趙林林，朱夢圓，馮龍慶，劉笑菡，朱廣偉＊＊，陳元芳，秦伯強

(1:河海大學水文水資源學院，南京210098)

(2:中國科學院南京地理與湖泊研究所湖泊與環(huán)境國家重點實驗室，南京210008)

(3:南京農(nóng)業(yè)大學資源與環(huán)境學院，南京210095)

太湖水體理化指標在夏季短時間尺度上的分層及其控制因素*

趙林林1，2，朱夢圓2，馮龍慶3，劉笑菡2，朱廣偉2＊＊，陳元芳1，秦伯強2

(1:河海大學水文水資源學院，南京210098)

(2:中國科學院南京地理與湖泊研究所湖泊與環(huán)境國家重點實驗室，南京210008)

(3:南京農(nóng)業(yè)大學資源與環(huán)境學院，南京210095)

通過連續(xù)9d(2010年7月24日至2010年8月1日)對太湖水體理化指標垂向分層的高頻率觀測，揭示太湖多指標垂向分層規(guī)律.觀測表明:(1)太湖中各水質(zhì)指標頻繁出現(xiàn)分層現(xiàn)象，但不穩(wěn)定;(2)分層的主要控制因素包含氣溫的日變化、藍藻水華堆積與風浪擾動等;(3)氣溫和太陽輻射日變化影響水溫分層，水溫垂向變幅可達3.94℃，進而影響其他水質(zhì)理化指標分層;(4)藍藻水華堆積是影響水體理化指標垂向分層最強烈的因子，堆積發(fā)生時水體各理化指標垂向分層明顯，垂向變幅溶氧達8.67mg/L，溶解氧飽和度達122.8%，電導率達48μC/cm，pH 達1.49，葉綠素達9.1μg/L，濁度達26.5NTU;(5)隨著風速的增加，除濁度外其他指標分層明顯減弱，在大風期水體理化指標基本無分層現(xiàn)象，小風期則容易形成分層，但對分層的影響程度小于藍藻水華堆積.研究表明，盡管太湖是大型淺水湖泊，長時間的分層不會形成，但是水體各理化指標晝夜或1-2d的短時期尺度垂向分層現(xiàn)象經(jīng)常出現(xiàn)，對水生物、水氣界面和水土界面物質(zhì)交換的影響不容忽視，在湖泊水質(zhì)高頻觀測等調(diào)查方案設(shè)計中應(yīng)充分考慮.

淺水湖泊;水體理化指標;垂向分層;藍藻水華;風浪擾動

作為一個流動性相對較差的水體單元，湖泊中各生態(tài)要素的時空分布不均是其基本特征，比如湖泊的溫度分層現(xiàn)象［1］，浮游動物的垂直遷移分層［2］.湖泊水體理化指標，如水溫、溶解氧、營養(yǎng)鹽等的垂直分層對湖泊的生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)生至關(guān)重要的影響，是生命活動的基礎(chǔ)，也是認識湖泊生態(tài)屬性的基本參數(shù).不同湖泊因其形態(tài)、氣候、水文等背景的不同，理化指標分層特征差別很大.

由于風驅(qū)長度與水深的比值很大，對于大型淺水湖泊而言，強烈的水體混合作用是其基本屬性［3］.也就是說，大型淺水湖泊的理化屬性垂向分層是不穩(wěn)定的，從湖泊分類上，也被定義為混合性湖泊.這導致在大型淺水湖泊的營養(yǎng)鹽地球化學研究和生態(tài)學研究上，經(jīng)常認為大型淺水湖泊水體是均一體［4］，大型淺水湖泊中不存在高度的空間異質(zhì)性.

大型淺水湖泊水體理化性質(zhì)的垂直分層盡管不穩(wěn)定，但短期分層現(xiàn)象存在.在1960年太湖綜合調(diào)查中，發(fā)現(xiàn)晴朗無風時，水溫沿垂向分布會出現(xiàn)較大梯度，但不穩(wěn)定，當出現(xiàn)風時隨即消失［5］.1985年在太湖的觀測也發(fā)現(xiàn)，水溫存在頻繁的垂向分層，表層、底層溫差最大超過4℃［6］.張玉超等在太湖的觀測也發(fā)現(xiàn)了1.5m水深區(qū)域頻繁出現(xiàn)5℃以內(nèi)的水溫日分層現(xiàn)象，并對水底溶解氧含量產(chǎn)生明顯的影響［7］.事實上，除了水溫的日分層外，淺水湖泊的懸浮物濃度、藻類生物體質(zhì)量，甚至營養(yǎng)鹽濃度，都經(jīng)常發(fā)現(xiàn)短期分層現(xiàn)象［8-10］.這種短期分層可能對湖泊的生態(tài)過程，如營養(yǎng)鹽的內(nèi)源釋放過程和藍藻水華過程，產(chǎn)生深遠的影響.

但是，有關(guān)大型淺水湖泊的理化指標分層規(guī)律研究很不系統(tǒng)，大多數(shù)報道只針對單要素觀測，驅(qū)動因子的研究也比較零散.本研究以太湖這一大型淺水湖泊為例，通過高頻率、多參數(shù)的系統(tǒng)觀測，揭示亞熱帶大型淺水湖泊水溫、溶解氧、pH、濁度、電導率、葉綠素等的理化指標分層規(guī)律，并對氣象因子同步監(jiān)測，弄清湖水理化指標分層的特征及其控制因素，以期為淺水湖泊理化指標觀測方案制訂等提供科學依據(jù).

1 材料與方法

1.1 觀測點概況

太湖為一個大型淺水湖泊，面積2338.1km2，最大水深3m，平均水深1.89m.本次觀測地點位于太湖湖泊生態(tài)系統(tǒng)研究站棧橋頂端(120°12'48″N，31°25'09″E)，距離岸邊240m，觀測期間觀測點處水深約為2.3m.

1.2 觀測方法

觀測時間為2010年7月24日至2010年8月1日，共9d.

水質(zhì)監(jiān)測采用YSI6600V2型多參數(shù)水質(zhì)儀(美國Yellow Spring Instrument公司)分層測量觀測點水柱垂向理化指標，垂向剖面觀測點為水下 0.1、0.2、0.3、0.5、0.7、1.0、1.3、1.5、1.7、2.0、2.1、2.2、2.3m.每日觀測頻率為 5-7 次，時間為6:00、8:30、11:30、14:00、17:30、19:30、22:00，測量指標包含水溫(WT)、溶解氧(DO)、溶解氧飽和度(DOS)、電導率(EC)、酸堿度(pH)、葉綠素(CHL)、濁度(TUR)、鹽度(SAL).風速(WS)、氣溫(AT)數(shù)據(jù)來自距觀測點100m的全球湖泊生態(tài)觀測網(wǎng)絡(luò)(GLEON)站點Vaisala WXT520自動氣象站，數(shù)據(jù)采集頻率為10min一次.

整個采樣過程中觀測點水體都有明顯微囊藻水華顆粒存在，但多數(shù)時候沒有表層遮蓋.水華狀況記錄標準為:觀測點方圓幾十米未見表層水華的記為1級，有明顯條帶狀分布但未完全遮蓋的記為2級，大面積表層遮蓋的記為3級.

1.3 數(shù)據(jù)統(tǒng)計與分析方法

首先將各時間點觀測的理化指標求取加權(quán)平均值，求取加權(quán)平均值的原理為水化指標為連續(xù)變量，認為相距很近的兩垂向點間的數(shù)據(jù)呈線性變化，加權(quán)方法以各測定水層所代表水層厚度為權(quán)重因子.其次求出每組數(shù)據(jù)的均方差，從而得到每組數(shù)據(jù)的離均系數(shù)，也稱為相對均方根誤差，公式為Cv=σ/x(σ為系列均方差，x為系列均值).

將本次觀測中各指標波動強度分為三類:平穩(wěn)、緩變、陡變.分類方法根據(jù)各指標離均系數(shù)的大小，通過聚類分析，得到從小到大的Cv1、Cv2、Cv3三類.由于各觀測指標垂向上均為有規(guī)律漸變，而不是雜亂無章的系列，因此Cv1、Cv2、Cv3即代表垂向差異較小、中等、顯著，分別定義為平穩(wěn)、緩變、陡變.

2 觀測結(jié)果

觀測期間各指標水柱平均值的變化過程見圖1，同時附上了誤差線.由于觀測期內(nèi)水體垂向鹽度(SAL)基本穩(wěn)定在0.25%，說明該指標在太湖中基本沒有變化，故下文不涉及到該指標的分析.氣溫(AT)、風速(WS)的觀測頻次為10min，藻藍素(ALG)、水溫(WT)、溶氧飽和度(DOS)、電導率(EC)、酸堿度(pH)、葉綠素(CHL)、濁度(TUR)為觀測時間點水柱加權(quán)平均值.藻堆積數(shù)值1、2、3，分別代表水華1、2、3級.

觀測期間，典型的水動力擾動過程和水華堆積過程以灰度條的形式標示.其中，水華大量堆積過程有3次，分別為過程Ⅲ、Ⅳ和Ⅵ，時間分別為7月28日、7月29日和8月1日(圖1).關(guān)于太湖水動力擾動與風速的關(guān)系，參照秦伯強等提出的標準［11］，即風速大于6m/s的狀況定義為大風期，會明顯擾動湖底底泥;風速小于2m/s的狀況定義為小風期，不會擾動湖底底泥;而風速介于2-6m/s之間的狀況定義為中風期，只能微弱擾動底泥，風速的觀測高度為水面上6m.明顯的大風期為過程Ⅰ，時間為7月25日至7月27日，該段時間風速頻繁超過6m/s;小風過程為過程Ⅱ和Ⅴ，時間為7月28日和8月1日(圖1).

過程Ⅱ為大風期過后的小風期，其弱風狀態(tài)期維持一段時間后在過程Ⅲ中出現(xiàn)了明顯藻堆積情況(圖1)，驗證了有關(guān)穩(wěn)定大風過后的小風天氣容易出現(xiàn)藻堆積的現(xiàn)象［12］.水溫、溶氧飽和度、電導率的日變化周期現(xiàn)象明顯，因為水溫具有日周期性，同時水溫的變化又能直接或間接影響其他指標，如pH、電導率、溶解氧等(圖1).這一現(xiàn)象與1960年、1987年太湖及其他相關(guān)觀測結(jié)果一致［5-7］.

以較少分層觀測的結(jié)果來分析水體垂向的差異性略顯粗糙，應(yīng)以整個水柱為研究對象進行垂直變化的研究.本次實驗垂向點布設(shè)較密，2.3m的水深中垂向觀測點13個，很好地反映水柱垂向的變化趨勢，計算所得的變幅、離均系數(shù)(圖2)也應(yīng)具有更好的代表性.觀測期間水溫、溶解氧飽和度、電導率、pH、葉綠素及濁度均值、垂向最大變幅及最小變幅表明，水體各理化指標變幅的最大值、最小值之間差距較大，證明了本次觀測既捕捉到了水體垂向變化較大的情況，也捕捉到了基本無變化的情況(表1).

表1 各理化指標變幅及其相對變幅*Tab.1 Mean value and range of physicochemical variables in terms of vertical change

Cv由起漲點到峰值再到落點記為一次波動過程，代表著該指標出現(xiàn)了一次從不分層-分層-不分層的過程由圖2可以發(fā)現(xiàn)觀測點處各指標的垂向分層比較頻繁.濁度的分層頻率最高，葉綠素也很頻繁，觀測9天中分層變化過程都達到了7次以上，水溫、電導率、pH、溶解氧等分層變化過程也在5次以上.這說明太湖這種大型淺水湖泊由于氣象條件、水華等問題，垂向上理化指標分層的情況相當普遍.

對于水深2m左右的淺水湖，大部分情況下水體的垂向變化較小.當風速較小同時出現(xiàn)藻堆積時，即過程Ⅲ、Ⅳ，水溫、溶氧飽和度、電導率、酸堿度的誤差線較大、離均系數(shù)出現(xiàn)峰值，說明在此情況下水體這些指標垂向離散程度較大.葉綠素的數(shù)據(jù)也基本反應(yīng)上述規(guī)律，但不明顯;濁度與該外部環(huán)境的關(guān)系較差.在大風期，即過程Ⅰ，水溫、溶氧飽和度、電導率、酸堿度的誤差線以及離均系數(shù)都很小，葉綠素的誤差線與離均系數(shù)的誤差線及離均系數(shù)相對其他時刻也較小.而濁度難以體現(xiàn)上述規(guī)律.在小風期且未發(fā)生藻堆積時，即過程Ⅴ，水溫、溶氧飽和度、電導率、酸堿度、葉綠素誤差線及離均系數(shù)具有中等的大小，說明垂向還是具有一定的變化，而濁度依然與相關(guān)指標關(guān)系較差(圖1和圖2).

圖1 水體理化指標均值以及誤差線Fig.1 Mean value and its relative error of physicochemical variables during the observatory period

3 討論

3.1 水體各理化指標分層程度的比較

從同時刻的各指標的離均系數(shù)來看，各水質(zhì)理化指標垂向離散程度的大小為:濁度＞葉綠素＞溶解氧=溶解氧飽和度＞酸堿度＞水溫＞電導率，鹽度(無變化).并且酸堿度、水溫、電導率、鹽度相對變化幅度比其他4個指標較小，溶解氧、溶解氧飽和度次之，濁度的離散程度較大(圖2).

3.2 各種控制因素對水體理化指標分層的影響

3.2.1 水溫的分層及其日變化對水體理化指標分層的影響 某些指標Cv的變化趨勢比較相近(圖2)，故對不同指標離散程度之間進行相關(guān)性分析.將上述8組水體理化指標的Cv數(shù)據(jù)運用SPSS軟件做相關(guān)性分析，由相關(guān)系數(shù)大小以及P值可以看出，溶解氧與溶解氧飽和度的離均系數(shù)極顯著相關(guān);電導率、pH、水溫的離均系數(shù)相互之間極顯著相關(guān);葉綠素的離均系數(shù)與水溫、電導率、pH的離均系數(shù)之間存在相關(guān)關(guān)系，但不是極顯著相關(guān)關(guān)系;濁度與其他指標的相關(guān)性不顯著(表2).故可知:溶解氧與溶解氧百分比具有相同的垂向分層特性;電導率，酸堿度，水溫之間具有非常相近的垂向分層特性，前兩個指標與這三個指標之間也存在著一定的相近垂向分層特性.水溫離散程度與濁度以外的指標之間也存在著比較好的相關(guān)性，特別是與溶解氧、電導率、酸堿度的關(guān)系密切.驗證了水溫的垂向分層是否對水體其他指標有影響.張玉超等的研究發(fā)現(xiàn)，水溫分層導致水體垂向混合作用減弱，使得溶解氧也產(chǎn)生了分層，對于出現(xiàn)溫度分層的水體來說，溫度分層對水體溶解氧的影響尤為重要［7，13］.湖水溫度的變化對溶解氧影響十分明顯［14］.水溫變化與葉綠素a、溶解氧的垂向分布呈顯著正相關(guān)［15］.因此，水溫分層是大多數(shù)水質(zhì)指標分層的基礎(chǔ).

圖2 水體各理化指標垂向離均系數(shù)變化(WS2h為觀測時前兩個小時內(nèi)風速平均值)Fig.2 Temporal change of vertical relative error of physicochemical variables

夏季湖水溫度一般在白天成正溫層分布.早上5:00-6:00時及晚上18:00-19:00時水溫幾乎成同溫層分布［5］.一天內(nèi)不同時間水溫垂向分布的不同，說明了淺水型湖泊水溫存在著日成層現(xiàn)象［16］.研究觀測期內(nèi)各指標分層的日變化過程很必要，將不同天同一時間點的離均系數(shù)求平均值(圖3)，在觀測中發(fā)現(xiàn)，凌晨及夜間水體各理化指標垂向變化較小，表現(xiàn)為離均系數(shù)較小，而在中午時段各指標垂向變化增大，表現(xiàn)為離均系數(shù)較大.可得出在夜間水體各理化指標的垂向差異性并不大.

圖3 各理化指標分層的日變化過程Fig.3 Diel variation of standard error of physicochemical variables

表2 各水質(zhì)理化指標離均系數(shù)相關(guān)性分析Tab.2 Correlation analysis of standard error of physicochemical variables

3.2.2 藻堆積對水體理化指標分層的影響 在一陣風浪過后，藻類的生長速度明顯增加，如果片刻之后刮起陣陣輕風，則很容易引起藻類在迎風岸邊大量聚集，形成明顯水華［17］.如7 月 28 日、29 日出現(xiàn)的密集藻堆積.由于各指標在夜間分層不明顯，故構(gòu)造了剔除夜間數(shù)據(jù)的系列藻藍素與各指標垂向離散程度的關(guān)系(圖4).

隨著藻藍素的增加，水體各理化指標離均系數(shù)的負對數(shù)均出現(xiàn)且呈減少趨勢，說明了藍藻水華堆積使得水體各理化指標垂向差異變大，分層特性增強(圖4).過程Ⅱ為風速小未發(fā)生藻堆積的過程，過程Ⅲ為風速小但發(fā)生了藻堆積的過程，同時觀察水體各理化指標的誤差線(圖1)以及離均系數(shù)(圖2)發(fā)現(xiàn)，過程Ⅲ各理化指標的誤差線以及離均系數(shù)均明顯大于過程Ⅱ，故可知藻堆積對水體各理化指標的影響明顯大于小風速的情況.過程Ⅲ水體各理化指標的誤差線以及離均系數(shù)均比觀察期內(nèi)其他任何時間高出許多，故可知在過程Ⅲ期間，水體各指標在垂向上均表現(xiàn)出了很大的差異性，證明了藻堆積對于水體垂向分層的顯著貢獻.當水體表層被大量藍藻堆積時，光線無法透過水層照射到水體底部，使得水體水溫垂向上產(chǎn)生很大差異，水體垂向混合產(chǎn)生了障礙，再結(jié)合水溫分層對其他理化指標分層的影響，就不難解釋水體各理化指標分層對發(fā)生藻堆積的劇烈響應(yīng).

3.2.3 風浪對水體理化指標分層的影響 淺水型湖泊，水體易受風混合作用的影響，垂向水體之間交換劇烈.水動力過程對理化環(huán)境因子會產(chǎn)生很大的影響［18］.湖面風速的大小及其變化劇烈程度對分層現(xiàn)象的形成有重要作用.對太湖而言，在晴朗有風時，由于風力而引起強烈擾動，湖水全面混合，湖水溫度很快趨于一致，垂線的溫度梯度小，有時還出現(xiàn)同溫狀態(tài);在晴朗無風時，水溫沿垂線分布才出現(xiàn)較大梯度［5］.同樣由于夜間水體各指標無分層，故構(gòu)造了剔除夜間的系列(圖5).從圖中可以看出，隨著風浪擾動的加強，各指標的分層程度減弱.

圖4 藻藍素(ALG)與水體各理化指標垂向分層之間的關(guān)系Fig.4 Relationship between ALG and standard error of physicochemical variables

4 結(jié)論

通過對太湖這一大型淺水湖泊的水質(zhì)指標垂向分層觀測研究，可以得出如下結(jié)論:

(1)太湖中濁度、葉綠素、溶解氧、pH、水溫、電導率等水體理化指標均存在頻繁短暫的垂向分層現(xiàn)象.各指標垂向變化離散程度的大小關(guān)系式為:濁度＞葉綠素＞溶解氧=溶解氧百分率＞酸堿度＞水溫＞電導率，鹽度(無變化).

(2)對水體指標的垂向分層的控制因素包含氣溫日變化、藍藻水華堆積與風浪擾動等;

(3)氣溫和太陽輻射日變化影響水溫分層，水溫垂向變幅可達3.94℃，進而影響其他理化指標分層.溶解氧、電導率、酸堿度、水溫之間具有相近的垂向分層特性，水溫垂向分層對前3個指標的垂向分層影響顯著.凌晨及夜間水體各理化指標分層不明顯，而在中午時段各指標分層明顯.說明水溫的分層及其日變化影響著水體其它各理化指標垂向分層.

(4)觀測期間，大量藻堆積的情況下水溫垂向變幅達3.94℃，電導率達48μC/cm，pH達1.49，這3個指標的變幅均處于各自整體系列中的最大值，溶氧垂向變幅達8.67mg/L，溶氧飽和度達122.8%，其變幅在各自整體系列中為第二大，葉綠素變幅達9.1μg/L，在葉綠素變幅整體系列中相對較大，濁度僅為26.5NTU，在濁度變幅整體系列中也處于中等的位置.說明藻堆積是影響太湖水體各理化指標垂向分層重要因素.

(5)觀測期間，大風情況下隨著風速的增加除了濁度外，其他指標分層減弱，水溫垂向變幅僅為0.11℃，溶氧為 0.14mg/L，溶氧飽和度為 1.8%，電導率為1μC/cm，pH 為0.01，葉綠素為3.3μg/L，而濁度達30NTU，除濁度外水體各層混合均勻.小風情況下，水溫垂向變幅達1.38℃，溶解氧達7.26mg/L，溶氧飽和度達106.5%，電導率達6μC/cm，pH達0.59，葉綠素達6.70μg/L，濁度達54NTU，在各自整體變幅系列中均較大.說明小風情況下，容易出現(xiàn)垂向分層.說明了風速大小也是影響太湖水體理化指標分層的重要因素.

圖5 風速與水體理化指標垂向分層強度的關(guān)系Fig.5 Relationship between wind speed and stratification of physicochemical variables

［1］Wetzel RG.Limnology-Lake and River Ecosystems(Third Edition).Academic Press，2001:71-92.

［2］Wetzel RG，Likens GE.Limnological analyses(Second Edition).Springer-Verlag Press，1991:325-329.

［3］Schefferm.Ecology of shallow lakes.Kluwer Academic Publishers，2001:33-41.

［4］Nixdorf B，Deneke R.Why“very shallow”lakes aremore successful opposing reduced nutrient loads.Hydrobiologia，1997，342/343:269-284.

［5］中國科學院南京地理研究所.太湖綜合調(diào)查初步報告.北京:科學出版社，1965:26-30.

［6］孫順才，黃漪平.太湖.北京:海洋出版社，1993:90-94.

［7］張玉超，錢 新，錢 瑜等.太湖水溫分層現(xiàn)象的監(jiān)測與分析.環(huán)境科學與管理，2008，33(6):117-121.

［8］French TD，Petticrew EL.Chllorophyll a seasonality in four shallow eutrophic lakes(northern British Columbia，Canada)and the critical roles of internal phosphorus loading and temperature.Hydrobiologia，2007，575:285-299.

［9］Zhu GW，Qin BQ，Gao G et al.Effects of hydrodynamics on phosphorus concentrations in water of Lake Taihu，a large，shallow，eutrophic lake of China.Hydrobiologia，2007，581:53-61.

［10］朱廣偉，秦伯強，高 光.強弱風浪擾動下太湖的營養(yǎng)鹽垂向分布特征.水科學進展，2004，15(6):775-780.

［11］秦伯強，朱廣偉，張 路.大型淺水湖泊沉積物內(nèi)源營養(yǎng)鹽釋放模式及其估算方法——以太湖為例.中國科學(D輯:地球科學)，2005，35:33-44.

［12］高月香，張永春.水文氣象因子對藻華爆發(fā)的影響.水科學與工程技術(shù)，2006，2:10-11.

［13］賀冉冉，羅瀲蔥，朱廣偉.天目湖溶解氧變化特征及對內(nèi)源氮釋放的影響.生態(tài)與農(nóng)村環(huán)境學報，2010，26(4):344-349.

［14］張運林，陳偉民，楊頂田.天目湖熱力學狀況的監(jiān)測與分析.水科學進展，2004，15(1):61-67.

［15］王建云，普發(fā)貴.撫仙湖垂向水質(zhì)狀況及特征研究.玉溪師范學院學報，2003，19(S1):53-58.

［16］張玉超，錢 新，石川忠晴等.淺水型湖泊水溫日分層現(xiàn)象的初步探討.四川環(huán)境，2008，27(3):45-48.

［17］朱永春，蔡啟銘.風場對藻類在太湖中遷移影響的動力學研究.湖泊科學，1997，9(2):152-158.

［18］陳偉民，陳宇煒，秦伯強等.模擬水動力對湖泊生物群落演替的實驗.湖泊科學，2000，12(4):343-352.

Stratification and its driving factors of water physicochemical variables in large，shallow Lake Taihu

ZHAO Linlin1，2，ZHU Mengyuan2，F(xiàn)ENG Longqing3，LIU Xiaohan2，ZHU Guangwei2，CHEN Yuanfang1＆QIN Boqiang2
(1:College of Hydrology and Water Resources，Hohai University，Nanjing 210098，P.R.China)
(2:State Key Laboratory of Lake Science and Environment，Nanjing Institute of Geography and Limnology，Chinese Academy of Sciences，Nanjing 210008，P.R.China)
(3:College of Resources and Environmental Sciences，Nanjing Agricultural University，Nanjing 210095，P.R.China)

A nine-day observation on the process of vertical stratification of physicochemical variables was taken from 24th July to 1st August，2010 in Lake Taihu，a large shallow lake of China.Frequent stratification processes occurred during the 9 days.But the stratifying state was unstable，and normally last less than 1 day.The main factors causing stratification were water temperature and its diel variation，cyanobacterial bloom scum and wind-induced wave disturbance.The vertical difference of water temperaturemay reached 3.94℃，which was mainly influenced by diel variation of air temperature and solar radiation.And the stratification of water temperature was the basic factor causing the stratification of dissolved oxygen，electric conductivity，and pH.Cyanobacterial bloom scum could cause the strongest stratification，which could cause vertical difference of 8.67mg/L of dissolved oxygen，48μC/cm of electric conductivity，1.49 of pH，9.1μg/L of chlorophyll-a and 26.5NTU of turbidity.Besides turbidity，stratification of physicochemical variables became weaker with the increase of wind speed.No stratification happened during strong wind period in which of wind speed over 6m/s，while it often happened during weak condition in which of wind speed less than 2m/s.The study indicated that，stratification processes could frequently short-term occurred in large shallow lakes，and might have potential influ-ences on the processes of biological activities and exchange on air-water interface and water-sediment interface.

Shallow lakes;physicochemical variables;stratification;cyanobacterial bloom;wind-induced wave disturbance

＊ 中國科學院知識創(chuàng)新工程重大交叉項目(KXCX1-YW-14)、國家自然科學基金重點項目(40730529)和美國國家自然科學基金項目(DBI-0639229)聯(lián)合資助.2010-09-13收稿;2010-12-20收修改稿.趙林林，男，1987年生，碩士研究生;E-mail:zhaolinlinstudent@126.com.

＊＊ 通訊作者;E-mail:gwzhu@niglas.ac.cn.