卧龙湖富营养化的时空变化特征研究

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1、卧龙湖富营养化的时空变化特征研究  摘要:为给卧龙湖国家良好湖泊生态环境保护试点工作提供决策依据,对卧龙湖的富营养化程度及其时空变化特征进行了评价分析。通过对卧龙湖2014年春夏秋季共53个采样点的调查监测和统计分析(单因素方差分析和克立格插值预测)得出:卧龙湖综合营养状态为中度富营养,季节差异有统计学意义(P秋季>春季,农业面源产生的氮磷污染可能是造成卧龙湖夏秋季节水质富营养程度加剧的首要原因;卧龙湖各季节富营养化程度呈现从沿岸向湖心梯度降低的趋势,进一步说明流域农业面源污染是卧龙湖富营养化的主要驱动因素之一。  关键词:卧龙湖富营养化综合营养状态指数变

2、化特征  中图分类号:X52文献标识码:A文章编号:1674-098X(2017)03(b)-0116-03  现在人们谈论富营养化时,一般指人类活动导致的氮磷输入增加引起的富营养化,即由工业化、农业现代化和城市化导致的植物营养物(主要指氮、磷)排放增加所引起的[1]。研究表明,自然条件下湖泊也有可能富营养化,特别是浅水湖泊更容易发生富营养化[2]。湖泊富营养化是当前我国湖泊面临的主要生态环境问题之一,湖泊富营养化后会导致一系列的生态系统响应异常[3]。  卧龙湖位于辽宁省北部的康平县(123°8′43″~123°20′4″E,42°41′4″~42°48

3、′3″N),辽宁省最大的平原型淡水湖泊,也是个浅水湖泊,属于中国一级生态敏感带,2012年被列入国家湖泊生态环境保护17个试点之一。该文在监测的基础上评价了卧龙湖的富营养化程度,重点分析了卧龙湖的富营养化时空变化特征,以期为卧龙湖国家良好湖泊生态环境保护试点工作提供决策依据。  1材料和方法  1.1采样时间和点位设置  2014年5月(春季)、8月(夏季)、10月(秋季)对卧龙湖采样调查3次,共设置53个采样点,采用GPS定位。  1.2采样和分析方法  依据《水质采样方案设计技术规定》(HJ495-2009),湖库、水库监测垂线的布设―湖(库)监测垂线

4、采样点的设置规定:水深≤5m,采样点数设定为1点,采样深度为水面下0.5m,水深不足1m,在1/2水深处设置监测点。  水样采集后自然沉降30min,取上层非沉降部分按《地表水环境质量标准基本项目分析方法》中指定的相应方法监测。  1.3综合营养状态指数计算和统计分析  按照《湖泊(水库)富营养化评价方法及分级技术规定》,采用综合营养状况指数评估卧龙湖的富营养化水平[4]。  综合营养状态指数的计算公式为:  式中:TLI(∑)为综合营养状态指数;  Wj为第j种参数的营养状态指数的相关权重;  TLI(j)为代表第j种参数的营养状态指数。  综合营养状态

5、指数法以叶绿素a(Chla)为基准参数,由于5个评价参数的量纲不一致,因此在计算各参数相关权重之前需对数据进行归一化处理,处理后第j个参数相关权重的计算式为:  式中:rij为第j种参数与基准参数chla的相关系数;  m为评价参数的个数。  中国湖泊(水库)的Chla与其它参数之间的相关关系rij及rij2见表1。营养状态指数权重见表2。  营养状态指数TLI(j)计算公式为:  TLI(Chla)=10(2.5+1.086lnChla)  TLI(TP)=10(9.436+1.624lnTP)  TLI(TN)=10(5.453+1.694lnTN) 

6、 TLI(SD)=10(5.118-1.94lnSD)  TLI(CODMn)=10(0.109+2.661lnCODMn)  式中:?~绿素aChla单位为mg/m3,透明度SD单位为m,其他指标单位均为mg/L。  按照《湖泊(水库)富营养化评价方法及分级技术规定》对卧龙湖进行营养状态分级,同一营养状态下,营养状态指数TLI值越高,其富营养化程度越重。  采用SPSS22.0单因素方差分析卧龙湖富营养化的季节变化特征;应用地统计学原理,采用克立格(Kriging)插值预测方法分析卧龙湖富营养化的空间分布特征。  2结果与讨论  2.1卧龙湖综合营养状态

7、季节变化特征  卧龙湖综合营养状态指数特征见表3。研究期间,卧龙湖湖区各季节综合营养状态指数TLI范围为35.03~73.24,均值为63.61,营养状态为中度富营养,最小值出现在春季,最大值出现在夏季。春季TLI值为56.79,水质处于轻度富营养状态,夏季TLI值上升至68.18,水质转为中度富营养,秋季TLI值为67.29,水质仍为中度富营养。春季各样点间TLI值差异较大,夏秋季节各样点间TLI值差异较小。  经单样本非参数K-S检验,卧龙湖湖区水质TLI值非正态分布,将其转换为正态分布。单因素方差分析显示卧龙湖湖区水质TLI值各季节差异有统计学意义(

8、P秋季>春季。Levene方差齐性检验表明,显著性概率P=0.79

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