2021, Vol. 42
2. 安徽师范大学生态与环境学院, 芜湖 241002
2. School of Ecology and Environment, Anhui Normal University, Wuhu 241002, China
“治湖先治河, 治河先治污”是湖泊富营养化治理的基本思路[1].通过河流入湖的营养盐过量输入是造成湖泊富营养化及生态系统受到破坏的重要原因[2].然而, 在十余年的高强度流域水污染治理背景下, 我国太湖、巢湖和滇池等重要湖泊的蓝藻水华问题依然严重[3, 4], 对于这些大型湖泊的流域营养盐控制途径和策略方面, 仍需加强科学基础研究, 使得治理的措施更加精准和有力.其中, 分析流域土地利用对河道水质的影响, 可为精准实施湖泊生态修复与水环境保护提供决策依据, 这使得河流水环境变化的驱动因素研究成为近年来的热点[5~9].
流域土地利用与河道水环境质量之间联系紧密, 土地利用方式可以显著影响河流水质.田皓予等在探究泰国蒙河水质的影响因素时, 发现农业用地、城镇建设用地是河道中营养盐的“源”, 而林地则起到截留和吸附营养盐的作用[10]. Zhang等[11]在研究三峡库区水质的影响因素时, 发现库区水质退化与流域人类生产生活用地、农田和城市用地的比例关系密切.太湖地处土地肥沃、社会经济发达的长江三角洲平原中心, 有219条河道与湖泊连通, 河道中的营养盐浓度较高[12~14], 对太湖水体营养盐的贡献甚至高达80%, 成为湖体蓝藻水华频繁暴发的物质基础[15, 16].因此探究土地利用对河流水质的过程与机制, 对科学实施太湖富营养化治理意义重大.
在分析太湖流域土地利用类型与受纳水体关系的技术方面, 目前应用较多的是基于缓冲区尺度来分析与河流水质的关系.如於梦秋等采用河流上游半圆形缓冲区提取土地利用[17], 高斌等采用圆形缓冲区提取站点周边土地利用类型来分析其对水质的影响[18].子流域尺度下的土地类型能更好地反映污染物产、汇、集的完整过程[19], 更充分地解释与预测土地利用对河流水质的影响[5, 20].因此, 基于子流域尺度下土地利用与水质之间的关系构建更精准, 也能进一步完善土地利用类型对水质影响的科学认知体系.土地类型的精准分类也十分重要.太湖平原河网区不同于典型的山区流域, 人类对水体的利用率高, 完全自然状态的湿地极少, 多数情况下湿地成为了人类生活所产生污染物的“储存池”.如一些高污染的支流水系汇成的河流, 依傍居民区存在的闭塞坑塘[21], 过度饲养或废弃的鱼塘等湿地, 污染往往十分严重[22].
不同土地类型面积占比之间的相互关联会扭曲统计分析并产生潜在的误导性结果, 导致污染物与土地类型间的多元回归的性能较差[23].偏最小二乘回归分析方法融合了主成分分析和多元线性回归优点[24], 可以更直观有效地定量分析流域污染的来源.采用该方法, 本文选择太湖西岸乌溪港流域为研究对象, 利用遥感影像解译了流域土地利用类型, 结合河道水质监测, 分析了河道营养盐及其相关水质指标与子流域土地利用的关系, 探究了河流水质对土地利用的响应机制, 以期为平原河网区水污染控制提供科学依据.
1 材料与方法 1.1 研究区域概况乌溪港流域位于宜兴市南部(119°41′~119°53′E, 31°09′~31°17′N), 属于北亚热带季风区气候, 四季分明、温和湿润且雨量充沛[17].流域面积为180.44 km2, 有着发达的工业与旅游业, 土地开发利用强度高, 工农业及生活污染物排放量大, 环境污染和生态退化现象突出[17], 是太湖湖西重污染控制区[25].乌溪港河是宜兴市境内重要的入太湖河流[26], 河段长22.77 km, 发源于丘陵山区, 流经油车水库、居民区, 汇入西太湖(图 1).
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图 1 乌溪港流域及子流域土地利用情况示意 Fig. 1 Land use in sub-basins and Wuxi River basin |
本研究区共设9个水质监测点(图 1), 其中R代表设置在河段的监测点, Y代表设置在水库的监测点.上游山区共设5个监测点, 记为R1、R2、R3、Y和R4.下游平原河网区设置4个监测点, 记为R5、R6、R7和R8.其中R5处河段两岸是水泥厂, R6处河段两岸是集中分布的居民住宅区, R7处河段在莲花荡湿地下游, R8则靠近太湖.下游平原河网区河段均有通航.
2019年10月至2020年9月, 对9个监测点进行了为期1 a的逐月水质监测.测定指标包括总氮(TN)、溶解性总氮(DTN)、氨氮(NH4+-N)、硝态氮(NO3--N)、亚硝态氮(NO2--N)、总磷(TP)、溶解性总磷(DTP)、溶解性反应活性磷(DRP)、溶解性有机碳(DOC)、高锰酸盐指数、浮游植物叶绿素a(Chl-a)和浊度(Turb).
TN和DTN采用碱性过硫酸钾消解和紫外分光光度法测定[27], 测定波长为210 nm; TP和DTP采用碱性过硫酸钾消解和钼锑抗显色分光光度法测定[27], 测定波长为700 nm, 测定仪器均为津岛UV-2600型分光光度计.NH4+-N、NO3--N、NO2--N和DRP浓度采用荷兰Skalar公司的SAN++流动分析仪光度法测定.DOC浓度采用岛津TOC仪测定.高锰酸盐指数采用高锰酸钾氧化还原滴定法测定. Chl-a采用热乙醇提取、分光光度法测定[28].其中TN与DTN之差定义为颗粒态氮(PN), TP与DTP之差则定义为颗粒态磷(PP).Turb采用YSI公司的EXO多参数水质仪现场测定.
1.2.2 土地利用类型数据利用2019年研究区的遥感影像, 解译得到该区域的土地利用类型.土地利用类型共分为11种, 分别为林地、建筑用地、水田、旱地、果园、河流、水库、坑塘、鱼塘、草地和其他用地(图 1).其中, 水田、旱地和果园均属于农业用地; 河流、水库、坑塘和鱼塘用地均属于水域用地.
1.2.3 子流域数据基于30 m精度的DEM数据, 利用ArcGIS 10.4软件的水文分析模块以9个监测站点为基准, 进行提取得到9个子流域(图 1).
1.3 统计分析采用单样本Shapiro-Wilk检验所有水质参数的正态性.若满足正态分布, 则采用单因素方差法(ANVOA)分析各监测点水质在P=0.05显著性水平上的季节与空间变化差异; 若不满足正态分布, 则采用Kruskal-Wallis法分析.
采用偏最小二乘回归分析(PLS)法, 克服传统回归方法中数据共线性影响的缺点.以各土地类型的面积占比作为自变量, 水质参数作为因变量, 根据交叉有效性系数Q2>0.097 5来确定提取的主成分, 建立水质参数与各土地类型间的定量关系.当RXcum2(主成分对自变量的累积解释能力)、RYcum2(主成分对因变量的累积解释能力)和Qcum2(累积交叉验证平方系数)的值大于0.5, 并通过200次置换检验时, 表明回归结果是可靠的[29].回归结果中的回归系数(RC)的正、负代表了自变量与因变量的正、负相关性; 变量投影重要性指标(VIP)用来描述自变量对因变量的解释能力, 值越大自变量对因变量的解释能力越强, 一般认为VIP>1的变量具有统计学意义[30, 31].
数据处理采用Microsoft Excel 2016、SPSS 25.0、Origin 9.1以及Simca 14.1完成.
2 结果与分析 2.1 土地利用类型结构图 2为乌溪港流域子流域不同土地利用类型的面积占比情况.从中可知, 林地是乌溪港流域最主要的土地利用类型, 占流域总面积的55%以上.农业用地次之, 占流域总面积的17.82%以上.第三位是建筑用地, 占流域总面积的12.90%.水域用地、草地和其他用地面积较少, 分别占流域总面积的4.40%、3.52%和6.60%.
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图 2 乌溪港流域子流域不同土地利用类型的面积占比情况 Fig. 2 Proportion of land use area in each sub-basin in the Wuxi River basin |
土地利用类型在空间分布上存在显著差异.上游R1、R2和R3对应的子流域中仅有少量错落分布的农村居民用地, R2对应子流域首次出现少量旱地, R3对应子流域首次出现少量水田, 除林地外其他类型的土地面积占比之和最大不足13%, 土地类型组成简单.到Y对应的子流域中, 主要表现为水库用地的面积占比增加10%和林地的面积占比减少8%, 其他土地类型面积占比变幅不足4%; R4对应的子流域中, 人类活动较频繁的建筑用地和农业用地[18, 32]分别增加了仅2.27%和3.58%, 除林地外其他类型的土地面积占比不足15%, 人为干扰程度相对较小.到下游平原河网区, 各子流域基本包含了所有土地类型.随着林地面积占比的减少, 人为干扰较大的农业用地与建筑用地面积占比大幅增多, 其中建筑用地由上游稀疏分布的民房转变为集中分布的成片居民区.自R5对应的子流域开始, 建筑与水田用地面积占比均超过10%; R6对应子流域开始出现鱼塘用地; R7和R8子流域的建筑用地面积超过林地, 成为占比最大的土地利用类型, 其面积占比分别为35.74%和26.98%.
土地利用类型的空间分布特征总体表现为上游山区以林地为主(其面积占上游区域的83.86%), 土地类型组成简单; 下游平原河网区农业、建筑和水域用地大幅增多, 土地类型组成复杂.这与已有学者利用2009年遥感影像解译出的该流域土地类型结构的分析结果差异不大[17], 说明10年间土地利用类型在空间分布上变化不显著.
2.2 水质特征分析如图 3所示, 乌溪港水体的各项水质指标(TN、DTN、TP、DTP、DOC、高锰酸盐指数和Chl-a)浓度在空间分布上存在显著差异(P < 0.05).在上游R1、R2、R3、Y和R4监测点处的TN、DTN、TP、DTP、DOC、高锰酸盐指数和Chl-a浓度波动不大, 均处于较低水平, 年均值分别为1.47、1.37、0.029、0.016、1.49、1.47和5.35×10-3 mg·L-1.在下游平原河网区各河段水体的TN、DTN、TP、DTP、DOC、高锰酸盐指数和Chl-a浓度均处于较高水平, 年均值分别为3.18、2.66、0.309、0.067、3.20、3.95和1.90×10-2 mg·L-1.其中各项水质指标浓度从下游从R5监测点处开始大幅升高, R6处基本达到最大, 到莲花荡下游的R7和入湖口附近R8处其浓度稍有降低.R6处水体TN、DTN、TP、DTP、DOC、高锰酸盐指数和Chl-a浓度的年均值分别为4.12、3.30、0.469、0.080、3.62、4.16和3.61×10-2 mg·L-1.与土地类型空间分布特征一样, 上下游水体各项水质指标浓度分布也存在明显的分界.下游平原河网区各项水质指标浓度均显著高于上游, 以TP和Chl-a浓度的差异最为显著.
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图 3 乌溪港各断面水质指标年均浓度空间变化 Fig. 3 Spatial variations in the average annual water quality measures in the Wuxi River basin |
水质的季节变化在空间分布也上存在显著差异(P < 0.05, 图 4).从空间上看, 下游平原河网区水体的TN和TP浓度在4个季节都显著高于上游.从变化规律上看, 上游与下游水质的季节变化存在一定差异, 下游水体与太湖湖区水体的季节变化[33]更具有一致性.对TP来说, 上游季节差异不明显, 下游则表现出冬春高、夏秋低的特征.而对TN浓度来说, 上游水体表现出冬夏高、春秋低的特征, 下游表现出的冬春高、夏秋低的特征, 下游与太湖及太湖上游大浦河与殷村港水体TN的季节变化规律一致[34, 35].
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图 4 乌溪港上下游水体TN和TP浓度季节变化 Fig. 4 Seasonal changes in TN and TP concentrations in the Wuxi River basin |
由表 1不同土地利用类型与水质指标的偏最小二乘回归结果可知, 旱地、建筑用地和林地的面积占比与各形态的氮、磷和有机质浓度的变量投影重要性值(VIP值)均大于1, 表明其土地利用类型是影响河流水质变化的重要因素.其中旱地和建筑用地的面积占比与各形态氮、磷和有机质浓度的回归系数(RC)为正值, 表示随着他们面积占比的增加, 河道相应水质指标的浓度会随着升高, 说明旱地和建筑用地是导致河道相应水质指标升高的主要原因.林地的面积占比与各形态氮、磷和有机质浓度回归系数为负值, 表示林地的面积占比越大, 河道相应水质指标浓度越低, 说明林地面积占比的增大能显著降低河道相应水质指标的浓度.果园NH4+-N、DTP、DRP、DOC、高锰酸盐指数和Chl-a的变量投影重要性值大于1, 其相应的回归系数也是正值, 表明果园面积占比的增加也会导致河道营养盐浓度升高.
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表 1 变量投影重要性(VIP)及模型拟合效果1) Table 1 Variable influence on projection(VIP)and model fitting effects |
其他土地类型中能显著影响河流水质的均来自水域用地, 水域用地中不同类型的水体对水质的影响存在差异(表 1).对于氮来说, 河流与水库面积占比的增加能明显降低水体中DTN和NO3--N浓度; 坑塘与鱼塘面积占比的增加则分别导致水体中NO3--N和NH4+-N浓度升高.对磷来说, 河流与鱼塘面积占比的增加会导致水体中DTP和DRP浓度的升高; 坑塘面积占比的增加则导致水体中PP浓度的升高.对于碳(DOC)与高锰酸盐指数来说, 鱼塘和河流用地面积占比的增加均会导致其浓度升高.此外, 鱼塘面积占比的增加也会导致水体Chl-a浓度的升高.
3 讨论 3.1 水域用地对河流水质的影响在水域用地对河流水质影响研究中, 大多数学者将河流、水库、坑塘和鱼塘等水体均归为水域用地, 将其作为整体进行分析对河道水质的影响情况, 其结果常常存在差异或者没能得到充分重视.如王竹等[36]在研究秦皇岛水质时空分布特征及归因分析时发现, 水域用地与水质污染指标(TP、NH4+-N和高锰酸盐指数)呈负相关关系, 曹芳芳等[37]在研究新安江流域土地利用结构对水质的影响时则发现水域用地对水质污染指标(TN、TP、NH4+-N和高锰酸盐指数)起到“源”的作用, 也有部分学者经研究后发现水域用地对水质并无显著影响或者因水域用地面积占比太小不足以影响水质而不予考虑[38, 39].太湖平原河网区临近太湖, 地势平坦和水网交错, 河网密度高达3.2 km·km-2[40], 水域用地十分重要, 水资源开发利用率极高[41], 不同用途的水体性质存在不同, 所以细化水域用地类型, 探究每种水域用地对河道水质的影响, 是精准管控水污染治理的前提条件.
本研究通过细化水域用地后分析发现, 湿地型的水域用地显著影响河流水质(表 1).不同性质的湿地水体对河道水质的影响程度与方向存在差异.河流与水库面积占比的增加能显著降低水体中DTN和NO3--N浓度, 坑塘与鱼塘面积占比的增加则分别导致水体中NO3--N和NH4+-N浓度升高(表 1).对磷来说, 河流与鱼塘面积占比的增加会导致水体中DTP和DRP浓度的升高, 坑塘面积占比的增加则导致水体中PP浓度的升高(表 1).
整体上, 湿地型水域用地面积占比的增加与河道营养盐增高成正比, 表现出恶化水质的作用(表 1).这与高斌等[18]在研究太湖平原地区不同土地利用类型对水质影响时, 发现水域用地(整体)对河道水质影响不大的结果不同.其结果与曾远等在调查中发现平原河网区的水塘和沟汊等水域用地对氮磷有较强的截留、净化及缓冲能力的结果也不同[42].湿地型水域利用方式, 像坑塘和河流等, 对磷而言, 较少起到湿地净化的作用.这主要与太湖平原河网区存在了高密度的人口与工业, 土地的开发利用率极高有关[43].在这种地区, 丰富的水产养殖、依傍居民区存在的坑塘以及企业的沿河分布等使得湿地型水体受人为干扰非常强, 外源污染严重, 营养盐含量很高.从对居民门口坑塘的一周年水质监测结果可知, 坑塘TN浓度范围0.59~3.18 mg·L-1, 均值为1.12 mg·L-1, TP浓度范围0.037~0.402 mg·L-1, 均值为0.099mg·L-1, 坑塘水体氮、磷浓度污染相对较高.这些水体流动更新慢和水力滞留时间长, 营养盐进入水体后, 大多沉积到底泥中无法排出, 会在水体内不断蓄积[44].像坑塘这种较浅的水深会导致底泥易受到风力扰动等的影响, 使得水-沉积物之间物质交换较为充分, 内源磷不断释放到水体中, 加剧水体污染.此外, 水体中蓝藻水华的腐烂分解也会加剧内源磷释放.蓝藻水华降解一方面自身释放大量磷, 另一方面刺激污染重的底泥向水体释放内源磷, 加快水体磷的补给, 使其水质一直维持在高污染状态[45].这些污染较重的湿地型水体中又几乎没有沉水植物等能净化水质能力强的大型植物, 故很难起到湿地的净化作用.
在管理层面上, 水域用地保护和监管难度大是其成为高污染的主要原因.在太湖流域鱼塘用地总面积高达230 000 hm2[46], 但其养殖的规范管理难以统一管控, 高密度和高强度等不合理的养殖模式, 造成水体污染比较严重[47, 48].太湖流域存在着较多以个体方式经营的鱼塘[22], 一旦经营不善或者其他原因, 鱼塘极易被弃之不管, 加剧水体污染, 对河道以及太湖水质污染带来巨大的风险.如图 5为鱼塘水体TN和TP为期1 a的逐月监测数据.可知, 自然状态下鱼塘(F1)的氮、磷浓度均不高.人工饲养状态下的鱼塘(F2)、虾塘(F3前半段)的氮、磷浓度较高, 比2014年太湖健康状况报告显示的TN(1.85 mg·L-1)和TP(0.068 mg·L-1)浓度也高很多.当鱼塘废弃时(F3后半段), TN浓度最高可达10.63mg·L-1, TP为1.73mg·L-1, 是养殖状态下浓度的2~3倍, 鱼塘成了高污染物存储区, 即水域用地不再发挥湿地的净化作用.
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图 5 不同用途的鱼塘TN和TP浓度月变化 Fig. 5 Monthly changes in TN and TP concentrations in fishponds with different management |
考虑到平原河网区丰富的水网密度、开发程度强以及靠近太湖入湖口的关键位置, 湿地型水域用地必须作为营养盐面源污染管控的重点区域.应以细化分类湿地型水域用地为前提, 区别管理监督不同性质的水体, 提升其自净能力, 降低营养盐蓄积, 才能够逐步降低平原河网地区河道营养盐居高不下的局面.
3.2 平原河网区的土地利用对水质的影响平原河网区的土地管控与修复是河流水质面源污染控制核心.河流上下游水质状况存在明显的分界(图 3), 下游平原河网区的水体污染情况十分严峻, 其碳、氮和磷等营养盐浓度远远高于上游, 相对于太湖管控的水质来说, 更是质的增高.平原河网区成了河水重污染的巨大缓冲库, 使得在上游无论实施怎样严格的保护与治理措施, 一旦河道流经平原河网区后, 河道营养盐浓度等水质都处于相对严重污染的状态.此时, 仅仅采用源头保护的治理方案, 对入湖水质的提升贡献不大.加之下游水体与太湖湖区水体更为一致的季节变化(图 4), 充分表明, 平原河网区河道治理应是太湖流域面源治理关注的重点.
一个子流域中同样的土地利用类型比例, 污染高的土地类型距离河岸越近, 影响越大.表 2为各监测点水体中NH4+-N/NO3--N情况.可知在R6处的NO3--N/NH4+-N的比值最大, 为0.35, 表明此处水体受人类生活污染影响最强[49].虽然在R6对应的子流域处, 与人为活动密切相关的建筑用地面积占比不是最大(图 2), 但其两岸是集中分布的居民住宅, 建筑用地区域靠河更近, 生活污染物直接排入水体, 使得R6处污染最严重.由此说明, 紧邻河岸的土地类型对河流水质的影响更大.
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表 2 各监测点水体中NH4+-N/NO3--N情况 Table 2 Conditions of NH4+-N/NO3--N in water at each monitoring point |
平原河网区沿河分布了高强度与高密度农业与建筑用地[50], 而能起到净化水质的林地面积又偏少, 平原河网区的主干河道成了高污染水体.支流水系的污染会增加干流水体污染的风险, 进而导致干流高污染水体陷入难以自净的恶性循环中.水系越发达、支流越多, 河水污染越严重.若要从根本上阻断污染源, 净化河流水质, 则需要从严格控制滨河建筑用地发展、提高滨河城镇的营养盐自净能力, 改善人-河污染矛盾的角度考虑管控策略与生态保护途径.
相关研究表明, 太湖流域在2000~2005年经历了以建筑用地急剧扩张、农业用地锐减和林地小幅减少为特征的土地利用结构重大变化, 形成了以建设用地、农田与林地为优势的景观类型特征[51], 这可能会使得太湖入湖河道的营养盐污染负荷急剧增大.本研究利用乌溪港流域2019年遥感影像解译出的土地类型分布状况与已有研究利用2009年遥感影像解译出的该流域土地类型结构的结果基本一致[17], 表明太湖流域土地利用类型变化不显著.即在太湖流域特别是下游平原河网区对河流水质污染起决定性作用的建筑用地和农业用地变幅不大仍为主要用地类型, 流域面源污染得不到根本的改善[52], 河道水质污染问题依旧突出.又随着社会与经济的快速发展, 给太湖流域带来了较大的企业聚集度和人口密度[41], 单位面积上的面源污染加剧, 入湖河道营养盐负荷难以显著下降.
3.3 平原河网区的河道通航对水质的可能影响在高污染源强的背景下, 平原河网区河道的通航也会加剧水体污染.表 3为各监测点的浊度与颗粒态氮、磷的占比情况, R5处经常看到货船.从中可知, 一旦通航, 水体浊度与颗粒态氮、磷的占比就变得非常高, 尤其是下游水体中的磷70%以上都是以颗粒态存在.河道这种长期不稳定的高浑浊状态, 既会削弱河流本身的自净能力, 又会导致底泥的再悬浮, 从而增加内源释放[45], 导致水质恶化, 入湖负荷很难下降.尤其对于磷这种相对保守的元素, 在浅水湖泊的滞留系数高, 一旦进入太湖, 极易在湖泊中累积, 极大增加对太湖的富营养化的潜在危险[13].这也是平原河网区水质污染严重且难以降低的主要原因.
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表 3 各监测点浊度与颗粒态氮、磷占比情况 Table 3 Turbidity and the proportion of nitrogen and phosphorus in particles at each monitoring point |
对河道通航的问题, 应设法控制其污染物扩散.对于污染严重的河道来说尤其是西部的入湖河道, 要严格控制航运的规模、船只航运时间及载重等.通过优化航线, 保留部分河道作为集中航运的地方, 而对于支流或小河流来说, 则应对重载船只管控.在通航河段, 可以通过一些水利工程, 如疏浚、深挖河道等来削减悬浮物浓度, 进而降低航运给平原河网区河道营养盐居高不下带来的贡献.
4 结论(1) 平原河网地区, 不同土地类型的占比情况与河流水质联系紧密.旱地及建筑用地占比高低是影响河道氮、磷、有机碳及Chl-a等水质指标最主要的用地类型, 果园也会增高河道的水质指标, 林地则能起到净化水质的作用.
(2) 平原河网地区湿地型水域用地的不同利用和管理状况对其营养盐效应影响很大.对氮来说, 河流与水库面积占比的增加能显著降低水体中DTN和NO3--N浓度, 坑塘与鱼塘面积占比的增加则分别导致水体中NO3--N和NH4+-N浓度的升高; 对磷来说, 河流与鱼塘面积占比的增加会导致DTP浓度的升高, 坑塘面积占比的增加则导致水体中PP浓度的升高; 鱼塘面积占比的增加也会导致水体Chl-a浓度的升高.
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