环境科学  2023, Vol. 44 Issue (1): 219-230   PDF    
引用本文
黄雪滢, 高鸣远, 王金东, 王明明, 陈思恩, 龚志军, 王腊春, 蔡永久. 过水性湖泊水质长期演变趋势及驱动因素: 以骆马湖为例[J]. 环境科学, 2023, 44(1): 219-230.
HUANG Xue-ying, GAO Ming-yuan, WANG Jin-dong, WANG Ming-ming, CHEN Si-en, GONG Zhi-jun, WANG La-chun, CAI Yong-jiu. Long-term Succession Patterns and Driving Factors of Water Quality in a Flood-pulse System Lake: A Case Study of Lake Luoma, Jiangsu Province[J]. Environmental Science, 2023, 44(1): 219-230.
过水性湖泊水质长期演变趋势及驱动因素: 以骆马湖为例
黄雪滢1,2, 高鸣远3, 王金东4, 王明明5, 陈思恩6, 龚志军2, 王腊春1, 蔡永久2     
1. 南京大学地理与海洋科学学院, 南京 210023;
2. 中国科学院南京地理与湖泊研究所, 流域地理学重点实验室, 南京 210008;
3. 江苏省水文水资源勘测局, 南京 210029;
4. 江苏省骆运水利工程管理处, 宿迁 223800;
5. 宿迁市水利局, 宿迁 223800;
6. 南京大学环境学院, 南京 210023
收稿日期: 2022-03-10; 修订日期: 2022-04-22
基金项目: 中国科学院青年创新促进会项目(2020316); 国家自然科学基金项目(42171119); 江苏省水利科技项目(2022068)
作者简介: 黄雪滢(1997~), 女, 硕士研究生, 主要研究方向为湖泊水动力与水环境模拟, E-mail: Sylvia_Huangxy@163.com
通信作者: 蔡永久, E-mail: caiyj@niglas.ac.cn
摘要: 过水性湖泊——骆马湖是南水北调东线工程的重要调蓄湖泊, 具有防洪抗旱、饮用水供给和生态维护等多种功能.为了解骆马湖水质演变及驱动因素, 基于2009~2020年长序列逐月实测数据, 结合1996~2008年历史资料, 分析了骆马湖总氮(TN)、总磷(TP)、高锰酸盐指数和氨氮(NH4+-N)等指标的长期演变、季节动态和空间格局, 探究了气象和水文因子对湖泊水质的影响机制.结果表明, 近25年来, 骆马湖水质总体处于Ⅳ~劣Ⅴ类. ρ(TN)变化明显(1.06~3.49 mg ·L-1), 历经波动下降(1996~2002年)、显著的年际波动(2002~2015年)和显著上升(2015~2020年)这3个阶段, 是骆马湖的主要污染因子.高锰酸盐指数显著下降(2.97~6.38 mg ·L-1), ρ(TP)和ρ(NH4+-N)波动相对较小, 分别介于0.024~0.076 mg ·L-1和0.11~0.69 mg ·L-1. 2017~2020年夏季ρ(TN)和ρ(TP)异常增高, 8月分别达到3.30 mg ·L-1和0.14 mg ·L-1, 约为年平均值的1.5倍和2.4倍.季节动态方面, 夏秋季水质较2015年前发生较大转变, 表现为夏秋季劣于冬春季, 存在富营养化加剧风险.空间上南部湖区水质明显优于北部湖区.沂河和中运河污染负荷的输入随入湖水量的增加而增强, 进而驱动骆马湖的水质变化.建议从加强流域污染治理、内源防控、退圩还湖和生态修复等方面保障骆马湖水环境安全.
关键词: 浅水湖泊      水质      时空演变      季节动态      驱动因素     
Long-term Succession Patterns and Driving Factors of Water Quality in a Flood-pulse System Lake: A Case Study of Lake Luoma, Jiangsu Province
HUANG Xue-ying1,2 , GAO Ming-yuan3 , WANG Jin-dong4 , WANG Ming-ming5 , CHEN Si-en6 , GONG Zhi-jun2 , WANG La-chun1 , CAI Yong-jiu2     
1. School of Geography and Oceano Science, Nanjing University, Nanjing 210023, China;
2. Key Laboratory of Watershed Geographic Sciences, Nanjing Institute of Geography and Limnology, Chinese Academy of Sciences, Nanjing 210008, China;
3. Jiangsu Province Hydrology and Water Resources Investigation Bureau, Nanjing 210029, China;
4. Jiangsu Luoyun Hydraulic Engineering Management Division, Suqian 223800, China;
5. Suqian Water Conservancy Bureau, Suqian 223800, China;
6. School of Environment, Nanjing University, Nanjing 210023, China
Abstract: Lake Luoma is an important storage lake for the Eastern route of the South-to-North Water Diversion Project (NSBD), which has many functions including flood control and irrigation, drinking water supply, and ecological maintenance. In order to understand the succession patterns and driving factors of water quality in Lake Luoma, we used monthly monitoring data from 2009 to 2020 in combination with historical data from 1996 to 2008. The long-term succession patterns, seasonal dynamics, and spatial patterns of total nitrogen (TN), total phosphorus (TP), permanganate index, and ammonia nitrogen (NH4+-N) were examined, and the influence of meteorological and hydrological factors on water quality was explored through correlation analyses and generalized additive models. The results showed that it remained in the status of grade Ⅳ-inferior Ⅴ over the past 25 years. The concentration of TN, which was the main pollutant, changed significantly (1.06-3.49 mg ·L-1), experiencing three stages of gradual decline (1996-2002), significant interannual fluctuation (2002-2015), and significant increase (2015-2020). Permanganate index decreased significantly (2.97-6.38 mg ·L-1), whereas TP and NH4+-N concentration fluctuated slightly, ranging from 0.024-0.076 mg ·L-1 and 0.11-0.69 mg ·L-1, respectively. The concentration of TN and TP increased abnormally in the summer of 2017-2020, reaching 3.30 mg ·L-1 and 0.14 mg ·L-1 in August, respectively, which was approximately 1.5 and 2.4 times the annual average. In terms of seasonal dynamics, the seasonal variation in water quality between summer/autumn and winter/spring reversed after 2015, with water quality in summer/autumn being worse than that in winter and spring, indicating the exacerbation of eutrophication. The water quality in the southern area was obviously better than that in the northern area. The input of pollutants from the Yihe River and Middle Canal increased with water quantity since 2015, which drove the water quality deterioration through nutrients. Our results suggested that the water quality of Lake Luoma should be improved by strengthening exogenous pollution reduction, endogenous control, polder dismantling, and ecological restoration.
Key words: shallow lake      water quality      spatiotemporal succession patterns      seasonal dynamics      driving factors     

湖泊水文情势变化与入、出湖河流息息相关, 过水性湖泊由多条河流连续体(river continuum concept, RCC)连接而成, 在湖区的降水汇流时间较短, 产流效果明显, 对湖泊水环境的影响极其显著[1].我国长江中游的洞庭湖和鄱阳湖是典型的过水性吞吐型湖泊, 均呈“汛期湖相, 枯期河相”的形态特征; 洪泽湖是淮河流域最大的拦洪蓄水的平原水库型湖泊[2], 淮河干流横贯其中, 入湖水量占总入湖水量的80%以上[3]; 太湖和巢湖虽属于长江水系, 但江湖水情联系不甚紧密, 水量吞吐相对较小[4].过水性湖泊中的营养物质循环和能量传递频繁[5], 对水生生态系统表现为相互矛盾的两方面：一方面, 入湖河流水量增加, 缩短湖泊水体换水周期, 加快污染物的稀释和自净, 提高出湖氮磷通量, 同时, 进入的大量固体颗粒物吸附营养盐并沉积在底泥中, 降低磷等可利用性营养盐的浓度[6, 7]; 另一方面, 径流携带大量的营养盐进入水体, 可能增加水体营养盐的负荷[8].一般来说, 过水性湖泊换水周期短, 不易导致氮磷等营养盐在湖体累积, 富营养化和暴发蓝藻水华的风险较低[9], 然而, 嵇晓燕等[10]发现近年来骆马湖、东平湖和洪湖等存在富营养化加重趋势, 过水性湖泊水环境的演变因湖而异, 因此, 有必要结合湖泊-流域的具体特征分析其影响程度.

骆马湖作为南水北调东线工程的重要调蓄湖泊和重要饮用水水源地, 其水质直接关系到调水成效与用水安全.骆马湖承泄上游沂沭泗河流域5.8万km2的来水, 多年入湖水量介于0.8~78.3亿m3(2009~2020年), 均值为30.0亿m3, 年内年际变异巨大, 其库容仅为9.2亿m3, 受入湖河流影响显著, 生态系统脆弱[11].20世纪90年代以来, 骆马湖水质波动明显, 沂河入湖口戴场附近发生过多起污染事故, 其水质不容乐观[12].目前已有研究主要关注过水性湖泊水质的阶段性评价, 缺少水质长期演变趋势及其驱动因子的研究.因此, 本文以骆马湖为例, 基于1996~2020年的水质数据, 探讨骆马湖水质时空变化规律, 并定量解析不同驱动因素对其变化的贡献, 识别骆马湖水质演变的主控因子, 以期为提升骆马湖水质和保障地区用水安全等决策制定提供参考.

1 材料与方法 1.1 研究区概况

骆马湖地处江苏省北部(34°00′~34°14′N, 118°05′~118°19′E), 是淮河流域第三大湖泊、江苏省第四大湖泊, 为宿迁、徐州两市共辖[13].骆马湖北面通过运河与山东南四湖相连, 南与洪泽湖相连, 主要入湖河道为沂河和中运河; 出湖河道为新沂河、六塘河和中运河, 控制建筑物分别为嶂山闸、洋河滩闸和皂河闸等(图 1). 1949~1958年, 骆马湖先后完成了水利枢纽设施等工程建设, 成为了受人工控制的平原水库型湖泊.多年平均水位22.5 m, 正常蓄水位22.8 m, 相应水面积287 km2, 平均水深2.7 m, 年换水次数约10次, 是典型的过水性湖泊.

图 1 骆马湖水质采样点分布示意 Fig. 1 Spatial distribution of water quality sampling sites in Lake Luoma

1.2 数据搜集 1.2.1 水文气象数据

气温、风速和降水等气象数据通过搜集骆马湖周边邳州站和睢宁站的气象资料获得, 水位和出入湖水系流量等水文数据通过水利部[14]获取.以苗圩、窑湾、嶂山闸、洋河滩和皂河闸求得骆马湖平均水位.以沂河和运河入湖水量总和作为骆马湖总入湖水量, 以嶂山闸、洋河滩闸、皂河闸和运河计算总出湖水量.

1.2.2 水质数据

综合考虑入湖河流、湖泊形态、水产养殖和水动力条件等因素, 共布设11个常规监测点(图 1), 基本覆盖骆马湖主要水域.水质监测时段为2009~2020年, 监测频率为每月1次.现场用便携式测深仪测定样点水深, 用塞氏盘测定水体透明度(SD), 用YSI 6600多参数水质监测仪测定pH、溶解氧(DO).同时用有机玻璃采水器取表层、中层和底层水样, 混合后取1 L冷藏保存并带回实验室测定理化指标.总氮(TN)测定采用过硫酸钾氧化、紫外分光光度法(GB 11894-1989), 总磷(TP)测定采用过硫酸钾氧化、钼锑抗显色分光光度法(GB 11893-1989), 氨氮(NH4+-N)测定采用纳氏试剂光度法(GB 7479-1987), 高锰酸盐指数采用滴定法测定, 叶绿素a(Chl-a)采用热乙醇萃取分光光度法测定, 过滤水样滤膜用Whatman GF/F玻璃纤维滤膜(孔径约0.7 μm).同时为分析水质长期演变, 查阅已有研究搜集1996~2008年主要水质指标年均值[12, 15~17].

1.3 数据分析

采用Mann-Kendall非参数突变检验法分析水质变化趋势和突变点.用R平台中trend包mk.test函数进行MK统计检验, 在双侧的趋势检验中, 统计检验量|Z| ≥Z(1-α/2), 则在α置信水平上, |Z| ≥1.645时通过90%的显著性检验, Z>0时呈上升趋势, Z < 0时呈下降趋势.运用秩序列UFk和反序列UBk统计量检验序列突变, 计算公式参照文献[18].

用R平台factoextra包和cluster包中k-means函数进行均值聚类分析, 研究水质季节和空间变化特征.水质指标进行Z-score标准化后, 计算欧氏距离度, 以eclust函数计算最佳聚类簇数.本研究联系将月份和空间分别聚类为2组和3组, 因此分别采用t检验和F检验进行差异显著性检验.采用单因素方差分析(one-way ANOVA) LSD方法检验各水质指标在分组间的差异.

各监测点主要水质指标的变异性用变异系数(CV)来表达, 文献[19]表明CV可以用来表征过水性湖泊自净能力.

根据文献[20]采用综合营养状态指数(TLI)对各月份湖泊营养状态进行评价, 计算公式为：

(1)

式中, TLI为综合营养状态指数; TLI(j)为第j种参数的营养状态指数; Wj为第j种参数的营养状态指数相关权重.各参数营养状态指数计算公式和分级标准参照文献[21].

用R平台pheatmap包cor和pheatmap函数进行相关性分析与绘图, 并使用mgcv包gam函数进行非参数回归拟合, 通过解释变量的平滑函数建立广义相加模型(generalized additive models, GAM), 自动选择并拟合出合适的多项式[22].

(2)

式中, g为连接函数, E(WQ)为因变量的期望值, s为光滑函数, x为气温、风速、降水、水位和出入湖水系流量因子等自变量.

2 结果与分析 2.1 水文气象特征

2009~2020年骆马湖多年平均降水759.8 mm, 属于暖温带季风气候区(图 2).年最大降水量为1 142.2 mm, 发生在2020年; 2019年降水量最小, 为587.3 mm.降水量年内分布不均, 雨季集中在6~9月, 汛期降水量占全年值的65.4%.年平均气温为14.9℃, 夏季高温多雨, 冬季寒冷干燥, 年温差较大.年平均风速为1.6 m ·s-1, 3月最大(平均值为2.2 m ·s-1), 10月最小(平均值为1.2 m ·s-1), 年最大风速平均值为7.4 m ·s-1.风向主要为NNE和WNW, 冬季多偏北风, 夏季多偏东风.骆马湖出入湖水量变化较大, 2014年入湖水量最小(0.8亿m3), 2020年最大(78.3亿m3), 多年平均入湖30.0亿m3.入湖水量主要集中在7~9月, 占年均总量的70.0%, 与降水量呈正比(r=0.42, P < 0.01).运河、沂河入湖水量各占55%和45%. 2014年出湖水量最小(6.9亿m3), 2020年出湖水量最大, 为57.2亿m3, 多年平均出湖24.7亿m3.嶂山闸、皂河闸和洋河滩闸站出湖水量各占44%、13%和7%.水位受人为调控大, 6~7月处于低水位(多年均值22.1 m), 12月至次年3月处于高水位(多年均值22.8 m).

图 2 骆马湖水文气象因子长期变化趋势 Fig. 2 Long term changes in hydrometeorological parameters in Lake Luoma

2.2 水质时空演变特征 2.2.1 年际变化

2009~2020年, ρ(NH4+-N)变化范围为0.18~0.35 mg ·L-1(Ⅱ类, 表 1), 均值为0.24 mg ·L-1; 高锰酸盐指数变化范围为2.97~4.32 mg ·L-1(Ⅱ~Ⅲ类), 均值为3.61 mg ·L-1; ρ(Chl-a)变化范围为4.79~11.19 μg ·L-1, 均值为7.09 μg ·L-1; ρ(TP)变化范围为0.033~0.072 mg ·L-1(Ⅲ~Ⅳ类), 均值为0.048 mg ·L-1; 污染最严重的因子ρ(TN)在1.06~3.49 mg ·L-1之间(Ⅳ~劣Ⅴ类), 年际差异较大, 均值为2.15 mg ·L-1.

表 1 2009~2020年骆马湖水质指标年均值 Table 1 Annual averages of water quality parameters in Lake Luoma from 2009 to 2020

从1996~2020年长期数据来看, 高锰酸盐指数范围为2.97~6.38 mg ·L-1, 经Mann-Kendall趋势检验, 在25 a间呈显著下降趋势, Z值为-2.83(P < 0.01, 图 3). ρ(TN)、ρ(TP)和ρ(NH4+-N)范围分别为1.06~3.49、0.024~0.076和0.11~0.69 mg ·L-1, Z值分别为0.46、-0.75和-0.02, 整体变化趋势不显著.氮磷比的范围在22.64~80.17之间, 且与TN趋势大致相同.将1996~2020年营养盐指标波动分为3个阶段：①1996~2002年, ρ(TN)、ρ(TP)和ρ(NH4+-N)分别由2.29、0.061和0.69 mg ·L-1下降到1.21、0.024和0.17 mg ·L-1, 高锰酸盐指数由4.76 mg ·L-1上升到6.38 mg ·L-1; ②2002~2015年, ρ(TN)呈现显著的年际波动, 波动范围为1.06~3.49 mg ·L-1; 高锰酸盐指数波动下降, 由2002年的6.38 mg ·L-1下降到2015年的3.34 mg ·L-1; ρ(TP)和ρ(NH4+-N)均呈现先上升后下降的趋势, 在2005年达到拐点; ③2015~2020年, ρ(TN)、ρ(TP)、高锰酸盐指数和ρ(NH4+-N)均有不同程度的上升趋势.总体来说, TN和高锰酸盐指数的年际波动较大, TP和NH4+-N相对稳定, 2015年以来各营养盐指标呈现逐年变差趋势, TN超过劣Ⅴ类.

**表示在0.01水平呈显著差异 图 3 1996~2020年骆马湖水质指标年际变化趋势 Fig. 3 Interannual trend of water quality parameters in Lake Luoma from 1996 to 2020

2.2.2 年内变化

在2009~2020年骆马湖逐月水质指标的Mann-Kendall趋势分析中(图 4), 高锰酸盐指数和TP浓度的Z值分别为3.47和2.59, 均呈显著上升趋势(P < 0.01); TN和Chl-a浓度的Z值分别为-0.30和0.43, 整体变化趋势不显著. ρ(TN)在2015年前缓慢下降, 之后呈现逐年增加的趋势, 2018年后的夏季ρ(TN)趋于稳定并显著高于其他月份, 2017~2020年8月平均值为3.30 mg ·L-1; ρ(TP)在2017年前较为稳定, 2017年8月异常增高(0.260 mg ·L-1), 之后的夏季ρ(TP)逐年增加, 2017~2020年8月平均值为0.141 mg ·L-1.将月份聚类为两类：冬春(11月~次年4月)和夏秋(5月~10月), t检验结果表明TN和TP在季节上存在显著差异(P < 0.01), 尤其在2017年之后, 8月浓度均值约为年平均值的1.5倍和2.4倍.

α=0.05的显著性水平临界值为±1.96, 超过临界线的范围确定为出现突变的时间区域;
**和***分别表示在0.01和0.001水平呈显著差异 图 4 2009~2020年骆马湖水质指标逐月变化和Mann-Kendall趋势检验 Fig. 4 Monthly changes in water quality parameters and Mann-Kendall trend test in Lake Luoma from 2009 to 2020

选取2010、2014、2017和2020年这4个典型年分析各指标月平均值变化(图 5), 总体上ρ(TN)在5月和6月最低(1.02~1.76 mg ·L-1), 冬春季保持较高浓度.2010年和2014年的TN冬春季较高于夏秋季, 而2017年和2020年夏季浓度随水量增加, 显著高于其他季节, 2020年8月ρ(TN)高达4.04 mg ·L-1.通过变异系数(CV)的归一化处理, 表征年内TN和TP的季节差异.TP浓度在2010年和2014年变异系数分别为0.29和0.20, 而2017年和2020年增加为0.86和0.63, 表明季节波动增大, 夏季TP异常增高是变异系数增大的原因.

图 5 骆马湖典型年水质指标年内季节变化 Fig. 5 Seasonal changes in water quality parameters for typical years in Lake Luoma

2.2.3 空间分异特征

典型年水质空间格局显示(图 6), TN、TP和Chl-a浓度在骆马湖北部均高于南部湖区, 不同的是, Chl-a浓度随时间变化在南北空间上的差异逐渐增大, 以2020年最为显著; 而TN和TP浓度空间差异逐渐减小.高锰酸盐指数在南部年际波动大于北部湖区, 近3年内浓度有所升高.

图 6 骆马湖11个监测点典型年水质空间格局 Fig. 6 Spatial patterns of water quality parameters at 11 sampling sites for typical years in Lake Luoma

聚类分析将11个监测点分为3组：北部(LM5~6)、中部(LM1~4)和南部(LM7~11).方差分析结果显示, 3组区域的pH、SD、TN、TP、NO3--N和Chl-a浓度均存在显著差异(表 2).多重比较结果显示, 不同湖区的ρ(TN)和ρ(TP)均值梯度为：北部湖区(3.18 mg ·L-1和0.060 mg ·L-1)>中部湖区(2.51 mg ·L-1和0.049mg ·L-1)>南部湖区(1.45 mg ·L-1和0.042mg ·L-1).pH、SD、NO3--N和Chl-a在北部和中部湖区显著高于南部湖区, 而其余指标在各湖区间差异不显著.

表 2 Spatial patterns of water quality parameters at 11 sampling sites for typical years in Lake Luoma Table 2 One-way ANOVA and multiple comparisons of water quality parameters among regions of Lake Luoma

水体对入湖河流污染物的削减能力以变异系数(CV)表达(图 7), TP变异系数下降趋势明显(P < 0.5), Z值为-2.13. TN、TP和高锰酸盐指数的变异系数变化范围分别为0.25~0.52、0.12~0.45和0.06~0.34, 均有不同程度的下降.

*表示在0.05水平呈显著差异 图 7 骆马湖水质指标空间分布变异系数 Fig. 7 Coefficient variation of spatial distribution of water quality parameters in Lake Luoma

2.2.4 营养状态评价

北部湖区LM5和LM6综合营养状态指数(TLI)评价结果最高(图 8), 2009~2020年多年平均TLI分别为50.48和50.97; 中部湖区LM1~4样点多年平均TLI范围为48.91~49.82, 南部湖区LM7~11样点TLI指数最低, 平均为45.27.北部湖区LM5和LM6紧邻沂河、中运河入湖口, 与河流输入负荷关联较强, 处于中度富营养状态, 其余9个样点均处于轻度富营养状态.

拟合回归线为局部加权回归Loess, 灰色阴影为98%置信区间 图 8 骆马湖综合营养状态指数时空变化 Fig. 8 Spatiotemporal variation in trophic level index in Lake Luoma

对11个监测点TLI指数求年平均, 2009~2020年TLI指数范围为43.34~50.50, 其中2009、2011和2012年骆马湖TLI指数超过50.2015年之后, TLI指数由43.35上升至2020年的49.93, 较2015年前显著增加(P < 0.05).对2009~2020年TLI指数求多年月平均, 范围为46.31~50.07, 夏季TN、TP和Chl-a等指标达到全年峰值, 其中8月TLI指数超过50.总体而言, 综合营养状态指数(TLI)评价结果范围在中营养至中度富营养之间(33.21~64.76), 基本呈现从湖区北部至南部逐渐降低的趋势, 方差分析结果与TN和TP一致, 骆马湖基本处于轻度富营养状态.

2.3 水质演变驱动因素

分别对北部、中部、南部和全湖的水质指标与驱动因子做相关分析(图 9), 北部和中部湖区TN和入湖水量的相关系数分别为0.83和0.81, 相关性随着北部进入湖体后逐渐减弱.此外, 北部和中部湖区的Chl-a和TLI指数与出湖水量呈显著正相关.气象水文因子对骆马湖水质影响显著, 尤其与入湖水量呈显著正相关(P < 0.01).

图 9 不同湖区和全湖水质指标与气象水文因子的相关性 Fig. 9 Correlation between water quality parameters and driving factors in different regions and the entire lake

广义相加模型(GAM)分析结果表明(表 3), 北部和中部湖区TN、TP和TLI指数与入湖水量的关系强烈, TN与入湖水量存在极显著非线性相关(P < 0.001).进一步说明不同湖区水质的驱动因素有所不同, 北部湖区水质受上游来水影响强烈; 南部湖区受水文脉冲作用相对较弱, 还受到气温、水位等因素影响.

表 3 骆马湖不同湖区水质指标与驱动因素的GAM拟合结果 Table 3 GAM fitting results of water quality parameters and driving factors among regions of Lake Luoma

以沂河入湖口点位(LM6)为对象, 进一步分析汛期营养盐年际波动与水量的关系(图 10), 发现8月TN与水量相关系数为0.37, TP则为0.88(P < 0.001); 9月TN与水量相关系数为0.63(P < 0.05), TP则为0.08.

图 10 2009~2020年沂河入湖口点位夏季水质水量年际趋势 Fig. 10 Interannual trend of water quality and quantity of Yihe River in summer from 2009 to 2020

3 讨论 3.1 骆马湖水质年际及年内变化驱动因素

近25年来, 尽管从总体趋势看骆马湖高锰酸盐指数(Z=-2.83, P < 0.01)、NH4+-N和TP是呈下降趋势的, 但2015年以来, 高锰酸盐指数、NH4+-N、TN和TP均有不同程度的上升.TN长期处于Ⅳ~劣Ⅴ类状态, 年际波动较大, 是骆马湖的主要污染因子.2013年南水北调东线一期工程通水后, 骆马湖水位显著抬升, 一定程度上改善了骆马湖的水质. 2014~2015年, 进入骆马湖的年平均水量仅为1.7亿m3, 占多年平均入湖水量(2009~2020年)的6%, 加之2015年6月全面禁采黄砂资源, 湖体水质转好, TN、TP、高锰酸盐指数和NH4+-N浓度明显降低, TLI指数恢复为中营养状态.然而2015年后, 汛期入湖水量年均增加1.4倍, 强烈的水流输移河流中的溶解物质和悬浮物质[23], 替换湖区大量的淡水, 促使这些物质在湖滨系统中循环.TN和TP与水量的相关系数分别为0.63(P < 0.05)和0.88(P < 0.001), 水质对河流水量的响应强烈, 各项营养盐指标浓度均明显上升, 存在富营养化加剧趋势.不同的是, TN和TP在汛期水量响应的时间效应上存在差异, 这与氮磷在水体中的迁移转化规律不同有关[24, 25]. N/P≥22.60时存在明显的P限制[26], 而骆马湖多年平均N/P已达到42.22(1996~2020年), 失衡日益严重, 且2015年后稳中有升.河流氮的大量输入源于骆马湖上游农业用地的氮损失, 而磷倾向于湖泊内循环, 水量增加引起的水动力扰动使底泥颗粒物中磷的再悬浮[27, 28], 导致TN出现峰值的时段并不会导致TP出现峰值.此外, 2017年6月, 骆马湖开始网箱养殖整治[29], 大量养殖残渣和饵料可能释放至湖体[30], 2017年8月ρ(TP)甚至达到了0.260 mg ·L-1.

2015年后的夏季, 骆马湖降水增多, 入湖污染负荷通量增加, 2017~2020各年的8月入湖水量分别为13.6、19.8、27.0和39.2亿m3, 尤其在2020年8月沂河流域迎来1960年以来最大洪水[31] [刘家道口(沂)水文站实测最大流量7 830 m3 ·s-1].夏季湖泊增温, 导致沉积物中底层有机物厌氧分解, 可能会加剧内源负荷的季节变化[32, 33].上述两个因素导致骆马湖夏季TN和TP增加幅度增大, ρ(TN)和ρ(TP)在2020年8月甚至达到3.48 mg ·L-1和0.156 mg ·L-1, N/P降为30以下, 存在藻类暴发的潜在威胁, 冬春季水质明显优于夏秋季, 与2015年前冬春季污染物浓度显著高于夏秋季的规律相反[34].夏季浮叶植物荇菜和浮萍的分布面积呈现稳步上升的趋势, 逐渐发展成为了水生植物类群中的优势种, 而其作为典型的耐污种, 也进一步表征骆马湖夏季水质的下降.另一方面, 调水工程运行期间, 骆马湖换水频率高, 换水周期短, 过水性增强, 氮、磷营养盐和藻类之间的关系弱化, 降低了藻类暴发性生长的可能[35].全湖高锰酸盐指数(r=-0.46)、Chl-a(r=-0.28)和水位呈负相关, 冬季(12月至次年3月)水位抬高, 湖泊流速变缓, 水体中悬浮的营养盐、杂质离子等物质沉积于湖泊底泥, 不易受上边界风浪干扰, 高锰酸盐指数和Chl-a减小, 与东平湖等的研究结果一致[36~38].

3.2 骆马湖水质空间分异成因分析

骆马湖北部的两条主要入湖河道营养盐污染最重, 据调查, 2011年从中运河和沂河汇入骆马湖的TN、TP、NH4+-N和高锰酸盐指数等污染物总量分别为17 735、398、934和14 154 t, 占全湖污染来源的90%以上[39].沂河Chl-a浓度最高, 浮游藻类数量最大, TN和TP都明显高于其它河道, 而高锰酸盐指数和NH4+-N则是在中运河中最高[39].骆马湖水质与进入湖泊的外部负荷密切相关[40], 入湖水量是主要的表现因素[41].全湖TN、TP、高锰酸盐指数和Chl-a等指标与入湖水量相关系数基本都大于0.5, 而北部入湖口TN对上游河流的入湖水量变化响应强烈(r=0.83).在空间聚类得到的北、中、南这3个湖区中, 出湖口TN、TP和Chl-a显著小于北部入湖口, 南部水质明显优于北部.可见, 入湖河道的水系分布对水质的空间分异有决定性的影响, 与太湖和东平湖等研究结果一致[34, 42~44].

骆马湖北部和中部的TN和TP均大于南部湖区, 这与围网养殖主要分布于骆马湖北部和中部近岸区域有关.非法围垦和过度养殖使增加的氮磷占湖体滞留氮磷总量的27%和33%[45].外源性饵料、化学药剂和产生的鱼类排泄物等加剧北部和中部湖区的富营养化风险.另一方面, 北部湖口是采砂的集中区, 直接损坏湖底原生植被, 加速北部水域荒漠化, 南部水生植被可以抑制沉积物的悬浮, 并吸收水体中的营养元素并将其储存在植株内[11], 对南部湖区水体起到一定的净化作用.然而, 近10年来TN、TP和高锰酸盐指数在监测点间的变异系数均有不同程度的下降, 骆马湖对入湖污染物负荷的自净能力在降低.

3.3 骆马湖水生态系统保护对策及建议

基于本文研究, 骆马湖水质波动主要受到流域外源输入和湖泊内源污染的影响, 此外湖泊生态系统的退化亦导致其自净能力减弱, 建议从外源治理、内源控制和生态修复等方面强化治理保护.入湖河流是外源氮磷输入湖泊的主要途径[24], 治理骆马湖生态环境的关键一步就是控源截污, 制定有效的流域管理战略[46].从推广应用农业绿色技术、减少化肥用量和加强农药减量控害上减小流域面源污染的影响; 考虑优化水利调度, 完善南水北调东线截污导流工程[47].从内源上加强对骆马湖水产养殖业的规范化管理, 实施大水面生态渔业, 以退圩还湖方式减小饵料入湖量.此外, 有研究发现骆马湖沉积物中活性磷交换通量为0.066~0.698 mg ·(m2 ·d)-1[48, 49], 底泥内源负荷加重, 可根据实际情况对局部湖区的底泥实施清淤.实施生态修复工程, 在主要入湖河流构建河口湿地, 充分利用芦苇、菖蒲、马来眼子菜和苦草等植被的净化功能, 削减入湖污染物通量[50, 51]; 在退圩还湖区集成微地形改造、底质改良和水生植物定殖等技术, 重建草型生态系统; 在骆马湖大堤进行生态湖滨带建设, 包括硬质驳岸生态化改造、营造生态防护林和生态经济林等, 提升湖滨带对面源污染的拦截功能.

4 结论

(1) 1996~2020年骆马湖水质总体处于Ⅳ~劣Ⅴ类.长期来看ρ(TN)介于1.06~3.49 mg ·L-1之间, 是主要污染因子, 其变化可分为3个阶段：1996~2002年缓慢下降, 2002~2015年呈现显著的年际波动, 2015~2020年显著上升. ρ(TP)介于0.024~0.076 mg ·L-1之间, 波动相对较小.高锰酸盐指数和ρ(NH4+-N)范围分别在2.97~6.38 mg ·L-1和0.11~0.69 mg ·L-1之间.

(2) 水质年内季节变化明显, 聚类结果表明, 总体上TN在冬春季保持较高浓度, 夏秋季TN和TP随入湖水量增加而升高, 2015年后季节波动呈现加剧趋势, 水质季节动态转变为夏秋季劣于冬春季.空间上, 骆马湖南部湖区水质明显优于北部湖区.

(3) 驱动因素分析结果表明, 骆马湖水质演变与入湖水量存在极显著的相关性, 2015年以来夏季骆马湖入湖污染负荷增强是导致近年水质恶化的主要原因, 建议系统实施外源治理、内源控制和生态修复等工程以保障骆马湖水质安全.

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