2018, Vol. 30 
(2: 中国科学院大学, 北京 100049)
(3: 南昌大学生命科学学院, 南昌 330031)
(2: University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, P. R. China)
(3: College of Life Science, Nanchang University, Nanchang 330031, P. R. China)
湿地植物作为湿地生态系统的初级生产者，维系着整个生态系统的结构、功能和稳定程度，对湿地营养物质循环和碳蓄积功能具有重要影响[1].湿地植物在生长发育过程中，可以从土壤和水体中吸收和富集氮、磷等营养元素，调节湿地生态系统的营养物质平衡，降低富营养化风险[2-3].湿地植物衰亡凋落后的腐烂分解过程会通过复杂的生物、物理、化学作用把植物同化固定的有机物转化为无机物，进而以营养盐的形式通过地表径流和地下水输送到水体.水生植物在腐解过程中会对水体产生明显的氮、磷污染[4-6].关于湿地植物分解的水质效应，研究手段多以实验室模拟和控制实验为主[7-9]，而缺少对湿地生态系统的实地监测研究.
鄱阳湖是长江流域最大的通江湖泊，在洪水调蓄和水质净化方面发挥着重要作用[10].作为典型的季节性湖泊，它的水位每年都会发生有规律的季节性波动.水位的波动是湖泊生态系统结构和功能的重要控制因素[11]，不仅会影响湖泊湿地生物的生长、分布[12]，还会改变湖泊水化学过程，对水体环境产生诸多方面的影响[13-14].在低水位阶段，水体会普遍出现水质下降的现象[15]，在整个水文周期中，氮、磷等营养盐浓度和水体叶绿素a浓度最高值均出现在低水位阶段[16].受长江和“五河”双重影响，鄱阳湖湖区水位10月后稳定退水，湖水落槽，洲滩出露，鄱阳湖周年内水位差可达7 m[17].出露的洲滩为丰富的湿地植物提供了有利的生境.因此在枯水期，鄱阳湖的水质不仅受到水位的调控，还会因为洲滩植物的分解作用发生改变.灰化薹草(Carex cinerascens)是鄱阳湖分布面积最大的植物群丛，对鄱阳湖湿地生物地球化学循环具有重要作用[17].灰化薹草生长过程具有明显的季节变化，在整个洲滩出露期内有2个生长季，秋季自9月洲滩出露水面后开始萌发，至12月枯萎；从翌年2月开始进入春季生长期[18].因此秋季薹草的分解过程为洲滩湿地生态系统提供了稳定的碳源.有鉴于此，本文以鄱阳湖典型碟形子湖泊白沙湖为监测对象，结合灰化薹草原位分解实验和湖泊水位、水质监测数据研究了子湖尺度上水位变化和植物分解过程对枯水期水体碳、氮浓度的叠加效应，以期为完善鄱阳湖水质安全预警机制和草洲管理提供科学认识.
1 材料与方法 1.1 研究区概况鄱阳湖(28°24′~29°46′N，115°49′~116°46′E)地处江西北部，长江中下游，南北相隔170 km，东西最大跨度70 km.鄱阳湖属于东亚季风区，为典型亚热带季风气候，夏季炎热多雨，冬季低温少雨，年平均降水量为1387~1795 mm，年内、年际变化较大.年降水量最大为2452.8 mm(1954年)，最小为1082.6 mm(1978年)，最大6个月降水量(3-8月)占全年降水量的74.4 %.年平均蒸发量为800~1200 mm，约有一半集中在温度最高的7-9月.多年平均气温17.6℃，最冷月(1月)平均气温5.1℃，最热月(7月)平均气温29.5℃.受鄱阳湖水文节律季节性变化的影响，鄱阳湖湿地表现出典型的水陆相交错变化，在鄱阳湖丰水期，水位高，湿地处于湖相淹水状态，随着水位降低，处在不同高程的洲滩湿地相继出露，湿地植被开始发育，呈现出河、湖、滩交错的湿地景观格局.分解模拟实验样地位于江西南矶湿地国家级自然保护区内的白沙湖，地处赣江三角洲前缘，属典型的内陆河口湿地区.受鄱阳湖季节性周期水文变化影响，保护区在4-9月除南山岛和矶山岛外，其余地方均被淹没，10月份湖水逐渐消退，归入碟形洼地，不同高程的洲滩相继出露，呈现河、湖、洲交错的状态，使得该区域形成了大量土壤肥沃、水热充裕的泥滩和草洲.白沙湖为典型的碟形湖泊，优势植被为灰化薹草、南荻(Triarrhena lutarioriparia)、芦苇(Phragmites australis)、虉草(Phalaris arundinacea)等.其中，灰化薹草在南矶山保护区内集中连片大面积分布，几乎遍及整个湿地洲滩，盖度为85 % ~100 % [17].
1.2 分解实验设计分解实验样地位于鄱阳湖湿地典型碟形子湖泊白沙湖(图 1)，样地面积为200 m×300 m，样地内优势植被为灰化薹草，伴生种为南荻和芦苇.由于枯水期灰化薹草在鄱阳湖草洲分布面积最广，优势度最大，因此本研究选择灰化薹草为分解对象.为了保证实验结果的可靠性，按照地下水位将研究区样地划分为4个梯度带(表 1)，水位梯度带按照由湖岸到湖心的方向平行分布，依次为GT-A、GT-B、GT-C和GT-D(图 1)，梯度带之间相隔约100 m.每个地下水位梯度带内根据微地形差异设置3~6个实验样点，薹草分解实验样点共计20个，每个样点处埋入细口径(内径为2 cm)PVC管(绕管壁等距离钻取4个内径约3.5 mm的小孔，埋入地下约70 cm，用铅垂线保证管壁与水平面垂直)用于测定地下水位，地下水位测量时间为2011年10月15日、11月15日、12月15日和2017年1月15日，每日9:00、13:00和16:00各测量1次，测量方法为用钢卷尺测量PVC管中水面与地表间的距离.具体方法参见文献[19].
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图 1 研究区地理位置与样地设置 Fig.1 Location of the study area and sampling sites |
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表 1 采样点基本信息 Tab.1 Basic information of sampling sites |
植物分解实验采用尼龙网袋法.为避免分解袋中植物残体的非分解损失，同时保证不限制分解作用，选择了100目(0.15 mm)、规格为15 cm×15 cm的网孔分解袋.由于本文主要研究枯水期洲滩植物分解过程对水体环境的影响，因此在草洲上采集薹草成熟叶片进行实验，采集时间为2016年10月20日.叶片用去离子水冲洗后，剪成10 cm长的小段，置于60℃烘箱中烘干至恒重，每种植物类型单独装袋，分别称取5.00 g分解样品装入尼龙网袋中.将分解袋用竹竿固定在大样地的样点地表.分解袋回收时间为实验开始后的第15、30、60、90、120和180 d.因为水位上涨，实验样地开始被水体淹没，分解实验终止时间为2017年4月.分解袋带回实验室后，清除表面杂物并用去离子水冲洗干净后置于60℃烘箱中烘干至恒重，测量其干物质质量、纤维素含量和木质素含量.纤维素和木质素含量的测定方法见文献[20].
为了验证分解模拟实验的准确性，同时根据天然分解状态下薹草枯落物残体纤维素、木质素残留含量确定洲滩薹草分解起始时间，在实验样地GT-A和GT-B梯度带内设置6个薹草生长定位监测样方(TC-1、TC-2、TC-3、TC-4、TC-5和TC-6)(0.5 m×0.5 m)，用于确定薹草的衰老时间(生物量不再增长).于2017年1月20日采集6个样方内的薹草枯死物，烘干后测定其纤维素和木质素含量.
1.3 湖泊水体颗粒态有机物(POM)来源测定水体中POM受外界环境影响显著，能够反映水体环境与外界环境的关系，因此测定湖泊水体中POM的稳定同位素δ13C和δ15N比值，通过同位素示踪技术确定其主要来源，以建立枯水期水体环境质量与洲滩植物分解的关系.于2017年2月采集白沙湖表层水样，用GF/F玻璃纤维滤膜(预先于450℃烧4~6 h)收集悬浮颗粒物. POM的可能来源中，薹草活体在水体附件的草洲上采集；薹草分解残体样品由分解模拟实验提供；苦草样品在浅水区域采集，附着藻类采集方法为用牙刷从沉水植被的叶片刮取，并用1 N盐酸溶液酸化处理；POM的提取方法为将水样先用25#浮游生物网(网径64 μm)过滤，然后将较纯净的水样再次过滤到预烧(500℃，2 h)的玻璃纤维膜(Whatman GF/F，47 mm)上，并用过量的1 N盐酸溶液酸化处理.所有稳定同位素测试样品在60℃烘48 h，然后均匀研磨，放入干燥器中保存待测.样品碳、氮稳定同位素采用美国Thermo公司的元素分析仪与Delta Plus Finnigan MAT 253同位素质谱仪测定，测定方法详见文献[21].
1.4 湖泊水位水质测定2016年4月-2017年4月每月6日左右采样1次，每次采样顺序一致，方法参照文献[22].监测项目有湖泊水体的总有机碳(TOC)、总氮(TN)、铵态氮(NH4+-N)和硝态氮(NO3--N)，各类水质因子分析方法均参考文献[23]. 2016-2017年水位数据由江西省鄱阳湖水文局提供.
1.5 数据统计分析薹草分解过程中纤维素和木质素衰减系数的计算公式为：
| $ \ln \frac{{{M_t}}}{{{M_0}}} =-{k_{60}} \cdot t $ | (1) |
式中，Mt为分解t时间后的纤维素或木质素残留量，M0为纤维素或木质素的初始含量，t为分解时间，k为平均衰减系数.由生物量随时间的衰减曲线可知，研究区薹草物质降解最快的时间段为0~60 d，因此本研究选择采用前60 d的平均衰减系数(k60)来建立薹草枯死物自然分解状态和实验模拟状态的匹配关系.
采用Microsoft Excel 2016和Origin lab Pro8软件进行数据处理和制图，采用R Studio 3.4.0软件进行水位和分解状态对水体碳、氮浓度的交互作用分析，交互作用水体营养盐数据为白沙湖水质数据.
2 结果与分析 2.1 湖泊水体碳、氮浓度和水位的时间变化观测年内(2016年4月-2017年4月)白沙湖水体数据进行统计分析(图 2)，TOC、TN和NH4+-N的浓度均在2017年1月份开始升高，且在之后的3个月内(1-3月)处在较高水平，随着水位在4月开始抬升，TOC和NH4+-N浓度逐渐降低.而NO3--N浓度在观测时间段内随时间变化不明显.总体上水体营养盐浓度表现为枯水期>丰水期. 1月为水体营养盐浓度变化的关键时间点. 2016年12月-2017年1月湖泊水体TOC、TN、NH4+-N和NO3--N浓度分别升高了1.93、3.84、5.90和11.28倍.监测年内白沙湖水体TOC、TN、NH4+-N和NO3--N的年平均浓度分别为11.85、3.72、0.57和0.49 g/L.水体TOC、TN、NH4+-N浓度在2017年1月之前均低于年平均浓度值，而在2017年1月-2017年4月高于年平均浓度值.
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图 2 白沙湖水体总有机碳、总氮、铵态氮和硝态氮浓度随时间的变化 Fig.2 Monthly variation of TOC, TN, NH4+-N and NO3--N in water of Lake Baisha |
监测年内，湖泊水位呈先升高后降低的趋势(图 3)，最高值出现在2016年7月，平均水位为20.39 m，最低值出现在2017年1月，平均水位为12.40±0.41 m.监测年内全年平均水位为14.61±0.05 m，变异系数为0.20 m，而枯水期(2016年10月-2017年3月)内湖泊平均水位为12.29±0.37 m，变异系数为0.03，远低于全年水位变异系数.
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图 3 湖泊水位随时间的变化 Fig.3 Monthly variation of water level |
分解袋内薹草生物量随分解时间递减(图 4)，0~60 d内生物量减少了32.87 % ±4.29 %，60~180 d生物量变化缓慢，仅减少10.70 % ±4.34 %.纤维素和木质素残存量可以更加精确地定量表达植物分解过程的动态变化.随着分解时间的增长，分解袋内薹草的纤维素和木质素含量在0~60 d内快速衰减，60 d后逐渐趋于稳定.分解60 d后纤维素含量降低了46.17 % ±6.28 %，而木质素含量降低了39.96 % ±11.50 %.不同地下水位梯度纤维素和木质素的衰减速度不同，在地下水位最高的梯度GT-D，纤维素和木质素均分解最快.分解残体碳、氮残留量随时间的变化不明显，但是不同地下水位梯度间，GT-D具有最低的碳、氮含量(图 5).
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图 4 不同梯度带内植物枯死物中干物质残留率的时间动态 Fig.4 Proportion of dry mass remaining in litter bags under different water table gradients |
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图 5 不同梯度带内植物枯死物中纤维素、木质素分解残存率及碳、氮残留量的时间动态 Fig.5 Proportion of initial cellulose & lignin and carbon & nitrogen remaining in litter bags under different water table gradients |
根据白沙湖分解模拟实验结果，得到60 d内GT-A、GT-B、GT-C和GT-D梯度带的纤维素平均衰减系数，分别为1.00 %、0.92 %、1.32 %和1.44 %，平均值为1.17 %；木质素平均衰减系数分别为0.50 %、0.60 %、0.86 %和1.45 %，平均值为0.85 %。由于自然状态下分解的天然枯死物样品取自高程相对较高、地下水位相对较低的区域，所以采用GT-A和GT-B梯度带内纤维素和木质素的平均衰减系数作为估算其分解时间的参数. 1月20日采集到的灰化薹草自然分解状态下的枯死物样品中纤维素和木质素含量分别为9.92 % ±1.87 %和7.96 % ±0.45 % (表 2).由分解模拟实验可得GT-A和GT-B梯度带在60 d内的纤维素平均衰减系数为0.96 %，木质素平均衰减系数为0.55 %，代入公式(1)可求得根据纤维素含量自然状态下灰化薹草枯死物分解时间为56.63±19.77 d，根据木质素含量自然状态下分解时间为74.20±10.58 d，综合可以判定截止到取样时，取样点的灰化薹草枯死物自然分解时间约为60~80 d，进而可以推算出天然枯死物取样点薹草衰老时间为11-12月之间.
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表 2 自然状态下鄱阳湖灰化薹草枯死物中纤维素和木质素含量及分解时间估算* Tab.2 Decomposition period estimation and cellulose & lignin contents of Carex cinerascens under natural state of Lake Poyang |
研究表明湖泊洲滩低地的薹草秋季生长周期为10-11月[24], 所以由分解模拟实验所得平均衰减系数推算出自然状态下薹草衰老时间与实际情况一致，白沙湖分解模拟实验所得结果适用于鄱阳湖碟形湖泊洲滩薹草在自然状态下的分解过程，即碟形湖薹草群落分解过程起始于11月15日左右，翌年的1-2月左右衰减速率处在较高水平，营养释放能力最强.
2.3 碟形湖水体颗粒态有机物来源判定比较鄱阳湖碟形湖泊水体POM及其可能来源的δ13C和δ15N比值可知(图 6)，水体POM的δ13C为-30.46 ‰ ±1.53 ‰，δ15N为4.19 ‰ ±1.28 ‰，与地下水位梯度最高区域(GTD)的薹草分解残体数值最接近(δ13C=-30.38 ‰ ±0.21 ‰，δ15N=4.34 ‰ ±0.86 ‰；P=1).水体POM可能来源中，苦草的δ13C和δ15N均与水体POM的δ13C和δ15N具有极显著差异(P < 0.01).而浮游藻类的δ13C与水体POM的δ13C具有极显著差异(P < 0.01)，δ15N差异不显著(P=0.98).无论是薹草活体还是薹草残体，其δ13C和δ15N与水体中POM的差异均不显著(P>0.5).
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图 6 碟形湖水体颗粒态有机物、灰化薹草活体、苦草、藻类及不同梯度带灰化薹草分解残体的碳、氮稳定同位素比值 Fig.6 Biplots of δ13C and δ15N values of shallow lake water POM, living Carex cinerascens, Vallisneria natans, alga and residues of Carex cinerascens under different water table gradients |
根据分解模拟实验结果，碟形子湖泊洲滩薹草秋季分解过程起始于11月中旬，分解状态一直持续到翌年涨水(4-5月).采用“二值法”对分解状态进行赋值，令“1”代表产生分解作用，“0”代表未产生分解作用，则监测年内2016年5月、12月以及2017年1-4月的分解状态赋值为1，其余月份分解状态赋值为0.水位变化和植物分解状态对白沙湖水体营养盐变化的交互效应分析结果表明，总体上水位和分解状态能够较好地预测白沙湖水体TOC、TN和NH4+-N浓度(P < 0.01).分解作用的产生对白沙湖水体TN和NH4+-N浓度变化具有显著作用(P < 0.05)，对TOC浓度变化具有一定作用(P < 0.1)；水位变化对水体NO3--N浓度变化具有显著作用(P < 0.05), 对TOC、TN和NH4+-N浓度变化无明显作用；在TN和NH4+-N浓度变化方面，水位变化和分解过程具有一定程度的交互作用(P < 0.1)(表 3).
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表 3 水位与分解状态对水体营养盐变化的交互效应 Tab.3 Effects of interaction of water level and decomposition state on water nutrients |
水位和分解状态对水体营养盐的交互作用图(图 7)直观表现了水体TOC、TN、NH4+-N和NO3--N浓度随水位和分解状态的变化趋势.根据分解作用产生(DC=0)和不产生(DC=1)2种条件下水体营养盐变化特点，对分解作用的不同强度下水体营养盐对水位变化的响应进行模拟，可知DC为0时，TOC、TN和NH4+-N浓度对水位变化的响应较弱，随着表征分解作用的DC值逐渐变大，TOC、TN和NH4+-N浓度对水位变化的响应逐渐增强，且随着水位的升高而降低.而NO3--N浓度与水位的关系没有受到分解作用的影响.
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图 7 水位和分解状态对湖泊水体营养盐的交互作用(DC表示分解状态：DC=0，表示未发生分解；DC=1，表示发生分解；DC在0~1之间的数值(0.2、0.4、0.6和0.8)为模型模拟的数值，表示分解作用对水体营养盐的作用强度) Fig.7 Interaction effects of water level and decomposition state on water nutrients |
鄱阳湖碟形湖泊水体TN、NH4+-N和NO3--N浓度随时间的变化与主湖区一致，枯水期大于丰水期，营养盐浓度随着湖泊水位的升高而降低[13].随着湖泊水位上升，子湖与大湖逐渐连成一体，水环境容纳量增大，悬浮物及营养盐浓度降低[25].尽管7-8月水温升高，湖泊营养盐内源释放增强，但是夏季高水位对营养盐具有稀释作用[26]，所以水体营养盐最低浓度均出现在7-8月.但是研究表明在鄱阳湖主湖水体，TOC浓度并未表现出显著的季节差异，水位变化对水体TOC浓度分布影响较小[27]，但是本研究对典型碟形子湖白沙湖的监测发现，湖泊水体TOC与TN、NH4+-N浓度一样表现出枯水期高于丰水期的规律.对于主湖，由于11、12月水位偏低，湖泊底泥上涌，营养盐释放进入水体，导致水体氮、磷等浓度升高，水质降低[28].但是碟形子湖泊由于闸控作用，枯水期水位相对稳定，12月到翌年3月碟形湖泊水位维持在12.29 m左右，月间平均变异系数仅为0.03，而TOC、TN、NH4+-N和NO3--N浓度在12月至翌年3月间均表现出先升高后降低的趋势，这一趋势可能与洲滩湿地植物分解过程中营养盐的释放和土壤淋溶有关.诸多研究表明，湿地植物腐烂分解过程中，会向水体释放大量营养盐，快速的淋溶分解使水体营养盐水平短期内上升，之后由于分解过程趋于稳定，水体中氮、磷经生物和物理化学作用迅速减少[8, 29].
3.2 洲滩植物分解过程薹草分解模拟实验表明，在分解过程中，生物量、纤维素和木质素均在短时间内(0~60 d)迅速衰减，之后逐步趋于稳定，说明在分解初期其营养盐的释放能力最强.与多数湿地植物分解过程一致，薹草在分解过程中呈现出明显的2个阶段：快速淋溶阶段和缓慢分解阶段[30].许多研究表明植物组织分解过程中衰减系数并不恒定，随着时间逐渐减小.分解初期物质的迅速衰减主要取决于可溶性有机物的快速淋溶[31].本研究中木质素和纤维素在分解初期就以较高的衰减速度迅速减少，其主要原因是湖泊草洲湿地上水分充足，干湿交替现象频繁，微生物对分解底物的利用更加充分[32].
由于植物分解过程中碳、氮含量受分解者影响较大，分解者为了维持自身生长，必须从C/N较低的环境中(土壤、降水等)吸取养分，合成自身有机体使分解残体碳、氮含量发生改变[33].很多研究都发现在植物分解过程中碳、氮含量并不随时间呈有规则的指数衰减趋势[34]，本研究结果与其一致.因此选择纤维素和木质素含量建立指数衰减模型确定碟形子湖灰化薹草的衰减系数，相对于碳、氮等指标更能真实反映客观情况.本研究也表明不同地下水位梯度带纤维素和木质素分解差异显著.根据薹草分解模拟实验确定纤维素在碟形湖泊洲滩不同地下水位梯度带的平均衰减系数为1.00 %、0.92 %、1.32 %和1.44 % (按地下水位梯度从低到高排列)，木质素的平均衰减系数为0.50 %、0.60 %、0.86 %和1.45 %，不同地下水位梯度带间的差异性主要是因为分解微环境中pH、土壤含水量、土壤颗粒组成以及所调控的土壤微生物群落结构不同所造成的[35].根据地下水位梯度较低的GT-A和GT-B薹草纤维素和木质素平均衰减系数和薹草自然状态下分解残留物中纤维素木质素残留量得到自然状态下薹草分解时间为60~80 d，与薹草的实际生长周期和分解状况一致[24]，一方面说明野外分解模拟实验结果科学可靠，另一方面说明12月至翌年1月左右为洲滩薹草群落养分释放能力最强的时间段，与鄱阳湖碟形湖泊水体营养盐浓度高值出现的时间段相同.
3.3 分解过程和水位对碟形湖泊水体营养盐浓度的叠加效应湖泊水体中TOC浓度与湖泊营养水平密切相关[36], 研究表明，与可溶性有机碳相比，颗粒态有机碳受外界环境影响更大[37].在太湖的研究发现湖泊水体中POM的δ13C与水生植物凤眼莲比较接近[21].本研究中，鄱阳湖碟形湖水体中POM的δ13C和δ14N与薹草(活体和分解残体)差异性均不显著，而且与距离水体最近、地下水位梯度最高的薹草分解残体相似度最高，说明洲滩植被，尤其是薹草群落是枯水期湖泊水体POM的主要来源，水体POM与洲滩植被的分解有密切关系.碟形湖泊湿地洲滩植物在腐烂分解过程中，会向周围环境(土壤、水体)中释放大量营养盐[5]，研究表明湿地中泥沼的无机氮浓度显著高于高滩和岗地，高水分导致无机营养盐强烈淋溶，进而在地表径流和地下水的作用下汇入水体，使水体的营养盐浓度升高[38].本研究中分解状态对水体TN和NH4+-N浓度的效应最显著，其次为TOC浓度，因为在植物分解过程中会释放大量的TOC和TN进入水体.谢理等研究发现芦苇在死后可向周围释放大量营养盐[29].由于进入水体中的营养盐尤其是氮素会在水中微生物的作用下进行硝化和反硝化作用，生成气体溢出，因此植物分解营养盐释放对水质的影响具有时效性.丰水期水体营养盐浓度变化主要是因为水位较高，水位下降过程中，一定程度上影响了水体营养盐浓度，但是在碟形湖，由于水位最低控制在12 m左右，因此枯水期水体营养盐浓度取决于其输入的方式，由于所研究的碟形子湖位于南矶湿地国家级自然保护区和鄱阳湖国家级自然保护区核心区，受外界人类活动干扰程度小，而碟形湖泊洲滩植被覆盖度高，尤其是薹草群落生物量最大，这些洲滩植被成为枯水期碟形湖水体营养盐的主要来源.水体中的TN和NH4+-N浓度均在分解过程最显著的12月至翌年1月份显著升高.研究表明，枯水期高植被覆盖区附近的水体要比中植被覆盖区和低植被覆盖区附近的水体含有更高的TN和NH4+-N浓度[39].总体上水位改变了水体的环境容量，而枯水期植物分解过程则影响了碟形湖水体营养物质的输入.通过分解模拟实验和天然分解过程的对照匹配可知，碟形湖水体营养盐浓度最高的月份与湿地植物分解最快的时间重叠，进一步验证了分解对水体营养盐浓度变化的作用.
本研究仅根据洲滩植物分解的产生时间和水体中POM来源确定其对水体营养盐的生态效应，为碟形湖泊水质变化的认识提供新的角度和思路，在以后的研究中可以运用同位素示踪的方法建立枯水期洲滩植被分解过程和湖泊水体营养盐变化的定量关系，从而进一步明确分解过程对水体营养盐的作用机理.
4 结论1) 鄱阳碟形子湖白沙湖水体TOC、TN、NH4+-N浓度在枯水期显著高于丰水期，进入1月开始迅速升高，TOC、TN、NH4+-N浓度年内最高值出现在1-4月.
2) 碟形湖洲滩灰化薹草在前60 d分解最快，纤维素和木质素的平均衰减系数为1.17 %和0.85 %.根据指数衰减模型，确定碟形湖泊洲滩湿地薹草分解起始时间为当年12月前后，在12月至翌年1月分解速度最快，与湖泊水体营养盐浓度升高在时间上具有前后关联性.
3) 碟形湖泊中水体颗粒态有机物的δ13C为-30.46 ‰ ±1.53 ‰，δ15N为4.19 ‰ ±1.28 ‰，与地下水位梯度最高区域的薹草分解残体数值最接近，而与苦草和藻类差异显著，说明薹草分解残体是湖泊水体颗粒态有机物的主要来源，进一步证明了洲滩植物分解是碟形湖泊水体营养盐在枯水期升高的主要原因.
4) 分解作用和水位变化对碟形湖泊水体营养盐浓度存在交互叠加效应.分解作用的产生对湖泊水体TN和NH4+-N浓度的变化具有显著作用，对TOC浓度变化具有一定作用；水位变化对湖泊水体NO3--N浓度变化具有显著影响；在TN和NH4+-N浓度变化方面，水位变化和分解过程具有一定程度的交互作用.通过模型模拟，发现碟形湖泊水体TOC、TN和NH4+-N浓度对水位变化的响应受到洲滩植物分解作用的影响.
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