竇 明，孟 猛，毛豪林，張 彥，李桂秋

(1.鄭州大學水利與環(huán)境學院，鄭州 450001；2.河南省鄭州水文水資源勘測局，鄭州 450000；3.中國農(nóng)業(yè)科學院農(nóng)田灌溉研究所，河南 新鄉(xiāng) 453002)

0 引 言

小型人工湖作為一種能夠調(diào)節(jié)局部氣候、美化環(huán)境的景觀水體，近年來在城市景觀設計和地方水生態(tài)文明建設規(guī)劃中受到高度重視，然而由于其水域面積狹小、水體循環(huán)緩慢等特點，使得進入其中的污染物難以降解，并容易引發(fā)水體富營養(yǎng)化等水環(huán)境惡化問題。近年來，國內(nèi)外學者在人工湖泊水體富營養(yǎng)化預防與治理方面開展了大量研究工作，例如劉春光[1]、Fernandez[2]、Luciana[3]等對各自研究區(qū)域不同時期浮游植物的分布、動態(tài)規(guī)律、生長特性進行了探究，張潔[4]、沈勇[5]、ChoSohyun[6]等研究了自然狀況下環(huán)境因子與藻類的變化過程，并采用不同方法分析了環(huán)境因子之間存在的相關(guān)關(guān)系及其對藻類生長繁殖的影響。本文以鄭州大學眉湖為研究對象，根據(jù)現(xiàn)場監(jiān)測和實驗室檢測數(shù)據(jù)，在藻類和環(huán)境因子變化特征分析的基礎上，剖析小型人工湖藻類動態(tài)變化與各因子之間的相關(guān)關(guān)系，并通過相關(guān)分析和主因子分析來識別影響小型人工湖藻類動態(tài)變化的主要驅(qū)動因子，可為小型人工湖泊環(huán)境保護提供決策依據(jù)。

1 材料與方法

鄭州大學眉湖水面寬30～60 m，長約500 m，水域面積約為2.2 萬m2。湖水分為北、中、南三段，中段較長且水流緩慢，北端地勢較高，南端設有高低階梯。供水水源以地下水補給為主、以處理后貯存的雨水為輔，水源輸入口位于眉湖北端，出水口位于眉湖南部的2號橋下。眉湖配置了水循環(huán)系統(tǒng)，包括局部噴泉和上揚式曝氣管循環(huán)及整體的南北流動，并設置了11個潛入式曝氣機和3個上揚式曝氣機，采用交叉方位安置[7]。

1.1 實驗設計及數(shù)據(jù)采集

筆者于2016年5-9月期間在眉湖進行了5次取樣監(jiān)測。由于眉湖湖體呈狹長狀，故從南到北設置5個監(jiān)測斷面(如圖1所示)。其中，Ⅰ斷面位于橋1南側(cè)，此處水體受噴泉的影響較大；Ⅱ斷面位于橋1與橋2之間，此處有圈養(yǎng)動物及大量觀賞魚類；Ⅲ斷面位于橋2與橋3之間，即湖中心位置；Ⅳ斷面位于橋3與橋4之間，此處有少量的水生植物；Ⅴ斷面位于湖北端，此處有大量的水生植物。在每次取樣監(jiān)測時，在每個監(jiān)測斷面測5～10次，并取平均值。

圖1 監(jiān)測斷面及取樣點分布Fig.1 Distribution of monitoring sections and sampling points

采用現(xiàn)場監(jiān)測和取樣檢測相結(jié)合的方式對1個水動力指標、15個水質(zhì)指標進行數(shù)據(jù)采集?，F(xiàn)場監(jiān)測指標有9個，其中流速由FlowTracker聲學多普勒流速儀測定，葉綠素a、溶解氧(DO)、pH值、水溫、電導率、濁度由YSI-EXO水質(zhì)多參數(shù)分析儀測定，光照強度由ST102型便攜式光照度計測定，透明度由SD-20塞氏盤測定，懸浮物由JC-SS-1Z型懸浮物測試儀測定。實驗室檢測指標6個，包括化學需氧量(COD)、生化需氧量(BOD5)、氨氮(NH4-N)、總磷(TP)、總氮(TN)、硝酸鹽氮(NO3-N)，送往相關(guān)環(huán)境檢測機構(gòu)進行檢測。

1.2 研究方法

研究表明[8]，藻類的群落結(jié)構(gòu)變化規(guī)律受相關(guān)物理、化學及生物等環(huán)境因子的制約，這些因子對藻類生長和分布的影響并不是孤立的。結(jié)合筆者已開展的監(jiān)測工作，將可能對藻類濃度產(chǎn)生影響的驅(qū)動因子分為以下五類：①熱力因子，包括水溫、光照強度。②氧平衡因子，包括溶解氧、生化需氧量、化學需氧量等指標的濃度。③營養(yǎng)鹽因子，包括總磷、總氮、硝酸鹽氮、氨氮等指標的濃度。④濁度因子，包括濁度、透明度、懸浮物含量。⑤其他驅(qū)動因子，包括電導率、pH值。

為從上述因子中篩選出影響眉湖藻類濃度變化的關(guān)鍵驅(qū)動因子，本文采取如下研究思路：對藻類及各水環(huán)境因子的變化趨勢進行分析，對水質(zhì)狀況進行評價；其次，根據(jù)對各藻類濃度影響驅(qū)動因子的分類，采用皮爾遜相關(guān)分析來衡量藻類濃度與各驅(qū)動因子以及驅(qū)動因子內(nèi)部間的相關(guān)性強弱以進行第一輪篩選，首先根據(jù)各驅(qū)動因子與藻類的相關(guān)度從每類中篩選出幾個高相關(guān)性因子，而后根據(jù)驅(qū)動因子間的相關(guān)度，結(jié)合機理上的定性分析將其余相互之間存在高相關(guān)性的環(huán)境因子進一步精簡，在每類中篩選出1～2個獨立性高的代表性驅(qū)動因子；第三，根據(jù)篩選出來驅(qū)動因子采用主成分分析法進行第二輪篩選，主成分分析法可將多個藻類濃度變化的驅(qū)動因子進行降維，經(jīng)過主成分分析和因子旋轉(zhuǎn)后，多個驅(qū)動因子簡化為幾個主因子，每個主因子由各項環(huán)境因子線性表出，將高方差貢獻率的主因子中的高荷載因子留存，低方差貢獻率主因子中的高荷載因子篩去[9]；最后，以藻類濃度作為因變量、篩選出來的主要驅(qū)動因子作為自變量，采用多元線性回歸分析建立藻類濃度動態(tài)變化的定量表達式。

2 結(jié)果與分析

2.1 藻類變化規(guī)律分析

(1)藻類動態(tài)變化特征分析。根據(jù)實驗監(jiān)測數(shù)據(jù)，眉湖水體中藻類細胞濃度變化較大，呈現(xiàn)較為明顯的南北差異(如圖2)。在水流緩慢、水質(zhì)較差的Ⅰ、Ⅱ斷面(可綜合為“南部斷面”)，藻類濃度在6月16日、9月28日分別出現(xiàn)了兩次峰值；而在水流較快、水質(zhì)較好的Ⅳ、Ⅴ斷面(可綜合為“北部斷面”)，其水質(zhì)隨時間的變化相對Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ斷面較為平緩，在5月12日到6月12日間藻類濃度以較為平穩(wěn)的趨勢由約400 個/mL上升約三倍，到1 500 個/mL，在9月末又下降到1 000 個/mL左右。北部斷面與南部斷面的藻類動態(tài)變化有著不同的特征，南部斷面的藻類峰值發(fā)生在7月初、9月末，呈波動狀變動趨勢，南部斷面則呈先增后減的丘狀變化趨勢，波動幅度也較南部斷面平緩?？梢娪捎诿己M長的水體形態(tài)，使南北部藻類動態(tài)變化規(guī)律沒有明顯相關(guān)性，在某些時期內(nèi)甚至出現(xiàn)相反的變動趨勢。

圖2 各斷面藻類細胞濃度變化情況Fig.2 Changes of algae cell concentrations in various sections

(2)水體藻類含量與相關(guān)驅(qū)動因子間的變化規(guī)律分析。根據(jù)實驗期的監(jiān)測數(shù)據(jù)，對眉湖藻類含量與相關(guān)驅(qū)動因子之間的變化趨勢進行分析(圖3)。兩個熱力因子中，溫度與藻類含量之間的變化趨勢關(guān)聯(lián)不太顯著，光照強度僅在北部斷面較為顯著。從成因上分析，由于實驗期均在夏季進行，熱量充裕，水溫多在26 ℃左右，而水體中的主要藻類，如銅綠微囊藻、小環(huán)藻、漢斯冠盤藻、斜生柵藻等，其適宜生長溫度大多在15～30 ℃間，故溫度變化對藻類生長作用不明顯；光照強度對藻類的影響在南部斷面較為明顯，而在北部斷面不明顯，可能原因是由于眉湖南北部不同的水生植物覆蓋率及不同的水體透明度導致了藻類能夠接受到的光照強度也不同，而北部斷面處于一個對藻類生長促進作用更強的光照強度區(qū)間中。

在氧平衡因子中，由于湖中設有多處曝氣系統(tǒng)，溶解氧含量一直處于較高水平，與藻類變化相關(guān)性不明顯。化學需氧量濃度與藻類含量之間的變化趨勢較為一致，特別是在南部斷面更為顯著，峰值與低谷的出現(xiàn)時期均與藻類相同。從成因上分析，自5月份以來氣溫逐漸升高，微生物、浮游動物等活動增強，湖底沉積的有機質(zhì)在生物分解作用下加快進入水體，而進入8月校區(qū)放假，眉湖周邊的人類活動減少，致使在南部斷面投喂魚類、鵝類而進入水體的有機質(zhì)也相應減少，因而8月份化學需氧量出現(xiàn)了一個小低谷；北部斷面化學需氧量峰值雖然與藻類有所差別，但增減趨勢也較為相似。

在營養(yǎng)鹽因子中，總氮濃度的變化趨勢與藻類含量在南部斷面較為接近；而在北部斷面，當藻類含量達到峰值時總氮濃度卻跌入低谷。相對于總氮，總磷濃度與藻類含量之間的相關(guān)性不顯著，可能是除蟲期噴灑農(nóng)藥飄入湖中導致，其在9月末濃度突然升高，這一時期藻類含量并無明顯升高，說明在眉湖中，相較于磷，氮元素是藻類生長更主要的限制性營養(yǎng)元素。在南北部斷面，藻類與氨氮均呈一定程度的負相關(guān)，在南部斷面更為明顯，由于氨氮是水質(zhì)惡化的一個指示性因子，水體流動不暢時，水體中氧含量不足，厭氧菌的滋生會使氨氮增高。

濁度、懸浮物、透明度3個濁度因子的變化趨勢與藻類含量相關(guān)性較強，它們在南部斷面與藻類濃度趨勢的重合度較高，表明在這一水域中固體懸浮物主要為浮游藻類，而在北部斷面則為泥沙和有機質(zhì)。水體電導率與藻類的變動趨勢呈一定程度的正相關(guān)，其相關(guān)關(guān)系在南部斷面較明顯。電導率與水體的摻雜程度有關(guān)，高電導率意味著水體中無機鹽等營養(yǎng)成分更為充足，更利于藻類生長[10]。pH與藻類濃度呈正相關(guān)，可能的原理是堿性條件下，大氣中的CO2在水體中的溶解度更強，從而光合作用也會加快，利于藻類繁殖[8]。

總體來看，南部斷面藻類含量變化在趨勢上相關(guān)度高的因子有COD濃度、總氮濃度及pH值；而北部斷面則為濁度和COD濃度。對比南、北斷面的水環(huán)境特征，南部斷面水體富營養(yǎng)程度高、水質(zhì)較差，且經(jīng)常有營養(yǎng)物外源輸入(集中在開學期間和周末)；而北部斷面水體富營養(yǎng)程度低、水質(zhì)都較好，水中及岸邊植被茂盛，水體自凈能力較強。這些水循環(huán)條件、周邊環(huán)境的不同造成了藻類與各營養(yǎng)因子變化趨勢的差別。

2.2 主要驅(qū)動因子識別

在測量了眉湖不同斷面和點位的水體流速后發(fā)現(xiàn)，眉湖水體呈現(xiàn)流速緩慢，流向無序的特點，風力及曝氣機運行對水體流速存在著明顯的擾動作用。各監(jiān)測點的平均流速在0.01 m/s以下，流向頻繁變化，采用實際監(jiān)測數(shù)據(jù)用于研究中的意義不大，因此決定不將流速實測數(shù)據(jù)應用于驅(qū)動因子識別中。但通過對眉湖的觀測和調(diào)查，發(fā)現(xiàn)水動力因素可能對眉湖存在著一定的影響，表現(xiàn)為北部地勢高因而水體循環(huán)流暢，南部Ⅳ斷面以南地勢較低且出水口設置較高，可能導致較深部分的水體不能排出而使富營養(yǎng)化比北部明顯。

圖3 各環(huán)境因子變化情況Fig.3 The trend of environmental factors

本節(jié)主要采用兩種方法分析眉湖藻類動態(tài)變化的主要驅(qū)動因子。首先采用皮爾遜相關(guān)分析法進行相關(guān)度較強的因子的初步篩選；進而采用主成分分析法進行進一步篩選，采用最大方差法進行主因子旋轉(zhuǎn)后，每個主因子都代表幾個環(huán)境因子，方差貢獻率較低的主因子中的代表因子可視為非關(guān)鍵因子。

2.2.1 基于相關(guān)分析方法主要驅(qū)動因子識別

(1)藻類與各驅(qū)動因子的相關(guān)性分析。統(tǒng)計藻類在眉湖南北部的含量變化，做出與環(huán)境因子之間的相關(guān)分析，以此為依據(jù)篩選出主要的驅(qū)動因子，相關(guān)分析結(jié)果如表1所示。

表1 藻類細胞濃度與各環(huán)境因子相關(guān)系數(shù)Tab.1 Correlative coefficient between algae cell concentration and environmental factors

由表1可見，藻類細胞濃度與某些環(huán)境因子的相關(guān)度較高，然而這些與藻類存在高相關(guān)度的環(huán)境因子彼此間可能互為因果，還需結(jié)合環(huán)境因子間的相關(guān)矩陣，在機理上分析的基礎上進行進一步精簡。

(2)基于環(huán)境因子相關(guān)矩陣的主要驅(qū)動因子篩選。為了分析環(huán)境因子間的相互作用，建立環(huán)境因子間的皮爾遜相關(guān)系數(shù)矩陣，相關(guān)關(guān)系較高的因子間可能存在較密切的機理聯(lián)系，應分析其機理并將其中之一篩去，分析結(jié)果見表2。

表2 各因子之間皮爾遜相關(guān)系數(shù)矩陣Tab.2 Pearson correlation coefficient matrix between factors

由表2可見，以下環(huán)境因子間相關(guān)性較高：COD與BOD5的相關(guān)系數(shù)為0.855。BOD5與總磷的相關(guān)系數(shù)為0.656，電導率與總氮的相關(guān)系數(shù)為-0.677，溶解氧與濁度的相關(guān)系數(shù)為-0.549，溶解氧與氨氮的相關(guān)系數(shù)為-0.546，pH與電導率的相關(guān)系數(shù)為0.518等。這些相關(guān)性較高的因子之間可能存在一定的機理之間的聯(lián)系，例如COD與BOD5，這兩個指標表征意義相似；溶解氧與氨氮，氨氮含量的升高表明發(fā)生了厭氧菌的滋生，氧含量也會下降。pH與電導率，pH含量的升高表明水體中溶解性無機鹽含量的上升，此時電導率也會提升。結(jié)合數(shù)據(jù)分析環(huán)境因子之間可能存在的機理聯(lián)系后，將其中一些具有代表性的驅(qū)動因子篩選出來。

在熱力因子中，南部斷面溫度與藻類生長相關(guān)性較明顯，而北部斷面光照強度與藻類生長相關(guān)性較明顯，故南部斷面選取溫度、北部斷面選取光照強度作為熱力因子的代表因子。在氧平衡因子中，溶解氧與藻類變化相關(guān)關(guān)系不明顯，生化需氧量與化學需氧量兩個指標表征意義相似，變化趨勢及與藻類的相關(guān)性也相似，應將其中之一舍去，故南北斷面都選取COD作為氧平衡因子的代表因子。在營養(yǎng)鹽因子中，總氮與藻類濃度的相關(guān)性高于總磷，是眉湖水體中藻類生長的限制性營養(yǎng)元素；此外，眉湖南部氨氮濃度較高，其與藻類呈較明顯的負相關(guān)。因此南部斷面選取總氮和氨氮、北部斷面選取總氮營養(yǎng)鹽因子中的代表因子。在濁度因子中，濁度、透明度、懸浮物3個指標意義近似且相互間相關(guān)性較高，故選取濁度作為濁度因子的代表因子。在其他環(huán)境因子中，pH與藻類生長相關(guān)關(guān)系較電導率明顯，故南北部斷面都選取pH為代表因子。

經(jīng)第一輪篩選后，共篩選出于6個與藻類生長相關(guān)關(guān)系較密切的幾個因子，南部斷面是熱力因子1個(即溫度)，氧平衡因子1個(即COD)、營養(yǎng)鹽因子2個(即總氮、氨氮)、濁度因子1個(即濁度)、其他因子1個(即pH)。北部斷面是熱力因子1個(即光照強度)，氧平衡因子1個(即COD)、營養(yǎng)鹽因子1個(即總氮)、濁度因子1個(即濁度)、其他因子1個(即pH)。

2.2.2 基于主成分分析的主要驅(qū)動因子識別

將篩選出來的幾個環(huán)境因子進行KMO和Bartlett球形檢驗，其KMO南部斷面為0.664，北部斷面為0.608；而Bartlett球度檢驗給出的相伴概率南北部均為0，小于顯著性水平0.05，可認為適合做主成分分析。將南北部斷面監(jiān)測的環(huán)境因子篩選出來的對藻類生長影響較為明顯的幾個因子進行主成分分析，以獲得信息更為綜合的因子，并在此基礎上對各類因子的影響程度進行研究。為使每個主成分的意義更加明確，采用最大方差法對因子進行旋轉(zhuǎn)，按照累計方差貢獻率不低于80%的原則，南部斷面提取了3個主成分，北部斷面提取了2個主成分(如見表3)。其因子荷載矩陣如表4所示。

表3 變量的方差解釋Tab.3 Explained variances of variables

由方差解釋表及荷載矩陣可以看出，南部斷面第一主因子的方差貢獻率最高，為32.277%。光照強度、總磷在第一主因子上的載荷較高。第一主因子主要反映光強和磷元素對藻類生長的綜合作用。第二主因子方差貢獻率也較高，為31.460%，COD、濁度、pH在此主因子上的荷載較高，眉湖水體中泥沙含量較少，固體懸浮質(zhì)主要是有機質(zhì)，故COD和濁度都可以看做是水體中固體有機懸浮質(zhì)的濃度。因此第二主因子主要反映有機懸浮質(zhì)和pH對藻類生長的綜合作用。第三主因子方差貢獻率為18.595%，相對于其他兩個主因子貢獻較少。高荷載因子為氨氮。主要反映氨氮對藻類生長的作用。綜合來看，南部斷面第三主因子相對第一和第二主因子的方差貢獻率較小，僅有18.595%，可以認為氨氮對藻類生長的影響作用不顯著，可能原因是在水體中含量過低，無論是為藻類生長供給氮元素的正面作用或是改變水體pH影響藻類生存的負面作用都不顯著，將其篩去。至此，篩選出了5個對眉湖藻類生長起明顯作用的因子，分別是溫度、COD、總氮、濁度、pH。

表4 因子荷載矩陣Tab.4 Factor load matrix

北部斷面第一主因子貢獻率44.499%，COD、總氮、濁度在第一主因子上的荷載較高，第一主因子主要反應有機營養(yǎng)物質(zhì)對藻類的生長作用。第二主因子貢獻率40.061%，光照強度、pH在此主因子上荷載較高，光照強度影響藻類光合作用強度，pH也與藻類光合作用互為影響因素。第二主因子主要反映光合作用條件對藻類生長的總和作用。綜合來看，北部斷面兩個主因子方差貢獻率相似，且都超過了40%，可認為北部斷面經(jīng)第一輪篩選過后的光照強度、COD、總氮、濁度、pH 5個環(huán)境因子中，沒有不顯著的因子。

2.3 定量關(guān)系式建立

將經(jīng)過相關(guān)分析和主成分分析的篩選的因子與藻類數(shù)據(jù)建立多元回歸方程，并檢驗顯著性，其中顯著性檢驗的概率值P>0.05的自變量可以認為與因變量關(guān)系不顯著，應該被剔除。如表5，南部斷面剔除溫度、COD和氨氮，北部斷面剔除濁度和pH后，剩余的自變量再次建立多元回歸方程并進行顯著性檢驗，無不顯著的自變量。最終得到多元回歸方程為：

表5 回歸系數(shù)與顯著性分析Tab.5 Regression coefficient and significance analysis

南部斷面：

Ca=-7 803.161+2 515.812TN+54.333Tu+957.315P

(1)

北部斷面：

Ca=-398.29+26.38I+9.83COD+166.73TN

(2)

式中：Ca為藻類細胞濃度，個/mL；I為光照強度，Lux；COD為化學需氧量濃度，mg/L；TN為總氮濃度，mg/L；Tu為濁度，NTU；P為水體pH值。

利用2015年4-9月在眉湖進行的水生態(tài)綜合監(jiān)測實驗的數(shù)據(jù)對回歸模型進行驗證，南北斷面平均相對誤差分別為17.60%和19.34%，可以看出擬合程度較好。該回歸模型根據(jù)2016年5-9月的眉湖水生態(tài)監(jiān)測實驗數(shù)據(jù)建立，采用2015年同時期的實驗數(shù)據(jù)進行驗證，驗證結(jié)果表明該模型基本可靠，適用于對眉湖夏季藻類生長情況的研究，而春冬秋季節(jié)藻類與各環(huán)境因子的關(guān)系與夏季可能有所不同，該模型在這些季節(jié)的適用性有待驗證。

3 結(jié) 語

本文結(jié)合眉湖現(xiàn)場監(jiān)測與實驗室檢測數(shù)據(jù)，分析了水體中藻類及各水質(zhì)因子的變化趨勢及其影響因素；利用相關(guān)分析和主因子分析的結(jié)果篩選出影響藻類生長的主要環(huán)境因子；采用篩選出的環(huán)境因子建立了關(guān)于藻類的多元回歸方程，描述了幾個主要環(huán)境因子與藻類細胞濃度間的相關(guān)性，其中較高的有南部斷面總氮、濁度和pH，北部斷面的光照強度、COD和總氮，并使用實測數(shù)據(jù)進行了驗證。研究中識別的眉湖藻類生長的主要驅(qū)動因子，可以作為該湖的藻類爆發(fā)防治工作的參考，豐富了國內(nèi)關(guān)于小型人工湖藻類動態(tài)變化規(guī)律的研究。