基于近岸海域自动监测浮标的水华发生过程分析

李天深，蓝文陆（广西壮族自治区海洋环境监测中心站，广西　北海　536000）



基于近岸海域自动监测浮标的水华发生过程分析

李天深，蓝文陆
（广西壮族自治区海洋环境监测中心站，广西北海536000）

摘要：利用位于广西廉州湾的自动监测浮标从2010年开始监控到的水华监测数据，分析水华发生前后溶解氧、pH、叶绿素等数据变化，结合气象、浮游植物密度数据，探讨不同赤潮藻增殖过程环境因子的变化规律，为赤潮机理及预警预报研究提供科学参考。廉州湾水华的叶绿素自动监测数据高值范围为24.5～77.0 μg/L，浮游植物优势种为硅藻，浮游植物密度接近赤潮爆发的阈值。自动监测浮标能捕捉并监控到水华发生全过程，其长时间高频率的观测资料可有效应用于水华及赤潮的预警预报。不同藻种水华的自动监测数据变化具有差异性，在进行水华预警时应综合考虑叶绿素、溶解氧以及pH的变化。气象因素是水华诱发的因素，降雨过后，气温突升，风速小于等于三级时，可结合自动监测网络监测数据，发布水华预警。

关键词：自动监测；水华；叶绿素；溶解氧；pH

近年来，随着我国沿海赤潮发生频率、强度和范围的上升以及赤潮危害的加剧（张丽旭等，2010；洛昊等，2013），对赤潮发生机理及预警预报研究成为一个重大的科学问题。而近岸海域自动监测浮标由于可以在恶劣环境下实现无人值守的全天候长期连续定点观测，是赤潮机理和预警研究的一种较好且有效的手段。通过自动监测浮标数据的变化趋势分析，国内外学者实现对赤潮的跟踪监测研究（Lee et al，2005；Kim et al，2006；陈国斌，2012），也建立短期的赤潮预报模式（庄宏儒，2006；吴玉芳，2012；李天深等，2011），但缺乏足够的实际应用以验证。而且由于赤潮发生的复杂性和特异性，基于自动监测浮标的赤潮机理及预警预报仍有待深入研究。

广西廉州湾地处北部湾湾顶，位于北海市北侧，该湾大部分区域水深较浅，海湾口门宽约23.4 km，海湾面积260 km2，是北海市重要的海产品养殖区。受南流江以及沿岸工农业、生活污水携带的污染物的影响，廉州湾部分海域处于富营养化状态，多次发生赤潮（韦蔓新等，1998；李凤华等，2007；李波等，2015）。为监控廉州湾的水质及赤潮发生状况，广西海洋环境监测中心站在廉州湾布置3个自动监测浮标。2010年以来，自动监测浮标监控到6次高叶绿素、高溶解氧、高pH现象，现场调查发现主要是由于浮游植物爆发性增殖引起的，浮游植物密度接近赤潮发生阈值，为浮游植物水华现象（Miller et al，2004）。本文利用监控到的6次水华的监测数据，分析水华发生前后气象、溶解氧、pH、叶绿素等数据变化，探讨不同赤潮藻种增殖过程环境因子的变化规律，阐述利用自动监测浮标对水华及赤潮进行预警预报应注意问题，为基于自动监测浮标的赤潮机理及预警预报研究提供科学参考。

1　材料与方法

1.1研究区域及站位设置

在广西北部湾海域的廉州湾布置3个自动监测浮标，编号分别为A01、A02、A03，具体位置见图1。

图1　廉州湾自动监测浮标位置

1.2监测方法

1.2.1水质自动监测

自动监测浮标由密封仓系统、监测系统、航标系统、数据采集系统、通信系统、固定锚链系统、太阳能供电系统和室内监控接收系统组成。其中，监测系统主机为多参数水质测定仪（美国YSI公司生产，型号为YSI6600型）。主要监测要素见表1。

表1　主要监测要素

自动监测站主要监测表层（1.5 m）水质状况。测定一次的时间间隔为30 min，数据通过移动卫星通信GPRS传输到监控中心。监测期间定期（＜15天/次）对仪器进行维护、校准，以保证仪器的运行性能维持在最佳工作状态，确保监测数据的准确可靠。

1.2.2气象监测

自动监测浮标上安装气象自动监测仪（美国AIRMAR公司生产，型号为BP200），可监测气温、气压、风向、风速以及相对湿度。监控到水华发生时，对自动监测的气象数据进行分析，风力等级划分依据采用《风力等级》（GB/T 28591-2012）进行，同时观测记录实际天气情况。

1.2.3比对监测

自动监测监控到水华发生时，采用室内校准及性能测试合格的便携式多参数仪（德国WTW Multi 350i）到海上进行现场海水温度、盐度、pH、溶解氧的手工测定，并采集叶绿素样品回实验室测定。现场比对测定和采样时间与自动监测浮标测试时间一致，记录采样时间点的自动监测数据并与手工测定结果进行比较分析。叶绿素采样及分析参照《海洋监测规范》（GB17378-2007）进行。

1.2.4浮游植物检测

发生异常时浮游植物调查和分析方法：利用小体积采水器分别采集表层海水0.5 L，立即用鲁哥氏液固定，使其最终浓度为15‰。带回实验室后，摇匀水样，取出0.1 mL样品，利用浮游植物分析框在Olympus IX51倒置式显微镜下观察、计数和鉴定种类。为了使误差减少到10%，每次计数的浮游植物细胞数均达到400个以上。

1.3数据分析

1.3.1自动监测数据处理

水华发生时，位于廉州湾的3个自动监测浮标监测数据均发生类似的变化，其中位于南流江口的A02号站点变化趋势更加明显，本文主要以该站点的数据变化作为典型站点，对水华发生前7 d、水华发生过程以及水华后期的自动监测数据进行分析。

1.3.2水华的判定

赤潮时叶绿素a含量通常超过10 μg/L（张水浸等，1994），而自然界中浮游植物叶绿素以叶绿素a占绝大多数，因此本文以叶绿素含量大于10 μg/L作为水华发生的依据（蔡励勋，2008）。

数据采用SPSS19的Pearson相关性进行分析，作图采用origin8.0的plot功能完成。

2　结果与分析

2.1廉州湾水华发生概况及水华发生期间天气变化

2010年至2013年，位于广西廉州湾的自动监测站共监控到6次水华（表2），其中7月份发生水华次数最多，为3次，其次是6月份，为2次，2月份发生1次水华。水华持续的时间较短，为2～6 d，2012年2月及6月水华持续时间最短，仅为2 d，2010年7月水华持续时间最长，为6 d。发生水华的藻类主要为常见硅藻，有中肋骨条藻、薄壁几内亚藻、角毛藻、海链藻等4种，密度为0.12～2.34×106个/L，接近相关藻种的赤潮阈值（赤潮监测技术规程，2005），浮游植物优势种单一。

表2　2010年-2013年水华期间主要参数的高值监测结果

6次水华发生过程气象变化情况见表3。水华持续期间，最高气温均较前期有升高的趋势。且水华发生前期，均出现降雨情况。随着降雨结束，气温开始升高，特别是在2012年2月份，水华中期与前期相差接近8℃，而在夏季则出现1至3℃的变化。水华中期风速也较前期出现下降，基本小于等于3级。在水华消亡期，气温出现下降趋势，风速均有所增加。

表3　水华发生过程中气象因素的变化

2.2水华期间主要自动监测参数的比对分析结果

2010-2013年廉州湾发生的6次水华期间，海水的pH、溶解氧及叶绿素均显著升高。位于南流江口的A02号站点水华期间手工测定的pH高值范围为8.43～9.38，溶解氧高值范围为14.21～16.35mg/L，叶绿素高值范围为16.6～70.1 μg/L（表2）；同步的自动监测浮标测定pH高值范围为8.51～9.26，溶解氧高值范围为13.11～15.23 mg/L，叶绿素高值范围为24.5～77.0 μg/L（表2）。

现场pH、溶解氧比对结果与自动监测结果基本一致（表2），自动监测pH结果相对于手工监测结果的绝对误差在0.08～0.18之间，溶解氧相对误差在4.4～10.3%之间。而叶绿素自动监测结果与手工比对结果差异相对较大，相对误差在-60.3～-9.8%之间，且自动监测结果均略大于实验室测定结果。

2.3典型水华发生过程自动监测参数变化特征

对2011年7月以及2013年7月A02号自动监测浮标监测到的两次典型水华数据进行分析，其主要参数的变化分别见图2和图3。2011年7月4日之前，水温、溶解氧、pH值、叶绿素变化平稳，叶绿素监测值变化范围为0.5～3 μg/L，处于正常的变化范围。7月4日之后，水温出现一个显著的升高趋势，从29.5℃升高到33.1℃，升高幅度达3.6℃。与此同时，溶解氧、pH以及叶绿素也出现显著升高的现象，溶解氧从5.8 mg/L升到17.0 mg/L，pH 从8.0升高到8.9，叶绿素从3.4μg/L升到42.4μg/L。7月6日开始，溶解氧、pH出现下降趋势，叶绿素在7月5日出现最高值，达到64 μg/L，7月8日之后开始下降，基本低于10 μg/L。

2013年7月3日至7月17日出现两次叶绿素监测值大于10 μg/L的时段。第一次出现在7月5日至7日，仅有个别时段叶绿素监测值较高，且持续的时间相对较短。第二次出现在7月11日至15日，高叶绿素值持续的时间比第一次长，大部分时段均高于10 μg/L。水温、叶绿素、溶解氧及pH也出现同步升高的趋势。7月12日，水温从30.6℃升高到32.9℃，升高2.3℃，溶解氧从6.2 mg/L升高到13.1 mg/L，pH从8.3升高到8.9，叶绿素从8.8 μg/L升高到40.5 μg/L。此后，叶绿素、溶解氧开始同步下降。

图2　2011年7月A02号站点水华发生过程数据变化

图3　2013年7月A02号站点水华发生过程数据变化

2.4自动监测因子的相关性分析

2011年7月水华前后自动监测因子的相关性见表4。可以表征浮游植物生物量的叶绿素与水温、pH、溶解氧均具有显著的正相关性，与盐度具有显著的负相关。溶解氧与pH有显著的正相关。而在对2013年7月的数据进行分析发现，叶绿素与水温、pH、溶解氧均具有显著的正相关，与浊度有显著的负相关（表5），同样溶解氧和pH也存在显著的正相关。综合两次典型水华数据的分析结果，叶绿素与溶解氧、pH和水温具有显著的相关性，溶解氧和pH有显著的正相关，在利用自动监测数据对水华进行预警时候应综合考虑叶绿素、溶解氧、pH和水温的变化规律。

表4　2011年7月水华自动监测因子的相关性（n=583）

表5　2013年7月水华自动监测因子的相关性（n=864）

3　讨论与结论

3.1自动监测浮标对水华的监测预警

在自动监测浮标监控到水华现象时，经过现场比对监测，pH、溶解氧的自动监测结果与现场比对结果基本一致，实验室测定的叶绿素含量也较高。实验室测定的叶绿素与自动监测结果差异较大，主要是由于自动监测仪器叶绿素测定方法为活体荧光法，不能区分不同类型的叶绿素含量，与实验室分光光度分析方法不同。但叶绿素自动监测结果不影响对水华的趋势判断，从图2和图3可以看出，水华发生时相对于前期叶绿素变化幅度很大，呈突变式变化，因此即使自动监测叶绿素结果与实验室手工方法存在一定的偏差，利用自动监测浮标仍能有效的对水华进行在线监测，并为赤潮实时预警预报提供了可行性。从在北部湾赤潮多发海区廉州湾布设的3个自动监测浮标2010-2013年共4年的应用结果显示，自动监测浮标可实现全天候、全天时长期连续定点观测，能捕捉到海域所发生的水华，并且可在线监控到水华发生全过程，其长时间高频率的观测资料在水华及赤潮的监控预警预报中有着不可替代的作用。

研究结果也显示出了自动监测浮标在赤潮监控预警中的不足之处，其中最大的不足在于其不能监测赤潮生物种类及其密度，无法区分水华和有害赤潮。赤潮也被称作“有害藻华”（Anderson et al，1997），其形成、发展和消亡的过程对海洋生态环境，尤其是近岸海洋生态环境会造成一定危害。广义上讲赤潮都是有害的，而本研究所监控到的水华现象，发生范围较小、持续时间较短，且均为无毒硅藻，环境影响相对较小。2010年到2013年，廉州湾在初春（2月）或夏季（6月、7月）均发生硅藻水华现象，经现场调查咨询，渔民称每年均发生类似的现象，说明廉州湾浮游植物水华现象可能一直存在，只是随着监测手段的发展——近岸海域自动监测浮标布置，才在近几年监控到水华现象。浮游植物水华对整个海域的初级生产水平和各生源要素循环均有重要影响（苏纪兰，2001），廉州湾水华发生可能是生态系统具有自我调节机制，通过硅藻浮游植物大量增殖，消耗前期由于降水输入大量营养物质的同时，提高海域的初级生产力，为海域渔业生产提供能量基础。因此适当的水华是有益的，但其是否会演化为有害赤潮仍是我们需要重点监控的内容。

3.2不同藻种发生水华时数据变化的差异

对水华或赤潮进行预警预报是自动监测网络设置的主要目的，水华或赤潮发生时，自动站pH、溶解氧以及叶绿素会出现同步升高的现象（李天深等，2011）。但由于每一赤潮藻种生理生态的不同，造成其水华或赤潮发生时环境因子变化的差异，如何确定水华或赤潮发生的阈值以及区分赤潮藻种成为自动监测浮标赤潮预警的难点。从我们自动监测结果分析，当发生中肋骨条藻、角毛藻、海链藻水华时，自动监测站叶绿素、溶解氧以及pH均达到很高水平，叶绿素最高值范围为54.6～77 μg/L，溶解氧高值范围为13.6～15.2 mg/L，pH最高值范围为8.9～9.2（表2）。几种赤潮藻高值变化范围均比较接近，难以以某一高值确定为某一藻种水华或赤潮发生阈值。如2011年角毛藻水华时，监测数据在7月4日存在短时连续升高的过程，从中午11点至下午4点，水温从29.6℃持续升高到33.1℃，与此同时，溶解氧从6.3 mg/L升高到15.1 mg/L，pH从8.08升高到8.85，叶绿素从4.0 μg/L升高到27.4 μg/L，此后水温保持在32℃左右，而pH、溶解氧以及叶绿素仍持续升高（图2）。而在2013年海链藻水华时，数据变化与2011年不同。2013年水华时，水温变化幅度不大，叶绿素、溶解氧、pH在7月11日开始略有升高，在7月12日才出现显著升高的过程，也就是说2013年的水华是一个缓慢发生的过程，而2011年则是短时内快速发生的过程。这可能与环境条件有关，也可能与不同藻种细胞大小、色素含量以及其他生理生态差异有关。因此，利用自动监测浮标进行预警，就必须理清不同赤潮藻种水华时环境因子变化过程的差异，针对不同的藻种建立不同的预警预报模式，才能全面、有效的对近岸海域水华或赤潮进行预警预报。

3.3多因子综合预警及pH在自动预警中的作用

自动监测浮标放置于海上，现场环境复杂，自动监测探头常出现数值偏离或故障，单独以某一数值作为赤潮发生的阈值进行预警预报，难以消除仪器性能故障等因素的影响，存在一定的局限性。利用多因子进行综合监测预警，不仅可以有效解决上述难题，而且通过多因子之间的相互关系，有效印证现场赤潮情况及其变化趋势。通过分析叶绿素与其它自动监测因子的相关性，国内学者在利用自动监测浮标进行赤潮预警时结合溶解氧和叶绿素的数据。在厦门同安湾，溶解氧百分比为105%、叶绿素为8.0 μg/L可作为中肋骨条藻或旋链角毛藻赤潮的预警值（庄宏儒，2006）。而溶解氧8.0 mg/L、叶绿素为10.0 μg/L也被初步作为广西廉州湾中肋骨条藻赤潮的预警值（李天深等，2011）。在对2010年到2013年廉州湾水华的自动监测数据分析发现，浮游植物水华期间，叶绿素、溶解氧以及pH均有显著的同步升高和降低的现象（图2和图3），除了叶绿素和溶解氧之外，pH在水华发生过程中也发生显著的变化。而且相关性分析结果表明，pH和叶绿素及溶解氧也有显著的正相关。另外，比对分析的结果显示pH参数与手工监测结果一致，大部分比对结果的偏差均在方法偏差范围之内（＜0.1），表明其比叶绿素和溶解氧更具稳定性。因此在对水华或赤潮进行预警时，应在叶绿素及溶解氧的基础上综合考虑pH的变化，通过叶绿素、溶解氧以及pH的变化规律确定水华发生的阈值，可进一步提高预警的准确性。

3.4气象参数在水华预警中的辅助作用

气象因素在赤潮形成过程中发挥重要作用。在营养盐条件充足的情况下，气温、光照、降水、风向及风力等气象条件成为赤潮爆发的重要启动因子（张俊峰等，2006）。对我国主要赤潮发生省份如江苏（彭模等，2010）、广东省（吴迪生等，2005；吴迪生等，2011）、天津（邹涛等，2007）、辽宁省（胡宝强等，2005）等气象条件对赤潮发生影响研究表明，气象条件是赤潮形成、发展和消亡的关键因素。在2010-2013年廉州湾6次水华过程中也发现气象条件与廉州湾水华的发生、发展和消亡有着很大的关系，气温以及风速等气象参数的变化影响廉州湾水华的发生和消亡。2010年至2013年期间，廉州湾水华主要发生在春初的2月份以及夏季的6、7月份。2012年2月的春初，前期冷空气过后的气候回暖过程，天气晴朗，气温突升8℃，在风速较弱的条件下引起廉州湾的水华。而夏季是台风、热带风暴等影响广西近岸海域的季节，台风来临之前，影响海域会出现高温的特征（赵辉等，2013）。受热带风暴“康森”和“杜苏丙”来临前的影响，天气闷热，风速不大，水温较前期升高1℃及3℃，引起了2010年7月以及2012年6月的廉州湾水华。另外，在监控到6次水华发生的前期，均出现降雨过程，降雨造成气温降低，河流径流量增加，污染物以及营养物质入海量增多，给浮游植物增殖提供基础条件。随后天气转好，气温显著升高，风速平缓，给浮游植物爆发性增殖提供良好的外部条件，在前期降雨带来的营养盐输入充足的情况下，水华现象易于发生。而从水华发生过程气象因素变化情况（表3）可看出，水华消亡伴随着风速增加以及气温降低。因此，气象因素在水华预警中应作为辅助因子给予以充分考虑，当降雨过后，气温突升，风速小于等于三级时，应重点关注自动监测浮标数据变化，可结合自动监测浮标监测数据进行水华监测预警；当水华发生后，如果出现阴雨、气温突降以及风速增大等天气，则可结合自动监测浮标监测数据关注水华进入消亡和解除预警的判定。

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（本文编辑：袁泽轶）

Process analysis of algal bloom in offshore area based on the automatic monitoring buoy

LI Tian-shen，LAN Wen-lu
（Marine Environmental Monitoring Center of Guangxi，Beihai 536000，China）

Abstract：Based on DO、pH and chlorophyll monitoring data in the algal bloom forming and vanishing process，which was received by the automatic monitoring buoy in the Lianzhou Gulf of Guangxi since 2010，the variation characteristics of environmental factors for different algal blooms were discussed together with meteorological data and phytoplankton density in order to provide a scientific reference for the study of mechanism and early warning of red tides. The study showed that，the high value of chlorophyll ranged 24.5～77.0 μg/L in the algal bloom，and the density of phytoplankton which was dominant by diatoms was close to the threshold of the outbreak of the red tide. Automatic monitoring buoy could capture and monitor the whole process of the algal bloom，and its long time and high frequency observation data could be effectively applied to the early warning of the algal bloom. Changes of automatic monitor data had significant difference during the bloom of different phytoplankton. Early warning for the algal bloom by the automatic monitoring buoy should take into account the changes of chlorophyll，dissolved oxygen and pH. Meteorological conditions were the main factors inducing the algal bloom. While the temperature skyrocketed and the wind speed was less than third grade after the rain，and the early warning of the algal bloom could be issued combining with data from the automatic monitoring buoy.

Keywords：automatic monitoring；algal bloom；chlorophyll；dissolved oxygen；pH

中图分类号：P76

文献标识码：A

文章编号：1001-6932（2016）02-0201-08

Doi：10.11840/j.issn.1001-6392.2016.02.011

收稿日期：2015-04-03；

修订日期：2015-07-12

基金项目：国家自然科学基金（41466001）；广西自然科学基金（2013GXNSFBA019224；2013GXNSFAA019281）；广西科学研究与技术开发计划（桂科攻14124004-3-13；桂科合14125008-2-8；桂科攻1598016-6）；国家环境保护公益性行业科研专项（201309008）。

作者简介：李天深（1981-），男，硕士，高级工程师，主要从事近岸海域自动及生态监测方面研究。电子邮箱：litianshen@126.com。

通讯作者：蓝文陆，博士，高级工程师。电子邮箱：dr.lan@139.com。