南水北调中线总干渠叶绿素a与藻密度相关性研究

摘要：叶绿素a浓度和藻细胞密度是表征藻类生物量的两种不同方法。为了分析南水北调中线总干渠叶绿素a与藻密度的相关关系，在干渠内（动态条件）和干渠旁（静态条件）设置断面进行了采样，依据实测数据分析了叶绿素a和藻密度的变化情况及相关性。结果表明：动态条件下，叶绿素a浓度与藻密度的变化趋势基本一致，两者之间具有显著的相关性，相关系数为0.88 ～0.90;单一优势藻种水体中叶绿素a浓度与藻密度存在显著正相关性，r>0.95;优势藻种的更替变化会导致叶绿素a浓度与藻密度的相关性下降;动态条件转为静态条件时，空间和水文要素发生变化，将导致藻种、藻密度及叶绿素a浓度发生变化，并影响藻密度和叶绿素a浓度之间的相关性。研究成果有利于有关部门掌握南水北调中线工程引水水质的变化，可为沿线用水户提供更好的服务。

关键词：叶绿素a; 藻密度; 野外监测; 相关性分析; 南水北调中线

中图法分类号：X52文献标志码： ADOI：10.16232/j.cnki.1001-4179.2019.02.012

水是基础性自然资源，是国民经济和社会可持续发展的重要保证[1]。南水北调工程作为一项国家战略性基础工程，为解決我国南北方地区水资源分布不均，尤其是华北地区经济发展与水资源短缺这一矛盾具有重大战略意义。其中，中线工程承担着为京、津、冀、豫4省市调水的任务，总干渠全长1 432 km，跨越长江、淮河、黄河、海河四大流域。

中线总干渠是一条人工开挖的渠道，通水时间较短，尚未建立起适应干渠环境的成熟稳定的生态系统。自2014年12月中线工程通水以来，总干渠出现了藻类异常增殖现象，2015年1～12月份的现场监测数据表明：总干渠藻密度为57万至2 960万cells/L，以针杆藻、小环藻等微型藻为主要优势种，在5月8日发生密度最高值的邯郸永年县侯庄断面，为2 960万cells/L;叶绿素最高值为7月6日的刘湾断面，监测值为34 μg/L，随着通水时间延长，2016年藻密度有明显下降。大规模藻类增殖，影响水色感官，对总干渠沿线水厂的处理工艺造成冲击，增加供水成本。该问题受到中线工程管理单位、沿线水厂和广大公众的普遍关注。因此，开展总干渠藻类指标监测，实时监控藻类异常增殖现象的演变态势，尤其是避免因发生“水华”而导致的供水中断事故，显得尤为重要。

通常而言，表征浮游植物生物量的指标有叶绿素a浓度和藻密度两种。藻密度是指单位水体中藻细胞的个数，该方法比较直观，但检测过程费时费力。叶绿素a是藻细胞的重要组成部分，其浓度是指单位水体中叶绿素a的质量，该方法是一种间接指示方法，随着分光光度计法的发展，分析过程相对简单，也逐步成为水质评价的一项指标。叶绿素a含量的高低与水体中藻类的种类、数量等密切相关[3]。建立叶绿素a与藻密度之间的相关关系，是目前研究的热点。于海燕等分析了微囊藻为优势种的藻密度与叶绿素a之间的关联性，并得出直线回归方程[4]。杜胜蓝等采用室内试验、现场围隔实验和天然水体监测等方法分析了潘家口水库叶绿素a和藻密度之间的相关关系[5]。季振刚等建立了叶绿素a与藻密度的换算关系式，并被用于水体富营养化预测模型中[6]。

本文借助于2015年全年南水北调中线总干渠内流动水体和静止水体中藻密度和叶绿素a浓度监测数据，利用线性相关分析等手段，探讨总干渠输水过程中叶绿素a浓度和藻密度之间的相关性，为相关数据的验证和防控总干渠水华风险提供技术支持。

1实验方法

1.1实验方案

试验方案分为动态方案和静态方案：

（1） 在总干渠输水的动态条件下，在总干渠内选取4个具有代表性的水质监测断面，定期对叶绿素a浓度和藻密度等指标进行检测分析，研究动态条件下叶绿素a浓度和藻密度等生物监测指标间的关联性，并筛选出一个断面，详细分析不同优势藻种的叶绿素a和藻密度之间的相关关系。

（2） 在试验室静置水体的静态条件下，在总干渠附近设置一个梯型断面蓄水池，将总干渠的水引入池内使其充满，实验期间不进行水体交换，研究静态条件下叶绿素a浓度和藻密度等生物监测指标间的关联性。

1.2采样方法

用于叶绿素a浓度分析的水样，根据《水质 叶绿素的测定 分光光度法》（SL88-2012）标准要求[7]，在各监测断面分别采集1 000 mL水样保存于棕色玻璃瓶中，并加入1 mL 1%碳酸镁悬浊液，以防止酸化引起叶绿素a溶解。样品采集后立即送实验室用直径为47 mm的0.7 μm玻璃纤维滤膜过滤，并将滤膜在-20 ℃以下的冰箱内保存。

用于藻密度分析的水样，根据《内陆水域浮游植物监测技术规程》（SL733-2016）要求[8]，用采水器在水面下0.5 m处采集水样1 000 mL，并加人10～15 mL鲁哥氏液充分摇匀固定后，送实验室进行观测分析。

1.3监测频次

动态方案条件下，3个断面（断面1、断面2、断面3）自2015年1月1日至12月29日，每周采样监测一次;另外一个断面（断面4）自5月24日至11月24日开展夏秋两季监测，每周采样监测一次。静态方案条件下，自2015年8月20日至11月26日每周采样监测一次。

1.4样品分析方法

（1） 叶绿素a分析方法。根据《水质 叶绿素的测定 分光光度法》（SL88-2012）要求，取定量体积的混匀水样进行孔滤膜抽滤，抽滤时负压不超过20 kPa，逐渐减压，在水样刚刚完全通过滤膜时结束抽滤。用滤纸吸干孔滤膜剩余水分;然后将过滤后的滤膜放入玻璃离心管中，并放入-40 ℃低温冰箱中冷冻20 min，室温中放置5 min;向离心管中加入10 mL 90%丙酮酸液，剧烈摇震;将离心管放入离心机中，以3 500 r/min的速度离心15 min。将离心后的上清液倒入1 cm比色皿中，以90%丙酮酸液做参比，分别在750，664，647，630 nm波长处测定吸光度值。

（2） 藻密度分析方法。将样品充分摇匀，用移液器汲取0.1 mL样品，移入计数框内。移入之前将盖玻片斜盖在计数框上，在计数框中一边进样，另一边出气，避免气泡产生，注满后把盖玻片移正。计数标本片制成之后，稍等几分钟，让浮游植物沉至框底，然后在40～600倍光学生物显微镜下计数。

2实验结果与分析

2.1动态条件下叶绿素a浓度与藻密度长期变化分析

以3个断面2015年全年监测数据为基础，绘制叶绿素a和藻密度随时间的变化曲线，见图1～3。

由图1～3可以看出，在动态条件下，各监测断面藻类密度及叶绿素a浓度变化趋势基本一致。随着温度升高，叶绿素a浓度和藻密度均呈逐渐上升趋势，在春夏季节交替时，出现一次快速上升期;进入夏季后，叶绿素a浓度和藻密度虽略有上升，但基本保持稳定，没有出现较大波动;在夏秋季节交替时，叶绿素a浓度和藻密度均快速升高，出现一次极值，达到全年最高值。此后，随着温度逐渐降低，叶绿素a浓度与藻密度也呈现不断下降趋势。

总体来看，动态条件下，各监测断面水中叶绿素a浓度与藻密度的变化趋势是一致的。可见叶绿素a浓度和藻密度两个参数都可以用作“水華”预警的表征参数[9]。

2.2动态条件下叶绿素a浓度与藻密度相关性

通过对不同断面叶绿素a浓度和藻密度全年监测数据可得其相关关系见图4～6。

由回归关系曲线可知，从全年监测数据分析，总干渠内不同监测断面的叶绿素a浓度与藻密度之间具有显著的相关性。这是因为南水北调总干渠通水时间较短，尚未形成完善的生态环境，水质良好，营养化程度低，生物多样性较少，水体中优势藻种更替不太明显，藻密度增加时叶绿素a浓度也同比例增加，因而藻密度与叶绿素a浓度间呈现较好的线性关系。这与于海燕等[4]研究结果和杜胜蓝等[5]对天然水体研究结果类似。

2.3动态条件下不同优势藻种时叶绿素a浓度与藻密度相关性

优势藻种是藻类群落中最具代表性的种类，也是最能反映出水质状况的指标之一[2]。根据断面4的监测结果，6月2日至7月28日优势藻种为脆杆藻，8月1日至11月24日优势藻种为舟形藻。分别对以上时段和全时段内叶绿素a浓度和藻密度的相关性进行回归分析，见图7～9。

由图7和图8可以看出，当优势藻种稳定单一，叶绿素a浓度与藻密度存在显著正相关性。这与有关人员在天然水体中得到的研究结论相同[10]。但从整个监测时间段分析，由于不同季节优势藻种的更替变化，导致叶绿素a浓度与藻密度的相关性下降，见图9。因此，优势藻种的变化在一定程度上会影响叶绿素a浓度与藻密度的相关性。

2.4静态条件下叶绿素a浓度与藻密度变化分析

对试验池内（静态条件下）叶绿素a浓度和藻密度监测数据作图，见图10～11。

由图10～11可知，当流动水体变为静止水体时，适应于干渠内流动水体环境的藻类，在进入试验池内，由于空间和水文要素发生变化，大多数藻种无法适应而死亡使得藻密度急剧下降。随后各藻类进入一个生长调整期，在此阶段，不同藻类竞相适应新的环境。适应环境的藻类数量不断增加，但叶绿素a浓度的增加趋势相对不太明显，两者之间相关性也相对较低。这可能是由于水体中藻种较多，没有明显优势种造成的。随着温度降低，藻密度和叶绿素a均明显下降，并逐渐趋于稳定。

3结论与建议

（1） 动态条件下，总干渠内各监测断面水体中叶绿素a浓度与藻密度的变化趋势基本一致。叶绿素a浓度和藻密度两个参数都可以用作“水华”预警的表征参数。

（2） 总干渠内不同监测断面的叶绿素a浓度与藻密度之间具有显著的相关性，相关系数大于0.8。

（3） 当优势藻种稳定单一，叶绿素a浓度与藻密度存在显著正相关性，相关系数大于0.90。当优势藻种发生更替变化时，会导致叶绿素a浓度与藻密度的相关性下降。

（4） 由动态条件转为静态条件，空间和水文要素发生变化会影响藻种、藻密度及叶绿素a浓度的变化，同时也会影响藻密度和叶绿素a浓度之间的相关性。

（5） 由于夏、秋季节藻密度和叶绿素a浓度较冬、春季节高，建议夏、秋季节加强藻类和叶绿素a等生物指标监测，冬、春季节可适当降低监测频次。

参考文献：

[1]刘波，崔莉凤，刘载文.北京市城区地表水体叶绿素a与藻密度相关性研究[J].环境科学与技术，2008，31（8）：29-33.

[2]冯佳.汾河上游浮游植物及水质评价[M].北京：海洋出版社，2016.

[3]金相灿.中国湖泊环境（第一册）[M].北京：海洋出版社，1995.

[4]于海燕，周斌，胡尊英，等.生物监测中叶绿素a浓度与藻类密度的关联性研究[J].中国环境监测，2009，25（6）：40-43.

[5]杜胜蓝，黄岁樑，藏常娟，等.浮游植物现存量表征指标间相关性研究Ⅱ：叶绿素a与藻密度[J].水资源与水工程学报，2011，22（2）：44-49.

[6]季振刚著，李建平，译. 水动力学和水质——河流湖泊及河口数值模拟[M].北京：海洋出版社，2012.

[7]SL88-2012水质叶绿素的测定 分光光度法[S].北京：中国水利水电出版社，2012.

[8]SL733-2016内陆水域浮游植物监测技术规程[S].北京：中国水利水电出版社，2016.

[9]An Y J，Kampbell D H.Monitoring Chlorophyll a as a measure of algae in Lake Texoma Marinas[J].Bul1.Environ.Contam.Toxicol，2003（70）：606- 611.

[10]于海燕，張水浸，许昆灿，等.厦门西港区一次赤潮的观测[J].海洋学报，1988，10（5）：602-608.

引用本文：田勇.南水北调中线总干渠叶绿素a与藻密度相关性研究[J].人民长江，2019，50（2）：65-69.

Study on correlation of Chlorophyll-a and Algal density in main canal of Middle Route of South-to-North Water Diversion Project

TIAN Yong

（The Construction and Administration Bureau of South-to-North Water Diversion Middle Route Project， Beijing 100038， China）

Abstract： The Chlorophyll-a concentration and Algal density can represent biomass of algal. In order to study the correlation between Chlorophyll-a concentration and Algal density in the main canal of Middle Route Project of South-to-North Water Diversion， the monitoring cross-sections were set in the main canal （dynamic condition） and stilling pool （static condition） beside the canal. The variation condition and correlation of Chlorophyll-a and Algal density were studied according to the monitored data. The results showed that in dynamic condition， the variation tendencies of Chlorophyll-a concentration and Algal density showed significant  correlation， correlation coefficients were 0.88～0.90; Chlorophyll-a and Algal in water containing with single dominant specie had significant positive correlation，r>0.95; the change of dominant algal resulted in the decrease of correlation between Chlorophyll-a concentration and algal density; when dynamic conditions changed to static conditions， the changing spatial and hydrological factors influenced the correlation between Chlorophyll-a concentration and Algal density. The study results will help the relative departments to understand the water quality variation of diverted water by Middle Route Project of South-to-North Water Diversion and supply better service for water users along the route.

Key words：Chlorophyll-a; algal density; field monitoring; correlation analysis; Middle Route of South-to North Water Diversion Project