青藏高原湖泊水环境特征及水质评价

引用本文

刘智琦, 潘保柱, 韩谞, 李刚, 王韬轶. 青藏高原湖泊水环境特征及水质评价[J]. 环境科学, 2022, 43(11): 5073-5083.

LIU Zhi-qi, PAN Bao-zhu, HAN Xu, LI Gang, WANG Tao-yi. Water Environmental Characteristics and Water Quality Assessment of Lakes in Tibetan Plateau[J]. Environmental Science, 2022, 43(11): 5073-5083.

青藏高原湖泊水环境特征及水质评价

刘智琦, 潘保柱, 韩谞, 李刚, 王韬轶

西安理工大学西北旱区生态水利国家重点实验室, 西安 710048

收稿日期: 2021-11-08; 修订日期: 2022-03-08

基金项目: 国家自然科学基金优秀青年科学基金项目(51622901)

作者简介: 刘智琦(1997~), 男, 硕士, 主要研究方向为湖泊水环境评价, E-mail: l646245587@163.com

通信作者: 潘保柱, E-mail: zhuzipan@xaut.edu.cn

摘要: 湖泊是青藏高原地区重要的水资源和生物栖息地, 由于气候和地形等自然因素及人为因素的双重影响, 湖泊水环境面临着愈加严峻的问题与挑战.为明确青藏高原湖泊水质现状、分布规律、水质主要特征因子和影响水质的重要因素, 于2020年夏季(7~8月)和秋季(10~11月)对青藏高原12个典型湖泊水环境进行调查研究, 根据野外采样实测和室内实验检测数据综合分析显示：①青藏高原典型湖泊两个季节的多项理化参数在时空分布上均有差异, 基本呈现出夏季高于秋季, 西藏地区湖泊高于青海地区湖泊的规律; ②盐度(salinity)为青藏高原典型湖泊水质的主要特征因子; ③湖泊富营养化指数时空分布差异较小, 基本分布在贫营养到中营养等级之间.湖泊水质综合指数时空分布差异较大, 湖泊水质等级随盐度分区的升高由“中等”下降至“极差”, 秋季湖泊水质优于夏季; ④青藏高原湖泊水质的时空差异主要受控于降雨、蒸发浓缩和人类活动等因素影响.本研究可为青藏高原水环境保护和改善高原水生态系统的相关研究提供科学依据.

关键词: 青藏高原水质综合评价时空分布特征因子影响因素

Water Environmental Characteristics and Water Quality Assessment of Lakes in Tibetan Plateau

LIU Zhi-qi , PAN Bao-zhu , HAN Xu , LI Gang , WANG Tao-yi

State Key Laboratory of Eco-hydraulics in Northwest Arid Region of China, Xi'an University of Technology, Xi'an 710048, China

Abstract: Lakes are an important water resource and biological habitat in the Tibetan Plateau. Owing to the combined influence of climate, topography, and other natural factors as well as human factors, the water environment of the lakes on the Tibetan Plateau is facing more and more severe problems and challenges. To clarify the present status, distribution pattern, main characteristic factors of water quality, and important factors affecting the water quality of lakes on the Tibetan Plateau, the water environment of 12 typical lakes on the Tibet Plateau was investigated in summer (July-August) and autumn (October-November) in 2020. The field sampling and laboratory test data comprehensive analysis showed that: ① several physical and chemical parameters of typical lakes on the Tibetan Plateau differed in spatiotemporal distribution. ② Salinity was the main characteristic of water quality in the typical lakes on the Tibetan Plateau. ③ The spatiotemporal distribution of lake eutrophication index showed little diversity and basically ranged from poor nutrition to moderate nutrition. The spatial and temporal distributions in the lake water quality index (WQI) were significantly different. The lake WQI grade decreased from "Moderate" to "Very poor" with the increase in salinity area, and the lake water quality in autumn was better than that in summer. ④ The spatiotemporal differences in lake water quality on the Tibetan Plateau were mainly controlled by precipitation, evapoconcentration, and human activities. This study will provide scientific basis for water environment protection and improvement of water ecosystems on the Tibetan Plateau.

Key words: Tibetan Plateau water quality assessment spatiotemporal distribution characteristic impact factors

湖泊水质变化是一项广受世界各国和学术界关注的湖泊环境演变的重要研究主题^[1].作为陆地水圈的重要组成部分和自然界水循环过程的参与者^[2], 湖泊不仅是揭示气候^[3]、环境^[4]和水文^[5]变化的重要信息载体, 还是维系人类生存和发展的重要自然资源, 在维护物种和环境及生态安全等方面发挥着不可忽视的作用^[6].

我国湖泊数量众多, 种类丰富且分布广泛, 是地表生态系统重要的淡水储备^[7~9]和社会经济发展的支持者^[10].然而由于湖泊水循环时间尺度长, 生态系统脆弱性高, 人类经济发展对湖泊水资源依赖性强等特点, 导致以酸化^{[11, 12]}、富营养化^[13~16]和有机物污染^{[17, 18]}为典型的湖泊水质污染问题日益加剧^[19~21].因此湖泊的水质研究对保障经济和生态的健康发展具有重要意义^[22].

青藏高原位于亚洲大陆中部, 自然资源丰富, 是地球上一个独特的生态环境地区.青藏高原是世界上面积最大和湖泊分布最广的高原, 也是世界上最大的高海拔内陆湖区, 包含超过32000个湖泊系统^[23], 湖泊主要由降水、积雪和冰川融化补给, 对全球变暖非常敏感^[24].因其独特的地理和气候条件, 青藏高原上湖泊的类型和功能丰富多样, 除了重要水资源和生物栖息地的提供外, 部分盐湖蕴含着大量的盐矿产资源^[25].同时, 分布广泛的湖泊也造就了青藏高原大面积的高寒湿地群, 仅青海和西藏两省区的湿地面积就占到了我国湿地总面积的10%^[26].但由于高原极端的环境条件(高海拔和强太阳辐射)和湖泊营养结构的单一, 使得高原湖泊生态系统对环境的变化较传统湖泊生态系统而言更加敏感^[27].近年来, 在全球变暖和人类活动频率加剧的背景下, 青藏高原出现了高原湿地退化污染、湖泊污染和冰川融化等不可忽视的生态环境保护问题^{[28, 29]}.

目前对于青藏高原湖泊的调查研究不在少数, 李承鼎等^[30]于2009~2010年对西藏34个湖泊水体中离子分布进行了分析; 闫露霞等^[31]于2016年对青藏高原33个湖泊水质变化和驱动因子进行了分析和探寻.但是, 目前湖泊受到湖泊类型和地理条件制约, 现有的研究以多湖泊水化学类型和离子组成或是单湖泊及周边水域水质监测和分析为主^[30~34], 在湖泊多项基础水体理化指标的综合评价和高原湖泊富营养化方面研究较为薄弱.本文通过对青藏高原上湖泊海拔、面积、湖泊类型和水资源补给模式等多项指标参数的筛选后选取出12个典型湖泊对青藏高原不同类型湖泊水质进行多方面的检测分析以及综合评价, 并分析影响湖泊水质的关键因子, 以期对今后在青藏高原不同类型湖泊的相关研究提供有效参考和环境背景信息.

1 材料与方法 1.1 研究区域概况

青藏高原平均海拔4 000~5 000 m^{[35, 36]}, 湖泊总面积约占全国湖泊总面积的51.4%^[23], 有“亚洲水塔”^[37]和“第三极”^[38]之称.湖泊类型以咸水湖和盐湖为主^[39].由于该地区受到人类活动干扰较少, 并且湖泊多为内陆封闭型湖泊, 因此该区的湖泊完整地记录了其实际地表水环境和水质信息.

1.2 样品采集与测试 1.2.1 样品采集

分别于2020年夏季(7~8月)和秋季(10~11月)对青海和西藏12个湖泊水体进行系统的野外考察和采样(图 1和表 1).每个湖泊样点数量及位置布设依据湖泊面积而定, 所设采样点都远离河口与岸边, 所采水样均为0~5 cm表层湖水.样品采集时戴一次性无粉芦荟手套, 采样时将预先用超纯水清洗过的聚乙烯瓶用湖泊水体冲洗3次后装取湖泊表层水样, 为减少储存期间的污染, 所有水样收集后均冷藏在培养箱(4℃)中, 然后快递至实验室冷藏室待分析.

图 1 青藏高原调查湖泊分布示意 Fig. 1 Distribution of lakes in Tibetan Plateau

表 1 青藏高原调查湖泊基本信息 Table 1 Basic information of lakes in Tibetan Plateau

湖泊编号	湖泊名称	纬度(N)	经度(E)	海拔/m	湖泊面积/km²	湖泊类型	主要补水方式	样点数量
CN	措那湖	32°04′34″	91°25′43″	4 800	190.66	外流型	地表径流	10
SL	色林错	31°45′9″	89°20′27″	4 530	2 391.56	封闭型	地表径流	14
LG	拉果错	32°1′42″	84°09′11″	4 508	96.53	封闭型	冰雪融水和泉水	6
ZB	扎布耶茶卡	31°30′30″	84°03′01″	4 429	359.72	封闭型	冰雪融水和地表径流	6
ZR	扎日南木措	30°53′26″	85°22′58″	4 613	1 008.46	封闭型	湖面降水和地表径流	10
XC	小柴旦湖	37°28′55″	95°31′32″	3 216	92.35	封闭型	地表径流、泉水和地下水	5
AL	阿拉克湖	35°35′9″	97°09′20″	4 099	36.59	外流型	地表径流	5
CK	茶卡盐湖	36°42′0″	99°06′36″	3 100	108.49	封闭型	泉水补给	5
TS	托素湖	37°07′07″	96°58′07″	2 808	151.42	封闭型	地表径流	7
GN	岗纳格玛错	34°19′8″	98°37′18″	4 200	32.03	外流型	地表径流	5
DG	冬给措纳湖	36°16′57″	98°41′08″	4 082	247.44	外流型	地表径流	8
QH	青海湖	36°54′35″	100°13′17″	3 196	4 345.92	外流型	地表径流和湖面降水	18

表 1 青藏高原调查湖泊基本信息 Table 1 Basic information of lakes in Tibetan Plateau

1.2.2 指标检测

采用美国多参数水质检测仪(YSI ProPlus, YSI)对总溶解性固体(TDS)、盐度(salinity)、电导率(EC)、溶解氧(DO)和pH值等指标在野外进行现场实地测量, 浊度(Turb)采用美国哈希便携式浊度仪(2100P, HACH)原位测量, 透明度(SD)使用常用透明度盘测量.采集后的湖泊水样经过NaOH-K₂S₂O₈消解后用比色法测定其中的总氮(TN)和总磷(TP); 用孔径0.45 μm硝酸纤维滤膜过滤水样后测定以下指标：正磷(PO₄^3-)、氨氮(NH₄⁺-N)、硝氮(NO₃^--N)、亚硝氮(NO₂^--N)、硅(Si)、总溶解氮(TDN)、总溶解磷(TDP)、叶绿素(Chla)、碱度(ALK)、硬度(hardness)和化学需氧量(COD)等, 以上指标的测定方法见文献[40].采用离子色谱(ICS-1100, Thermo Scientific Dionex, USA)测定水样中主要阳离子(K⁺、Ca²⁺、Na⁺、Mg²⁺)浓度和主要阴离子(Cl^-、SO₄^2-)浓度, HCO₃^-和CO₃^2-离子浓度通过酸碱滴定法测定.由于本研究选取的12个湖泊中有部分湖泊存在硼酸盐含量较高现象, 单纯的酸碱滴定法无法去除盐度较高湖泊卤水中硼酸盐的影响^[41].因此本研究采用直接酸碱滴定法结合硼酸盐校正法检测硼酸盐含量较高的湖泊水体中的HCO₃^-和CO₃^2-离子^[42].水样指标检测后取平均值作为该湖泊的水样数据.

1.3 水质评价方法 1.3.1 TLI指数

为了对本研究的12个湖泊进行全面的水质分析评价, 本文采用了综合营养状态指数(TLI指数)^[43]和水质质量指数(WQI指数)^[44]两项综合性的水质标识指数对所测得的理化指标进行了计算处理, 水质评价标准参照《地表水环境质量标准》(GB 3838-2002).虽然TLI和WQI都是用来表示水质情况的综合性指数, 但TLI指数中生物类指标(叶绿素a)所占的比例较大, 与湖泊富营养化状况密切相关.WQI是较为均衡全面的综合性指数, 可解析水体主要污染因子, 定量评价污染程度.两项指数相结合能够使得本研究水质评价结果更客观及全面.根据TLI指数值将湖泊营养状态分为5个等级：TLI(Σ)＜30为贫营养, 30≤TLI(Σ)＜50为中营养, 50≤TLI(Σ)＜60为轻度富营养, 60≤TLI(Σ)＜70为中度富营养, TLI(Σ)≥70为重度富营养. 根据WQI指数评分将水质分为5个等级：优秀(0~20)、良好(21~40)、中等(41~60)、差(61~80)和极差(81~100), 分别对应于GB 3838-2002中的Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ和Ⅴ类水体, 本研究中的环境参数的标准浓度即为GB 3838-2002中地表水环境质量标准基本项目标准限值.

TLI指数的计算公式为：

式中, m为参与综合富营养化评价的主要参数个数; W_j为第j 种参数的营养状态指数的相关权重; TLI(j)为第j种参数的营养状态指数.

各营养状态计算指数公式为：

由于该评价方法是以Chla为基准参数计算, 所以第j种参数归一化的相关权重计算公式为：

式中, r_ij为第j种参数与Chla的相关系数.本研究选取的水质参数为Chla、TP、TN和SD.

1.3.2 WQI指数

WQI指数的计算公式为：

式中, WQI_i为参加综合水质标识指数评价的第i项指标; C_i为第i项指标的浓度; C_{i, k}为第i项指标第k级的正常浓度; C_{i, k+n}为第i项指标第k+n级的正常浓度; n为第i项相同标准值的个数; I_{i, k}为第i项指标评价的k个指标值.

1.4 数据分析

采用Origin 2018绘制理化指标浓度散点图和离子Piper图; 聚类分析、相关性分析和主成分分析在IBM SPSS Statistics(SPSS 25.0)和R-studio软件中完成.

2 结果与分析 2.1 湖泊水化学类型及离子组成

湖泊水化学类型特征在一定程度上体现了降雨量、植被覆盖率和人类活动等重要因素对湖泊的影响^[45].由于地理位置和气候的特殊性, 青藏高原湖泊的演化遵循着淡水湖-盐湖-干盐湖的规律^{[28, 46]}.从Piper图中可以得出(图 2), 本研究的多数湖泊均位于Piper图中的C区, 表明多数湖泊水化学类型为Na(K)-Cl(SO₄)型, 属于湖泊演化的后期阶段; 青海地区的岗纳格玛错和冬给措纳湖位于Piper图中的D区, 湖泊水化学类型为Na-HCO₃型, 处在湖泊演化阶段的初期; 西藏地区的措那湖主要位于Piper图中的A区, 湖泊水化学类型属于Ca(Mg)-Cl(SO₄)型, 处于湖泊的中期演化阶段.

图 2 青藏高原湖泊两季度平均离子浓度Piper图 Fig. 2 Piper diagram of average ion concentrations in lakes of the Tibetan Plateau

2.2 湖泊水体理化指标时空分布

水质参数能够精确直观地反映出水体水质的现状, 不同的理化指标能体现出水体的各项水质特征的差异, 同时理化指标间也存在联系.如TP与Chla虽为分别偏向表征水体水质的化学类指标和生物类指标, 但磷作为水体中植物和藻类所必要的营养元素与其产生的叶绿素具有不可分割的联系.两季度各个湖泊水体理化指标如表 2, 湖泊水体理化指标在时间分布上存在差异.除扎日南木错与小柴旦湖外, 其余湖泊水体中Chla含量在夏季(7~8月)均高于秋季(10~11月), 季节上盐度的差异较小.此外, TP、NH₄⁺-N和PO₄^3-等理化指标浓度均显示出夏季高于秋季的规律, 除拉果错外其余湖泊COD浓度呈现相同规律且差异显著.DO浓度变化较特殊, 所有湖泊均呈现秋季含量高于夏季的规律.

表 2 青藏高原两季度湖泊水体理化指标含量¹⁾ Table 2 Listing of concentration of water physicochemical indexes in Tibetan Plateau in two seasons

调查月份	湖泊编号	TN/mg·L^-1	TDN/mg·L^-1	TP/mg·L^-1	TDP/mg·L^-1	NH⁺₄-N/mg·L^-1	NO^-₃-N/mg·L^-1	NO^-₂-N/mg·L^-1	PO^3-₄/mg·L^-1	SD/m	DO/mg·L^-1	pH	Turb/NTU	Chla/μg·L^-1	COD/mg·L^-1	盐度/‰	TDS/g·L^-1
	CN	1.84±0.33	1.28±0.30	0.08±0.02	0.02±0.01	0.17±0.10	0.01±*	0.01±*	0.01±*	2.99±1.14	4.47±0.34	8.78±0.15	2.66±2.15	13.67±5.02	33.45±16.09	0.28±0.03	0.38±0.02
	SL	2.89±0.15	2.28±0.19	0.08±0.02	0.07±0.04	0.71±0.26	0.02±*	0.02±0.01	0.02±*	3.04±0.39	4.06±0.18	9.35±0.15	2.70±0.58	12.97±3.23	74.34±18.34	7.58±0.17	8.55±0.17
	LG	2.31±0.11	1.97±0.07	3.58±0.04	3.40±0.10	0.81±0.30	0.10±0.01	0.01±*	0.38±0.03	3.75±0.28	3.39±0.12	9.22±0.02	2.50±0.21	14.36±1.96	263.48±19.40	34.63±0.03	34.13±0.03
	ZB	2.35±0.01	2.09±0.10	2.83±0.36	2.28±0.16	0.85±0.16	0.72±0.31	0.01±*	0.75±0.02	0.77±0.15	1.09±0.28	9.54±0.01	14.17±0.68	23.36±8.12	2 417.28±227.46	136.29±0.67	107.93±0.41
	ZR	2.78±0.41	1.89±0.17	1.86±0.16	0.25±0.02	0.80±0.38	0.04±0.01	0.02±*	0.12±0.04	2.29±0.87	6.44±2.96	9.55±0.02	5.28±1.99	19.19±8.03	71.80±22.03	9.22±0.03	10.21±0.03
7~8	XC	1.98±0.35	0.90±0.27	0.10±0.01	0.04±0.01	0.62±0.21	0.03±0.01	0.01±*	0.03±*	2.95±0.72	3.48±1.28	8.96±*	2.26±1.00	13.79±1.26	483.67±113.60	29.31±0.17	2.94±0.15
	AL	1.34±0.42	0.62±0.46	0.07±0.01	0.03±0.01	0.17±0.02	0.02±*	0.01±*	0.02±*	2.63±1.51	6.89±0.32	9.15±0.14	4.11±2.69	30.33±3.46	74.96±28.35	0.95±0.06	1.21±0.06
	CK	2.30±0.20	1.63±0.29	1.03±0.05	0.76±0.08	0.68±0.14	0.24±0.05	0.02±0.01	0.30±0.13	0.24±0.05	0.72±0.11	7.51±0.01	5.37±1.83	14.71±7.32	4 393.06±990.06	155.83±0.35	119.38±0.20
	TS	2.32±0.02	1.95±0.04	0.07±0.01	0.03±0.01	1.57±0.43	0.06±0.01	0.01±*	0.01±*	4.22±1.64	5.26±0.58	9.22±0.04	2.60±1.10	12.31±3.51	154.41±36.48	14.12±1.59	15.28±1.42
	GN	1.57±0.48	0.83±0.35	0.07±0.02	0.04±0.01	0.41±0.18	0.02±0.01	0.01±*	0.03±0.02	0.68±0.16	8.75±1.16	9.76±0.41	6.49±5.49	23.67±3.95	29.51±13.55	0.19±0.04	0.26±0.06
	DG	2.03±0.43	1.11±0.42	0.06±0.03	0.02±0.01	0.11±0.07	0.01±*	0.01±*	0.02±0.01	4.16±2.17	7.23±0.23	8.97±0.01	1.32±0.32	19.68±4.54	20.18±12.88	0.33±*	0.44±*
	QH	1.94±0.06	1.43±0.15	1.44±0.16	0.75±0.22	0.68±0.41	0.03±0.01	0.01±*	0.05±0.03	2.31±0.75	6.14±0.67	9.32±0.16	3.83±1.79	14.49±1.88	131.56±54.51	10.42±0.31	11.84±1.82
	CN	1.72±0.28	0.75±0.11	0.07±0.02	0.04±0.02	0.06±0.03	0.01±*	0.01±*	0.01±*	3.43±0.45	5.34±0.29	8.92±0.02	2.61±0.27	13.44±5.95	25.94±20.88	0.28±*	0.37±0.01
	SL	2.75±0.17	1.64±0.51	0.07±0.02	0.04±0.02	0.11±0.07	0.03±0.01	0.01±*	0.01±*	4.11±0.52	5.35±0.34	9.60±0.02	3.10±1.02	12.39±3.34	11.96±7.43	7.33±0.55	8.29±0.56
	LG	2.81±0.16	1.78±0.03	3.27±0.18	3.14±0.17	1.36±0.65	0.02±*	0.01±*	0.21±0.01	4.59±0.20	4.73±0.25	9.46±0.01	2.86±0.29	12.07±2.72	328.16±140.26	35.61±0.03	35.44±0.05
	ZB	3.33±0.38	2.10±0.10	2.59±0.52	1.56±0.30	0.36±0.04	0.80±0.22	0.01±*	0.73±0.05	0.48±0.02	1.84±0.03	9.72±0.01	8.50±0.73	22.98±7.30	1 892.11±753.33	139.93±0.54	98.04±37.49
	ZR	2.76±0.45	1.71±0.08	1.73±0.22	0.24±0.04	0.06±0.03	0.03±0.01	0.01±*	0.11±0.01	2.49±1.30	5.78±0.36	9.72±0.13	4.92±2.34	20.45±10.05	61.74±20.53	9.30±0.23	10.38±0.18
10~11	XC	1.96±0.05	0.77±0.16	0.09±0.01	0.04±0.01	0.42±0.17	0.01±*	0.01±*	0.01±*	2.26±0.53	8.16±0.18	8.95±0.01	3.51±1.92	14.25±2.48	373.47±70.01	30.69±0.05	31.37±0.06
	AL	1.31±0.20	0.42±0.06	0.05±0.01	0.02±0.01	0.16±0.07	0.01±*	0.01±*	0.01±*	3.00±0.06	7.00±0.41	9.06±0.02	2.74±0.79	28.73±3.25	74.02±18.07	1.03±*	1.31±*
	CK	4.16±0.43	1.99±0.76	0.93±0.08	0.68±0.09	0.06±0.02	0.20±0.02	0.01±*	0.04±0.01	0.26±0.03	0.48±0.05	7.19±0.08	25.34±3.30	12.87±5.55	3 947.35±662.15	150.80±1.22	153.89±30.12
	TS	3.08±0.09	1.82±0.06	0.07±0.01	0.03±0.01	1.35±0.33	0.05±0.01	0.01±*	0.01±*	7.80±1.04	7.12±0.17	9.19±0.02	3.34±1.88	11.00±4.16	141.00±33.24	16.41±0.60	17.45±0.57
	GN	1.21±0.08	0.90±0.29	0.07±0.03	0.02±0.01	0.30±0.13	0.02±0.1	0.01±*	0.04±0.03	0.53±0.02	7.54±1.41	9.36±0.24	14.15±4.67	17.24±1.63	28.10±10.66	0.24±0.04	0.32±0.05
	DG	1.19±0.19	0.59±0.12	0.07±0.05	0.01±0.01	0.10±0.06	0.01±*	0.01±*	0.02±0.01	5.67±0.61	6.81±0.56	8.96±0.07	1.22±0.64	16.66±3.68	17.79±6.22	0.36±0.04	0.47±0.05
	QH	2.43±0.47	1.71±0.35	1.21±0.18	0.62±0.13	0.61±0.32	0.03±0.01	0.01±*	0.03±0.01	2.42±0.47	6.82±0.62	9.41±0.04	4.29±1.81	12.70±4.10	115.89±45.28	10.32±0.38	11.37±0.39
1)^*为0~0.005的标准偏差

表 2 青藏高原两季度湖泊水体理化指标含量¹⁾ Table 2 Listing of concentration of water physicochemical indexes in Tibetan Plateau in two seasons

同样, 本研究12个湖泊理化指标在区域空间上的分布也存在差异, 其中湖泊水体pH值范围为7.19~9.76, 多数湖泊水体呈碱性.湖泊水体中DO范围为0.48~8.75 mg·L^-1, 均值为5.384 mg·L^-1, 多数湖泊DO的含量在4 mg·L^-1以上, 在《地表水环境质量标准》(GB 3838-2002)中达到Ⅳ类标准.湖泊TDS和盐度的波动范围较大, 分别在261~153 890 mg·L^-1和0.19‰~155.83‰, 均值分别为22 436 mg·L^-1和24.82‰.湖泊ρ(TN)较高, 均值达到2.31 mg·L^-1, 超出Ⅴ类标准.湖泊ρ(TP)均值为1.24 mg·L^-1, 拉果错、扎布耶茶卡、扎日南木错、茶卡盐湖和青海湖中TP浓度均超出Ⅴ类标准.湖泊COD均值达到666.9 mg·L^-1, 其中扎布耶茶卡和茶卡盐湖COD浓度高达2 417.3 mg·L^-1和4 393.1 mg·L^-1, 远超Ⅴ类标准.

2.3 湖泊水质理化指标相关性分析

对12个湖泊水体理化指标进行相关性分析(图 3), 发现两季度盐度、COD、TDS和EC四者相互间均存在显著正相关(P＜0.05), DO与盐度、TDS及EC间存在显著负相关(P＜0.05).在已检测的所有水质理化指标中, 盐度与其余指标的相关性关系最强, 两季度均有5个以上指标与其有显著相关性(P＜0.05).

(a)7~8月, (b)10~11月; 圆圈大小表示相关性强弱; 1. PO₄^3-, 2. NH₄⁺-N, 3. NO₃^--N, 4. NO₂^--N, 5. Si, 6. hardness, 7. ALK, 8. Chla, 9. TN, 10.TDN, 11.TP, 12.TDP, 13.COD, 14.WD, 15.WT, 16.DOC, 17.EC, 18.SD, 19.DO, 20.pH, 21.ORP, 22.盐度, 23.TDS, 24.Turb 图 3 青藏高原湖泊两季度水体理化指标相关性热图 Fig. 3 Heat map of correlation of water physicochemical indexes in Tibetan Plateau lakes in two seasons

2.4 湖泊水质理化指标主成分分析

12个湖泊两个季度所有水质理化指标进行主成分分析.根据主成分提取原则, 两个季度均提取了数据解释率最高的前6个主成分, 分别解释了87.2%和78.3%的数据(图 4).其中第一主成分(F1)方差贡献率分别达到了36.56%和34.70%, 明显大于第二主成分(F2)15.37%和15.28%及其后4个主成分的方差贡献率, 是影响水质的最主要成分.盐度、EC、COD和TDS在F1上的载荷较大, COD可表征水体中的有机物含量, 而盐度、EC和TDS能表征水体中可溶性物质的含量, 因此F1能够代表湖泊水质的基本情况.F2上载荷较大的指标为ALK和pH, 因而F2能反映出湖泊水体的酸碱度情况.由于盐度在F1上的载荷最大, 因此盐度能作为本研究12个湖泊水质的代表性指标.图 4中不同颜色散点分布的区域是根据盐度大小的排序对本研究的12个湖泊的初步聚类, 发现通过对盐度这一指标进行聚类后12个湖泊的所有样点能够较为明显地分成4类, 即L1、L2、L3和L4.

图 4 青藏高原湖泊两季度水体理化指标主成分分析 Fig. 4 Scatterplot of concentration of water physicochemical indexes in Tibetan Plateau in two seasons

2.5 湖泊聚类分析

从前文相关性分析得知盐度能作为湖泊水质的代表性指标表征两季度湖泊水质情况, 根据两个季度的F1主成分中盐度指标进行SPSS聚类分析.分析聚类谱系图可将本研究12个湖泊分为4个类群, 包含L1(措那湖、阿拉克湖、岗纳格玛错、冬给措纳湖); L2(色林错、扎日南木错、托素湖、青海湖); L3(拉果错、小柴旦湖)和L4(扎布耶茶卡、茶卡盐湖)(图 5).

图 5 青藏高原湖泊两季度聚类系谱图 Fig. 5 Cluster pedigree diagram of lake salinity in Tibetan Plateau

与主成分分析中的初步聚类结果比较发现, 用SPSS 25系统聚类得出的聚类结果能够与之前PCA分析得到初步聚类结果完全对应, 说明盐度为不同湖泊具有代表性特征的水质指标.

2.6 湖泊水质综合评价

采用TLI指数对湖泊评价结果为：除小柴旦湖和茶卡盐湖得分在30以下, 属于贫营养状态外; 其余湖泊得分均在30~50, 处于中营养状态; 各湖泊TLI指数在季节上的差异较小.采用WQI指数对湖泊评价结果为：L1类湖泊得分均在40~60, 属于中等级别; L2类湖泊得分均在60~80, L3、L4类湖泊得分均在80~100, 分别属于差和极差; 其中措那湖、色林错、扎日南木错、托素湖、小柴旦湖和茶卡盐湖WQI指数在季节上有明显差异.

从两项指数箱型图(图 6)中能得出本研究选取的12个典型湖泊两个季度的综合水质指数呈现出时间上夏季高于秋季, 青海地区湖泊水质优于西藏地区湖泊水质的规律.

图 6 青藏高原湖泊两季度综合水质指数(TLI和WQI)箱型图 Fig. 6 Box diagram of water quality indexes (TLI and WQI) of lakes in Tibetan Plateau

3 讨论 3.1 青藏高原湖泊水质特征时空分布差异规律

本研究采样所在的两个季度分别对应青藏高原的季风期(7~8月)和季风后期(10~11月), 从时间尺度上对比两段时期湖各项理化参数, 除扎布耶茶卡和茶卡盐湖COD浓度变化明显外, 其余湖泊两季度水体理化指标波动范围较小, 其中TP、NH₄⁺-N和PO₄^3-等理化指标浓度在季风期高于季风后期.这是因为青藏高原季风期降雨量高于季风后期, 对水体外源污染物输入起促进作用导致水体理化指标偏高^[47].空间上本研究中青藏高原的湖泊水体理化指标基本呈现西藏高于青海的规律, 但从Zhang等^[48]的研究中发现本研究选取的西藏多数湖泊处于湖泊扩张分区的Ⅲ类湖泊, 青海多数湖泊属于Ⅰ类湖泊, 这说明本研究中湖泊扩张情况为西藏湖泊扩张较青海湖泊更快.而造成水体理化指标变化与湖泊扩张规律相悖可能是本研究选取的西藏地区湖泊多为咸水湖, 而根据Liu等^[49]的研究发现青藏高原上盐度较高的湖泊更有利于有机碳源的富集, 湖泊水体各项理化指标也会随之而变化的缘故^[48~51].扎布耶茶卡和茶卡盐湖COD浓度远超Ⅴ类标准, 可能原因是有部分细菌菌落适应了超高盐度的水体使得湖泊水体中菌落密度处于较高状态, 同时高盐度的水体会刺激细菌对碳源的利用, 加快其新陈代谢导致有机物排放量升高, COD值随之骤升^[52~54].

3.2 青藏高原湖泊水质特征因子分析

对两个季度的水体理化参数进行相关性分析, 发现两季度盐度、COD、TDS和EC四者相互间均存在显著正相关(P＜0.05), 有研究显示盐度、TDS和EC三者间存在正相关性^{[55, 56]}, 而Liu等^[49]的研究中发现青藏高原上湖泊水体的盐度与有机碳源的富集有良好的正线性关系, 而本研究选取的青藏高原典型湖泊多为咸水湖.这或许是导致本研究中4项指标相互间正相关性显著的原因.而DO与盐度、TDS和EC间存在显著负相关(P＜0.05), 这可能是因为夏季水温较高加快了水生生物的生产代谢和水体与沉积物间的离子交换频率, 导致水体DO含量下降, 盐度、TDS和EC升高; 而秋季水温降低减缓了水生生物的生产代谢和水体与沉积物间的离子交换频率, 导致水体DO含量上升, 盐度、TDS和EC降低.

基于前文PCA分析得到盐度是本研究12个湖泊水质特征的代表性指标且其与两项综合指数的相关性最强, 说明盐度是表征青藏高原湖泊水质综合情况的主要因子.在湖泊中盐度不仅与pH、TDS和EC等理化指标有关联, 还与一些生物类指标关系密切.在Li等^[57]的研究中盐度是影响青藏高原湖泊浮游植物群落丰富的和生物量的主导因素; 在Banda等^[58]的研究中盐度是影响藻类和菌落分布的重要因子.而盐度的差别使得湖泊表现出不同的水化学类型^[59].因此对青藏高原湖泊水化学类型的差异性研究能在一定程度上反映湖泊水体理化参数的差异和变化.

湖泊水化学类型演变主要受自然因素(降雨量、入湖径流、蒸发量等)和人为因素的双重影响.基于已有研究结果分析得知^{[33, 34]}, 本研究中大部分的湖泊位于蒸发浓缩的主控单元区域, 在此影响下的这些湖泊经过长时间的演变导致湖泊水体中盐度、TDS和EC等理化指标远高于一般湖泊.而有研究显示受全球气候变暖影响, 近年来青藏高原湖泊降雨量与来自冰川融雪的补水量升高, 湖泊存在淡化的趋势^[60].通过对比本研究与Xu等^[61]对青海湖的研究结果发现青海湖中TDS和EC等指标呈现出下降的趋势, 与Wang等^[62]对托素湖的研究结果发现盐度呈现出下降的趋势, 能得出与之相同的结果.

3.3 青藏高原水质综合评价指数规律及成因

对比图 6两项综合水质指数箱型图发现, WQI指数随季节更替和湖泊分区的变化呈现出明显的时空差异, 而TLI指数在二者条件的变化下均未显示出明显规律.时间尺度上TLI指数无明显变化而WQI指数随季节推动而逐渐降低, 原因在于在计算TLI指数选用的水质指标为Chla、TN、TP和SD这4项指标, 其中Chla所占相关权重最大^[42]; 而计算WQI指数是选用的水质指标为NH₄⁺-N、TN、TP、COD和DO等5项指标且最终的WQI指数得分为该5项WQI指数得分的均值^[43].评价指标的差异和评价侧重方向的差别是导致两项综合评价指数分布规律迥异的主要因素.

空间上TLI指数无明显差异而WQI指数从L1~L4(盐度逐渐升高)逐步升高.除此之外同一类湖泊的TLI和WQI指数间存在着一定关联.L1类湖泊的WQI指数为4类湖泊中最低, 但TLI指数却处在4类湖泊中的较高水平, 这是由于L1类湖泊水体中Chla浓度较高所致.L1类湖泊所包含的4个湖泊均为淡水湖, 低盐度的水体为大部分生物的生存提供了适宜的条件^{[63, 64]}, 且L1类湖泊均处于自然保护区范围内, 植被覆盖率在本研究12个湖泊中处于最高水平.L1类湖泊中措那湖的WQI指数最高, 主要原因可能在于其是青藏铁路的所经之地且为4个湖泊中放牧最为频繁地区. L2类湖泊均为咸水湖, 盐度含量的升高虽降低了湖泊生态系统的生物多样性, 但周边人类活动方式和频率较L1类湖泊明显增加.以牧业为主, 同时还包含有渔业和旅游业是L2类湖泊周边人类活动的主要方式^[65~68].如图 6中结果显示, 人类活动种类和强度的增加导致L2湖泊的WQI指数明显高于L1类湖泊, 不难看出人类活动是影响湖泊水质的重要因素之一. L3和L4类湖泊两项综合指数均处在4类湖泊中的最高水平, 处于湖泊演化的后期, 湖泊均为盐湖且营养结构单一.有研究发现L3和L4类湖泊包含的4个湖泊卤水中富含钾、镁和锂等重要矿产资源^[69~73], 其综合水质位列于本研究中4类湖泊水质的最劣段.随着社会经济不断发展, 人类在高原活动的范围和频率始终保持逐步增长的趋势, 许多高原湖泊的水质和湖泊演化进程都因人类活动而受到不同程度的影响.在L4类湖泊中发现两个季度茶卡盐湖的平均COD浓度是扎布耶茶卡的1.6倍, 同为高盐度且降水量和蒸发量均相近的湖泊水体出现这种现象, 人类在茶卡盐湖活动的时间尺度过长是其可能原因之一.早在公元前茶卡盐湖周围就已经形成了具有规模的人类资源开采活动, 多年来不断遭受愈发频繁的人类活动影响导致湖泊演化的进程加快, 水质恶化速率超过其自然演变状态.

4 结论

(1) 本研究12个青藏高原典型湖泊两个季节的多项理化参数在时空分布上均有差异, 基本呈现出夏季高于秋季, 西藏地区湖泊高于青海地区湖泊的规律.

(2) 盐度(salinity)为青藏高原典型湖泊水质的主要特征因子, 随着盐度的升高, 湖泊的综合水质相应下降.

(3) 湖泊富营养化指数时空分布差异较小, 基本分布在贫营养到中营养等级之间.湖泊水质综合指数时空分布差异较大, 湖泊水质等级随盐度分区的升高由“中等”下降至“极差”, 秋季湖泊水质优于夏季.

(4) 青藏高原湖泊水质的时空差异主要受控于降雨、蒸发浓缩和人类活动等因素影响, 不同强度的人类活动会在不同程度上影响湖泊的水质及演化进程.

致谢: 感谢朱朋辉和杨子杰等同学在野外采样和室内实验检测等方面的协助.

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环境科学 2022, Vol. 43 Issue (11): 5073-5083	PDF