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千岛湖浮游植物统计模型及其预测

严力蛟  全为民  赵晓慧  
【摘要】:浮游植物大量繁殖是湖泊富营养化的主要特征之一。千岛湖位于浙江西部,钱塘江上游与安徽省交界处,是1959年新安江大坝建成蓄水后形成的人工湖,历来以优异的水质而著称。但是,1996年以来特别是1998年,千岛湖已出现明显的加速富营养化迹象,表现在春季的局部湖面绿藻的某些种属(主要是鱼腥藻)异常繁殖,以致湖水与渔产品产生明显异味。能否和怎样保持千岛湖的良好水质已引起省、市环保局和国家环保总局的严重关切,并为此启动了一系列的调查与研究项目。国内外对湖泊藻类的预测预报已提出了许多预测模型,其中最具影响的有PAGGAP模型即藻类种群生长与生产力的预测模型和PROTECH-2模型即浮游植物与环境因子的关系模型等,这些模型都属于统计模型,具有适用性较强,计算简单,预测准确等优点。为了建立适合于预测千岛湖藻类生长的统计模型,我们以千岛湖1997-1999的连续监测数据为基础,运用多元逐步回归统计方法,选择水温等7个环境因子与藻类Chla进行逐步回归分析,组建多元回归方程,并以此来预测千岛湖藻类的生长动态。自1997年1月至1999年12月每月中旬监测一次,监测的环境因子包括水温(T)、透明度(SD)、pH值、DO、CODMn、TN、TP。生物因子为藻类叶绿素a(Chla)。全湖共分13个取样点,分别为街口、12#航标、宋村码头、小金山、自来水厂、航头岛、大坝、姥山出口、密山、三潭岛、茅头尖、积岭口和第二水厂。选用SPSS专业统计软件中的多元逐步回归统计方法。对1997-1999年各水质指标的监测数据进行相关性分析,得出各指标间的相关系数。结果显示,Chla与水温、pH值呈显著正相关,相关系数分别达到0.60和0.70,Chla与TN、TP呈正相关,但相关性不显著,与TN无乎不相关,相关系数仅为0.04,而与TP的相关系数为0.39,虽然不是显著相关,但可以说明磷有可能成为千岛湖营养盐的限制因子。透明度与Chla呈显著负相关,相关系数为-0.57。温度与Chla均呈正相关,表明千岛湖Chla含量呈现明显的季节性变化,TP增加对Chla含量有一定的促进作用,表明千岛湖是一个响应型湖泊。以所有的7个环境因子为自变量,以藻类叶绿素a为因变量,将各项数据输入SPSS程序,根据运行结果,得到各样点及全湖与Chla相关的环境因子,进而得出各样点多元逐步回归方程和复相关系数等。回归结果表明,各样点选出的对藻类Chla有显著影响的环境因子各不相同。其中积岭口和第二水厂两个样点没有选山显著因子。在11个方程中,入选最多的变量是SD,有6次入选,这也说明可以简单地根据透明度来判断千岛湖水体的污染状况,TP和pH值各有3次被选出,水温(T)有2次入选,CODMn、DO和TN各只有1次被选为显著因子。这也印证了前面所说的Chla与SD、pH值存在显著正相关,同时也证实磷比氮更可能成为千岛湖浮游藻类生长的限制性因子。全湖回归统计分析结果表明,SD、pH值和TP为浮游植物Chla显著相关因子,它们在11个模型中也是入选最多的3个变量,从而很好地诠释了模型的准确性。利用2000年各样点水质监测数据,代入统计模型,得到各样点2000年每月藻类Chla预测值,并与各样点每月实测值相比较。从11个回归统计模型的预测结果来看,基本能反映各样点藻类Chla的季节性变化情况,除模型3中有些月份的预测值与实测值有较大偏差以外,其它预测结果与实测值均具有较好的吻合性。利用全湖统计模型预测所获得的结果,表明该模型能较好预测藻类生长繁殖的趋势,但春夏季藻类生长高峰期实测值与预测值之间具有一定的差异,主要原因可能是夏季受湖流和风浪的影响,湖体内藻类会发生迁移,而统计模型无法反映这一现象。本研究通过对3年监测数据的统计分析,主要得出如下结论:(1)通过对各指标间的相关分析,发现浮游植物生长繁殖受水温影响较大,Chla含最季节性变化明显;浮游植物现存量对水体透明度有显著影响,呈显著负相关;在所有因子中,TP可能为千岛湖浮游植物生长的限制性因子。(2)在11个模型中,SD、pH和TP是入选次数最多的3个变量,同时这3个变量是全湖浮游植物Chla的显著相关因子,全湖的回归统计模型为Chla=-5.468-1.433×SD+1.885×pH值+57.584×TP。(3)从11个统计模型的预测来看,模拟值与实测值基本一致,同时能反映浮游植物生长繁殖的季节性变化,但某些模型或模型某段时间的预测值与实测值有一定差异。鉴此,今后应选取更多的数据来进行统计分析,以使模型具有更强的预测性。

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