骆马湖水质时空变化特征

胡婷婷,刘劲松,戴小琳,蔡永久,许 浩,龚志军①

(1.安徽师范大学生命科学学院,安徽 芜湖 241000；2.中国科学院流域地理学重点实验室/ 中国科学院南京地理与湖泊研究所，江苏 南京 210008;3.江苏省水利厅,江苏 南京 210029)



骆马湖水质时空变化特征

胡婷婷1,2,刘劲松3,戴小琳3,蔡永久2,许 浩2,龚志军2①

(1.安徽师范大学生命科学学院,安徽 芜湖 241000；2.中国科学院流域地理学重点实验室/ 中国科学院南京地理与湖泊研究所，江苏 南京 210008;3.江苏省水利厅,江苏 南京 210029)

于2014年1—12月对骆马湖10个样点水体理化指标开展周年监测，分析水质现状和水体营养状态，并结合聚类分析等多元统计分析方法识别水质时空变化特征。结果表明，方差分析显示透明度、电导率、溶解氧、氮、磷及叶绿素a等多项指标均呈现显著的月份变化，空间差异分析表明仅水深在各样点间差异显著，表明骆马湖水质空间差异较小。各月份总氮、总磷、高锰酸盐指数、叶绿素a质量浓度的样点均值分别为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，骆马湖水质为Ⅲ～劣Ⅴ类，总氮是现阶段的主要污染物，综合营养状态指数(TLI)表明骆马湖处于中营养～轻度富营养状态。聚类分析将12个月分为冬春季和夏秋季2个聚类组，冬春季透明度、溶解氧、总氮、硝态氮浓度显著高于夏秋季，而叶绿素a和总磷浓度则呈现相反的变化趋势。聚类分析将10个样点分为北部湖区和南部湖区2个聚类组，总氮、硝态氮浓度和电导率是导致湖区水质差异的主要指标，北部湖区上述指标显著高于南部湖区。

浅水湖泊；水质评价；聚类分析；时空变化

南水北调工程是我国缓解北方地区水资源严重短缺局面的战略性基础设施,工程规划分东、中、西3条线路从长江调水,横穿长江、淮河、黄河、海河四大流域,逐步构成以“四横三纵”为主体的总体布局,形成我国巨大的水网[1-2]。东线一期工程已于2013年通水,中线一期工程也于2014年12月正式通水。东线工程从长江下游扬州江都抽引长江水,利用京杭大运河及与其平行的河道逐级提水北送,并连接起调蓄作用的洪泽湖、骆马湖、南四湖和东平湖。

骆马湖是东线工程的重要调蓄库,同时也是宿迁市的重要饮用水源地,承担着宿迁市区供水功能[3]。此外,骆马湖还具有防洪、灌溉、水产养殖、航运和旅游等多种功能。近年来骆马湖由于无序采砂、不合理养殖、入湖污染物增加等原因,导致湖泊生态系统遭到破坏,水环境发生变化,生物多样性降低[4-5]。因此,开展骆马湖水质时空变化特征研究可为湖泊水环境管理、生态修复和多样性保护提供基础数据支撑。2001—2005年监测结果显示水体总氮(TN)和总磷(TP)浓度呈增加趋势,并导致骆马湖从中营养化向轻度富营养化转变[6],且氮是主要污染物,2005年骆马湖TN质量浓度年均值为1.73 mg·L-1,超过Ⅲ类水标准0.73倍。崔彩霞等[7]分析了2006—2011年骆马湖水质中主要污染物的变化特征,发现TN、TP浓度和CODCr虽有波动,但变化趋势不明显。已有研究主要关注水质的类别特征和年际变化,缺少对骆马湖水质空间特征和季节变化规律的深入分析。为此,笔者于2014年1—12月对骆马湖水质进行逐月监测,开展水质类别和营养状态评价,并利用多元统计分析方法探求水质状况的时空变异特征。

1 研究方法

1.1 骆马湖概况

骆马湖地处江苏省北部,是江苏省的第4大淡水湖泊,位于北纬34°00′～34°14′,东经118°05′～118°19′范围内,当湖泊水位为22.83 m时,平均水深为3.32 m,湖泊水面面积为287 km2,容积9.18亿m3,汇水面积约1 300 km2[4]。骆马湖是淮河流域第3大湖泊,为宿迁和徐州市共辖,北临新沂,西连邳州,南接宿豫,东连马陵山,与宿迁市相距仅6 km,距邳州及新沂市约35 km。骆马湖北面通过运河与山东南四湖相连,南与洪泽湖相连,继而与长江水系相通,入湖河流主要有沂河水系、南四湖水系和邳苍地区共40多条支流,出流有3处,一经嶂山闸入新沂河,一经皂河闸入中运河,一经洋河滩闸入总六塘河。根据洋河滩历年水位资料统计,骆马湖多年日平均水位为22.44 m,历史最低水位为17.85 m,最高水位为25.47 m。年水位变幅为1.90～5.73 m,年换水10次左右,属典型过水性湖泊[4]。

1.2 样点布设及样品采集与分析

采样点布设考虑骆马湖的形态特征、围网养殖分布、湖区采砂以及入湖、出湖河流等情况,共布设10个常规监测点(图1),基本覆盖骆马湖主要水域。监测时间段为2014年1—12月,监测频率为每月1次。

现场使用YSI 6600 V2多参数水质监测仪测定水温、电导率、pH、浊度、溶解氧(DO)饱和度、溶解氧含量,用塞氏盘测定水体透明度,用Speedtech SM-5便携式测深仪测定样点水深。同时用5 L采水器采集各样点表层、中层和底层的混合水样,用塑料壶取2.5 L混合水样冷藏保存,并于当天带回实验室测定水质理化指标。用GF/C膜过滤一定体积水样测定Chl-a浓度,剩余水样用于测定高锰酸盐指数(CODMn)、TN、溶解性总氮(TDN)、铵态氮(NH4+-N)、硝态氮(NO3--N)、TP、溶解性总磷(TDP)、溶解性磷酸盐(PO43--P)浓度,具体测定方法参照《湖泊富营养化调查规范》[8]。

图1 骆马湖水质采样点位分布

1.3 数据分析

鉴于各水质理化参数间不完全独立,部分指标存在相互影响,应用双因素多元方差分析法(MANOVA)分析月份和样点对水质整体状况的影响,在达到显著水平时,进一步用单因素方差分析法(one-way ANOVA)分析各指标在月份和样点间的差异情况。采用层次聚类分析法,以欧氏距离度量样本之间的距离,运用Ward算法生成具有层次结构的聚类树,研究水质月份和空间变化特征[9-11]。同时采用相似性百分比分析(similarity percentages,SIMPER)确定导致聚类组水质差异的主要指标,并检验主要指标在各聚类组间的差异显著性,该研究中月份聚类和空间聚类各确定2个聚类组,故采用t检验法进行差异显著性检验。MANOVA、ANOVA及t检验采用SPSS 20.0软件进行分析,采用PAST 3.07软件进行SIMPER分析[12]。为满足统计检验中正态分布和方差齐性的要求,所有水体理化指标进行对数转化(pH除外)。

应用综合营养状态指数(TLI,ITL)评价各月份和各样点的营养状态,计算公式为

(1)

式(1)中,ITL,j为第j种参数的营养状态指数;Wj为第j种参数营养状态指数的相关权重,Chl-a、TP、TN、SD和CODMn的权重分别为0.266、0.188、0.179、0.183和0.184,各参数的TLI计算公式及分级标准参照文献[13]。为评估营养状态的月份与空间变化特征，用以上指标的点位平均值和月份平均值计算TLI指数。

2 结果与分析

2.1 水体理化指标时空变化特征

骆马湖2014年水体理化指标统计结果见表1。MANOVA分析结果表明,水体理化指标总体上呈现显著的月份变化(F=7.56,P<0.001)和空间差异(F=1.55,P<0.001)。ANOVA分析显示,各指标均呈现出显著的月份差异(图2),而空间变化方面仅水深具有显著差异(表2)。月平均水深为2.0～4.3 m,1—7月水深总体呈降低趋势,8—12月水深相对较大,水深的月变化主要受降雨和调蓄的影响。水温的月变化显著,最高值32.3 ℃出现在7月,最低值3.1 ℃出现在1月,年平均水温为17.3 ℃(表1),各样点之间水温差异很小。

表1 骆马湖2014年水体理化指标统计描述

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

项目 水深/m水温/℃透明度/mpH值浊度/NTU电导率/(μS·cm-1)DO饱和度/%ρ(DO)/(mg·L-1)CODMn/(mg·L-1)平均值3.417.31.09.2115.93541.099.910.003.32标准差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变异系数1)505065514218162826项目 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标准差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变异系数1)435548701049811786

1)单位为%。

各样点水体透明度变化较大,介于0.64～1.45 m之间。最高值出现在S6样点,可能与该点水生植物丰富有关。最低值出现在S2样点,该点位于采砂区,故水体中悬浮颗粒物浓度高,加之风浪扰动强烈,使得透明度较低。透明度还呈现出显著的月份变化,夏秋季节(6—11月)透明度维持在较低水平,介于0.43～0.82 m之间,而冬春季节为1.21～1.42 m。水体pH值的月变化和空间变化均较小,各样点pH月均值为8.9～9.4。电导率年均值为541.0 μS·cm-1,月均值为380.4～724.3 μS·cm-1,并呈现显著的月份变化,1—7月呈现逐渐增加趋势,在7月达最高值,8月降低至603.2 μS·cm-1,9—12月维持在549.2～584.3 μS·cm-1。各样点间电导率差异较小,为506.2～572.0 μS·cm-1。DO含量呈现显著的月份变化,月均值为5.40～13.78 mg·L-1,从1月的13.78 mg·L-1逐渐降低至7月的5.40 mg·L-1,7—12月逐渐升高至12.39 mg·L-1。DO含量与水温呈显著负相关(r=-0.91,P<0.001),表明其月变化主要受温度控制,各样点年均溶解氧含量差异较小。

各月份CODMn指数为1.87～5.09 mg·L-1,最高值和最低值分别出现在7和4月,并呈现出季节性波动,总体而言其含量相对较低,表明骆马湖水体有机物污染较轻。各样点间CODMn年均值差异较小,为3.07～3.61 mg·L-1。根据GB 3838—2002《地表水环境质量标准》,监测结果显示为Ⅱ～Ⅲ类水。各月份TN质量浓度为0.71～2.08 mg·L-1,年平均值为1.20 mg·L-1,最高值和最低值分别出现在2和10月。各月份TDN质量浓度为0.46～1.88 mg·L-1,年平均值为0.98 mg·L-1。TN和TDN呈现出类似的变化趋势,1—5月呈现逐渐降低的趋势,而5—12月变化较小,总体而言,冬春季氮浓度高于其他季节。TDN的主要形态为NO3--N,其月均值为0.11～1.72 mg·L-1,年平均值为0.61 mg·L-1,并与TN和TDN呈现一致的月份变化趋势。NH4+-N月均值为0.05～0.32 mg·L-1,月份变化趋势不明显。TP质量浓度月均值为23.82～71.78 μg·L-1,年平均值为45.29 μg·L-1,最高值和最低值分别出现在10和4月。TDP月均值为6.50～40.97 μg·L-1,年平均值为20.61 μg·L-1。TP和TDP的变化趋势一致,总体而言,8—10月高于其他月份。PO43--P质量浓度月均值为0.89～5.06 μg·L-1,年平均值为2.94 μg·L-1,其月份变化特征不明显。各样点间水体氮和磷浓度差异较小,表明骆马湖营养盐浓度的空间变化较小。基于TN和TP的监测结果,各月份TN浓度为Ⅲ～劣Ⅴ类水,TP浓度为Ⅲ～Ⅳ类水。

图2 2014年骆马湖水体理化指标的月变化

表2 2014年骆马湖水体理化指标的空间变化

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

样点水深/m水温/℃透明度/mpH值浊度/NTU电导率/(μS·cm-1)DO饱和度/%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样点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主要反映了水体中浮游藻类的生物量,各月份Chl-a质量浓度为2.68～16.16 μg·L-1,年平均值为7.76 μg·L-1,最低值和最高值分别出现在1和8月。Chl-a浓度呈现显著的月份变化,7—10月浓度显著高于其他月份,其月份变化基本与水温一致(r=0.62,P=0.03),表明温度控制浮游藻类生物量随时间的变化。各样点间Chl-a质量浓度均值变化较小,为4.49～10.83 μg·L-1。

2.2 水体营养状态评价

各样点TLI指数为43.0～47.9,均值为46.6,不同点位间差异较小,处于中营养状态。各月TLI指数为39.5～53.6,年平均值为46.0,其中7、8、10月TLI指数超过50,处于轻度富营养状态,其余月份均处于中营养状态(图3),TLI指数的月变化与Chl-a浓度变化趋势一致。总体而言,现阶段骆马湖处于中营养～轻度富营养状态。

图3 2014年骆马湖综合营养状态指数的空间和时间变化

2.3 多元分析

月份和空间聚类分析结果见图4～5。月份聚类分析将12个月分为2个聚类组,聚类组Ⅰ包含1—5月及12月,属于冬季和春季,聚类组Ⅱ包含的月份属于夏季和秋季。SIMPER分析表明,透明度、Chl-a、TN、NO3--N、TP和DO是导致2个聚类组水质差异的主要指标(表3),主要反映了水体营养状态和浮游藻类生物量。t检验结果表明,冬春季透明度，DO、TN、NO3--N浓度显著高于夏秋季(P<0.05),Chl-a和TP浓度则呈现相反趋势(P<0.01)。

图4 基于水质指标的月份聚类结果

图5 基于水质指标的样点聚类结果

空间聚类分析将10个采样点分为2个聚类组,聚类组Ⅰ包含4个采样点(S1、S2、S4、S10),位于北部和西部湖区,聚类组Ⅱ包含的6个样点，主要位于湖心区和南部湖区(图5)。SIMPER分析表明,TN、NO3--N、电导率、Chl-a、水深、浊度是导致聚类组水质差异的主要指标(表3),主要反映了营养盐、污染水平、浮游藻类生物量的差异,水深间接反映了采砂对水质的影响。t检验结果表明,聚类组Ⅰ TN、NO3--N和电导率极显著高于聚类组Ⅱ(P<0.01),其余3个指标差异未达显著水平。

3 讨论

3.1 骆马湖水质时空变化特征及影响因素

骆马湖水质理化参数呈现显著的月份变化,聚类分析显示12个月份可分为冬春季和夏秋季2个聚类组。夏秋季水体透明度低(0.43～0.82 m)可能是因为夏季水体中藻类密度高,加之采砂等其他人类活动干扰较强导致悬浮颗粒物浓度高[5]。春季透明度高一方面是因为温度较低导致藻类生物量较低,另外还可能与浅水湖泊春季浮游动物高生物量有关,导致浮游藻类捕食压力增加,从而出现浅水湖泊春季常见的清水期[14-15]。冬季人类干扰较弱,且浮游藻类密度低,进而使得透明度较高。电导率主要反映了水体中离子浓度,其呈现出夏季高于其他季节的特征,推测原因可能是夏季入湖水量最大,并携带了大量污染物[16]。但该研究的不足是未能监测各样点及入湖河流中的主要离子浓度,后期研究应该关注导致电导率月变化的主要原因。

表3 引起月份聚类组和空间聚类组差异的主要水体理化指标及其贡献率

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

聚类组指标贡献率/%累积贡献率/%月份聚类透明度21.721.7DO20.342.0TN13.955.9Chl-a12.268.0TP10.979.0NO3--N7.186.1空间聚类TN20.720.7NO3--N19.440.1电导率14.254.3Chl-a14.068.3水深7.075.2浊度5.280.4

营养盐方面,TN和NO3--N浓度具有相似的月份变化趋势,即冬春季显著高于夏秋季,TP浓度呈现冬春季低于夏秋季的特征。TN浓度冬春季高的原因可能是尽管冬春季入湖水量少,但入湖河流的营养盐浓度高,2008年的研究表明非汛期入湖河流水质劣于汛期[16],进而导致湖区冬春季氮浓度高。TP并没有表现出类似的趋势,其原因可能是骆马湖入湖河流TP浓度和输入总量较TN低很多,2011年的监测结果显示入湖河流TN和TP质量浓度平均值分别为4.46和0.049 mg·L-1,分别为劣Ⅴ类和Ⅱ类,TN和TP入湖量分别为17 735和398 t,相差44倍[4],因此河道外源输入对骆马湖TP的影响较小。夏秋季水体TP可能受底泥磷释放影响更大,磷释放主要受到氧化还原电位的影响,夏季温度高而水体DO浓度低,有利于底泥磷的释放[17-18],关于骆马湖底泥释放对水体磷负荷的影响有待于进一步研究。此外,夏秋季是水产养殖的主要季节,也是投饵的主要时期[4]。现阶段圈圩总面积约为40.9 km2(占湖泊面积的14.2%),围网总面积约为59.9 km2(20.8%),共占湖泊总面积的35.1%①,其对水环境的影响不容忽视。黄文钰等[19]研究表明，围网养殖带入的氮磷分别占湖体滞留氮磷总量的27%和33%。

① 中国科学院南京地理与湖泊研究所.骆马湖水生态监测报告.2015.

空间差异方面,尽管方差分析显示样点间水质差异并不显著,但聚类分析显示10个样点可分为北部和南部湖区2个聚类组。北部湖区TN、NO3--N、电导率显著高于南部湖区,这可能与入湖污染物来源及湖区采砂、水产养殖、水生植被分布等因素有关。骆马湖入湖河道污染物主要来源于北部的中运河和沂河,TN入湖量分别占入湖污染物总量的55.8%和40.7%,因此可能会导致营养盐浓度呈北高南低的格局[16]。此外,骆马湖的采砂及围网养殖也主要位于北部湖区(图1),采砂导致沉积物中蓄积的营养物质释放至水体中,养殖投饵也会增加水体的营养负荷。相反,南部湖区基本无采砂点,加之围网少,人类干扰较弱。此外,南部湖区也是水生植被的主要分布区,已有研究表明骆马湖有草区水体中TN、TP含量低于无草区[20]。水生植物一方面对水体有直接的净化作用,另外，植被的覆盖削弱了风浪对沉积物的扰动,降低了沉积物营养盐的释放量。

根据TLI指数评价结果,现阶段骆马湖总体处于中营养～轻度富营养状态。营养状态较低主要是因为骆马湖Chl-a质量浓度处于较低水平(均值7.76 μg·L-1),其原因可能是现阶段骆马湖营养盐水平仍维持在较低水平,特别是TP浓度较低,这限制了浮游植物的生长。基于NH4+-N、TN、TP浓度和CODMn的监测结果,TN不参评时,骆马湖水质为Ⅱ～Ⅳ类水,而TN参评时水质为Ⅲ～劣Ⅴ类水,表明TN是现阶段骆马湖的主要污染物,这与之前的研究结果[7,21]一致。

3.2 骆马湖生态环境保护对策与建议

3.2.1 控制外源污染物输入

总体而言,骆马湖现阶段水质仍处于较好水平,除TN外,多项指标都显示水质优于Ⅲ类水质标准。但是相关研究表明TP、NH4+-N和CODMn的年际间变化不稳定,在Ⅱ～Ⅳ类水质标准间波动[7]。长期来看,骆马湖富营养化控制主要在于削减氮磷污染,特别是氮的污染。控制面源污染方面,应做好湖区的水土保持,有计划地退耕还林(草),在骆马湖湖滨一定范围内设立缓冲带,合理配置乔、灌、草植被,对芦苇等大型水生植物要加强保护和收割,积极培育有经济效益的水生植物,保护湖滨带的生态环境,对原有大堤进行生态护坡改造,提高生态净化能力,使湖滨带成为生态缓冲带,削减面源营养物质,有效控制氮磷输入骆马湖。点源污染控制方面,在流域内必须严格实行排污申报和排污许可证制度,加强管理,严禁周边企业污水直排入湖。

3.2.2 控制采砂规模，加强管理

长江“禁采”后,骆马湖黄砂开采呈增加趋势,沿湖非法采砂行为屡禁不止,湖区乱采滥吸黄砂现象愈演愈烈,不仅改变了原来的湖盆特征,而且对底栖动物和水生植物破坏较为严重,极大地降低了湖泊水体自净能力[5]。由于采砂对湖泊底质的扰动,近年水体中高浓度悬浮颗粒物使湖水透明度持续下降。此外,采砂对底栖动物有灭绝性的影响,不利于底栖动物的栖息和繁殖。骆马湖的水生植物、底栖动物、鱼类适宜栖息于浅水生境,目前部分采砂区无任何底栖动物和水生植物,湖底基本为“水下荒漠”[4]。为保护骆马湖生态环境,应严格依照相关法律法规规定,严厉打击湖区非法采砂行为,充分运用法律、经济、行政和技术手段保护生态环境,坚持谁开发谁保护、谁受益谁补偿的原则,尽快建立生态补偿机制。逐步完善现有的工作机制,使采砂管理工作趋于科学、规范。按照骆马湖南半湖及东半湖压缩、禁采的要求,对湖区采砂进行强制规范,杜绝在旅游区、养殖区、饮用水源地保护区和水利工程保护区的开采行为,划定开采范围,明确开采时间、开采深度,压缩开采总量,限制采砂船数量,合理利用黄砂资源。

3.2.3 合理规划水产养殖规模

骆马湖渔业养殖起步于1995年,自此湖区养殖模式由单一捕捞转为养捕结合。为追求养殖产量,投喂的饵料不断增加,随饵料入湖的营养盐也日益增多。饵料除部分为鱼类摄食外,未利用的饵料及鱼类排泄物成为湖泊营养盐的重要来源之一,加速了水体的富营养化[4]。骆马湖湖区主要的渔业养殖方式为网围、网箱养殖,随着渔业养殖规模的扩大和强度的增加,大面积围网养殖严重影响了水生植物群落的自然生长,大量水生高等植物被无节制收割用于水产养殖,使得骆马湖水生植物现存量下降,降低了拦截和降解外源污染物的能力[22-23]。此外,围网养殖密度过大、分布不合理,会使局部水体中的氮、磷等营养盐含量升高,加快湖泊富营养化进程。另一方面,低坝高圩将原本属于骆马湖的水面直接变成内塘,减少了骆马湖的水域面积,降低了湖泊的自净能力,且对防洪蓄水有明显的负面影响,严重影响到湖泊生态系统结构和功能的完整性[23]。

围网养殖是目前影响湖泊水环境质量与生态系统良性循环的重要因素之一[24]。因此，减少水产养殖面积是恢复良性生态系统的必要条件,压缩养殖面积,合理优化养殖区的分布,扩大开阔水域面积,促进湖水的内部交换和流通,减少人类的干扰,水环境才会得到改善,从而提升湖泊生态系统的良性运转。为在水产养殖和保护湖泊生态环境间寻求平衡,根据骆马湖水质现状和其他湖泊围网养殖经验[25],建议将骆马湖围网养殖面积控制在目前59.9 km2的基础上不再增加,并逐步降低至50%或更低。此外,围网养殖不得破坏湖体原有的水生植被,尽量避免在水生植被生长区进行围网养殖,做到养殖业服从水质保护和湿地修复。在网围养殖区还可种植快速生长的大型漂浮水生植物或构建生态浮床,通过水生植物的生长来吸收水体中的氮磷等营养物,并通过水生植物对营养物和光能的竞争抑制浮游植物的生长[26],从而降低围网养殖区水体中浮游植物的现存量和氮、磷含量,达到改善水质的目的。

致谢: 该研究野外调查得到江苏省骆运水利工程管理处的帮助,在此表示衷心感谢。

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(责任编辑： 许 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

科技部基础性工作专项(2013FY111800);江苏省水利科技项目(2015043);国家自然科学基金(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,硕士生,主要从事湖泊与水库水环境研究。 E-mail: hutingting720@163.com

① 通信作者E-mail: zigong@niglas.ac.cn