胡婷婷,劉勁松,戴小琳,蔡永久,許 浩,龔志軍①

(1.安徽師范大學生命科學學院,安徽 蕪湖 241000；2.中國科學院流域地理學重點實驗室/ 中國科學院南京地理與湖泊研究所，江蘇 南京 210008;3.江蘇省水利廳,江蘇 南京 210029)

?

駱馬湖水質時空變化特征

胡婷婷1,2,劉勁松3,戴小琳3,蔡永久2,許 浩2,龔志軍2①

(1.安徽師范大學生命科學學院,安徽 蕪湖 241000；2.中國科學院流域地理學重點實驗室/ 中國科學院南京地理與湖泊研究所，江蘇 南京 210008;3.江蘇省水利廳,江蘇 南京 210029)

于2014年1—12月對駱馬湖10個樣點水體理化指標開展周年監(jiān)測，分析水質現(xiàn)狀和水體營養(yǎng)狀態(tài)，并結合聚類分析等多元統(tǒng)計分析方法識別水質時空變化特征。結果表明，方差分析顯示透明度、電導率、溶解氧、氮、磷及葉綠素a等多項指標均呈現(xiàn)顯著的月份變化，空間差異分析表明僅水深在各樣點間差異顯著，表明駱馬湖水質空間差異較小。各月份總氮、總磷、高錳酸鹽指數(shù)、葉綠素a質量濃度的樣點均值分別為0.71～2.08 mg·L-1、23.82～71.78 μg·L-1、1.87～5.09 mg·L-1、4.49～10.83 μg·L-1，駱馬湖水質為Ⅲ～劣Ⅴ類，總氮是現(xiàn)階段的主要污染物，綜合營養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)(TLI)表明駱馬湖處于中營養(yǎng)～輕度富營養(yǎng)狀態(tài)。聚類分析將12個月分為冬春季和夏秋季2個聚類組，冬春季透明度、溶解氧、總氮、硝態(tài)氮濃度顯著高于夏秋季，而葉綠素a和總磷濃度則呈現(xiàn)相反的變化趨勢。聚類分析將10個樣點分為北部湖區(qū)和南部湖區(qū)2個聚類組，總氮、硝態(tài)氮濃度和電導率是導致湖區(qū)水質差異的主要指標，北部湖區(qū)上述指標顯著高于南部湖區(qū)。

淺水湖泊；水質評價；聚類分析；時空變化

南水北調工程是我國緩解北方地區(qū)水資源嚴重短缺局面的戰(zhàn)略性基礎設施,工程規(guī)劃分東、中、西3條線路從長江調水,橫穿長江、淮河、黃河、海河四大流域,逐步構成以“四橫三縱”為主體的總體布局,形成我國巨大的水網[1-2]。東線一期工程已于2013年通水,中線一期工程也于2014年12月正式通水。東線工程從長江下游揚州江都抽引長江水,利用京杭大運河及與其平行的河道逐級提水北送,并連接起調蓄作用的洪澤湖、駱馬湖、南四湖和東平湖。

駱馬湖是東線工程的重要調蓄庫,同時也是宿遷市的重要飲用水源地,承擔著宿遷市區(qū)供水功能[3]。此外,駱馬湖還具有防洪、灌溉、水產養(yǎng)殖、航運和旅游等多種功能。近年來駱馬湖由于無序采砂、不合理養(yǎng)殖、入湖污染物增加等原因,導致湖泊生態(tài)系統(tǒng)遭到破壞,水環(huán)境發(fā)生變化,生物多樣性降低[4-5]。因此,開展駱馬湖水質時空變化特征研究可為湖泊水環(huán)境管理、生態(tài)修復和多樣性保護提供基礎數(shù)據(jù)支撐。2001—2005年監(jiān)測結果顯示水體總氮(TN)和總磷(TP)濃度呈增加趨勢,并導致駱馬湖從中營養(yǎng)化向輕度富營養(yǎng)化轉變[6],且氮是主要污染物,2005年駱馬湖TN質量濃度年均值為1.73 mg·L-1,超過Ⅲ類水標準0.73倍。崔彩霞等[7]分析了2006—2011年駱馬湖水質中主要污染物的變化特征,發(fā)現(xiàn)TN、TP濃度和CODCr雖有波動,但變化趨勢不明顯。已有研究主要關注水質的類別特征和年際變化,缺少對駱馬湖水質空間特征和季節(jié)變化規(guī)律的深入分析。為此,筆者于2014年1—12月對駱馬湖水質進行逐月監(jiān)測,開展水質類別和營養(yǎng)狀態(tài)評價,并利用多元統(tǒng)計分析方法探求水質狀況的時空變異特征。

1 研究方法

1.1 駱馬湖概況

駱馬湖地處江蘇省北部,是江蘇省的第4大淡水湖泊,位于北緯34°00′～34°14′,東經118°05′～118°19′范圍內,當湖泊水位為22.83 m時,平均水深為3.32 m,湖泊水面面積為287 km2,容積9.18億m3,匯水面積約1 300 km2[4]。駱馬湖是淮河流域第3大湖泊,為宿遷和徐州市共轄,北臨新沂,西連邳州,南接宿豫,東連馬陵山,與宿遷市相距僅6 km,距邳州及新沂市約35 km。駱馬湖北面通過運河與山東南四湖相連,南與洪澤湖相連,繼而與長江水系相通,入湖河流主要有沂河水系、南四湖水系和邳蒼地區(qū)共40多條支流,出流有3處,一經嶂山閘入新沂河,一經皂河閘入中運河,一經洋河灘閘入總六塘河。根據(jù)洋河灘歷年水位資料統(tǒng)計,駱馬湖多年日平均水位為22.44 m,歷史最低水位為17.85 m,最高水位為25.47 m。年水位變幅為1.90～5.73 m,年換水10次左右,屬典型過水性湖泊[4]。

1.2 樣點布設及樣品采集與分析

采樣點布設考慮駱馬湖的形態(tài)特征、圍網養(yǎng)殖分布、湖區(qū)采砂以及入湖、出湖河流等情況,共布設10個常規(guī)監(jiān)測點(圖1),基本覆蓋駱馬湖主要水域。監(jiān)測時間段為2014年1—12月,監(jiān)測頻率為每月1次。

現(xiàn)場使用YSI 6600 V2多參數(shù)水質監(jiān)測儀測定水溫、電導率、pH、濁度、溶解氧(DO)飽和度、溶解氧含量,用塞氏盤測定水體透明度,用Speedtech SM-5便攜式測深儀測定樣點水深。同時用5 L采水器采集各樣點表層、中層和底層的混合水樣,用塑料壺取2.5 L混合水樣冷藏保存,并于當天帶回實驗室測定水質理化指標。用GF/C膜過濾一定體積水樣測定Chl-a濃度,剩余水樣用于測定高錳酸鹽指數(shù)(CODMn)、TN、溶解性總氮(TDN)、銨態(tài)氮(NH4+-N)、硝態(tài)氮(NO3--N)、TP、溶解性總磷(TDP)、溶解性磷酸鹽(PO43--P)濃度,具體測定方法參照《湖泊富營養(yǎng)化調查規(guī)范》[8]。

圖1 駱馬湖水質采樣點位分布

1.3 數(shù)據(jù)分析

鑒于各水質理化參數(shù)間不完全獨立,部分指標存在相互影響,應用雙因素多元方差分析法(MANOVA)分析月份和樣點對水質整體狀況的影響,在達到顯著水平時,進一步用單因素方差分析法(one-way ANOVA)分析各指標在月份和樣點間的差異情況。采用層次聚類分析法,以歐氏距離度量樣本之間的距離,運用Ward算法生成具有層次結構的聚類樹,研究水質月份和空間變化特征[9-11]。同時采用相似性百分比分析(similarity percentages,SIMPER)確定導致聚類組水質差異的主要指標,并檢驗主要指標在各聚類組間的差異顯著性,該研究中月份聚類和空間聚類各確定2個聚類組,故采用t檢驗法進行差異顯著性檢驗。MANOVA、ANOVA及t檢驗采用SPSS 20.0軟件進行分析,采用PAST 3.07軟件進行SIMPER分析[12]。為滿足統(tǒng)計檢驗中正態(tài)分布和方差齊性的要求,所有水體理化指標進行對數(shù)轉化(pH除外)。

應用綜合營養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)(TLI,ITL)評價各月份和各樣點的營養(yǎng)狀態(tài),計算公式為

(1)

式(1)中,ITL,j為第j種參數(shù)的營養(yǎng)狀態(tài)指數(shù);Wj為第j種參數(shù)營養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)的相關權重,Chl-a、TP、TN、SD和CODMn的權重分別為0.266、0.188、0.179、0.183和0.184,各參數(shù)的TLI計算公式及分級標準參照文獻[13]。為評估營養(yǎng)狀態(tài)的月份與空間變化特征，用以上指標的點位平均值和月份平均值計算TLI指數(shù)。

2 結果與分析

2.1 水體理化指標時空變化特征

駱馬湖2014年水體理化指標統(tǒng)計結果見表1。MANOVA分析結果表明,水體理化指標總體上呈現(xiàn)顯著的月份變化(F=7.56,P<0.001)和空間差異(F=1.55,P<0.001)。ANOVA分析顯示,各指標均呈現(xiàn)出顯著的月份差異(圖2),而空間變化方面僅水深具有顯著差異(表2)。月平均水深為2.0～4.3 m,1—7月水深總體呈降低趨勢,8—12月水深相對較大,水深的月變化主要受降雨和調蓄的影響。水溫的月變化顯著,最高值32.3 ℃出現(xiàn)在7月,最低值3.1 ℃出現(xiàn)在1月,年平均水溫為17.3 ℃(表1),各樣點之間水溫差異很小。

表1 駱馬湖2014年水體理化指標統(tǒng)計描述

Table 1 Statistical description of water physicochemical parameters of Lake Luoma in 2014

項目 水深/m水溫/℃透明度/mpH值濁度/NTU電導率/(μS·cm-1)DO飽和度/%ρ(DO)/(mg·L-1)CODMn/(mg·L-1)平均值3.417.31.09.2115.93541.099.910.003.32標準差1.78.70.60.4422.5797.616.22.810.87最小值0.53.10.27.900.10368.046.33.361.46最大值9.732.33.310.50143.50760.0150.515.746.69變異系數(shù)1)505065514218162826項目 ρ(TN)/(mg·L-1)ρ(TDN)/(mg·L-1)ρ(TP)/(μg·L-1)ρ(TDP)/(μg·L-1)ρ(NH4+-N)/(mg·L-1)ρ(NO3--N)/(mg·L-1)ρ(PO43--P)/(μg·L-1)ρ(Chl-a)/(μg·L-1)平均值1.200.9845.2920.610.140.612.947.76標準差0.510.5421.6914.360.150.593.456.69最小值0.420.3312.820.630.0200.020.24最大值2.552.40119.3989.220.832.1824.1331.73變異系數(shù)1)435548701049811786

1)單位為%。

各樣點水體透明度變化較大,介于0.64～1.45 m之間。最高值出現(xiàn)在S6樣點,可能與該點水生植物豐富有關。最低值出現(xiàn)在S2樣點,該點位于采砂區(qū),故水體中懸浮顆粒物濃度高,加之風浪擾動強烈,使得透明度較低。透明度還呈現(xiàn)出顯著的月份變化,夏秋季節(jié)(6—11月)透明度維持在較低水平,介于0.43～0.82 m之間,而冬春季節(jié)為1.21～1.42 m。水體pH值的月變化和空間變化均較小,各樣點pH月均值為8.9～9.4。電導率年均值為541.0 μS·cm-1,月均值為380.4～724.3 μS·cm-1,并呈現(xiàn)顯著的月份變化,1—7月呈現(xiàn)逐漸增加趨勢,在7月達最高值,8月降低至603.2 μS·cm-1,9—12月維持在549.2～584.3 μS·cm-1。各樣點間電導率差異較小,為506.2～572.0 μS·cm-1。DO含量呈現(xiàn)顯著的月份變化,月均值為5.40～13.78 mg·L-1,從1月的13.78 mg·L-1逐漸降低至7月的5.40 mg·L-1,7—12月逐漸升高至12.39 mg·L-1。DO含量與水溫呈顯著負相關(r=-0.91,P<0.001),表明其月變化主要受溫度控制,各樣點年均溶解氧含量差異較小。

各月份CODMn指數(shù)為1.87～5.09 mg·L-1,最高值和最低值分別出現(xiàn)在7和4月,并呈現(xiàn)出季節(jié)性波動,總體而言其含量相對較低,表明駱馬湖水體有機物污染較輕。各樣點間CODMn年均值差異較小,為3.07～3.61 mg·L-1。根據(jù)GB 3838—2002《地表水環(huán)境質量標準》,監(jiān)測結果顯示為Ⅱ～Ⅲ類水。各月份TN質量濃度為0.71～2.08 mg·L-1,年平均值為1.20 mg·L-1,最高值和最低值分別出現(xiàn)在2和10月。各月份TDN質量濃度為0.46～1.88 mg·L-1,年平均值為0.98 mg·L-1。TN和TDN呈現(xiàn)出類似的變化趨勢,1—5月呈現(xiàn)逐漸降低的趨勢,而5—12月變化較小,總體而言,冬春季氮濃度高于其他季節(jié)。TDN的主要形態(tài)為NO3--N,其月均值為0.11～1.72 mg·L-1,年平均值為0.61 mg·L-1,并與TN和TDN呈現(xiàn)一致的月份變化趨勢。NH4+-N月均值為0.05～0.32 mg·L-1,月份變化趨勢不明顯。TP質量濃度月均值為23.82～71.78 μg·L-1,年平均值為45.29 μg·L-1,最高值和最低值分別出現(xiàn)在10和4月。TDP月均值為6.50～40.97 μg·L-1,年平均值為20.61 μg·L-1。TP和TDP的變化趨勢一致,總體而言,8—10月高于其他月份。PO43--P質量濃度月均值為0.89～5.06 μg·L-1,年平均值為2.94 μg·L-1,其月份變化特征不明顯。各樣點間水體氮和磷濃度差異較小,表明駱馬湖營養(yǎng)鹽濃度的空間變化較小?；赥N和TP的監(jiān)測結果,各月份TN濃度為Ⅲ～劣Ⅴ類水,TP濃度為Ⅲ～Ⅳ類水。

圖2 2014年駱馬湖水體理化指標的月變化

表2 2014年駱馬湖水體理化指標的空間變化

Table 2 Spatial variations of water physicochemical parameters of Lake Luoma in 2014

樣點水深/m水溫/℃透明度/mpH值濁度/NTU電導率/(μS·cm-1)DO飽和度/%ρ(DO)/(mg·L-1)CODMn/(mg·L-1)S12.317.80.79.2018.49572102.710.153.21S24.917.50.69.2710.36562104.610.303.07S33.417.40.99.3611.56540101.610.133.15S43.317.51.09.3123.3956299.49.973.26S53.017.21.29.3618.3453297.39.843.52S63.217.01.49.3311.1053699.810.063.26S72.617.10.89.1316.2652695.99.703.42S83.017.01.09.1810.02525106.310.613.36S92.317.31.29.1121.5850699.19.883.35S105.617.20.98.8817.4655092.49.373.61樣點ρ(TN)/(mg·L-1)ρ(TDN)/(mg·L-1)ρ(TP)/(μg·L-1)ρ(TDP)/(μg·L-1)ρ(NH4+-N)/(mg·L-1)ρ(NO3--N)/(mg·L-1)ρ(PO43--P)/(μg·L-1)ρ(Chl-a)/(μg·L-1)S11.391.2454.1530.980.110.796.114.92S21.421.1939.2422.620.170.883.437.70S31.221.0138.9320.520.200.642.947.19S41.361.1549.2820.960.120.741.989.65S51.090.8552.4322.050.130.443.2310.17S61.100.8447.8018.220.110.481.6610.83S71.100.8447.5220.340.130.482.178.67S81.060.8139.5515.780.090.501.908.67S90.980.8133.6315.540.150.441.794.50S101.311.0150.4019.070.210.684.165.25

Chl-a主要反映了水體中浮游藻類的生物量,各月份Chl-a質量濃度為2.68～16.16 μg·L-1,年平均值為7.76 μg·L-1,最低值和最高值分別出現(xiàn)在1和8月。Chl-a濃度呈現(xiàn)顯著的月份變化,7—10月濃度顯著高于其他月份,其月份變化基本與水溫一致(r=0.62,P=0.03),表明溫度控制浮游藻類生物量隨時間的變化。各樣點間Chl-a質量濃度均值變化較小,為4.49～10.83 μg·L-1。

2.2 水體營養(yǎng)狀態(tài)評價

各樣點TLI指數(shù)為43.0～47.9,均值為46.6,不同點位間差異較小,處于中營養(yǎng)狀態(tài)。各月TLI指數(shù)為39.5～53.6,年平均值為46.0,其中7、8、10月TLI指數(shù)超過50,處于輕度富營養(yǎng)狀態(tài),其余月份均處于中營養(yǎng)狀態(tài)(圖3),TLI指數(shù)的月變化與Chl-a濃度變化趨勢一致?？傮w而言,現(xiàn)階段駱馬湖處于中營養(yǎng)～輕度富營養(yǎng)狀態(tài)。

圖3 2014年駱馬湖綜合營養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)的空間和時間變化

2.3 多元分析

月份和空間聚類分析結果見圖4～5。月份聚類分析將12個月分為2個聚類組,聚類組Ⅰ包含1—5月及12月,屬于冬季和春季,聚類組Ⅱ包含的月份屬于夏季和秋季。SIMPER分析表明,透明度、Chl-a、TN、NO3--N、TP和DO是導致2個聚類組水質差異的主要指標(表3),主要反映了水體營養(yǎng)狀態(tài)和浮游藻類生物量。t檢驗結果表明,冬春季透明度，DO、TN、NO3--N濃度顯著高于夏秋季(P<0.05),Chl-a和TP濃度則呈現(xiàn)相反趨勢(P<0.01)。

圖4 基于水質指標的月份聚類結果

圖5 基于水質指標的樣點聚類結果

空間聚類分析將10個采樣點分為2個聚類組,聚類組Ⅰ包含4個采樣點(S1、S2、S4、S10),位于北部和西部湖區(qū),聚類組Ⅱ包含的6個樣點，主要位于湖心區(qū)和南部湖區(qū)(圖5)。SIMPER分析表明,TN、NO3--N、電導率、Chl-a、水深、濁度是導致聚類組水質差異的主要指標(表3),主要反映了營養(yǎng)鹽、污染水平、浮游藻類生物量的差異,水深間接反映了采砂對水質的影響。t檢驗結果表明,聚類組Ⅰ TN、NO3--N和電導率極顯著高于聚類組Ⅱ(P<0.01),其余3個指標差異未達顯著水平。

3 討論

3.1 駱馬湖水質時空變化特征及影響因素

駱馬湖水質理化參數(shù)呈現(xiàn)顯著的月份變化,聚類分析顯示12個月份可分為冬春季和夏秋季2個聚類組。夏秋季水體透明度低(0.43～0.82 m)可能是因為夏季水體中藻類密度高,加之采砂等其他人類活動干擾較強導致懸浮顆粒物濃度高[5]。春季透明度高一方面是因為溫度較低導致藻類生物量較低,另外還可能與淺水湖泊春季浮游動物高生物量有關,導致浮游藻類捕食壓力增加,從而出現(xiàn)淺水湖泊春季常見的清水期[14-15]。冬季人類干擾較弱,且浮游藻類密度低,進而使得透明度較高。電導率主要反映了水體中離子濃度,其呈現(xiàn)出夏季高于其他季節(jié)的特征,推測原因可能是夏季入湖水量最大,并攜帶了大量污染物[16]。但該研究的不足是未能監(jiān)測各樣點及入湖河流中的主要離子濃度,后期研究應該關注導致電導率月變化的主要原因。

表3 引起月份聚類組和空間聚類組差異的主要水體理化指標及其貢獻率

Table 3 Main water quality parameters responsible for differentiation between the two temporal groups and between the two spatial groups and their contribution rates

聚類組指標貢獻率/%累積貢獻率/%月份聚類透明度21.721.7DO20.342.0TN13.955.9Chl-a12.268.0TP10.979.0NO3--N7.186.1空間聚類TN20.720.7NO3--N19.440.1電導率14.254.3Chl-a14.068.3水深7.075.2濁度5.280.4

營養(yǎng)鹽方面,TN和NO3--N濃度具有相似的月份變化趨勢,即冬春季顯著高于夏秋季,TP濃度呈現(xiàn)冬春季低于夏秋季的特征。TN濃度冬春季高的原因可能是盡管冬春季入湖水量少,但入湖河流的營養(yǎng)鹽濃度高,2008年的研究表明非汛期入湖河流水質劣于汛期[16],進而導致湖區(qū)冬春季氮濃度高。TP并沒有表現(xiàn)出類似的趨勢,其原因可能是駱馬湖入湖河流TP濃度和輸入總量較TN低很多,2011年的監(jiān)測結果顯示入湖河流TN和TP質量濃度平均值分別為4.46和0.049 mg·L-1,分別為劣Ⅴ類和Ⅱ類,TN和TP入湖量分別為17 735和398 t,相差44倍[4],因此河道外源輸入對駱馬湖TP的影響較小。夏秋季水體TP可能受底泥磷釋放影響更大,磷釋放主要受到氧化還原電位的影響,夏季溫度高而水體DO濃度低,有利于底泥磷的釋放[17-18],關于駱馬湖底泥釋放對水體磷負荷的影響有待于進一步研究。此外,夏秋季是水產養(yǎng)殖的主要季節(jié),也是投餌的主要時期[4]?，F(xiàn)階段圈圩總面積約為40.9 km2(占湖泊面積的14.2%),圍網總面積約為59.9 km2(20.8%),共占湖泊總面積的35.1%①,其對水環(huán)境的影響不容忽視。黃文鈺等[19]研究表明，圍網養(yǎng)殖帶入的氮磷分別占湖體滯留氮磷總量的27%和33%。

① 中國科學院南京地理與湖泊研究所.駱馬湖水生態(tài)監(jiān)測報告.2015.

空間差異方面,盡管方差分析顯示樣點間水質差異并不顯著,但聚類分析顯示10個樣點可分為北部和南部湖區(qū)2個聚類組。北部湖區(qū)TN、NO3--N、電導率顯著高于南部湖區(qū),這可能與入湖污染物來源及湖區(qū)采砂、水產養(yǎng)殖、水生植被分布等因素有關。駱馬湖入湖河道污染物主要來源于北部的中運河和沂河,TN入湖量分別占入湖污染物總量的55.8%和40.7%,因此可能會導致營養(yǎng)鹽濃度呈北高南低的格局[16]。此外,駱馬湖的采砂及圍網養(yǎng)殖也主要位于北部湖區(qū)(圖1),采砂導致沉積物中蓄積的營養(yǎng)物質釋放至水體中,養(yǎng)殖投餌也會增加水體的營養(yǎng)負荷。相反,南部湖區(qū)基本無采砂點,加之圍網少,人類干擾較弱。此外,南部湖區(qū)也是水生植被的主要分布區(qū),已有研究表明駱馬湖有草區(qū)水體中TN、TP含量低于無草區(qū)[20]。水生植物一方面對水體有直接的凈化作用,另外，植被的覆蓋削弱了風浪對沉積物的擾動,降低了沉積物營養(yǎng)鹽的釋放量。

根據(jù)TLI指數(shù)評價結果,現(xiàn)階段駱馬湖總體處于中營養(yǎng)～輕度富營養(yǎng)狀態(tài)。營養(yǎng)狀態(tài)較低主要是因為駱馬湖Chl-a質量濃度處于較低水平(均值7.76 μg·L-1),其原因可能是現(xiàn)階段駱馬湖營養(yǎng)鹽水平仍維持在較低水平,特別是TP濃度較低,這限制了浮游植物的生長?；贜H4+-N、TN、TP濃度和CODMn的監(jiān)測結果,TN不參評時,駱馬湖水質為Ⅱ～Ⅳ類水,而TN參評時水質為Ⅲ～劣Ⅴ類水,表明TN是現(xiàn)階段駱馬湖的主要污染物,這與之前的研究結果[7,21]一致。

3.2 駱馬湖生態(tài)環(huán)境保護對策與建議

3.2.1 控制外源污染物輸入

總體而言,駱馬湖現(xiàn)階段水質仍處于較好水平,除TN外,多項指標都顯示水質優(yōu)于Ⅲ類水質標準。但是相關研究表明TP、NH4+-N和CODMn的年際間變化不穩(wěn)定,在Ⅱ～Ⅳ類水質標準間波動[7]。長期來看,駱馬湖富營養(yǎng)化控制主要在于削減氮磷污染,特別是氮的污染?？刂泼嬖次廴痉矫?應做好湖區(qū)的水土保持,有計劃地退耕還林(草),在駱馬湖湖濱一定范圍內設立緩沖帶,合理配置喬、灌、草植被,對蘆葦?shù)却笮退参镆訌姳Ｗo和收割,積極培育有經濟效益的水生植物,保護湖濱帶的生態(tài)環(huán)境,對原有大堤進行生態(tài)護坡改造,提高生態(tài)凈化能力,使湖濱帶成為生態(tài)緩沖帶,削減面源營養(yǎng)物質,有效控制氮磷輸入駱馬湖。點源污染控制方面,在流域內必須嚴格實行排污申報和排污許可證制度,加強管理,嚴禁周邊企業(yè)污水直排入湖。

3.2.2 控制采砂規(guī)模，加強管理

長江“禁采”后,駱馬湖黃砂開采呈增加趨勢,沿湖非法采砂行為屢禁不止,湖區(qū)亂采濫吸黃砂現(xiàn)象愈演愈烈,不僅改變了原來的湖盆特征,而且對底棲動物和水生植物破壞較為嚴重,極大地降低了湖泊水體自凈能力[5]。由于采砂對湖泊底質的擾動,近年水體中高濃度懸浮顆粒物使湖水透明度持續(xù)下降。此外,采砂對底棲動物有滅絕性的影響,不利于底棲動物的棲息和繁殖。駱馬湖的水生植物、底棲動物、魚類適宜棲息于淺水生境,目前部分采砂區(qū)無任何底棲動物和水生植物,湖底基本為“水下荒漠”[4]。為保護駱馬湖生態(tài)環(huán)境,應嚴格依照相關法律法規(guī)規(guī)定,嚴厲打擊湖區(qū)非法采砂行為,充分運用法律、經濟、行政和技術手段保護生態(tài)環(huán)境,堅持誰開發(fā)誰保護、誰受益誰補償?shù)脑瓌t,盡快建立生態(tài)補償機制。逐步完善現(xiàn)有的工作機制,使采砂管理工作趨于科學、規(guī)范。按照駱馬湖南半湖及東半湖壓縮、禁采的要求,對湖區(qū)采砂進行強制規(guī)范,杜絕在旅游區(qū)、養(yǎng)殖區(qū)、飲用水源地保護區(qū)和水利工程保護區(qū)的開采行為,劃定開采范圍,明確開采時間、開采深度,壓縮開采總量,限制采砂船數(shù)量,合理利用黃砂資源。

3.2.3 合理規(guī)劃水產養(yǎng)殖規(guī)模

駱馬湖漁業(yè)養(yǎng)殖起步于1995年,自此湖區(qū)養(yǎng)殖模式由單一捕撈轉為養(yǎng)捕結合。為追求養(yǎng)殖產量,投喂的餌料不斷增加,隨餌料入湖的營養(yǎng)鹽也日益增多。餌料除部分為魚類攝食外,未利用的餌料及魚類排泄物成為湖泊營養(yǎng)鹽的重要來源之一,加速了水體的富營養(yǎng)化[4]。駱馬湖湖區(qū)主要的漁業(yè)養(yǎng)殖方式為網圍、網箱養(yǎng)殖,隨著漁業(yè)養(yǎng)殖規(guī)模的擴大和強度的增加,大面積圍網養(yǎng)殖嚴重影響了水生植物群落的自然生長,大量水生高等植物被無節(jié)制收割用于水產養(yǎng)殖,使得駱馬湖水生植物現(xiàn)存量下降,降低了攔截和降解外源污染物的能力[22-23]。此外,圍網養(yǎng)殖密度過大、分布不合理,會使局部水體中的氮、磷等營養(yǎng)鹽含量升高,加快湖泊富營養(yǎng)化進程。另一方面,低壩高圩將原本屬于駱馬湖的水面直接變成內塘,減少了駱馬湖的水域面積,降低了湖泊的自凈能力,且對防洪蓄水有明顯的負面影響,嚴重影響到湖泊生態(tài)系統(tǒng)結構和功能的完整性[23]。

圍網養(yǎng)殖是目前影響湖泊水環(huán)境質量與生態(tài)系統(tǒng)良性循環(huán)的重要因素之一[24]。因此，減少水產養(yǎng)殖面積是恢復良性生態(tài)系統(tǒng)的必要條件,壓縮養(yǎng)殖面積,合理優(yōu)化養(yǎng)殖區(qū)的分布,擴大開闊水域面積,促進湖水的內部交換和流通,減少人類的干擾,水環(huán)境才會得到改善,從而提升湖泊生態(tài)系統(tǒng)的良性運轉。為在水產養(yǎng)殖和保護湖泊生態(tài)環(huán)境間尋求平衡,根據(jù)駱馬湖水質現(xiàn)狀和其他湖泊圍網養(yǎng)殖經驗[25],建議將駱馬湖圍網養(yǎng)殖面積控制在目前59.9 km2的基礎上不再增加,并逐步降低至50%或更低。此外,圍網養(yǎng)殖不得破壞湖體原有的水生植被,盡量避免在水生植被生長區(qū)進行圍網養(yǎng)殖,做到養(yǎng)殖業(yè)服從水質保護和濕地修復。在網圍養(yǎng)殖區(qū)還可種植快速生長的大型漂浮水生植物或構建生態(tài)浮床,通過水生植物的生長來吸收水體中的氮磷等營養(yǎng)物,并通過水生植物對營養(yǎng)物和光能的競爭抑制浮游植物的生長[26],從而降低圍網養(yǎng)殖區(qū)水體中浮游植物的現(xiàn)存量和氮、磷含量,達到改善水質的目的。

致謝: 該研究野外調查得到江蘇省駱運水利工程管理處的幫助,在此表示衷心感謝。

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(責任編輯： 許 素)

Spatio-Temporal Variation of Water Quality in Lake Luoma, Jiangsu Province, China.

HU Ting-ting1,2, LIU Jin-song3, DAI Xiao-ling3, CAI Yong-jiu2, XU Hao2, GONG Zhi-jun2

(1.College of Life Science, Anhui Normal University, Wuhu 241000, China;2.Key Laboratory of Watershed Geographic Sciences/ Nanjing Institute of Geography and Limnology, Chinese Academy of Sciences, Nanjing 210008, China;3.Jiangsu Water Conservancy Bureau, Nanjing 210029, China)

Water physicochemical parameters were monitored at 10 sites in Lake Luoma from January to December 2014, for assessment of quality and trophic status of the lake water and for analysis of spatio-temporal variation of the water quality with multi statistical analysis methods, including cluster analysis. One-way ANOVA shows that secchi depth, conductivity and concentrations of dissolved oxygen, nitrogen, phosphorus and Chl-a differed significantly from month to month, while spatial differentiation analysis reveals that only water depth varied remarkably between sites, indicating that water quality little varied spatially in the lake. The monthly mean value of TN, TP, CODMnand Chl-a varied in the range of 0.71-2.08 mg·L-1, 23.82-71.78 μg·L-1, 1.87-5.09 mg·L-1and 4.49-10.83 μg·L-1, respectively, indicating that Lake Luoma fell into the categories of Ⅲ-Ⅴ in water quality in 2014 according to the standard for surface water quality (GB 3838-2002), with TN being the principal pollutant. The comprehensive trophic level index (TLI) indicates that the lake reached the mesotrophic to light eutrophic level. Cluster analysis divided the 12 months of a year into two clusters (winter-spring group and summer-autumn group). The former was apparently higher than the latter in secchi depth, DO, TN and NO3--N, but lower in Chl-a and TP. Cluster analysis also divided the ten sampling sites into two groups, the north and the south groups. The former was significantly higher than the latter in TN, NO3--N and conductivity, which were the main factors responsible for differentiation of water quality in the lake.

shallow lake;water quality assessment;cluster analysis;spatio-temporal variation

2015-10-10

科技部基礎性工作專項(2013FY111800);江蘇省水利科技項目(2015043);國家自然科學基金(31300396)

X524;X824

A

1673-4831(2016)05-0794-08

10.11934/j.issn.1673-4831.2016.05.016

胡婷婷(1989—),女,安徽合肥人,碩士生,主要從事湖泊與水庫水環(huán)境研究。 E-mail: hutingting720@163.com

① 通信作者E-mail: zigong@niglas.ac.cn