自20世纪后10年以来, 湖泊富营养化污染已经成为全球范围内广泛存在的环境问题^[1]. 这一问题在我国尤为严重, 长江中下游地区集中了我国60%～70%的浅水淡水湖泊, 近20年来这些湖泊中的大多数已处于富营养化或正在富营养化中^{[2, 3]}. 大量研究表明, 地表径流的营养盐输入尤其是农业污染是湖泊富营养化的主要原因^{[4, 5]}. 目前针对湖泊富营养化的研究大多集中在湖泊富营养化治理上^[1,6,7], 对于外源营养盐输入后水生植物群落中营养盐的时空变化的研究也仅停留在不同植物群落对营养盐的去除效果上^[8,9,10,11].

有鉴于此, 本研究通过在人工构建的植物镶嵌群落中添加营养盐并持续测定水体中营养盐的变化情况, 揭示单次外源营养盐输入后水体营养盐浓度的时空变化过程, 进而探讨外源营养输入导致的湖泊富营养化机制.

1 材料与方法 1.1 实验材料与地点 本实验在南京师范大学生态修复中试平台的水泥沟渠 (长875 cm、 宽130 cm、 高150 cm)内进行, 水渠位于玻璃温室内, 自然光照充分且不受降雨影响. 实验期间表层水温介于23～29℃之间, 底层水温介于21～23℃之间.

用于构建水生植物群落的植物包括以下7种: 挺水植物芦苇(Phragmites australis)、 菖蒲(Acorus calamus)； 漂浮植物浮萍(Lemna minor)； 浮叶植物四角菱(Trapa quadrispinosa)； 沉水植物聚草(Myriophyllum spicatum)、 黑藻(Hydrilla verticillata)； 丝状藻刚毛藻(Cladophora glomerata). 所有植物从野外采集后在实验水体中预培养至少一周, 再选取长势一致的健康植株做为实验材料. 1.2 实验系统

将水渠清理干净后放入自来水至水深13 cm后静置曝气3 d, 将7种不同生态位的水生植物种植在水泥沟渠内构建6种水生植物群落系统(图1). 除漂浮植物和丝状藻之外所有植物均种植在10 cm口径, 15 cm高的花盆中. 植物的种植密度根据多次野外观察的植物生长密度设定, 水生植物种植密度为挺水植物45棵 ·m^-2,浮叶植物45棵 ·m^-2, 沉水植物100棵 ·m^-2,漂浮植物初始盖度20%,丝状藻500 g ·m^-2.种植挺水植物的花盆通过尼龙绳固定在植物根部距离水面50 cm的位置, 沉水植物和浮叶植物群落置于水渠底部, 植物根部距离水面115 cm.所有植物群落斑块均用尼龙网隔开,两个不同植物群落之间保留30 cm空隙,以防止不同群落交错生长. 底泥取自南京师范大学校园内一个自然水塘中, 底泥中TN浓度为126.7 mg ·g^-1, TP浓度为195.3μg ·g^-1.

图1

Fig. 1

图1 水生植物镶嵌群落空间搭配 Fig.1 Spatial pattern of mosaic communities of seven aquatic plants

实验启动后，分别在实验的第2、 4、 6、 8、 15、 22 d分3层采集水样, 测定各层营养盐浓度, 水样采集的时间固定为09:00~10:00. 水样采集方法为: 在各群落的中心位置垂直固定一根直径0.5 cm的PVC管, 将3根乳胶管的一端分别固定在水深10 m、 70 cm和110 cm位置, 分别代表表层、 中层和底层, 乳胶管另一端接蠕动泵, 通过蠕动泵采集水样.

水样测定指标包括可溶性总磷(DTP)、 可溶性总氮(DTN)、 氨氮(NH⁺₄-N)、 硝氮(NO^-₃-N)和亚硝氮(NO^-₂-N). DTP和DTN测定方法参照国家环保总局公布的标准方法^[12], NH⁺₄-N、 NO^-₃-N、 NO^-₂-N通过连续流动水质分析仪(Skalar San⁺⁺ Continuous Flow Analyzer)测定.

水样采集之后测量植物的株高和基径, 株高用卷尺测量, 游标卡尺测量距离根部5 cm处植株的直径记为基径. 1.4 数据分析

多因素方差分析(Multivariate-ANOVA)探讨测量时间、 水深和植物群落对不同形态营养盐浓度的影响(P<0.05). 单因素方差分析(One-way ANOVA)用于单个因素对观测变量影响的显著性分析(P<0.05), 两两比较通过S-N-K检验获得.

通过Primer 5.0软件进行非度量多维度排序(multi dimensional scaling, MDS)分析不同深度的水体中营养盐浓度的分布特征, 结果的可信度用胁强系数(stress)来衡量(0R=0表示完全相同, 0<R<0.5表示差异不明显, 0.75<R<0.5表示有重叠但能清楚分开, 0.75<R<1表示有显著差异, R=1表示完全不同). 相似性百分比(SIMPER)分析用于分析各形态的营养盐对深度和测量时间水体营养盐浓度差异的贡献率. 2 结果与分析 2.1 植物生物量变化

实验启动和结束时的植物株高和基径测量结果表明, 实验期间水生植物生长状况基本稳定(表1). 从株高来看, 除黑藻株高增加了28%以外, 其它水生植物株高没有明显变化, 株高增长幅度介于1.33~9.2%之间； 从实验前后植物基径变化情况来看, 所有植物的基茎变化幅度不大, 增量介于0~9.09%之间.

表1(Table 1)

表1 人工调节营养盐后植物生长状况 Table 1 Growth condition of different plants after nutrient addition 指标 时间 芦苇 菖蒲 四角菱 黑藻 聚草 株高/m 第0 d 1.35±0.01 1.2±0.03 1.74±0.03 1.25±0.02 1.5±0.1 第22 d 1.40±0.06 1.3±0.02 1.9±0.1 1.6±0.05 1.52±0.02 基径/mm 第0 d 2.80±0.20 / 1.30±0.10 1.10±0 1.2±0 第22 d 3.00±0.1 / 1.30±0 1.20±0.10 1.2±0.10

表1 人工调节营养盐后植物生长状况 Table 1 Growth condition of different plants after nutrient addition

调节营养盐前的水体中不同深度的各形态氮浓度底层>中层>表层, 总磷浓度中层>底层>表层, 但差异不显著(P>0.05) (表2). 添加营养盐之后不同深度各形态营养盐浓度变化情况见图2. 实验的第2~6 d表层的DTN、 DTP、 NH⁺₄-N和NO^-₃-N浓度逐渐下降, 同时, 中层这几个指标则逐渐上升, 至第6 d表层和中层达到一致的水平. 第6 d后, 这4种营养盐浓度均逐渐下降, 其中DTP和NH⁺₄-N在第22 d均下降到和底层一致的水平, DTN和NO^-₃-N则下降幅度非常缓慢. 底层的DTN和DTP浓度受营养盐添加的影响并不显著(P>0.05), 一直保持在添加营养盐之前的水平； NH⁺₄-N和NO^-₃-N浓度稍有波动, 但总体变化不大. 添加营养盐之后, 无论是表层、 中层还是底层, NO^-₂-N浓度均随实验天数的增加而上升, 表层和中层的NO^-₂-N浓度在第15 d达到最大值后开始下降, 底层则一直上升.

表2(Table 2)

表2 调节营养盐前水质初始数据 Table 2 Initial water nutrient level of different depths before nutrient addition 深度 TN/mg·L-1 TP/μg·L-1 NH+4-N/μg·L-1 NO-3-N/mg·L-1 NO-2-N/μg·L-1 表层 0.78±0.10 17.39±10.17 54.63±13.06 0.10±0.01 30.51±14.37 中层 0.82±0.09 22.11±20.89 56.31±12.80 0.10±0.01 31.21±15.84 底层 0.91±0.16 18.33±15.49 57.94±7.48 0.10±0.01 32.11±12.06

表2 调节营养盐前水质初始数据 Table 2 Initial water nutrient level of different depths before nutrient addition

图2

Fig. 2

图2 不同深度的各形态营养盐随时间变化情况 Fig.2 Temporal variation of water nutrient level in three depths

2.3 影响营养盐浓度的因素 将不同形态的营养盐浓度与测量时间、 深度、 及植物群落类型进行多因素方差分析(表3 ), 结果显示水体中不同形态营养盐浓度与时间和深度均呈显著相关(除亚硝氮与时间的相关性在P<0.05水平, 其余各水质指标与时间、 深度均在P<0.001水平上极显著相关), 与植物群落类型相关性不显著(P>0.05). 此外, 时间和深度对不同形态营养盐浓度的影响存在交叉效应(P=0.000).

表3(Table 3)

表3 水质指标与时间、 深度、 群落的多因素方差分析 Table 3 Multivariate-AVOVA of water nutrient level and time, depth and community 项目 时间 深度 群落 时间 × 深度 时间 × 群落 深度 × 群落 DTN F=68.86 P=0.000** F=108.08 P=0.000** F=0.13 P=0.992 F=184.41 P=0.000** F=0.02 P=1.000 F=0.12 P=1.000 DTP F=164.33 P=0.000** F=28.43 P=0.000** F=0.07 P=0.998 F=158.75 P=0.000** F=0.024 P=1.000 F=0.05 P=1.000 NH+4-N F=34.96 P=0.000** F=21.05 P=0.000** F=0.47 P=0.829 F=34.49 P=0.000** F=0.21 P=1.000 F=0.10 P=1.000 NO-3-N F=2.65 P=0.027* F=184.29 P=0.000** F=0.68 P=0.668 F=61.29 P=0.000** F=0.04 P=1.000 F=0.21P=0.998 NO-2-N F=53.77P=0.000** F=12.72 P=0.000** F=0.38 P=0.89 F=10.72 P=0.000** F=0.43P=1.000 F=0.12 P=1.000

表3 水质指标与时间、 深度、 群落的多因素方差分析 Table 3 Multivariate-AVOVA of water nutrient level and time, depth and community

1) *表示 P<0.05, **表示P<0.001

2.4 不同形态营养盐浓度与深度的关系 对不同深度的各形态营养盐浓度进行MDS排序分析(图3), 结果显示表层和中层营养盐浓度有交叉, 底层营养盐浓度单独聚成一类, 与表层和中层差异显著, stress=0.09, MDS排序结果基本可信. ANOSIM分析结果表明R值为0.709, 表明不同深度的营养盐浓度有重叠但基本可以区分. 两两分析结果表层和中层、 表层和底层、 中层和底层R值分别为0.388、 0.992和0.986, P值均为0.001, 表明表层和中层的营养盐浓度差异不明显, 底层营养盐浓度则完全与表层和中层的营养盐浓度区分.

图3

Fig. 3

图3 营养盐浓度MDS分析 Fig.3 Multi dimensional scaling of nutrient concentrations

2.5 不同形态营养盐浓度与测量时间的关系

将不同形态营养盐浓度与测量时间进行ANOSIM分析(表4 ), 结果显示R值为0.794, 处于差异显著水平. 两两比较结果表明: 添加营养盐后第6 d和第8 d营养盐浓度差异不显著(R<0.5), 第4 d和第6 d、 第8 d、 以及第15 d的营养盐浓度虽有重叠但仍能区分(0.75<R<0.5), 其余各天数的营养盐浓度均差异显著(0.75<R<1).

表4(Table 4)

表4 不同形态营养盐浓度与测量时间的ANOSIM分析 Table 4 ANOSIM analysis between nutrient level and measuring times 第2 d 第4 d 第6 d 第8 d 第15 d 第2 d / / / / / 第4 d R=0.865 P=0.001 / / / / 第6 d R=0.789 P=0.001 R=0.553 P=0.001 / / / 第8 d R=0.891 P=0.001 R=0.694 P=0.001 R=0.397 P=0.001 / / 第15 d R=0.981 P=0.001 R=0.714 P=0.001 R=0.981 P=0.001 R=0.823 P=0.001 / 第22 d R=0.849 P=0.001 R=0.873 P=0.001 R=0.845 P=0.001 R=0.779 P=0.001 R=0.909 P=0.001

表4 不同形态营养盐浓度与测量时间的ANOSIM分析 Table 4 ANOSIM analysis between nutrient level and measuring times

表5(Table 5)

表5 不同深度营养盐浓度差异的SIMPER分析 /% Table 5 SIMPER analysis of the difference of nutrient contents in different water depths/% 深度 DTN NH+4-N NO-3-N NO-2-N 总贡献率 表层 47.25 17.78 25.74 / 90.76 中层 46.16 14.63 28.48 8.85 98.12 底层 60.57 30.89 / / 91.47

表5 不同深度营养盐浓度差异的SIMPER分析 /% Table 5 SIMPER analysis of the difference of nutrient contents in different water depths/%

表6(Table 6)

表6 不同测量时间下营养盐浓度差异的SIMPER分析/% Table 6 SIMPER analysis of the difference of nutrient contents between different times/% 时间 DTN NH+4-N NO-3-N NO-2-N 总贡献率 第2 d 61.13 16.50 19.74 / 97.37 第4 d 48.05 26.78 21.15 / 95.98 第6 d 55.37 19.00 20.64 / 95.02 第8 d 62.16 19.66 11.63 / 93.46 第15 d 46.86 31.37 / 16.58 94.82 第22 d 55.90 / 22.68 15.82 94.40

表6 不同测量时间下营养盐浓度差异的SIMPER分析/% Table 6 SIMPER analysis of the difference of nutrient contents between different times/%

2.6 各形态营养盐变化的SIMPER分析

对不同深度各形态营养盐变化情况进行SIMPER分析, 结果显示: DTN对不同深度营养盐差异的贡献最大, DTP无贡献； 不同形态N中, NO^-₃-N对中层和表层营养盐差异的贡献居第2位, 底层占第2位的是NH⁺₄-N； NO^-₂-N仅对中层营养盐差异有贡献, 且居第4位.

对不同测量时间各形态营养盐变化情况进行SIMPER分析的结果显示: 对不同测量时间各形态营养盐浓度差异贡献最大的仍然是DTN, DTP对不同测量时间营养盐浓度变化无贡献； 在加入营养盐后的前8 d NH⁺₄-N和NO^-₃-N对营养盐浓度变化的贡献较大, 第8 d以后NO^-₂-N对营养盐浓度差异所占贡献上升到第3位. 3 讨论

在本实验启动之前, 所有植物群落均已生长2个月, 生物量已经达到稳定值, 在实验期间株高和基径的变化幅度不大(表1). 这一方面说明营养盐的增加并未显著促进水生植物的生长, 另一方面也说明本次实验过程中植物生长对营养盐变化的影响是很小的. 大量研究表明, 不同植物群落对水体营养盐浓度具有显著的影响^[10,13,14], 这也是植被修复用于湖泊富营养化治理的理论基础^{[15, 16]}, 然而本研究结果却表明植物群落对各形态营养盐浓度并无显著影响(表3). 这可能是由两方面原因导致的, 首先在实验期间植物并无显著生长, 植物对营养盐的吸收有限, 其次可能与本实验中群落斑块的面积较小有关, 在这种情况下水体中的物质交换抵消了植物群落对营养盐浓度的影响.

人工营养盐添加后, 开始的几天里除NO^-₂-N之外的营养盐浓度变化情况为: 表层营养盐浓度逐渐下降, 中层的营养盐浓度逐渐上升, 至实验的第6 d, 表层和中层营养盐浓度基本一致, 此后均逐渐下降. 这可能与本研究采用的直接向各群落表层水体中倾倒营养盐的添加营养盐方式有关, 说明在本实验的水体(有不同水生植物镶嵌群落生长的静水水渠)中, 表层营养盐沉降到水体中层的时间是6 d. 这一结果可以用于揭示雨水中高浓度N进入地表水后的沉降过程^{[17,17,18,19,20]}.

本研究结果表明, 人工营养盐添加对底层水体中NO^-₂-N以外的各形态营养盐浓度并无显著影响, 说明单次外源营养盐输入并不会影响底层水环境的NO^-₂-N以外营养盐浓度, MDS结果亦表明人工营养盐添加后底层营养盐浓度与表层和中层存在显著区别(图3).前人研究结果亦表明, 外源营养盐的输入主要对表层和中层有贡献^[21], 这主要是由于水流是静止状态, 且夏季表层温度高, 水体中垂直交换作用较弱, 导致上层的营养盐很难向底层输送^[21].

在实验结束时, 即营养盐添加后的第22 d, 表层和中层水体中的DTP和NH⁺₄-N浓度均下降到和底层一致的水平, 由于底层营养盐在实验前后并无显著差异, 可以认为人工添加营养盐22 d后水体中DTP和NH⁺₄-N浓度恢复到人工营养盐添加之前的水平, 即单次外源营养盐输入一定时间后水体中的DTP和NH⁺₄-N浓度是可以自然恢复的. 然而在我国的大部分富营养化湖泊中DTP和NH⁺₄-N浓度则均处于较高的水平^[22,23,23], 这可能与这些湖泊面临的外源营养盐持续输入有关, 或者与水体内源污染有关^[25,26,27]. 这一结果表明消除富营养化湖泊外源营养盐输入之后, 水体中的DTP和NH⁺₄-N浓度是可以自然下降的. 这一研究结果同时表明, 单次外源营养盐输入对水体中N浓度的影响比P浓度的影响更显著, 一直到实验结束时, 即营养盐添加后的第22 d, 水体中的DTN和NO^-₃-N仍然处于较高的水平, 尽管缓慢下降的趋势依然存在.

从水体中不同形态N的变化情况来看, DTN、 NH⁺₄-N和NO^-₃-N浓度的变化趋势较为一致, 而NO^-₂-N则无论在水体的表层、 中层和底层都呈上升趋势. SIMPER分析结果表明, 在实验的后期水体中NO^-₂-N浓度变化对营养盐差异的贡献比实验前期增加(表6). NO^-₂-N是水体N循环过程中硝化作用和反硝化作用的中间产物^[28～30], 这一结果可以说明，外源营养盐输入以后水体中N循环过程中硝化作用和反硝化作用增强. 同时, 已有大量研究结果表明NO^-₂-N对人类健康和环境有很大危害^{[31, 32]}, 水体中NO^-₂-N浓度的升高更会危害人类饮水安全, 这说明了外源营养盐输入不仅影响湖泊生态系统, 更会直接危及人类自身的健康. 4 结论

(1) 单次外源营养盐输入后, 静止水体中不同形态的营养盐浓度变化情况与时间和水深显著相关, 与植物群落类型无显著相关.

(2) 在静止水体中, 单次外源营养盐进入水体表层后扩散到更深层水体的过程是非常缓慢的, 本研究的实验条件下, 表层水体和中层水体营养盐浓度达到一致的时间是6 d.

(3) 单次外源营养盐进入水体后DTP和NH⁺₄-N均可逐渐恢复到营养盐添加前的水平, 本研究的实验条件下这一恢复过程需要22 d, 而DTN和NO^-₃-N的下降过程则需要更长的时间.

(4) 外源营养盐输入水体后, 不同深度的NO^-₂-N的浓度均呈升高趋势,提示外源营养盐输入会通过饮水安全直接危及人类健康.

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