太湖水体磷浓度与赋存量长期变化(2005-2018年)及其对未来磷控制目标管理的启示

为揭示大型浅水湖泊水体磷浓度对湖泊外源负荷削减和生态系统变化的响应规律,指导富营养化湖泊水生态修复和管理实践,利用太湖湖泊生态系统研究站20052018年连续14年的太湖水体各形态磷浓度的月、季度调查数据,估算了太湖湖体各形态磷赋存量的季度变化,分析了太湖水体磷浓度受湖泊水位、水量、蓝藻水华态势(蓝藻总生物量及水华出现面积)等环境条件变化的影响特征.结果表明,在连续10年的全流域高投入污染治理背景下,太湖水体总磷浓度仍未发生显著下降,水体各形态磷浓度在年际、月际及空间上的变幅大,不同季节和不同湖区总磷浓度的时空差异性大于14年来总磷浓度年均值的差异性;全湖32个监测点上、中、下3层混合样水体总磷平均值为0.113 mg/L(n=1788),其中颗粒态磷浓度平均值为0.077 mg/L,是水体总磷的主要赋存形式,溶解性总磷浓度平均值为0.036 mg/L,其中反应性活性磷浓度平均值为0.015 mg/L,占总磷浓度的13%;太湖水体总磷的赋存量介于410~1098 t之间,56个季度的平均值为688 t,其中冬季(122月)、春季(35月)、夏季(68月)、秋季(911月)平均值分别为683、604、792和673 t,夏季湖体磷赋存量明显高于其他季节.统计分析表明,蓝藻水华态势和水情要素(水位)对水相总磷、颗粒态磷等主要形态磷的赋存量影响显著,蓝藻水华态势的影响可能大于水量变化的影响.本研究表明,在水体营养盐浓度仍然充分满足蓝藻水华发生的背景下,气象水文波动所造成的湖泊水华面积及生物量的变化及大型水生植被消长带来的内源交换变化能引起水体总磷浓度剧烈变化,太湖水体磷浓度的稳定控制也依赖于蓝藻水华态势的稳定控制,由于太湖当前的蓝藻水华态势受气象水文条件变化影响甚大,短期内太湖水相总磷浓度稳定控制到0.05 mg/L的水质治理目标较难实现.治理策略上,若要实现太湖水体磷浓度的进一步明显下降,一方面需要大幅度削减外源磷负荷,另一方面需要大面积恢复沉水植被等.管理策略上,由于湖体磷浓度变化包括了较大的非人为因素影响,应将太湖总磷治理目标考核重点放在流域磷减排强度、入湖负荷等方面,科学看待气候波动等非人为因素影响下的水相磷浓度波动.     

太湖蓝藻水华的年度情势预测方法探讨

在太湖、巢湖、滇池、洱海、三峡水库等我国重要湖泊和水库,蓝藻水华时常发生但年际之间藻情往往有较大差异,给蓝藻水华的防控物资及人员投入、湖库水源地水质安全保障带来较大的挑战,亟待探索周年尺度的蓝藻水华强度预测方法.本文收集了太湖连续15年的蓝藻水华情势观测数据和同步的气象、水文数据用于构建蓝藻水华预测模型,提出了利用遥感反演的蓝藻水华面积(A_(BL))及人工观测的水体浮游植物叶绿素α浓度([Chl.a]_(LB))共同表征的蓝藻水华强度指标(BI).分析了太湖年尺度的BI值与环境条件的关系,提出了基于年初能够掌握的气象、水文、营养盐等综合环境指标进行年度BI预测的统计模型.结果表明,太湖年度BI值与冬季及初春(12-3月)日均水温(WT_(12-3))、冬春季有效积温(AT_(12-3))、前一年降雨总量(RF_(YB))等环境因子呈显著正相关,与冬季及初春的水体总氮(TN_(12-3))、溶解性总氮(DTN_(12-3))、总磷(TP_(12-3))及溶解性总磷(DTP_(12-3))不存在统计上的显著相关关系.此外,本研究开展了基于上述因子(BI为因变量,其余环境因子为自变量)的多元(或一元)回归分析,并遴选出最优模型.总体而言,最优模型的模拟计算结果与实测浓度具有较高的一致性,因此本研究得出的模型对太湖蓝藻水华年际强度预测具有较高精度.本研究对太湖等富营养化湖库蓝藻水华的中长期预测具有指导意义.     

云南程海真光层深度的时空分布及其影响因子

程海位于云南省丽江市永胜县,是高原封闭型深水湖泊的典型代表.为了揭示程海真光层深度的时空分布及其影响因子,于2016年3月-2017年2月在程海布设9个点位开展逐月调查.结果显示：光合有效辐射漫射衰减系数、真光层深度的年均值分别为1.06±0.25 m^-1、4.64±1.27 m;空间变化方面,无论"北、中、南部"还是"西、中、东部",全年、逐月及雨旱季的真光层深度均无显著差异;时间变化方面,5月的真光层深度最高（6.49±1.03 m）、7月的最低（3.63±0.48 m）,且全年、雨季、旱季的各月份间差异显著;回归分析发现,浮游植物生物量是程海真光层深度的最主要影响因子,悬浮物浓度次之（主要在雨季）,有色可溶性有机物的影响甚微.为进一步识别程海真光层深度的间接影响因子,本文还分析了浮游植物生物量与生态因子的相关性.本研究可为程海的保护和治理积累数据并提供借鉴.     

抚仙湖有色可溶性有机物的来源组成与时空变化

基于2017年1-12月在抚仙湖开展的逐月观测,利用紫外-可见吸收光谱和三维荧光光谱技术探讨该湖有色可溶性有机物（CDOM）的来源组成及时空变化特征.12个月CDOM吸收值a（254）的均值为3.47±0.57 m^-1,范围为1.82~5.22 m^-1,说明CDOM丰度较低.平行因子分析结果给出了2种类酪氨酸荧光组分（C1和C3）、1种类色氨酸荧光组分（C2）、1种类腐殖质荧光组分（C4）,12个月内源组分（C1+C3）对总荧光强度的平均贡献为65.81%±15.38%,外源组分（C2+C4）的平均贡献为34.19%±15.38%;荧光指数FI的均值为1.73±0.14,腐殖化指数HIX的均值为1.02±0.37,生源化指数BIX的均值为1.23±0.27,说明CDOM主要为微生物内源产生.时空变化方面,春（3-5月）、夏（6-8月）、秋（9-11月）和冬（1、2、12月）季的a（254）分别为3.20±0.47、3.76±0.64、3.67±0.50和3.23±0.38 m^-1,夏季和秋季均显著高于冬季和春季;CDOM丰度及内外源组分的空间分布具有季节异质性,可能与流域土地利用、河流输入、降雨、温度、光辐射等因素有关.     

太湖梅梁湾有色可溶性有机物的空间分布及光学行为

2004年3月对太湖梅梁湾有色可溶性有机物(CDOM)的吸收和荧光等光学行为进行研究,并由此探讨了CDOM的空间分布．结果表明,溶解性有机碳(DOC)的浓度在10．48-19．72 mg／L间变化,其均值为13．20±2．79 mg／L;CDOM在280 nm,355 nm和440 nm的吸收系数分别为18．73-31．91 m-1(平均值23．19±4．36 m-1)、4．63-7．14 m-1(平均值5．76±0．91 m-1)、1．45-2．99 m-1(平均值1．92±0．40 m-1);355 nm波长处CDOM的比吸收系数为0．34-0．57 L／(mg·m),平均值0．44±0．06 L/(mg·m);表征CDOM分子大小的比值a(250)／a(365)变化范围为5．05-7．55;355 nm的激发波长、450 nm的发射波长处的荧光值的变化范围0．79-3 04 nm-1(平均值1．69±0．77 nm-1)．CDOM吸收系数、DOC浓度、荧光强度的分析显示CDOM浓度呈现从河口往湾内、湾口递减的趋势．CDOM吸收与DOC浓度的相关性随波长的降低而增加,在短波部分存在明显的正相关．355 nm处的荧光值、DOC浓度与CDOM吸收系分别存在如下显著性正相关关系:Fn(355)=0．692(±0．135)a(355)-2．297(±0．786),a(355)=0．233(±0．061)DOC 2．690(±0．816)．280 -500 nm、280-360 nm、360-440 nm指数函数斜率S值分别为13．86±0．91、18．54±1．11、12．93±0．92μm-1,S值与比吸收系数之间存在显著的负线性相关关系,而与a(25)／a(365)值则存在显著的正线性关系．比吸收系数越大,a(250)／a(365)值和S值就越小,对应的CDOM分子量就越大,腐质酸的比例就越高．     

天目湖沙河水库水质对流域开发与保护的响应

利用长期水质监测资料,对苏南地区天目湖沙河水库十多年来的开发与保护工作的水库水质影响情况进行了分析.结果发现:大规模放养鳙鱼等不合理的渔业开发对水库硅藻、蓝藻等浮游植物异常增殖有较大的促进作用;在营养盐处于中富营养水平下,利用不同食性鱼类的组合调控,能够较快地抑制浮游植物的异常增殖,但当浮游植物生物量下降到一定程度以后,其控制能力下降,营养盐和气候因子的影响变得更为重要;流域的旅游开发和农业开发都对水库营养盐、透明度等水质指标产生较大影响,特别是坡地大规模茶叶种植等农业开发对水库氮的影响十分明显;春季少雨等气候变化因子对水库氮等营养盐浓度影响较大,但影响是短时段的.研究表明,合理调控水库渔业养殖,控制流域农业、旅游等开发活动强度,减少农业化肥施用量,恢复和扩大湿地等流域营养盐削减途径,是沙河水库水质保护的关键,也对同类水库水质保护具有示范价值.     

太湖真光层深度的计算及遥感反演

真光层是浮游植物进行光合作用的水层,真光层反演有利于初级生产力的进一步估算.利用2007-01-07和2006-084-01两期陆地卫星TM数据与同步水质参数数据,建立太湖水体非色素颗粒物浓度和叶绿素a浓度的反演模型,反演出太湖冬、夏两季的非色素颗粒物、叶绿素a浓度.然后根据在太湖建立的真光层深度与非色素颗粒物、叶绿素a浓度之间的关系模型,计算得到太湖冬、夏两季真光层深度空间分布.结果表明,就整个湖区而言,冬季真光层深度变化范围为0.27-2.28m,均值为0056±0.22m,夏季真光层深度变化范围为0.21-2.03m,均值为0.98±0.24m.从空间上看,冬季时真光层深度的变化规律为:南太湖<西部沿岸<湖心区<胥口湾<贡湖湾<梅梁湾<东太湖<竺山湾;夏季时的变化规律为:西部沿岸<梅梁湾<东太湖<湖心区<贡湖湾<竺山湾<南太湖<胥口湾.从季节上看,夏季真光层深度显著大于冬季,但不同湖区真光层深度季节变化也存在一定差异,其中梅梁湾、贡湖湾、西部沿岸、湖心区、胥口湾、南太湖夏季真光层深度大于冬季,而竺山湾和东太湖夏冬变化则不是很明显.     

近70年来太湖水体磷浓度变化特征及未来控制策略

分析湖泊中磷浓度的变化特征,揭示其变化的驱动机制,是有效实施湖泊水体磷浓度控制的前提.本文整理分析了太湖70年来(1949 2020年)水体磷浓度监测历史资料,对比了太湖不同湖区、不同时间尺度水体磷浓度的差异性及波动性,发现影响太湖磷浓度变化的原因既有人为的因素,也有自然的因素.无论是污染较轻的1950年,还是污染负荷相对较重的近30年,太湖水体磷浓度一直存在较大时空差异性.暴雨引发入湖河流携带磷污染的扩散、风浪扰动引起的内源释放及蓝藻水华期间藻类生物量的大幅时空变化,都加剧了太湖水体磷浓度的不稳定性.近20年的太湖水污染治理对磷浓度的时空分布影响明显,1998年的太湖水污染治理"零点行动",2007年以来的水利调度等系列水污染治理工程,以及2017年以来的藻情变化等,都对太湖水体磷浓度的时空格局产生了影响.然而,高强度治理投入下太湖水体磷浓度依然偏高,其原因与流域建设用地比例增加、人口增加、耕地种植结构变化等外源负荷因素发生变化有关,也与湖体沉水植被退化、出入流结构发生变化、气候变化引发的蓝藻水华扩张等内源强度及水体表观磷浓度决定因素的生态环境变化有关.近70年来太湖水体磷浓度的变化过程对类似大型浅水湖泊的磷控制策略具有启示意义:大型浅水湖泊存在磷浓度较大波动的自然属性,在水环境保护目标考核中应充分考虑其不确定性,制定切实可行的控制目标;在控制策略上应将外源负荷控制放在首位,在流域污水处理厂深度除磷及流域土地利用调整等方面采取措施,实现入湖磷负荷的大幅削减,同时实施湖体生态修复与食物链调控措施,才能逐步实现湖泊水体磷浓度的控制目标.     

抚仙湖秋、冬季光衰减特征及其与有色可溶性有机物的关系

为了研究抚仙湖紫外辐射(UVR)和光合有效辐射(PAR)衰减的时空特征及其与有色可溶性有机物(CDOM)、悬浮物(SS)、浮游植物(叶绿素a表征)等因子的关系,于2014年10月(秋季)、2015年1月(冬季)开展现场调查,结果显示:秋季不同波长(段)的漫射衰减系数Kd(305)、Kd(340)和Kd(PAR)分别为1.27±0.12、0.68±0.11和0.32±0.13 m-1,冬季分别为1.13±0.10、0.63±0.07和0.36±0.07 m-1;秋季CDOM的不同波长吸收系数ag(254)、ag(305)和ag(340)分别为4.09±0.26、1.18±0.09和0.57±0.05 m-1,冬季分别为2.95±0.24、0.61±0.11和0.11±0.07 m-1,秋季ag(254)、ag(305)和ag(340)显著高于冬季;秋季Kd(305)显著大于冬季,这与秋季(雨季)较高的CDOM丰度、浮游植物生物量(及SS浓度)有关.秋季ag(305)/Kd(305)、ag(340)/Kd(340)均显著高于冬季;秋季及秋冬季整体而言,ag(254)与Kd(305)、Kd(340)呈显著正相关,各多元逐步回归方程中均包含ag(254),说明CDOM吸收对UVR的衰减有重要贡献.空间差异方面,秋季北部的ag(254)、Kd(305)和Kd(340)显著高于南部,冬季南北部无明显差异,或与雨旱季北岸河流输入的CDOM和SS的情况有关.此外,浮游植物对UV-B衰减的影响和SS(与CDOM的交互作用)对UV-A衰减的影响更在于季节变化方面,而影响UVR、PAR衰减的各因子的相对贡献有待进一步量化.     

1987—2022年新安江水库（千岛湖）水面面积时空变化及其与水位、蓄水量的响应关系

水面面积、水位、蓄水量是水库水资源管理的重要基础数据,遥感是湖库水体提取、水位和蓄水量估算的重要技术手段。由于不同水体提取方法的适用性差异、测高卫星数据的有限时间覆盖度和开源数据集的时空分辨率不足等原因,湖库水面面积、水位、蓄水量的长时序、高频率时空变化监测仍存在一定挑战。本研究以新安江水库为研究区,结合多源遥感、气象、水文和土地利用等数据,基于Google Earth Engine云平台,运用水体指数法,分析1987—2022年新安江水库水面面积时空变化特征,构建水位—水面面积、水位—蓄水量和水面面积—蓄水量响应关系,探究水面面积时空变化成因。结果表明:(1)Landsat 5、Landsat 8和哨兵2号数据的最佳水体提取指数分别为AWEI_sh和GNDWI,F1-score分别为91.93%、91.03%和93.14%。相比于开放数据集GSWED(32.61%)、JRC GSW(76.17%)和ReaLSAT(69.76%),基于最优水体指数的水体提取结果具有最高的F1-score(91.26%);(2)时间上,1987—2022年新安江水库水面面积呈显著上升...