云贵高原湖区湖库总磷和叶绿素a浓度参照状态研究

陈奇，霍守亮，席北斗，昝逢宇，何卓识

中国环境科学研究院，北京 100012

区域湖泊营养物参照状态，是指湖泊受影响最小的状态或认为可达到的最佳状态，为确定随时间推移由人类引起的湖泊变化提供基线。营养物基准制定的整个过程中，在每个生态分区或子分区内建立区域湖泊的参照状态是最为核心的内容之一［1-2］。为了制定数字化的营养物基准，通常采用湖泊没有受人类扰动和污染或受人类扰动较小的条件下的营养物变量总磷(TP)、总氮(TN)浓度和反应变量叶绿素a(Chl-a)浓度、透明度(SD)来量化湖泊的参照状态［3-4］。

目前，区域湖泊参照状态的建立方法主要有参照湖泊法、群体分布法、模型推断法、古湖沼学重建法和专家判断法等［1，5-6］。美国国家环境保护局(US EPA)于2000年首先采用参照湖泊法和群体分布法建立了14个一级湖泊营养物生态分区的TN、TP、Chl-a浓度和SD的参照状态［1］，随后各州开始开展本州的湖泊参照状态和营养物基准制定工作，并开发了一些新的方法［7-8］。欧洲近几年也开展了不同生态分区湖泊参照状态确定研究，先后建立了TP和Chl-a浓度的参照状态值［9-11］。国内一些研究者陆续开始开展我国营养物基准制定的方法学研究，并初步建立了我国分区湖泊参照状态和营养物基准制定的技术方法［2，12-15］。

云贵高原湖区湖泊差异显著，深水和浅水湖泊错落分布，有基本未受扰动的泸沽湖、碧塔海和属都湖等参照湖泊，也有污染严重的滇池、杞麓湖和星云湖等湖泊。笔者以云贵高原湖区湖泊为研究对象，分别采用参照湖泊法、湖泊群体分布法(总体和分水期)、三分法、MEI法和回归分析法建立云贵高原湖区TP和Chl-a浓度的参照状态，讨论各方法在云贵湖区营养物变量参照状态确定的适用性，结合近20年来湖泊历史数据，分析所确定的云贵高原湖区TP和Chl-a浓度参照状态的科学性。

1 材料与方法

1.1 数据来源与质量控制

云贵高原湖区面积7.31×105km2，适宜作为研究区域建立参照状态。该湖区山川纵横、峡谷交错，在海拔1280～3270 m上镶嵌着众多天然湖泊。湖泊总面积1200 km2，约占全国湖泊总面积的1.5%;面积1.0 km2以上的湖泊60个，合计面积1199.4 km2，约占全国湖泊总面积的1.3%。其中大于10 km2的湖泊13个，合计面积1088.2 km2，占该区湖泊面积的 90.7%［16-17］。

收集了云贵高原湖区的54个湖泊和水库的基础数据，数据来源于地方环境监测部门和课题组现场调查。基础数据中相关指标有海拔、湖泊面积、平均深度、电导率、总硬度、温度、pH、营养物浓度、Chla浓度、SD等，均采用国家标准方法测定［18］。根据各方法的特点，运用描述统计学方法时采用2000—2010年的监测数据，构建模型时采用1988—2010年的数据。

所收集的数据在其检测分析时，TN和TP的最低检测限分别为0.1和0.01 mg/L。有很小一部分(＜15%)监测记录的浓度低于检测限，这些值以检测限的一半计［19］。由于营养物数据库中普遍是右偏的数据，用1/2检测限处理，其精度足以满足描述性统计中平均值和标准偏差等的要求［20-21］。

1.2 参照湖泊选择

参照湖泊是指未受人类影响或受人类影响较小且维持最佳用途的湖泊，可代表该地区自然生物学的、物理的和化学的完整性［2，22］。筛选参照湖泊的首选方法是建立一套评价标准，描述区域内各未受人类影响或受人类影响极小的湖泊特征［11，23］。根据外来压力建立标准，主要包括流域内土地利用(集约农业和城市化比例)、有无点源污染、人口密度，其他因素有天然动态、湖岸带的人工改造、鱼类引入和渔业活动、大规模娱乐、入侵物种等。不采用化学和生物学指标，如果采用，容易陷入“典型参照湖泊”化学和生物学的循环，因此化学和生物学指标仅用于验证［3，11］。

云贵高原湖区候选参照湖泊的初步筛选采用流域压力的评价标准(表1)，在形成最终参照湖泊清单时，增加专家判断，对候选参照湖泊进行检验(表2)［14，24］。

表1 参照湖泊初步筛选的评价标准Table 1 Pressure criteria used for reference lake selection

表2 候选参照湖泊检验标准Table 2 Criteria for candidate reference lakes

1.3 参照状态边界的设定

1.3.1 参照湖泊法

目前国际上首推通过参照湖泊确定参照状态，即参照湖泊法。参照湖泊处于近似理想的状态，其下限值代表一种高质量状态，这种状态是不必要达到的或者是在一个生态区域中几乎所有湖泊无法达到的状态，上限值代表高质量的最低阈值。美国认为参照湖泊频率分布(浓度数据按从低到高的顺序排列，数值越高对应水质越低)的75%点位是可充分保护水质的合适边界，并作为参照状态［1］;欧洲普遍取各区域参照湖泊的中值为参照状态，而将75%～95%点位作为高质量状态的边界［10］。欧美对参照状态点位划定的差异，是由于参照湖泊群体本身的质量即筛选条件略有差异。基于云贵湖区参照湖泊的筛选条件，取参照湖泊的75%点位为参照状态。

1.3.2 湖泊群体分布法

参照湖泊的数量越多越好，以在研究区域湖泊总数中所占比例大于10%为宜［1］。在参照湖泊数量不足的情况下，采用群体分布法作为替代。以全体湖泊为样本，利用所有数据或随机选择可利用的代表性样本，将高质量端(如25%)作为参照状态［1-2］。参照状态对应的点位根据湖泊数据的实际情况或所在生态区域人类影响程度选择［21］。人类影响程度可根据整个湖区或流域的土地利用(农业用地、林地、草地、城市化用地、水体和难以利用的土地等)情况来判断。农业用地与城市化用地之和小于10%的、或林地与草地所占比例达60%的，可作为受人类影响较小或影响不是非常大的区域，选择25%点位;农业用地与城市化用地之和大于10%的、或林地与草地所占比例小于60%的，视为受人类干扰较大的地区，适当降低点位值;农业用地与城市化用地所占比例大于30%的，可视为人类开发程度非常大的，降低至5%点位［15］。

1.3.3 三分法

在受人类影响不大的区域，还可采用三分法替代。将全体湖泊中水质最佳的三分之一视为受人类活动影响程度很小的样本(这在单个指标的数值上有所体现)，取该样本的中位数(频率分布的50%点位)作为参照状态［8］。基于云贵湖区湖泊及其流域整体开发现状，该法适用。

1.3.4 MEI模型法

湖深-总溶解性固体指数是一种形态指数(morphoedaphic index，MEI)，是指湖水中总溶解性固体(用碱度或电导率衡量)与湖泊平均深度之比［1，9］。由于在无人为营养物输入的条件下，流域磷输出取决于地质状况，即水体中磷浓度与碱度或电导率通常存在正相关关系［25-26］;平均深度是影响磷浓度的另一公认因素，即湖水中总磷浓度与深度呈负相关［27-28］;碱度和电导率一般受流域人类活动和湖泊中生物活动的影响很小［25］，因此可通过MEI值推测参照状态下的磷浓度［29］。早期的研究表明MEI与湖泊中的鱼类和浮游植物的生产力有关［27，30-31］。构建 TP、Chl-a 浓度与 MEI之间的回归模型(MEI=电导率/平均湖深)，利用参照湖泊年均值数据建模，将全体湖泊平均电导率除以全体湖泊平均湖深所得MEI值代入回归模型，计算出TP和Chl-a浓度即为参照状态下二者浓度。

1.3.5 回归分析法

利用所有湖泊大量现有数据，分析原因变量和反应变量之间的响应关系，建立拟合曲线，即营养物浓度与Chl-a浓度的回归模型，用于预测Chl-a浓度。根据前几种方法确立的营养物参照状态计算出Chl-a值，作为该湖区Chl-a浓度参照状态。

1.4 统计分析

由于各项指标的原始数据大多未呈正态分布，因此数据全部经过对数转化使之基本成为正态分布(Kolmogorov-Smirnov检验，P＞0.05)，用于后续统计分析。采用Mann-Whitney U检验判断所选择的参照湖泊是否能够很好地代表全部湖泊;对湖泊的营养物基准指标采用描述统计分析(中位数、四分位数及各百分点)确定参照状态;采用方差分析和Kruskal-Wallis检验判断不同水期营养物浓度等水质指标之间有无显著差异;对各指标进行Pearson相关性分析，并运用回归分析建立推断TP、Chl-a浓度的线性回归模型。以上数据处理均通过SPSS16.0完成。

2 结果

2.1 参照湖泊法建立TP和Chl-a浓度的参照状态

根据筛选条件，共选出泸沽湖、抚仙湖、海西海、属都湖、碧塔海、茈碧湖、马湖、彝海、邛海9个湖泊为参照湖泊。经Mann-Whitney U检验，参照湖泊和非参照湖泊在水生形态和物理化学参数方面总体上无明显差别(P＞0.05)，说明参照湖泊代表性良好;而参照湖泊与非参照湖泊的营养物浓度具有显著差异(P＜0.05)。这些湖泊TP和Chl-a的浓度统计分析结果见表3。参照状态(频率分布75%点位):TP浓度为0.01 mg/L，Chl-a浓度为2.2 mg/m3。

表3 参照湖泊统计分析Table 3 Statistics of survey data from reference lakes

2.2 群体分布法建立TP和Chl-a浓度参照状态

所有湖泊的统计分析结果见表4。基于云贵湖区现状，将全体湖泊频率分布的25%点位作为湖区的参照状态:TP浓度为0.01 mg/L，Chl-a浓度为2.0 mg/m3。

表4 全体湖泊统计分析Table 4 Statistics of survey data from all lakes

群体分布法也可以通过分季节的方式或分水期的方式来实现。例如，美国国家环境保护局在推断Ⅰ级营养物生态分区参照状态时，采用了分季节的方式——先统计出给定生态区域四个季节25%点位对应的营养物浓度，再取四者的中值作为参照状态［32］。基于云贵湖区湖泊水质监测特点，采用分水期的方式。历年资料显示，6—8月为丰水期，10—12月为平水期，2—4月为枯水期。统计分析显示(表 5)，各水期 25%点位的 TP浓度均为 0.01 mg/L，Chl-a浓度均为2.0 mg/m3(虽然丰水期和平水期Chl-a浓度中值均高于枯水期中值)，与不经水期分析的结果相同(表4)。方差分析和 Kruskal-Wallis检验表明，水期对TP、Chl-a浓度无显著影响(P ＞0.05)。

表5 全体湖泊各水期统计分析Table 5 Statistics of survey data in different water periods from all lakes

2.3 三分法建立TP和Chl-a浓度参照状态

根据全体湖泊TP和Chl-a浓度，分别取TP和Chl-a浓度最低的三分之一代表湖区水质最佳的样本，这些样本的统计分析结果见表6。该法得出湖区的参照状态:TP浓度为0.01 mg/L，Chl-a浓度为1.6 mg/m3。

表6 三分法统计分析Table 6 Statistics of survey data from the best one-third of the distribution

2.4 MEI模型推断TP和Chl-a浓度

如前所述，所选参照湖泊群体代表性良好，因此采用这些参照湖泊1988—2010年TP和Chl-a浓度的年均值为建模数据。用于推断TP和Chl-a浓度的两个MEI模型如图1和表7所示。方差分析结果表明，回归方程显著性概率值(P)均小于0.01，即拒绝总体回归系数为0的原假设，标准残差P-P图显示标准残差符合正态分布，标准化预测值与其学生化残差散点图中绝大部分观测值随机地落在垂直围绕±2的范围内，说明回归方程满足线性与方差齐性的假设且拟合效果较好。

图1 TP、Chl-a与MEI的关系Fig.1 Scatter plots of TP and Chl-a against MEI

表7 推断TP、Chl-a浓度的MEI模型Table 7 Equations predicting TP and Chl-a reference concentrations using MEI as independent predictor

由于用于建模的参照湖泊平均水深28.5 m(±27.1 m，最小值7.3 m，最大值95 m)，推测 TP和Chl-a浓度时，只对平均水深大于6 m的湖泊进行计算〔平均湖深取平均值23.4 m，电导率取平均值277.9 μS/cm(中值 263.5 μS/cm)〕，得 TP 浓度为0.01 mg/L，Chl-a 浓度为3.2 mg/m3。

2.5 回归分析法建立Chl-a浓度参照状态

Chl-a浓度与TP和TN浓度分别具有显著相关性(图2)，利用湖区内各湖泊的年均值建立了预测Chl-a浓度的三个经验模型(表8)。模型的P值均小于0.001，标准残差P-P图显示标准残差符合正态分布，标准化预测值与其学生化残差散点图中绝大部分观测值随机地落在垂直围绕±2的范围内，说明回归方程满足线性与方差齐性的假设且拟合效果良好。

通过TP和TN浓度的参照状态推断Chl-a浓度参照状态时，TP浓度取上述几种方法得出的0.01 mg/L，TN浓度暂取参照湖泊法75%点位对应值(0.18 mg/L)。结果显示，运用TP单一指标推测的Chl-a值最大，采用TN单一指标推测的Chl-a值最小，TP和TN共同推测的Chl-a值居中(2.0 mg/m3)，且R2最大(表8)。

图2 Chl-a与TP、TN的关系Fig.2 Scatter plots of Chl-a against TP and TN

表8 推断Chl-a浓度的模型Table 8 Equations predicting Chl-a reference concentrations using nutrients as independent predictors

3 讨论

欧洲的相关研究发现，海拔对湖泊TP和Chl-a具有重要影响，海拔较低处湖泊受干扰程度略大于高海拔处的湖泊，并将200与800 m作为分类边界［10］。而我国云贵高原湖区内湖泊海拔均超过1000 m，在此基础上存在的差异将对湖泊营养物和Chl-a几乎不产生影响。相关性分析表明(表9)，除水温和总硬度外，其余各项指标与海拔均无显著关系;营养物、Chl-a与湖泊面积、硬度、水温等没有显著关系;由于湖区水温相差不大(年平均水温14～19℃)，对水质指标影响较小(R=0.1～0.3)。各湖泊 TN∶TP 主要在21∶1 ～33∶1 范围内(均值和中值分别为25∶1和27∶1)，表明藻类生物量主要受磷限制。根据SD、TP和Chl-a分别计算出的各项营养状态指数(TSI)显示，大多数湖泊TSI(SD)相对较高，TSI(TP)或TSI(Chl-a)较低，表明磷限制藻类生物量，继而影响透明度，透明度同时受光线变暗影响［33-35］。因此，笔者对云贵湖区湖泊不予分类。

表9 相关性分析Table 9 Correlations between enrichment measures and physical variables

参照湖泊法、群体分布法和三分法等描述统计方法的主要假设是湖泊群体中至少含有一些高质量的湖泊，利用监测站点的原始数据来建立参照状态最为合适［36］。但是由于利用百分数划定，结果受到样本大小的影响(即样本的大小会影响这些值在湖泊中真实分布的代表性程度)。其中参照湖泊法在实际应用过程中的关键是如何量化、界定和选择生态分区内的参照湖泊。如果一个地区的所有湖泊都明显地受到污染，不易找到合适的参照湖泊，在这种情况下，采用群体分布法作为替代。如果许多湖泊的监测资料不齐全或无法获得，为描述统计带来极大困难，需要借助模型等其他方法来确定湖泊营养物的参照状态。

统计模型的结果会受到数据库中一些偏差影响。如MEI模型的主要基本假设是在未受损湖泊中TP和Chl-a年均浓度与MEI指数有联系(即磷浓度近似等于自然本底浓度)，如果参照湖泊识别有误，MEI指数准确度将大大降低。

因此，用不同方法互相验证非常重要，以确保估计值更为可信。总的来说，各方法建立的参照状态结果基本一致(表10)，TP浓度均为0.01 mg/L，Chl-a浓度除三分法略低和MEI模型推断值较高外，多集中于2.0 mg/m3上下。

为验证所建参照状态的真实性，对云贵湖区内湖泊及其周边生态保持完好的抚仙湖与泸沽湖1988—2008年的TP浓度数据进行统计(图3)，发现TP浓度已连续多年保持稳定，大多低于0.01 mg/L，最高不超过0.02 mg/L。可见，将TP的参照状态确定为0.01 mg/L是合适的。Vollenweider等［37-38］将磷浓度为10 μg/L作为划分贫营养型和中营养型湖泊的边界，据此判断云贵湖区的营养物的参照状态为贫营养状态或中营养状态的下限。

图3 抚仙湖和泸沽湖历年TP浓度Fig.3 TP concentrations of Fuxian Lake and Lugu Lake in recent two decades

经计算，根据TP浓度(0.01 mg/L)和Chl-a浓度(2.0 mg/m3)所得的Carlson营养状态指数［39］相等〔TSI(TP)=TSI(Chl-a)=37〕，可见将该 Chl-a浓度确定为参照状态是合适的，这与欧洲部分区域湖泊营养物参照状态近似［9，11］。在国际公认的湖泊富营养化发生程度分级中，贫营养和中营养的边界是Chl-a 浓度为 2.5 mg/m3［28］，据此判断云贵湖区参照状态为贫营养状态。

以下因素会影响所建参照状态的真实性:湖泊样本量的多少和数据在地理上的覆盖，即具有调查和监测记录的湖泊是有限的;由于某些客观原因，数据记录的数量存在一定差异;参照湖泊数量不足或选择参照湖泊时存在一定偏差;此外，湖泊固有的异质性和湖泊类型会在一定程度上影响不同方法结果的一致性(如电导率越大、深度越浅的湖泊，营养物浓度越大)。

4 结论

通过对调查数据进行统计分析和构建回归模型，得出云贵高原湖区湖泊TP和Chl-a浓度的参照状态。各方法得到的结果基本一致，基于频率分析的参照湖泊法和群体分布法准确有效，利用MEI模型和一般的经验模型均可行。为确保建立的湖泊营养物参照状态的真实性和可信性，需合理选择参照湖泊和设定参照状态边界，并采用不同方法进行互相映证。在数据收集相对充分的前提下，推荐描述统计与推断统计方法相结合，将各方法得出的共同值或范围作为参照状态。最终推荐云贵湖区TP和Chl-a浓度的参照状态为0.01 mg/L和2 mg/m3，表明在无人类干扰的条件下该湖区湖泊营养状态处于贫营养状态或中营养状态的下限。

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