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        基于GAM模型的洞庭湖葉綠素a濃度與環(huán)境因子相關(guān)性分析

        2022-01-21 02:12:18嚴(yán)廣寒殷雪妍王麗婧田澤斌
        中國環(huán)境科學(xué) 2022年1期
        關(guān)鍵詞:洞庭湖葉綠素水體

        嚴(yán)廣寒,殷雪妍,汪 星*,王麗婧,李 丹,田澤斌,李 虹

        基于GAM模型的洞庭湖葉綠素a濃度與環(huán)境因子相關(guān)性分析

        嚴(yán)廣寒1,2,3,殷雪妍1,2,3,汪 星1,2,3*,王麗婧3,4,李 丹1,2,田澤斌1,2,3,李 虹3,4

        (1.中國環(huán)境科學(xué)研究院,湖泊水污染治理與生態(tài)修復(fù)技術(shù)國家工程實(shí)驗室,北京 100012;2.中國環(huán)境科學(xué)研究院,國家環(huán)境保護(hù)飲用水水源地保護(hù)重點(diǎn)實(shí)驗室,北京 100012;3.中國環(huán)境科學(xué)研究院,國家環(huán)境保護(hù)洞庭湖科學(xué)觀測研究站,湖南 岳陽 414000;4.中國環(huán)境科學(xué)研究院,長江經(jīng)濟(jì)帶生態(tài)環(huán)境研究中心,北京 100012)

        為了解洞庭湖流域水體葉綠素a的時空分布及其與環(huán)境因子的關(guān)系,于2019年1~12月對洞庭湖進(jìn)行采樣調(diào)查分析,運(yùn)用廣義可加模型(GAM)分析了葉綠素a濃度與各環(huán)境因子間的關(guān)系.結(jié)果顯示,洞庭湖水體葉綠素a濃度存在較為顯著的時空分布差異,其年均值為5.77μg/L,變化范圍為1.00~67.33μg/L.葉綠素a濃度變化的單因素GAM模型中,不同季節(jié)環(huán)境因子對葉綠素a濃度變化影響解釋率較高的單一因素有所不同,春季為高錳酸鹽指數(shù)(CODMn)、電導(dǎo)率(Cond)和總磷(TP);夏秋季為CODMn、水溫(WT)和電導(dǎo)率;冬季為氨氮(NH4+-N)、電導(dǎo)率.葉綠素a濃度變化的多因素GAM模型中,對葉綠素a濃度變化的總體解釋率為97.5%,解釋效果較好.影響葉綠素a濃度變化的環(huán)境因子排序為CODMn>TP>電導(dǎo)率>NH4+-N>TN/TP,均與葉綠素a濃度呈非線性相關(guān).

        洞庭湖;葉綠素a濃度;環(huán)境因子;GAM模型;相關(guān)性

        水體營養(yǎng)鹽過多時,浮游植物在適宜條件下大量生長聚集,導(dǎo)致水華,影響人畜飲水安全和區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展[1-2].葉綠素a是浮游植物現(xiàn)存量的重要指標(biāo)[3],其含量的高低能夠反映水體的營養(yǎng)狀況[4].

        葉綠素a濃度與環(huán)境因子的相關(guān)性研究一直備受關(guān)注,多數(shù)學(xué)者[5-7]主要研究葉綠素a濃度變化與環(huán)境因子之間的線性相關(guān)性,分析其葉綠素a濃度的時空變化影響因素.研究表明[8-9],葉綠素a濃度與各環(huán)境因子之間存在復(fù)雜的非線性關(guān)系.因此,一種基于數(shù)據(jù)的非線性的廣義相加模型(GAM)被引入進(jìn)來,其優(yōu)點(diǎn)在于能夠解釋響應(yīng)變量與環(huán)境因子間的高度非線性關(guān)系,深入探討響應(yīng)變量與解釋變量間的關(guān)系以及確定每個解釋變量的重要程度[10-11],適于分析時空數(shù)據(jù),已被運(yùn)用于生物物種分布與環(huán)境因子之間的關(guān)系.國外學(xué)者[12-13]的GAM模型相關(guān)研究表明,風(fēng)速對葉綠素a濃度變化影響復(fù)雜,可促進(jìn)或阻礙藻類的繁殖和聚集,與葉綠素a濃度呈非線性關(guān)系.張智淵等[14]利用GAM模型對太湖的研究表明,葉綠素a濃度與水溫、風(fēng)速呈顯著的非線性相關(guān).郭亮等[15]利用GAM模型對太湖不同湖區(qū)營養(yǎng)鹽、環(huán)境因子與葉綠素a的分析結(jié)果表明:太湖葉綠素a濃度與總磷、總氮、CODMn擬合關(guān)系較好,存在顯著的非線性關(guān)系.趙娜等[16]利用GAM模型對黃海海域的研究發(fā)現(xiàn),海表溫度、風(fēng)速與葉綠素a濃度之間存在顯著的非線性關(guān)系.

        我國第二大淡水湖泊洞庭湖,是長江中游重要的通江湖泊[17-18],洞庭湖水體氮磷營養(yǎng)鹽一直維持較高水平.目前,對于洞庭湖水體葉綠素a濃度與環(huán)境因子的時空分布格局及影響因素研究,仍停留在線性相關(guān)性層面[19-22].因此,本文通過對2019年洞庭湖不同季度及湖區(qū)的葉綠素a濃度的調(diào)查,選用GAM模型對葉綠素a濃度與各環(huán)境因子的關(guān)系展開分析,探討環(huán)境因子對洞庭湖不同季節(jié)及湖區(qū)葉綠素a濃度的影響因素,為洞庭湖水質(zhì)評價及藻類水華風(fēng)險防控提供理論參考.

        1 材料與方法

        1.1 研究區(qū)域概況

        洞庭湖(110°40′~113°40′E,28°30′~30°20′N)位于湖南省北部,長江中游南岸,湖體呈近似“U”型.其流域天然湖泊面積2625km2,流域面積25.72 萬km2,平均湖寬17.01km,平均水深6.39m,相應(yīng)蓄水量167億 m3.洞庭湖由西洞庭湖、南洞庭湖、東洞庭湖組成,西洞庭湖包括目平湖、半邊湖和七里湖,承接松滋、太平、藕池三口及澧水和沅江來水;南洞庭湖包括東南湖、萬子湖和橫嶺湖,承接資水和湘江來水;西洞庭湖及南洞庭湖來水經(jīng)東洞庭湖由城陵磯匯入長江,構(gòu)成一個復(fù)雜的吞吐型通江湖泊.

        1.2 監(jiān)測點(diǎn)位布設(shè)與樣品測定

        1.2.1 監(jiān)測點(diǎn)位布設(shè) 共設(shè)置12個監(jiān)測點(diǎn)位:其中,西洞庭湖區(qū)3個,分別是南嘴(S1)、蔣家嘴(S2)、小河嘴(S3);南洞庭湖區(qū)3個,分別是萬子湖(S4)、橫嶺湖(S5)、虞公廟(S6);東洞庭湖區(qū)5個,分別是鹿角(S7)、東洞庭湖(S8)、扁山(S9)、岳陽樓(S10)、大小西湖(S11);出湖口(S12)布設(shè)1個點(diǎn)位,各采樣點(diǎn)分布如圖1所示.

        圖1 洞庭湖水質(zhì)監(jiān)測點(diǎn)位

        1.2.2 樣品測定 樣品采集表層0.5m,采樣時間為每月1次,采用現(xiàn)場和室內(nèi)分析測定的方法.其中,用YSI-EXO多參數(shù)水質(zhì)分析儀(美國維賽YSI professional plus)現(xiàn)場測定水溫(WT)、溶解氧(DO)、電導(dǎo)率(Cond)和pH值等參數(shù),透明度(SD)用塞氏圓盤法測定.總氮(TN)、總磷(TP)、氨氮(NH4+-N)、高錳酸鹽指數(shù)(CODMn)和葉綠素a(Chl.a)取350mL的水樣帶回實(shí)驗室測定,各指標(biāo)參照《水和廢水第四版監(jiān)測分析方法》[23]測定,其中,TN采用堿性過硫酸鉀-紫外分光光度計法;TP采用鉬酸銨分光光度法; NH4+-N采用納氏試劑光度法;CODMn采用酸性高錳酸鉀法;Chl.a采用丙酮萃取分光光度法.

        1.3 數(shù)據(jù)處理

        采用ArcGIS 10.2監(jiān)測指標(biāo)質(zhì)量濃度進(jìn)行空間差值計算,得到各指標(biāo)空間分布;單因素方差分析(One-way ANOVA)采用SPSS 21.0統(tǒng)計軟件處理.4個季度時間為:春季3~5月,夏季6~8月,秋季9~11月,冬季1、2月和12月.

        1.4 數(shù)據(jù)分析

        響應(yīng)變量(Chl.a濃度)與解釋變量(水環(huán)境因子)之間的相關(guān)關(guān)系利用GAM模型實(shí)現(xiàn),其公式為

        式中:()為因變量的連續(xù)函數(shù)(作為因變量的數(shù)據(jù)可以是任何形式的指數(shù)型分布);為恒定的截距,f為各自變量的平滑函數(shù),描述變換的平均響應(yīng)()和第個預(yù)測因子(x)之間的關(guān)系.

        GAM模型后評價,通過統(tǒng)計值可以判斷對Chl.a影響最重要的環(huán)境因子.各因子的統(tǒng)計值越大,其相對重要性越大.值是用來判斷假設(shè)檢驗結(jié)果的另一參數(shù),值越小,表明結(jié)果越顯著.調(diào)整判定系數(shù)(2)為回歸平方和與總離差平方和的比值,調(diào)整判定系數(shù)越大越好,模型越精確.當(dāng)自由度值為1時,函數(shù)為線性方程,當(dāng)自由度大于1時,表示函數(shù)為非線性曲線方程,且值越大,非線性關(guān)系越顯著.模型建立與實(shí)現(xiàn)在R語言中完成.

        2 結(jié)果與分析

        2.1 洞庭湖葉綠素a濃度變化規(guī)律

        圖2 2019年洞庭湖不同季節(jié)葉綠素a濃度變化

        如圖2所示,洞庭湖水體Chl.a濃度變化范圍為1.00~67.33μg/L,年均值為5.77μg/L,最大值出現(xiàn)在秋季,最小值出現(xiàn)在春季.洞庭湖春、冬季Chl.a濃度與夏、秋季差異顯著(<0.05),春、冬季Chl.a濃度整體處于較低狀態(tài),分別為3.03和3.75μg/L,夏、秋季Chl.a濃度顯著升高,分別為8.31和8.03μg/L;不同季節(jié)均呈現(xiàn)出大小西湖(S11)區(qū)域Chl.a濃度最高.總體上,夏季>秋季>冬季>春季.

        空間分布上,東洞庭湖Chl.a濃度與西洞庭湖和南洞庭湖差異顯著(<0.05),西洞庭湖與南洞庭湖無顯著差異(>0.05).總體上,呈現(xiàn)出東洞庭湖>西洞庭湖>南洞庭湖.

        2.2 洞庭湖環(huán)境因子變化規(guī)律

        單因素方差分析顯示,洞庭湖不同季節(jié)的水溫、DO、SD、Cond、TN、NH4+-N、TP、TN/TP等8項環(huán)境因子具有顯著的時間差異(<0.05),TN、TP、SD、Cond、CODMn等5項環(huán)境因子具有顯著的空間差異(<0.05).

        如圖3所示,洞庭湖不同季節(jié)水溫變化范圍為(8.63±3.05)~(26.46±3.52)℃,夏秋季明顯高于春冬季.DO變化范圍為(6.89±0.88)~(10.78±1.42) mg/L,在夏秋季較低,春冬季較高.洞庭湖SD變化范圍為(0.37±0.13)~(0.51±0.17) m,春季最低,夏季最高.Cond變化范圍為(21.97±5.63)~(26.88±7.80)μS/cm,秋冬季處在較高值.TN變化范圍為(1.54±0.36)~(1.78± 0.32)mg/L,夏秋季處在較低濃度,春冬季處在較高濃度.NH4+-N變化范圍為(0.08±0.05)~(0.19±0.12)mg/L,夏季最低,冬季最高.TP變化范圍為(0.06±0.02)~ (0.08±0.03)mg/L,夏冬季較低,秋季較高.TN/TP變化范圍為(21.44±8.05)~(29.52±7.55),秋季最低,其它季節(jié)的比值較為接近.pH值與CODMn在不同季節(jié)無顯著差異(>0.05).對于空間分布而言,主要呈現(xiàn)出東洞庭湖與西洞庭湖、南洞庭湖有顯著差異(<0.05),這可能是由于西洞庭湖和南洞庭湖水系連通較好,而東洞庭湖部分區(qū)域(大小西湖)位于回水區(qū),水體交換較慢造成.

        值得注意的是,其一,洞庭湖水體TN濃度遠(yuǎn)超富營養(yǎng)化水體0.2mg/L.其二,參照《地表水環(huán)境質(zhì)量》(GB/T3838-2002)[24],湖體整體水質(zhì)評價為Ⅳ類,主要超標(biāo)因子為TP.

        2.3 葉綠素a與環(huán)境因子的GAM模型分析

        2.3.1 Chl.a濃度與環(huán)境因子的單因素GAM模型分析 將WT、pH值、DO、SD、Cond、TN、NH4+-N、TP、CODMn和TN/TP共10個環(huán)境因子作為解釋變量,將Chl.a濃度作為響應(yīng)變量,采用平滑函數(shù)分別構(gòu)建模型,分別分析不同季節(jié)各解釋變量對應(yīng)響應(yīng)變量的影響顯著性及模型擬合度.

        由表1~4可知:春季環(huán)境因子DO、Cond、TN、NH4+-N、TP、CODMn、TN/TP(自由度>1,0.05),表明其與Chl.a濃度具有顯著的非線性關(guān)系,其中Cond、NH4+-N、TP、CODMn、TN/TP對模型的解釋率較高(57.30%~93.30%),調(diào)整判定系數(shù)較大(0.505~0.915).夏季環(huán)境因子WT、DO、SD、Cond、TP、CODMn、TN/TP(自由度>1,0.05),其與Chl.a濃度具有顯著的非線性關(guān)系,對模型的解釋率較高(36.40%~98.30%),調(diào)整判定系數(shù)較大(0.298~0.978).秋季環(huán)境因子WT、Cond、TN、TP、CODMn(自由度>1,0.05),其與Chl.a濃度具有顯著的非線性關(guān)系,對模型的解釋率較高(53.60%~99.40%),調(diào)整判定系數(shù)較大(0.430~0.992).冬季環(huán)境因子Cond、NH4+-N、TP、CODMn(自由度>1,0.05),其與Chl.a濃度具有顯著的非線性關(guān)系;均對模型的解釋率較高(53.90%~95.10%),調(diào)整判定系數(shù)較大(0.491~ 0.937).

        通過GAM模型擬合的值比較,發(fā)現(xiàn)春季環(huán)境因子排序為CODMn>Cond>TP>TN/TP>NH4+-N;夏季環(huán)境因子排序為CODMn>WT>Cond>TN/TP>TP> DO>SD;秋季環(huán)境因子排序為CODMn>Cond>WT> TP>TN;冬季環(huán)境因子排序為NH4+-N>Cond> CODMn>TP.這些變量在不同季節(jié)對Chl.a濃度均存在不同程度影響.

        表1 洞庭湖春季Chl.a濃度與環(huán)境因子的GAM模型擬合結(jié)果

        注:☆表示在<0.05水平下變量顯著,☆☆表示在<0.01水平下變量顯著,☆☆☆表示在<0.001水平下變量顯著(下同).

        表2 洞庭湖夏季Chl.a濃度與環(huán)境因子的GAM模型擬合結(jié)果

        表3 洞庭湖秋季Chl.a濃度與環(huán)境因子的GAM模型擬合結(jié)果

        表4 洞庭湖冬季Chl.a濃度與環(huán)境因子的GAM模型擬合結(jié)果

        2.3.2 Chl.a濃度與環(huán)境因子的多因素GAM模型分析 將WT、pH值、DO、SD、Cond、TN、NH4+-N、TP、CODMn和TN/TP共10個環(huán)境因子作為解釋變量,將Chl.a濃度作為響應(yīng)變量,擬合多影響因素與Chl.a濃度之間的關(guān)系,模型平滑回歸項采用樣條平滑函數(shù).

        模型調(diào)整判定系數(shù)為0.964,方差解釋率為97.5%.其中,TP、CODMn、TN/TP、NH4+-N和Cond的自由度均大于1,表明其與Chl.a濃度變化均是非線性關(guān)系,而WT、pH值、DO、SD、TN的自由度均為1,與Chl.a濃度變化呈線性關(guān)系,這驗證了單因素指標(biāo)分析的可靠性;此外,截距項和影響因素TP、CODMn、TN/TP、NH4+-N和Cond的值均小于0.05,表明具有顯著的統(tǒng)計學(xué)意義(表5).綜上,表明GAM模型擬合較好.

        表5 洞庭湖Chl.a濃度與環(huán)境因子的多因素GAM模型擬合結(jié)果

        通過GAM模型擬合的值比較,發(fā)現(xiàn)環(huán)境因子排序為CODMn>TP>Cond>NH4+-N>TN/TP,這些變量對Chl.a濃度均存在不同程度影響.其中,CODMn對Chl.a濃度影響最大,其次是TP、Cond、NH4+-N、TN/TP.

        如圖4所示,TP、CODMn、TN/TP、NH4+-N和Cond這些環(huán)境因子均與Chl.a濃度呈現(xiàn)非線性關(guān)系.其中,TP濃度在低于0.06mg/L時,其Chl.a濃度效應(yīng)無明顯變化;TP濃度在0.06~0.14mg/L之間時,呈現(xiàn)先增大而后減小趨勢;當(dāng)TP濃度高于0.14mg/L時,其Chl.a濃度效應(yīng)與TP濃度呈正相關(guān).CODMn低于3mg/L時,其Chl.a濃度效應(yīng)無明顯變化;當(dāng)CODMn高于3mg/L時,其Chl.a濃度效應(yīng)顯著增加.TN/TP低于16時,其Chl.a濃度效應(yīng)與TN/TP呈正相關(guān); TN/TP高于16時,其Chl.a濃度效應(yīng)無明顯變化.Cond低于35μS/cm時,其Chl.a濃度效應(yīng)無明顯變化;當(dāng)其高于35μS/cm時,其Chl.a濃度效應(yīng)呈負(fù)相關(guān).NH4+-N低于0.4mg/L時,其Chl.a濃度效應(yīng)無明顯變化;當(dāng)其高于0.4mg/L時,其Chl.a濃度效應(yīng)呈正相關(guān).

        圖4 洞庭湖環(huán)境因子對葉綠素a濃度變化的影響效應(yīng)

        虛線表示擬合可加函數(shù)的逐點(diǎn)標(biāo)準(zhǔn)差(即置信區(qū)間的上、下限);實(shí)線表示解釋變量對葉綠素a濃度的平滑擬合;橫坐標(biāo)為解釋變量的觀測值,縱坐標(biāo)為解釋變量對葉綠素a濃度的平滑擬合值

        3 討論

        3.1 Chl.a濃度的時空分布特征

        相關(guān)研究表明[25],洞庭湖浮游植物以硅藻為主.夏秋季浮游植物密度高于冬春季;東洞庭湖以藍(lán)綠藻為主,西、南洞庭湖以硅綠藻為主,東洞庭湖浮游植物總密度顯著高于其他湖區(qū).洞庭湖富營養(yǎng)化狀態(tài)主要集中在東洞庭湖,且大小西湖水體的富營養(yǎng)化最為嚴(yán)重[26],適宜的營養(yǎng)條件促進(jìn)了浮游植物的生長,這與本文的Chl.a濃度分布趨于一致.而與張光貴[21]研究結(jié)果不同,其原因可能是由于大小西湖位于東洞庭湖回水區(qū)末端且受風(fēng)浪影響,藻類聚集于此,而此區(qū)域未做監(jiān)測造成.

        綜上,洞庭湖Chl.a濃度不僅呈現(xiàn)出較明顯的季節(jié)差異,而且表現(xiàn)出一定的空間差異性.此外,高陽俊等[4]研究表明,洞庭湖處于東部湖區(qū),且研究認(rèn)為Chl.a濃度在1.6~10μg/L的水體為中營養(yǎng),低于1.61μg/L則為貧營養(yǎng).洞庭湖58%的點(diǎn)位處在1.6~ 10μg/L之間,33%的點(diǎn)位低于1.6μg/L,另有9%點(diǎn)位處在中富營養(yǎng),表明洞庭湖大部分水體處于中營養(yǎng)或中營養(yǎng)以下水平,這與熊劍等[27]研究結(jié)果一致.

        3.2 Chl.a濃度與環(huán)境因子的相關(guān)性

        研究表明[28-30],水溫、pH值、溶解氧、透明度、總氮、總磷、氨氮、化學(xué)需氧量以及生化需氧量均能成為影響浮游植物生物量及分布的主要環(huán)境因子.本研究結(jié)果顯示,各季節(jié)影響洞庭湖Chl.a濃度的水環(huán)境因子存在較大差異(表1~4).通過GAM模型分析表明,水溫、DO、CODMn、NH4+-N、TP、TN/TP及Cond、SD是影響洞庭湖不同季節(jié)Chl.a濃度的主要環(huán)境因子.這些環(huán)境因子均與Chl.a濃度呈非線性關(guān)系,在不同季節(jié)對Chl.a濃度存在不同程度的影響.

        3.2.1 Chl.a濃度與物理環(huán)境因子的相關(guān)性分析 水溫在夏秋季成為洞庭湖Chl.a濃度的主要影響因子,這主要是由于洞庭湖屬于北亞熱帶季風(fēng)濕潤氣候,在不同季節(jié)的水溫存在明顯差異.夏秋季水溫較適宜浮游植物的生長,而冬春季水溫成為該區(qū)域浮游植物的限制因子[31].相關(guān)研究對珠江流域[7]、太湖[14]、三峽水庫[32]等湖庫的研究亦表明,水溫是該區(qū)域Chl.a濃度變化的主要影響因素.可見,夏秋季水溫變化對洞庭湖Chl.a濃度影響的重要性.本研究中,洞庭湖不同季節(jié)水體DO對Chl.a濃度僅在夏季呈現(xiàn)出一定的影響,主要是由于夏季水溫升高,降低氧在水中的溶解度,在0~40℃之間溫度每上升1℃,氧的溶解度降低1.6%~2.8%(相當(dāng)于0.1~0.4mg/L),溫度越低升溫后溶解度下降越明顯[33].張光貴[21]對洞庭湖Chl.a濃度與環(huán)境因子的研究也表明,DO與水溫呈極顯著負(fù)相關(guān),在一定條件下,DO主要受溫度控制.然而,浮游植物的光合作用釋放氧氣,而水中的有機(jī)物等消耗DO,因此,CODMn同樣與Chl.a濃度產(chǎn)生密不可分的聯(lián)系.相關(guān)研究表明,CODMn與Chl.a濃度之間存在相互作用關(guān)系,一方面有機(jī)物的存在有利于浮游植物的生長,另一方面,浮游植物的光合作用會產(chǎn)生大量有機(jī)物,從而使得水體CODMn增加[34].本研究中,不同季節(jié)Chl.a濃度與CODMn的相關(guān)性較高,在全年多因素GAM模型分析中,水中Chl.a濃度升高與CODMn呈正相關(guān),這與畢京博等[34]研究一致.

        水體Cond主要由溶解在水體的離子種類、濃度和水溫等決定,Cond大小變化在一定程度上可反映水庫的富營養(yǎng)化發(fā)生的程度[35].本研究顯示,不同季節(jié)的Cond對Chl.a濃度均存在較大影響,表明洞庭湖水溫及營養(yǎng)鹽的動態(tài)變化均對Cond產(chǎn)生一定影響,進(jìn)而影響Chl.a濃度.對于SD來說,僅在夏季對Chl.a濃度呈現(xiàn)一定的影響,其主要是由于洞庭湖屬過水型湖泊,夏季流量大,水體交換快,泥沙含量處于較高水平,高含量的泥沙阻礙水體中浮游植物的光合作用[21,36].此外,錢奎梅等[37]對同為通江湖泊的鄱陽湖浮游植物功能群變化特征的研究結(jié)果顯示,水體理化參數(shù)(透明度、電導(dǎo)率和SS)與水位存在顯著的相關(guān)性,水位波動對鄱陽湖的理化條件有直接或間接的影響.說明洞庭湖浮游植物的變化同樣受水位波動的影響.

        3.2.2 Chl.a濃度與營養(yǎng)鹽相關(guān)性分析 氮磷營養(yǎng)鹽濃度的高低與Chl.a濃度密切相關(guān)[38-39].本研究中,NH4+-N在冬春季對Chl.a濃度影響較為顯著,洞庭湖浮游植物的生長主要受NH4+-N的限制,全年多因素GAM模型分析表明,水中Chl.a濃度升高與NH4+-N呈正相關(guān),添加NH4+-N能明顯促進(jìn)浮游植物的增加[32].TN、TP對Chl.a濃度的季節(jié)性影響差異不顯著;TN/TP在春夏季對Chl.a濃度影響較為明顯(表1~4).相關(guān)研究表明[40],TN、TP濃度低于浮游植物生長的限制閾值,浮游植物生長受限;TN/TP對浮游植物生長也有明顯影響.洞庭湖水體中氮磷濃度均高于富營養(yǎng)化閾值,因此,浮游植物生長主要受TN/TP影響[21].本研究中,洞庭湖不同季節(jié)TN/TP的變化范圍為(21.44±8.05)~(29.52±7.55)(圖3),TN/TP低于16時,其Chl.a濃度效應(yīng)與TN/TP呈正相關(guān); TN/TP高于16時,其Chl.a濃度效應(yīng)無明顯變化(圖4).有研究表明[41-42],氮磷比與藻類生長有更直接的關(guān)系,TN/TP大于7時為磷限制,當(dāng)TN/TP小于7時為氮限制.同時,研究表明,TN對Chl.a濃度變化的影響效應(yīng)不明顯;TP濃度在高于0.06mg/L時,其Chl.a濃度效應(yīng)與TP濃度總體呈正相關(guān).綜合考慮,洞庭湖水體為磷限制性的狀態(tài),這與張光貴[21]的研究結(jié)果一致.

        綜上,本研究結(jié)果表明,影響葉綠素a濃度變化的環(huán)境因子排序為CODMn>TP>Cond>NH4+-N> TN/TP,各指標(biāo)與Chl.a濃度均呈非線性相關(guān).而CODMn為Chl.a的被動因子,Cond大小由溶解在水體的離子種類、濃度、水溫等決定.TP和NH4+-N可促進(jìn)洞庭湖藻類生長,這將加劇洞庭湖水體富營養(yǎng)化和藻類水華風(fēng)險.因此,在洞庭湖水體富營養(yǎng)化和藻類水華風(fēng)險防控中,建議以控磷為主,協(xié)同控氮.

        4 結(jié)論

        4.1 洞庭湖Chl.a濃度年均值為5.77μg/L,變化范圍為1.00~67.33μg/L.洞庭湖Chl.a濃度呈現(xiàn)出較明顯的時空分布差異,時間上,呈現(xiàn)出夏季>秋季>冬季>春季;空間上,東洞庭湖>西洞庭湖>南洞庭湖.

        4.2 Chl.a濃度變化的單因素GAM模型中,WT、DO、Cond、SD、TN、NH4+-N、TP、CODMn、TN/TP通過0.01水平下顯著性檢驗,具有統(tǒng)計學(xué)意義.不同季節(jié)環(huán)境因子對葉綠素a濃度變化影響解釋率較高的單一因素有所不同,春季為CODMn、Cond和TP;夏秋季為CODMn、WT和Cond;冬季為NH4+-N和Cond.

        4.3 Chl.a濃度變化的多因素GAM模型中,對葉綠素a濃度變化的總體解釋率為97.5%,解釋效果較好.影響葉綠素a濃度變化的環(huán)境因子排序為CODMn> TP>Cond>NH4+-N>TN/TP,均與Chl.a濃度呈非線性相關(guān).

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        Analysis based on GAM model for the relationship between chlorophyll a concentration and environmental factors in Dongting Lake.

        YAN Guang-han1,2,3, YIN Xue-yan1,2,3, WANG Xing1,2,3*, WANG Li-jing3,4, LI Dan1,2, TIAN Ze-bin1,2,3,LI Hong3,4

        (1.National Engineering Laboratory for Lake Pollution Control and Ecological Restoration, Chinese Research Academy of Environmental Sciences, Beijing 100012, China;2.State Environmental Protection Key Laboratory of Drinking Water Source Protection, Chinese Research Academy of Environmental Sciences, Beijing 100012, China;3.State Environmental Protection Scientific Observation and Research Station for Lake Dongtinghu, Chinese Research Academy of Environmental Sciences, Yueyang 414000, China;4.Research Center of Ecological Environment for Yangtze River Economic Belt, Chinese Research Academy of Environmental Sciences, Beijing 100012, China)., 2022,42(1):313~322

        From January to December in 2019, the samples were collected in Dongting Lake to analyze the correlation between the chlorophyll a distribution and concentration with environmental factors by using the generalized additive model (GAM). The results showed the strong temporal and spatial variations of chlorophyll a concentration appeared, annual average value was 5.77μg/L ranging from 1.00 to 67.33mg/L for the single influencing factor GAM model. The most influential factors in the variations of chlorophyll a concentration differed among seasons, with CODMn, Cond and TP for spring; CODMn, WT and Cond for summer and autumn respectively; NH4+-N and Cond for winter. For the multiple influencing factors GAM model the explanation result was better with an overall rate for 97.5% for the variations in chlorophyll a concentration. The environmental factors affecting the variations in chlorophyll a concentration ranked as CODMn>TP>Cond>NH4+-N>TN/TP, and all factors exhibited a non-linear relationship with chlorophyll a concentration.

        Dongting Lake;chlorophyll a concentration;environmental factors;GAM model;correlation

        X524

        A

        1000-6923(2022)01-0313-10

        嚴(yán)廣寒(1992-),男,安徽蚌埠人,工程師,華東師范大學(xué)博士研究生,主要從事生態(tài)水利方向的研究.發(fā)表論文8篇.

        2021-05-06

        中國環(huán)境科學(xué)研究院業(yè)務(wù)專項(2020-JY-009);三峽工程運(yùn)行安全綜合監(jiān)測系統(tǒng)項目(2020年);三峽后續(xù)工作項目(2017HXXY-05)

        * 責(zé)任作者, 副研究員, wangxing@craes.org.cn

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        金橋(2020年8期)2020-05-22 06:22:54
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