2016, Vol. 28 
近几十年来全球变化加速水体生态系统重大变化[1].在强烈人类干扰背景下，气温与降水的变化可以直接或间接地影响磷循环，进而使湖泊水生态系统受到影响[2].这些影响包括沉水植物消亡、蓝藻水华频发、微生物生产力增加、生物多样性下降、营养盐的循环与利用效率加快等[3].从流域来看，气候变暖促进湖泊接受更多的营养物质输入、加速湖泊的富营养化[4].这些基于观测尺度的研究，阐明了湖泊营养盐对气候变化和生态系统响应的特点，但这些结论能否解释湖泊营养状态的长期演化，目前还缺少系统认识.
长江中下游地处中国经济发达区，也是中国淡水湖泊最为集中的区域，目前该区域绝大多数湖泊已经富营养化或正处于富营养化中[5].然而，在当前气温上升、人为活动急剧加重的背景下，该区域湖泊营养状态的演化机理更为复杂，难以分辨和认识.由于缺乏长期过程的监测，人类活动干扰前这些湖泊生态系统的自然演变过程、目前湖泊的营养状态以及发展趋势如何并不清楚，而了解这些信息对湖泊治理和修复方案的目标制定具有重要的参考价值.国内外关于长江中下游湖泊富营养化的演变过程已经开展了较多研究[6-8]，但大多局限在季节、年际等短尺度上，即使年际尺度的研究也不超过数十年；依赖于湖泊沉积物微体化石信息的长尺度研究，受制于研究材料的获取难度及精度的影响，难以推广到大量湖泊中，制约了对湖泊生态系统演化过程和机制的认识.而采用物理-生态学模型对尚未发生的过程进行动力学机制的模拟和预测，能够突破时间限定反演时空演变并预测湖泊生态系统的动态变化.
1840年以前长江中下游处于自然的农耕时代，人为活动干扰强度低[9]，能够提供认识湖泊响应气候的参照系统.为此，本文针对湖泊生态系统在气候变化下的响应，选择自然农耕时期(1640-1840 A.D.)为研究时段，以气候变化为驱动因子，流域水文变化为限制因子[10]，并以湖泊营养盐变化作为状态变量，试图构建流域湖泊营养盐-气候驱动的“外源”模型(模型1：湖泊营养盐赋存对气候-水文响应模型)和湖泊生态反馈-营养盐变化的“内源”模型(模型2：湖泊主要生物群落生物量与营养盐关系模型)，通过对比外源(流域气候、水文、地貌)和内源(沉积、生物和生态系统)不同层次动力下两种模式的营养盐输出，获得在外源和內源影响下湖泊营养盐变化的特征和差异，揭示不同影响因素对湖泊营养盐作用的动力机制.本文的模型应用到长江中下游太湖等8个湖泊，并采用湖泊钻孔资料重建的营养盐变化特征对模拟结果进行验证.
1 研究区概况长江中下游地区湖泊密布，根据2000年全国第二次湖泊调查结果，1 km2以上的湖泊651个，面积16558 km2，占全国淡水湖泊面积的60 %; 面积大于10 km2的湖泊136个[11](图 1).这些湖泊历史上均与长江自然连通，形成了自然的江、河、湖复合生态系统，且与江、河水情息息相关.从成因类型上看，这些湖泊大多属于河间洼地湖(如洪湖)、壅塞湖(如龙感湖)、沉溺湖(如网湖)等，也有构造断陷形成的湖泊(如鄱阳湖)，并集中分布在中、下游4个构造拗陷和沉降洼地区，由此形成了洞庭-江汉、华阳-鄱阳和太湖-三角洲3大湖群.在相同的自然地理环境背景下，研究区湖泊具有以下共同特征：(1)湖水深度2~5 m不等，湖底平坦，属于浅水型湖泊. (2)受长江水位和降水影响，湖泊水位在年内变化大，少数湖泊历史最高水位可达10 m以上.由此造成岸线不稳，丰水位和枯水位期间湖面发生明显扩展和缩小. (3)湖底淤泥深厚，有机质含量高.主要为近现代的湖相沉积，淤泥厚度大多在1~2 m，部分湖泊(如洪湖、太湖)可达3 m，湖泥有机质含量高达2 % ~ 6 % [12]. (4)从长江洪泛平原第四纪松散沉积构造来看，这些湖相沉积与冲积物构成交互层理.快速沉积的河床相沙砾层与湖沼相黏土和淤泥层呈现出多个交替、旋回的沉积构造[12].
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图 1 长江中下游8个典型湖泊分布 Fig.1 Locations of the 8 typical lakes in the middle and lower reaches of Yangtze River |
依据长江中下游湖泊的面积、营养状况以及生态类型等条件，在该研究区内选取太湖、洞庭湖、鄱阳湖作为面积大于2000 km2的大型浅水湖泊，巢湖、石臼湖、洪湖、龙感湖作为面积在200~800 km2的中型浅水湖泊，以及小于50 km2的小型浅水湖泊网湖(图 1，表 1)，作为典型湖泊进行历史时期营养盐变化的模拟研究.
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表 1 典型湖泊的地理、水文、营养和生态信息 Tab.1 Geographic, hydrological and biological information of the 8 typical lakes |
根据长江中下游地区59个国家一级气象站1951-2000年逐月温度和降水数据[14]及气象站位置，以半径小于60 km内插到8个典型湖泊点上，获得8个湖泊逐月温度和降水资料.逐月潜在蒸散发(PET)采用Thornthwaite法[15]，根据多年的逐月温度计算饱和水汽密度经验公式获得.
2.1.2 历史气候数据由于缺少气候观测，历史气候数据采用GCM模拟资料.采用德国ECHAME5全球气候模型在IPCC-CMIP5框架下的模拟结果[16]，并采用统计降尺度法获得太湖等8个湖泊1640-1840 A.D.逐月温度和降水序列.于革等采用了鄱阳湖历史文献和考古调查的史料对ECHAM5气候模拟结果予以验证，表明ECHAM5模拟1640-1840 A.D.的降水变化可以接受[16].
2.2 湖泊营养盐数据 2.2.1 现代营养盐观测数据8个湖泊营养盐逐年调查资料根据文献收集[5, 17-24].此外，2次系统性资料来自于区域性湖泊调查：(1) 1980-1990s开展了第一次长江中下游湖群水体营养盐的调查，表明该阶段的湖泊水体总磷浓度在0.019~0.268 mg/L之间[11]；(2) 1998-2000年开展的第二次湖泊调查，表明长江中下游区域已无贫营养化湖泊，中营养化湖泊仅占6 %，中富营养化湖泊占45 %，富营养化湖泊占48 %，湖泊的总磷浓度在0.035~0.268 mg/L之间[19].尽管该时期水体营养盐状态显著受到流域排放和污染影响，本文仅利用湖泊总磷浓度与气候水文、湖泊生态系统的响应关系进行控制实验的参数设置.
2.2.2 历史营养盐数据历史时期湖泊的营养盐状况主要通过湖泊钻孔岩芯、采用古湖沼学的湖泊沉积物计年技术和湖泊营养状况指示信息的测试技术获得[25].根据太湖[21]、石臼湖[22]、巢湖[23]、洪湖[24]、网湖[26]、龙感湖[27]及鄱阳湖的沉积钻孔研究，本文进行编辑整理，建立这些湖泊营养盐变化的历史档案(图 2), 其中由于洞庭湖钻孔没有历史营养盐相关资料故未在图中列出.尽管沉积物中的总磷与水体总磷的量值和量级有差别，但大量的古湖沼研究证明许多沉积物中的总磷变化能够反映过去湖泊水体总磷的变化[28-29]，因此可用来对历史时期的总磷变化模拟进行验证.
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图 2 长江中下游7个典型湖泊钻孔沉积物总磷含量变化序列 Fig.2 Dating results and proxy-TP contents series in the sediment cores of the 7 lakes in the middle and lower reaches of Yangtze River |
根据恒定流理论[30]，径流量(W)为单位时间内径流深度(R)与汇流面积(Ac)乘积.径流深度R是单位时间的径流总量平铺在流域面积上所得的水层厚度，对于汇入湖泊的流域而言，可以通过流域降水量与蒸发的水量平衡方程R＝P-E估算.其中W反映了流域输入湖泊的平均来水情况，是湖泊水量可能的最大限度.
| $ W = \left( {P-E} \right){A_c} $ | (1) |
式中，P、E分别是降水量和蒸发量.可根据长江中下游湖泊观测的多年降水平均值获得P，计算潜在蒸发获得E，以及流域面积(Ac)估算出年流域入湖径流量.由于气象站不在湖泊中心位置，理论计算径流量由于温度、降水以及潜在蒸散发有系统误差，与观测值有一定差距.根据长江中下游多个湖泊(固城湖、洪湖、梁子湖、巢湖、太湖、石臼湖、鄱阳湖、洞庭湖)长期水文观测数据和统计资料，发现湖泊观测值与模拟值呈线性相关，可达98 %的置信域.因此，采用关系系数α对模拟值进行调整：
| $ W = \alpha \left( {P-E} \right){A_c} $ | (2) |
模式计算的偏差在0.34~1.00之间变化，70 %的湖泊α值大于0.60.
2.4 湖泊初级生产者与顶级掠食者生物量数据湖泊生态系统内部和生物群落间的相互作用影响其营养盐利用的效率，进而影响水体中营养物质的含量.假定湖泊主要生物群落的生态学特征在生态系统长期变化过程中保持相对稳定，本文以位居湖泊生态系统的初级生产者(包括浮游植物和高等水生植物群落)、顶级生物群落(以湖泊生物链的顶级掠食者鱼类群落代表)的生物量代表湖泊生态系统起点和终端的生物量初始值，来反映生态系统特征的变化[31]. 8个湖泊的水生植物、藻类生物量及鱼类捕获量(表 2)来自于1980s对太湖等8个湖泊的生态调查资料[11].
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表 2 8个湖泊藻类、水生植物及鱼类群落生物量 Tab.2 Biomass of the major aquatic communities in the 8 lakes |
本文构建2个湖泊营养盐动力模式：模式1为湖泊营养盐对气候-水文变化的响应模式；模式2在模式1的基础上叠加考虑了湖泊生态系统的反馈作用对营养盐变化的影响，即构建了湖泊生态系统中营养盐与生物量动力模式.分别采用这2种模式对湖泊营养盐变化过程进行模拟.
3.1 湖泊营养盐对气候水文变化响应模式(模式1)采用径流量对气候变化响应的计算模式[30]：假设气候变化下降水(P)、蒸发(E)和径流(Q)的变化量分别为p=P1/P0、e=E1/E0, 和q＝Q1/Q0(0代表现代值，1代表新值)，根据流域水量平衡原理(Q=P－E)和径流系数定义(w=Q/P)，径流量变化(q)对降水变化(p)和蒸发变化(e)的响应有下列关系式：
| $ q = \left[{p-\left( {1-w} \right)e} \right]/w $ | (3) |
在此水量平衡的基础上，推导湖泊营养盐的变化.设P和E为流域降水总量，R和Q分别为进入湖泊和流出湖泊径流总量，长期湖泊的水量平衡有：P+R-E-Q=0.设Cp、Cr、Cl分别为降水、入流和出流所携带的营养盐浓度.若忽略蒸发所消耗的营养盐，在一定时间(t)的湖泊的营养盐变化是：
| $ {\rm{d}}\left[{{C_1}\left( t \right)V} \right]/{\rm{d}}t = {C_{\rm{p}}}P + {C_{\rm{r}}}R -{C_1}\left( t \right)Q $ | (4) |
式中，V是湖泊蓄水总量.当定义营养盐平衡点浓度(Ceq)为营养盐和水量的平衡：Ceq≡(CpP+CrR)/Q, 根据流域Q=P+ R-E，其平衡点成为Ceq＝(CpP + CrR) /(P + R-E); 在瞬时时间t、时间总量T、营养盐浓度初始量Cl(0)和营养盐平衡点Ceq条件下，(4)式有解析解：Cl(t)＝Ceq +[Cl(0)-Ceq] exp (-t/T).
若设湖泊营养盐浓度Cl(t)为y，暂不考虑大气降水中的营养盐浓度, (4)式可写成一个微分方程：
| $ y' = 1/V\left( {{C_{\rm{r}}}R-\left( {p + q\left( {p, e} \right)-e} \right)y} \right) $ | (5) |
其中函数q(p, e)采用公式(3)计算.由此可根据湖泊的气象、水文资料，对长江中下游典型湖泊逐个进行营养盐浓度变化模拟计算，模式1的营养盐输出单位为mg/L.
3.2 湖泊生态系统中营养盐与生物量动力模式(模式2)生物量动力模式的核心方程依据Lotka-Volterra模型以及扩展的动力模式[16].本研究采用湖泊生态系统中底层初级生产者与顶层掠食者，设计了生态链两端的概化模式，试图捕捉在时间尺度上10~102年湖泊生态链－生物量主要变化和特征.湖泊初级生产者主要是具有光合作用的植物，包括浮游微体植物藻类和高等水生维管束植物.构建浮游微体植物群落(简称藻类群落)与高等水生植物群落(简称草类群落)的生态动力方程，需要确定两者之间的生态食物链关系和两者状态变量的量级(生物量).从生态上看，大型水生植物与浮游藻类之间主要是竞争关系：首先，他们都是水体初级生产者，通过对光的竞争以进行光合作用维持基本的生命过程[32]；其次，两者均吸收水体中的营养盐，构成相互竞争；第三，草的分泌物抑制了藻的生长[33].本文将各藻类生物量之和作为藻类群落生物量，将浮叶、沉水和挺水植物生物量之和作为草类群落生物量.作为完整的湖泊生态系统，本文引入鱼类群落作为湖泊食物链的顶级掠食者.长江中下游湖泊以鲤鱼为主，其次为青鱼、草鱼、鲢鱼、鱅鱼.鲤鱼、青鱼是底栖杂食性鱼类，草鱼和鲢鱼主要以草、藻为食.在这个系统中，鱼类与水生植物是捕食者与被捕食者关系，被捕食者中藻类与草类又是竞争关系.考虑到生物量在季节和年际的变化，根据SKT模型原理和结构，把生物群落随不同时间尺度变化的时间函数g(t)增加到模型中.由此，根据Lotka-Voltera模型的基本结构，设y1为藻类群落生物量，y2为草类群落生物量，y3为鱼类群落生物量，构成的湖泊生态系统3个主要群落生物量对时间变化的常微分方程组(以下y′均代表dy(t)/dt):
| $ \begin{array}{l} {y_1}' = {y_1}\left( {{a_1} + {a_2}{y_3} + {a_4}{y_1} + {d_1}{g_1}\left( t \right)} \right);\\ {y_2}' = {y_2}\left( {{b_1} + {b_3}{y_3} + {b_4}{y_2} + {d_2}{g_2}\left( t \right)} \right);\\ {y_3}'= {y_3}\left( {{c_1} + {c_2}{y_1} + {c_3}{y_2} + {c_4}{y_3} + {d_3}{g_3}\left( t \right)} \right). \end{array} $ | (6) |
式中，藻类群落参数a、草类群落参数b和鱼类群落参数c根据1980-2010年湖泊生态调查资料，采用非线性优化拟合方法获得[34].
水体营养盐是水生生物的主要限制性资源.前人总结了不少适用的关系模式来研究水体营养盐浓度对浮游植物生长、竞争，以及藻类对营养盐的摄取和吸收，例如Micheal-Menten模式、Monod模式、Tilman模式等[35].这些模式分别建立了营养盐与和藻类增长之间的定量关系，尽管数学表达形式不尽相同，其核心数学式是Logistic方程：
| $ N = {N_\rm{c}}/\left( {k + {N_\rm{c}}} \right) $ | (7) |
式中，N是藻类生物量的增长量，Nc是水体营养盐浓度，k是半饱和常数(Micheal常数)，相当于藻类增长率一半时的增长量.
高等水生植物主要摄取湖底沉积物的营养盐，可采用线性统计关系进行描述[36]：
| $ N = d{N_\rm{c}} $ | (8) |
式中，N是草类生物量的增长量，Nc是水体营养盐浓度，d是N与Nc关系系数.该统计关系也考虑到鱼类与营养盐关系.
设y4为营养盐状态变量，d1、d2、d3分别为藻、草、鱼类生物量增长方程式(式(7)和(8))中关系系数，3个生物群落在湖泊中摄取营养盐分别为d1y4/(k1+y4)、d2y4、d3y4.根据方程(6)可构成水体营养盐作用在湖泊群落生物量变化的微分方程：
| $ \begin{array}{l} {y_1}' = {y_1}\left( {{a_1} + {a_2}{y_3} + {a_4}{y_1} + {d_1}{y_4}/\left( {{k_1} + {y_4}} \right){g_1}\left( t \right)} \right);\\ {y_2}' = {y_2}\left( {{b_1} + {b_3}{y_3} + {b_4}{y_2} + {d_2}{y_4}{g_2}\left( t \right)} \right);\\ {y_3}' = {y_3}\left( {{c_1} + {c_2}{y_1} + {c_3}{y_2} + {c_4}{y_3} + {d_3}{y_4}{g_3}\left( t \right)} \right). \end{array} $ | (9) |
同时，考虑在长江中下游的通江湖泊中，湖泊积累的营养盐是在湖泊营养盐初始水平上，流域汇入营养盐和湖泊生物摄取营养盐的平衡.根据营养盐在水文气候下流域与湖泊的平衡，采用5式联立9式构建湖泊营养盐变化与湖泊三个群落生物量变化动力关系，形成4联微分方程组：
| $ \begin{array}{l} \begin{array}{*{20}{l}} {{y_1}^\prime = {y_1}\left( {{a_1} + {a_2}{y_3} + {a_4}{y_1} + {d_1}{y_4}/\left( {{k_1} + {y_4}} \right){g_1}\left( t \right)} \right);}\\ {{y_2}^\prime = {y_2}\left( {{b_1} + {b_3}{y_3} + {b_4}{y_2} + {d_2}{y_4}{g_2}\left( t \right)} \right);}\\ {{y_3}^\prime = {y_3}\left( {{c_1} + {c_2}{y_1} + {c_3}{y_2} + {c_4}{y_3} + {d_3}{y_4}{g_3}\left( t \right)} \right);} \end{array}\\ {y_4}^\prime = 1/V\left( {{C_{\rm{r}}}R - \left( {p + q\left( {p,e} \right) - e} \right){y_4}} \right). \end{array} $ | (10) |
在微分方程系统中，设置方程参数、初始值、求解区间，使用MATLAB中常微分方程变步长的求解函数ODE45，通过四阶的龙格-库塔算法获得数值解.由此可根据湖泊的初级生产者与顶级掠食者生物量及湖泊的气象、水文资料，对长江中下游典型湖泊逐个进行湖泊营养盐负荷变化模拟计算.模型输出为3个群落的生物量变率，其矢量[y1, y2, y3].生物量变率[y1, y2, y3]与生物量(B)的关系是Bi＝αi ·B0i ·yi(i＝1, 2, 3)，其中B是生物量，B0是初始生物量.模型输出第4个变量是营养盐变率，营养盐变率(y4)与营养盐(N)的关系是N＝β ·N0 ·y4，其中N是营养盐浓度，N0是初始营养盐浓度. α和β是与方程内微分步长、变率有关的系数.
3.3 控制实验(1950-2000 A.D.)为对模式1和模式2进行率定和校验，采用模式1即湖泊营养盐对气候/流域径流量变化的响应模式，模拟长江中下游8个湖泊近50年来的变化，采用模式2模拟湖泊营养盐在生物量的营养富集下该时段变化，并与已有的太湖、巢湖、洪湖营养盐观测数据进行对比(其余湖泊的观测数据不足).结果表明，这3个湖泊采用模式1和模式2的模拟结果与观测结果在时间序列上达到90 %百分位的正相关, 显示构建模式能够捕捉到气候水文变化下的湖泊营养盐变化主要特征和过程.
4 结果 4.1 湖泊历史营养盐演变模拟分别采用模式1和模式2分别模拟8个湖泊1640-1840 A.D.的营养盐变化序列.根据模式设置，模式1输出为湖泊营养盐浓度(量纲为mg/L)，模式2输出为湖泊营养盐负荷(量纲为t/a)，为便于2种模式的比较分析，采用模拟结果的距平值(%)来表征其变化过程及特征.模式1中8个湖泊的营养盐浓度变化距平值在-13.3 % ~+58.5 %之间变化，模式2中营养盐负荷距平值在-44.5 % ~+108.3 %之间变化(图 4).
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图 3 1950-2000 A.D.部分湖泊模式1和模式2总磷模拟值与观测值相关关系 Fig.3 Correlations between the simulated total phosphorus and observed total phosphorus of Lake Taihu, Lake Chaohu and Lake Honghu during 1950-2000 A.D. |
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图 4 模式1和模式2对1640-1840 A.D.总磷变化模拟结果 Fig.4 Anomalies of simulated total phosphorus of the 8 lakes by Model 1 and Model 2 during 1640-1840 A.D. (均采用距平进行对比) |
此外，对2个模拟结果进行20年滑动平均比较各湖泊的营养盐变率(图 4)，发现模式1和模式2模拟结果具有一致性：8个湖泊均在1727-1746 A.D.出现营养盐增加最大值；营养盐降低最小值出现的时期不尽一致，巢湖、石臼湖和太湖在1786-1805 A.D.营养盐降幅最大，洪湖和网湖在1799-1818 A.D.年营养盐降幅最大，龙感湖、洞庭湖和鄱阳湖在1747-1766 A.D.年营养盐降幅最大.
4.2 模拟结果与沉积物指标对比根据已有钻孔记录的营养盐变化序列及对应沉积物的高分辨率定年结果，获得了多个历史年份的沉积物TP值，将2种模式下太湖等7个湖泊模拟营养盐与沉积物TP指标进行同时期对比.结果表明，除了模式1输出结果与网湖沉积物指示结果无相关性外，其它6个湖泊均呈显著正相关(n=29~77, P≤0.1)；模式2中7个湖泊均呈显著相关(n=25~73, P≤0.1)(图 5)，说明模拟重建的湖泊水体营养盐变化与沉积钻孔揭示的历史营养盐变化基本一致.
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图 5 模式1和模式2总磷浓度变化模拟结果与沉积钻孔总磷含量变化对比 Fig.5 Correlations of simulated total phosphorus and sediment total phosphorus of the lakes by Model 1 and Model 2 |
模式1模拟的1640-1840 A.D. 8个湖泊的营养盐浓度平均值在0.03~0.24 mg/L之间变化(图 6)，与1998-2000年开展的第二次湖泊调查结果(0.035~0.268 mg/L)[19]基本一致，除巢湖外, 其余7个湖泊的平均模拟TP浓度均高于现代观测值[11, 19]，可见1640-1840 A.D.期间长江中下游湖泊已经处于较高的营养水平.从理论上看，长江中下游湖泊高营养背景值因与这些湖泊所处的洪泛平原有关.在浅水湖泊中，湖泊内的水生动、植物和浮游动、植物的群落组成与水文特性和营养盐资源息息相关.特别是洪水时期来自河流的氮、磷输入是水体富营养化的主要渠道.洪水的一次次泛滥，将带来大量的营养盐，沉淀在这些地势低洼的湖泊和湿地，使得这些水体中生物量等较没有洪水泛滥的湖泊多得多，造成营养盐富集.其次，浅水湖泊风浪扰动强烈，湖底沉积物在风浪作用下发生悬浮，导致大量的营养盐从沉积物中释放出来并进入上覆水，并为生物生长所利用，因此浅水湖泊內源污染负荷较深水湖泊更重.第三，长江中下游湖泊大多数是通江湖泊，接受了长江沉积物.由于湖泊水动力较小，与江河沉积相比，沉积在湖泊中的泥沙颗粒相对细小.细小的颗粒吸附能力强，往往吸附大量的营养盐.经过长时期的积累，造成湖泊底泥中营养盐含量普遍较高[37].
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图 6 长江中下游8个湖泊的历史总磷浓度与现代观测值比较 Fig.6 Comparisons between simulated total phosphorus concentration and modern observation data in 8 lakes of the middle and lower reaches of Yangtze River |
根据GCM模拟的1640-1840 A.D.气候状况，从温度与降水逐年变化20年滑动平均值看(图 7a)，温度与降水同步变化的阶段占39 %，异步变化的阶段占45 %，16 %的变化阶段不能确定. 1640-1840 A.D.正处于我国明清小冰期时期，气候特征为冷干，故分别选取降水和温度极小值出现时期作为本研究的典型气候时期.降水最低值出现在18世纪中期(1748-1767 A.D.)，与湖泊沉积记录揭示的小冰期干冷期一致[38]，该时期(本文称时期1)61 %的降水低于多年平均降水量；随后在1776-1795 A.D.出现温度最低值，该时期(时期2)58 %的温度低于多年平均温度，形成典型的湿冷气候期，已有研究证实了该时期的存在[39].
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图 7 基于GCM模式1640-1840 A.D.降水和温度20年变化滑动平均曲线(a)及2种模式模拟的TP距平变化20年滑动平均曲线(b) Fig.7 20-year moving averages of annual precipitation and temperature from GCM model (a) and historical nutrient simulations during 1640-1840 A.D. in Model 1 and Model 2(b) |
采用主成分分析(PCA)提取模拟的8个湖泊营养盐变化的共同特征.模式1中第一和第二主成分的累积方差贡献率达到90.0 %，模式2中第一和第二主成分的积累方差贡献率达到89.6 %，计算两个主成分的合量表征2种模式下营养盐的变化，并同样进行20年滑动平均处理(图 7b).可见，时期1也是营养盐变化最低值出现的时期，在该时期20 %的TP变化在+0.5 % ~+10.6 %，而60 %的TP变化在-36.1 % ~-5.1 %.在时期2，模拟的气候结果显示出降水的一个高值时期，此时期与TP的高值时期对应.在该时期，35 %的TP变化在+1.0 % ~+18.3 %之间，45 %的TP变化在-16.9 % ~-1.6 %之间.说明湖泊营养盐的降低更倾向于受到干旱气候的影响，而营养盐变化对于寒冷气候的响应并不明显.
笔者分别将1640-1840 A.D.降水、温度序列与8个湖泊在2种模式下模拟的营养盐变化序列进行相关性分析.结果显示，8个湖泊营养盐与降水相关系数r2高达0.78~0.85，而与温度的相关系数r2仅为0.42~0.53，且湖泊容量越小(如石臼湖、洪湖、网湖、龙感湖等)其营养盐水平与气候的相关系数越大，容量越大的湖泊(如鄱阳湖、太湖等)相关系数越小.说明长江中下游湖泊营养盐变化对气候要素中降水变化响应更敏感，降水增多时，由于强降水冲刷地表和侵蚀土壤，流域径流增大，将大量的矿物质和营养盐带入湖泊水体，从而导致湖泊营养盐浓度上升；降水减少时，来自于外源的营养盐减少，因此湖泊水体营养盐浓度下降.面积在400 km2以下湖泊的营养盐对气候变化的响应较之面积2000 km2以上的大湖更为敏感.
5.3 湖泊营养盐历史变化的主导因素识别由于2个模式具有不同的驱动和反馈因子，通过对2种模式下湖泊营养盐历史变化过程进行比较，从而认识营养盐变化机制. 5.2节从模式的驱动因子差异，对2个模式结果做出气候响应的解析.下面进一步从2个模拟结果的频率分布上，定量分析气候与生物量不同因子的贡献量.
模拟结果显示外源模式和内源模式下湖泊营养盐变化具有一致性，说明1640-1840 A.D.期间营养盐变化主要受流域营养盐输入的影响.通过频率分布情况进一步比较8个湖泊的营养盐平均值在两种模式下的变率. 图 8中模式1和模式2的频率分布曲线均服从正态分布，其中模式1的标准偏差为11.9，模式2的标准偏差为20.3，可见模式2的离散程度明显高于模式1，说明模式2由于生态系统的参与，使营养盐响应外界气候变化具有更大的容量(包括缓冲和滞后能力).进一步定量分析来源于生态系统的营养盐变化的贡献，模式1在90 th百分位营养盐变化为15.3 %，在10 th百分位营养盐变化为-15.5 %；模式2在90 th百分位营养盐变化为27.2 %，在10 th百分位营养盐变化为-23.8 %，可见，在气候和生物量两大因子作用营养盐变化中，来源于生态系统的营养盐(湖泊生物积累)对湖泊营养盐富集的贡献在标准差中占41.4 %，在10 th~90 th的百分位占39.5 %.
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图 8 2种模式模拟的营养盐变化频率分布曲线 Fig.8 Frequency distributions of TP in Model 1 and Model 2 |
基于本文构建的两种模式，通过对历史时期1640-1840 A.D.长江中下游湖泊营养盐历史演变的模拟及比较阐明了营养盐的外源输入(流域来源)是影响湖泊营养盐变化的主导因素，并认识到生态系统的反馈作用在营养盐富集中的贡献.鉴于此，对营养盐外源与内源的湖泊水体修复措施提出论证.
1) 外源控制是保障湖泊水质的根本途径.近年来一些江河湖泊为防洪防侵蚀，建立大量的硬质堤坝，实质上是切断了陆域生态系统到水域生态系统的连续性，江河湖生态环境缓冲带消失，加重了蓝藻水华、供水危机、生产安全等环境问题.通过对长江中下游湖泊历史营养盐演变的研究发现，在气候驱动下，来自流域的营养盐输入对湖泊营养盐的长期变化具有主导作用.因此，保证湖泊与长江水体的周期交换，保持从陆域到水域生态系统的连续性，维护江-湖生态环境的缓冲带，是实现湖泊水质改善目标的根本途径.
2) 通过生态修复改善湖泊水质的有效性与局限性并存.当前，一些湖泊出现环境问题后，首先考虑采用生态修复措施，通过对湖泊生物链网进行优化改造，以恢复生物的多样性和改善水质.根据本文的模拟结果，生态修复确实能起到一定的改善水质的效果，但必须有外源的污染控制措施与之配套，才能充分发挥其作用.建议在加快湖泊生态的自然恢复进程中，加强流域污染物输入的控制.这个理念在短期的湖泊修复已见成效，本文研究说明了对湖泊长期变化和趋势的控制仍然不失一种有效途径.
致谢: 感谢廖梦娜、李永飞对湖泊生物、营养盐数据集的编辑、数据化等协助工作.| [1] |
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