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        玄武湖菹草種群的生態(tài)因子場特征*

        2011-12-17 09:10:04王天陽李鳳全朱麗東
        關(guān)鍵詞:生態(tài)

        王天陽, 李鳳全, 朱麗東, 葉 瑋

        (浙江師范大學(xué)地理與環(huán)境科學(xué)學(xué)院,浙江金華 321004)

        1985年,美國德克薩斯農(nóng)工大學(xué)的Wu等和澳大利亞的Walker等[1]聯(lián)合發(fā)表文章,第一次正式提出了生態(tài)場的概念.生物有機(jī)體在其生命活動(dòng)過程中會(huì)引起周圍環(huán)境中各生態(tài)因子空間分布的不均勻性,并由此產(chǎn)生綜合生態(tài)效應(yīng)的空間分布差異,稱之為生態(tài)場[1-3].

        淡水生態(tài)系統(tǒng)具有相對明確和穩(wěn)定的邊界,常為復(fù)雜的生態(tài)學(xué)思考提供研究對象.湖泊、水庫等具有清晰的輪廓,水體岸線為生態(tài)因子場勾勒了天然邊界,也為生態(tài)因子場的研究創(chuàng)造了良好條件[4-6].但由于多了一層水的介質(zhì),以及水生生物較短的生命周期,使得水生態(tài)系統(tǒng)的生態(tài)格局描述相對困難,對其進(jìn)行定量描述的工作也相對較少.目前國內(nèi)僅有趙斌、馬凱等[5-8]對梅子埡水庫及保安湖的生態(tài)因子場進(jìn)行了描述.

        玄武湖屬于淺水型湖泊,無明顯的溫躍層存在,湖泊表層與底層水環(huán)境差異較小,此時(shí)的生態(tài)因子場描述可以由三維降低為二維,為進(jìn)一步深入研究提供了便利[9].本文以玄武湖為研究場所,分析了菹草種群產(chǎn)生的空間維的環(huán)境效應(yīng),著重探討了玄武湖菹草(Potamogeton crispus)種群的生態(tài)因子場特征,為深入研究菹草種群的環(huán)境效應(yīng)及生態(tài)管理提供科學(xué)依據(jù).

        1 研究區(qū)概況

        玄武湖位于南京老城區(qū)東北部,地處內(nèi)秦淮河、金川河上游地區(qū).玄武湖總面積3.7 km2,湖中內(nèi)陸面積0.71 km2;常年水位在9.8 ~10.2 m,平均水深1.14 m,最大水深2.31 m.湖區(qū)由4個(gè)島及堤、橋自然分隔為4個(gè)相對獨(dú)立又相互聯(lián)系的湖區(qū),即東南湖、西南湖和西北湖、東北湖(見圖1).

        圖1 玄武湖平面圖

        早在20世紀(jì)80年代末,玄武湖就已達(dá)超富營養(yǎng)化程度.為此,南京市政府投入了大量的人力、財(cái)力和物力進(jìn)行整治,先后實(shí)施了污水截流、全湖清淤、生態(tài)補(bǔ)水等措施,這些措施取得了一定的效果,但并沒有根本解決玄武湖的問題[10-11].2005年夏季,玄武湖爆發(fā)了大面積的藍(lán)藻水華,湖水水質(zhì)嚴(yán)重惡化.2005年9月,中國科學(xué)院海洋研究所和上海三愛環(huán)境水務(wù)工程公司對玄武湖藍(lán)藻水華實(shí)施應(yīng)急治理;10月底,“藻華”現(xiàn)象基本消失,水體中大量營養(yǎng)鹽隨藍(lán)藻沉降到湖泊水土界面,透明度有所改善.之后,在2006年和2007年春季都出現(xiàn)了菹草種群的爆發(fā)生長[12].

        2 研究方法

        2.1 理化因子測定

        玄武湖屬暖濕的亞熱帶,因此,根據(jù)菹草的生活史,選擇4月監(jiān)測玄武湖菹草種群的現(xiàn)存量.由于受條件所限,調(diào)查范圍僅限在東南湖的部分湖區(qū).遵循隨機(jī)與均勻兩者兼顧的原則,在調(diào)查區(qū)域湖內(nèi)設(shè)置31個(gè)采樣點(diǎn)(見圖1),并用GPS記錄每個(gè)樣點(diǎn)的地理坐標(biāo).采樣期間天空晴朗,天氣因素對整個(gè)采樣工作無影響.菹草的采集利用多次重復(fù)隨機(jī)小樣方法,在每個(gè)樣點(diǎn)用自制的0.5 m×0.5 m的采草器采集水草,待水草表面水陰干后稱其鮮質(zhì)量.每個(gè)樣點(diǎn)現(xiàn)場測定水深、透明度、濁度和pH等指標(biāo),同時(shí)收集足夠的水樣,用清潔的塑料瓶裝存,用于各項(xiàng)水質(zhì)指標(biāo)的分析.實(shí)驗(yàn)室用Skalar水質(zhì)流動(dòng)分析儀測定總氮(TN)含量、硝酸鹽NO-3-N含量和總磷(TP)含量.

        2.2 生態(tài)因子場模擬

        將野外調(diào)查數(shù)據(jù)和實(shí)驗(yàn)分析數(shù)據(jù)按樣點(diǎn)編號輸入計(jì)算機(jī),構(gòu)建菹草種群數(shù)據(jù)庫和理化因子數(shù)據(jù)庫.基于專業(yè)GIS軟件Arc GIS 9.0平臺,導(dǎo)入GPS記錄的地理坐標(biāo)進(jìn)行樣點(diǎn)定位,通過編號與2個(gè)數(shù)據(jù)庫相連.運(yùn)用Kriging插值法進(jìn)行運(yùn)算,模擬東南湖菹草種群的分布,同時(shí)利用理化因子數(shù)據(jù)庫模擬湖中各個(gè)生態(tài)因子場.

        Kriging方法的原理是:用于推斷的研究對象已知值之間不是完全獨(dú)立的,而是存在著一定的相關(guān)關(guān)系,這種相關(guān)性既隨數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的距離變化,也隨方向變化,并可用變異函數(shù)表征這種區(qū)域化變量的空間結(jié)構(gòu)性[13].設(shè)區(qū)域化變量Z(x)符合具有無限大方差的本征假設(shè),若用N個(gè)監(jiān)測值Z(xi)(i=1,2,…,N)對一個(gè)未知點(diǎn) x0進(jìn)行估算,利用Kriging方法有

        式(1)中:Z*(x0)為x0的估計(jì)值;λi為Kriging權(quán)系數(shù).利用式(1),在保證無偏性和最優(yōu)性的前提下,結(jié)合協(xié)方差定義,并引入拉格朗日算法,可得變異函數(shù)

        式(2)中,Var[]為方差算符.利用式(2)并注意方差函數(shù)、協(xié)方差函數(shù)、變異函數(shù)在本征條件下的轉(zhuǎn)換關(guān)系,可得計(jì)算誤差的理論方差

        式(3)中,μ為拉格朗日乘子.以Z(i)和Z(i+h)分別表示間隔距離為h的2樣本點(diǎn)x(i)和x(i+h)的實(shí)際觀測值,當(dāng)2點(diǎn)間相對距離為h的實(shí)測數(shù)據(jù)有N(h)對時(shí),利用xi點(diǎn)與xi+h點(diǎn)上變量的實(shí)測值可求出實(shí)驗(yàn)變異函數(shù)

        式(4)中:N(h)是間隔距離為h的所有樣本點(diǎn)的配對數(shù);h為2樣本點(diǎn)的距離,也稱滯后距離.利用式(4)求出不同間距h所對應(yīng)的γ*(h),再作γ*(h)關(guān)于h的曲線擬合,從而得到變異函數(shù)γ(h).普通Kriging方差的大小是由參估信息點(diǎn)與待估點(diǎn)之間的變異函數(shù)值拉格朗日乘子及Kriging權(quán)系數(shù)所決定的,而與參估信息值的大小無關(guān)[14-16].

        3 結(jié)果與分析

        3.1 基本統(tǒng)計(jì)分析

        研究水域各個(gè)監(jiān)測點(diǎn)實(shí)測值的統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表1.從表1可以看出,玄武湖東南湖水域的平均水深為1.45 m,最深不超過2 m,比較適合菹草種群的生長.調(diào)查期間玄武湖東南湖菹草種群處于生長旺盛期,平均密度為1 584.8 g·m-2,但不同樣點(diǎn)的差異較大,最小僅有 20.0 g·m-2,最大可達(dá)3 926.0 g·m-2.研究水域的 TN含量變幅在0.451~ 2.497 mg· L-1,平 均 含 量 為 1.368 mg·L-1,根據(jù)《地表水環(huán)境質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn) GB 3838-2002》,屬Ⅳ類水,但最高含量已超過Ⅴ類水;研究水域的硝態(tài)氮含量均較低,平均值為0.780 8 mg·L-1,變幅在0.277 7 ~1.204 0 mg·L-1;研究水域的TP含量均較高,平均為0.139 6 mg·L-1,超過Ⅳ類水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn),含量最高(0.342 4 mg·L-1)處已屬劣Ⅴ類水.調(diào)查期間湖區(qū)總體的透明度較高,平均透明度為0.69 m,部分水域清澈見底(透明度為1.30 m),透明度最小處也有0.40 m左右.調(diào)查水域的平均pH值為9.47,屬于弱堿性,變幅為9.00~10.20,這是大多數(shù)富營養(yǎng)化湖泊的典型特征之一.

        表1 基本統(tǒng)計(jì)結(jié)果

        變異系數(shù)是表征各樣本間變異程度的重要尺度.按變異系數(shù)大小可將參數(shù)的變異性進(jìn)行粗略分級:變異系數(shù)<10%為弱變異性;變異系數(shù)=10% ~30%為中等變異性;變異系數(shù)>30%為強(qiáng)變異性[17].由表1可知,各參數(shù)的變異系數(shù)表現(xiàn)為:種群密度>濁度>TP含量>TN含量=NO3--N含量>透明度>水深>pH,因此,調(diào)查水域的pH屬弱變異,水深屬中等變異,TN含量、TP含量、NO3--N含量、透明度、種群密度均屬強(qiáng)變異.可見,研究區(qū)域的水環(huán)境空間異質(zhì)性較強(qiáng).

        3.2 空間結(jié)構(gòu)分析

        為了更直觀地反映表1中各參數(shù)在玄武湖的分布狀況,應(yīng)用Kriging法的最優(yōu)插值原理與方法,對研究水域的種群密度、水質(zhì)等參數(shù)插值,并生成空間分布圖.根據(jù)研究需要,這里繪制出種群密度、TN含量、TP含量、NO-3-N含量、pH、透明度、水深/透明度的空間分布狀況(見圖2).

        圖2 空間結(jié)構(gòu)圖

        從圖2(a)可知,研究水域幾乎都有菹草種群分布,種群密度呈現(xiàn)由湖邊向湖心逐漸減小的態(tài)勢.菹草種群密度較大的區(qū)域主要分布在西北和北部水域,平均密度在2 000~3 000 g·m-2;南部水域的菹草種群密度一般都在500 g·m-2以下,其中西南水域平均密度在300 g·m-2左右,而東南水域更少,僅有100 g·m-2左右;湖心區(qū)域菹草種群密度最小,平均僅幾十g·m-2,和平均值相差極大(見表1).

        透明度是一項(xiàng)重要的水質(zhì)指標(biāo),透明度低,則水下光照弱,會(huì)制約水下動(dòng)植物的生存和生長.從圖2(b)可以看出,透明度的空間分布基本呈現(xiàn)由西北向東南逐漸減小的態(tài)勢,湖心區(qū)域的透明度值最低.最大透明度出現(xiàn)在研究水域北部的一小塊區(qū)域,最大值可達(dá)1.3 m,周邊水域的平均值也都在1 m以上;東南部水域的透明度平均值都在0.5 m以下,低于平均水平(見表1).

        由于研究水域的水深具有一定的空間差異(見表1),單純比較透明度的高低無法體現(xiàn)菹草種群對物理環(huán)境的影響.很多研究認(rèn)為水深/透明度的大小決定了沉水植物的生存和分布.因此,繪制了水深/透明度的空間分布圖(見圖2(c)),用于分析菹草種群和水域透明度間的相互影響.從圖2(c)可以看出,水深/透明度的空間分布具有明顯的規(guī)律性,呈現(xiàn)由西北向東南逐漸增大的態(tài)勢.西北部的水深/透明度最低,一般都小于2,東南部的則大多在2.5~3.0,而湖心部分區(qū)域的水深/透明度值則在3以上.

        濁度是由水中含有的泥沙、粘土、有機(jī)物、無機(jī)物、浮游生物等懸浮物質(zhì)造成的.水體渾濁會(huì)影響陽光的透射,影響水下動(dòng)植物的生長.從圖2(d)可以看出,濁度的分布情況與水深/透明度的分布較為相似.濁度的高值區(qū)出現(xiàn)在湖心及東部的一部分水域,平均值在17 NTU左右;北部及西北部較低,平均僅有3 NTU左右;西南的大部分水域也都在5 NTU以下.

        一方面,水體pH值的不同,直接影響到水中無機(jī)碳源的存在方式,從而影響沉水植物對水體中碳的吸收,進(jìn)而影響其光合作用;另一方面,由于植物光合作用和呼吸作用的影響,在植被生長茂密并且相對靜止的水體中可能產(chǎn)生相當(dāng)大的pH值變化.從圖2(e)可以看出,研究水域都呈堿性(pH >9),大部分水域的pH 值在9.2 ~9.8.有3 個(gè)峰值區(qū)pH值都在10以上,分別位于北部、西北部和湖西中部的一小塊水域;而湖心部分水域的pH值較低,僅在9左右.

        玄武湖是典型的富營養(yǎng)化湖泊,水體中氮、磷等營養(yǎng)物質(zhì)的含量可以體現(xiàn)其目前的富營養(yǎng)化程度.從圖2(f)可以看出:研究水域的NO-3-N含量呈現(xiàn)由西、北部向東、南部增加的分布趨勢.NO-3-N含量的高值區(qū)出現(xiàn)在研究水域東部中間和湖心的一部分水域,平均含量為1.0 mg·L-1;低值區(qū)位于西南水域,一般都在0.4 mg·L-1以下.從圖2(g)可以看出:TN含量的變化呈現(xiàn)由西南向東北增加的態(tài)勢.高值區(qū)出現(xiàn)在東北水域,含量都在2.0 mg·L-1以上,屬劣Ⅴ類水;西南水域的TN含量大都低于1.0 mg·L-1,達(dá)到Ⅲ類水標(biāo)準(zhǔn);其他水域多為Ⅳ類水.從圖2(h)可以看出:研究水域TP含量的空間分布形態(tài)不規(guī)則,整體來說,東部高于西部,南部高于北部.1個(gè)峰值區(qū)分布在湖西中部的一小塊水域,平均含量為0.3 mg·L-1左右;3個(gè)低值區(qū),分別位于湖心、湖西北和湖西南,平均含量為0.1 mg·L-1以下;其他大部分水域的TP含量均在0.13 ~0.20 mg·L-1.

        3.3 菹草種群生態(tài)因子場特征

        對比圖2(a)、圖2(b)、圖2(c)和圖2(d),研究水域的菹草種群密度分布與透明度、水深/透明度、濁度具有一定的空間相關(guān)性.其中,透明度、水深/透明度都表現(xiàn)為菹草種群密度大的水域較高,密度小的水域較低;而濁度則表現(xiàn)為草密區(qū)較低而草疏區(qū)較高的特征.根據(jù)曹昀等[18]的研究,菹草系統(tǒng)可以有效地降低水體中懸浮泥沙的含量,當(dāng)水力停留時(shí)間為24 h時(shí),可使懸浮泥沙質(zhì)量濃度平均降低69.7%.但菹草對懸浮泥沙的吸附是一個(gè)“吸附-脫落-再吸附”的動(dòng)態(tài)過程,當(dāng)水中風(fēng)浪較大時(shí),一部分吸附泥沙就會(huì)重新回到水體中[18].因此會(huì)出現(xiàn)草密區(qū)的濁度較低、透明度較高,而草疏區(qū)則相反的現(xiàn)象.

        對比圖2(a)和圖2(e),雖然湖區(qū)pH值的空間變異性不強(qiáng),但其與菹草種群的分布也具有一定的空間相關(guān)性,表現(xiàn)為菹草種群密度大的水域pH值較高,種群密度小的水域pH值較低的特征.菹草對水體pH值的影響,主要與其生長過程中的光合作用有關(guān).菹草進(jìn)行光合作用時(shí)要消耗大量水中的 CO2,因而會(huì)使水體的 pH 值升高[18].因此,從圖2(a)和圖2(e)可以看出,草密區(qū)的pH值高于草疏區(qū).

        菹草對氮素的吸收具有一定的選擇性,當(dāng)有效氮含量較低(ρ(NH+4-N)<0.4 mg·L-1)時(shí),會(huì)選擇優(yōu)先吸收NO-3-N.因此,菹草型水體草密區(qū)的TN含量,NH+4-N含量和TP含量有時(shí)比無草區(qū)高,但 NO-3-N 含 量 卻 低 得 多[18].對 比 圖 2(a)、圖2(f)、圖2(g)和圖2(h),發(fā)現(xiàn)研究水域的菹草種群密度分布與NO-3-N含量具有一定的空間相關(guān)性,表現(xiàn)為草密區(qū)的NO-3-N含量較低而草疏區(qū)的含量較高的特征;而與TN含量、TP含量的分布無明顯的關(guān)聯(lián).

        4 結(jié)論

        通過構(gòu)建玄武湖菹草種群的7個(gè)生態(tài)因子場,較為真實(shí)地反映了玄武湖菹草種群密度及其各生態(tài)因子在研究水域的分布狀況,結(jié)果表明:

        1)研究區(qū)域水環(huán)境存在較強(qiáng)的空間異質(zhì)性.其中,TN含量、TP含量、NO-3-N含量、透明度、濁度及種群密度均屬強(qiáng)變異,而pH值屬弱變異.由空間結(jié)構(gòu)圖(見圖2)知,種群密度、pH值、透明度、水深/透明度、濁度和NO-3-N含量、TN含量的分布都具有明顯的規(guī)律性:種群密度、pH值分布呈現(xiàn)由湖邊向湖心逐漸減少的態(tài)勢;透明度、水深/透明度、濁度和NO-3-N含量則表現(xiàn)為由西北水域向東南水域逐漸增大的態(tài)勢;TN含量的變化呈現(xiàn)由湖西南向湖東北增加的態(tài)勢.研究水域TP含量的空間形態(tài)不規(guī)則,整體來說,東部高于西部,南部高于北部.

        2)通過分析菹草種群的生態(tài)因子場特征,可知:玄武湖菹草種群分布的不均勻性加劇了湖泊理化因子在局部湖區(qū)的異質(zhì)性,種群密度與透明度、水深/透明度、濁度、pH值、NO-3-N含量具有空間相關(guān)性,而與TP含量、TN含量不具有明顯的空間關(guān)聯(lián)性.另外,局部水環(huán)境的差異也會(huì)對菹草的生存狀態(tài)產(chǎn)生一定的影響.在這種背景下,探索菹草種群存在下的生態(tài)因子場特征就顯得頗為重要.

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