水生植被恢复对东莞生态工业园区水质改善的影响研究

戴玉女，吴鹏举，杨 扬,，池逸涵，廖凌娟，乔永民

1. 暨南大学水生生物研究中心，广东 广州 510632；2. 广东东莞生态产业园区管委会，广东 东莞 523668；3. 热带亚热带水生态工程教育部工程研究中心，广东 广州 510632；4. 中山大学生命科学学院，广东 广州 510006

水生植被恢复对东莞生态工业园区水质改善的影响研究

戴玉女1，吴鹏举2，杨 扬1,3*，池逸涵4，廖凌娟2，乔永民1

1. 暨南大学水生生物研究中心，广东 广州 510632；2. 广东东莞生态产业园区管委会，广东 东莞 523668；3. 热带亚热带水生态工程教育部工程研究中心，广东 广州 510632；4. 中山大学生命科学学院，广东 广州 510006

为促进工业园区水生态环境建设，以东莞生态产业园区水生态系统恢复为研究对象，研究了其建园初期水生植被恢复对重污染水体水质修复的影响，并应用因子分析法对水质与主要生态因子之间的相互关系进行了研究，探讨了水体修复效果与水生植被覆盖率的关系。结果表明：水生植被恢复可使园区生态岛群与月湖主要水质指标（总氮、总磷、氨氮和高锰酸盐指数）从建设初期（2011年5月）的劣V类改善为II～III类（2012年），透明度提高约1倍，而下沙与大圳埔湿地也从劣V类（2011年5月）改善为IV～V类（2012年），透明度提高约50%。10项水质指标的因子分析表明，园区水质成因可归为综合营养因子（氨氮、高锰酸盐指数、叶绿素、透明度、总磷和总氮）、温度因子（温度、电导率、硝态氮）和光合作用因子（溶解氧和pH），其中主导指标为氨氮、高锰酸盐指数、叶绿素a、透明度和总磷等。三类因子分别客观反映了修复水体的水质变化特点：氮磷及有机物的含量越低则水体透明度越高，水质越优；温度升高有利于水质改善；藻类光合作用减弱，则水质变优。生态岛群、月湖、下沙、大圳埔湿地的水生植被覆盖率分别为43.8%、22%、4.3%、9.1%，此差异与水质修复效果相关。回归分析显示水质指标与水生植被覆盖率呈极显著的二项式关系（p＜0.01），根据拟合方程计算得出污染物浓度最低、透明度最高、综合水质最优时的水生植被覆盖率变动范围为30%～35%。因此，生态岛群与月湖的水质改善效果优于大圳埔湿地，大圳埔湿地则又优于下沙湿地；下沙与大圳埔湿地可通过适当增加浮、挺水植物的面积比例，提高水体修复能力。文中所得最适水生植被覆盖率范围可为华南地区工业园区水生态初期修复提供一定的参考价值。

生态工业园；水生植被；覆盖率；生态恢复；水质改善；因子分析

生态工业园是依据循环经济理论和工业生态学原理而设计成的一种新型工业组织形态，是工业园区的高级形式，其遵从循环经济的减量化(Reduce)、再使用(Reuse)和再循环(Recycle)的3R原则，通过成员之间的副产物和废物的交换、能量和废水的逐级利用、基础设施的共享，来实现园区在经济效益、社会效益和环境效益的协调发展，因此，其建设是传统开发区转型和区域经济可持续发展的必然趋势（薛东峰等, 2003）。我国在生态工业园建设方面的研究较晚，目前全国共15个国家生态工业示范园区，45个开发区正在开展国家生态工业示范园区建设（田金平等, 2012）。我国开发区在生态基础设施建设上普遍存在2种不良现象：一种是建设严重滞后，带来了严重的环境污染问题；另一种是盲目超前，不切实际地进行大规模土地开发，违规占用耕地（石磊和王震, 2010; 田金平等, 2012）。这导致环境水质恶化、生态系统退化等问题，严重影响周边民众生存质量。这亟需地方进一步提高土地资源利用、环境污染整治、生态环境建设等水平。根据《综合类生态工业园区标准》（HJ274-2009）中规定的国家生态工业示范园区建设条件与考核指标，目前关于生态工业园的研究主要涉及经济发展、生产物质减量与循环、生产污染控制和园区管理等四方面，而有关生态工业园区基础生态环境恢复与建设等方面的报道尚不多见（石磊和王震, 2010; 邵树圣, 2012）。

广东省东莞市于2008年决策综合开发石排、企石、茶山、寮步、横沥、东坑等6镇交界边缘地区，用于建设生态产业园区。该区域地处香港及珠三角地区重要饮用水源东江干流边，由于长期的边缘化而沦为污水汇集地、垃圾堆放地，区域内河涌水体发黑、污秽不堪、臭气熏天，严重威胁着沿线居民的饮用水安全和粤港经济发展。为保护东江水质，维护沿江千万居民健康，改善产业园区生态环境质量，园区在开展系列水污染控制基础设施工程建设基础上（包括污水处理厂建设等），进行水系生态修复与水环境改善工程构建。为解决结构性污染和区域性污染、调整产业结构和工业布局、建设资源节约型社会和环境友好型社会提供了有益的经验与示范。

本文以东莞生态产业园为研究对象，研究了水生植被恢复措施对园区水系水质的改善效果，并应用因子分析法对水生植被构建对各水质指标与生态因子间的相关关系进行了分析和讨论，探讨了生态系统恢复初期水生植被覆盖率对水质修复的影响，以期为工业园区水体水质改善、富营养化治理及生态恢复后续管理提供有益的科学参考。

1 材料与方法

1.1 研究对象

东莞生态产业园地处亚热带海洋性气候，受季风气候影响，年平均气温23.1 ℃，年、日温差较小。全年平均雨量为1600～1700 mm，最大雨量为3300 mm，最小降雨量为950 mm，雨量集中在4～9月份。园区规划总面积为30.5 km2，其中生态岛群、月湖、下沙湿地和大圳埔湿地是在原有水系基础上经过人工改造形成的次生湖泊与湿地，是园区水系的重要组成部分，其补水来源主要为地下水与地表雨水径流（4个片区地理位置如图1所示）。园区水系原有植被主要为浮叶植物，挺水植物较少，难觅沉水植物踪迹，在建设过程中进行了底泥疏浚、扩容、截污等施工处理。随后，园区以水生植物群落演替理论和水系水生态修复规划理念为依据，于2011年4月开展多层次水生植被恢复工程构建，包括沉水植物、漂浮植物、浮叶植物和挺水植物等。

1.2 监测方案

为避免水生植物在冬季枯萎的残体对水系产生二次污染，园区规定每年入冬之前对水生植物进行部分收割。由此考虑到难以甄别温度与植被覆盖率对冬季的水质影响，文中选择水生植被群丛恢复生长规模的时期进行水质监测，分别于2011年和2012年5、7、9、11月份植物生长期对生态岛群、月湖、下沙湿地和大圳埔湿地水质进行监测，每个片区设置2～4个监测点（如图1所示），采样时间均在晴天的10∶00-15∶00进行，样品当天处理分析。

园区水生植物生长茂密，群丛盖度绝大多数为90%～100%，只有极少数零星分布的部分。不考虑零星的部分，则水生植物的分布面积约等于水生植物的投影面积，即水生植被覆盖率（即盖度）为水生植被分布面积占水系水面面积的比例。于2012年7、8月份，利用船只沿水生植物分布区外围行驶，用GPS定位，确定其分布范围，计算其分布面积（谷孝鸿等, 2005）。

图1 东莞生态园水系分布及水体样点分布示意图Fig. 1 Location of samplings in Dongguan Eco-industrial Park

1.3 水质指标测定分析方法

水温（T）、溶解氧（DO）、电导率（EC）均用YS（IProfessional Plus，U.S.）现场测得；透明度（SD）采用萨氏盘现场测定；高锰酸盐指数（CODMn）采用高锰酸盐指数法；总氮（TN）采用碱性过硫酸钾消解紫外分光光度法；氨氮（NH3-N）采用纳氏试剂比色法；硝态氮（NO3--N）采用紫外分光光度法；总磷（TP）采用过硫酸钾消解钼酸盐分光光度法；叶绿素a（Chl-a）采用丙酮萃取分光光度法；具体步骤参照水和废水监测标准分析方法进行（国家环境保护总局, 2002）。

1.4 数据统计方法

在水质分析的多变量研究中，往往由于变量数太多，并且彼此之间存在一定的相关性，使得所观测的数据在一定程度上反映的信息有所重叠，利用因子分析可以将这一问题简化，通过降维确定若干因子能代表原来众多变量所表达的特征（王京萌等, 2013）。利用该方法得到的因子载荷信息可以解释大部分水质污染的成因。据此，文中利用SPSS17.0统计分析软件包对园区水系水生植被恢复第二年的11项水质指标进行相关性分析与因子分析，分析水质指标之间及水质指标与生态因子间的关系，并利用因子分析所得的综合评分函数对水质进行综合评分，继而探讨综合水质与水生植被覆盖率的关系。

因子分析需先对样本矩阵进行归一化处理，获得均值为0方差为1的新矩阵。按特征值大于1确定因子数目，或累积贡献率至少70%确定因子数目（吴梅林等, 2009）。采用方差最大旋转法，使具有较大因子负载变量的个数减少到最低限度。根据较大因子载荷量确定对因子起重要作用的水质指标，然后利用逐步回归函数计算因子得分系数矩阵，并据此计算各因子及综合因子得分，评价水质状况。计算的综合因子得分越低表明综合水质越优。因子得分函数和综合因子得分计算公式如下（施坤等, 2010）：

表1 4个片区的水生植被覆盖调查Table 1 List of aquatic macrophyte and the coverage in four areas

2 结果与讨论

2.1 水生植被覆盖率

调查结果表明，园区水生植物生长良好，主要植物种类及覆盖率见表1所示。不同片区植物种类的差异主要源于规划的差别，但是大部分的种类在4个片区均可发现。除了表1所展示的植物种类，片区水域还零星分布着少量本土水生植物种类。沉水植物主要为高植冠型的种类，其光补偿点较高，有利于改善水体光照条件，为今后低植冠型沉水植物的恢复创造有利条件（李英杰, 2008）。且大多数植被群丛为“挺水-浮叶-沉水”立体式群落结构。总体来看，水生植被覆盖率由高到低依次为生态岛群（43.8%）、月湖（22%）、大圳埔（9.1%）、下沙（4.3%）。

2.2 水生植被恢复对水质的影响

水生植被构建过程中，生态岛群、月湖、下沙和大圳埔4个片区水体主要水质指标TN、TP、NH3-N、CODMn、SD、pH变化如图2所示。

由图2可见，在水生植被恢复的初期（2011年5月），园区水体TN、TP、NH3-N、CODMn的浓度范围分别为3.45～11.01、0.15～0.36、1.18～3.82、13.39～22.80 mg·L-1，大部分超过GB 3838-2002《地表水环境质量标准》V类水质标准。水生植被群落的建群在水系周边形成一道天然屏障，在一定程度上减少了雨水泾流污染向水系输入，且水生植物根茎发达，可形成密集的过滤层，对水体污染物有促沉降作用（吴建强等, 2007）。由此，水生植被在短期内（至2011年7月）即可使TP、NH3-N、CODMn浓度明显降低。TN浓度下降的时间明显较其它指标滞后，这很可能与反硝化菌群的发育较为缓慢有关（翁伯琦等, 2013）。随着水生植被进一步发育，各水质指标浓度呈逐渐下降趋势。至2012年，园区TN、TP、NH3-N和CODMn的浓度分别降至0.73～3.06、0.03～0.10、0.13～0.77和3.95～7.14 mg·L-1，较2011年分别下降41%～87%、49%～86%、46%～89%和33%～60%。这是水生植被对水体有机物、氮、磷营养物质的吸收、吸附及其附着微生物群落对污染物的降解转化等综合作用的结果（李丽等, 2011）。其中，生态岛群和月湖水质基本达到地表水III类水质标准，大圳埔则处于IV类水质标准，下沙除了TN以外，其它指标均满足IV类水质标准。

图2 水生植被恢复过程中4个片区水质变化Fig. 2 Water quality parameters of areas during vegetation restoration

图2 结果还表明，水生植被恢复的第二年（2012年），园区水体透明度极显著高于第一年（2011年）（p＜0.01），生态岛群与月湖的平均透明度大于0.9 m，较2011年提高约1倍，而下沙与大圳埔平均透明度分别为0.38和0.45 m，较2011年提高约50%。这可能与大型水生植被“挺水-浮叶-沉水”立体式群落结构及其促沉降等作用可有效提高水体透明度有关（SCHEFFER等, 1994; 余丽凡, 2011）。此外，2011年5月，园区水体pH范围在6.3～9.0之间，2012年pH的变化范围为7.3～8.1，随着时间推移，pH逐渐向弱碱性发展。

2.3 水质指标相关性分析

采用相关系数描述2个水质指标之间的相互关系，有利于判断水质指标之间的相互作用。线性相关分析结果表明（见表2），园区水体Chl-a与TN、TP、NH3-N、CODMn、pH和DO呈极显著正相关（p＜0.01）。研究认为在不同的N、P浓度水平下，Chl-a与N、P的相关关系存在差异。当TN在1.0～5.8 mg·L-1及TP在0.05～0.2 mg·L-1区间时，Chl-a浓度与TN、TP呈正线性关系（张玮等, 2012）。由于园区水体N/P值平均大于10，大于淡水藻类正常代谢所需的N/P值7.0（李堃和肖莆, 2011），P元素成为浮游植物生长的潜在限制性因子，故Chl-a与TP的相关关系表现较TN更显著。此外，SD还与Chl-a和CODMn呈极显著负相关（p＜0.01）、与T呈显著正相关（p＜0.05），说明影响园区水体SD的主要因素为浮游藻类与有机物碎屑。随着水温的升高，水体微生物生长活跃，对水体中的有机物分解矿化速率增大，加上营养盐被水生植被大量吸收利用和植物分泌化感物质，抑制了藻类的生长（邱东茹等, 1998），从而降低了水体中Chl-a浓度，提高了水体透明度。

2.4 水质指标因子分析

Bartlett球形检验的p＜0.01（p=0.000），自由度为55，因此，所用数据进行因子分析得到的结果是具有统计学意义的。经Varimax转轴旋转后，11项水质参数可以被划分为三类因子，累计方差贡献率为72%，基本可反映水质总体状况（见表3）。

表2 水质指标间的相关关系Table 2 Correlation between water quality parameters

表3 水质因子载荷矩阵Table 3 Loading matrix of factors

表3结果表明，与第一主因子高度相关的水质指标包括NH3-N、SD、CODMn、Chl-a和TP（因子载荷量大于0.75），中等相关的指标为TN（因子载荷量在0.5与0.75之间），该因子组成的主要指标与综合营养指数包含的指标是相似的，因此主要反映的是水体综合营养状况。其中，SD为负载荷，其他相关指标均为正载荷，表明NH3-N、CODMn、Chl-a、TP和TN浓度越低，水体综合营养指数越低，SD越高，这与实际情况相符。与第二主因子高度相关的指标为水温T，中等相关的参数为EC和NO3--N。其中，T和EC为负载荷，NO3--N为正载荷。该因子主要反映水温变化对水质的影响，当水温升高，水体微生物生长活跃，对水体中的有机物分解矿化速率增大，使水体离子浓度增加（表现为EC升高），同时，反硝化细菌活动使NO3--N发生反硝化还原过程而浓度降低；此外，水温的升高也会使水生植物代谢速率加快，促进水生植物对NO3--N无机盐的吸收（吴玉树和余国莹, 1991）。与第三主因子高度相关的指标为DO和pH，二者均为正载荷，由于初级生产者在光合作用过程中吸收利用水体中的CO2，会使水体pH上升，并产生O2， DO和pH的高低可间接反映水体藻类的生长情况。因此，该因子可反映初级生产者光合作用强度。

综上所述，水生植被修复过程中，园区水体水质主要由综合营养因子、温度因子和光合作用因子所控制，其中，NH3-N、SD、CODMn、Chl-a和TP为主导控制因素。

图3 水生植被覆盖率与水质指标的关系Fig. 3 Relationship between water quality indices and vegetation coverage

2.5 园区水生植被覆盖率对水质改善的影响

为探寻有效改善水质的水生植被覆盖程度，探讨了水生植被覆盖率（=浮叶、挺水植物覆盖率+沉水植物覆盖率）与水质指标的关系。图3结果表明，TN、TP、NH3-N、CODMn、Chl-a和SD等水质指标与水生植物覆盖率存在显著的二项式关系（p＜0.01）。根据拟合关系，在一定的植物覆盖率范围内，污染物的浓度会随着覆盖率的增加而降低，当覆盖率超过该范围，污染物浓度则可能随之升高。根据拟合方程计算，当TN、TP、NH3-N、CODMn、Chl-a达最低值时的水生植被覆盖率分别为34%、31%、33%、35%、30%，SD达最高值时的水生植被覆盖率为33%，最适水生植被覆盖率趋同，处于30%～35%之间。为进一步研究综合水质与水生植被覆盖率的关系，利用因子分析法得到的综合因子得分函数计算每个样点水质得分（综），该得分涵盖了3个主因子涉及11项水质指标的信息，可代表每个样点的综合水质。拟合结果显示，综与水生植被覆盖率同样呈显著的二项式关系（p＜0.01，见图3），综最小时的植被覆盖率为33%，处于单项指标最适覆盖率30%～35%的范围内。由此可知，生态岛群与月湖水生植被覆盖率比较接近最适植被覆盖率，因而其水体修复效果优于大圳埔，而大圳埔则又优于下沙。下沙与大圳埔水体由于透明度仍较低，限制了沉水植被的生长分布，但短期内可通过适当提高浮、挺水植被的面积比例，提高水体修复能力。

水生植物对水质的改善机制是多方面的，首先其自身可以吸收水体营养盐、促进污染物胶体和颗粒物沉降、分泌化感物质与为浮游动物提供庇护所减少藻类生长（邱东茹等, 1998; 周虹霞等, 2013）。此外，水生植物的存在还可以显著提高水体中浮游细菌的生物多样性（毛杰等, 2011），继而提高水体自净能力。其中包括提高氮循环菌群的分布（杨红军, 2008），降低TN、NH3-N和NO3--N的浓度；提高磷细菌等代谢活性，将水体中溶解性较差的无机磷化合物的溶解性改变、有机磷化合物分解矿化（WANG和MITSCH, 2000），使磷转化为水生植物可吸收利用的形态，并且能够使沉积物生物有效性磷向难释放的磷形态转变，从根本上降低沉积物磷的释放速率与释放量（蔚枝沁, 2012）；异养细菌生长代谢分解消耗水体中的有机物使CODMn降低，并且还能与浮游植物竞争无机营养盐（JOINT等, 2002），继而限制藻类增殖，提高水体SD。由此，在一定的水生植被覆盖率范围内，水体各项污染物浓度随着水生植被覆盖率的提高而降低，SD则反之。

然而，随着水生植被覆盖率进一步增加并超出一定范围，反而不利于水质的改善（王兴民等, 2007；曹晓, 2011）。随着植被覆盖率的增加，水体DO整体呈下降趋势（图3），植被覆盖率的进一步增加，可阻碍大气O2向水体扩散，且过高的植被覆盖率可产生更多的植株腐败体，其分解不仅消耗水中的DO，而且会成为湖泊营养物质的再生源，使水质恶化（王兴民等, 2007; 严玉平等, 2010）。合理的水生植被覆盖率可使水面形成合适的植物密植区与敞开区比例，为好氧、厌氧生物化学反应提供适宜的场所。如在太湖，氮的硝化反硝化过程，水生植物群落水体中氨化细菌、亚硝化细菌和反硝化细菌数量均极显著地高于敞水区水体（p＜0.01），而敞水区水体中硝化细菌数量则显著高于水生植物群落水体（p＜0.05）（王国祥等, 1999），可见在一定条件下，水生植物区可更有效地发生有机氮的氨化、NH3-N的亚硝化过程，而敞水区则更容易发生亚硝氮的硝化转化过程，而NO3--N进一步的反硝化还原过程则仍需要水生植物区创造的物理与生物条件，氮的去除是敞水区与水生植物密植区综合作用的结果。

目前有关野外水体水生植被覆盖率对水质的影响研究并不多见。台湾学者在新海人工湿地运行过程中发现挺水植被分布面积与溶氧呈负相关、与氨氮呈正相关，敞开区面积与溶氧和硝氮呈正相关、与氨氮呈负相关，说明水生植被覆盖率的大小可对水质产生影响，但是其研究没有明确给出水生植被适宜的覆盖率范围（HSUEH和LIN, 2013）。对比国内其它有限的资料，适宜的水生植被覆盖率可能与温度和太阳辐射有关。江南地区年均气温约16 ℃，位于该地区的杭州西溪湿地被认为水生植被适宜的覆盖率在41%～60%之间（曹晓, 2011）；同样处于江南地区的太湖五里湖在水生态重建过程中使水生植物覆盖为30%～45%，并取得了较好的水体修复效果（陈开宁等, 2005）；西南地区年均气温约15 ℃，位于该地区的洱海在20世纪80年代时，水生植被覆盖率约30%，当时的水质优良，透明度达到5～8 m（王兴民等, 2007）；可见，在气温相当的条件下，太阳辐射更强的地区，适宜的植被覆盖率相对较低。华南地区年均气温约22 ℃，明显高于江南和西南地区，位于华南地区的东莞生态产业园，其适宜的植被覆盖率在30%～35%之间，较江南地区低，与西南地区相当。可见，气温与太阳辐射较高的地区，维持水体良好水质需要的水生植被覆盖率相对更低。

3 结论

（1）东莞生态产业园通过水生植被恢复的方法，有效改善了主要水系水质，其中生态岛群与月湖主要水质指标从原来的GB 3838-2002《地表水环境质量标准》劣V类改善为II～III类，达到短期水质修复规划的III类水质目标，而下沙与大圳埔湿地也从原来的劣V类改善为IV～V类，水质接近短期水质修复规划的IV类水质目标；

（2）通过因子分析法得知，园区水质主要受综合营养因子（密切相关的指标包括NH3-N、SD、CODMn、Chl-a和TP）、温度因子（包含T、EC和NO3--N）、光合作用因子（包含DO和pH）3类因子所控制，其中，NH3-N、SD、CODMn、Chl-a和TP为主导控制因素；

（3）水质修复效果的差异与水生植被覆盖率有关，生态岛群、月湖、下沙、大圳埔湿地的水生植被覆盖率分别为43.8%、22%、4.3%、9.1%，水质指标浓度与覆盖率呈显著二项式关系，计算得最适覆盖率在30%～35%之间，由此，生态岛群与月湖的水质改善效果优于大圳埔湿地，大圳埔湿地则又优于下沙湿地；下沙与大圳埔湿地由于水体透明度不是很高，限制了沉水植物的生长与分布比例，但可通过适当增加浮、挺水植物的面积比例，提高水体修复能力；

（4）通过比较不同地区适宜的水生植被覆盖率可知，文中所得的最适水生植被覆盖率范围可为华南地区工业园区相似富营养化水平水体的水生态初期修复提供参考依据。对于可保证水质长期改善与维持的最适覆盖率仍需要作进一步长期的监测与研究。

致谢：

感谢同课题组成员田时弥、苏萌、王素玉、梁彩霞、王赛、赵建成、钟盛强、张敏等同学在采样与水质分析测试中的帮助！感谢邰义萍博士后对英文摘要的加工与润色！

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Impact of Aquatic Macrophyte Restoration on Water Quality Improvement in Dongguan Ecological Industrial Park

DAI Yunv1, WU Pengju2, YANG Yang1,3*, CHI Yihan4, LIAO Lingjuan2, QIAO Yongmin1
1. Research Center of Hydrobiology, College of Life Science and Technology, Jinan University, Guangzhou 510632, China; 2. Dongguan ecology management committee, Dongguan 523668, China; 3. Engineering Research Center of Tropical and Subtropical Aquatic Ecological Engineering, Ministry of Education, Guangzhou 510632, China; 4. School of life sciences, Sun Yat-Sen University, Guangzhou 510006, China

Aquatic environment construction is an important foundation for the construction of the eco-industrial park. However, currently, the research on eco-industrial park only focused on economic development, production material reduction and recycling, pollution control during produce process and management in the park etc. There is little information about aquatic environment construction. In order to raise attention to the restoration of aquatic environment in industrial park, the effect of aquatic macrophyte restoration on water quality in Dongguan Eco-industrial Park in Dongguan city was investigated. Relationships among water quality parameters were analyzed by factor analysis, and the impact of vegetation coverage rate was also discussed. According to the Surface Water Environment Quality Standard (GB 3838-2002), our results showed that the major parameters (et., total nitrogen (TN), total phosphorus (TP), ammonia (NH3-N) and permanganate index (CODMn)) of ‘Central Eco-island Cluster’ and ‘Yuehu lake’ were improved form worse than grades V to grades II-III with about 100% increase for water transparency.Meanwhile water qualityin ‘Dazhenbu’ and ‘Xiasha’ wetlands were improved form worse than grades V to grades IV-V with about 50% increase for water transparency after aquatic macrophyte restoration. 10 parameters were classified into three categories to reflect the water quality according to factor analysis, which were nutritional factor (et., NH3-N, CODMn, chlorophyll a (Chl-a), transparency, TP and TN), temperature factor (et., temperature, conductivity and nitrate) and photosynthesis factor (et., dissolved oxygen and pH), respectively. Among which the leading parameter were NH3-N, CODMn, Chl-a, transparency and TP. These factors revealed the characteristic of water quality. Low nutrition level will result in high transparency, which indicate better water quality. Increased temperature and decreased photosynthesis of phytoplankton will help to improve water quality. The total aquatic vegetation coverage was 43.8%, 22%, 4.3% and 9.1% for ‘Central Eco-island Cluster’ and ‘Yuehu lake’, ‘Xiasha’ and ‘Dazhenbu’, respectively, which was related to different effect on water quality improvement. Further regression analysis showed that the major water parameters and vegetation coverage rate followed the binomial equation (p＜0.01) and the optimal coverage rate ranged from 30% to 35%. Hence, the water restoration effect obtained in four wetlands from high to low was ‘Yuehu lake’, ‘Central Eco-island Cluster’, ‘Dazhenbu’ and‘Xiasha’. The water quality of the latter two wetlands may be improved by increasing proportion of floating and emergent macrophyte. The obtained optimal aquatic vegetation coverage will give advice to aquatic ecological restoration of industrial park in southern China during initial stage.

ecological industrial Park; aquatic macrophyte; coverage rate; ecological restoration; water quality improvement; factor analysis

X52

A

1674-5906（2014）09-1463-09

戴玉女，吴鹏举，杨扬，池逸涵，廖凌娟，乔永民. 水生植被恢复对东莞生态工业园区水质改善的影响研究[J]. 生态环境学报, 2014, 23(9): 1463-1471.

DAI Yunv, WU Pengju, YANG Yang, CHI Yihan, LIAO Lingjuan, QIAO Yongmin. Impact of Aquatic Macrophyte Restoration on Water Quality Improvement in Dongguan Ecological Industrial Park [J]. Ecology and Environmental Sciences, 2014, 23(9): 1463-1471.

国家科技重大专项（2012ZX07206004-05）；生态园（STYCG12013）

戴玉女（1986年生），女，博士研究生，从事环境修复与生态工程研究。E-mail: daiyunv@foxmail.com *通信作者：杨扬，女，教授。E-mail：yangyang@scies.org

2014-06-19