2024, Vol. 36 
(2: 云南省水利水电勘测设计院有限公司, 昆明 650000)
(3: 云南省水利水电勘测设计研究院, 昆明 650000)
(4: 中国科学院大学, 北京 100049)
(2: Yunnan Institute of Water & Hydropower Engineering Investigation, Design Co., Ltd, Kunming 650000, P. R. China)
(3: Yunnan Institute of Water & Hydropower Engineering Investigation, Design and Research, Kunming 650000, P. R. China)
(4: University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, P. R. China)
淡水湖泊是我国重要的生态系统类型，具有供水、气候调节、生物多样性保护、航运和景观等功能[1]。随着入湖氮、磷污染物的增加，我国众多湖泊已处于富营养化状态[2-3]，表现为水体中氮、磷浓度增加，从而提高水体初级生产力[4]。湖泊富营养化评价常采用综合营养状态指数(TLI)法[5]，主要通过氮、磷、叶绿素a和透明度4项水质指标进行综合评估[6-7]。
洱海是云贵高原典型淡水湖泊，具有独特的气候条件和丰富的生物多样性。然而，受城镇化和工农业发展的影响，近50年来洱海经历了富营养化进程。20世纪80年代初至90年代末，洱海的水质从Ⅱ类向Ⅲ类转变[8]。当前，洱海流域点源污染已得到较好控制，面源污染成为主要污染源[9-10]。洱海面源污染主要来自农业活动，因用地类型空间差异和季节性耕作导致了面源氮、磷污染强度存在明显的空间差异，北部农村地区的面源污染比南部城镇地区更为严重[9, 11]。洱海入湖河流主要分布在北部与西部，西部有18条溪流和众多沟渠，但水量和总污染负荷相对小。北部有罗时江、弥苴河和永安江3条主要入湖河流，入湖水量和污染物约占全湖外源污染输入的60%以上。汛期北三江入湖水量约占全年总量的70%，导致氮、磷负荷集中入湖[12]。富营养化会导致藻类水华，洱海于1996年首次发生较大范围水华，其后多次发生局部水华，包括2003、2006、2013和2021年[13]。水体叶绿素a(Chl.a)浓度是浮游植物生物量的直接表征，可用于衡量水华的严重程度[14]。研究表明，洱海Chl.a浓度在时间上呈春夏季上升、秋季达到峰值、冬季下降的趋势[15]。洱海Chl.a的空间分布也不均匀，2015年之前，冬、春季北部Chl.a浓度略低于南部，而近年来北部Chl.a浓度高于南部[16-17]。
当前，洱海处于富营养化初期和保护治理的“拐点”阶段。2017年以来，地方政府加大洱海综合治理，开展了流域“两违”整治、村镇“两污”整治、面源污染减量、节水治水生态修复、截污治污工程提速、流域执法监管和全民保护洱海“七大行动”。2018年6月30日，洱海环湖截污工程闭合，有效控制了流域内总氮和总磷的点源污染，削减了进入洱海的污染负荷[18]。2018年7月，大理市启动了“环洱海流域湖滨缓冲带——生态修复与湿地建设工程”，包括生态修复及湿地工程建设、生态搬迁、生态廊道建设以及管网完善等一系列措施[19]。这些综合措施使洱海流域的污染源结构、时空分布和入湖量发生了显著变化，初步遏制了水质下降趋势。
已有研究多关注洱海水质的长期变化，然而自2017年开展综合治理以来(表 1)，关于洱海水质变化的研究报道仍较少。本研究在2017—2022年期间对洱海水质指标进行逐月监测，从空间、年际和季节3个方面探讨水体营养状态的变化，并初步分析其成因，旨在为洱海水环境保护与治理提供支撑。
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表 1 2017年以来洱海治理的主要措施 Tab. 1 The projects and management for the environmental protection of Lake Erhai since 2017 |
洱海(25°35′~25°58′N，100°05′~100°17′E)位于云南省大理白族自治州，属低纬高原亚热带季风气候，全年水温在12~24 ℃之间波动，平均水深达10.6 m，最大水深达21.3 m，湖泊面积为252 km2[8]。洱海流域多年平均降水量约为960 mm，汛期(6—11月)降水量占全年降水量的90%以上[9]。流入洱海的河流共计117条，其中经罗时江、永安江和弥苴河的入湖径流量占比在60%以上，位于洱海西南部的西洱河是唯一天然出湖河流[12]。受全球气候变化影响，近30年来洱海流域的年降水量呈下降趋势，气温呈上升趋势[13]。
1.2 样点设置与数据收集方法基于对洱海水动力学特性和湖流模型的研究[22]以及洱海水质空间特征，本研究将洱海分为北部、中部和南部3个水域，并在各水域的湖心和代表性湖湾总共设置了11个采样点位(图 1)，2017年1月8日—2022年12月16日期间，在每个点位逐月采集水样分析。水样采集、预处理、保存和测定方法遵循《水和废水监测分析方法》(第四版)[23]。在每个点位采集3个水样重复样本，每个样本为上层水、中层水和底层水的混合，在每个位点用塞氏盘测定水体透明度(SD)。采集的水样灌装于棕色瓶中并置于4 ℃保温箱内带回实验室，测定总氮(TN)、总磷(TP)和叶绿素a(Chl.a)浓度。根据洱海流域多年降水量的逐月分布[24]，6—11月为汛期，12月—次年5月为非汛期。根据流域内年内温度的变化，3—5月划定为春季，6—8月为夏季，9—11月为秋季，12月—次年2月为冬季。依据洱海20条主要入湖河流的年平均营养盐浓度[12]和年均流量[25-26]，并将其与3个水域相对应地分为北部、中部和南部3类(入湖河流名录及分类见附表Ⅰ和Ⅱ)，计算其氮、磷年总负荷量。
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图 1 洱海流域2020年土地利用类型及本研究的采样点位分布 Fig.1 The land use types in Lake Erhai basin in 2020 and sampling sites in the present study |
本研究采用综合营养状态指数(TLI(Σ))法[27]评价湖泊富营养化程度，计算公式如下：
| $ TLI(\mathrm{TN})=10(5.453+1.694 \text{ln}\; \mathrm{TN}) $ | (1) |
| $ TLI(\mathrm{TP})=10(9.436+1.624 \text{ln}\; \mathrm{TP}) $ | (2) |
| $ TLI(\text{Chl} . a)=10(2.5+1.086 \text{ln}\; \text {Chl} . a) $ | (3) |
| $ T L I(\mathrm{SD})=10(5.118-1.94 \text{ln}\; \mathrm{SD}) $ | (4) |
| $ TLI(\Sigma)=W(\mathrm{TN}) \times TLI(\mathrm{TN})+W(\mathrm{TP}) \times TLI(\mathrm{TP})+W(\text { Chl } . a) \times T L I(\text { Chl } . a)+W(\mathrm{SD}) \times T L I(\mathrm{SD}) $ | (5) |
式中，W(TN)、W(TP)、W(Chl.a)和W(SD)分别为0.2192、0.2300、0.3260和0.2246。采用0~100的一系列连续数字对湖泊营养状态进行分级：TLI(Σ)≤30为贫营养；TLI(Σ)∈(30，50]为中营养；TLI(Σ)∈(50，60]为轻度富营养；TLI(Σ)∈(60，70]为中度富营养；TLI(Σ)>70为重度富营养。
1.4 数据分析方法采用单因素方差分析法(one-way ANOVA)对各湖区年际间、四季以及汛期/非汛期综合营养指数以及富营养化度量指标的差异进行分析，采用双因素方差分析法(two-way ANOVA)分析时间与空间的交互效应，组内的多重比较采用LSD(least significant difference)法。通过基于Pearson相关分析的路径分析(不含潜在变量的结构方程模型)，探讨了各指标与TLI间的直接和间接影响通路。基础统计分析在R语言的stats程序包(版本4.2.1)中进行，路径分析的R2、路径系数和模型拟合参数在Amos(版本23.0)软件中计算，LSD多重比较使用了agricolae程序包(版本1.3-5)，箱线图和双轴图在Origin 2021软件中绘制(版本9.8.0)。
2 结果 2.1 不同水域水体营养状态的年际间变化2017—2022年，洱海水体营养状态在空间上表现为北部水域高于中部和南部水域，年际变异表现为南部逐年降低，中部和北部水域稳定波动(图 2)。2017—2022年期间，北部水域TLI(Σ)分别显著高于中部和南部水域4.75%和6.59%(P < 0.05)。2021年洱海各水域TLI(Σ)均显著高于其他年份(P < 0.05)。在其他年份，北部水域TLI(Σ)整体无显著差异，有升高趋势；中部水域2022年TLI(Σ)相较于2019年显著降低了6.65%(P < 0.05)；南部水域TLI(Σ)呈逐年降低趋势，2022年TLI(Σ)相较于2017年、2018年和2019年分别显著降低了7.10%、7.63%和5.55%(P < 0.05)。除2021年北部水域TLI(Σ)均值处于轻度富营养状态区间外，2017—2022年各水域TLI(Σ)均处于中营养状态区间。
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图 2 洱海北部、中部和南部水域综合营养状态指数的年际变化(不同小写字母表示差异显著。箱体代表四分位距，箱子内的水平线表示均值，上边缘与下边缘分别表示最大值与最小值。下同) Fig.2 Annual variation of tropical level index(TLI(Σ)) in the northern, middle and southern areas of Lake Erhai(Different letters indicate a significant difference. The box represents the quartile range, the horizontal line inside the box represents the mean, and the upper and lower edges represent the maximum and minimum values, respectively. The sames below) |
2017—2022年，洱海北部水域TN的年平均浓度总体呈前3年下降、后3年上升的趋势，中部和南部水域TN的年平均浓度呈持续下降趋势(图 3a)。2019年是北部水域TN浓度变化的转折点，年平均TN浓度达到最低值(0.716 mg/L)，相较于2017年(0.806 mg/L)下降了11.2%；2019—2022年TN浓度转变为上升趋势，增幅为8.1%。中部水域TN浓度除了2020年略回升外，其他年份均表现出逐年下降趋势，总体降幅达到了13.4%。南部水域2021年和2022年的TN浓度分别为0.615和0.631 mg/L，分别比2018年的平均浓度(0.722 mg/L)下降了14.8%和12.6%。3个水域的TP浓度变化趋势不同(图 3b)。北部水域的TP浓度逐年上升，总增幅为30.1%。中部和南部水域的TP浓度保持相对稳定，6年内平均浓度分别为0.039和0.037 mg/L。2021年3个水域的TP浓度达到了最高值，显著高于其他年份(P < 0.05)。
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图 3 洱海北部、中部和南部水域的TN、TP、Chl.a和SD的年际变化 Fig.3 Annual variation of the TN, TP, Chl.a concentrations and SD in the northern, middle and southern areas of Lake Erhai |
2017—2022年，洱海的Chl.a浓度总体上呈北部升高、南部降低的趋势(图 3c)。北部水域Chl.a浓度均值从2017年(18.198 μg/L)至2022年(22.625 μg/L)上升了24.3%。中部水域Chl.a浓度均值稳定维持在19.607 μg/L左右。南部水域Chl.a浓度均值从2017年(16.326 μg/L)至2022年(11.569 μg/L)逐年下降，总降幅为29.1%。2021年3个水域Chl.a浓度均达到最高值，显著高于其余年份(P < 0.05)。SD总体呈北部降低南部升高的趋势(图 3d)。北部水域SD均值从2018年(1.705 m)开始降低，2020年与2021年分别降至1.435和1.393 m，降幅分别为15.8%和18.3%(P < 0.05)，2022年SD有一定程度回升。中部水域SD趋于稳定，2022年SD均值为2.122 m，较2019年(1.668 m)和2021年(1.659 m)分别提升了27.3%和27.9%；南部水域SD均值从2017年(1.639 m)到2022年(2.226 m)逐年上升，上升幅度为35.8%，2022年SD相较于前5年显著提升(P < 0.05)。
2.2 不同水域水体营养状态的季节变化汛期(6—11月)洱海TLI表现为北部>中部>南部(P < 0.05)，南、北部相差8.95%。非汛期(12月至次年5月)北部水域TLI显著高于中部和南部(P < 0.05)，中部与南部水域间TLI无显著性差异，南、北部相差4.68%。汛期北部、中部和南部水域TLI分别显著高于非汛期9.41%、8.67%和5.12%(P < 0.05)。汛期北部水域TLI均值达51.46，属轻度富营养状态，中部与南部水域全年均处于中营养状态(图 4)。
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图 4 洱海北部、中部和南部水域汛期与非汛期综合营养状态指数的变化 Fig.4 The trophic level index(TLI(Σ)) in the northern, middle and southern areas of Lake Erhai in the dry and wet seasons |
汛期与非汛期北部水域的氮、磷浓度均显著高于中部和南部(P < 0.05，图 5)。北部水域TN浓度在汛期与非汛期分别高于南部水域17.3%和19.5%，TP浓度分别高于南部水域29.2%和29.8%。汛期北部、中部和南部水域TN浓度相比于非汛期分别高出了7.69%、7.60%和5.69%，在中部和南部水域的汛期与非汛期差异显著(P < 0.05，图 5a)。3个水域TP浓度与TN浓度呈相同的趋势：汛期北部、中部和南部水域TP浓度相比于非汛期分别高出了15.6%、30.2%和15.1%(图 5b)。
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图 5 洱海北部、中部和南部水域汛期与非汛期TN、TP、Chl.a和SD的变化 Fig.5 TN, TP, Chl.a concentrations and SD in the northern, middle and southern areas of Lake Erhai in the dry and wet seasons |
汛期北部水域Chl.a浓度显著高于南部58.2%；非汛期Chl.a浓度在空间上无显著性差异。汛期与非汛期北部水域SD均显著低于中部与南部(P < 0.05)，汛期北部水域SD分别比中部与南部水域低16.1%和20.9%；非汛期北部水域SD分别比中部与南部水域低16.7%和11.5%。汛期北部、中部和南部水域Chl.a浓度均显著高于非汛期(P < 0.05)，分别高出48.3%、66.7%和38.4%(图 5c)。汛期北部、中部和南部水域SD均显著低于非汛期，分别降低了18.8%、19.4%和9.0%(图 5d)。
洱海水质指标季节变化显著，北部水域季节变化比中部和南部水域更为明显。北部水域TLI(Σ)表现为秋季>夏季>冬季>春季，相邻季度间差异显著(P < 0.05)，秋季TLI(Σ)(52.71)比春季(45.11)高16.8%；在中部水域，TLI(Σ)表现为秋季≈夏季>冬季>春季，夏、秋季TLI(Σ)(约48.70)比春季(43.42)高12.2%；在南部水域，TLI(Σ)表现为夏季(47.52)>春季(44.27)，其他相邻季度差异不显著(图 6)。TN、TP和Chl.a的季节变化与TLI(Σ)相似，但Chl.a的季节变化比TN和TP更明显。TN、TP和Chl.a浓度在春季全湖分别为0.655 mg/L、0.036 mg/L和10.952 μg/L，在秋季北部水域可分别达0.892 mg/L、0.061 mg/L和37.562 μg/L，在南部水域夏、秋、冬季均值分别为0.673 mg/L、0.038 mg/L和17.076 μg/L(图 7a~c)。SD的季节变化与TLI呈相反趋势，全年春季中部水域的SD最高(2.148 m)，北部夏秋季SD最低(约1.346 m；图 7d)。
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图 6 洱海不同水域综合营养状态指数的季节变化 Fig.6 Seasonal variation of tropical level index(TLI(Σ)) in the northern, middle and southern areas of Lake Erhai |
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图 7 洱海不同水域TN、TP、Chl.a和SD的季节变化 Fig.7 Seasonal variation of the TN, TP, Chl.a concentrations and SD in the northern, middle and southern areas of Lake Erhai |
洱海TLI(Σ)具有显著的时间(汛期vs.非汛期；季节)和空间(北部、中部和南部)差异，在所有时间与空间因子下均呈现显著的交互效应(P < 0.05，表 2)。洱海TN、TP、Chl.a浓度和SD 4项指标具有显著时空差异(P < 0.01，表 3)。洱海水体营养状态具有显著空间差异并与年际(图 3)或季节(图 7)具有交互作用，使得不同水域的指标在时间上呈现为不同趋势。但是，不同水域指标在汛期和非汛期的影响下表现出相同的趋势(图 5)。
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表 2 洱海综合营养状态指数的双因素方差分析 Tab. 2 Two-way ANOVA for the trophic level index(TLI(Σ)) of Lake Erhai |
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表 3 洱海TN、TP、Chl.a和SD的双因素方差分析 Tab. 3 Two-way ANOVA for the TN, TP, Chl.a concentrations and SD of Lake Erhai |
采用结构方程模型分析了洱海营养状态受各指标的直接与间接影响(SRMR < 0.08，CFI>0.9；图 8)，水体TN、TP和Chl.a浓度的升高以及SD的降低均使得TLI(Σ)显著升高(P < 0.001)，各指标间具显著关系，从而对TLI(Σ)产生了级联效应。较高的TP浓度显著升高了水体Chl.a浓度(r=0.769，P < 0.001)，Chl.a浓度升高进一步显著降低水体SD(r=-0.426，P < 0.001)。TN浓度对Chl.a浓度(r=0.114，P>0.05)和水体SD(r=0.120，P>0.05)无显著影响。
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图 8 洱海富营养化指标间的直接与间接影响路径(箭头旁的数字为标准化路径系数r。*表示显著性：*P < 0.05，**P < 0.01，***P < 0.001。模型中响应变量的下方标注了其方差解释量R2。红色和蓝色实线分别表示显著的正面和负面影响，虚线箭头表示不显著) Fig.8 Path model analysis for the direct or indirect effects of eutrophication metrics on the water nutrient status in Lake Erhai(Numbers adjacent to the arrows are standardized path coefficients r. * denotes significance: *P < 0.05, **P < 0.01, ***P < 0.001. The R2 values explaining the variance of the response variables are labeled below each variable in the model. The red and blue solid indicate significant positive and negative effects, respectively, and the dashed arrows means insignificance) |
洱海入湖河流年总氮、磷负荷和洱海水体氮、磷浓度在空间上均表现为北部高于中部和南部。北部入湖河流的年TN负荷占洱海全湖TN负荷的76.2%，分别为中部和南部入湖河流年TN负荷的8倍和5.3倍。北部入湖河流的年TP负荷占洱海全湖TP负荷的61.7%，分别为中部和南部入湖河流年TP负荷的4.2倍和2.6倍。
3 讨论本研究结果表明，洱海北部水域富营养化程度高于中部和南部水域，这种水质空间分布特征与入湖河流有关，北部入湖河流水量大且年总氮、总磷输入高，占全湖氮、磷外源输入的60%以上。洱海流域北部乡镇的氮、磷面源污染排放量较高[9]，北部入湖河流污染物浓度季节变化明显，具有面源污染的典型特征[26]。因此，北部河流季节性氮、磷输入主导了洱海水质指标的时空变化趋势[17]。洱海南北长约46 km，东西宽约4~8 km，在北部海舌至双廊(宽约5.3 km)和南部才村至文笔(宽约3.4 km)两处收窄，使洱海北部、中部和南部形成3个相对独立湖流，在收窄处为弱流区[22]。此外，洱海水体交换周期长，湖流缓慢。这种湖盆及湖流特征使得污染物自北向南扩散慢，从而促进北部水域富营养化。
肖梦琦等[28]对洱海2009、2013和2018年的水质研究表明，水体TN和TP浓度呈由北向南逐渐降低的空间分布趋势，本研究结果与其一致。在2009—2018年期间，TN浓度高值从北部水域转移至中部，TP浓度高值从南部水域转移至北部。祁兰兰等的研究表明[29]，在2014—2018年期间，洱海的中部和南部水域的富营养化程度高于北部，北部水域的水质相对较好。一方面，洱海中部和南部城镇化程度较高，在2018年以前外源污染控制措施不完善；另一方面，南部沉积物的内源性营养释放高于北部[30-31]。然而，本研究中，2017—2022年洱海TN高值在北部水域，反映了这期间控污措施对中部和南部水域TN改善程度优于北部水域。2018年6月洱海环湖截污工程闭合运营，环湖周边村镇点源污染得到有效控制，湿地库塘和调蓄带工程可有效削减中部和南部农业污染[18]，从而使南部水域得到持续改善。本研究中，2017—2022年间洱海中部和南部水质呈现出不同程度改善趋势；但是，北部水域TN浓度呈先降低后上升趋势，TP浓度逐年上升。洱海中部水域和南部水域的外源污染负荷主要源自海西农田、村镇和南部城市，且海西苍山18溪和农田沟渠的流程较短，截污治污工程更容易取得成效。海北片区有大量村落和农田，北三江汇水面积大、河网交错及径流距离长，一定程度上增加了截污控污难度。
本研究中，水体富营养化指标间紧密相关，TP—Chl.a—SD通路存在级联效应，TP是影响水体营养状态的关键指标。在2017—2022年期间，北部水域总氮浓度为0.787 mg/L，总磷浓度为0.048 mg/L，氮磷比值为16.4，这与引发固氮蓝藻水华的氮磷比阈值16相当[2]。因此，在北部总磷难以有效控制的状况下，北部水域水华的风险升高。本研究在2021年秋、冬季监测到洱海北部发生甲藻水华，Chl.a浓度最高可达264.8 μg/L。
洱海汛期富营养化程度高于非汛期，这与洱海流域气候呈明显干湿季相关。汛期入湖河流的流量占全年的70%以上[12]，降雨对地表强冲刷也使河流水体氮、磷浓度最高[26]。洱海TLI(Σ)在空间和季节这两个因素影响下有显著的交互效应，这种交互效应可以理解为富营养化程度相对较高的北部水域在不同季节表现出较大的变化，而低富营养化程度的中部和南部水域其水质指标在不同季节变化幅度较小，年内变化相对稳定。汛期外源营养输入和适宜水温是导致北部水域夏、秋季浮游植物生长的重要因素。相比之下，南部水域在相同温度条件下夏、秋季浮游植物生物量没有明显增加，表明南部相对低营养水平抑制了浮游植物的生长。
4 结论2017年以来，洱海保护治理措施改变了外源污染结构和入湖污染物强度，从而对洱海北部、中部和南部水域的水质指标造成显著影响。洱海北部水域的入湖污染负荷和水体营养状态高于中部和南部水域，且有逐年升高趋势，对北部水域实施针对性保护措施尤为紧迫。汛期污染物集中输入和适宜水温导致夏、秋季北部水域浮游植物大幅增加，发生局部藻类水华，但南部水域相对低营养抑制了同期浮游植物的大量生长，汛期是入湖污染防控的关键阶段。总磷是TP—Chl.a—SD级联响应通路的源头，控制水体总磷可有效抑制藻类水华和富营养化。
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图 9 洱海北部、中部和南部入湖河流年总氮和总磷负荷及对应湖区水体的总氮和总磷浓度 Fig.9 Annual TN and TP inputs loads and concentrations in the northern, middle and southern areas of Lake Erhai |
附表Ⅰ、Ⅱ见电子版(DOI: 10.18307/2024.0611)。
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附表Ⅰ 各湖区采样点位及其经纬度 Appendix Ⅰ Sampling points and their latitude and longitude in various lake areas |
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附表Ⅱ 洱海各湖区入湖河流分区名录及其年总营养负荷 Appendix Ⅱ Directory of river basin divisions entering Lake Erhai in each lake region and their annual total nutrient load |
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