下游（圖3（b）），大安舍斷面pH和陶岔、沙河南與惠南莊斷面均存在顯著差異（plt;0.05）；越往下游溶解氧濃度逐漸增加，陶岔斷面的溶解氧濃度與天津外環河斷面差異顯著（plt;0.05，圖3（c））。

水文因子中，流量空間變化趨勢明顯，越往下游流量越小，其中陶岔斷面與其他所有斷面均存在顯著差異，天津外環河斷面最小平均值僅為30.29 m3/s（圖3（i））；流速空間差異相對較小，陶岔斷面與下游斷面差異顯著（圖3（j））。

2.3 藻類變化驅動因子分析

2.3.1 Spearman相關性分析

Spearman相關性分析結果如圖4所示。藻密度與營養鹽因子存在較強的相關關系。春季藻密度與NH3-N呈極顯著正相關關系（R=0.71，plt;0.001）；夏季藻密度與NH3-N呈極顯著正相關關系（R=0.65，plt;0.001），與BOD5呈顯著正相關關系（R=0.51，plt;0.05）；秋季藻密度與CODMn呈極顯著正相關關系（R=0.75，plt;0.001）；冬季藻密度則與所有營養鹽因子的相關性較弱。

水文因子對藻密度同樣具有顯著影響。在夏季和秋季，藻密度與流量均有顯著的負相關關系（R=-0.77，plt;0.001；R=-0.58，plt;0.01），在冬季則與流速（R=-0.60，plt;0.01）和流量（R=-0.51，plt;0.01）均有顯著的負相關關系。

其他理化參數與藻密度之間同樣存在顯著的相關關系，如春季藻密度與溶解氧呈顯著正相關關系（R=0.57，plt;0.01），與水溫呈顯著負相關關系（R=-0.58，plt;0.01）；秋季與水溫呈顯著正相關關系（R=0.52，plt;0.01）。

此外，不同水質參數之間在不同季節也具有極顯著的相關性，如春季NH3-N和流量（R=-0.80，plt;0.001）、水溫和溶解氧（R=-0.78，plt;0.001）；夏季水溫和TN（R=-0.75，plt;0.001）；秋季流量與CODMn（R=-0.77，plt;0.001）；冬季溶解氧與流量（R=-0.90，plt;0.001）和流速（R=-0.87，plt;0.001）。

2.3.2 藻密度影響途徑分析

為進一步確定各因子對藻密度的影響途徑，對南水北調中線總干渠8個監測斷面所有水質參數進行結構方程模型分析，結果如圖5所示，各因子對藻密度的直接效應路徑系數為理化因子（0.540） 、水文因子（0.227） 、營養鹽因子（0.345）。

理化因子、水文因子和營養鹽因子均對藻密度有顯著影響，三者對藻密度的解釋度為51%，其中理化因子對藻密度的影響最為顯著。水文因子對藻密度具有直接和間接的影響：一方面，水動力條件的變化可對藻密度產生直接影響；另一方面，水文因子通過影響營養鹽因子從而對藻密度產生間接影響。在考慮空間因子的情況下，營養鹽因子的方差解釋比例由31%升高至57%，說明空間因子也對渠道中的營養鹽產生了間接影響。此外，因干渠向沿線城市持續供水使流量逐漸降低，水文因子受到空間因子的影響顯著。

3 討 論

許多研究表明，理化因子（水溫、溶解氧、pH）、營養鹽因子（BOD5、CODMn、TP、TN和NH3-N）和水動力條件（流量和流速）等多種因素可共同對浮游植物產生影響^［10-11］。中線總干渠作為人工輸水渠道，具有獨特而復雜的水質特征。本研究表明理化因子、營養鹽因子和水文因子均是影響總干渠藻密度的重要因素。

總干渠水溫范圍為4～33 ℃，季節變化明顯，水溫對中線總干渠藻密度的季節變化有著關鍵影響。水溫是影響水生生態系統中微生物生長發育、豐度、群落結構的重要環境因子^［12］，對藻密度的季節變化有著重要影響^［13］。水溫的升高會加速藻類的生長和增殖，夏季水溫較高時，藻密度達到1 000萬個/L。水溫通過調節藻類細胞活性來驅動優勢藻種的變化，從而控制藻密度和藻類群落結構^［14］。浮游植物細胞的諸多代謝過程為酶促反應，其過程受酶活性的影響，而溫度對酶活性具有決定作用^［15］。有研究結果顯示，溶解氧通常與水溫呈負相關，即高溫和充足的日照可能導致夏季溶解氧濃度低于冬季^［16］。總干渠冬春季節溫度較低，溶解氧濃度受溫度影響相對高于夏季和秋季，因此，藻密度在冬春季節與溶解氧呈正相關關系。由于夏季和秋季大流量輸水的原因，水動力條件成為藻密度的主要影響因子，此時溶解氧與藻密度的相關性不顯著。一般認為，藻類對弱堿性的水環境更加敏感，其適宜的生長條件為pHlt;8.5，當pHgt;9.5時，藻類生長受到抑制^［17］。本研究中，中線總干渠pH穩定在8.5左右，適宜藻類生長。有研究表明，藻類增殖會消耗更多的CO2，大量CO2被消耗往往會導致水體的pH升高^［18］。其他學者在安寧河和漢豐湖的研究中均發現pH是影響藻類生長的關鍵因子^［19-20］。

營養鹽是藻類生長的重要營養物質，也是藻類生消變化的重要影響因素^［21-22］。Redfield比例理論認為，藻類對營養物質的吸收是按照N∶P=16∶1的化學計量比進行的^［23］，本研究中N∶P均大于16，表現為磷限制，但TP與藻密度在所有季節均未表現出顯著的相關關系，這表明該理論并不適用于中線總干渠。在湖泊水體中，磷被認為是影響藻類生物量的主要因素^［24-25］，但本研究中NH3-N是影響藻密度的重要因素，張春梅等在對中線干渠藻類群落的調查中也有相同的發現^［26］，這意味著藻類對營養物質的吸收和利用是復雜多變的，也說明了人工輸水渠道與湖庫的不同。CODMn和BOD5是表征水中有機質含量的有效指標^［27-28］，在不同季節與渠道中藻密度呈顯著的相關關系，一些學者在長江流域和淮河流域的研究中也發現了一致的結果^［29-30］。有研究指出，水體中的微生物會通過各類生命活動對有機質進行礦物化，由此產生的各類營養物質能為藻類的生長繁殖提供支持^［31］，因此，藻類生長所需的營養物質通常可以在不完全依賴外部輸入的情況下得到再生和補充，這也解釋了為什么渠道中的藻類增殖沒有完全受到營養物質的限制^［32］。

藻類的生物量和空間分布在很大程度上取決于水流條件^［33］，藻類生長對水動力常常表現為“低促高抑”^［34］。張萍等對富春江的研究發現，流量是影響富春江水庫浮游植物群落結構的重要因素，其與秋、冬和春季藻細密度呈顯著負相關^［35］，對上海市崇明島中心湖的研究發現，湍流與浮游植物生物量呈負相關，流速與Chl a濃度也呈強負相關^［6］，這與本研究的結果一致。中線總干渠水體持續流動高度摻混，流速范圍為0.1～2.4 m/s，平均流速為0.95 m/s^［26］，高于其他水體流速^［36］。秋季總干渠輸水流量較大，由此產生的高流速水體增強了沉積物的再懸浮，導致光穿透減弱，光合作用減少，這可能對藻類的生存產生負面影響^［37］。流量、流速等水動力條件的改變，可在一定程度上改變水體中營養鹽的時空分布特征，從而改變藻類生長與營養鹽間的相互關系^［38］，對藻類大量快速增殖起到抑制作用^［39］，并減少水質安全問題發生的可能性^［40］。同時，流量加大可能會對水體中藻類密度具有一定的稀釋作用，不利于細胞密度的增加^［41］。

整體上看，中線總干渠的藻密度沿程呈增加趨勢，說明在輸水過程中藻細胞不僅隨水流被動遷移，還存在增殖生長行為^［26］。中線總干渠全場1 432 km，水流從陶岔渠首到北京市團城湖需 15 d左右。加之渠道內適中的營養鹽濃度，為部分藻種在渠道內生長繁殖提供了良好條件。因此，隨著水流的攜帶作用，越往下游藻密度越高。由此可見，外部環境以及浮游藻類自身的適應能力共同決定了藻密度的空間差異。

4 結 論

（1） 中線總干渠藻密度時空變化特征明顯，隨著輸水距離增加，藻密度呈逐漸上升趨勢，最高達到1 600萬個/L左右，且具有春季至夏季藻密度增高，夏季至冬季藻密度降低的季節變化特征。

（2） 在不同季節渠道內影響藻密度生長的環境因子也不盡相同，春季和夏季藻密度與NH3-N（plt;0.001）為顯著正相關關系；秋季藻密度受到CODMn的正向影響顯著（plt;0.001），受到流量的負面影響顯著（plt;0.001）；冬季則與所有環境因子的相關性較弱。

（3） 水流的攜帶作用和藻類自身的生長繁殖是導致下游藻密度升高的原因之一，外部的環境因子和藻類自身的適應繁殖能力共同決定了中線總干渠藻密度的空間差異。

（4） 渠道中各因子對藻類的影響程度依次為理化因子gt;營養鹽因子gt;水文因子，其中水文因子對藻密度具有直接和間接的雙重影響，空間因子通過水文因子對藻密度產生間接影響。

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（編輯：黃文晉）

Analysis of driving factors of algal density change in main canal of middle route of South-to-North Water Diversion Project

ZHANG Yun^1，2，XIAO Xinzong³，WANG Chao^1，2，ZHANG Yizhe^1，2，XI Gangzheng^1，2，JIA Haiyan^1，2

（1.Changjiang Water Resources Protection Institute，Wuhan 430051，China； 2.Key Laboratory of Ecological Regulation of Non-point Source Pollution in Lake and Reservoir Water Sources，Changjiang Water Resources Commission，Wuhan 430051，China； 3.China South-to-North Water Diversion Middle Route Corporation Limited，Beijing 100038，China）

Abstract： The main canal of the middle route of the South-to-North Water Diversion Project is a relatively closed artificial ecosystem，and algal proliferation is the focus of project operation and management.The monitoring data of water quality and phytoplankton in 8 typical sections of the main canal in 2022 were selected for analysis.And correlation analysis and structural equation models were used to explore the spatiotemporal variation characteristics and driving factors of algal density in the channel.The results showed that the algal density in the middle canal increased along the line，and the highest algal density reached 1 600×10⁴ ind./L in summer.The relationship between canal algal density and NH3-N （plt;0.001），flow （plt;0.001） and CODMn （plt;0.001），and so on was significantly related.The results of structural equation analysis showed that the influence degree of each factor on algal density was physicochemical factor （0.540） gt; nutrient factor （0.345） gt; hydrologic factor （0.227），both spatial factor and hydrologic factor had an indirect influence on the algal density.The study revealed the spatial and temporal variation of algae density and the main influencing factors，which can provide a reference for water supply management of the middle route project.

Key words： algal density； algal proliferation； driving factor； correlation analysis； structural equation model； main canal of the middle route of South-to-North Diversion Project