浮游植物是水生态系统的重要组成部分和食物网的关键环节, 在物质循环和能量流动中起着非常重要的作用^[1].不同水生态系统中浮游植物群落组成存在较大的差异^{[2, 3]}.环境条件的变化, 例如水体透明度、水深和营养盐浓度等变化, 会引起水体中浮游植物的群落组成、优势种以及生物量等群落特征的改变^[4], 因此浮游植物数量分布在一定程度上也反映着生态系统的状态.在富营养化水体中, 浮游植物过度繁殖会导致湖泊发生水华现象, 从而给该水域水生生物带来影响与危害^{[5, 6]}.因此了解湖泊浮游植物群落结构组成及其长期变化是研究湖泊生态系统结构变化的基础^[7].

骆马湖是淮河流域第三大湖泊、江苏省第四大湖泊^[8], 不仅是沂河、中运河洪水的主要调蓄湖泊, 也是宿迁、新沂两市的重要水源地；同时还是国家南水北调东线输水工程的主要调节湖泊之一, 具有重要作用^[9].对骆马湖进行的浮游植物历史研究表明, 20世纪以来浮游植物群落变化较为明显^[10], 但其演替规律与环境因子的关系尚不明确. 2014年以来, 由于骆马湖经历调水、禁止采砂和拆除围网养殖等人类活动的影响, 湖泊生态系统演替可能出现更多的不确定性^[11~13].本文基于2014~2018年浮游植物和水质逐月监测数据, 探讨近年来骆马湖浮游植物群落结构变化规律及其与环境因子之间的关系, 以期为骆马湖生态环境保护与管理提供科学支撑.

骆马湖北面通过运河与山东南四湖相连、南面与洪泽湖相连, 继而与长江水系相通, 是典型的过水性湖泊.入湖河流主要有沂河水系、南四湖水系和邳苍地区等40多条支流.出流处有3处, 一经嶂山闸入新沂河, 一经皂河闸入中运河, 一经洋河滩闸入六塘.骆马湖为宿迁、徐州两市共辖, 地处徐州连云港经济带中部, 交通便捷, 区位优势明显, 长27.0 km, 最大宽20.0 km, 平均宽度9.63 km, 平均水深4.45 m, 正常蓄水位23.00 m, 相应水面积287 km², 库容9.18亿m³, 汇水面积约1 300 km^2[14].根据骆马湖的形态、围网养殖、采砂和水生植被分布以及出湖入湖河流等情况设置10个监测点(图 1), 并依据地理位置将LM1、LM2、LM4、LM5和LM8号点位作为北部湖区, LM3、LM6、LM7、LM9和LM10号点位作为南部湖区, 于2014~2018年(除2015年)逐月对水质和浮游植物采集样品.

图 1

Fig. 1

图 1 骆马湖采样点分布示意 Fig. 1 Spatial distribution of sampling sites in Lake Luoma

浮游植物采样主要参考文献[15].每个采样点分表层和中层采样, 混合后每个水样保留1 000 mL, 然后立即加入鲁哥试剂固定用以分析浮游植物样品.在稳定的实验台上将浮游植物样品固定48 h, 用细小虹吸管移出上清液, 最后定容到30 mL.取浓缩后的0.1 mL样品通过显微镜在300倍下鉴定浮游植物种类并计数.由于浮游植物的比重接近1, 故可直接将浮游植物的体积换算成生物量(湿重, 单位为mg·L^-1), 单细胞的生物量主要根据浮游植物个体形状测量而得^[16].

水温(Temp)、pH、溶解氧(DO)和电导率(Cond)等水质指标由多参数水质监测仪(6600, 美国YSI公司)现场测定；总氮(TN)用碱性过硫酸钾消解紫外分光光度法测定(GB 11894-89)；总磷(TP)用钼酸铵分光光度法测定(GB 11893-89)；高锰酸盐指数用碱性高锰酸钾法测定(GB 11892-89)；氟离子(F^-)用离子选择电极法测定(GB 7484-1987)；水样的采集、保存与测定详细步骤参考文献[17].

环境因子的年际差异采用单因素方差分析(ANOVA), 多重比较采用Dunnett's-t检验.浮游植物群落演替规律及主要驱动因素的分析采用非度量多维尺度分析(non-metric multidimensional scaling, NMDS), 一般认为NMDS在分析群落数据时最有效^[18].NMDS的主要目的是使用尽可能少的排序轴充分展示主体间的相对位置^[19], 为减少稀有种影响且更好地反映群落结构变化, 在进行分析前剔除出现频次少于4的物种并将生物数据进行百分比转换.分析由vegan软件包完成, 其中NMDS由函数metaMDS实现, 环境因子与排序轴的关系及显著性(P值)由函数envfit计算获得.广义可加模型(generalized additive models, GAM)适用于生态学中的非线性关系分析, 可以通过GAM模型准确检验环境因子与样本数据之间的非线性关系以此判断解释变量对响应变量的影响^[20].GAM分析由mgcv包中的gam函数实现.本文统计学检验与作图使用软件R-3.5.2.

各年份环境因子全湖平均值及标准差如表 1所示.TN浓度月平均值波动范围为0.85~3.04 mg·L^-1, 多年间存在显著差异(ANOVA, P>0.05), 并呈现逐年升高的趋势(图 2).与TN不同, TP多年间差异不显著(ANOVA, P >0.05), 长期变化规律并不明显(图 2).其他水质指标如Cond和高锰酸盐指数各年份全湖平均值差异显著(ANOVA, P＜0.05), 二者在调查期间均有逐渐升高的趋势.Temp与DO呈现明显的季节波动, 但各年份差异不显著(ANOVA, P>0.05).骆马湖湖水pH多年平均值为8.6(6.61~9.74), 高值一般出现在夏季；全湖pH平均值在不同调查年份间存在显著差异(ANOVA, P＜0.05), 且有逐渐下降的趋势, 2017和2018年显著低于2014年(Dunnett's-t, P＜0.05).与pH表现相似, 自2016年始全湖F^-浓度呈现下降趋势, 年均值由0.87 mg·L^-1降低至0.66 mg·L^-1, 经检验2018年F^-浓度显著低于2014年(Dunnett's-t, P＜0.05).与其他调查年份相比, 2017年水体理化指标变化明显, 7月TN、TP浓度相较其他月份变化幅度较大, 同一时间内DO浓度与2014年和2016年相比表现出升高现象, 且pH值相比于其他年份也出现较大波动(6.6~8.9).

表 1 (Table 1)

表 1 骆马湖各年份水体理化因子 Table 1 Water physicochemical parameters of Lake Luoma in different years 年份 项目 TN/mg·L-1 TP/mg·L-1 高锰酸盐指数/mg·L-1 Cond/μS·cm-1 Temp/℃ DO/mg·L-1 pH F-/mg·L-1 2014 平均值 1.20 0.05 3.32 541.01 17.29 10.00 9.21 0.88 标准偏差 0.45 0.02 0.77 91.39 8.99 2.64 0.32 0.07 2016 平均值 1.26 0.05 3.95 644.89 16.42 10.88 8.72 0.87 标准偏差 0.36 0.01 0.48 126.65 10.07 2.57 0.42 0.06 2017 平均值 2.09 0.05 4.97 725.94 18.64 10.91 8.02 0.81 标准偏差 0.62 0.02 0.73 119.19 9.66 2.05 0.74 0.07 2018 平均值 2.32 0.05 4.77 746.32 19.00 10.27 8.38 0.66 标准偏差 0.90 0.03 0.52 122.99 9.25 1.94 0.71 0.06

表 1 骆马湖各年份水体理化因子 Table 1 Water physicochemical parameters of Lake Luoma in different years

图 2

Fig. 2

图 2 2014~2018年骆马湖水体理化指标逐月均值变化 Fig. 2 Changes in the monthly averages of physical and chemical parameters in the water column in Lake Luoma from 2014 to 2018

研究期间共鉴定浮游植物7门71属.其中绿藻门(Chlorophyta)30属、硅藻门(Bacillariophyta)16属、蓝藻门(Cyanophyta)13属、甲藻门(Pyrrophyta)、裸藻门(Euglenophyta)各4属、隐藻门(Cryptophyta)和金藻门(Chrysophyta)各2属.浮游植物优势门类主要为硅藻和绿藻, 其次为隐藻和甲藻.研究期间浮游植物种属数量变化较为明显, 2014年绿藻门种属数量占比49%, 硅藻门占22.4%, 蓝藻门占14.3%, 裸藻门占6.1%, 隐藻门占4.1%; 2016年所有种属中绿藻门占比46.4%, 硅藻门种属数占比下降到16.1%, 蓝藻门略有升高(19.6%), 裸藻门占5.4%, 隐藻门占3.6%；相比于前一年2017年所有种属中绿藻门种属数占比下降到35.7%, 硅藻门升高至26.2%, 蓝藻门种属数增长到31.0%, 而裸藻门和隐藻门当年内没有检出; 2018年种属数占比水平与2016年相似, 所有种属中绿藻门占比42.4%, 硅藻门占26.2%, 蓝藻门22%, 裸藻门占5.1%, 隐藻门占3.4%.

调查期间各年份浮游植物生物量差异较大(图 3). 2014年浮游植物生物量以硅藻和绿藻为主(>61%), 其次是隐藻和裸藻(>25%), 金藻和蓝藻较少(< 13%).与2014年相比2016年绿藻门生物量占比增长到36.5%, 硅藻门下降到17.8%, 甲藻生物量占比升高到5.1%, 其他门类没有明显变化. 2017年浮游植物门类变化较大, 硅藻门生物量占比42.1%, 甲藻门22.3%, 蓝藻门生物量占比从2016年的2.7%升高至12.6%, 绿藻门缩减到18.3%. 2018年绿藻和硅藻生物量占比大于70%, 隐藻和甲藻约为15%, 蓝藻门约占4.2%.

图 3

Fig. 3

图 3 骆马湖浮游植物年际生物量组成变化 Fig. 3 Variations in the phytoplankton biomass composition in different years in Lake Luoma

同一门类中优势种属在不同时间内生物量存在差异, 2016年和2018年转板藻(Mougeotia)和栅藻(Scenedesmus)在绿藻门中占据主要生物量, 2017年内绿藻门中角星鼓藻(Staurastrum)逐渐占据优势, 最大生物量为0.77mg·L^-1(图 4).硅藻门中针杆藻(Synedra)在2014年占硅藻门中主要生物量, 2016年转变为针杆藻和直链硅藻(Aulacoseira)占优, 2017年直链硅藻、脆杆藻(Fragilaria)和针杆藻这个3种藻类占据硅藻门中主要的生物量.硅藻门、蓝藻门和甲藻门的浮游植物在2017年和2018年生长相对旺盛.多年数据显示硅藻门主要在气温较低的月份生长, 绿藻门多在夏秋季节生物量达到最高值.另外甲藻门2014年和2016年生物量较低, 而2017年所占比例较高.

图 4

Fig. 4

图 4 2014~2018年骆马湖浮游植物优势属平均生物量变化 Fig. 4 Changes in the averages of biomass for dominant genera in Lake Luoma from 2014 to 2018

NMDS分析结果显示不同年份浮游植物群落组成差异明显[图 5(a)], 2017年普遍位于第一轴正半轴, 2014年和2016年多数位于第一轴负半轴, 且与2017年明显分开, 说明排序轴第一轴可代表骆马湖群落演替的年际变化, 其中TN与第一轴呈正相关、pH与第一轴呈负相关.夏秋季节样本基本落在第三、四象限(第二轴负半轴), 而Temp与第二轴呈负相关, 说明第二轴可代表浮游植物群落的季节演替.排序结果显示直链硅藻、角星鼓藻及薄甲藻等与TN呈正相关[图 5(b)], 纤维藻、多甲藻、隐藻等与pH呈正相关, 栅藻、转板藻与温度呈正相关, 四角藻与电导率及TP呈正相关.

图 5

Fig. 5

图 5 非度量多维尺度分析排序结果 Fig. 5 Results of non-metric multidimensional scaling

NMDS表明北部湖区[图 5(c)]与南部湖区[图 5(d)]分析结果相似, 但相同因子的影响程度有差异.例如北部湖区TN是影响浮游植物群落组成的主要因素, 而TN在南部湖区的贡献有所下降.全湖与北部湖区中F^-浓度是主要影响因素之一, 但在南部湖区中F^-浓度并未入选.综合来看, NMDS分析结果表明TN、F^-、Temp、TP、pH、Cond、DO和高锰酸盐指数等环境因子是浮游植物群落变化的主要因素, 但南北湖区中相同因子对于浮游植物群落演替的贡献程度不同.

为进一步区识别影响浮游植物群落结构的关键因子, 选取门类生物量数据作为响应变量, 环境因子作为解释变量进行GAM模型检验, 剔除未通过检验的环境因子, 结果表明TN、Temp和F^-等环境因子与各门类生物量存在显著性相关(表 2).其中TN与硅藻门、绿藻门和裸藻门呈显著性相关, 且对硅藻门和绿藻门的影响为非线性[edf(自由度)>1].Temp与硅藻门、蓝藻门、甲藻门、隐藻门和金藻门等多数门类存在显著性相关, 但对于蓝藻门和金藻门影响极为显著(P < 0.01).F^-与绿藻门和甲藻门呈显著性相关且均属于非线性影响(edf>1, P＜0.05).

表 2 (Table 2)

表 2 广义可加模型检验结果 Table 2 Results of generalized additive models 门类 项目 总氮(TN) 水温(Temp) 氟离子(F-) R2 硅藻门 P 0.01 0.02 0.09 0.371 edf 2.00 1.00 1.83 绿藻门 P 0.04 0.34 0.01 0.398 edf 2.03 1.00 1.70 蓝藻门 P 0.10 0.001 0.24 0.462 edf 3.46 1.00 2.16 甲藻门 P 0.61 0.01 0.03 0.622 edf 1.00 7.37 6.02 隐藻门 P 0.19 0.03 0.13 0.394 edf 4.35 2.18 2.70 裸藻门 P 0.01 0.09 0.34 0.422 edf 1.00 1.00 1.996 金藻门 P 0.13 0.001 0.83 0.599 edf 5.43 1.00 1.23

表 2 广义可加模型检验结果 Table 2 Results of generalized additive models

骆马湖属于过水性湖泊, 是参与南水北调东线工程重要调蓄湖泊之一^{[21, 22]}, 水质变化受上游来水的影响较大.历史研究表明骆马湖水质数据可通过聚类划分为南北湖区, 北部湖区氮磷浓度高于南部湖区, 其原因与入湖污染物以及围网养殖等因素有关^[23].本研究结果显示骆马湖水体富营养化程度逐渐加深. 2017年6月骆马湖开展围网拆除工作, 而后自2017年7月起TN和TP浓度变化幅度较大, 2017年和2018年7~9月明显升高且北部围网养殖湖区浓度大于南部湖区.除了营养盐外, 高锰酸盐指数、pH和DO也都在2017年7月后产生明显变化, 高锰酸盐指数浓度明显升高, 这可能是逐步拆除围网后网内大量养殖残渣及饵料释放导致的结果, 骆马湖营养盐在围网拆除后的变化与淀山湖围网拆除后出现的水体TN和TP浓度增加的现象一致^[24].DO在此期间存在短暂升高, 这可能由于短期内氮磷升高浮游植物大量繁殖, 光合作用增强的缘故^[25].在不同季节上Temp和Cond呈相似的变化规律, 与DO呈现相反的趋势, 这是由于温度升高增加了水体离子浓度, 降低了氧气的溶解度导致的结果.F^-浓度与pH值在2014和2016年均为下降趋势, 有研究证明骆马湖pH值变化与氟化物浓度呈正相关关系, 且采砂活动会大幅度增加水体F^-浓度, 2015年骆马湖实行禁止湖区采砂政策后F^-浓度大幅度下降^[26], 本文监测结果与上述结果一致.F^-浓度呈现逐年下降趋势, 由2014年至2016年年均值0.88 mg·L^-1显著下降到0.66 mg·L^-1, 随之pH呈现短暂下降趋势.

研究期间骆马湖浮游植物群落组成由2014年和2016年的蓝藻、裸藻、硅藻、金藻、甲藻、绿藻和隐藻门转变为2017年的蓝藻、硅藻、甲藻、金藻和绿藻门, 最后在2018年又回到蓝藻、裸藻、硅藻、金藻、甲藻、绿藻和隐藻门的状态.从门类变化可以得知骆马湖浮游植物年际变化明显, 但从生物量角度来说仍然是硅藻门绿藻门交替占优的状态.除门类变化明显外, 各年份中同一门类的优势属同样存在差异.例如：2014年纤维藻在绿藻门中生物量最大而后2016年夏季时转板藻和栅藻占据优势类群, 2017年夏季角星鼓藻和鼓藻是绿藻门中的优势属, 2018年时绿藻门中转板藻和栅藻又回到优势地位.从同一门类的不同种属的变化可以看出多年间骆马湖浮游植物年际变化明显, 同时也反映着水体环境变化剧烈.与骆马湖位置相邻的东平湖在年际变化过程中也存在着相似的年际演替过程^[27].

Sommer等^[28]的研究表明淡水水域浮游植物在不同季节上呈现硅藻、绿藻交替占优的现象.作为同属南水北调东线工程中的重要调蓄湖泊, 南四湖在夏秋季节绿藻门、蓝藻门以及裸藻门种属数高于冬春季节, 春夏季节检出的硅藻种属数高于秋冬季节^[29]；洪泽湖浮游植物变化规律呈现出冬春季硅藻门生物量较高, 夏季绿藻门生物量高于冬春季节, 依旧为绿藻硅藻交替占优的状态^[30].本研究中骆马湖浮游植物变化多年间呈现出冬春季节硅藻门生物量较高, 夏季绿藻门生物量高于冬春季节的规律与上述研究结果相似.

NMDS结果表明, 骆马湖的浮游植物群落变化与TN、F^-、Temp、TP、DO、pH、Cond和高锰酸盐指数等因素有关.由[图 5(a)]可知经历了2017年后, 骆马湖浮游植物群落结构在2018年又回到了与2014和2016年相似的状态.硅藻门在2017年期间占据优势门类, 这可能与TN浓度急剧增长促进浮游植物群落的生长繁殖有关, 与其他水库型湖泊研究结果一致^[31].当TN达到合适浓度就会引起特定的藻类占据生长优势使群落结构趋于简单化、稳定程度降低^[32], 较高的TN浓度在一定程度上促进硅藻生长占据优势门类^{[3, 33]}.GAM模型检验结果显示TN变化与硅藻门(R²=0.371, P＜0.05)、绿藻门(R²=0.398, P＜0.05)和裸藻门(R²=0.422, P＜0.05)之间存在显著相关性, 这与上述研究结果一致.在[图 5(a)]中Cond、DO和高锰酸盐较高的区域点位较少, 表明以上因子对骆马湖浮游植物种类数存在影响但影响较弱, 且在GAM模型检验后并未发现以上因子与优势门类之间存在显著相关性.TP作为浮游植物的必要营养物质也进入了NMDS分析中的主要影响因子, 但未通过GAM模型检验.这可能是由于骆马湖当前总磷含量较高, 浮游植物生长未受到明显的磷限制.

温度变化对于骆马湖浮游植物群落结构变化亦存在较大的影响, 从[图 5(a)]中可以看到Temp与第二轴呈现负相关关系.图中同一年份的点位呈现纵向分布, 因此温度变化在时间尺度上来看可表现为浮游植物的季节演替.经GAM模型检验Temp对于各门类均存在影响, 其中影响最大的是蓝藻门(R²=0.462, P＜0.05)和金藻门(R²=0.599, P＜0.05), 故水温的季节变化是驱动骆马湖浮游植物季节演替的主要因子.

从全湖物种[图 5(b)]和南北湖区[图 5(c)和5(d)]的NMDS排序结果可以看出, 北部湖区的TN升高主导了骆马湖浮游植物演替过程, 促进了硅藻门和裸藻门生长繁殖占据优势地位.同时F^-浓度在南北湖区中贡献程度不同, 主要影响北部湖区的群落结构变化, 这与北部强烈的采砂活动相吻合.经过GAM模型检验后, 全湖区来看F^-浓度显著影响绿藻门(R²=0.398, P＜0.05)和甲藻门(R²=0.622, P＜0.05)的群落变化.而其浓度在禁止采砂活动后逐年下降, 可认为F^-浓度变化亦是引起浮游植物群落结构年际变化的环境因子之一.

近年来骆马湖参与南水北调东线调水并且实行禁止采砂、拆除围网等恢复生态环境的举措, 使得水体环境变化幅度较大, 对于藻类来说存在比较大的影响. 2015年实施禁止采砂政策后水体F^-浓度逐年下降; 2017年6月骆马湖实施围网拆除政策在短期内TN浓度先升高后下降；这些变化使得甲藻门、蓝藻门等藻类在此期间优势度升高, 引起浮游植物群落结构改变.本研究结果表明, 近年来骆马湖实行恢复生态环境举措对水体环境产生一定的影响, 使得浮游植物群落发生明显的演替现象.由此看来持续开展浮游植物群落结构调查, 以此甄别和评估湖泊管理措施带来的生态效应, 不仅为骆马湖生态环境保护提供数据支持, 在湖泊管理上也具有一定指导意义.

(1) 2014~2018年骆马湖总氮、高锰酸盐指数、电导率等参数呈逐渐升高趋势, 氟离子浓度呈逐渐下降趋势.

(2) 多年间骆马湖浮游植物群落结构存在着绿藻门和硅藻门交替占优的演替规律, 且在这一过程中甲藻门和蓝藻门的优势度逐渐增加.

(3) NMDS分析及GAM模型检验得出骆马湖浮游植物群落变化与总氮、水温和氟离子浓度等因素有关, 其中水温是影响浮游植物群落季节变化的环境因子, 总氮和氟离子浓度是影响浮游植物群落年际变化的环境因子.

致谢: 感谢江苏省骆运水利工程管理处及郭锐协助野外采样和薛静琛协助室内样品分析.