毛旭锋，魏晓燕

1．青海师范大学生命与地理科学学院，青海 西宁 810000

2．青藏高原环境与资源教育部重点实验室，青海 西宁 810000

3．青海师范大学班禅研究院，青海 西宁 810000

随着中国人口的不断增加，工业化、城市化以及农业现代化的快速推进，大量营养物质随农田退水、工业废水、生活污水排入湖泊中，导致湖泊中氮、磷等含量迅速上升，造成了其中生物群落结构简化、多样性降低、生态系统功能减退［1-3］。水体营养盐过多时，水中藻类在适宜条件下大量生长繁殖或聚集并达到一定浓度，往往使水体呈现蓝色、红色、棕色、乳白色等，这种现象通常被称为“水华”［4］。水华是湖泊富营养化的直接和集中反映，不仅会引起水质恶化，而且会耗尽水中氧气造成鱼类死亡并产生藻毒素，对鱼类、人畜饮水安全产生严重危害，最终产生水生生态系统服务削弱甚至消失的严重生态后果［5-6］，对区域经济发展与生产、生活用水保障带来挑战［7］。

叶绿素a是反映湖泊富营养化水平的重要指标，其变化规律及其影响因素分析，能清楚的了解湖泊营养盐分布规律及富营养化的形成机制，为湖泊的生态修复提供重要的科学依据。对此，不同学者从不同角度开展相关研究。国外较早就针对三丁基锡对浮游生物群落的影响进行了研究［8］，而围隔是常用的实验环境［9］。一些研究集中对藻类生长过程中DO、pH与叶绿素的相关性进行了分析［10-13］。水质对叶绿素a的影响研究也针对不同的对象开展起来［14-16］。另有学者将水体按其生态系统复杂度的不同，分为养殖水体、非养殖水体，并对养殖水体中pH、DO、叶绿素a之间关系进行讨论［17］。将环境因素考虑在内，分析太阳辐射、水温等与叶绿素a关系的研究，也逐渐开展［18-20］。以上研究均为湖泊的富营养化治理和水华暴发的生物控制提供了基础。纵观不同的研究结果，由于地区和水体环境的不同，相关结果也存在一定差异，由此体现出不同指标与叶绿素a关系的复杂性。对特定的研究对象，应展开针对性研究，才能制定出有效的恢复和控制措施。

干旱区水资源匮乏，如不科学治理湖泊，保证工业、农业、生活用水安全，水资源紧缺程度将进一步加深。以半干旱地区内蒙古乌梁素海湖泊为例，对湖泊水体叶绿素a浓度分布进行分析，判断营养盐在湖泊内的削减过程，研究其相关因素与叶绿素a盐浓度的相关性，为湖库富营养化治理和水资源保护提供科学依据。

1 研究区概况

乌梁素海位于内蒙古自治区巴彦淖尔市乌拉特前旗境内，地处北纬 40°36'～41°03'，东经 108°43'～108°57'。见图1。

图1 乌梁素海区位图

湖面高程海拔1 018 m，湖水深度多数区域为0.5～2.5 m，近3年平均水深为1.5 m。乌梁素海现有水域面积285.38 km2，其中芦苇区面积为118.97 km2，明水区面积为 111.13 km2，近 80%为沉水植物密集区，以龙须眼子菜为优势植物。乌梁素海补给水源主要是河套灌区的农田退水，其次是工业废水、生活污水，年入水量约7×108～9 ×108m3，带入总氮 1 088.59 t，总磷 65.75 t［21-22］。过量的营养盐流入湖区后，导致水体呈现富营养化现象，藻类和水生植物过量生长，鱼类缺氧死亡现象增多，2008年更是爆发大规模的水华，严重影响了当地渔业、农业用水安全。

2 研究方法

2.1 样点设置及采样

如图1所示，调查湖区范围内布设了20个采样点位。分别于2013年5、7、9、11月下旬连续4次进行采样。水样采集后用干冰保存并立即带回实验室分析。

2.2 样品分析方法

叶绿素a质量浓度的测定采用荧光法，pH采用玻璃电极法，COD采用重铬酸钾法测定，总磷采用钼锑抗分光光度法测定，总氮采用过硫酸钾氧化紫外分光光度法，氨氮采用酚二磺酸光度法测定，总有机碳采用燃烧氧化-非分散红外吸收法测定。

2.3 分析方法

采用Suffer制图软件描述不同监测点的浓度分布。通过SPSS 19软件对相同监测点水体叶绿素a和相关指标进行简单相关性分析后，采用线性回归分析对结果进行定量分析。

3 结果与讨论

3.1 叶绿素a浓度空间分布规律

乌梁素海水体中叶绿素a浓度空间分布如图2所示。横坐标为监测点与入水口的水平距离，纵坐标为监测点与入水口的垂直距离。总体而言，水体中叶绿素a分布呈现由西北向东南方向减小，趋势较为明显。叶绿素a浓度由进水口处最高为203.31 μg/L下降至出水口附近的5.94 μg/L，削减率为97.7%，体现了湖泊对水体的自净能力。但少数监测点出现叶绿素a随流动过程逆向增高的趋势，如前图1中监测点5、15、19所示，其叶绿素a的浓度反而高于上游监测点浓度，可能与这些区域水流缓慢，水中杂质、腐败植物沉积导致营养盐浓度增加，刺激了藻类的生长。这也体现了叶绿素a在湖泊中浓度分布的复杂性。由此可见，营养盐浓度总体随水流方向不断减小，但受地形、流速、小环境特征等因素影响，部分湖区叶绿素a浓度分布还存在复杂性，应结合不同湖区的环境、水文特征进一步分析。

图2 乌梁素海水体中叶绿素a浓度分布(图中数字均为叶绿素a的浓度单位)

3.2 叶绿素a浓度时间分布规律

对比分析叶绿素a浓度时间变化分析结果显示，叶绿素a浓度的时间分布情况为7＞9＞5＞11。5、11月叶绿素a浓度相当，而7、9月的叶绿素a浓度相当。乌梁素海水体中叶绿素a浓度时间分布规律，见图3。

图3 乌梁素海水体中叶绿素a浓度时间分布

4个监测时段的最大浓度分别为203.31、76.23、9.98、9.11 μg/L，最 高 值 是 最 低 值 的20倍。可见，叶绿素a浓度受季节变化影响较大。5月，水体植物进入快速生长期、繁盛期，对营养盐的大量吸收导致湖区营养盐大量消耗，使浮游植物的生长受到明显压制，造成这些时段叶绿素a的质量浓度相对较低。7月，水体植被生长稳定，缓解了营养盐限制的压力，因此浮游植物的生物量上升较快，导致水体中叶绿素a浓度显著升高。9—11月，气温降低后，浮游植物进入衰退期，叶绿素a的浓度逐渐降低。

就每个时段而言，其叶绿素a分布的差异性也各不相同。差异系数结果显示，4个监测时段内叶绿素a浓度分布的差异系数分别为0.48、1.45、1.14、1.15，由此说明，7 月叶绿素 a在湖泊浓度分布的差异性最大，而在5月叶绿素a浓度分布是4个监测时段中最为均匀的。为进一步分析造成这种差异的因素及其程度，特别对变异系数最大的7月进一步分析，研究水体中不同因素对叶绿素a产生的影响。

3.3 叶绿素a相关因素的空间变化分析

为进一步分析相关因素与叶绿素a的相关性，在每个监测点同时监测了COD、总磷，总氮，pH、总有机碳、硝酸盐氮和氨氮浓度，见图4。

图4 叶绿素a相关因素的空间变化分析

一般COD反映有机物质相对含量的一项综合性指标。由图4可知，COD的空间变化情况并不大，整体波动较小，说明水体的有机污染物空间分布差异不大。而总氮、总磷、氨氮、硝酸盐氮的变化趋势与叶绿素a基本相似。例如，总磷、总氮在监测点1、20 的浓度分别为0.327、0.067，5.31、2.14 mg/L。其浓度削减率分别为79%、66%。从入水口的高浓度向出水口的低浓度逐渐扩散，只是不同营养盐浓度下降的过程和幅度各有差异。从pH变化情况看，由监测点1～20总体呈略微上升趋势，最低点和最高点pH分别为8.04、9.73，但最高值并非出现在监测点20，而是监测点7。总有机碳的变化呈上升趋势，但变化规律并不显著，前半程监测点(监测点9前)的变化幅度明显高于后半程的变化趋势，这种变化情况可能与前半程湖泊水体流速等因素有关。总体而言，除COD外不同指标都存在一定变化趋势，该种变化趋势与叶绿素a相同或相反，而变化过程也存在一定的差异和变化。为进一步分析变化的相关性和密切程度，需要对叶绿素a和影响因素进行相关和回归分析。

3.4 叶绿素a与影响因素分析

采用Pearson相关性分析指数，分析叶绿素a和不同因素的简单相关性，见表1。

表1 叶绿素a与不同因素的简单相关性分析

由表1可以看出，除 COD外，叶绿素 a与pH、总磷、总氮、氨氮、硝酸盐氮、总有机碳均存在一定相关性。其中与pH(r=－0.801，P＜0.01)和总有机碳(r=－0.585，P＜0.05)为负相关，而与总 磷 (r= －0.783，P＜0.01)、总 氮(r= －0.798，P＜0.01)、氨氮(r= －0.789，P＜0.01)和硝酸盐氮(r= －0.678，P＜0.01)呈正相关。由此可见，叶绿素a的浓度分布，受水体中总N、总P浓度的影响较大，这与其他相关研究结果较为一致［13］。对比其他指标相关可以发现，COD与氨氮、硝酸盐氮呈弱正相关，与其他指标没有明显相关性。总磷与总氮、氨氮、硝酸盐氮呈正相关，说明水体中氮磷浓度变化趋势基本一致。总氮与pH、总有机碳呈负相关，相同的趋势也在氨氮、硝酸盐氮中体现，但未发现总磷与pH、总有机碳之间有明显的相关性。

根据简单相关性分析结果，对叶绿素a与相关性较强的叶绿素a与pH、总磷、总氮、氨氮、硝酸盐氮、总有机碳进行线性相关分析，如图5所示。

图5 叶绿素a浓度与不同因素的回归曲线

由图5可知，叶绿素a与总磷的线性相关方程为y=0.721x－0.061(r=0.732，P＜0.01)。叶绿素a与总氮的线性回归方程为y=0.059x－0.109(r=0.806，P＜0.01)，与氨氮的线性回归方程为y=0.251x－0.185(r=0.784，P＜0.01)，与硝酸盐氮的线性回归方程为y=0.945x－0.070(r=0.659，P＜0.01)。上述结果说明，水体中以氮磷为主营养盐浓度的高低，能够影响浮游生物的生长，进而影响叶绿素a的浓度［25］。与pH的线性回归方程为y=－0.089x+0.847(r=0.718，P＜0.01)，这点可能与一般的非养殖水体有所不同。一般水体中pH受藻类光合作用影响，随着藻类数量增加，光合作用消耗的CO2增多，pH升高，与叶绿素 a呈较显著正线性相关［17］。乌梁素海作为半干旱地区湖泊，因水体本身属于高碱性，故水体中藻类光合作用不是水体呈碱性的主要因素［23］。此外，过高的pH可能抑制一些浮游植物的生长［24］。同样，叶绿素a与总有机碳的线性回归方程为y=－0.009x+0.175(r=0.531，P＜0.05)，虽然也呈负相关性，但相关系数已非常低。总体而言，乌梁素海叶绿素a与环境理化因子的相关系数均为0.531～0.806，表明叶绿素a含量变化是受多个因子共同影响，并非某个单项因子作用的结果。

4 结论

1)乌梁素海叶绿素a的分布具有较明显的时空变化特征。叶绿素a的含量7月最高，9月居中，5月最低，这主要与湖泊所处地区的气候有关。空间上，叶绿素a浓度通常在入湖处最高，而出水口出最低。

2)水体和植被对营养盐的吸收、分解和转化过程，将影响到叶绿素a的时空分布，应针对不同的时空特征开展精细化的湖泊水华治理措施。由于受到风向、风速、地形、植被等因素的影响，湖泊各监测点叶绿素a呈现一定的差异性、非线性变化。

3)叶绿素a与pH呈负相关，与总有机碳呈弱负相关，而与总磷、总氮、氨氮、硝酸盐氮存在一定正相关。叶绿素a含量变化是受多个因子共同影响，应综合考虑不同的指标特征开展相关研究。

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