巢湖叶绿素a与环境因子耦合效应的多元分析

官 涤，高大文，任南琪

(1.哈尔滨工业大学 城市水资源与水环境国家重点实验室，150090哈尔滨，di.guan@yahoo.com.cn;2.哈尔滨工程大学 航天与建筑工程学院，150001哈尔滨)

安徽省当地管理部门的监测结果显示，巢湖富营养化水面已占全湖的70%，其中临近合肥的西半湖长期处于重富营养或极富营养状态，本世纪已出现了10余次较为严重的蓝藻水华，城乡饮水安全存在较大隐患.水华的产生受多方水质、气象、水文条件等影响[1-3].由于巢湖具有面积广、支流多、生态系统复杂等特点，影响水华藻类生长的各类环境因子之间存在不同量度的统计依赖性，即耦合作用.目前，已有很多学者针对巢湖藻类与各环境因子间的相互关系作出深入研究[4-5]，但多以特定因子为研究对象，未考虑多方环境因子间的耦合效应与藻类生长的关系.

本文利用巢湖西半湖2005～2009年间的监测资料，以叶绿素a质量浓度作为水华藻类生物量的表征，将水质、气象、水文等各类指标作为水华影响环境因子，统计叶绿素a与环境因子间的相关性，分析多元耦合效应与叶绿素a的关系;并在此基础上建立多元回归预测模型，找出驱动水华发生的显著因子，同时描述叶绿素a质量浓度的时空分布情况，为巢湖蓝藻水华的防治提供理论依据.

1 研究方法

1.1 数据来源

本研究所用的水质数据来源于合肥市环境监测中心站2005年1月～2009年12月间在南淝河入湖区、十五里河入湖区、塘西入湖区、派河入湖区、新河入湖区、西半湖湖心等6个水质监测站的连续记录，气象数据来自合肥气象局，水文数据来自合肥水文资源局.分析采用的环境指标主要包括生物因子:叶绿素 a(Chla);水质因子:总氮(TN)、总磷(TP)、BOD、DO、pH、氨氮、高锰酸钾指数(CODMn);气象因子:气温(TA)、风速(vW)、气压(PA)、相对湿度(HR)、相对日照时数(SR);水文因子:水位(LW)等，共13项理化因子.各项目的分析均采用标准方法[6].

1.2 统计分析

利用SPSS.PASW.Statistics软件计算变量间的相关性并进行多元逐步回归统计分析.两个变量间的线性相关关系度量采用Pearson相关系数，同时计算偏相关系数，即在封闭环境中，排除其他变量条件下两变量之间的线性相关性度量[7].数据的多元统计分析以叶绿素a为因变量，其他环境理化因子为自变量，选择临界值95%的显著水平筛选自变量中对叶绿素a影响作用较大的环境因子，建立反映叶绿素a变化趋势的回归方程，并对得到的参数以及线性关系的显著性进行检验，检验通过后利用得到的叶绿素a样本回归方程对实际观测数值进行拟合，比较预测值与实测值的差异[7].

2 结果与讨论

2.1 叶绿素a质量浓度的时空分布

由图1可知，叶绿素a的质量浓度存在明显的季节性变化.2005年1月至2009年12月期间，巢湖西半湖叶绿素a质量浓度总体变化趋势为每年5～10月数值偏高，11～12月和次年1～4月数值偏低.由于藻类的生长同时受到水体营养物质和水文气象等因素影响，在冬季低温且光照不足的环境中，藻类生物量较低，多呈休眠状态;而在春末夏初之时，水温提高，风浪扰动频繁，底泥中的营养盐和底泥表面的藻类休眠体开始上浮进入水体.根据有关部门2004～2005年的监测资料，巢湖春季以蓝藻门的密集念珠藻、硅藻门为主，夏季以蓝藻门的铜绿微囊藻、绿藻门的丝藻为主.夏季因适宜的水动力和环境条件，在局部湖区生物量急剧增长，可爆发形成很厚的蓝藻水华层，而蓝藻门的密集念珠藻在阳光充足时极易爆发春季水华[8].

图1 巢湖西半湖各测点叶绿素a质量浓度时空分布

同时，由于水华爆发消耗掉大量营养物质和溶解氧导致藻类生物量迅速下降[9].从图1中可以看出，水中叶绿素a质量浓度在达到峰值后都会出现明显下降趋势.根据6个监测点位水环境背景的不同，各点记录的叶绿素a质量浓度峰值及其出现时间也有一定差异.在2005～2006年间，南淝河入湖区和十五里河入湖区的叶绿素a质量浓度较低，此后逐年变化较平稳，夏季峰值在0.2 mg/L左右;塘西入湖区和派河入湖区的叶绿素a质量浓度稍高，在2006年夏季出现最大值0.3 mg/L左右，此后逐年峰值呈下降趋势;而新河入湖区和湖心区前两年的叶绿素a质量浓度偏高，在2005年夏季湖心区峰值超过0.5 mg/L，此后峰值明显逐年降低.

2.2 叶绿素a质量浓度与环境因子的相关分析

巢湖西半湖各监测点位叶绿素a质量浓度及相关平均值与各单项因子之间的Pearson相关系数分析结果见表1.巢湖西半湖水体叶绿素a质量浓度与环境因子之间的相关系数在0.014～0.478，叶绿素a与单个因子之间的相关系数均较低，表明叶绿素a质量浓度变化受多个因子共同影响.水华驱动因子在不同监测点位的筛选结果有部分重合，水文气象因子驱动作用相对较强.西半湖入湖区叶绿素a与气温、CODMn等显著正相关，与气压显著负相关;湖心区叶绿素a与水位、气温、TN等显著正相关;6监测点位平均值显示西半湖叶绿素a与气温、水位、CODMn等显著正相关.

考虑环境因子间具有相互依赖的耦合效应，在叶绿素a与单因子相关性分析外，进行了任意两环境影响因子间的相关性度量，其中气温和气压显著负相关(相关系数-0.951)，和DO显著负相关(相关系数-0.686).在建立预测模型时，可适当排除此类冗余环境因子.本文分析了水体叶绿素a质量浓度与任意一个或多个环境理化因子的相关关系强弱，即计算叶绿素a与水质、气象、水文各组因子和各单因子的偏相关性度量.由表1可知，在分组分析中，水体叶绿素a分别与各组因子中的TN、CODMn、气温、水位等显著正相关，与气压显著负相关;在单因子分析中，水体叶绿素a分别与TN、CODMn、水位等显著正相关.在偏相关分析中，水华的主要影响因子集中为水质因子.

水体的 N、P等与藻类生长有密切关系[10-12]，并不是藻类生长的限制因子而仅是主要营养源[13].根据本文的分析结果，在过滤掉其他因子的依赖性影响后，巢湖西半湖水中TN对叶绿素a质量浓度相关性较强;如果加上多环境因子之间的耦合作用，则气温、水位等水文气象因子呈现出对叶绿素a质量浓度有较强的影响作用.已有研究表明，水温升高能够促进藻类活性，加快营养盐的迁移转化过程，为藻类生长提供推动力[14].

表1 2005～2009年巢湖西半湖叶绿素a质量浓度和环境理化因子的相关系数

2.3 叶绿素a与环境因子的逐步回归分析

从以上相关性分析中可以看出，在不同监测点位各环境理化因子对湖水中藻类叶绿素a质量浓度的影响各异，为了找到相对重要的影响因子，通过逐步回归分析方法，以叶绿素a质量浓度为因变量，各影响因子为自变量，建立多元线性回归方程，并对得到的参数以及线性关系的显著性进行检验(方差分析F值显著水平P≤0.05).

巢湖西半湖各监测点位叶绿素a质量浓度与环境影响因子的逐步回归结果见表2.从入湖区5监测点位平均值和6点位平均值来看，对叶绿素a质量浓度影响较显著的驱动因子集中为水位、CODMn、气温、TN等.水位在南淝河入湖区、新河入湖区和湖心区呈正相关，CODMn在十五里河入湖区、塘西入湖区和派河入湖区呈正相关，气温在塘西入湖区、新河入湖区和湖心区呈正相关，TN在新河入湖区和湖心区呈正相关，氨氮在派河入湖区和新河入湖区呈负相关;此外还有风速和气压在南淝河入湖区呈负相关，pH在塘西入湖区呈正相关，TP在新河入湖区呈正相关等.

表2 巢湖西半湖2005～2009年各样点叶绿素a质量浓度和水体理化因子的多元回归统计

以入湖区平均方程作为简单预测模型，计算2005～2009年间巢湖入湖区平均叶绿素a质量浓度预测值，结果见图2.从入湖区平均叶绿素a质量浓度预测曲线叶绿素a质量浓度实测曲线的相符程度来看，夏季叶绿素a预测值较实测峰值偏低，在其他季节预测值则与实测值较为近似.原因可能是夏季水华爆发时，除了以上驱动因子，藻类还同时受其他因素影响，如风浪搅动使浅水湖泊中的悬浮质释放磷、氮等营养元素促进藻类生长等[15].

图2 2005～2009年巢湖西半湖叶绿素a平均预测值与实测值比较

3 结论

1)巢湖西半湖叶绿素a的逐月监测结果呈现季节特征，峰值多在每年5～10月出现，且各检测点位上叶绿素a质量浓度逐年变化趋势不同.

2)叶绿素a质量浓度与单个环境因子之间的相关系数均较低，可见其变化受多个环境因子共同作用影响.在多元耦合作用下，叶绿素a质量浓度与气温、水位、气压、CODMn等显著相关，即水文气象因子表现出对水华有较强驱动作用.

3)在水华预测方程中，各监测点位对水体叶绿素a质量浓度有较显著影响的环境理化因子为水位、TN、CODMn和气温等.多因子间的相互依赖形成耦合效应，产生统计冗余变量，在分析水华显著驱动因子和建立水华预测模型时应考虑去除此类冗余环境因子.

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